全球陆表水体高分辨率遥感制图

陆表水体是地表覆盖的重要组成之一,是气候变化研究、生态环境评估和宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.本文介绍了全球地表覆盖遥感制图项目中陆表水体总体研制情况.项目通过收集、处理美国陆地卫星Landsat TM/ETM+、国产环境减灾星(HJ-1)等影像,实现了2000年、2010年两个基准年度的全球30 m分辨率多光谱影像的有效覆盖,影像纠正精度满足1:20万制图要求,两期影像配准中误差控制在1个像元以内.根据30 m分辨率尺度的水体光谱特征与几何形态,合理地设计提取指标,结合基于像元分类法简单易操作、面向对象分类法可综合利用各种规则知识的优势,开展水体信息的精细化提取,最后利用人机交互来进一步优化完善分类结果,实现全球水体的高精度遥感制图.完成的全球陆表水体数据成果GlobalLand30-water 2000和GlobalLand30-water 2010,属目前全球尺度下最高分辨率的分类成果,自评估总体精度为96%.该数据是开展全球陆表水体空间分布格局分析、揭示地域差异、研究时空波动规律以及进行生态环境健康诊断等相关研究工作的重要基础数据.     

全球30m分辨率人造地表遥感制图研究

伴随着全球人口增长与经济发展,城镇化进程预计将在全球范围内持续加速,而人造地表是城镇化在地表覆盖上的直接体现.一方面,人造地表的扩张为工业生产、经济活动、人员居住等提供合适的场地;另一方面,人造地表深刻改变了地球的自然表面,进而影响地表热量交换、水文过程以及生态系统等自然过程.因此,对全球人造地表进行精确制图对于自然科学与社会科学等相关领域研究都具有重要意义.本研究以全球2000与2010年两个基准年的30m分辨率遥感影像为基础,完成了全球两期30m分辨率的人造地表制图任务.首先,根据人造地表的地理内涵与30m分辨率影像上提取的可行性,从斑块层面上提出适用于该尺度的人造地表定义;其次,考虑到人造地表的光谱复杂性与空间异质性,对现有像素级分类与对象级分割技术进行组合,以实现较高精度的人造地表斑块提取;最后,通过人工编辑与质量控制的手段,进一步保证全球范围内的人造地表制图精度.独立精度评价结果显示,该地表覆盖分类产品的用户精度达到80%以上.可以认为,该套产品是目前全球尺度上,人造地表或相关地表覆盖类型产品中分辨率与精度都最高的分类成果.该数据将为开展全球城镇时空格局分析、生态环境健康诊断等相关研究工作提供重要的基础数据.     

不同耕地数据集在中国区域的对比研究

耕地的数量和空间分布信息是国家粮食安全、全球环境变化、陆地生态系统地球物理和地球化学循环过程等研究的基础.本文以中国区域耕地为研究对象,从耕地的数量和空间位置两方面,对2010基准年的4套全球地表覆盖产品Globe Land30、FROM-GLC、Glob Cover和MODIS Collection 5,以及耕地数据集MODIS Cropland进行了对比研究.结果表明,不管是从耕地数量还是空间位置,Globe Land30的准确度都要高于其他4套产品.从耕地的数量来看,5套数据集计算的耕地面积比例在多数省份都有差异,和统计数据相比,Globe Land30和统计数据的吻合度最好,MODIS Collection 5和FROM-GLC次之,MODIS Cropland和Glob Cover较低.在空间位置方面,Globe Land30的空间位置精度最高,其次是FROM-GLC和MODIS Collection 5,Glob Cover和MODIS Cropland的精度最低;同时,5套数据的空间一致性从农业主产区到草原牧区逐渐降低,且受高程和坡度的影响明显.本文发现,虽然MODIS Collection 5的空间分辨率最低,但其耕地的数量精度和空间位置精度都高于300m空间分辨率的Glob Cover和250m空间分辨率的MODIS Cropland.因此,在进行耕地遥感制图时,选择高的空间分辨率固然可以提高数据精度,选择合适的分类方法也同样重要.同时,地形复杂的西北和西南区域光谱混合现象严重,给制图带来更多的不确定性,导致数据间的一致性较差,这将是以后耕地制图需要重点关注的区域.     

基于多源数据集成的多分辨率全球地表覆盖制图

全球地表覆盖数据产品(如地表覆盖,植被连续场)最高空间分辨率已达到30 m.不同领域的用户对于这些产品的精度和空间分辨率有着不同的需求.基于此,本文从制图精度和空间分辨率两方面对现有的30 m地表覆盖数据进行改进和分析.首先通过将两套30 m全球地表覆盖产品(FROM-GLC、FROM-GLC-seg(Segmentation))与两套粗分辨率全球产品(基于夜间灯光数据的不透水层NL-ISA、MODIS城市产品MODIS-urban)进行集成,生成了30 m分辨率的地表覆盖新产品FROM-GLC-agg(Aggregation).随后,采用了分辨率低于30 m的数据集(如MODIS地表覆盖产品MCD12Q1,全球地表覆盖产品GlobCover2009,MODIS水体掩模产品MOD44W等)对FROM-GLC-agg进行后处理以进一步消除类别混淆.经过多源数据合成的新地表覆盖数据产品中来自30 m分辨率全球地表覆盖产品的象元仍占98.9%.在此基础上,通过众数聚合和比例聚合这两种升尺度方法生成了8套粗分辨率(250 m,500 m,1 km,5km,10 km,25 km,50 km和100 km)全球地表覆盖数据集来满足不同应用的需求.通过基于混淆矩阵的精度比较表明FROM-GLC-agg的总体精度为65.51%,该精度显著优于先前的两套30 m地表覆盖产品.多源数据合成后的30 m分辨率数据以及升尺度处理后的250 m,500 m,1km分辨率数据的最高总体精度分别为69.50%,76.65%,74.60%和73.47%.对采用众数聚合法得到的不同分辨率下地表覆盖类型的面积偏差分析显示,当分辨率超过5 km时,大部分植被类型会有至少5%的面积偏差.因此,对于需要使用粗分辨率地表覆盖数据作为输入的用户,建议使用包含了准确地表覆盖类型占比的比例聚合数据.     

全球陆表水体空间格局与波动初步分析

陆表水体是人类生存和发展的最重要资源之一,也是全球水循环主要组成部分之一.全面地掌握陆表水体的空间分布、持续地测定其动态变化,是全球生态环境健康诊断的一项重要工作.根据30 m分辨率全球地表覆盖数据产品(Global Land 30)中的两期陆表水体数据产品(Global Land 30-water 2000和Global Land 30-water 2010),利用MODIS时间序列数据对其进行时相订正,通过水域面积、水域率及其空间变异系数的指标,按全球、经纬度、大洲及气候区等不同层次分析了陆表水体及空间分布格局和时间波动.遥感监测结果显示,全球陆表水体总面积达367.67×104 km2,占全球陆表面积的2.73%.陆表水体空间分布极为不均,主要集中于北半球的中高纬度地区和热带地区.对比2000与2010年两期的水域面积差异,总体波动不大,但是区域差异较明显.Global Land 30-water产品及统计数据为分析全球陆表水体空间分布格局、揭示其地域差异、研究时空波动规律以及诊断生态环境健康提供了重要基础数据.     

顾及多元知识的GlobeLand30检核优化模型

综合运用自然、生态和人文等多元知识辅助计算机遥感自动分类,确保大区域地表覆盖遥感数据产品质量是多年来国际上致力于解决的科技难题.在全球30m地表覆盖遥感数据产品GlobeLand30的研制过程中,作者提出了一种顾及多元知识的检核优化模型,对基于"像元-对象"的遥感自动分类结果进行知识化检核,发现和修改错分/漏分问题.首先归纳总结全球地表覆盖分布相关的先验知识,凝练出有关地表覆盖的地域地形分布规律、时间连续性和空间关系等质量检核知识规则;继而发展了基于网络化服务平台的交互式协同检核技术,辅助发现与定位分类异常区域,并依据各类别最小图斑规定判定错分/漏分,进而标注和发布错误信息,供研制人员用于修改优化.以林灌草和裸地数据为例,抽取10%的图幅,进行优化前后的分类精度对比分析,得知质量明显改善,精度提高最多达到17.47%.运用该模型,对GlobeLand30数据进行了逐类检核与优化处理,有效地减少了错漏分问题,2010期产品的总体精度达到83.50%.这一模型还可用于其他全球或区域的地表覆盖数据产品研制.     

遥感影像空间分辨率变化对湖泊水体提取精度的影响

湖泊面积是表征湖泊水情变化的重要指示因子,如何从不同空间分辨率遥感数据中获取客观准确的水面信息,是当前遥感应用研究中的难点问题.本文以鄱阳湖为例,通过选用丰水期和枯水期代表性Landsat ETM+遥感影像,采用最邻近法(NN)和像元聚合法(PA)两种重采样方法,分别获取分辨率逐渐降低的不同分辨率的影像数据,结合归一化差异水指数法研究水域面积随遥感影像分辨率降低的变化趋势及其误差变化特征,同时深入分析不同影响因素对水体提取精度的差异.研究结果表明:(1)空间分辨率是影响鄱阳湖水体提取精度的重要因素之一,随着遥感影像空间分辨率的降低,提取水域面积的精度相对30 m分辨率时呈逐渐降低的趋势,但整体精度较高,最低精度在67.64%以上;(2)NN重采样方法对遥感影像波段亮度值的均值影响不大,但PA重采样后影像的均值和标准差随分辨率逐渐降低且变化更有规律;(3)水体阈值在PA重采样后变化较大,NN重采样后变化较小,因而采用30 m分辨率时获取的阈值提取PA重采样后鄱阳湖水体误差较大,提取NN重采样后的湖泊水体误差较小.本研究结果对于全球变化影响下湖泊水体信息遥感精确提取具有重要的参考价值.     

基于快速聚类方法的30m分辨率中国土地覆盖遥感制图

大范围遥感土地覆盖制图通常费时费力.本文采用一种基于特征空间变换的快速聚类方法(CBEST)对覆盖中国的508景Landsat Thematic Mapper(TM)影像进行土地覆盖制图.将中国划分为50个生态分区,每个生态分区内采用CBEST方法对TM影像进行快速聚类,CBEST平均聚类时间约为每2 min一景;通过对自动获得的光谱簇人工土地覆盖类型识别,归并光谱簇,绘制30 m空间分辨率的中国土地覆盖图,统计土地覆盖类型面积,生成主要土地覆盖类型专题图.采用2159个分布全国的验证样本对制图结果进行精度验证,得到总体精度为71.7%,Kappa系数为0.641.与当前两套全球地表覆盖产品(FROM-GLC和GlobCover 2009)的局部对比表明CBEST分类结果在各类型土地覆盖面积统计及视觉效果上存在优势.     

卫星反照率产品的多尺度验证与不确定性分析

中低分辨率卫星反照率产品反映了局地与全球尺度地表吸收太阳短波辐射的能力,在气候变化与能量平衡研究中具有重要应用.卫星产品的精度通常基于地面观测值进行验证,而中低分辨率卫星反照率产品的验证需面对卫星与地面观测尺度的差异这一难题.引入高分辨率反照率作为尺度转换桥梁是一种常用验证策略,但高分辨率反照率数据本身的误差,以及它与地面观测、中低分辨率产品的互匹配都可能给验证结果带来不确定性.本文验证策略对这些不确定性进行了控制:以不确定性最小原则设计地面采样策略,用地面观测值对30 m分辨率反照率(用国产HJ-1a/b卫星数据反演得到)进行了校正,用校正后的30 m反照率升尺度后,选择不确定性更小的像元评价中低分辨率反照率的精度.以中国黑河流域中游为研究区开展了对GLASS和MODIS两种1 km分辨率反照率产品的验证试验.验证结果表明,尺度转换后的HJ反照率可以精确的检验低分辨率反照率产品的精度,但是必须考虑验证过程中的不确定性,并在验证时排除不确定性过大的像元.     

亚洲人造地表覆盖遥感精细化分类与分布特征分析

人造地表覆盖是刻画人类活动对陆地表层生态系统影响的重要因素,具有高度动态、结构复杂和类型镶嵌等特征.由于当前缺乏有效的洲际尺度人造地表覆盖精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,由此影响了城市化对区域气候、生态系统过程和全球环境变化影响评估的可靠性.本研究构建了人造地表覆盖等级层次结构分类系统,发展了基于2010年全球地表覆盖30m分辨率产品(GlobeLand30)的人造地表覆盖二级类型像元组分提取的技术方法,研发了亚洲2010年高精度城市建成区及其内部城市不透水地表和植被覆盖组分比例数据产品.基于多源数据融合和专家知识方法获取的城市建成区及其内部组分分类的总体精度为90.79%;城市内部不透水地表比例组分信息提取平均相对误差为0.87,总体上数据产品具有较高的质量和可靠性.遥感精细化信息提取局部误差与不同气候带城市建筑与植被镶嵌程度密切有关.遥感精细化分类表明,亚洲城市建成区面积181785.96km~2,占亚洲陆表面积的0.59%;城市内部结构组分中,城市不透水地表总面积为116504.72km~2,占亚洲城市建成区面积的64.09%,植被和裸土面积占34.56%.在空间上,城市不透水地表自东向西呈现集聚式、分散式和无显著分布特征三级梯度.中国、印度和日本等国家,城市不透水地表总面积排在前三位,分别占亚洲城市不透水地表面积的32.77%、16.10%和11.93%.研究发现,城市建成区内部不透水地表与植被覆盖组分比例与国家的经济发展程度及区域气候环境密切相关,对于经济较为发达的国家,城市建成区内部镶嵌类型中不透水地表比例相对较低,如韩国、新加坡城市不透水地表比例约为50~60%,公共绿地植被面积比例相对较高,而对于经济发展水平较低的国家,城市建成区内部镶嵌类型中城市不透水地表比例则接近或超过80%.城市建成区内不透水地表、植被组分及空间分布特征集中反映了亚洲地区人口集聚和经济发展水平以及对子流域环境健康状况影响程度.     

基于GlobeLand30的全球人造地表利用效率时空差异特征分析

人造地表是人类活动对陆地表层影响最直接的体现,其利用效率与全球范围内人类利用和改造自然的资源配置、产业布局和经济发展状况密切相关,同时对资源环境的利用、能源消耗和生态环境质量产生重要影响.基于2000年和2010年两期全球30m分辨率地表覆盖数据产品(Globe Land30),结合全球人口和经济数据,从空间分布、增长状况和变化效益三个方面,进行了全球人造地表利用效率的分析比较.研究表明:(1)全球各国人造地表的利用效率呈现显著的区域差异.欧洲、美洲等发达国家在人造地表资源丰富程度与经济产出上均高于世界平均水平;亚洲、非洲各国则普遍面临人均占用量相对较小.典型国家人造地表利用效率呈现资源配置与利用的结构性差异特点,可分为资源丰富型(美国、加拿大等)、集约利用型(日本、韩国等)以及处于两者间的过渡型.(2)各国人造地表利用效率变化与经济发展水平密切相关,也有较明显差异.发达国家(G7集团)单位人造地表的地均人口与地均GDP变化较小,中国、俄罗斯等地均人口与地均GDP产出增长较快.(3)从地均人口集聚度和GDP集聚度两个指标看,2000~2010这10年间全球人造地表的利用效率持续提升.     

基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法

土地利用数据是遥感应用中普遍使用的基础数据,对于遥感应用的效果起着非常重要的作用.随着中国环境与灾害监测预报小卫星星座(HJ星座)的成功发射,使得中高分辨率数据的重访周期达到了2天.因此,本研究利用了HJ-1/CCD数据同时具有较高时间和较高空间分辨率的特点发展了一种基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法;该方法既利用了较高空间分辨数据的纹理与光谱信息,也利用了较高时间分辨率数据捕捉到了地表随时间的变化信息,从而利用地物在时间维上的差异提高了土地覆盖分类与土地利用制图的精度.该方法被应用于辽宁大伙房水库与青海黑泉水库区域2010年土地利用制图,经检验发现该方法制作的土地利用图与传统方法制作的土地利用图相比制图精度得到了极大提高;在辽宁大伙房水库和青海黑泉水库地区精度分别达到了95.76%和83.78%,Kappa系数分别为0.9423和0.8165.     

全球陆表湿地潜在分布区制图及遥感验证

由于城市化和农业垦殖等人类活动不断增强,很多湿地生态系统受到侵占或干扰.保护湿地资源需要准确的湿地分布.然而由于湿地类型复杂多样,地面调查困难,大范围湿地分布制图很难完成.目前还没有专门用于湿地保护和规划且有较高分辨率的全球湿地分布数据.采用水文、气候数据结合1 km分辨率的混合地形指数(CTI)数据,利用陆表湿地和地下水位的关系,模拟出不考虑人类活动影响状况下30 s分辨率的全球陆表湿地潜在分布区.这是最高分辨率的全球陆表湿地的潜在分布数据.模拟结果显示全球陆表湿地潜在分布区面积达到3.316×107 km2.用遥感获得的实际湿地数据对陆表湿地模拟结果进行精度验证,总体精度达到83.7%.本次模拟结果可以作为构建全球湿地实际分布数据库的基础.由于模拟过程未考虑农业灌溉、建坝等人类活动对湿地的干扰破坏,因此本文对陆表湿地潜在分布区的模拟结果大于当前几种全球土地覆盖制图产品中湿地的面积.本文采用方法所需数据相对较少,精度高于其他产品.     

全球第一个综合高分辨率土地覆盖图——中国30m分辨率全球土地覆盖图评述

<正>土地覆盖是研究人类活动与气候变化复杂的交互作用的重要基础.遥感土地覆盖制图是一个传统但仍然非常活跃的领域.在过去的45年中,全世界大约有3万多篇关于土地覆盖制图的文章发表,其中包括中文论文约1万篇.然而,这些研究绝大多数聚焦在局地尺度,极少数的研究关注全球土地覆盖制图,而且其空间分辨率较粗(300~1000 m).     

基于ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据融合高精度提取南极地区地形信息

为了更好地保证从中山站到DomeA的南极内陆冰盖考察,该考察路线沿线的地形信息是必需的．虽然Radarsat南极制图计划fRAMP）能提供迄今为止最高精度的全南极数字高程模型（DEM）,其最高水平分辨率为200m,但其真正的水平分辨率根据源数据的比例尺和区域覆盖密度不同而不同．对于冰架和内陆冰盖地区,水平精度约为5km．在东南极内陆冰盖地区和远离山脉地区该DEM的垂直精度估计为±50m,因此更高精度的地形数据还不存在．为了满足将来对地形信息更高精度的要求,由于ASTER光学影像具有高的空间分辨率05m）,而ICESat／GLAS测高数据有较高的高程精度（13．8cm）,因此本文融合ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据提取了该考察路线高精度数字高程模型．首先选择一些测高数据点作为ASTER提取DEM过程中的高程控制,以减少匹配错误．由于从75°～81°S范围没有合格的ASTER立体数据覆盖,并且在该范围内ICESat轨道覆盖度大,观测数据比较密集,因此在该区域仅使用ICESat测高数据提取DEM,最后生成覆盖整条路线的DEM．分析结果表明DEM精度得到很大的提高,DEM的绝对垂直精度某些地区优于15m,除了影像009—001外,其余所有结果精度都在30m以内．其内部精度优于15m,某些情况下优于7m．生成的结果达到1：50000制图标准．结果表明在南极地区,综合利用各种遥感数据提取南极地区冰面地形信息是一种经济有效的手段．     

利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,然而低空间分辨率数据提取的蓝藻水华会产生尺度误差.本文以太湖为研究区,利用2005年10月17日和2010年12月3日两景MODIS(250和500m)数据,采用浮游藻类指数(FAI)法提取太湖蓝藻水华面积;通过将FAI50均值化为FAImean(500 m),然后与...     

尺度转换规律与同步反演作物播种面积和叶面积指数

遥感作物估产是保证粮食安全的重要手段.然而中国田块破碎程度较高,在中低分辨率遥感图像上混合像元所占比例很高,混合像元信息分解问题成为中国实施遥感作物估产必须克服的首要难题.本文基于尺度转换规律,针对混合像元,提出了一个同步反演作物播种面积和叶面积指数的新方法.为解决作物的二向性反射及滤除土壤背景干扰的问题,采用了准确、简便的作物冠层反射率模型,利用高光谱优选波段的二阶微分方法很好地滤除了方向性和背景的干扰.选择甘肃省张掖市盈科灌区为试验区,区内主要作物为小麦和玉米,以2008年7月15日的Hyperion/EO-130m分辨率的高光谱数据为基础,通过将反射率值取平均的方法获得分辨率分别为180和1080m的图像,构成多尺度遥感图像系列,通过尺度转换规律反演计算了1080m分辨率图像上每个像元的播种面积和平均叶面积指数.用2008年8月10日的SPOT-510m分辨率多波段图像的分类结果作为近似真值,验证了播种面积的反演结果,结果表明以这一方法获得的农田空间分布规律与验证值一致,反演误差近似正态分布,误差在?0.1～0.1之间;并用地面实测的85个LAI-2000测量点配合手持GPS定位对平均LAI的反演结果进行了验证,反演平均LAI的标准差为0.34,结果表明这一方法具有较高的可信度.     

地震前后遥感影像空间尺度特性与最优空间尺度选择

本文基于不同计算窗口大小的改进局部方差方法, 判定地震后遥感影像上的目标物, 如损毁建筑物、 完好建筑物的最佳空间尺度。 对航片、 QuickBird影像进行了系列实验分析, 得到了在QuickBird影像中城区完好建筑物最佳空间分辨率在2~3 m, 损毁建筑物最佳空间分辨率2~4 m, 航片中城区完好建筑物最佳空间分辨率为3~4 m。 最佳空间分辨率与目标地物的尺度紧密相关, 不同尺度大小的地物具有不同的最优空间尺度。 最佳空间尺度的选择在处理海量高空间分辨率影像时通过重采样选取最佳空间分辨率, 可以有效减少图像运算时间, 在地震灾害快速评估中具有一定的应用意义。     

太湖水体遥感反演参数的空间异质性

空间异质性的存在,会导致水质参数遥感反演中的尺度效应,影响反演精度,因此通过分析水质参数空间异质性,对于选择适当分辨率的遥感影像,提高反演精度具有重要意义.通过2008年10月在太湖布置的3个样方,利用GIS地统计学原理和分形维数的方法,对水质遥感反演中的三要素浓度,包括叶绿素a(Chl.a)、总悬浮物(TSM)和溶解有机碳(DOC)的空间异质性及其可能产生的尺度效应进行了研究.结果表明:太湖水体的三要素浓度在不同样方单元中变异系数相差较大,存在着明显的尺度效应;三个样方内Chl.a变异函数曲线斜率在变程范围内变化都较为剧烈,分形维数较高,说明太湖水体Chl.a受到某种起主导作用的生态过程的影响和控制;Chl.a和TSM的空间结构比例都在90%左右,有较强的空间相关性,表明其空间异质性的产生主要是由于结构性因素引起的,随机性因素作用微弱;DOC空间结构比例较小,说明随机性因素对其空间异质性的产生起了主导作用.三个样方中Chl.a的变程分别为147.3m、129.3m和115.0m,TSM的变程分别为1131.7m、130.6m、149.1m,因此在遥感反演中可选择TM影像,选择5×5窗口,以150m×150m作为基本单元;而DOC的变程分别为34.3m、38.5m、26.4m,表明其自相关距离较小,建议直接选择分辨率为30m的TM影像,使实际测量值与遥感影像最小单元相对应,消除反演过程中的尺度效应带来的误差.该研究也表明,MODIS的像元尺寸(250、500、1000m)明显偏大,在太湖水体三要素反演过程中,由于空间异质性引起的尺度效应,会造成一定的误差.     

GPS-MR技术用于降雪厚度监测研究

降雪是重要的淡水资源,也是全球气候系统中重要的组成部分.目前全球雪深探测主要依靠站点稀疏的人工探测仪或低时空分辨率的遥感卫星.近几年,基于不同地表介质引起GPS多路径效应的GPS-MR技术以其全天候,自动化,时空分辨率高、无需建网等诸多优点成为雪深探测领域的一个新型探测手段,本文在国内首次开展了基于测量型接收机的GPS-MR探测雪深研究.首先详细给出了基于GPS信噪比观测值的GPS-MR技术进行雪深探测的基本原理;其次结合实测GPS观测数据和雪深测量数据,分别利用单颗和多颗GPS卫星对GPS-MR探测雪深的可行性与探测精度进行深入研究与分析.初步实验结果表明基于信噪比观测值的GPS-MR技术可用于雪深探测,与实测雪深数据相比其探测精度约为10cm左右,尤其可用于暴雪监测.GPS-MR技术不仅可充分挖掘全球密集GNSS网络用于地表环境监测(雪深探测、海平面变化、土壤湿度、植被变化、火山活动等)的潜能,而且可进一步精化GNSS多路径模型误差,以期进一步提高GNSS用于精密定位与地表环境监测的精度.