CYGNSS/SMAP数据融合半经验模型的土壤湿度反演

星载GNSS反射信号(GNSS-R)的土壤湿度反演易受陆地多变环境因素影响，目前，对于星载GNSS-R土壤湿度反演中误差分析及反演模型外推性能分析较少。综合多种误差修正模型，包括GNSS卫星发射功率误差、植被和地表粗糙度对反射信号强度的衰减，通过修正提高陆地点反射率的准确性，建立了反射率-土壤湿度的CYGNSS/SMAP数据融合的反演半经验模型。实现了一年高精度外推反演，反演偏差为-0.003 7 cm³/cm³，均方根误差(RMSE)为0.026 4 cm³/cm³，相关系数为0.963 6。提出了分季节的外推模型，提高了低含水量季节的外推精度。实验区域的经度为90°E～130°E，纬度为20°N～38°N，利用2019年10月至2020年9月的CYGNSS/SMAP数据进行训练，外推2020年10月至2021年9月的土壤湿度。经误差模型修正反射率后，模型的反演偏差提升6.80%，均方根误差提升3.30%。针对实验区域内冬、春季土壤含水量较低时反演精度差的问题，提出了同季节外推的分季节训练模型，相...