【摘要】：積雪作為地球表面最為活躍的自然要素之一,其變化及分布狀況對(duì)全球水體和能量循環(huán)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境具有重大的影響。因此積雪信息探測(cè)對(duì)全球水資源和氣候環(huán)境科學(xué)研究具有重要意義。隨著GNSS系統(tǒng)的不斷完善和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,以GNSS-MR技術(shù)為代表的基于多路徑效應(yīng)影響的信噪比信息反演測(cè)站周圍地表環(huán)境參數(shù)成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn),使得地基GNSS遙感在地表環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到蓬勃發(fā)展。本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果基礎(chǔ)上,在阿勒泰地區(qū)開(kāi)展了地基GPS遙感積雪深度的研究工作。并結(jié)合GPS-MR技術(shù)和SNOTEL站觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建了積雪密度模擬及雪水當(dāng)量估計(jì)模型。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.闡述了多路徑與信噪比的概念,對(duì)其時(shí)空特性、影響因素進(jìn)行了討論。在此基礎(chǔ)上,詳細(xì)分析了多路徑與信噪比之間的相關(guān)性,并指出在低高度角下信噪比受多路徑效應(yīng)影響嚴(yán)重,反射信號(hào)蘊(yùn)含地表環(huán)境信息。通過(guò)多項(xiàng)式擬合的方法剝離出多路徑反射信號(hào),進(jìn)而利用受多路徑影響的信噪比信息實(shí)現(xiàn)地表環(huán)境參數(shù)的反演。2.詳細(xì)闡述了GPS-MR技術(shù)反演積雪深度的原理方法,并給出了反演流程及計(jì)算方法。結(jié)合新疆阿勒泰積雪監(jiān)測(cè)站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)研究分析了GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)的參數(shù)設(shè)置對(duì)地基GPS遙感積雪深度的探測(cè)精度的影響。3.從積雪深度與積雪密度的相關(guān)性分析出發(fā),詳細(xì)介紹了積雪密度模擬和雪水當(dāng)量估計(jì)的原理方法以及經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建的步驟,給出了構(gòu)建積雪密度模擬和雪水當(dāng)量估計(jì)模型的技術(shù)路線及流程。并結(jié)合GPS-MR技術(shù)和SNOTEL站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性及模擬精度進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:模型可以有效地模擬積雪密度和雪水當(dāng)量估計(jì)。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P407;P426.635
【圖文】：

圖 2.4 多路徑誤差序列隨衛(wèi)星高度角變化圖4 為 P360 測(cè)站 2016 年第 60 天 L1 波段 G03 號(hào)衛(wèi)星的多路徑誤差序列圖�？梢钥闯�，偽距多路徑誤差的振蕩幅度較大，可以達(dá)到 1-2 米。時(shí)，多路徑殘差序列振蕩幅度較小，變化也相對(duì)穩(wěn)定；在衛(wèi)星高度差的數(shù)值則會(huì)顯著的增加并表現(xiàn)出更加劇烈的振蕩。表明多路徑誤差升高而逐漸減小并趨于穩(wěn)定，在低高度角的情況下，觀測(cè)數(shù)據(jù)受到多大。因此本文在研究多路徑時(shí)主要考慮低高度角下其值的變化情況，多路徑與信噪比關(guān)系的研究進(jìn)而應(yīng)用到雪深測(cè)量提供了理論基礎(chǔ)和16 18 20 2202448ELE/°Time/h

圖3.2給出了2017年第 5天ALTA站PRN32號(hào)衛(wèi)星的SNR變化圖，采樣率為1Hz。由圖可知，SNR 趨勢(shì)項(xiàng)呈拋物線形式，可采用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合（紅色曲線），而 SNR 兩端主要是在低高度角時(shí)受多路徑變化的影響所致。將圖 3.2 中的整體趨勢(shì)項(xiàng)線性化去除后，即可得到在低高度角條件下受多路徑影響所致的 SNR 殘差序列，見(jiàn)圖 3.3 所示。

21圖 3.3 去除趨勢(shì)項(xiàng)的 SNR 殘差序列圖 3.3 給出了圖 1 中 PRN32 號(hào)衛(wèi)星在上升階段（圖 3.2 藍(lán)色圓框）扣除趨勢(shì)項(xiàng)后的SNR 殘差序列，其截止高度角為 5°-20°。與圖 3.2 相比，圖 3.3 中的橫坐標(biāo)為隨高度角變化的重采樣時(shí)間點(diǎn)，而非圖 3.2 中的等間隔觀測(cè)歷元；縱坐標(biāo)為 SNR 值的線性變化值伏特，而非圖 3.2 中的指數(shù)變化 dB-Hz。在去除了直射信號(hào)趨勢(shì)項(xiàng)之后多路徑反射信號(hào)的殘差序列振幅（圖 3.3）可表示為： 1dSNR Acos 4 H sinE (3.3)式（3.3）中 為振幅， 為垂直反射高度，λ為 GPS 載波的波長(zhǎng)， 為衛(wèi)星高度角

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 戴凱陽(yáng);張雙成;張勤;南陽(yáng);趙迎輝;;GPS信噪比用于雪深監(jiān)測(cè)研究[J];測(cè)繪科學(xué);2015年12期

2 高玉宏;程遠(yuǎn);王文玲;王秀娟;;基于RS和GIS的黑龍江省積雪時(shí)空變化研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2015年08期

3 萬(wàn)文韜;傅林華;楊惠晨;;GPS多路徑效應(yīng)誤差及處理技術(shù)[J];科技與創(chuàng)新;2015年13期

4 侯小剛;張璞;鄭照軍;李帥;;基于多源數(shù)據(jù)的阿勒泰地區(qū)雪深反演研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2015年01期

5 孫燕華;黃曉東;王瑋;馮琦勝;李紅星;梁天剛;;2003-2010年青藏高原積雪及雪水當(dāng)量的時(shí)空變化[J];冰川凍土;2014年06期

6 蔣玲梅;王培;張立新;楊虎;楊俊濤;;FY3B-MWRI中國(guó)區(qū)域雪深反演算法改進(jìn)[J];中國(guó)科學(xué):地球科學(xué);2014年03期

7 于靈雪;張樹(shù)文;卜坤;楊久春;顏鳳芹;常麗萍;;雪數(shù)據(jù)集研究綜述[J];地理科學(xué);2013年07期

8 馬勇剛;黃粵;陳曦;包安明;;新疆積雪覆蓋時(shí)空變異分析[J];水科學(xué)進(jìn)展;2013年04期

9 李震;邵雨陽(yáng);周建民;田邦森;陳權(quán);張平;;基于MEMLS模型的積雪深度反演方法[J];遙感學(xué)報(bào);2013年03期

10 王國(guó)亞;毛煒嶧;賀斌;吳青柏;沈永平;;新疆阿勒泰地區(qū)積雪變化特征及其對(duì)凍土的影響[J];冰川凍土;2012年06期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 戴凱陽(yáng);GNSS-MR用于雪深監(jiān)測(cè)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2017年

2 趙文宇;基于被動(dòng)微波遙感和MODIS產(chǎn)品的天山雪水當(dāng)量降尺度研究[D];石河子大學(xué);2016年

3 侯小剛;基于多源數(shù)據(jù)的阿勒泰地區(qū)積雪深度研究[D];新疆師范大學(xué);2013年

4 黃德武;GPS變形監(jiān)測(cè)中多路徑效應(yīng)影響研究[D];西南交通大學(xué);2005年

本文編號(hào)：2781320