王峰,李杰,楊東凱
(北京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,北京 100191)
近岸區(qū)域的海陸作用頻繁,是海洋系統(tǒng)及人類活動和生產(chǎn)的重要組成部分[1]. 隨著沿海人口持續(xù)增多和經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,近岸海域的高度變化監(jiān)測對海洋工程和災(zāi)害預(yù)警等方面具有重要意義. 傳統(tǒng)觀測手段為驗潮站等原位測量,建設(shè)成本高,不利于在近岸海域大范圍部署,且易受地表垂直運(yùn)動影響. 隨著無線電測距技術(shù)發(fā)展,高度計等微波遙感手段被用于海面高度測量. 自20 世紀(jì)70 年代衛(wèi)星測高首次實施以來,衛(wèi)星測高已取得成功,獲取的全球高精度海面高度促進(jìn)了人類對海洋的認(rèn)知[2]. 在近岸海域由于陸地對微波信號的影響,星載高度計接收的回波波形發(fā)生改變,使其測量精度下降,且由于時空分辨率限制,無法實時的監(jiān)測近海高度變化[3]. 岸基遙感平臺觀測區(qū)域固定、且支持長期穩(wěn)定測量,可作為星載遙感的補(bǔ)充手段提供近海高度信息. 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)不僅為全球用戶提供了位置、速度和時間信息,而且可作為機(jī)會源信號被用于陸海面遙感[4-5]. 該技術(shù)被稱作GNSS 反射信號(GNSS reflectometry,GNSS-R),通過協(xié)同接收、處理直達(dá)和經(jīng)地表反射的GNSS 信號反演地球表面物理參數(shù). 被動無源的特點(diǎn)使其功耗和成本低,利于在沿海,尤其在野外供電受限區(qū)域的大規(guī)模部署. GNSS-Interferometric/Multipath R(GNSS-I/MR)技術(shù)通過利用導(dǎo)航接收機(jī)輸出的信噪比、偽距及載波相位時序的振蕩現(xiàn)象進(jìn)行地表參數(shù)的測量[6],已被用于地基海面風(fēng)速[7]、有效波高[8]、海冰[9],土壤濕度[10]、植被[11]探測及積雪厚度探測[12]等應(yīng)用. 目前該技術(shù)主要利用現(xiàn)有的GNSS 連續(xù)運(yùn)行基準(zhǔn)站(GNSS continuously operating reference stations,GNSS CORS)的測繪接收機(jī)進(jìn)行海陸參數(shù)的測量. 在海面高度測量方面,該技術(shù)利用現(xiàn)有導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行測量,建站成本較雙天線GNSS-R 低. STRANDERG 等[13]利用無跡卡爾曼濾波和B-樣條插值結(jié)合的方法,獲得了精度優(yōu)于5 cm 的海面高度測量結(jié)果. 在海洋業(yè)務(wù)應(yīng)用方面,國內(nèi)外學(xué)者也已開展了該技術(shù)在風(fēng)暴潮異常增水監(jiān)測[14-15]中的應(yīng)用. 上述研究均表明該技術(shù)已初步具備業(yè)務(wù)化應(yīng)用的能力. 由于CORS 站在設(shè)計天線、射頻電路及信號處理算法時,均考慮多徑信號對定位精度的影響而增加了抑制多徑的模塊或算法,因此CORS 站對地表反射的多徑信號有抑制作用,尤其對高高度角信號. 這使得CORS 站僅能用高度角小于30°的信號測量海面高度,降低了時間采樣率. 此外,CORS 站的高成本也阻礙該技術(shù)大規(guī)模組網(wǎng)部署. 為了利用高高度角的海面反射信號,文獻(xiàn)[16 - 17]提出了利用低成本GNSS 天線和接收機(jī)代替測繪天線和接收機(jī)的方法,結(jié)果表明可有效提高觀測的時間采樣率,且在無強(qiáng)干擾環(huán)境下海面高度測量性能和CORS 站相當(dāng).
隨著智能手機(jī)的普及,基于智能手機(jī)的應(yīng)用正飛速拓展. 2016 年Google 公司在Android 操作系統(tǒng)上提供了訪問GNSS 數(shù)據(jù)的API 接口[18],旨在促進(jìn)智能手機(jī)高精度定位的發(fā)展[19]. 基于智能手機(jī)的遙感也已被開始研究. ALTUNTA 等[20]初步論證了利用智能手機(jī)的GNSS 數(shù)據(jù)測量反射面高度的想法. KURUM等[21]將兩部智能手機(jī)搭載于無人機(jī)上分別接收直達(dá)和經(jīng)地表反射的GNSS 信號,首次論證了智能手機(jī)探測地表水含量的可行性. 本文將論證智能手機(jī)GNSS 數(shù)據(jù)測量海面高度的可行性,并利用實測數(shù)據(jù)評估高度測量性能. GNSS 全向型天線除了接收海面反射信號,還能接收天線周圍非探測區(qū)域反射的多徑信號. 為了減低非探測區(qū)域的多徑信號對高度測量的影響,本文提出經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對GNSS 數(shù)據(jù)提純的方法. 此外,本文也將對智能手機(jī)的遙感應(yīng)用面臨的問題、機(jī)遇進(jìn)行思考和展望.
如圖1 所示海面高度可通過測量設(shè)備距離海面和大地參考面的高度得到
圖1 GNSS-I/MR 幾何構(gòu)型Fig. 1 Geometry of GNSS-I/MR
式中:hr和Hr分別為測量設(shè)備距離海面和大地參考面的高度. 測量設(shè)備相對于大地參考面的距離可在安裝時精確測量. 為了得到海面高度需知道測量設(shè)備距海面的高度.
GNSS-I/MR 通過直射信號和海面反射的信號的干涉效應(yīng)測量設(shè)備距海面的高度,是一種典型的時序測量方法. GNSS 的接收信號功率為[6]
式中:右側(cè)第一和二項為功率變化的趨勢項;而第三項為功率變化的振蕩項. 將式(2)帶入振蕩項可得
式中, λ為信號波長. 當(dāng)以 2sinθ/λ為自變量時,測量設(shè)備距海面的高度hr為振蕩項的振蕩頻率. 通常利用信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)代替信號功率.特征. 此外,隨著高度角增加,線極化信號信噪比的振蕩幅度衰減速度較右旋圓極化信號衰減緩慢. 這是利用線極化測量地表參數(shù)的另一優(yōu)勢,即在利用高高度角的信噪比時能夠提供更高的性能. 由于智能手機(jī)提供的GNSS 數(shù)據(jù)中除了位置信息外,也包含了信噪比,因此可利用智能手機(jī)測量海面高度. 由于智能手機(jī)空間限制,其導(dǎo)航天線采用線極化天線.
由于進(jìn)入GNSS 天線的信號除了直射和經(jīng)海面反射信號外,還可能包含了天線周圍其他物體反射的多徑信號,為了提取直射和海面反射信號的振蕩特征,本文利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)對信噪比進(jìn)行分解. EMD 基于時序局部特征的時間尺度,把時序分解為若干個內(nèi)涵模式分量. 假設(shè)ri(t)為 剩余時序分量,hi(t)為時序的第i個模態(tài)分量,時序x(t)的EMD 的具體步驟如下[22]:
1)初始化r0(t)=x(t),i=1;
2)令hj(t)=ri(t);
3)利用3 次樣條擬合hj(t)的上下極值點(diǎn)的包絡(luò)線emax(t)和emin(t),以及上下極值包絡(luò)線的平均值m(t);
4)在hj(t)中 減 去m(t)得 到 新 時 序hj+1(t),并 判 斷hj+1(t)是否滿足內(nèi)涵模態(tài)分量的條件,若滿足則令hi(t)=hj+1(t), 否則令hj(t)=hj+1(t)并重復(fù)步驟3 和4;
5)從時序ri(t)減 去第i個分解模態(tài)分量hi(t)得到殘余分量ri+1(t), 判斷ri+1(t)中是否存在兩個以上極值,若是則并重復(fù)2)~5)步驟,否則結(jié)束分解.
為了理解EMD 分解,構(gòu)建時序:
其 中,k,f1和f2分 別 預(yù) 設(shè) 為0.026,2 和6.kt模 擬信噪比時序的趨勢項;第一個余弦項模擬干擾項;而第二個余弦項模擬有效干涉振蕩,其時域和頻域分布如圖3 所示.
圖3 仿真信號及其功率譜密度Fig. 3 Simulated signal and corresponding power spectrum density
圖4 仿真信號的EMD 分解結(jié)果Fig. 4 EMD results of simulated signal
為了驗證智能手機(jī)測量海面高度的可行性,在山東省東營市青東五驗潮站(北緯37°26′51″;東經(jīng)119°0′36″)開展了外場試驗. 試驗時間為2021 年11月02 日至11 月20 日. 試驗場景如圖5 所示,智能手機(jī)距海面約9 m,天線方位角約210°. 智能手機(jī)的北向為高度約3 m 的建筑物,其上布置了太陽能電池板、高塔及護(hù)欄等. 這些設(shè)施不僅遮擋了北向的GNSS 信號,且反射的信號均可進(jìn)入智能手機(jī)天線,對海面高度測量產(chǎn)生干擾. 試驗期間,采用的智能手機(jī)為小米6,支持GPS 定位. 本文通過Geo++ RINEX Logger App 對小米 6 的GPS L1 導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取和存儲. 為了對比智能手機(jī)和測繪接收機(jī)的海面高度測量性能,試驗期間也安裝了一套華測北斗公司的N72 測繪接收機(jī). 測繪接收機(jī)連接司南公司的AT340 四系統(tǒng)全頻點(diǎn)通用導(dǎo)航天線. 同比數(shù)據(jù)由浮子式驗潮儀提供. 同時驗潮站裝配的風(fēng)杯式風(fēng)速測量儀提供了試驗期間的風(fēng)速信息.
圖5 智能手機(jī)測量海面高度驗證試驗場景Fig. 5 Experiment scenario of sea surface height measurement using smartphone
圖6 給出了海面高度測量的流程. 根據(jù)小米 6 和華測北斗公司的Rinex 文件格式對GNSS 數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,獲取GNSS 數(shù)據(jù)中的衛(wèi)星PRN 號,信噪比、高度角和方位角時序. 由于Geo++ RINEX Logger 提取的GNSS 數(shù)據(jù)中不包含衛(wèi)星高度角和方位角. 本文通過GPS 官網(wǎng)的星歷文件計算數(shù)據(jù)采集時刻的衛(wèi)星高度角和方位角. 由于北向信號被建筑物遮擋,因此本文選擇方位角為100° ~ 300°的信噪比時序進(jìn)行海面高度測量;而高度角不做嚴(yán)格限制. 一旦獲得符合方位角限制條件的SNR 時序,首先進(jìn)行EMD 處理獲得各內(nèi)涵模式分量,并對每個模式分量進(jìn)行遍歷;然后對每個模態(tài)分量進(jìn)行L-S 譜估計[6]并提取譜的峰值頻率、譜寬度及主-次峰值比3 個特征觀測量;其次利用閾值法對譜估計結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量控制提取有效譜,其中譜寬度小于預(yù)設(shè)Tw, 主-次峰值比大于TR,而峰值頻率位于區(qū)間 [Tfmin,Tfmax]. 本文中Tw,Tz,Tfmin和Tfmax可通過統(tǒng)計分析觀測異常區(qū)間予以確定,本試驗中分別預(yù)設(shè)為1.0, 1.5,0.66 和1.14. 如果上述條件均滿足則跳出模態(tài)分量遍歷,利用hr=fpeak·λ/2得到智能手機(jī)距海面的高度,并利用式(1)得到海面高度. 如果不滿足,則繼續(xù)遍歷下一個模態(tài)分量至所有分量被遍歷完.圖7 為小米6 實測的GPS L1 CA 信號的SNR 的EMD 結(jié)果,其中圖7(a)和(b)分別為原始SNR 時序的時域和頻域分布;(c)和(d)分別為殘余分量的時域和頻域分布;(e)~(m)為各內(nèi)涵模態(tài)分量的時域和頻域分布. 由圖7 可知,原始SNR 序列隨高度角的振蕩混亂,頻譜表現(xiàn)了多峰值現(xiàn)象. 殘余分量承載了SNR 的總體趨勢,在頻譜上體現(xiàn)了直流特征. 各內(nèi)涵模態(tài)分量承載了不同頻率特征或時間尺度的特征,從上至下模態(tài)分量所表征的時間尺度變小,頻譜向高頻移動.
圖6 海面高度測量流程Fig. 6 Flowchart of sea surface height measurement
圖7 小米6 的實測SNR 序列的EMD 結(jié)果Fig. 7 EMD results of measured SNR from Xiaomi 6
圖7(g)所示的模態(tài)分量為海面反射信號的干涉振蕩. 值得注意的是圖7(l)所示的高頻振蕩,其表征了時間尺度最小的時序特征,通常時序的最小尺度特征主要為噪聲特征,但其頻譜并未體現(xiàn)噪聲頻譜特性. 該特征是否由海面波流等因素引起值得進(jìn)一步分析和研究.
對智能手機(jī)和測繪接收機(jī)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行如圖6 所示的處理得到海面高度測量,并與驗潮站同比數(shù)據(jù)進(jìn)行對比. 如圖8 和圖9(a)所示,智能手機(jī)和測繪接收機(jī)的大部分測量結(jié)果和同比數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了良好的一致性,與同比數(shù)據(jù)之間的散點(diǎn)均圍繞在1∶1 線周圍,相應(yīng)的均方根誤差均為0.31 m;圖9(b)所示,在11 月7 號試驗場地出現(xiàn)極端天氣,風(fēng)速突然升高導(dǎo)致海面粗糙度增大,海面反射信號的相干性減弱,干涉振蕩質(zhì)量變差,因此圓圈所示的測量高度與同比數(shù)據(jù)的誤差較大.
圖8 測量的海面高度和同比的海面高度Fig. 8 Comparison between measured and in-situ sea surface height
圖9 測量和同比海面高度的時序及相應(yīng)時刻的海面風(fēng)速Fig. 9 Time series of measured and in-situ sea surface height, and corresponding sea surface wind speed
圖10 為均方根誤差隨海面風(fēng)速的變化. 從圖中可知,隨著風(fēng)速的增加,均方根誤差增大,且在高風(fēng)速段,智能手機(jī)的測量誤差較測繪接收機(jī)小. 注意的是這并不代表岸基智能手機(jī)和測繪接收機(jī)的海面高度測量在高風(fēng)速或高海況條件失效. 本文試驗位于東營市青東五號驗潮站,其位置在距海岸線~6 km的一個棧橋上,海況較海岸區(qū)域復(fù)雜. 智能手機(jī)~ 9 m的架設(shè)高度高于已有文獻(xiàn)中CORS 站高度,使得海面反射信號的相干性更弱,干涉振蕩質(zhì)量較差. 此外盡管本文采用EMD 對海面反射信號進(jìn)行了提純,但北向房屋和欄桿反射的多徑信號仍對海面高度測量產(chǎn)生了影響.
圖10 同比均方根誤差隨風(fēng)速的變化Fig. 10 RMSE versus wind speed
圖2 可知在高高度角仍存在干涉振蕩,此外線極化天線較右旋圓極化天線的干涉振蕩更好. 圖11為測量海面高度時SNR 時序?qū)?yīng)的高度角下限和上限的統(tǒng)計結(jié)果. 由圖可知高度角高于30°的SNR 時序仍可用于測量海面高度. 智能手機(jī)高度角下/上限高于30°的占比分別為總樣本的30.8%和45.3%,而測繪接收機(jī)的占比分別為30.5%和47.0%. 相比于已有文獻(xiàn)采用的CORS 站數(shù)據(jù),本文的測繪接收機(jī)和智能手機(jī)均成功采集了高高度角的信噪比時序,且用于海面高度測量. 這說明在低高度的岸基場景高高度角的反射信號仍存在強(qiáng)相干成分,并和直射信號形成了干涉振蕩. 當(dāng)利用低成本右旋圓極化天線或線極化天線時,可利用高高度角的信噪比時序測量海面高度. 本文在18 天的時間內(nèi),智能手機(jī)共采集到約1 120 個觀測值,平均每天62 個采樣點(diǎn),每小時2.6 個;而測繪接收機(jī)共采集到870 個觀測值,平均每天54 個,每小時2.2 個,均比文獻(xiàn)[22]每天至多40 個采樣點(diǎn)高.
圖2 右旋圓極化、垂直極化和水平極化信號信噪比隨高度角正弦的變化Fig. 2 Right-handed circular polarization, vertical and horizontal SNR versus sine of elevation angle
圖11 測量樣本在不同高度角的統(tǒng)計結(jié)果Fig. 11 Statistical results of measured samples at different elevation angles
為了說明EMD 干涉振蕩提純方法的有效性,本文也直接對信噪比時序進(jìn)行譜估計測量海面高度.智能手機(jī)和測繪接收機(jī)的均方根誤差分別為0.33 m和0.36 m,高于EMD 提純后測量的海面高度誤差.圖12 為測量的海面高度的均方根誤差和高度角的關(guān)系. 在低高度角時,測繪接收機(jī)和智能手機(jī)呈現(xiàn)了相同的誤差水平,而在高高度角時,測繪接收機(jī)的測量誤差較智能手機(jī)大. 原因如圖2 所示,高高度角的右旋極化干涉振蕩明顯弱于低高度角的振蕩,使得干涉振蕩隨高度角的增加逐漸淹沒在噪聲中;而線極化振蕩明顯強(qiáng)于右旋極化振蕩,在高高度角時,干涉振蕩相比于噪聲水平仍很高. 通過EMD 對干涉振蕩提純后,除了測量誤差減小外,測繪接收機(jī)測量誤差隨高度角增大的趨勢消失. 這說明EMD 不僅將非探測區(qū)域和海面反射的信號進(jìn)行了分離,且抑制了干涉振蕩中的噪聲.
圖12 海面高度測量同比均方根誤差隨高度角的變化Fig. 12 RMSE of measured sea surface height versus elevation angle
盡管CORS 站已被廣泛部署,但海邊部署的CORS站較少,遠(yuǎn)無法滿足海面高度測量需求. 廣泛部署CORS 站將帶來巨大成本而難以實施. 本文采用的華測北斗公司的N72 測繪接收機(jī)一臺約3 萬元,司南公司的通用GNSS 全頻點(diǎn)天線一套約700 元. 若基于CORS 站的海面高度測量系統(tǒng)需實時測量和遠(yuǎn)程傳輸功能時,還需增加嵌入式硬件和通信模塊. 常用的Rasperry Pi 4 Model B-8GB ARM 微型計算機(jī)的成本約600 元,常規(guī)4 G 通信模塊的成本約100 元. 若以上述模塊建設(shè)CORS 站海面高度測量系統(tǒng),總成本約3.14 萬元. 試驗中采用的小米6 目前市場價格600 元左右,且可基于其通用CPU、Android 系統(tǒng)開發(fā)實時測量功能和WIFI、藍(lán)牙、蜂窩移動等通信模塊用于遠(yuǎn)程傳輸. 從本文結(jié)果可知,低成本GNSS 天線和接收機(jī)亦可提供良好的海面高度測量結(jié)果,且較CORS 站可提供更多的測量樣本以提高時間分辨率;此外成熟的低成本智能終端也可用于測量海面高度并提供相同水平的測量精度. 這對廣泛部署岸基海面高度測量站具有重要意義.
本文論證了智能手機(jī)的GNSS 數(shù)據(jù)可用于測量海面高度,并初步評估了其性能. GNSS-I/MR 技術(shù)可已被用于雪深、土壤濕度及植被等參數(shù)的探測,且能獲得較好的測量結(jié)果. 智能手機(jī)GNSS 天線采用線極化天線,相比于圓極化天線,其干涉振蕩更劇烈,且具有更廣的振蕩范圍. 該特征能有效提升高高度角信噪比時序測量地表參數(shù)的性能. 水平線極化除了振蕩幅度對土壤濕度和植被敏感外,其振蕩圖樣的“缺陷”也對土壤濕度和植被敏感. 這種“缺陷”已被用探測土壤濕度和植被[23-24],且通過聯(lián)合水平和垂直極化可有效提高測量性能[25]. 線極化天線的極化特性和天線放置方向相關(guān). 通過選擇智能手機(jī)的不同放置方式可獲取不同極化的GNSS 干涉振蕩,進(jìn)而獲得最佳的地表參數(shù)反演性能,甚至可聯(lián)合多個不同放置方式的智能手機(jī)的干涉振蕩同步反演更多土壤濕度、植被水含量、植被高度及植被密度等參數(shù). 線極化GNSS-I/MR 測量雪深的潛力和優(yōu)勢也已被研究[26-27]. CHEN 等[26]通過分析不同極化的干涉振蕩對積雪的響應(yīng)發(fā)現(xiàn)由于水平極化的干涉振蕩較垂直極化和右旋圓極化的振幅更大,且其反射系數(shù)的相位相對穩(wěn)定,因此較垂直極化和右旋圓極化更適合測量雪深. GNSS 信號對積雪具有穿透作用.陸表反射的信號和直射、積雪表面反射的信號也可形成干涉. 這種干涉使得雪深測量結(jié)果產(chǎn)生周期性誤差[27]. 是否可聯(lián)合不同放置方式的智能手機(jī)消除周期性測量誤差提高測量精度值得研究. 綜上所述智能手機(jī)的GNSS 數(shù)據(jù)也將在上述地表參數(shù)的探測中有巨大潛力.
遙感長期屬于公益事業(yè),即國家或企業(yè)投入資金,由專業(yè)機(jī)構(gòu)開展算法研究,設(shè)備研制,數(shù)據(jù)采集和處理,并由專門的業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)將遙感產(chǎn)品發(fā)布給各類用戶. 隨著智能終端,尤其智能手機(jī)的迅猛普及,以及其算力、存儲力的不斷增強(qiáng)和集成傳感器的性能增強(qiáng),而成本和價格不斷降低,遙感開始由專業(yè)遙感走向滿足大眾需求的大眾遙感[28-29]. 利用智能手機(jī)做遙感的機(jī)會載體不僅大大降低了遙感成本,適宜大規(guī)模部署,且通過構(gòu)建基于智能手機(jī)的大眾化遙感數(shù)據(jù)采集技術(shù)和體制將大大推動“泛在”遙感的建立. 此外,智能手機(jī)包含了WIFI、藍(lán)牙、蜂窩移動等無線數(shù)據(jù)通信功能,為遙感數(shù)據(jù)的傳輸和共享提供了天然便利,可根據(jù)應(yīng)用場景選擇合適手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和共享. 這將便于遙感數(shù)據(jù)的匯總、處理、分析、管理和分享,不僅為遙感互聯(lián)的建立提供了極大便利,也為商業(yè)遙感提供了一種新模式. Android 操作系統(tǒng)提供了應(yīng)用程序編程接口(application programming interface,API)以支持頂層軟件訪問硬件平臺,滿足各類用戶自主開發(fā)應(yīng)用程序的需求. 這也為基于智能手機(jī)的遙感應(yīng)用提供了遙感產(chǎn)品或應(yīng)用軟件開發(fā)的便利,降低了遙感產(chǎn)品開發(fā)成本. 盡管智能手機(jī)的工業(yè)化水平高,但是普通智能手機(jī)的野外生存能力較弱,野外的長期穩(wěn)定性有待評估.
隨著智能手機(jī)的普及,基于其應(yīng)用的研究越來越多. 2016 年,谷歌公司公開了Android 操作系統(tǒng)GNSS 原始數(shù)據(jù)的訪問接口. 基于智能手機(jī)的高精度導(dǎo)航服務(wù)已被廣泛研究. 本文基于Android 操作系統(tǒng)的API 接口提取了智能手機(jī)的GNSS 數(shù)據(jù),試驗地論證了海面高度測量的可行性,并通過和測繪接收機(jī)測量值、驗潮站同比數(shù)據(jù)對比初步評估了其性能.
(1)本文利用了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取了和海面反射信號相關(guān)的SNR 振蕩特征. 仿真和實測結(jié)果表明經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可有效提純海面反射信號的干涉振蕩特征,降低海面高度測量誤差.
(2)低成本GNSS 天線和接收機(jī)可提供和測繪接收機(jī)相同水平的海面高度測量性能. 當(dāng)風(fēng)速小于15 m/s 時智能手機(jī)的海面高度測量結(jié)果和驗潮站同比數(shù)據(jù)具有良好的一致性,均方根誤差和測繪接收機(jī)測量結(jié)果相同,為0.31 m.
(3)相比于已有文獻(xiàn)中GPS 單系統(tǒng)CORS 站,在相同的觀測周期內(nèi)智能手機(jī)具有更多的測量樣本.在18 天的試驗時間內(nèi),共計采集1 120 個海面高度測量值,平均62 個/d,2.6 個/h.
(4)智能手機(jī)的成本遠(yuǎn)低于CORS 站成本,將為有助于廣泛部署海面高度測量站構(gòu)建觀測網(wǎng).
由于試驗場景遠(yuǎn)離海岸,海況復(fù)雜多變,架設(shè)高度較高,且存在周圍非探測區(qū)域反射信號的干擾,其海面高度測量精度較已有文獻(xiàn)中CORS 站的測量精度低. 從物理隔離、信息特征提取算法等方面消除智能手機(jī)周圍非觀測區(qū)域反射信號的干擾將是提高海面測量精度的有效方法. 后續(xù)作者將繼續(xù)研究智能手機(jī)的海面高度測量,提高其測量精度. 鑒于GNSSI/MR 技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于土壤濕度、植被和雪厚等的探測,以及線極化信號的優(yōu)勢. 后續(xù)也將開展一系列論證試驗,并對比評估智能手機(jī)探測上述地表參數(shù)的性能. 此外,作者團(tuán)隊也在積極開發(fā)智能手機(jī)海面高度測量的Android App,構(gòu)建集采集、顯示、傳輸、存儲及管理一體化的海面高度測量系統(tǒng).