宋學(xué)忠，徐愛(ài)功，楊東凱，馬小東

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院，遼寧阜新 123000；2.北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院，北京 100191；3.北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100029）

一、引 言

在地球科學(xué)中，土壤濕度的測(cè)量是一項(xiàng)很重要的工作，但目前要進(jìn)行一個(gè)連續(xù)大區(qū)域的測(cè)量仍然較為困難。重量水分法、土壤濕度計(jì)法、電阻法等常用土壤濕度測(cè)量方法雖然很準(zhǔn)確，但是將其運(yùn)用到預(yù)報(bào)模式中來(lái)預(yù)防災(zāi)害，甚至更深層地理解水循環(huán)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。遙感監(jiān)測(cè)土壤濕度的方法由于具有時(shí)效性高、動(dòng)態(tài)對(duì)比性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)而被運(yùn)用到土壤濕度的測(cè)量上，但利用遙感來(lái)監(jiān)測(cè)土壤濕度研究仍然處于發(fā)展中［1］。

隨著GNSS-R（global navigation satellite system reflection）新技術(shù)的出現(xiàn)，開(kāi)發(fā)利用GNSS-R測(cè)量土壤濕度炙手可熱。它是利用GPS、北斗、Galileo和GLONASS等導(dǎo)航衛(wèi)星發(fā)射的直射信號(hào)及經(jīng)過(guò)土壤反射的信號(hào)來(lái)測(cè)量土壤濕度的。GNSS-R技術(shù)擁有大量免費(fèi)的信號(hào)源，不需要單獨(dú)發(fā)射機(jī)，體積和重量都較小，便于機(jī)載和星載的使用，具有時(shí)間、空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)［2］。利用GNSS導(dǎo)航衛(wèi)星信號(hào)經(jīng)由海面、陸地地表反射面的反射信號(hào)，可以進(jìn)行海面風(fēng)場(chǎng)、地表濕度、鹽堿度、森林覆蓋度、生物量等參數(shù)的遙感測(cè)量、反演和探測(cè)，并與其他手段形成互補(bǔ)和驗(yàn)證，提高了海洋、地表環(huán)境要素的監(jiān)測(cè)能力。

美國(guó)NASA蘭利研究中心于1997年8月至10月采用一個(gè)12通道可重構(gòu)的GEC-Plessey GPS軟件接收機(jī)進(jìn)行了5次飛行試驗(yàn)。通過(guò)試驗(yàn)研究了反射信號(hào)相關(guān)函數(shù)的特性，并發(fā)現(xiàn)GPS反射信號(hào)相關(guān)函數(shù)的寬度與反射面的粗糙度有密切的關(guān)系，且通過(guò)反射信號(hào)可以獲取海面信息。這就是基于GPS等導(dǎo)航衛(wèi)星反射信號(hào)的遙感技術(shù)，被簡(jiǎn)稱為GNSS-R技術(shù)的根源。

土壤濕度無(wú)源探測(cè)技術(shù)在國(guó)外已經(jīng)有了多年的研究。NASA于2002年6月至7月在愛(ài)荷華州，10月初在新墨西哥拉斯克魯賽斯地區(qū)進(jìn)行了GPS反射信號(hào)的土壤濕度遙感試驗(yàn)［2］；西班牙Starlab公司的Egido等人在2008年利用自行研制的Oceanpal接收機(jī)采用干涉復(fù)數(shù)場(chǎng)（ICF）的方法，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式建立了GPS信號(hào)復(fù)數(shù)波形與土壤濕度的關(guān)系，并對(duì)土壤濕度的影響因素予以反演［3-5］。而我國(guó)也有一定的積累和研究，國(guó)內(nèi)GNSS-R微波遙感對(duì)地觀測(cè)已有多次試驗(yàn)，海洋散射應(yīng)用試驗(yàn)部分技術(shù)漸趨成熟。國(guó)內(nèi)進(jìn)行GNSS-R研究的領(lǐng)域主要集中在土壤濕度測(cè)量、海浪波高和海面風(fēng)場(chǎng)。廈門(mén)實(shí)驗(yàn)基地與近海的多次試驗(yàn)屢見(jiàn)報(bào)道，內(nèi)地氣象部門(mén)也有不同程度的試驗(yàn)［6］。其中，武漢大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所等單位合作，曾經(jīng)開(kāi)展了基于GNSS-R的土壤濕度測(cè)量理論和試驗(yàn)研究工作，張訓(xùn)械、嚴(yán)頌華等對(duì)這一系列試驗(yàn)進(jìn)行了報(bào)道和應(yīng)用分析，并將初步試驗(yàn)結(jié)果與其他土壤濕度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較分析，為后續(xù)的工作奠定了良好的研究和應(yīng)用基礎(chǔ)。

二、GNSS-R土壤濕度測(cè)量基本原理

1.土壤濕度的測(cè)定原理

GNSS衛(wèi)星連續(xù)地向廣大用戶發(fā)送導(dǎo)航定位的信號(hào)，L波段信號(hào)載波頻率有GPS的L1（1575.42 MHz）、北斗的B1（1561 MHz）和Galileo的E1（1 575.42 MHz），這保證了對(duì)地遙感探測(cè)的信號(hào)基礎(chǔ)。在1～2 GHz微波波段內(nèi)，介電常數(shù)實(shí)部適用于由土壤濕度多項(xiàng)式表示的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?］

式中，mv代表土壤濕度；s代表土壤中砂的含量；c代表粘土的含量。若能夠獲取土壤的介電常數(shù)，則解方程即可由ε得到mv。

濕土壤復(fù)介電常數(shù)有

式中，復(fù)介電常數(shù)的實(shí)部ε，反映在兩種不同介質(zhì)表面發(fā)生的波的折射和反射現(xiàn)象，與介質(zhì)的介電特性有關(guān)；ε1為復(fù)介電常數(shù)的虛部，與入射電磁波在介質(zhì)中的衰減（吸收和轉(zhuǎn)化）有關(guān)，通常很小，設(shè)定為0.02。

2.土壤介電常數(shù)的確定方法

目標(biāo)區(qū)反射的GNSS信號(hào)C/A碼與直射信號(hào)C/A碼相關(guān)功率峰值的比值能體現(xiàn)反射區(qū)域的介電常數(shù)。地基GNSS-R遙感觀測(cè)反射區(qū)足夠小，可滿足菲涅爾地面散射電場(chǎng)模型條件。反射信號(hào)水平與垂直極化分量歸一化菲涅爾反射系數(shù)有［8］

式中，γ為可視衛(wèi)星的高度角。進(jìn)而，反射后左旋與右旋極化分量歸一化菲涅爾反射系數(shù)為

濕土壤的介電常數(shù)為8～15［9-11］。取近似值13時(shí)，歸一化菲涅爾反射系數(shù)變化趨勢(shì)圖形可以清晰體現(xiàn)16.4°衛(wèi)星高度角時(shí)的布魯斯特角，且與海水介質(zhì)［1］的6.8°的布魯斯特角差別較為明顯。隨著衛(wèi)星高度角的增大（0°～90°），反射信號(hào)的右旋分量變小，左旋分量變大。但對(duì)不同的介質(zhì)反射面，其變化的快慢程度有所不同。顯然，GNSS信號(hào)小角度入射時(shí)右旋圓極化反射信號(hào)微弱，左右旋極化波區(qū)分較為顯著。其趨勢(shì)如圖1所示。

3.GNSS-R反射信號(hào)

一般而言，GNSS信號(hào)如GPS入射信號(hào)為右旋圓極化波，其經(jīng)長(zhǎng)距離路徑傳播和地球近地表層反射后，融合地表散射場(chǎng)，信號(hào)能量特性和極化特性均發(fā)生改變:入射角度、信號(hào)波長(zhǎng)、頻率、幅值、相位、等信號(hào)能量因素發(fā)生變化；入射和反射方式、散射模式引起的信號(hào)強(qiáng)度以前向散射為主，包含后向散射和側(cè)向散射分量的復(fù)雜信號(hào)等變化；反射信號(hào)成為以左旋橢圓極化分量為主，兼有右旋橢圓極化分量；垂直和水平兩個(gè)分量因反射系數(shù)不同，反射后幅度和相位變化存在差異。GNSS-R的幾何結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1 歸一化菲涅爾反射系數(shù)變化趨勢(shì)

圖2 GNSS-R的幾何結(jié)構(gòu)

為了同時(shí)接收GNSS直射和反射信號(hào)，GNSS-R遙感觀測(cè)應(yīng)用時(shí)至少需要兩副天線:一副方向朝天頂，用于接收右旋極化的直射波信號(hào)和定位；另外一副方向朝下，用于接收近地表面反射、散射的左旋極化信號(hào)。反射信號(hào)的強(qiáng)度反映土壤濕度，體現(xiàn)為土壤介電常數(shù)測(cè)定的不同。由此，可以通過(guò)反射信號(hào)與直射信號(hào)相關(guān)功率峰值比值反演出土壤濕度。

進(jìn)行土壤濕度估計(jì)，首先需要計(jì)算反射波與直射波相關(guān)功率峰值比值，并作為反射信號(hào)的歸一化功率，即替代反射的左旋極化分量，然后通過(guò)衛(wèi)星高度角和反射信號(hào)的歸一化功率解算目標(biāo)區(qū)域土壤介電常數(shù)為

GNSS-R地基遙感觀測(cè)時(shí)，通常高度有限，接收平臺(tái)不是移動(dòng)目標(biāo)，地面起伏也不會(huì)很大。鑒于此，天線只能接收到鏡面反射點(diǎn)（specular point，Om）附近區(qū)域的反射信號(hào)。當(dāng)?shù)孛娲嬖谝欢ù植诙葧r(shí)，在同一個(gè)碼延遲的時(shí)間內(nèi)，反射區(qū)內(nèi)不同位置的點(diǎn)、具有不同GNSS信號(hào)源的不同延遲反射信號(hào)存在干涉現(xiàn)象。調(diào)制于GPS載波信號(hào)L1波段上的C/A碼延遲區(qū)變化，表現(xiàn)等延遲線為橢圓環(huán)，橢圓的一個(gè)焦點(diǎn)即鏡面反射點(diǎn)。

反射區(qū)域包含在天線覆蓋區(qū)與等延遲區(qū)的重疊部分的較小區(qū)域。反射區(qū)域與GNSS衛(wèi)星高度、接收平臺(tái)高度、衛(wèi)星高度角和接收天線波束角有關(guān)。

圖3中左側(cè)中間區(qū)域閉合環(huán)為天線覆蓋區(qū)，包含反射區(qū)等，即GNSS-R捕獲此區(qū)域的反射信號(hào)。

圖3 C/A碼碼片延遲區(qū)與反射區(qū)

三、土壤濕度測(cè)量試驗(yàn)及結(jié)果

1.試驗(yàn)概況

2011年10 月中國(guó)氣象局聯(lián)合北京航空航天大學(xué)，采用北航自主研制的GNSS反射信號(hào)接收設(shè)備GNSS-R微波遙感器，在山東泰安附近的氣象局試驗(yàn)基地進(jìn)行了地基GNSS-R遙感數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)。試驗(yàn)系統(tǒng)如圖4所示，右旋天線方向朝上，左旋天線方向朝下，延遲多普勒映射接收機(jī)（delay doppler mapping receiver，DDMR）與任務(wù)監(jiān)控工作站相連接。

GNSS-R接收系統(tǒng)進(jìn)行GPS等的直射信號(hào)和散射信號(hào)量化后的原始數(shù)字信號(hào)采集。系統(tǒng)組成主要由信號(hào)接收接收天線、雙通道射頻前端、采樣與量化單元、信號(hào)處理后端和任務(wù)監(jiān)控工作站組成。右旋天線為通用GNSS天線接收GPS等的直射信號(hào)；左旋天線采用天線陣列設(shè)計(jì)，波束角38°。

圖4 GNSS-R遙感系統(tǒng)

2.數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用

遙感系統(tǒng)利用反射信號(hào)與直射信號(hào)相關(guān)功率的峰值對(duì)土壤濕度敏感這一特征，分析土壤濕度的變化趨勢(shì)。選取2011年10月9日14∶00至15∶30的數(shù)據(jù)，該時(shí)間段GNSS-R觀測(cè)的連續(xù)可見(jiàn)衛(wèi)星為PRN17和PRN27（接收反射信號(hào)時(shí)，相當(dāng)于天線截止角為71°，如圖5所示，因此連續(xù)觀測(cè)可視衛(wèi)星數(shù)相對(duì)較少），采用當(dāng)?shù)氐膶?dǎo)航定位解及精密星歷解算出衛(wèi)星高度角，進(jìn)一步利用GPS PRN17號(hào)衛(wèi)星的參數(shù)解算土壤介電常數(shù)和土壤濕度值。

圖5 連續(xù)可見(jiàn)衛(wèi)星高度角趨勢(shì)圖

不同方法的土壤濕度結(jié)果如圖6所示。由試驗(yàn)結(jié)果分析可知:對(duì)于濕度計(jì)測(cè)量的上升趨勢(shì)都很好地予以體現(xiàn)；傳統(tǒng)濕度計(jì)人工測(cè)量采樣率明顯不及GNSS-R自動(dòng)化接收機(jī)；GNSS-R數(shù)據(jù)與濕度計(jì)測(cè)量數(shù)據(jù)相比，其歸一化功率因子變化趨勢(shì)不顯著，影響反演可靠性；對(duì)于濕度計(jì)測(cè)量間隔內(nèi)的含水量變化，GNSS-R捕捉很靈敏，部分結(jié)果有波動(dòng)。此外，存在的水面反射對(duì)濕度數(shù)據(jù)有一定的干擾，但此項(xiàng)可以通過(guò)數(shù)據(jù)的后期濾波處理呈現(xiàn)出有效濕度值。

圖6 不同方法的土壤濕度結(jié)果

四、結(jié)束語(yǔ)

L波段是遙感土壤濕度的最佳頻段，GPS的L1、Galileo的E1、北斗的B1信號(hào)的頻率恰好在L波段，為反射信號(hào)的研究帶來(lái)了便利性。土壤反射散射現(xiàn)象比較復(fù)雜，難點(diǎn)在于如何更好地理解影響GNSS信號(hào)特性的各種因素之間的相互關(guān)系，確定GNSS-R反演參數(shù)，得到近地表反射率和模型各參數(shù)之間的關(guān)系。利用現(xiàn)有的和即將出現(xiàn)的更多源的GNSS信號(hào)，探索更加經(jīng)濟(jì)適用的遙感土壤濕度的方法是有價(jià)值的。

GNSS-R能夠提供土壤濕度的測(cè)量，其測(cè)量精度接近土壤濕度計(jì)的結(jié)果。GNSS-R觀測(cè)設(shè)備應(yīng)用比較靈活，搭載于地基靜態(tài)觀測(cè)、機(jī)載、星載等平臺(tái)的立體化多方位對(duì)地觀測(cè)與遙感有顯著優(yōu)勢(shì)。近地表面的電磁場(chǎng)散射比較復(fù)雜，因地形地貌和土壤介質(zhì)及結(jié)構(gòu)本身對(duì)散射有一定的影響，散射模型、反演模型及數(shù)據(jù)處理方法仍需進(jìn)一步深入研究。

［1］ 王迎強(qiáng)，嚴(yán)衛(wèi)，符養(yǎng)，等，機(jī)載 GPS反射信號(hào)土壤濕度測(cè)量技術(shù)［J］.遙感學(xué)報(bào)，2009，13（4）:670-685.

［2］ 關(guān)止，趙凱，宋冬升，等.利用反射GPS信號(hào)遙感土壤濕度［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2006，21（7）:747-750.

［3］ MICHAEL S G，SCOTT T A.Terrain Moisture Classification Using GPS Surface-reflected Signals［J］.IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing，2007，1（4）:41-45.

［4］ CHOUDHURY B，SCHMUGGE T，CHANG A，et al.Effect of Surface Roughness on the Microwave Emission from Soils［J］.JournalofGeophysicalResearch，1979，84（C9）:5699-5706.

［5］ EGIDO A，RUFFINI G.Soil Moisture Monitorization U-sing GNSS Reflected Signals［J］.IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing ，2008，7（3）:53-56.

［6］ 李紫薇.GNSS海洋微波遙感技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展［C］∥第二屆微波遙感技術(shù)研討會(huì)摘要全集.深圳:［s.n.］，2006.

［7］ 楊東凱，樊江濱，張波，等.GNSS應(yīng)用與方法［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2011.

［8］ 王炎，楊東凱，胡國(guó)英，等.利用GPS反射信號(hào)遙感土地濕度變化趨勢(shì)［J］.全球定位系統(tǒng)，2009，34（5）:7-10.

［9］ 嚴(yán)頌華，張訓(xùn)械.GNSS-R反射信號(hào)在土壤濕度測(cè)量中的應(yīng)用研究［J］.電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，25（2）:8-13.

［10］ 劉經(jīng)南，邵連軍，張訓(xùn)械.GNSS-R研究進(jìn)展及其關(guān)鍵技術(shù)［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版，2007，32（11）:955-960.

［11］ SONG Xuezhong，XU Aigong，YANG Dongkai.Soil Moisture Measuring Application on the Basis of GNSS Reflected Signals［C］∥Lecture Notes in Electric Engineering:China Satellite Navigation Conference 2012 Proceedings.Guangzhou:［s.n.］，2012.