《表1 各模型反演土壤湿度估算精度统计》

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《基于双频加权组合的土壤含水量估算方法研究》

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由图3和图4可见，图3a、3b分别为PRN11、PRN17两颗卫星在L1单频回归分析图；图3c、3d分别为PRN11、PRN17两颗卫星在L2单频回归分析图。L1单频回归系数R值都在0.9以上，L2单频回归系数R值都在0.7以上；卫星在两个频点建立的GA-BP模型后估算精度都得到了有效改善。由图3e、3f可见，PRN11、PRN17两颗卫星双频融合的回归系数R值都在0.9以上，估算误差稳定，预测精度较高，充分发挥了模型的优势，对L1和L2频点形成了有效互补。图4是融合前L1频点、L2频点和融合后反演结果。其中，PRN11融合后R2为0.865，比L1频点和L2频点提高60%；PRN17融合后R2为0.824，比L1频点提高83.1%，比L2频点提高38.5%。为了进一步评定各方案的精度，利用相关系数R2，平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）进行精度评定，如表1所示。PRN11融合后的R2为0.865，相对于L1和L2频点提高60.8%；RMSE为0.037，相比L1频点降低了90%以上，相比L2频点提高19.4%；MAE为0.034，相比L1频点降低90%以上，相比L2频点提高61.9%。PRN17融合后的R2为0.824，相对于L1和L2频点分别提高83.1%和38.5%；PRN17融合后RMSE为0.045，比L1频点降低90%以上，相比L2频点提高45.1%；MAE为0.042，比L1频点降低90%以上，相比L2频点提高90%以上。综上所述，采用GA-BP神经网络双频回归分析的相关系数均优于单频反演结果，RMSE、MAE精度相比L1得到明显降低。双频相比单频可靠性高，能够有效反映土壤湿度的变化规律。