聂士海 张显云 付 婷 赵飞飞

1 贵州大学矿业学院，贵阳市花溪区，550025

自Larson等[1]首次提出采用GPS信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)反演土壤湿度以来，SNR一直被当作GNSS-IR的主要数据源。但SNR对大多数GNSS用户无用，导致SNR并不总存在于GNSS的原始文件中[2]；且以SNR时间序列作为系统输入的GNSS-IR的性能在很大程度上取决于SNR的观测质量和SNR直接分量(趋势项)的成功去除[3]，而实际SNR难免会受到异常噪声的影响，从而导致采用低阶多项式去趋势项后获得的表征多路径信息的SNR反射分量可能“不纯”。受制于上述2个原因，基于SNR时间序列的GNSS-IR可能无法得以实施或其性能可能受到严重影响。为此，Ozeki等[2]提出一种基于L4观测值的GNSS-IR雪深探测方法——L4方法。虽然L4观测值独立于几何距离，但由于受频间电离层延迟误差的影响，其反演精度不及SNR。

GNSS各系统大都发射有三频载波信号，据此可构建出无几何无电离层延迟的多路径模型，从而获得“高质量”的多路径误差。研究表明，基于三频多路径误差和SNR的雪深反演精度相当[3]。但土壤与积雪具有不同的反射特性，且土壤湿度和雪深反演在方法上存在差异，而基于多路径误差的土壤湿度反演尚未见报道。为丰富GNSS-IR土壤湿度反演的数据源，提升GNSS服务于环境监测的能力，本文提出一种基于BDS三频载波相位多路径误差的GNSS-IR土壤湿度反演方法，并利用现场实测的土壤湿度数据对其可行性和性能进行评价。

1 基于三频多路径误差的GNSS-IR土壤湿度反演

多路径误差原理及计算见文献[3-5]，本文不再赘述。……