针对利用ICESat-2星载光子点云数据进行冰川高程变化监测时，不同时期数据差异及地形因素会导致冰川高程变化量估算误差较大的问题，该文以青藏高原唐古拉山脉冰川为例，利用2018—2022年ICESat-2光子点云和SRTM数据，提出了组合坡度、标准差及点间距离3个指标的ICESat-2光子点云优选策略，减小了不同时期光子数据差异引起的冰川高程变化量估算误差；进而构建了基于分段线性拟合函数的冰川高程变化量估算误差改正模型，改正了因地形坡度引起的误差；估算了唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率和2018—2022年高程逐年变化量。结果表明，青藏高原唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率为-0.41±0.43 m/a,与国家青藏高原科学数据中心提供的亚洲高山区冰川高程变化数据集及前人基于花杆雪坑实测数据所得冰川高程变化速率相近。通过分析高程变化与气象数据的响应关系，验证了该文提取的区域冰川高程时-空变化特点与理论趋势相符。
针对利用ICESat-2星载光子点云数据进行冰川高程变化监测时，不同时期数据差异及地形因素会导致冰川高程变化量估算误差较大的问题，该文以青藏高原唐古拉山脉冰川为例，利用2018—2022年ICESat-2光子点云和SRTM数据，提出了组合坡度、标准差及点间距离3个指标的ICESat-2光子点云优选策略，减小了不同时期光子数据差异引起的冰川高程变化量估算误差；进而构建了基于分段线性拟合函数的冰川高程变化量估算误差改正模型，改正了因地形坡度引起的误差；估算了唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率和2018—2022年高程逐年变化量。结果表明，青藏高原唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率为-0.41±0.43 m/a,与国家青藏高原科学数据中心提供的亚洲高山区冰川高程变化数据集及前人基于花杆雪坑实测数据所得冰川高程变化速率相近。通过分析高程变化与气象数据的响应关系，验证了该文提取的区域冰川高程时-空变化特点与理论趋势相符。
针对传统的花杆测量法、GPS实测法在南极冰架高程变化监测上的覆盖范围小、操作难度大和安全成本高以及基于SAR差分干涉冰雪表面高程测量易失相干等问题。基于亚米级卫星激光测高数据ICESat/GLAS与ICESat-2/ATLAS重叠点法和克里金插值法，对Amery冰架近15年高程变化进行监测。为了纵向比较，本文以2003～2018年、2004～2019年和2005～2020年3组15年周期数据进行高程变化监测。实验结果表明：在近15年里Amery冰架冰雪物质积累区域大于减少区域，高程变化主要分布在0～±2 m之间，在冰架与大洋接壤区域高程显著升高近40 m。从3组数据纵向对比分析发现，Amery冰架中部区域高程变化相对稳定，边缘区域受接壤冰盖影响年际波动相对较大。
针对传统的花杆测量法、GPS实测法在南极冰架高程变化监测上的覆盖范围小、操作难度大和安全成本高以及基于SAR差分干涉冰雪表面高程测量易失相干等问题。基于亚米级卫星激光测高数据ICESat/GLAS与ICESat-2/ATLAS重叠点法和克里金插值法，对Amery冰架近15年高程变化进行监测。为了纵向比较，本文以2003～2018年、2004～2019年和2005～2020年3组15年周期数据进行高程变化监测。实验结果表明：在近15年里Amery冰架冰雪物质积累区域大于减少区域，高程变化主要分布在0～±2 m之间，在冰架与大洋接壤区域高程显著升高近40 m。从3组数据纵向对比分析发现，Amery冰架中部区域高程变化相对稳定，边缘区域受接壤冰盖影响年际波动相对较大。
针对缺少实测数据导致格陵兰冰面湖水深反演及精度验证较难开展问题，提出了一种基于交叉比对的冰面湖水深反演及精度评价方法，实现了格陵兰消融期内9期时间序列WorldView影像上的冰面湖水深反演和储水量变化监测。引入北极数字高程模型开展基于形态拟合法的时间序列冰面湖水深反演，基于非线性物理模型拟合参数实现基于物理模型的水深反演，两种方法水深反演结果R2平均可达0.728。9期冰面湖水深反演结果平均相对误差优于20.43%,均方根误差平均优于0.69 m。经冰面湖储水量计算，整个消融期内冰面湖总储水量累计可达5 331.35×10～4 m3。通过冰面湖面积、最大水深和储水量变化监测，发现了冰面湖的融水输送现象，为研究格陵兰冰盖表面融水的存储、输送和释放机制提供有益参考。
针对缺少实测数据导致格陵兰冰面湖水深反演及精度验证较难开展问题，提出了一种基于交叉比对的冰面湖水深反演及精度评价方法，实现了格陵兰消融期内9期时间序列WorldView影像上的冰面湖水深反演和储水量变化监测。引入北极数字高程模型开展基于形态拟合法的时间序列冰面湖水深反演，基于非线性物理模型拟合参数实现基于物理模型的水深反演，两种方法水深反演结果R2平均可达0.728。9期冰面湖水深反演结果平均相对误差优于20.43%,均方根误差平均优于0.69 m。经冰面湖储水量计算，整个消融期内冰面湖总储水量累计可达5 331.35×10～4 m3。通过冰面湖面积、最大水深和储水量变化监测，发现了冰面湖的融水输送现象，为研究格陵兰冰盖表面融水的存储、输送和释放机制提供有益参考。
针对不同遥感数据源对冰川监测具有不同的优势，结合Sentinel-1归一化互相关计算方法与激光测高数据重叠点法，对恩格斯堡岛周边冰川进行冰流速和高程变化联合监测。实验结果表明恩格斯堡岛周边Priestley冰川至Nanshen冰架沿线表面流速和高程变化均呈两端大于中间趋势。该区域冰流速最大区域位于Priestley冰川纳什山脊段以及Nanshen冰架与其周边各冰川交汇区。该区域从2003～2019年平均高程变化为2.03 m,最大高程变化为5.16 m,高程变化趋势与表面流速具有较高的一致性，位于Priestley冰川纳什山脊段和Nanshen冰架与各冰川交汇口处高程变化较大，Priestley冰川凯纳特山段相对比较稳定。本文研究方式可为小区域冰川综合监测提供新思路。
针对不同遥感数据源对冰川监测具有不同的优势，结合Sentinel-1归一化互相关计算方法与激光测高数据重叠点法，对恩格斯堡岛周边冰川进行冰流速和高程变化联合监测。实验结果表明恩格斯堡岛周边Priestley冰川至Nanshen冰架沿线表面流速和高程变化均呈两端大于中间趋势。该区域冰流速最大区域位于Priestley冰川纳什山脊段以及Nanshen冰架与其周边各冰川交汇区。该区域从2003～2019年平均高程变化为2.03 m,最大高程变化为5.16 m,高程变化趋势与表面流速具有较高的一致性，位于Priestley冰川纳什山脊段和Nanshen冰架与各冰川交汇口处高程变化较大，Priestley冰川凯纳特山段相对比较稳定。本文研究方式可为小区域冰川综合监测提供新思路。
利用GRACE（gravity recovery and climate experiment）和GRACE-FO重力卫星数据,反演了2002年8月至2020年4月间念青唐古拉山脉冰川质量变化,并结合光学遥感技术对念青唐古拉山脉西段冰川面积和储量变化进行估计。结果表明:（1）研究时段内念青唐古拉山脉冰川整体呈退缩趋势,2013年之后消融速度有所增加。（2）通过与夏季温度变化和降水异常对比,能够发现温度变化与冰川消融曲线相关性较好,降水在研究时段内持续减少,说明温度升高和降水减少是念青唐古拉山脉冰川质量常年亏损的主要原因。（3）念青唐古拉山脉西段冰川面积2003—2017年间共减少了72.30 km2,年均减少速率为5.16 km2/a,海拔5600～5800 m区间内冰川面积退缩最为明显。（4）卫星重力和光学遥感技术协同应用可以优势互补,既能快速定位变化剧烈的区域,又能对冰川信息进行精准提取,从而实现从大范围到小区域的多尺度监测。目前,两种技术联合应用方面仍存在一些不足,有待进一步研究。
利用GRACE（gravity recovery and climate experiment）和GRACE-FO重力卫星数据,反演了2002年8月至2020年4月间念青唐古拉山脉冰川质量变化,并结合光学遥感技术对念青唐古拉山脉西段冰川面积和储量变化进行估计。结果表明:（1）研究时段内念青唐古拉山脉冰川整体呈退缩趋势,2013年之后消融速度有所增加。（2）通过与夏季温度变化和降水异常对比,能够发现温度变化与冰川消融曲线相关性较好,降水在研究时段内持续减少,说明温度升高和降水减少是念青唐古拉山脉冰川质量常年亏损的主要原因。（3）念青唐古拉山脉西段冰川面积2003—2017年间共减少了72.30 km2,年均减少速率为5.16 km2/a,海拔5600～5800 m区间内冰川面积退缩最为明显。（4）卫星重力和光学遥感技术协同应用可以优势互补,既能快速定位变化剧烈的区域,又能对冰川信息进行精准提取,从而实现从大范围到小区域的多尺度监测。目前,两种技术联合应用方面仍存在一些不足,有待进一步研究。