基于GPS-IR 的復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究

宋少輝，吳學(xué)睿，趙樂(lè)文*

（1. 南京信息工程大學(xué)遙感與測(cè)繪工程學(xué)院，江蘇 南京 210044；2. 中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)天文地球動(dòng)力學(xué)研究中心，上海 200030）

地表凍融循環(huán)分布廣泛且動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，隨著季節(jié)變化會(huì)重復(fù)發(fā)生，與水循環(huán)、碳循環(huán)、植被凈初級(jí)生產(chǎn)量以及能量平衡過(guò)程關(guān)系緊密，是全球氣候變化的重要指示器[1-2]。凍融土壤分為凍土和融土，凍土和融土最直觀的判別因素是土壤溫度，傳統(tǒng)凍融監(jiān)測(cè)方法主要采用現(xiàn)場(chǎng)測(cè)點(diǎn)的方法，研究者主要是在研究區(qū)內(nèi)布設(shè)站點(diǎn)的方式來(lái)進(jìn)行地表凍融的監(jiān)測(cè)，這種方法的好處是測(cè)量的溫度指標(biāo)準(zhǔn)確，精度很高，然而凍土區(qū)域非常寬廣，且具有廣泛的異質(zhì)性，現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)站需要的人力成本高、耗時(shí)長(zhǎng)且分布不均勻，時(shí)空分辨率差不能滿足實(shí)際需要。隨著全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（global navigation satellite system, GNSS）技術(shù)研究的不斷發(fā)展，多路徑效應(yīng)不再作為誤差源，經(jīng)地面反射的衛(wèi)星信號(hào)已經(jīng)發(fā)展為一種新興遙感信號(hào)源，利用接收到的反射信號(hào)可以反演出地球環(huán)境參數(shù)，GPS-IR（global positioning system-interference reflectometry）技術(shù)作為GPS反射測(cè)量的一個(gè)分支，是利用地球測(cè)繪或地球物理中GPS接收機(jī)中的多路徑數(shù)據(jù)對(duì)地物參數(shù)進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)的新方法，該種遙感方式存在著體積小、重量輕、功耗低和時(shí)空分辨率高等顯著特點(diǎn)。其應(yīng)用領(lǐng)域目前主要涉及土壤水分[3-4]、植被含水量[5-6]、積雪深度[7-8]和海平面高度[9-10]等地表環(huán)境參數(shù)的研究。

基于GPS-IR 技術(shù)進(jìn)行地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)是一個(gè)相對(duì)嶄新的應(yīng)用領(lǐng)域，相關(guān)研究人員利用前向GPS多路徑模型和GPS雙站雷達(dá)積分信號(hào)模型，在地表凍融特性微波散射模型的基礎(chǔ)上，已經(jīng)在理論上驗(yàn)證了GPS-IR技術(shù)進(jìn)行地表凍融特性監(jiān)測(cè)的有效性[11-13]。同時(shí)結(jié)合IGS（International GNSS Servics）臺(tái)站數(shù)據(jù)和CYGNSS （Cyclone Global Navigation Satellite System）數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性分析[14-15]。但上述研究基本只考慮在地球物理參數(shù)變化平穩(wěn)狀態(tài)下相關(guān)性的好壞，對(duì)復(fù)雜寒區(qū)中積雪厚度和土壤濕度的影響研究相對(duì)較少。鑒于此，本文通過(guò)GPS 接收機(jī)獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù)，基于GPS-IR 技術(shù)在積雪、土壤濕度平穩(wěn)以及相對(duì)變化較大的時(shí)段下對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析不同地球物理參數(shù)下對(duì)其監(jiān)測(cè)精度的影響。

1 理論與方法

1.1 凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)原理

針對(duì)凍融地表，凍結(jié)土壤可以看作是由空氣、固體顆粒、自由水、結(jié)合水和冰5 種物質(zhì)組成，其符合介電常數(shù)理論上受入射電磁波的頻率、溫度和土壤含水量等因素影響，土壤最終的介電常數(shù)是由各個(gè)成分之間相互作用的結(jié)果。介質(zhì)混合介電模型[16-21]是用來(lái)計(jì)算土壤和水的混合物的介電常數(shù)，其公式為：

式中，ε 為介電常數(shù)；V為土壤中不同成分的體積；上標(biāo)α為形狀常數(shù)因子；下標(biāo)S、a、fw、bw和i分別指固體土壤、空氣、自由水、結(jié)合水和冰。

土壤介質(zhì)混合介電模型求出介電常數(shù)后作為后續(xù)實(shí)驗(yàn)分析時(shí)的參數(shù)輸入，圖1[14]所示的是實(shí)驗(yàn)得出凍土和融土的介電常數(shù)，二者差異明顯，凍融轉(zhuǎn)換會(huì)改變地表土壤的散射特性，進(jìn)而改變地表反射率的變化，這是GPS-IR技術(shù)監(jiān)測(cè)地表凍融狀態(tài)的理論依據(jù)。

圖1 土壤介電常數(shù)與土壤溫度關(guān)系圖

凍融轉(zhuǎn)換時(shí)由圖1 可以看出在GPS L1 載波頻率下，土壤介電常數(shù)實(shí)部1a 和虛部1b 隨土壤溫度的變化情況，融化土壤的介電常數(shù)比凍結(jié)土壤的介電常數(shù)大得多。當(dāng)土壤溫度低于0℃時(shí)，介電常數(shù)的實(shí)部和虛部隨土壤溫度的增加而增大；當(dāng)土壤溫度大于0℃時(shí)，變化趨勢(shì)正好相反。當(dāng)土壤從凍結(jié)（融化）狀態(tài)變?yōu)槿诨▋鼋Y(jié)）狀態(tài)時(shí)，土壤介電常數(shù)有很大差異。土壤介電常數(shù)實(shí)部反映的是電磁波的折射和反射現(xiàn)象，虛部與電磁波衰減（吸收和轉(zhuǎn)換）有關(guān)。因此，土壤介電常數(shù)在凍融轉(zhuǎn)換期間具有明顯的變化規(guī)律，介電常數(shù)的變化會(huì)導(dǎo)致地表反射率的變化，地表反射率變化會(huì)導(dǎo)致GPS多路徑觀測(cè)值改變。

1.2 GPS-IR原理

GPS 接收機(jī)不僅接收來(lái)自衛(wèi)星發(fā)射的直射信號(hào)，也接收經(jīng)過(guò)地面反射的反射信號(hào)，如圖2所示。每個(gè)歷元下GPS接收機(jī)記錄導(dǎo)航電文、載波相位與偽距觀測(cè)值以及信噪比（signal-noise ratio，SNR）。

圖2 GPS-IR原理示意圖

GPS-IR 技術(shù)就是利用SNR 數(shù)據(jù)中的反射信號(hào)來(lái)估算地球物理參數(shù)，SNR 觀測(cè)值是由具體的直射信號(hào)、反射信號(hào)和2種信號(hào)干涉而成，具體關(guān)系如下：

式中，SNR為合成信號(hào)的信噪比；Pd、Pr和φ分別為直接功率、反射功率和干擾相位；Pd和Pr項(xiàng)兩者為信噪比的趨勢(shì)項(xiàng)，由Nievinski 和Larson[22-23]開發(fā)的可以同時(shí)考慮GPS信號(hào)極化、天線和地表響應(yīng)的全極化前向GPS多路徑模型得到。

由于GPS接收機(jī)接收到的一階SNR是由直接信號(hào)功率決定的，需要將反射信號(hào)功率從GPS接收的多路徑信息中分離出來(lái)，SNR與相位φ之間存在一種正弦或余弦關(guān)系，且去除GPS直射信號(hào)后的反射信號(hào)與衛(wèi)星高度角正弦值存在一種線性關(guān)系故去除直接信號(hào)的信噪比表示為：

式中，SNRr為反射信號(hào)分量；A為反射信號(hào)相對(duì)幅度；h為天線高度；λ為波長(zhǎng)；θ為衛(wèi)星高度角。基于以上條件，衛(wèi)星信號(hào)的好壞對(duì)地表凍融監(jiān)測(cè)精度非常重要，所以在數(shù)據(jù)處理前要篩選出較好的衛(wèi)星信號(hào)用以實(shí)驗(yàn)分析。

2 研究區(qū)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 研究區(qū)

針對(duì)本研究的復(fù)雜寒區(qū)凍融地表，要求研究區(qū)地表觀測(cè)量同時(shí)包含地表溫度，土壤濕度和積雪深度信息，進(jìn)而分析各種參數(shù)對(duì)最終GPS多路徑數(shù)據(jù)的影響。

因此，本研究選擇了一個(gè)PBO觀測(cè)網(wǎng)中的GPS站點(diǎn)用于接收GPS 多路徑觀測(cè)值用于監(jiān)測(cè)地表凍融狀態(tài)，該站點(diǎn)為ColdFoot_AK2006，ID為AB33，站點(diǎn)位于阿拉斯加（經(jīng)度：67.25；緯度：－150.17；海拔334.76 m），站點(diǎn)屬于亞溫帶氣候，站點(diǎn)周圍常年積雪，氣候環(huán)境較為惡劣，接收機(jī)周圍無(wú)障礙物遮擋，信號(hào)良好，AB33 站點(diǎn)環(huán)境如圖3 所示。AB33 站點(diǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式為RINEX，以ASCⅡ格式像公眾提供。站點(diǎn)數(shù)據(jù)采樣率間隔15 s。

圖3 不同視角下的菲涅爾反射區(qū)

AB33 站中的接收機(jī)天線與地面垂直高度為2 m，2種視角下的菲涅爾反射區(qū)如圖3所示，圖3a表明在高度角5～30°下的AB33站點(diǎn)可以接收到附近60 m的反射信號(hào)。圖3b是AB33站點(diǎn)地圖視角下的菲涅爾反射區(qū)，根據(jù)圖中彩色條帶分布范圍可以確定在0～360°方位角范圍內(nèi)都可以接收到來(lái)自地面的反射信號(hào)。

考慮到GPS-IR 分辨率[12]在1 km 內(nèi)選取了一個(gè)SNOTEL 氣象站（http://pbo.unavco.org）站點(diǎn)ColdFoot（Site Id 958）（緯度：67.25；經(jīng)度：－150.18；海拔：316.99 m）。本研究的時(shí)間范圍從2017—2022年之間。圖4顯示2017—2022年的積雪深度、近地表土壤濕度和土壤溫度的時(shí)間序列，圖4a顯示的是積雪深度的時(shí)間序列圖，每年大約5 月到10 月期間沒(méi)有降雪；圖4b 是土壤濕度的時(shí)間序列圖，土壤濕度的變化沒(méi)有固定規(guī)律；圖4c是土壤溫度的時(shí)間序列圖。圖4中紅色豎線區(qū)間是接下來(lái)實(shí)驗(yàn)選用的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行近地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)，為了突出問(wèn)題方便研究，選擇在地表凍融轉(zhuǎn)換發(fā)生的時(shí)期進(jìn)行研究分析。

圖4 Coldfoot站點(diǎn)地球物理觀測(cè)參數(shù)

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 頻段選擇

GPS 衛(wèi)星星座的任何頻率都可以用于地球物理參數(shù)的研究，不存在微波散射差異，在進(jìn)行凍融轉(zhuǎn)換監(jiān)測(cè)時(shí)選用L載波頻率是因?yàn)樗捅慕殡姵?shù)差異在L波段更為顯著，對(duì)地表凍融狀態(tài)轉(zhuǎn)換的監(jiān)測(cè)更為敏感；L載波頻率的波長(zhǎng)范圍在15～30 cm，穿透深度更深，L載波波長(zhǎng)遠(yuǎn)大于土壤、植被、積雪層中散射體尺寸，有機(jī)會(huì)獲取植被和干雪覆蓋之下的土壤凍融信息。

對(duì)于L波段載波頻率，土壤介電常數(shù)的實(shí)部和虛部變化從－1℃到1℃，如表1 所示。在凍融轉(zhuǎn)換發(fā)生時(shí)時(shí)，L波段載波頻率相對(duì)應(yīng)介電常數(shù)幾乎相同，具有非常相似的散射特性，故GPSL波段載波頻率在介電常數(shù)方面的影響可以忽略。因?yàn)長(zhǎng)2和L5載波頻率接收的衛(wèi)星信號(hào)和SNR 數(shù)據(jù)不如L1載波，為保證監(jiān)測(cè)精度不受信號(hào)干擾，后續(xù)數(shù)據(jù)處理和實(shí)驗(yàn)分析選擇L1載波頻率。

表1 GPS L1 和L2 載波頻率下凍（－1℃）融（1℃）土壤的介電常數(shù)

2.2.2 選星處理

為排除監(jiān)測(cè)精度受衛(wèi)星信號(hào)的干擾，數(shù)據(jù)處理前需要將信號(hào)較好的衛(wèi)星選擇出來(lái)，對(duì)衛(wèi)星信號(hào)LSP（LombScargle Periodogram）頻譜分析，得到去趨勢(shì)項(xiàng)后的SNR序列圖，分析信號(hào)振蕩幅度選出信號(hào)強(qiáng)度較好的衛(wèi)星。如圖5 所示，5a 為PRN12 衛(wèi)星的去趨勢(shì)SNR 干涉圖，衛(wèi)星信號(hào)振蕩幅度超過(guò)25°，認(rèn)為該P(yáng)RN12 是信號(hào)較好的衛(wèi)星，反觀5b，PRN6 衛(wèi)星信號(hào)的振蕩幅度比較小，不符合選星的要求。

圖5 衛(wèi)星信號(hào)對(duì)比

2.2.3 判別指標(biāo)的計(jì)算及精度評(píng)定

將用于結(jié)果分析的衛(wèi)星數(shù)據(jù)文件中所有的信號(hào)較好的衛(wèi)星篩選出來(lái)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理是將所有信號(hào)良好、衛(wèi)星高度角等于25°時(shí)的SNR 反射信號(hào)分量計(jì)算得出，再求其均值，便得到凍融監(jiān)測(cè)的判別指標(biāo)。

結(jié)果分析判定凍結(jié)或判定融化狀態(tài)是通過(guò)以下地表凍融狀態(tài)判別公式[24]所得：

式中，AvgDetrSNR為判別指標(biāo)，判別指標(biāo)大于0即判定為融化，反之小于0 則判定為凍結(jié)，類似平均地表土壤溫度大于0℃土壤處于融化狀態(tài)，小于0℃處于凍結(jié)狀態(tài)，處于0℃定義為凍融臨界點(diǎn)；ΓmdB為反射區(qū)域內(nèi)的月平均反射信號(hào)；ΓdB為日平均反射信號(hào)分量，二者的絕對(duì)值即得出判別指標(biāo)。

對(duì)于使用GPS-IR 監(jiān)測(cè)地表凍融狀態(tài)的評(píng)價(jià)，使用8 cm淺層土壤溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證并通過(guò)一下方式判別：

式中，F(xiàn)F為實(shí)測(cè)土壤狀態(tài)為凍結(jié)土壤且判別指標(biāo)判定為凍結(jié)的情況；TT為實(shí)測(cè)土壤狀態(tài)為融化土壤且判別指標(biāo)判定為融化的情況；FT為誤判為融土；TF為誤判為凍土，通過(guò)以上來(lái)計(jì)算結(jié)果分析時(shí)的判別精度。

3 復(fù)雜寒區(qū)凍融特性數(shù)據(jù)分析結(jié)果

為了進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)分析，在凍融發(fā)生的時(shí)間段內(nèi)，對(duì)不同地球物理參數(shù)情況下分析GPS-IR 監(jiān)測(cè)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)精度變化原因。

圖6a為136 d（2020年）至167 d（2020年）的氣候?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)，土壤濕度為18%～37%，變化平穩(wěn)，且期間無(wú)降雪，積雪深度一直維持在0 cm；圖6b 利用GPS-IR 技術(shù)對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的判別精度為90.63%。在積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)的監(jiān)測(cè)環(huán)境下，GPS-IR 技術(shù)監(jiān)測(cè)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)精度較好，影響監(jiān)測(cè)精度的原因有GPS接收機(jī)的溫度、土壤濕度和積雪深度等因素，積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)狀態(tài)下對(duì)GPS信號(hào)影響較小，對(duì)監(jiān)測(cè)精度的影響會(huì)降低；考慮到一般GPS 接收機(jī)的組成，當(dāng)設(shè)備溫度在0℃上下浮動(dòng)時(shí)，它的介電性能變化并不是很大，水的介電常數(shù)為85，其他固體材料的介電常數(shù)通常在1～6 之間，有小節(jié)2.1 實(shí)驗(yàn)得出土壤具有顯著的介電特性變化，故在土壤凍融轉(zhuǎn)換過(guò)程中，考慮到電磁波在設(shè)備本體中的傳播，GPS設(shè)備溫度的影響可以忽略不計(jì)。故在復(fù)雜寒區(qū)積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)的條件下，完全是可以通過(guò)GPS-IR 監(jiān)測(cè)淺層地表凍融狀態(tài)。為了對(duì)比分析積雪深度和土壤水分對(duì)GPS-IR 技術(shù)對(duì)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)的影響，選取積雪深度或土壤水分變化較大和無(wú)降雪與土壤水平穩(wěn)的2個(gè)時(shí)間段進(jìn)行對(duì)比分析。

圖6 環(huán)境參數(shù)平穩(wěn)條件下的判別時(shí)間序列

圖7a為40 d（2019年）至99 d（2019年）的氣候?qū)崪y(cè)，期間土壤濕度含量為7%～8%，幾乎沒(méi)任何變化，有降雪，積雪在40 cm范圍波動(dòng)，圖7c計(jì)算得出地表凍融狀態(tài)判別精度為86.67%；圖7b 為15 d（2020年）至75 d（2020年）氣候?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)，期間土壤水分含量為6%～8%，降雪平穩(wěn)，積雪深度在25～35 cm，圖7d 地表凍融狀態(tài)判別精度為85.24%。從監(jiān)測(cè)結(jié)果可知，在土壤濕度含量小范圍波動(dòng)、有降雪的時(shí)間段期間，因?yàn)榈厍蛭锢韰?shù)的改變影響了GPS信號(hào)，導(dǎo)致GPS-IR 對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測(cè)精度會(huì)有所降低；雖然利用GPS-IR 技術(shù)能夠監(jiān)測(cè)淺層地表土壤（10 cm 以內(nèi)）的凍融狀態(tài)，并且在地球物理參數(shù)相對(duì)平穩(wěn)的情況下判別精度達(dá)到82%以上，但是仍存在地表凍融判別誤差，無(wú)法準(zhǔn)確獲得淺層地表土壤過(guò)渡期的凍融狀態(tài)。在凍融過(guò)渡期較長(zhǎng)的階段，凍融土壤長(zhǎng)期處在凍結(jié)（融化）向融化（凍結(jié)）的階段，無(wú)法僅用凍結(jié)或者融化描述凍融狀態(tài)。另外，在氣溫日變化較大的地區(qū)，GPS-IR 技術(shù)監(jiān)測(cè)淺層地表凍融狀態(tài)時(shí)可能會(huì)因?yàn)闇\層地表土壤反復(fù)凍融導(dǎo)致判別失誤，影響監(jiān)測(cè)精度。

圖7 環(huán)境參數(shù)小范圍變化下的判別時(shí)間序列

圖8a為第105 d（2017年）至152 d（2017年）的氣候?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)，期間土壤濕度含量為0～60%，變化較大，期間有降雪，積雪深度從2 cm 變化至25 cm，由圖8c 得出地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)精度為78.72%。圖8b為第301 d（2021年）至339 d（2021年）的氣候?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)，期間土壤濕度含量為5%～17%，期間有降雪，積雪深度在1～10 cm波動(dòng)，由圖8d得出地表凍融狀態(tài)判別精度為79.49%。從結(jié)果中分析得出土壤溫度從0℃以下變化到0℃以上，土壤濕度和積雪深度這2 個(gè)地球物理參數(shù)變化較大對(duì)GPS-IR 對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測(cè)精度影響較大。

圖8 環(huán)境參數(shù)大范圍變化下的判別時(shí)間序列

在提升GPS-IR 監(jiān)測(cè)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的精度時(shí)，首先可以從衛(wèi)星信號(hào)方面入手，在處理數(shù)據(jù)時(shí)，篩選出信號(hào)較強(qiáng)的衛(wèi)星，接收機(jī)接收到的SNR信號(hào)質(zhì)量受地面環(huán)境影響相對(duì)較少；在不同地區(qū)選擇不同的極化方式，結(jié)合當(dāng)?shù)丨h(huán)境調(diào)試出一個(gè)適合的極化方式，但對(duì)于土壤凍融監(jiān)測(cè)過(guò)程中最靈敏的極化組合還需要進(jìn)一步研究探討；在凍融監(jiān)測(cè)過(guò)程中尋找最敏感的仰角，由于目標(biāo)物體的散射特性是各向異性，敏感的仰角有利于信噪比觀測(cè)的提取和土壤凍融過(guò)程的監(jiān)測(cè)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出利用GPS-IR 技術(shù)對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該技術(shù)對(duì)復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)響應(yīng)敏感，擴(kuò)充了該技術(shù)的監(jiān)測(cè)對(duì)象，拓寬了其應(yīng)用范圍。對(duì)實(shí)驗(yàn)分析得出以下結(jié)論：

1）地表凍融轉(zhuǎn)換時(shí)，土壤介電常數(shù)發(fā)生顯著變化，進(jìn)而導(dǎo)致直射信號(hào)與反射信號(hào)在凍融前后變化差異明顯，實(shí)驗(yàn)分析表明淺層土壤溫度的改變會(huì)使多路徑信息發(fā)生改變。

2）GPS-IR 進(jìn)行復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明L波段載波的實(shí)部和虛部的介電常數(shù)變化差異非常小，任意L波段載波對(duì)監(jiān)測(cè)精度的影響可以忽略；土壤狀態(tài)從凍結(jié)（融化）轉(zhuǎn)化到融化（凍結(jié)）時(shí)，積雪深度和土壤濕度都會(huì)導(dǎo)致多路徑信息在幅度和相移方面改變。

3）2020年1-3 月積雪深度和土壤濕度變化平穩(wěn)的時(shí)間序列內(nèi)，GPS-IR 監(jiān)測(cè)地表凍融狀態(tài)精度90.63%；2019年和2020年5-6 月積雪深度波動(dòng)和土壤濕度平穩(wěn)的時(shí)間序列內(nèi)，GPS-IR 對(duì)地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測(cè)精度分別為86.67%和85.24%；2017年和2021年積雪深度和土壤濕度都在波動(dòng)的時(shí)間序列內(nèi)，GPS-IR 對(duì)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測(cè)精度為78.72%和79.49%；積雪深度和土壤濕度波動(dòng)較大會(huì)改變多路徑信息，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)精度變差，反之越平穩(wěn)監(jiān)測(cè)精度越高。

為了科研和應(yīng)用的需要，GPS-IR 技術(shù)在地表土壤凍融監(jiān)測(cè)方面的普適性，特別是不同凍融地區(qū)的適用性需要進(jìn)一步研究和確認(rèn)，如何發(fā)展自適應(yīng)的GPS-IR監(jiān)測(cè)方法是未來(lái)重要的研究工作。