| 摘 要： | 基于全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry, GNSS-R)数据的雪厚反演具有低成本、低功耗、全天时采集数据的特点,但利用GNSS信噪比观测值进行雪厚反演时,观测值受噪声信号功率影响较大,反演精度较低。基于此,提出一种基于小波分解的雪厚反演改进算法,利用小波分解良好的去噪效果,在不改变原始信号中的频率组成的情况下,较好地将噪声功率与信号功率分离。通过北极黄河站2017年年积日第32—100天采集的信噪比数据对此算法进行验证,由于黄河站雪厚变化复杂,同时对比分析了不同积雪状态下该算法的适用性。结果表明,所提反演算法与现有的雪厚反演算法相比,单天时间尺度上的反演结果与实测值的最大偏差由13.71 cm下降到9.43 cm,反演结果与实测值的中误差由7.08 cm下降到5.98 cm,反演结果本身的标准差由8.19 cm下降到7.07 cm,数据利用率由82.60%提升到89.31%。在雪面消融、积累、稳定时,反演结果与实测值的中误差分别由9.02 cm、10.30 cm、7.59 cm下降到5.82 cm、5.64 cm、7.17 cm,平均绝对误差分别由6.77 cm、7.52 cm、7.00 cm下降到5.39 cm、4.72 cm、6.73 cm。可见,在复杂的积雪变化下,所提改进算法反演结果的精度和可靠性有明显的改善。
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