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。     

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。     

基于克里金空间插值的MODIS积雪覆盖率产品去云方法

由于云与积雪在可见光和远红外波段都具有相似的光谱特征,使得光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰,如何消除亚像元尺度上MODIS积雪覆盖率(Snow Cover Fraction,SCF)产品中云的干扰成为了一个亟待解决的难题。通过分析亚像元尺度上SCF分布的空间变异性,提出了一种基于克里金空间插值的MODIS SCF产品去云方法,分别利用普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和以海拔为协变量的普通协克里金(Ordinary Co\|Kriging,OCK)进行去云实验。11个不同日期的实验结果表明:OK和OCK方法在MODIS SCF产品去云中均能达到较高的精度,特别是在云覆盖率低于20%的情况下,此时OCK的精度要好于OK;而当云覆盖率大于20%时,OK的精度略高于OCK,但两者的精度都明显低于云覆盖率低于20%的情况,而且平滑效应都比较明显。     

基于MODIS数据的我国天山典型区积雪特征研究

准确监测天山地区积雪面积和积雪日数对合理利用水资源及分析区域气候变化有重要意义。MODIS每日积雪产品可以为大面积快速积雪制图与监测提供依据,但因云量较高成为其应用的瓶颈。利用结合MODIS产品的时间与空间信息有效地减少了云对MODIS积雪产品的影响,并利用改进的MODIS积雪数据和DEM分析2002~2009年天山地区积雪面积和积雪日数的变化特征。结果表明:积雪频率总体上随着海拔升高而增大;不同坡向积雪面积差异明显,西北坡积雪覆盖率最高,北坡、西坡和东北坡次之,南坡和东南坡的积雪覆盖率最低;2006~2008年研究区积雪面积出现低值,年内最大积雪面积呈逐年减少的趋势;随着海拔下降,积雪日数逐渐变小,天山南部地区积雪日数仅为40 d以下;积雪日数大的区域年际积雪日数变化相对稳定,积雪日数少于40 d的区域积雪日数的变异系数最大,年际积雪日数变化不稳定。     

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。     

MODIS积雪产品及研究应用概述

MODIS是新一代图谱合一的光谱成像仪,适合进行雪情监测。概要介绍了MODIS积雪产品及NDSI算法在积雪制图方面的应用,也介绍了MODIS积雪产品在国内外研究应用的现状和今后的发展趋势。并且给出了应用MODIS数据制作内蒙古雪盖图的实例。     

基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法的研究

去云处理是遥感图像处理的重要步骤,提出了一种新的基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法--首先分析云和云影地域的光谱特征,总结出云影响增强模型,计算一定周期内多时相遥感影像中云影响最小的影像的索引矩阵;为了进行图像之间的匹配,选择这些影像数据中云影响最小的一幅影像作为基准图像,对于无云的部分地域,对其余影像进行一元线性回归分析;利用提取的索引矩阵和图像之间的回归模型,通过像元替换方法,可以获得去除或者弱化云影响的图像。为了验证结果的准确性,通过该算法得到的250m空间分辨率的云检测图像与NASA提供的云检测图像进行对比分析,研究结果表明：提出的去云算法能消除或者大大减弱云对MODIS影像的影响。     

EASE-Grid投影对青藏高原雪水当量产品的验证影响分析

本文介绍EASE-Grid 3种投影的定义,利用地面实测数据和理论方式开展不同投影下AMSR-E雪水当量(SWE)产品的精度验证对比分析,研究其不同投影导致误差产生的原因。验证对比结果表明,青藏高原地区北半球方位角等积投影和全球圆柱体等积投影对于验证结果具有很大影响。理论分析结果表明,我国青藏高原地区在全球圆柱体等积投影下网格发生的形变较小,更适合采用全球圆柱体等积投影。进一步研究表明,AMSR-E亮温数据轨道采样点落入北半球方位角等积投影和全球圆柱体等积投影对应网格差异较大。雪水当量产品验证结果的误差包含了算法误差和投影带来的误差。在开展大尺度遥感反演时,应根据具体研究区所处的纬度范围及研究目的,选取适合的投影方式以降低投影引起的误差。     

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。     

基于MODIS雪产品的北半球积雪时空分布变化特征分析

利用最新发布的中分辨率成像光谱仪MODIS全球积雪8天合成数据MOD10C2和月合成数据MOD10CM,计算积雪面积及季累积积雪周数,分析北半球2001年～2011年积雪面积变化及时空分布特征。结果表明:北半球21世纪最初11年的积雪保持了20世纪的变化趋势,即积雪面积在秋夏两季减少而冬季增加,但在局部地区表现出新的变化特征,即积雪面积变化的异常区与1988年～1998年的有所差异:北美中西部和蒙古高原在两个时间段均是变化异常区,而青藏高原和欧洲阿尔卑斯山脉积雪在2001年～2011年变化不明显,哈萨克斯坦南部的图兰平原和里海北海岸地区是21世纪一个新的积雪变化异常区。     

基于MODIS的青藏高原雪线高度遥感监测

雪线作为区分积雪覆盖区与无雪区的边界线,是冰冻圈各要素中对气候变化最为敏感的指示器。利用去云后的MODIS积雪面积比例产品并结合DEM数据,通过雪线像元及其高度的提取、雪线高度场的建立,对青藏高原近12a(2000~2011年)雪线高度的时空变化特征进行了分析。结果表明:青藏高原雪线高度的分布受地形的影响,高原内部的雪线高度明显高于周围山区;在近12a中,青藏高原的雪线高度变化虽然没有明显的年际变化趋势(升高或者降低),但是体现出较高的年内和年际波动特征,特别是青藏高原的东部和南部地区由于受西南季风的影响,夏季雪线高度的年际变化尤为强烈。提出基于MODIS的雪线高度提取方法具有较好的应用潜力,能够适用于其他地方雪线高度的遥感监测。     

基于多尺度特征融合网络的新疆积雪覆盖度估算

受复杂地形和遥感数据低分辨率的影响，传统的二值化积雪遥感产品在山区和林区的积雪覆盖度计算中存在严重误算和漏算的问题，从而导致积雪覆盖度估算精度低。基于风云四号A星多通道辐射扫描计（AGRI）新疆地区的遥感影像数据，提出一种多尺度特征融合网络的积雪覆盖度估算方法。通过深度残差网络和特征金字塔模式对卷积层各个阶段的特征信息进行重构，融合深层和浅层特征的多重语义信息，同时结合AGRI数据高时间分辨率的特性，拟合光谱信息和地理因素间的非线性关系，从而提高数据源和特征信息的整体利用率。实验结果表明，相比MOD10_FSC、BP-ANN_FSC和ResNet_FSC方法，该方法在A1~A4样本区中相关系数均值和解释回归模型的方差得分均值最高可提高8和6个百分点，且其均方误差均值仅为0.1，能够获得较高精度的积雪覆盖度估算结果。     

MODIS和VEGETATION雪盖产品在北疆的验证及比较

雪盖产品的准确性评估对于水文模型中的遥感应用具有重要的意义,利用北疆47个气象站实测雪深资料,并将气象站根据海拔和下垫面进行分类,对我国可使用的3种光学遥感雪盖产品MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品进行验证。研究表明,MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品识别总体精度分别为91.3%、90.6%和87.9%,3种产品在农田、草地、城镇和建筑用地总体精度更高 |在稀疏灌木林、裸地与稀疏植被识别总体精度较低,特别是在山区,3种产品识别精度均较低,分别为66.3%、75.7%和61.9%。进一步统计3种雪盖产品的错分误差、漏分误差,发现3种产品错分误差都比较小,但在山区站的漏分误差比较严重,分别为32.4%、21.7%和36.3%,3种产品在山区都低估了雪盖面积。3种不同时间分辨率的雪盖产品云影响率分别为61.8%、7.6%和1.8%。最后将MODIS合成与VGT-S10时间分辨率相同的雪盖产品,并对两种产品在积雪积累期和消融期进行相互比较,比较发现MODIS识别精度要优于VGT-S10雪盖产品,3种产品中VGT-S10由于合成天数最多,所以雪盖产品受云的影响最小。     

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。     

东北-内蒙古地区基于MODIS单、双卫星积雪数据及常规积雪观测结合的积雪日数研究

结合Terra和Aqua卫星的积雪产品,获取2001~2008年东北-内蒙古地区逐年积雪日数分布,并利用此数据对比Terra卫星积雪数据获取的逐年积雪日数。结果表明随海拔的升高,双星与单颗卫星积雪日数差异呈现明显增加的趋势。整个东北-内蒙古地区双星积雪日数平均高出单颗卫星积雪日15 d,但与台站积雪日数对比发现,双星积雪日数平均仍然偏低27 d。这说明,利用Terra和Aqua双卫星积雪监测数据能明显改善山区云对遥感监测的影响,同时也可以减少降雪初期和消融期由于积雪消融较快带来的积雪漏测,但不足以消除云等因素的影响。考虑到获取的2001~2006年台站年积雪日数与MODIS年积雪日数与有良好的统计关系,利用两者建立的线性统计关系修正整个东北-内蒙古地区的MODIS积雪日数,能够很好地消除云等因素带来的MODIS双卫星积雪日数偏小的问题,修正后台站与双星积雪日数之间的绝对误差由原来的27 d减小到18 d。