随着GNSS应用的发展,基于GNSS信噪比的GNSS-R（Global Navigation Satellite System Reflectometry）技术应运而生。GNSS-R技术是一种利用导航卫星系统多路径反射信号进行海面或陆面遥感的新兴技术,该技术能挖掘出反射信号中蕴含的各类地表信息。积雪是地表十分活跃的自然要素,也是水循环和气候调节的重要影响因素。一般的雪深探测方法时空敏感性较弱,无法实现长期连续大范围的积雪深度精确测量,而卫星遥感倾向于探测积雪的范围并非深度。为改善目前其它雪深探测技术不足,本论文拟利用GNSS-R技术进行时空连续性较好的雪深探测研究,国内外研究现状分析表明:基于省级地基增强系统观测数据的积雪深度反演研究在国内尚属首次。本文结合近年国内外学者的研究成果,从GNSS反射信号的基本特征出发,阐明多路径数学模型和信噪比关系以及GNSS-R技术原理。选取新疆省级CORS站阿勒泰冲乎尔（ALCH）测站的观测数据,进行单星GNSS-R技术地表积雪深度反演研究。实验反演值与实测值偏差为±10cm,结果并不理想。为此,本文提出多星多系统数据,高质量控制的方法,并进行反演试验,采取相关系数、均方根误差、平均偏差等指标对其精度影响因素进行探讨,最优实验结果与实测积雪深度变化相关系数为0.9910,平均偏差为1.095cm,良好地体现了长时间序列雪深的变化情况,实现了基于CORS系统的GNSS-R技术新疆阿勒泰地区的地表积雪深度反演。本文主要内容及结果如下:1.通过梳理多路径误差与信噪比（Signal-Noise Ratio,SNR）相关特性及其影响因素,获得多路径反射信号与直射信号的相位差和高度角的正弦或余弦值有线性关系;多路径反射信号变化具有随机性,导致直、反射混合信号的相位与振幅不稳定,使SNR序列出现震荡和数值下降等特殊性质,为后续研究提供理论依据。2.通过菲涅尔反射区,信号反射点轨迹选取SNR序列,采用LSP（Lomb-Scargle periodogram）谱分析法对非等间隔采样的SNR残差序列进行计算,可以提取出其中的弱周期信号,并且能减弱产生的虚假谱峰,为GNSS-R技术积雪深度探测数据处理提供方法保障。3.利用ALCH测站GNSS原始观测数据,详细讨论了去除SNR趋势项和单位线性化等不同策略获取一段SNR残差序列过程。分别利用GPS、BDS、GLONASS三大导航卫星系统不同卫星数量,不同时间尺度的反射信号进行反演雪深实验研究,结合实测积雪深度数据,GPS、BDS、GLONASS卫星系统反演值与实测值的相关系数r分别为0.9850、0.9781、0.9573。4.利用GPS系统L1、L2、L5信号,北斗系统B1、B2信号,GLONASS系统R1、R2信号,即SNR_{L1、L2、L5、B1、B2、R1、R2}序列,进行多频多模的GNSS-R技术积雪深度反演。从卫星的高度角、星座结构、信号频率和数据采样率4个方面对其精度影响进行了分析。结果表明,数据采样率的差异不会造成结果的显著差距,选取卫星高度角范围为5°～25°,利用多系统多星多频反演效果最佳,精度为±2cm。5.利用阿勒泰地区呈三角网分布的三个测站点ALAL、ALCH、ALJM观测数据,进行长时间的积雪深度变化反演,实验结果与阿勒泰气象局实报数据吻合。实现了阿勒泰西北地区连续大范围的积雪深度变化监测,形成了时空连续性较好的积雪资料,为基于SNR的GNSS-R技术监测地表环境参数提供了有力依据,以期GNSS-R技术未来能在气象监测领域中应用。