卫星遥感雪盖制图方法对比与分析

利用ＬａｎｄｓａｔＴＭ、ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ和中分辨率成像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）三个平台传感器的遥感数据,分别使用训练样本监督分类、阈值数字信号统计、雪盖指数方法制作雪盖图和提取积雪面积。结果表明：不同传感器遥感图像因时相和时空分辨率的差异,提取积雪信息的有效方法有所不同。但基于反射特性的雪盖指数计算法具有普遍的实际操作性意义,即雪盖制图精度高,分类合理,是提取积雪信息的最佳技术手段;当使用监督积雪分类时,只有取得精确的信号文件,分类结果才是可信的;而阈值数字信号统计的雪的阈值确定具有很大的经验性和随机性,但对数据不完整或只有单波段时也不失为有效和简便的途径;山影补偿处理法基本可以消除地形阴影的影响;而去云后其覆盖下的积雪恢复技术值得进一步讨论。     

雪盖卫星遥感信息的提取方法探讨

着重论述了从卫星遥感资料中提取雪盖信息的一些方法,结果表明,利用积雪阈值参数从ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ图象中提取雪盖信息方法和利用积雪指数（ＮＤＳＩ）从陆地卫星ＴＭ图象中提取雪盖面积的技术,以及利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ和ＴＭ信息复合的技术,可提高信息获取的精度,具有实用价值。     

雪盖指数法提取积雪范围信息的不确定性研究-以玛纳斯上游地区为例

基于2006年9月10日空间分辨率为30 m的TM影像与DEM数据,通过雪盖指数法自动提取积雪范围与目视解译结果进行对比,以粗糙度为度量,定性、定量分析影响其不确定性的地表覆被和地形因素。结果表明:①当NDSI阈值取0.57~0.72和0.4~0.8时,结果有明显差异,取0.57~0.72时漏分像元比0.4~0.8稍多,但是误分像元大幅减少;②同处于阴影区裸地的光谱曲线与积雪的光谱曲线相似,造成阴影区的积雪与裸地不能正确区分,此外处于阴影区域的植被由于反射率较低,使其NDSI刚好在阈值范围内,被误分为积雪;③半阴坡雪盖指数法提取积雪的不确定性最小,而阳坡、半阳坡雪盖指数法提取积雪的不确定性最大;④雪盖指数法提取积雪的不确定性随着坡度的增加呈下降趋势,即坡度越大不确定性越小。     

新疆玛纳斯河流域卫星雪盖信息提取的影响因素分析

卫星雪盖信息的准确提取受到很多因素的影响,本文选用11幅玛纳斯河流域Landsat ETM＋影像,应用归一化差值积雪指数NDSI区分积雪与其他地物,分析传感器增益、大气因素、地形效应对雪盖信息提取造成影响的原因,并定量计算各因素影响程度的大小。研究结果表明,成像过程传感器高低增益对卫星雪盖信息提取的影响非常大,大气因素的影响相对较小,NDSI对地形不具有适应性,尤其在阴影区进行积雪判读不适用。     

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。     

ZY-3卫星影像雪盖信息提取方法

针对国产资源三号(ZY-3)卫星多光谱影像空间分辨率高但波段范围较窄,在积雪提取方面研究缺乏这一现状,提出一种综合近红外(near infrared,NIR)波段和归一化植被指数(normalized difference vegetable index,NDVI)的决策树雪盖信息提取方法。以各地物光谱特性差异及NDVI特性差异为基础,方法充分利用积雪在NIR波段上反射率远高于其他地物,且其对应NDVI0这两大特性,借助二次阈值化处理实现对积雪的判别划分。以最大似然监督分类提取结果为参考,对研究区雪盖信息整体提取结果、局部提取结果和提取精度进行统计和对比分析。实验结果表明,该方法具有受建筑物、阴影和裸土影响较小的优点,提取结果准确性、完整性较高。     

ZY-3卫星影像雪盖信息提取方法

针对国产资源三号(ZY-3)卫星多光谱影像空间分辨率高但波段范围较窄，在积雪提取方面研究缺乏这一现状，提出一种综合近红外(near infrared,NIR)波段和归一化植被指数(normalized difference vegetable index,NDVI)的决策树雪盖信息提取方法。以各地物光谱特性差异及NDVI特性差异为基础，方法充分利用积雪在NIR波段上反射率远高于其他地物，且其对应NDVI＜０这两大特性，借助二次阈值化处理实现对积雪的判别划分。以最大似然监督分类提取结果为参考，对研究区雪盖信息整体提取结果、局部提取结果和提取精度进行统计和对比分析。实验结果表明，该方法具有受建筑物、阴影和裸土影响较小的优点，提取结果准确性、完整性较高。     

东北地区MODIS亚像元积雪覆盖率反演及验证

以中巴资源卫星数据作为地面“真值”影像,根据东北地区地理环境与气候特点对Salomoson亚像元积雪覆盖率模型参数进行修正,反演东北地区MODIS像元积雪覆盖率,并用不同方案对模型的稳定性和精度进行分析。研究结果表明,经修正后的Salomoson亚像元积雪覆盖率反演模型对不同地貌--景观单元具有稳定性,其中较小的波动源于积雪物理性质差异、大气效应、积雪影像分类误差及影像配准误差。在东北平原区,NDSI值在0.52~0.65时,模型反演精度高,但反演雪盖率总体偏低,主要是由NDSI基于对波段反射率的非线性转换引起的;雪盖率高估的像元主要分布在城区外围以及农村居民点,而覆盖城区、乡、镇以及居民点之间道路的像元雪盖率误差小,其原因是人类活动频率影响像元内积雪组分与非积雪组分的光谱特性的差异程度。与MODIS雪产品进行对比分析,积雪覆盖率提供较传统雪盖制图更加丰富的信息,然而对林区冠层下积雪覆盖二者均未给出准确估计。     

遥感技术在现代冰川变化研究中的应用

传统的现代冰川变化研究主要以实地观测和经验公式来获得冰川的面积变化、体积变化和冰川表面运动速度,从20世纪80年代以来随着航空遥感光学图像、数字高程模型、雷达等新技术数据的不断出现和发展,借助遥感手段研究冰川的性质和特征、监测冰川的动态变化成为冰川学研究发展的重要趋势,也有效解决了现代冰川研究中高山区资料受限等问题。冰川面积变化的计算机自动解译方法主要有阈值法和雪盖指数阈值法、监督分类非监督分类法、比值阈值法等。阈值法和雪盖指数阈值法操作简单,但是在阈值选取方面不好把握;非监督分类法操作简单但限制因素较多;如果训练区选择准确,监督分类法分类结果比较精确;波段比值阈值法操作相对简单,精度准确,是目前运用最多的计算机自动分类方法。数字高程模型和雷达数据在冰川体积变化研究中的应用,较好地提高了传统方法的精度和适用性; 而且雷达数据具有不受大气传播和气候影响的特点,很好地弥补了遥感光学影像数据极易受云雪等影响的不足。高精度GPS和雷达数据的不断发展和应用在冰川表面运动速度的研究中起着不可替代的作用。      

积雪遥感动态研究的现状及展望

简要讨论了积雪遥感研究的现状,主要包括常用传感器的物理参数及其可行性和局限性,云和雪的区分技术,雪盖面积和积雪深度的提取,雪水当量换算以及积雪遥感在融雪径流模拟、雪灾监测与评价、积雪对气候变化的影响研究等方面的应用。并对积雪遥感研究的发展趋势做了简要的分析与展望。     

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。     

多源遥感驱动的SRM模型在缺资料地区的研究及应用

以MODIS雪盖、风云静止卫星降水、GLDAS气温等多源数据,作为传统SRM模型的输入参数,构建多源遥感驱动的SRM融雪径流模型,并在缺资料地区——青藏高原的年楚河流域进行融雪过程的径流模拟。研究表明融雪后期的瞬时降雪很大程度上影响了插值后积雪覆盖率的精度,在插值的时候考虑降水和气温,排除瞬时积雪干扰,改进线性插值获得每天的积雪覆盖率,可以提高模型模拟精度;遥感驱动的SRM模型在缺资料地区年楚河适用性较好,Nash-Sutcliffe系数(NSE)达到0.681,体积差(Dv)为-0.17%,均方根误差(RMSE)为9.678,模型模拟的精度较高。研究结果可为高寒地区生态水文模型研究提供重要参考,同时可为SRM模型在其他流域尤其是缺资料地区融雪径流计算中的应用提供有效支撑。     

Evaluation of MODIS Snow Products in Southwestern Xinjiang Using the Google Earth Engine

Google Earth Engine(GEE) is a cloud\|based geospatial processing platform that can analyze geospatial data to achieve parallel processing of massive remote sensing data on a global scale,providing support for remote sensing big data and large\|area research.MODIS snow cover mapping is a global snow cover product established using MODIS data and has been widely used in regional and global climate and environmental monitoring.In the GEE,millions of remote sensing images are stored,including MODIS daily snow products MOD10A1 V5 data and Landsat data.Taking the three research areas in southwestern Xinjiang as examples,the Landsat stored by the GEE were selected,and the NDSI was used to extract the snow cover as the true value of the land cover to evaluate the MOD10A1 accuracy.The results show that the average overall accuracy of MOD10A1 in the snow cover season in southwestern Xinjiang during the period from 2000 to 2016 is 82%,the average misjudgment rate is 2.9%,and the average missed rate is 58.8%.The overall accuracy of MOD10A1 can reach 98% under the clear sky conditions.The accuracy of MOD10A1 is effected by the terrain conditions and cloud cover in different regions.Therefore,the GEE can quickly and effectively filter high quality cloudless Landsat images,and evaluate the accuracy of the MOD10A1 in the snow area around the global regions,displaying intuitively the misjudgment and missed areas in the form of online maps.Meanwhile,GEE provides the Landsat simple cloud score function to calculate the regional cloud cover,which makes the influence of cloud cover on the MOD10A1 accuracy assessment more regionally representative.     

积雪属性非均匀性对被动微波遥感积雪的影响

积雪属性的非均匀性在水平方向上表现为像元内积雪未完全覆盖和雪深分布的不均匀,在垂直方向上表现为积雪剖面上粒径和密度的不一致导致的积雪分层现象。这些积雪属性的非均匀性对被动微波遥感反演雪深或雪水当量带来很大的不确定性,并且给反演结果的验证带来不确定性。通过野外积雪的微波辐射特性观测、遥感积雪产品对比分析、积雪辐射传输模型模拟对这些问题进行阐述和探讨,为今后积雪微波遥感反演算法发展和结果验证提供参考。     

积雪、土壤冻融与土壤水分遥感监测研究进展

积雪、土壤冻融与土壤水分是陆表能量与水分以及碳交换过程研究中的重要因子,为了更好地了解积雪覆盖、雪深/雪水当量、土壤冻融状态和土壤水分等参数的遥感监测领域的发展动态,对这些参数遥感监测方法的研究进展进行了梳理,总结了利用光学与微波遥感,以及多源遥感融合的监测方法,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。积雪、土壤冻融与土壤水分的遥感监测能力不断提升,监测算法从单一传感器向多传感器、单波段单一模式向多波段多模式集成,以及卫星虚拟星座综合观测概念的提出,均促进了现有卫星观测地表参数能力的提升;长时间序列产品的开发,对于研究和掌握全球变化大背景下对气候的响应提供了很好的数据基础;同时有助于促进遥感在水文、气象、气候、生态等领域的应用。以上的研究综述,有望对陆表水循环遥感参数反演领域,以及水循环遥感关键参数的应用领域有一定的借鉴作用。     

FY-3/VIRR资料积雪多阈值综合判识方法研究

利用卫星遥感监测积雪分布相比地面观测具有明显优势,目前基于FY-3卫星数据在积雪监测方面的研究较少。借鉴现有积雪卫星遥感监测算法,研究出适用于FY-3/VIRR资料的积雪判识方法,利用归一化积雪指数和多波段综合阈值实现积雪判识,提取积雪信息生成区域二值化积雪分布图。通过实例分析验证算法有效可行,并与MODIS积雪产品MOD10及其L1B数据NDSI判识结果进行对比,说明算法判识结果良好。研究表明,FY-3卫星数据可作为积雪遥测的可靠资料来源,可延用于积雪监测与灾害预警业务系统中,促进国产卫星数据的应用与推广。     

Mapping dry/wet snow cover in the Indian Himalayas using IRS multispectral imagery

Application of remote sensing data has been made to differentiate between dry/wet snows in a glacierized basin. The present study has been carried out in the Gangotri glacier, Himalayas, using IRS-LISS-III multispectral data for the period March-November 2000 and the digital elevation model. The methodology involves conversion of satellite sensor data into reflectance values, computation of NDSI, determination of the boundary between dry/wet snows from spectral response data, and threshold slicing of the image data. The areas of dry snow cover and wet snow cover for different dates of satellite overpasses have been computed. The dry snow area has been compared with non-melting area obtained from the temperature lapse rate method, and the two are found to be in close mutual correspondence (< 15%). It is observed that there occur four water-bearing zones in the glacierized basin: dry snow zone, wet snow zone, exposed glacial ice and moraine-covered glacial ice, each of which possesses unique hydrological characteristics and can be distinguished and mapped from satellite sensor data. It is suggested that input of data on the position and extent of specifically wet snow and exposed glacial ice, which can be directly derived from remote sensing, should improve hydrological simulation of such basins.     

2000~2010年吉林省积雪时空变化特征及其与气候的关系

利用Terra卫星提供的2000年10月1日到2010年4月30日每日雪覆盖产品MOD10A1,提取研究区积雪覆盖指数SCI、积雪日数SCD、积雪初日SCOD及积雪终日SCMD遥感信息,结合同期吉林省界内23个地面气象观测站的同期气温和降水资料,分析该区积雪的变化特征与气温和降水的关系。结果表明:① 吉林省大部分地区积雪日数为30~90 d,东部山区积雪持续时间长、积雪初日日期早以及积雪终日日期晚,中西部地区变化情况相反;② 积雪覆盖指数SCI呈波浪式变化,与积雪季气温呈负相关;③ 积雪日数与气温呈反相关、与降水量呈正相关,与积雪季气温、夏季降水量的相关系数分别为-0.7407、0.6875;积雪初日情况相反,与积雪季气温、夏季平均气温为0.743、0.5479;积雪终日与气温呈反相关、与降水量呈正相关,与积雪季气温、夏季降水量为-0.5214、0.4647。积雪指数均对气温的变化更敏感,气温升高导致积雪初日推迟、积雪终日提前,从而使积雪日数减小;积雪季降水量的增加有利于积雪日数增大,而积雪终日的推迟有利于夏季降水量的增加。