松花江流域地处我国东北高纬度区域,辽阔的面积、密布的河网、充沛的雨水以及寒冷的气候条件造成冰储量较丰富,使其成为初春时节我国冰凌灾情较为严重的流域之一。冰层厚度作为凌情的重要因素之一,代表着冰面强度和河槽储冰量。开江时期集中消融的冰凌极易导致冰坝的形成,直接危害到河防的安全。而松花江流域沿岸人口稠密,城市经济发展成熟,受灾后会造成严重的生命财产损失。因此,定期监测松花江干流的冰厚特征对该流域的冰凌预防与冰情预报有极其重要的意义。参考国内外冰层厚度检测的相关文献,本文简要介绍了冰层厚度测量的发展过程与研究现状,分析了不同冰层厚度测量方法的原理和优劣。根据松花江流域冰层的特点,出于对探测速度、采集误差、冰面完整性、人员安全等方面的考虑,在脉冲式探冰雷达收发平台的基础之上,确定了数据处理、边缘检测以及层位追踪算法的设计方案。本文主要从硬件设备和数据处理算法两个方面详细探讨了探冰雷达追踪冰层层位的原理。信息采集板是探冰雷达硬件设备的核心板块,主要由主控芯片FPGA、AD模块、网口模块、DDS模块、WIFI模块以及收发天线等部分组成。通过接收上位机传送的控制指令和参数指令,控制DDS芯片产生收发控制信号并控制AD芯片开展数据采集工作,采集的数据信息送往FPGA内部缓存、处理后再经过网口上传至上位机。实现对冰层信息的高速、准确的采集功能。为接下来的算法处理工作提供可靠的数据基础。探冰雷达数据处理算法包括数据预处理和层位追踪两部分。天线接收到的数据往往受到杂波、噪声、衰减等影响,因此首先在FPGA内部通过数据道平均算法降低了采集数据的误差。接着在上位机对数据做自动增益、中值滤波等数据预处理工作,减少噪声的影响,均衡了信号能量,使冰层层位信息更加可靠、清晰。然后探讨了应用于图像边缘检测中的Robert算子、Prewitt算子以及Canny算子,通过仿真实验验证算法。并研究了经常运用在地震断层中的基于相关的自动层位追踪算法。最后,根据冰水层位数据的连续性、稳定性,深入研究了基于边缘检测Canny算子的种子点峰值搜索方法,实现了冰层厚度的检测。本文提出的方法能够快速、无损,安全的进行冰层厚度检测。