GNSS-IR技术作为一种地表环境监测的新兴手段,在积雪深度反演方面凭借高精度、低成本以及高时间分辨率等优势成为研究热点。本文详细阐述了 GNSS-IR雪深反演的基本原理,针对现有GNSS-IR雪深反演方法存在的问题进行了相关研究与改进,主要研究工作包括以下几个方面:一、以P351跟踪站连续三个降雪周期内观测数据为例,根据基于信噪比的GNSS-IR雪深反演原理,在现有Lomb-Scargle Periodogram频谱分析的基础上引入快速傅里叶变换频谱分析与非线性最小二乘拟合进行GNSS-IR雪深反演,通过对三种算法反演精度对比分析,提出一种精度更高的GNSS-IR雪深反演组合算法。二、利用多个系统的观测数据进行多系统多频率GNSS-IR雪深反演实验。通过对不同系统,不同频率的反演结果进行分析,筛选出不同系统下最佳的反演频率。对各种最佳反演频率进行组合,结果表明基于多系统多频率组合的GNSS-IR雪深反演精度较单系统反演结果有了一定的提高,且反演的时间分辨率得到了显著提升。三、通过P351跟踪站连续三个降雪周期内的GNSS-IR雪深反演结果,研究分析地表倾斜对GNSS-IR雪深反演造成误差的规律,定量分析了地表倾斜误差与地表倾角以及卫星高度角的关系,并提出相应的地表倾斜误差改进方法,使得GNSS-IR雪深反演精度提高了 11.6%。四、通过长时间序列的雪深反演结果发现雪深反演误差与积雪深度存在显著相关性,并引入机器学习对已有的反演雪深与反演误差进行训练,构建反演雪深与误差的经验模型,进而通过反演雪深,预测反演误差并进行改正。