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[實用新型]一種基于全球導航衛星信號的地表環境參數監測儀有效

專利信息
申請號: 201821532731.0 申請日: 2018-09-19
公開(公告)號: CN211236250U 公開(公告)日: 2020-08-11
發明(設計)人: 張京江;張雙成 申請(專利權)人: 張京江
主分類號: G01S19/14 分類號: G01S19/14
代理公司: 長沙星耀專利事務所(普通合伙) 43205 代理人: 許伯嚴
地址: 100081 北京市海*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 全球 導航 衛星 信號 地表 環境參數 監測
【說明書】:

實用新型公開了一種基于全球導航衛星信號的地表環境參數監測儀,地表環境參數監測儀本體設有全球導航衛星信號接收模塊、數據通訊模塊和數據處理模塊。全球當行衛星信號接收模塊接收導航衛星信號,將接收到的導航衛星信號發送至數據處理模塊;本裝置通過數據處理模塊,將綜合來自接收模塊的導航衛星信號和來自通訊模塊的廣播星歷數據,計算導航衛星信號接收機信噪比(SNR),從計算得到的SNR中分離出地表反射信號,對得到的反射信號進行頻譜分析,根據經頻譜分析得到的頻率、振幅和相位等參數反演得到導航衛星接收機天線所處位置周邊的三種地表環境參數:土壤濕度、積雪深度和植被指數,從而簡化了地表環境參數監測系統。

技術領域

本實用新型涉及一種氣象探測技術,尤指一種基于全球導航衛星信號的地表環境參數監測儀。

背景技術

土壤水分(soil moisture)是地表模型的核心變量,是陸地水循環的重要組成部分。其含量隨時空變化而不斷波動,對地面蒸散發、地表徑流量和地表發射率、反射率的研究有著重要意義。在全球陸地和大氣的物質與能量的交換中,它深刻地影響著凈輻射能量轉換為潛熱和感熱的分配比例。因此,土壤濕度變化趨勢對于氣候氣象預報、在農作物生長和農作物估產、洪水災害以及水資源循環等相關研究具有重要意義。

目前,主要的土壤濕度測量手段是利用濕度計或遙感衛星進行測量。前者在濕度數據精密測量條件下應用較廣,主要應用于小范圍以及區域內的土壤濕度檢測。雖然,基于濕度計進行的土壤濕度測量具有較高精度,目前也逐步開始建立區域性以及較大范圍的數據共享網,但其仍存在一些問題。如以探頭為主要感應器的濕度計作為一種有源數據采集手段,其儀器安裝以及架構的同時必然存在對被觀測對象及其環境的影響和破壞。目前存在的區域性土壤濕度觀測網一般覆蓋范圍較小,且由于土壤類別和儀器種類等其他因素影響,網絡之間數據難以同化,使得土壤濕度觀測難以實現大范圍的高精度測量。而利用遙感衛星進行土壤濕度檢測,一般用于較大面積地區和范圍的濕度測量,其測量結果也一般應用于氣候環境變化檢測。

降雪是重要的淡水資源,也是全球氣候系統中重要的組成部分。 目前全球雪深(snow depth)探測主要依靠站點稀疏的人工探測儀,觀測頻率低且觀測結果受人為因素影響較大。陸基雪深測量儀器(如超聲雪深測量儀、雪枕式雪深測量儀、Gamma射線雪深測量儀等)可以提供高頻率的探測數據,但不同的探測原理導致數據難以同化。而利用遙感衛星只能進行大面積積雪覆蓋率的探測,無法完成積雪深度的探測。

葉面積指數(leaf area index)又叫葉面積系數,是指單位土地面積上植物葉片總面積占土地面積的倍數。在農業生產中,葉面積指數(LAI)是反映植物群體生長狀況的一個重要指標,其大小直接與最終產量高低密切相關。在生態學中,葉面積指數是生態系統的一個重要結構參數,用來反映植物葉面數量、冠層結構變化、植物群落生命活力及其環境效應,為植物冠層表面物質和能量交換的描述提供結構化的定量信息,并在生態系統碳積累、植被生產力和土壤、植物、大氣間相互作用的能量平衡,植被遙感等方面起重要作用。

目前,存在多種測量葉面指數的方法。基于直接測量法的專用葉面積儀對被測物具有一定的破壞性。使用光學儀器,如果是基于輻射測量的方法,其結果易受天氣影響,需要在晴天下工作;如果是基于圖像測量的方法,不僅其速度則較基于輻射測量的儀器慢,且常需要對圖像進行后期處理。此外,測量時需要均一的光環境,如黎明、黃昏、陰天等,晴天會使魚眼鏡頭低估或者高估太陽輻射或散射。利用遙感衛星可進行大面積葉面指數的探測,但不同植被類型導致反演模型復雜,在應用時需要經常調整。

GNSS-MR (GNSS Multipath Reflectometry)遙感技術利用常規測量型GNSS接收機記錄下的信噪比或載波相位觀測值便可對土壤水分、降雪深度、葉面指數、海平面變化等地表環境參數進行監測反演,是當前GNSS 遙感領域的最新研究熱點。

綜上所述,如需要獲取某一指定位置周邊土壤濕度、積雪深度和葉面指數這三種不同的地表參數,同一地點需針對每一個不同的參數架設專用的監測儀器。系統構成復雜,觀測原理各異,不利于數據同化應用。

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