青藏高原MODIS积雪面积比例产品的精度验证与去云研究

MODIS积雪产品的精度验证和去云处理是积雪监测研究的基础。首先利用青藏高原典型地区的ETM+数据作为“真值”影像,对MODIS积雪面积比例(FSC)产品在无云条件下的精度进行验证,发展了一个基于三次样条函数插值的去云算法,并采用基于“云假设”的检验和地面站积雪覆盖日数(SCD)检验两种方法对去云算法的精度进行了分析评价。结果表明:MODIS FSC产品在青藏高原地区具有较高的精度,与FSC“真值”相比,其平均绝对误差、均方根误差以及相关系数分别为0.098、0.156和0.916;去云算法能够有效地获取云遮蔽像元的FSC信息,平均绝对误差为0.092,用新生成的无云MODIS FSC产品计算得到的SCD与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差为3.82 d。     

AMSR-E积雪产品在内蒙地区的精度验证

使用地面积雪观测数据对2005年～2008年40°N～48°N、112°E～128°E区域的AMSR-E积雪产品进行了误差分析和精度验证,结果表明:2005年～2008年的AMSR-E积雪产品较好地反映了研究区域地面积雪信息的时间变化特征;AMSR-E积雪产品普遍地低估了地面积雪深度,相对而言,当地面积雪较薄时,AMSR-E可较好地反映积雪深度,当积雪较厚时,AMSR-E明显低估积雪深度;2005年～2006年、2006年～2007年以及2007年～2008年3个冬-春季时段AMSR-E和站点观测值的平均差值分别达7.38cm,6.87cm和22.07cm。     

冰沟流域积雪面积比例与雪水当量关系初探

像元尺度上积雪面积比例与雪水当量的关系是将积雪遥感面积数据引入水文模型的有效手段。以冰沟流域为例,利用合成孔径雷达ENVISAT-ASAR数据反演得到积雪面积、雪水当量信息,分析了500m像元尺度上积雪面积比例与雪水当量的关系。结果表明:1在积雪面积比例未达到全覆盖饱和状态,雪水当量和积雪面积比例呈正相关关系,积雪面积比例控制着雪水当量的最大值,但由于受到地形的影响,关系不显著;2当考虑地形因子影响,即将坡度、坡向、海拔、积雪面积比例与雪水当量进行多元线性回归,回归系数的显著性水平均小于0.05,相关系数(r)达到0.841。因此,在高分辨率地形因子已知的情况下,结合遥感积雪数据,可建立良好的积雪面积比例和雪水当量之间的关系,有利于高分辨率积雪面积比例数据在寒区分布式水文模型中的应用。     

多投影几何校正误差评估分析

近年来,投影拼接显示技术在展览展示、产品发布、虚拟仿真等领域得到了广泛的应用,但是目前还缺少完整的投影拼接几何校正误差评估方法.在深入分析多投影几何校正特点的基础上提出了一套较为完整的误差评估方法,分为自相关投影拼接误差(投影机自身几何校正之后所产生的误差)以及互相关投影拼接误差(多台投影机之间叠加区域的配准误差);首先提出了自相关投影拼接误差的关键参数——重投影误差(描述了每台投影机投影图像中每个像素点与预期投影位置的接近程度),并使用平均重投影误差、最大重投影误差以及关键点配准误差完善自相关投影拼接误差的评估体系;然后提出了互相关投影拼接误差的关键参数——叠加区域误差(表示投影机之间叠加区域对应像素点之间的匹配程度),并使用平均叠加区域误差、最大叠加区域误差完善互相关投影拼接误差的评估体系;最后使用该方法对平面投影、曲面投影、自由表面投影拼接的几何校正误差进行了分析.理论分析和实验结果表明,提出的误差评估方法能够有效地评估投影几何校正的精度.     

青藏高原冰川、积雪与地质灾害空间观测研究态势分析

气候变化带来的一系列严重问题越来越成为人类关注的焦点。21世纪初启动的世界气候研究计划(WCRP)新的核心计划——气候与冰冻圈计划(Climate and Cryosphere,CliC),使得冰冻圈研究成为国际热点的标志。由于青藏高原冰川积雪对气候变化的敏感性,以及地质灾害常发的特殊性,近年来中国、印度、美国、日本、德国等国家部署了一系列研究计划和研究项目,发表了大量的青藏高原冰川、积雪和地质灾害空间观测机理与应用的论文。通过文献计量分析这些论文可以反映出国际上青藏高原冰川、积雪与地质灾害空间观测研究的进展和发展态势。以SCIE中检索到的2000~2015年间与青藏高原冰川、积雪与地质灾害空间观测研究相关的论文、研究综述和学术会议论文等相关文献为基础,分析了国际地球关键带研究的总体研究概况、主要研究主体(国家和机构)分布和不同时期的研究主题和热点、学科领域分布、研究合作及未来发展态势等特征。     

青藏高原积雪对气候反馈的初步研究

积雪具有很高的反照率,能反射回绝大部分的太阳短波辐射;同时,积雪是热的不良导体,其热阻隔性会抑制地表的长波辐射。因此,积雪的积累和消融会强烈地改变大气层顶的辐射平衡,进而对气候产生反馈。采用ERA-Interim再分析资料和MODIS去云积雪产品,通过改进的偏辐射扰动思想,对青藏高原地区2001~2010年积雪影响下大气层顶的辐射能量收支状况进行模拟,计算对应的积雪辐射强迫,并在此基础上估算积雪反馈。结果表明:研究区99.5%以上地区的大气层顶辐射平衡为负,即积雪对气候存在正的辐射强迫,年平均辐射强迫为3.97 W·m-2。时空分布特征表明,积雪辐射强迫的年际差异不大,但空间差异很大,其空间分布与积雪覆盖率有很强的正相关关系,在绝大多数情况下,短波反照率辐射强迫对积雪辐射强迫起着决定性作用,且青藏高原的积雪反馈强度约为9.35 W·m-2·℃-1。     

青藏高原融雪期积雪反照率特性分析

积雪反照率是影响地—气辐射能量平衡的重要地表参数之一。结合青藏高原的积雪消融特点，研究了2018年2~3月青藏高原28个观测点的反照率空间差异，并分析了影响反照率的表层积雪参数，结果表明：融雪期青藏高原的积雪反照率均值为0.72，高原东北部的青海地区观测点的反照率均值高于西藏南部地区，不同区域积雪反照率值内部差异不同；西藏南部地区的水汽来源和较快的积雪消融过程导致该区域反照率低于青海地区；地表被斑状雪覆盖的观测点具有较低的反照率值（小于0.5）；多云天气条件下，短时间的云层遮挡对反照率影响很小，积雪反照率几乎保持不变。     

欧亚大陆中高纬度区逐日无云积雪产品研发及验证

利用多源遥感数据,结合光学遥感数据高空间分辨率及被动微波数据不受云干扰的优势,利用MODIS逐日积雪标准产品和AMSR-E雪水当量产品,生成了欧亚大陆中高纬度区500m分辨率的逐日无云积雪产品,并利用更高分辨率的Landsat-TM数据生成的积雪产品作为"真值"影像,对研发的逐日无云积雪覆盖产品的精度进行了验证。结果表明:MOD10A1和MYD10A1受云影响均较为严重,无法直接用于地表积雪面积的监测。而本研究合成的逐日无云产品具有较好的精度,与TM积雪图具有较高的一致性。但不同的土地覆盖类型对积雪分类精度有一定的影响。其中,裸地和草原覆盖区精度最好,Kappa系数分别为0.655和0.644,均为高度一致性;其次精度较好的是灌丛和耕地覆盖区,Kappa系数分别为0.584和0.572,均为中等的一致性;而森林覆盖区由于受到高大植被的影响,Kappa系数仅为0.389,合成产品相对TM积雪产品明显高估了森林区积雪面积。整体Kappa均值达到0.569,接近高度一致,研究结果对实时监测欧亚大陆积雪面积具有一定的应用价值。     

机器视觉测量中透视投影误差分析控制与补偿

在机器视觉齿轮倒角的测量系统中,轮廓测量是实现齿轮中心定位的关键因素。传统镜头成像时,由于透视投影特性,会引起齿轮轮廓圆直径的测量误差,进而影响轮廓圆的定位精度。针对此建立了透视投影误差的非线性模型,并对不同厚度齿轮轮廓圆直径的测量进行了误差分析与补偿。实验结果表明,该方法具有一定的实用价值,满足了齿轮轮廓圆测量的要求。     

青藏高原地表温度时空变化分析

使用MODIS地表温度(LST)产品对青藏高原地表温度的空间分布和年际变化进行分析。通过一种融合时空信息的方法对LST缺失像元进行重建恢复,重建后有效像元比例达到97%以上。用正弦和线性分段函数法将4个瞬时时刻的LST观测值拟合为日平均LST,经地面0cm土壤温度观测数据验证,拟合后的均方根误差(RMSE)在1K以内。建立以年为周期的余弦函数模型,刻画了LST在一年内的季节波动,并得到LST的年平均值、振幅和峰值日期3个参数。分析了各参数在空间上的分布和多年的变化趋势。结果显示:LST年平均值与海拔高度、纬度和下垫面类型相关性较大;年内振幅从青藏高原东南部到西北部呈升高趋势;水体的峰值日期相比其他地物类型有明显的延迟。多年变化斜率分析显示,整个青藏高原的年平均LST以每年0.015K的速度升高,振幅以每年0.076K的速度增长,反映出受气候变化的影响,极端气候出现的概率明显增大,而峰值日期有所提前。     

基于环境信息和回归模型的青藏高原MODIS积雪面积比例产品制备

积雪面积比例（Fractional Snow Cover, FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area, SCA）与像元空间范围的比值,可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。MODIS FSC产品是根据经验模型计算得到,并没有考虑地形、植被和地表温度等环境因素的影响,在青藏高原的验证精度低。针对此问题,考虑青藏高原地区环境因素（地形、植被、地表温度）对FSC制备的影响,基于多元自适应回归模型（Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS）和线性回归模型分别建立FSC制备的非参数回归模型和经验回归模型。用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集。选取一部分参考数据集作为模型的训练数据集,另一部分作为模型的检验数据集。研究结果表明：MARS方法估计FSC的精度明显高于线性回归模型和原有的MODIS FSC制备方法。MARS的总体R、RMSE、MAE分别为0.791、0.103、0.058。在线性回归模型中精度最高的总体R、RMSE、MAE分别为0.647、0.128、0.072。MODIS 原有FSC制图方法的总体R、RMSE、MAE分别为0.595、0.221、0.170。考虑了环境信息的MARS方法更加适用于青藏高原地区FSC制备。本研究为制备青藏高原地区更高精度的FSC数据提供了新思路。     

被动微波遥感在青藏高原积雪业务监测中的初步应用

积雪范围、积雪深度和雪水当量等参数的遥感监测与反演对气候模式的建立以及积雪灾害的评估具有重要意义。被动微波遥感在这些参数的反演方面具有明显优势,但目前尚未应用到青藏高原地区的积雪遥感业务监测上来。2001年10月至2002年4月,利用SSM/I数据对青藏高原地区的积雪范围和积雪深度进行了实时监测,为西藏、青海遥感应用部门提供逐日的雪深分布图。对这次监测的总效果进行了分析和评价,并对发生在青海省内一次较大的降雪过程进行了遥感分析,结果表明:SSM/I反演的积雪范围变化趋势与MODIS结果总体上较为一致;SSM/I的雪深监测结果为当地遥感部门对大于10 cm的雪深做出正确判断提供了重要信息,是对雪灾定位的重要信息源。     

利用MODIS数据估算西藏高原地表植被覆盖度

根据2004年9月13日至14日在西藏高原中部地面观测的植被覆盖度和同期接收的EOS/MODIS数据,分别建立了250m分辨率归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)与地面观测的植被覆盖度之间的相关关系,并以西藏高原中部和整个西藏高原作为两个试验区,选择典型植被类型,验证了Carlson和Ripley植被覆盖度算法的精度。结果表明,地面观测的植被覆盖度与植被指数之间呈线性关系。其中,地面观测值与NDVI的相关系数R2=0.90;与SAVI的相关系数为R2=0.89;Carlson和Ripley算法适合于中等植被覆盖度的草地植被。     

青藏高原NDVI对ENSO事件的响应

以NCEP/NCAR所发布的1950~1979年全球海平面温度(SST)数据为基础,得到了1980~2006年ENSO事件的3个典型阶段,即冷阶段、中性阶段和暖阶段。通过分析1982~2005年的NOAA\|AVHRR NDVI影像数据,得到了在不同ENSO 阶段青藏高原生长季(5~9月)和冬季(12~2月)的NDVI平均值和离差图。结果表明:在生长季,冷阶段的NDVI高于其他两个阶段;在冬季,高原上的NDVI在正常阶段最好,其次为暖阶段,在冷阶段生长状况最低。此外还发现,不同阶段的青藏高原北部和南部植被变化也存在明显差异。     

一种基于回归估计误差仿射投影算法的统计特性分析

输入信号是自回归模型时,建立了一种基于回归估计误差的仿射投影 (Affine projection using regressive estimated error, AP-REE) 算法的统计模型.在五个假设的条件下,推导出了AP-REE算法迭代方向上权值误差和权值均方误差的递归迭代方程, 分析了AP-REE算法稳定状态的误差.仿真结果表明建立的统计模型与AP-REE算法的仿真结果具有一致性.     

基于GIS的中国西部SMMR积雪资料的评价*

用GIS方法对中国西部的SMMR微波积雪资料进行了初步评价。结果表明:SMMR资料的偏差程度因区域而异,在高海拔的高原区和高山区分别是8cm和6cm;低山区和盆地区无需偏差;而低海拔的丘陵区却需要4 cm的偏差。调整后的SMMR资料的区域差异不仅与高程有关,而且还与土壤、植被、坡面等地表特征有关。     

Analysis of the Spatio-temporal Variation in FPAR of the Tibetan Plateau from 1982 to 2015

The absorbed and utilized Fraction of Photosynthetically Active Radiation(FPAR) reflects the capacity of carbon fixation and oxygen release by vegetation, which may vary over space and time in large scale. Analysis of spatial-temporal variation in FPAR is an important topic of plant ecology. Based on GIMMS NDVI3g (1982~2015) and MODIS NDVI (2001~2015) data in the Tibetan plateau, here we used the nonlinear, semi-theoretical and semi-empirical models to inverse and analyze the spatial and temporal variation in FPAR. The results showed that (1) The spatial distributions of FPAR derived from GIMMS NDVI3g and MODIS NDVI were highly consistent, with the correlation coefficient being 0.82 (P<0.01). The area in which the trends of inter-annual change in the two inversion data were consistent for at least 6 years made up 80% of the studying area. (2) FPAR in Tibetan Plateau was greatly affected by slope and altitude. Changes in FPAR were fastest at slopes of 15~35 degrees and highest at altitude of 700~2 100 m. The effect of slope direction on FPAR was limited. There was little difference in FPAR among different slope directions except for the south where the FPAR was relatively lower. (3)The FPAR data from 1982 to 2015 demonstrated seasonal variation. The inter-annual variation in FPAR was most significant in winter, in which FPAR in about 78.5% of the area increased. FPAR declined most significantly in the fall. (4) FPAR derived from both the MODIS NDVI and GIMMS NDVI data demonstrated a small, temporary decline in 2012. The trend of inter-annual variation in FPAR was largely different among different vegetation types. In conclusion, the FPAR data from 1982 to 2015 in the Tibetan plateau demonstrated both spatial and seasonal variation, which may have important implications for further studies concerning climate and environmental changes in the region.     

青藏高原地表微波比辐射率的反演与分析

利用Aqua卫星上同时搭载的AMSR-E和MODIS提供同步观测的微波和红外资料,反演青藏高原地区陆面微波比辐射率。结合MODIS反演的地表类型资料,分析该地区陆地微波比辐射率随地表类型、微波频率、不同时间尺度的变化特征。结果表明：该地区主要的3种地表类型中,草地比辐射率普遍高于裸地和灌木丛,并且后两者比辐射率的量值和...