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高斯过程回归辅助下的GPS干涉反射积雪深度估测

GPS multipath effect snow depth estimation by Gaussian process regression-assisted

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本文对全球定位系统干涉反射技术进行了研究.以美国板块边界天文台计划提供的P101测站的GPS监测数据为基础,利用GPS卫星高度角低于某一角度时多路径效应明显的特点,构建高斯过程回归(GPR)辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型,并监测了测站周围的积雪深度.结果表明,GPR辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型输出的雪深估测值的精度,相比传统单星反演结果有不同程度的提高,并且更贴近实测雪深的变化,为地表雪深反演提供了新思路.

贾秀丽

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龙岩学院资源工程学院,福建 龙岩364012

GPR GPS 信噪比 干涉反射 雪深反演

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(7)
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