在中国中高纬度地区,冬季气候寒冷,河流发生结冰封河现象,在冻结和消融过程中,往往会引发冰凌灾害,对沿岸居民的生命安全构成了严重威胁。中国黄河和黑龙江流域是冰凌灾害多发的流域,每年当地水文站的工作人员都会通过人工测量的方法检测冰情数据,但是存在一定危险性,且数据缺乏连续性。国内外研究人员采用不同的传感器技术比如雷达、超声波等实现对河流冰情的监测,但检测精度有待提高。温度是影响冰层生消变化的主要因素,而冰层垂直剖面温度分布是冰厚预测模型的重要依据,基于不同介质温度差异的特性的原理而设计的链式温度传感器,被国内外研究人员多次应用在冰情检测现场,但温度传感器的精度有限,在识别冰水界面上有一定的误差。本文通过研究铂电阻测温的误差来源,采用三线制优化链式温度传感器的电路结构,根据标定实验校正铂电阻的阻温关系方程,设计出一款检测精度较高、可靠稳定的链式温度检测传感器。同时,利用图像传感器和步进电机获取了冰层剖面图像,对冰层的内部特征进行了识别。根据现场的应用需求,研制了配套的控制系统,并于2022年在黄河万家寨水库完成了冰生消过程的连续监测任务。本文完成的工作主要包含三个方面内容:（1）针对铂电阻测温误差较大的问题,分析了铂电阻测温电路的误差来源,采用三线制配置测量方案消除铂电阻引线导致的系统误差,选用了MAX31865高精度AD转换芯片作为检测电路核心器件,定量分析了MAX4781模拟开关的导通电阻。通过标定实验修正了铂电阻的阻温关系,对中低温下的测量精度进行测试,标定后可以满足冰情检测的精度要求。设计了图像采集装置,通过采集冰层图像的方式来识别冰层内部特征。（2）考虑到实时检测的需求,设计了自动化冰情检测系统,系统由硬件电路和软件构成,硬件部分包括高精度链式温度传感器、图像采集装置和以STM32单片机为控制核心的采集和控制仪表等的设计,软件部分包括温度采集程序、图像采集程序、数据存储上传、步进电机程序等的设计。同时采用MQTT物联网无线通信协议将现场数据上传到ONENET云平台,提高了系统信息传输的可靠性与数据获取的实时性。（3）系统于2022年1月11日在黄河万家寨水库进行现场检测并运行至4月6日库冰融化,获得了检测周期内的冰层内部温度分布数据,根据采集的冰层图像,获取了冰层内部特征。根据传感器从安装到冰层开始消融期间库区冰盖剖面温度分布的情况分析了冰层厚度的变化,获得了冰层生长期、稳定期间冰层的演变规律。首次将冰层垂直剖面温度分布结合BP神经网络模型应用在万家寨库区冰层厚度预测上,为冰凌的实时预报提供了理论和技术支持。