[发明专利]基于GNSS干涉信号的冻土土壤湿度监测方法

权利要求书

1.一种基于GNSS干涉信号的冻土土壤湿度监测方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：

步骤1：GNSS观测数据采集，

使用GNSS接收机通过右旋圆极化天线采集GNSS观测数据，包括SNR数据、卫星仰角、方位角数据和接收机位置数据；

步骤2：刻度线性化，

将采集到的GNSS低仰角SNR观测数据从对数刻度转换为线性刻度，其中低仰角指卫星仰角在40度以下；

步骤3：反演冻土的复相对介电常数，

利用SNR模型反演冻土的复相对介电常数，将SNR模型公式与步骤2得到的GNSS低仰角SNR观测数据进行非线性最小二乘拟合，得到对冻土的复相对介电常数的估计；

步骤4：反演冻土土壤湿度，

冻土土壤的密度和复相对介电常数在零摄氏度以下均显著受冻土温度的影响，通过Mironov经验模型建立冻土的复相对介电常数与冻土温度、冻土中黏土重量百分比、冻土土壤密度的关系，从而反演出冻土土壤湿度；

所述的步骤4中所述Mironov经验模型在对冻土进行建模时考虑了湿土、干土、冻土中矿物、冻土中未结冰束缚水、湿雪五种物质，上述五种物质中，湿土是指处于融化状态的冻土，干土是指干燥状态下的冻土，湿雪是指含有自由水的纯雪，冻土中矿物包括黏土、粉土、沙土；所述的五种物质的密度分别表示为ρ_s,ρ_d,ρ_m,ρ_b,ρ_i，单位均为g/cm³，五种物质的复相对介电常数实部分别用n_s,n_d,n_m,n_b,n_i表示，五种物质的复相对介电常数虚部分别用k_s,k_d,k_m,k_b,k_i表示，这些量均显著受冻土温度T的影响，冻土温度T单位为℃，上述影响用Mironov经验模型进行描述，如下式所示：

式(10)中：m_g1为冻土的重量百分比土壤湿度门限值，其作为式(11)与(12)中分段函数的转折点，C为冻土中矿物黏土的重量百分比，式(11)中：m_g为冻土的重量百分比土壤湿度，单位为g/g，重量百分比土壤湿度m_g通过下式转换为体积土壤湿度m_v，单位cm³/cm³：

m_v＝m_gρ_d/ρ_w (13)

其中：ρ_d为干土的密度，对于冻土中矿物黏土成分占主导地位，ρ_d取值为：1～1.6g/cm³；对于冻土中矿物砂土成分占主导地位的，ρ_d取值为：1.2～1.8g/cm³；ρ_w为水的密度取值为1g/cm³；

最终冻土的复相对介电常数的实部ε′_s与虚部ε″_s表示为：

ε″_s＝2n_sκ_s (14)

根据式(4)～(14)，在上述冻土的复相对介电常数的实部ε′_s或者ε″_s、冻土温度T、冻土中矿物成分黏土的重量百分比C、干土密度ρ_d已知的情况下，即可反演出体积土壤湿度m_v；其中冻土的复相对介电常数的实部ε′_s或者ε″_s由步骤3得到；冻土温度T通过仪器测量获得；冻土中矿物成分黏土的重量百分比C通过现有设备测量获得，经过上述步骤即实现了基于GNSS干涉信号的冻土土壤湿度反演。