全球导航卫星系统反射(GNSS-R)是一种低成本的新兴遥感技术，其研究开始于20世纪90年代。该技术可以通过分析卫星导航系统(如GPS、GLONASS、Galileo和北斗等)的反射信号获取一系列的地球物理参数，具备低成本、低功耗、高时间分辨率、受气象条件影响小等优点。低地球轨道卫星以其覆盖面广、运行速度快等优点使星载GNSS-R成为当前的研究热点。2014年7月由英国执行的TechDemoSat-1(TDS-1)项目为星载GNSS-R的研究提供了宝贵的数据，本文就是利用TDS-1的数据研究星载GNSS-R技术在海冰遥感方面的应用。本文系统研究了星载GNSS-R海冰检测与海冰密集度反演的理论与方法，内容涵盖反射信号处理，海冰散射模型、数据质量控制、时延多普勒图特征值提取、基于GNSS-R特征值的海冰检测和海冰密集度反演等多个方面。具体内容如下。

(1) 基于TDS-1数据特点，提出了一套数据预处理方法，包括数据选取、噪声消除、数据过滤、数据对齐、非相干累加、非相干平均和时延多普勒图正常化等。引入了差分时延波形观测值，并利用差分时延波形前12个码片延迟域的标准差和均方根误差作为数据过滤指标，提高了噪声数据剔除率，优化了海冰检测和海冰密集度反演结果。

(2) 针对海冰和海水时延多普勒图不同的延展性，提出了基于相邻时延多普勒图像素数量和能量之和比值的海冰检测方法，并利用美国国家冰雪中心的海冰数据对结果进行了检验。通过采用一定阈值来区分海冰和海水的时延多普勒图，进一步分析北半球的海冰的分布情况。利用多期TDS-1数据分析了北半球海冰分布随时间的变化情况。通过与海冰微波遥感数据比对，利用数学统计方法对本文提出的方法性能进行了评估。

(3) 引入了差分时延多普勒图观测值，并基于差分时延多普勒图提出了相应的像素数量和能量之和观测值，与现有观测值不同的是这两种观测值带有正负号。用这两种观测值分别提出了基于差分时延多普勒图像素数量和能量之和两种海冰检测方法。并利用这两种方法分别分析了南北半球的1年内的6期数据，然后利用海冰微波遥感数据对GNSS-R海冰检测结果进行了评估。

(4) 利用时延多普勒图可以获得表示时间延迟与信号强度之间关系的二维时延波形，在对时延多普勒图进行多普勒频移分析后，将无多普勒频移的时间延迟波形被定义为单时延波形，所有多普勒频移值对应的时延波形累加获得的波形定义为多时延波形，正常化多时延波形与单时延波形的差分结果被定义为差分时延波形，差分时延波形作为一种全新的GNSS-R观测值被用于海冰检测研究。论文系统分析了单时延波形、多时延波形和差分时延波形等衍生的多种观测值在海冰检测方面的应用，并对各类观测值的海冰检测结果进行了评估。研究结果表明差分时延波形后沿波形之和观测值的海冰检测成功率最高，在北半球和南半球分别为98.51%和96.78%。

(5) 利用差分时延波形后沿波形值之和观测值作为参数构建了南北半球海冰密集度反演模型，并利用卫星遥感数据作为参考数据，通过计算模型反演密集度相对于参考数据的均方根误差和偏差对反演模型进行了评估。结果表明获得的经验模型对海冰密集度值20%~80%区间吻合性较好，北半球和南半球地区最小均方根误差(RMSE)分别为13.08%和14.39%；最小偏差(Bias)分别为2.13%和2.21%。