典型文献
变分模态分解和机器学习融合的GNSS-IR 土壤湿度反演
文献摘要：
针对如何有效去除GNSS-IR 土壤湿度反演中卫星信号噪声比例高、地表粗糙度带来的散射影响等问题,建立了一种将变分模态分解与BP神经网络相结合的模型,该模型利用变分模态分解自适应与非递归的特点来替代传统的多项式拟合法,从而有效提高反射信号提取精度;并利用BP神经网络的非线性映射能力进行后期预测,与传统线性回归进行对比分析.利用PBOH2O的土壤湿度作为参考依据,以2016年PBO 783测站的GNSS数据为基础建立模型并评估分析.实验结果表明:结合变分模态分解与BP神经网络的土壤湿度模型反演结果与参考数据在大体趋势上基本一致,其均方根误差为0.014,决定系数R2为0.951,对比单星线性回归模型提升了 42.79％,证明了该方法确实能够有效提高反射信号质量及抑制地表粗糙度影响从而提高土壤湿度反演精度.
文献关键词：
GNSS-IR;土壤湿度;BP神经网络;变分模态分解
中图分类号：
作者姓名：
吴昊舰;刘立龙;章传银;张志;薛张芳
作者机构：
桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林 541004;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林 541004;中国测绘科学研究院,北京 100036
文献出处：
引用格式：
[1]吴昊舰;刘立龙;章传银;张志;薛张芳-.变分模态分解和机器学习融合的GNSS-IR 土壤湿度反演)[J].测绘科学,2022(07):27-34
A类：
PBOH2O
B类：
变分模态分解,GNSS,土壤湿度反演,中卫,卫星信号,信号噪声,噪声比,地表粗糙度,射影,非递归,多项式拟合法,高反射,反射信号,信号提取,非线性映射,测站,建立模型,评估分析,决定系数,线性回归模型,信号质量,反演精度
AB值：
0.234032
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