全文总字数：1806字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1、获取相关数据：CYGNSS中的Level1b、Level 2数据和土壤含盐量相关数据，其中CYGNSS 的Level1b中 主要获取DDM 峰值信噪比（Signal-to-noise ratio, SNR），Level 2数据包括Ocean Surface Windspeed and Mean Square Slope两个部分。2、根据提取的相关参数，分为两个方向进行研究。首先针对Level 2数据，厘清海洋盐分的反演方法；其次，研究土壤含盐量与DDM SNR参数的相关性；最后在已有海洋盐分反演模型基础上，引入影响土壤含盐量的相关参数，建立反演土壤含盐量的相关模型。3、基于内容2的结果，结合地面实测数据，及相关土壤含盐量数据进行反演结果验证
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、阅读文献不得少于40篇，英文文献不得少于30篇，论文引用近五年的文献不得少于20篇。2、理解并掌握各个相关参数的含义及各种相应数学公式的推导，并最后实现相关算法。3、撰写不得少于15000字的毕业论文。4、论文的查重率不得高于15%。5、论文需具有完整性和条理性，论述严谨、推导充分、具有说服力。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1 综述：基于文献阅读积累，完成绪论和初步的实施方案（10页左右），2019.12.20-2020.1.5；2 数据收集及处理：2020.1.6-2020.2.15；3 建模及结果分析：2020.2.16-2020.3.15；4 论文撰写：2020.3.16-2020.4.10?（初稿）；2020.4.11-2020.4.20（修改稿）；5 论文答辩准备：2020.4.21-2020.4.30（终稿），并准备答辩PPT；6 答辩：2019年5月初试讲，并准备正式答辩！
4. 主要参考文献
[1]. Wu, X., et al. IS Soil Salinity Detectable by GNSS-R/IR? in IGARSS 2019-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2019: IEEE.（翻译）[2]. Gabarró, C., et al., A new empirical model of sea surface microwave emissivity for salinity remote sensing. Geophysical Research Letters, 2004. 31(1).[3]. Rodriguez-Alvarez, N., et al. Soil moisture and vegetation height retrieval using GNSS-R techniques. in 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2009: IEEE.[4]. Clarizia, M.P., et al., Analysis of CYGNSS Data for Soil Moisture Retrieval. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019.[5]. Zhang Y., Fang, H., Ma, L., Ye, Y., and Wang Y., 2020. Estimation of forest leaf area index and clumping index from the Global Positioning System (GPS) satellite carrier-to-noise-density ratio (C/N0). Remote Sensing Letters, 11(2): 146-155. https://doi.org/10.1080/2150704X.2019.1692386.
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