在全球气候变暖和人类活动的共同作用下，青藏铁路工程走廊内的多年冻土发生了严重退化，对人类安全、生态环境和多年冻土工程设施的安全构成了威胁。因此，对青藏铁路工程走廊沿线多年冻土融沉风险进行评估是当务之急。由于现有的冻土融沉风险评估指数大多是静态的，未考虑地表冻融循环过程中的动态性变化，为了准确评估青藏铁路工程走廊的多年冻土融沉风险，本文提出了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的多因子指数对青藏铁工程走廊沿线多年冻土融沉危险性进行评估。该指数融合了地面动态形变信息和静态地质灾害评估指数（容许承载力指数、危险区指数和融沉指数），地表形变速率通过小基线干涉测量技术（Small Baseline Subset Interferometric SAR, SBAS-InSAR）获取。实验结果表明，研究区的形变速率范围在-60～43 mm/y，均值为～7 mm/y；所提出的多因子指数评估结果显示青藏铁路工程走廊的多年冻土区以低危险地区为主，占比约60%，高危险地区的比例约为22%，且高危险最集中的地区是楚玛尔河至风火山，其中北麓河区域发生融沉灾害的可能...
在全球气候变暖和人类活动的共同作用下，青藏铁路工程走廊内的多年冻土发生了严重退化，对人类安全、生态环境和多年冻土工程设施的安全构成了威胁。因此，对青藏铁路工程走廊沿线多年冻土融沉风险进行评估是当务之急。由于现有的冻土融沉风险评估指数大多是静态的，未考虑地表冻融循环过程中的动态性变化，为了准确评估青藏铁路工程走廊的多年冻土融沉风险，本文提出了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的多因子指数对青藏铁工程走廊沿线多年冻土融沉危险性进行评估。该指数融合了地面动态形变信息和静态地质灾害评估指数（容许承载力指数、危险区指数和融沉指数），地表形变速率通过小基线干涉测量技术（Small Baseline Subset Interferometric SAR, SBAS-InSAR）获取。实验结果表明，研究区的形变速率范围在-60～43 mm/y，均值为～7 mm/y；所提出的多因子指数评估结果显示青藏铁路工程走廊的多年冻土区以低危险地区为主，占比约60%，高危险地区的比例约为22%，且高危险最集中的地区是楚玛尔河至风火山，其中北麓河区域发生融沉灾害的可能...
在全球气候变暖和人类活动的共同作用下，青藏铁路工程走廊内的多年冻土发生了严重退化，对人类安全、生态环境和多年冻土工程设施的安全构成了威胁。因此，对青藏铁路工程走廊沿线多年冻土融沉风险进行评估是当务之急。由于现有的冻土融沉风险评估指数大多是静态的，未考虑地表冻融循环过程中的动态性变化，为了准确评估青藏铁路工程走廊的多年冻土融沉风险，本文提出了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的多因子指数对青藏铁工程走廊沿线多年冻土融沉危险性进行评估。该指数融合了地面动态形变信息和静态地质灾害评估指数（容许承载力指数、危险区指数和融沉指数），地表形变速率通过小基线干涉测量技术（Small Baseline Subset Interferometric SAR, SBAS-InSAR）获取。实验结果表明，研究区的形变速率范围在-60～43 mm/y，均值为～7 mm/y；所提出的多因子指数评估结果显示青藏铁路工程走廊的多年冻土区以低危险地区为主，占比约60%，高危险地区的比例约为22%，且高危险最集中的地区是楚玛尔河至风火山，其中北麓河区域发生融沉灾害的可能...
在全球气候变暖和人类活动的共同作用下，青藏铁路工程走廊内的多年冻土发生了严重退化，对人类安全、生态环境和多年冻土工程设施的安全构成了威胁。因此，对青藏铁路工程走廊沿线多年冻土融沉风险进行评估是当务之急。由于现有的冻土融沉风险评估指数大多是静态的，未考虑地表冻融循环过程中的动态性变化，为了准确评估青藏铁路工程走廊的多年冻土融沉风险，本文提出了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的多因子指数对青藏铁工程走廊沿线多年冻土融沉危险性进行评估。该指数融合了地面动态形变信息和静态地质灾害评估指数（容许承载力指数、危险区指数和融沉指数），地表形变速率通过小基线干涉测量技术（Small Baseline Subset Interferometric SAR, SBAS-InSAR）获取。实验结果表明，研究区的形变速率范围在-60～43 mm/y，均值为～7 mm/y；所提出的多因子指数评估结果显示青藏铁路工程走廊的多年冻土区以低危险地区为主，占比约60%，高危险地区的比例约为22%，且高危险最集中的地区是楚玛尔河至风火山，其中北麓河区域发生融沉灾害的可能...
卫星导航定位连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)系统作为GNSS与网络通信技术结合发展出的新兴导航定位CORS系统，具有快速高效、高精度、网络化等优点，不仅可以测量地表位置及运动，还可以借助GNSS信号的折射与反射特征监测地表环境参数变化情况.本文提出一种将CORS站用于“积雪深度、土壤湿度、大气水汽、地表形变”的地表环境多参数综合监测体系，用以拓展CORS站在生态环境中的广泛应用.以齐齐哈尔市CORS站BFQE为实验案例，首先获取实验时段中CORS站接收的GNSS观测数据(含信噪比(signal to noise ratio,SNR)数据)、星历数据及气象数据对其进行预处理；其次对重采样的SNR数据采用非线性最小二乘及Lomb-Scargle谱分析方法解译特定时间段的浅层土壤湿度及地表积雪深度；然后通过联测远距离国际地球动力学服务机构站(International GPS Service for Geodynamics,IGS)采用相对定位技术获取测站的地表形变序列与大气水汽序列；最后，结合上述多种地表环境参数...
卫星导航定位连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)系统作为GNSS与网络通信技术结合发展出的新兴导航定位CORS系统，具有快速高效、高精度、网络化等优点，不仅可以测量地表位置及运动，还可以借助GNSS信号的折射与反射特征监测地表环境参数变化情况.本文提出一种将CORS站用于“积雪深度、土壤湿度、大气水汽、地表形变”的地表环境多参数综合监测体系，用以拓展CORS站在生态环境中的广泛应用.以齐齐哈尔市CORS站BFQE为实验案例，首先获取实验时段中CORS站接收的GNSS观测数据(含信噪比(signal to noise ratio,SNR)数据)、星历数据及气象数据对其进行预处理；其次对重采样的SNR数据采用非线性最小二乘及Lomb-Scargle谱分析方法解译特定时间段的浅层土壤湿度及地表积雪深度；然后通过联测远距离国际地球动力学服务机构站(International GPS Service for Geodynamics,IGS)采用相对定位技术获取测站的地表形变序列与大气水汽序列；最后，结合上述多种地表环境参数...
卫星导航定位连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)系统作为GNSS与网络通信技术结合发展出的新兴导航定位CORS系统，具有快速高效、高精度、网络化等优点，不仅可以测量地表位置及运动，还可以借助GNSS信号的折射与反射特征监测地表环境参数变化情况.本文提出一种将CORS站用于“积雪深度、土壤湿度、大气水汽、地表形变”的地表环境多参数综合监测体系，用以拓展CORS站在生态环境中的广泛应用.以齐齐哈尔市CORS站BFQE为实验案例，首先获取实验时段中CORS站接收的GNSS观测数据(含信噪比(signal to noise ratio,SNR)数据)、星历数据及气象数据对其进行预处理；其次对重采样的SNR数据采用非线性最小二乘及Lomb-Scargle谱分析方法解译特定时间段的浅层土壤湿度及地表积雪深度；然后通过联测远距离国际地球动力学服务机构站(International GPS Service for Geodynamics,IGS)采用相对定位技术获取测站的地表形变序列与大气水汽序列；最后，结合上述多种地表环境参数...
针对全球导航定位系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)单颗卫星数据反演积雪深度存在精度和可靠性低的问题，本文提出一种基于随机森林的多星数据融合GNSS-IR积雪深度反演算法，将不同卫星视角下的信噪比数据通过决策树随机定权达到融合，进而实现积雪深度的反演。为了验证本文提出算法的可靠性，采用多元线性回归算法开展对比分析，实验结果表明：本文提出的算法能够有效反演积雪深度，反演结果与实测值的相关性相较于多元线性回归反演结果相关性提升了10%,均方根降低了46%,表明了本文提出的方法能够有效地反演积雪深度。
针对全球导航定位系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)单颗卫星数据反演积雪深度存在精度和可靠性低的问题，本文提出一种基于随机森林的多星数据融合GNSS-IR积雪深度反演算法，将不同卫星视角下的信噪比数据通过决策树随机定权达到融合，进而实现积雪深度的反演。为了验证本文提出算法的可靠性，采用多元线性回归算法开展对比分析，实验结果表明：本文提出的算法能够有效反演积雪深度，反演结果与实测值的相关性相较于多元线性回归反演结果相关性提升了10%,均方根降低了46%,表明了本文提出的方法能够有效地反演积雪深度。
针对全球导航定位系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)单颗卫星数据反演积雪深度存在精度和可靠性低的问题，本文提出一种基于随机森林的多星数据融合GNSS-IR积雪深度反演算法，将不同卫星视角下的信噪比数据通过决策树随机定权达到融合，进而实现积雪深度的反演。为了验证本文提出算法的可靠性，采用多元线性回归算法开展对比分析，实验结果表明：本文提出的算法能够有效反演积雪深度，反演结果与实测值的相关性相较于多元线性回归反演结果相关性提升了10%,均方根降低了46%,表明了本文提出的方法能够有效地反演积雪深度。