积雪厚度、土壤湿度等地表参数的变化对气候、环境以及人类的生存有着巨大的影响。目前积雪厚度、土壤湿度的监测主要依靠原地测量以及卫星雷达遥感手段,而这些方法均存在一定的不足。原地测量需要耗费较大的人力物力,且单站观测范围仅有几平方米,不适宜大区域、长时间的观测应用。而卫星雷达遥感方式一般成本较高,空间分辨率较低,重访时间较长,无法满足实时连续监测要求。随着全球卫星导航系统(GNSS)在导航、定位、授时等应用领域的日益成熟,因其独特的优势在遥感领域逐渐引起了广泛的关注:(1)使用无源信号,无需发射机,大大降低了遥感系统的复杂度、体积和成本;(2)应用面广,可用于海面风场、海水流场、盐度、海冰、海面高程、地表土壤湿度以及积雪厚度等的反演;(3)百余颗在轨卫星播发的大量信号源能够实现全天候无间断的全球覆盖,有利于实现低成本、大范围、高时空分辨率数据采集与目标反演,填补了现有观测手段在中尺度分辨率上的空白。本论文旨在系统深入地研究基于GNSS-R技术反演三个地表参数(水库水位、积雪深度和土壤湿度)的关键技术和方法。围绕这一核心目标,本文通过理论推导、建模分析和实验对比,分别提出了利用GNSS变形监测系统观测数据监测水库水位,利用三频相位组合观测值反演积雪厚度,以及基于GEO-R和GEO-IR的地表土壤湿度反演新方法。论文的主要工作和贡献如下:1)给出了 GNSS信号的组成结构和特征。系统地梳理了各个GNSS系统的星座组成以及各自所播发信号的基本组成结构。结合电磁波的相关散射理论,包括极化与反射特性,给出了 GNSS直射信号与反射信号的基本模型,并根据信号模型与特征,对反射信号的捕获与处理进行了详尽的描述。在给定反射的平面以及球面几何结构和GNSS-R/GNSS-IR的反射原理的基础上,对相应观测量及应用做了系统的介绍。2)基于GNSS-R测高理论,提出了利用水库大坝已有的GNSS变形监测系统提供的观测数据进行水库水位监测监测的方法。详细分析了 GNSS-R和GNSS-IR测高的基本原理与方法,并利用山西西龙池与深圳坑茜两个水库的水位进行验证分析。西龙池水库水位反演结果表明信噪比方法较双频相位组合方法反演精度略高;但受高度角的限制,获取真实水面水位的时间和所利用的GPS数据的采集时间段不一致,导致反演精度较低,均方差分别为0.312m和0.326m。而坑茜水库水位反演结果显示在真实水位观测时间与GNSS数据采集时间一致的条件下,三颗GPS卫星(G10、G22和G31)反演结果的均方根误差分别为3.88cm,3.38cm 和 3.96cm,达到 cm 级精度。3)提出了利用三频载波相位组合观测值反演积雪厚度的方法。信噪比方法和双频无几何距离相位组合方法(L4或Geometry-free方法)是原有的两种反演积雪厚度的基本方法。信噪比方法需要去除趋势项,并且受数据观测质量的影响较大;虽然L4方法不受几何距离影响,但无法减小电离层参数波动的影响。针对这些缺陷与不足,首次提出了利用三频相位观测值时间序列反演积雪厚度的方法,可以同时消除几何距离和电离层的影响。随后对该三频相位组合方法进行了两组实验加以验证,并与已有的信噪比方法和L4方法进行分析比较。结果表明,三频组合方法反演精度可高达mm级,优于信噪比方法和L4方法。4)提出了 GEO-IR反演土壤湿度的方法。现有的MEO-IR反演土壤湿度方法存在可用观测时段有限的问题,而地球同步轨道(GEO)卫星的可用观测时段是不间断的。为充分利用GEO卫星这一特点,提出了基于GEO卫星分别利用信噪比和相位组合反演土壤湿度的两种方法。GEO-IR方法可以充分利用遍布全球的连续运行参考站的观测数据,在提高土壤湿度反演分辨率的同时,还能够实现全天候的土壤湿度监测。随后对该方法进行了模拟与实测数据验证分析。结果显示GEO-IR的土壤湿度反演精度与MEO-IR相当,能够达到0.003cm3·cm-3。5)提出了 GEO-R反演土壤湿度的方法。该方法是利用反射信号时间延迟功率图(DM)和反射信号信噪比与直射信号信噪比的比值分别反演地表土壤湿度。与基于MEO-R的时延-多普勒功率图(DDM)方法相比,GEO-R方法能够提高极值功率的提取精度,进而提高了土壤湿度的反演精度。同时,该方法不涉及到多普勒频率,简化了数据处理,减小了传输消耗。建立了基于GEO-R理论的DM极值功率和信噪比比值分别与土壤湿度的线性与二次抛物线反演模型并进行了模拟和实测数据两方面验证。其中,DM功率极值方法的线性和二次抛物线模型拟合精度分别为0.038cm3 · cm-3和0.01cm3 · cm-3。信噪比比值方法中的线性模型与二次抛物线模型反演精度分别达到0.0231cm3 · cm-3和0.0201cm3 · cm-3。