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对于全球高纬度地区而言，积雪不仅作为一种关键的淡水存储方式，也是全球气候系统的重要组成部分。随着GNSS反射理论（GlobalNavigationSatellitesSystemReflectometry,GNSS-R）的发展，利用多路径效应产生的信噪比（Signal-to-NoiseRatio,SNR）变化量监测测站周围地表环境参数（海面高度、土壤湿度、积雪深度等）的课题成为研究热点之一。该技术可改善常规测量手段的成本高、时空分辨率低以及数据连续性差等缺陷。因此，基于多路径的GNSS-R技术增强了对暴风雪等恶劣天气的预警能力，还可用于淡水资源储量的高精密监测。
在国内外研究的基础上，本文从多路径与信噪比数据的相关性出发，分析了GNSS反射信号的基本特征，阐述了GNSS-R技术的理论。结合实际观测数据，从多个角度对GNSS-R探测雪深的可行性与精度进行了一系列基础性研究；同时，提出了多模多频GNSS-R联合反演模型等创新性研究。本文的研究内容及结论如下：
1、从卫星数量、载波、信号频率等方面，介绍了陆基GNSS-R遥感技术的不同类型的SNR信号源；阐述了多路径与SNR观测量的概念与模型构建，分析了多路径与SNR之间的相关性，结果显示：在低卫星高度角下，受到多路径效应影响的SNR数据蕴含了丰富的地表环境特征信息。
2、首先给出了GNSS反射信号的概述及其相干极化特性。根据接收机周围环境、信号反射机制以及菲涅尔反射区的特征，可实现对原始SNR数据的筛选；同时信号反射点轨迹一方面可获取监测雪深的方位角范围，另一方面能用于选取有效卫星。结果表明了该数据筛选法可最大化地保留所需的反射信号。
3、研究了基于信噪比观测值的GNSS-R技术监测雪深的数学模型，并对提取有效的反射信号弧段进行了全面讨论，最后判断了LSP(Lomb-Scargleperiodogram)谱分析结果的有效性。此外，从GNSS系统的单颗卫星、多颗卫星以及长时间序列这3方面逐层深入研究，验证了GNSS-R雪深探测算法的可行性并分析了各卫星系统的反演精度，结果表明反演序列与实测数据的符合度良好。
4、现有的地表雪深测量技术仍受限于空间分辨率不足的问题，因此提出一种联合GNSS多频卫星SNR观测量的GNSS-R模型用于地表雪深监测。该模型运用了聚类思想，其通过联合不同类型的SNR数据提升数量，以便能获取更多有效反射信号，研究结果显示反演结果与实测数据的偏差保持在±5cm左右。
在国内外研究的基础上，本文从多路径与信噪比数据的相关性出发，分析了GNSS反射信号的基本特征，阐述了GNSS-R技术的理论。结合实际观测数据，从多个角度对GNSS-R探测雪深的可行性与精度进行了一系列基础性研究；同时，提出了多模多频GNSS-R联合反演模型等创新性研究。本文的研究内容及结论如下：
1、从卫星数量、载波、信号频率等方面，介绍了陆基GNSS-R遥感技术的不同类型的SNR信号源；阐述了多路径与SNR观测量的概念与模型构建，分析了多路径与SNR之间的相关性，结果显示：在低卫星高度角下，受到多路径效应影响的SNR数据蕴含了丰富的地表环境特征信息。
2、首先给出了GNSS反射信号的概述及其相干极化特性。根据接收机周围环境、信号反射机制以及菲涅尔反射区的特征，可实现对原始SNR数据的筛选；同时信号反射点轨迹一方面可获取监测雪深的方位角范围，另一方面能用于选取有效卫星。结果表明了该数据筛选法可最大化地保留所需的反射信号。
3、研究了基于信噪比观测值的GNSS-R技术监测雪深的数学模型，并对提取有效的反射信号弧段进行了全面讨论，最后判断了LSP(Lomb-Scargleperiodogram)谱分析结果的有效性。此外，从GNSS系统的单颗卫星、多颗卫星以及长时间序列这3方面逐层深入研究，验证了GNSS-R雪深探测算法的可行性并分析了各卫星系统的反演精度，结果表明反演序列与实测数据的符合度良好。
4、现有的地表雪深测量技术仍受限于空间分辨率不足的问题，因此提出一种联合GNSS多频卫星SNR观测量的GNSS-R模型用于地表雪深监测。该模型运用了聚类思想，其通过联合不同类型的SNR数据提升数量，以便能获取更多有效反射信号，研究结果显示反演结果与实测数据的偏差保持在±5cm左右。