Page 52 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第9期

第 50 卷 第 9 期 武 汉 大 学 学 报（ 信 息 科 学 版 ） Vol.50 No.9
2025 年 9 月 Geomatics and Information Science of Wuhan University Sept. 2025

引文格式：魏浩翰,张强,沈飞 . 基于熵值法轨迹聚类多特征参数融合的 GNSS-IR 土壤湿度反演方法[J]. 武汉大学学报（信息
科学版）,2025,50(9):1780-1791.DOI:10.13203/j.whugis20230419
Citation：WEI Haohan,ZHANG Qiang,SHEN Fei.GNSS-IR Soil Moisture Estimation by Track Clustering and Multi-character⁃
istic Parameter Fusion Using Entropy Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2025, 50(9): 1780-
1791.DOI:10.13203/j.whugis20230419

基于熵值法轨迹聚类多特征参数融合的

GNSS-IR 土壤湿度反演方法

魏浩翰 张 强 沈 飞 2
1
1
1 南京林业大学土木工程学院，江苏 南京，210037
2 南京师范大学地理科学学院，江苏 南京，210023

摘 要：全球导航卫星系统干涉反射(global navigation satellite system interferometric reflectometry, GNSS-IR)技术作为
一 种 近 地 遥 感 的 新 兴 手 段 ，在 土 壤 湿 度 监 测 方 面 凭 借 其 低 成 本 、高 精 度 等 优 点 成 为 近 年 来 的 研 究 热 点 。 为 了 提 高
GNSS-IR 技 术 反 演 土 壤 湿 度 的 精 度 ，采 用 位 于 南 京 市 溧 水 区 的 自 建 GNSS 测 站 原 始 观 测 数 据 ，提 取 GPS、BDS、
GLONASS、Galileo 等系统信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）观测数据的多路径干涉相位、振幅和频率等特征参数，分
析不同频段、不同轨迹的特征参数随土壤湿度的变化规律，提出一种顾及卫星轨迹差异的多特征数据融合的 GNSS-IR
土壤湿度反演方法。首先按照不同卫星轨道、不同频段进行轨迹聚类融合，然后采用熵值法进行土壤湿度反演，并将多
系统轨迹融合反演结果与传统均权融合方法、多元线性回归方法进行比较。结果表明，SNR 的相位、振幅、频率 3 种特征
参数组合进行土壤湿度融合反演比单一相位特征参数及相位、振幅两种特征参数组合的反演结果更优；多系统轨迹融合
较单系统轨迹融合反演性能普遍提升，平均相关系数相比单系统提高了 4.0%，均方根误差降低了 22.8%~39.9%；基于
熵值法的多系统轨迹聚类融合土壤湿度反演方法较传统均权融合方法、多元线性回归方法以及赋权融合法反演的均方
根误差分别降低 34.0%、25.6% 和 29.5%。所提方法能够提供长期、准确的土壤湿度反演结果。
关键词：GNSS-IR；信噪比；多特征参数融合；土壤湿度；轨迹聚类；熵值法
中图分类号：P208；V219 文献标识码：A 收稿日期：2024⁃09⁃10
DOI：10.13203/j.whugis20230419 文章编号：1671⁃8860（2025）09⁃1780⁃12
GNSS-IR Soil Moisture Estimation by Track Clustering and Multi-

characteristic Parameter Fusion Using Entropy Method

WEI Haohan ZHANG Qiang SHEN Fei 2
1
1
1 School of Civil Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
2 School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

Abstract： Objectives: Global navigation satellite system (GNSS) interferometric reflectometry (GNSS-IR)
technology, as an emerging approach in near-Earth remote sensing, has become a research hotspot in re⁃
cent years in the area of soil moisture monitoring owing to its low cost and high precision. Methods: To en⁃
hance the accuracy of GNSS-IR technology in soil moisture retrieval, GNSS observations from a self-built
station in Lishui District, Nanjing City, China were used. First, feature parameters including multipath co⁃
herent phase, amplitude, and frequency of signal-to-noise ratio (SNR) observations from GPS, BDS,
GLONASS and Galileo systems were extracted. Then, based on analysis of characteristics of SNR changes
with soil moisture in different systems, frequency bands and orbits, this paper proposed a multi GNSS
-system feature-level data fusion inversion method that accounts for differences of satellite trajectory. Tra⁃
jectory clustering-based fusion was then performed according to orbital types and frequency bands for the

基金项目：国家自然科学基金（42077003）；江苏省农业科技自主创新基金（CX（21）3068）。
第一作者：魏浩翰，博士，副教授，主要从事 GNSS 反射信号遥感、环境监测研究。weihaohan@njfu.edu.cn