基于积雪调查数据的东北地区被动微波积雪遥感产品精度验证与分析

积雪遥感数据产品可以提供积雪的时空分布信息，是积雪监测的重要数据源。对现有的不同遥感产品进行精度验证和对比分析，明确其适用范围，有利于积雪数据产品的进一步发展和应用。为验证积雪产品在东北地区的适用性，以中国积雪特性及分布调查项目为依托，精心设计野外实验，观测了东北地区25 km典型样方和积雪线路调查数据，验证了在阔叶林和农田两种下垫面下，FY-3B雪深产品、AMSR-2雪深产品、GlobSnow雪水当量产品在东北地区的反演精度。结果表明：GlobSnow雪水当量产品精度最高，不区分下垫面的情况下，最大偏差和均方根误差分别为10.87 cm和12.53 cm。考虑下垫面的影响，GlobSnow雪水当量产品和FY-3B雪深产品在两种下垫面下的雪深反演精度差别很小，偏差和均方根误差的差值小于2.11 cm和3.46 cm，AMSR-2积雪产品在两种下垫面下反演精度差别很大，两种下垫面下偏差和均方根误差的差值大于9.94 cm和7.19 cm。对于3种积雪产品，下垫面为农田的雪深反演精度均高于下垫面为阔叶林的反演精度。     

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。     

基于积雪调查数据的东北地区被动微波积雪遥感产品精度验证与分析

积雪遥感数据产品可以提供积雪的时空分布信息,是积雪监测的重要数据源。对现有的不同遥感产品进行精度验证和对比分析,明确其适用范围,有利于积雪数据产品的进一步发展和应用。为验证积雪产品在东北地区的适用性,以中国积雪特性及分布调查项目为依托,精心设计野外实验,观测了东北地区25 km典型样方和积雪线路调查数据,验证了在阔叶林和农田两种下垫面下,FY-3B雪深产品、AMSR-2雪深产品、GlobSnow雪水当量产品在东北地区的反演精度。结果表明：GlobSnow雪水当量产品精度最高,不区分下垫面的情况下,最大偏差和均方根误差分别为10.87 cm和12.53 cm。考虑下垫面的影响,GlobSnow雪水当量产品和FY-3B雪深产品在两种下垫面下的雪深反演精度差别很小,偏差和均方根误差的差值小于2.11 cm和3.46 cm,AMSR-2积雪产品在两种下垫面下反演精度差别很大,两种下垫面下偏差和均方根误差的差值大于9.94 cm和7.19 cm。对于3种积雪产品,下垫面为农田的雪深反演精度均高于下垫面为阔叶林的反演精度。     

基于积雪调查数据的东北地区被动微波积雪遥感产品精度验证与分析

积雪遥感数据产品可以提供积雪的时空分布信息,是积雪监测的重要数据源。对现有的不同遥感产品进行精度验证和对比分析,明确其适用范围,有利于积雪数据产品的进一步发展和应用。为验证积雪产品在东北地区的适用性,以中国积雪特性及分布调查项目为依托,精心设计野外实验,观测了东北地区25 km典型样方和积雪线路调查数据,验证了在阔叶林和农田两种下垫面下,FY-3B雪深产品、AMSR-2雪深产品、GlobSnow雪水当量产品在东北地区的反演精度。结果表明:GlobSnow雪水当量产品精度最高,不区分下垫面的情况下,最大偏差和均方根误差分别为10.87 cm和12.53 cm。考虑下垫面的影响,GlobSnow雪水当量产品和FY-3B雪深产品在两种下垫面下的雪深反演精度差别很小,偏差和均方根误差的差值小于2.11 cm和3.46 cm,AMSR-2积雪产品在两种下垫面下反演精度差别很大,两种下垫面下偏差和均方根误差的差值大于9.94 cm和7.19 cm。对于3种积雪产品,下垫面为农田的雪深反演精度均高于下垫面为阔叶林的反演精度。     

基于AMSR2和MODIS数据融合的雪深降尺度算法研究—以北疆地区为例

高空间分辨率雪深数据对于区域气候、水文研究具有重要的意义。利用10 km空间分辨率的AMSR2 L1B亮度温度数据,结合500 m空间分辨率的MODIS逐日无云积雪面积比例数据,发展了一种多源数据融合的空间动态降尺度雪深反演算法（SDD）。基于该算法获取了北疆地区500 m空间分辨率的雪深数据（SDDsd）,并利用研究区30个气象台站和野外实测的雪深数据对该算法反演雪深的精度进行了评估。结果表明：基于SDD方法获取的雪深数据与实测雪深数据之间的决定系数R²为0.74,均方根误差RMSE为3.47 cm;雪深反演的精度与下垫面类型密切相关,草地精度最高,城镇和建设用地次之,耕地相对较差;雪深反演的精度也会受到地形的影响,精度随坡度的增加而降低。相对于微波遥感雪深数据直接重采样结果,新的算法有效提高了浅雪区雪深反演精度,同时能更精细地描述积雪的空间分布,为理解区域气候变化、水文循环提供了可靠的数据支撑。此外,随着长时间序列全球尺度逐日无云FSC数据的生产,结合现有的长时间序列全球尺度AMSR2数据,该算法有望制备全球的降尺度雪深产品。     

基于人工神经网络和AMSR2多频微波亮温的北疆地区雪深反演

被动微波遥感数据是进行积雪深度反演的重要资料,不同频率微波信号对积雪响应不同。利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)方法结合新疆北部地区积雪观测资料建立AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波亮温(Brightness Temperature,TB)、地理位置、地形因子与雪深的隐含关系,以实现通过亮温、地理位置、地形因子估算北疆地区积雪深度,并分析微波极化方式、位置以及地形的不同组合方式对雪深反演效果的影响。实验结果表明:水平极化对雪深反演的影响大于垂直极化,纬度对雪深的影响大于经度,地表粗糙度和坡向对雪深的影响大于高程和坡度,并且位置和地形因子对雪深影响作用相当。最终通过4种优选模型的误差空间分布对比发现,综合亮温、经纬度、坡度、坡向的ANN输入模型能够较好的反映北疆地区积雪分布状况,训练集的站点平均误差在-7~6cm之间,该组合模型作为神经网络的输入能够较为合理地获取北疆地区雪深模拟值。     

雅砻江地区无云积雪覆盖产品的制作

MODIS积雪产品在晴空下积雪识别精度很高,但其受云污染导致数据缺失严重。IMS和SWE数据虽为无云产品,但受分辨率的限制积雪监测精度有待提高。以青藏高原东部雅砻江流域及周边地区为例,通过合成MODIS每日积雪覆盖产品、邻近日分析法以及改进的SNOWL判别法对云像素进行重分类,然后用IMS或者SWE无云积雪数据对中间生成的片雪再分类,制作了除云后的逐日无云积雪覆盖产品。再用目视解译法将从HJ-1B卫星影像中提取的积雪覆盖信息作为观测"真值",对无云积雪覆盖产品进行分类精度评估。结果表明:通过算法的改进,提高了该产品与观测数据的积雪一致率和总体分类精度,总体上解决了因云污染导致的数据缺失,IMS和SWE积雪监测精度不足的问题。     

1980~2019年北疆积雪时空变化与气候和植被的关系

利用1980~2019年中国长时间序列的AVHRR逐日无云积雪面积产品和气象站实测雪深资料计算积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪期、雪深等积雪物候参数,研究积雪物候的时空分布变化,同时结合ECMWF-ERA5再分析资料和GIMMS NDVI3g数据集分别提取气象因子（气温、降水）和植被因子（返青期、枯黄期、生长期）,探究北疆积雪物候变化对气象因子和植被因子的响应。结果表明：北疆近40 a间的平均积雪日数为81.62 d/a,73%的区域为稳定积雪区,积雪初日在11月、终日在3月,积雪期为每年11月初至次年3月底4月初;空间上呈现不均匀分布,其中阿勒泰山地区、天山地区、大部分塔城盆地和额尔齐斯谷地区为主要积雪区,1980~2019年间北疆积雪覆盖面积比例、积雪日数和积雪期逐年降低,积雪初日基本没变,但积雪终日显著提前;ECMWF-ERA5再分析资料表明1980~2019年北疆积雪期降水量无明显变化,但积雪覆盖面积比例显著降低,说明降雪区雪深可能增加,这与北疆气象站实测雪深逐渐增加结果相吻合;平均气温与积雪期积雪覆盖面积比例、积雪日数、积雪期长度相关性较大,呈现显著负相关,积雪期降水量与积雪物候参数呈现正相关;积雪物候及其气候效应引起北疆自然植被返青期显著提前,植被生长期延长的特征。     

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。     

一种融合遥感和地面观测资料的雪深空间插值方法

针对积雪观测站点稀少的问题,提出一种考虑海拔影响,能够融合MODIS积雪面积产品和站点观测的雪深空间插值方法,该方法利用去云后MODIS积雪面积产品构建的无积雪“虚拟站点”弥补站点分布不均匀和稀少的不足,利用泛协克里金插值方法考虑海拔对雪深的影响。利用北疆地区50个气象站点的逐日雪深观测资料、逐日MODIS积雪面积产品和AMSR-E被动微波雪水当量和雪深产品,对普通克里金、泛克里金、普通协克里金和泛协克里金插值结果进行了比较研究。研究结果表明:积雪覆盖范围较大时,站点雪深与海拔之间相关系数较大,利用泛协克里金插值结果精度高且稳定;否则利用普通克里金插值精度较高且稳定。通过增加“虚拟站点”,能够提高雪深插值精度,并在一定程度上修正了克里金插值中存在的平滑效应。
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多源雪深数据在中国的空间特征评估

积雪的年际和年内变化强烈地影响着区域及全球的水量平衡,同时,积雪反照率反馈也显著地影响着气候变化。目前长时间序列的格网雪深数据主要来自被动微波遥感及再分析资料,但不同数据之间存在着明显差异。基于多源雪深数据的评估,特别是空间特性的评估还很缺乏。因此,本研究选取了AMSR-E、WESTDC、GlobSnow、RA-Interim及MERRA2这5种雪深数据,以站点观测数据为参考真值,对它们进行了中国地区的空间误差对比及基于误差排序的相对表现分析。评估结果初步显示：①WESTDC在我国西北及东北积雪区表现较好,适合用于我国北方的雪深研究;②MERRA2在西北和东北积雪区也有较好的表现,但由于其分辨率较粗,缺乏细节的空间信息,因此认为比较适用于大区域的统计分析;③AMSR-E在我国中部和东南地区表现最好,因此认为适合我国中部及东南部的雪深研究。     

多源雪深数据在中国的空间特征评估

积雪的年际和年内变化强烈地影响着区域及全球的水量平衡,同时,积雪反照率反馈也显著地影响着气候变化。目前长时间序列的格网雪深数据主要来自被动微波遥感及再分析资料,但不同数据之间存在着明显差异。基于多源雪深数据的评估,特别是空间特性的评估还很缺乏。因此,本研究选取了AMSR-E、WESTDC、GlobSnow、RA-Interim及MERRA2这5种雪深数据,以站点观测数据为参考真值,对它们进行了中国地区的空间误差对比及基于误差排序的相对表现分析。评估结果初步显示:①WESTDC在我国西北及东北积雪区表现较好,适合用于我国北方的雪深研究;②MERRA2在西北和东北积雪区也有较好的表现,但由于其分辨率较粗,缺乏细节的空间信息,因此认为比较适用于大区域的统计分析;③AMSR-E在我国中部和东南地区表现最好,因此认为适合我国中部及东南部的雪深研究。     

多源雪深数据在中国的空间特征评估

积雪的年际和年内变化强烈地影响着区域及全球的水量平衡，同时，积雪反照率反馈也显著地影响着气候变化。目前长时间序列的格网雪深数据主要来自被动微波遥感及再分析资料，但不同数据之间存在着明显差异。基于多源雪深数据的评估，特别是空间特性的评估还很缺乏。因此，本研究选取了AMSR-E、WESTDC、GlobSnow、RA-Interim及MERRA2这5种雪深数据，以站点观测数据为参考真值，对它们进行了中国地区的空间误差对比及基于误差排序的相对表现分析。评估结果初步显示：①WESTDC在我国西北及东北积雪区表现较好，适合用于我国北方的雪深研究；②MERRA2在西北和东北积雪区也有较好的表现，但由于其分辨率较粗，缺乏细节的空间信息，因此认为比较适用于大区域的统计分析；③AMSR-E在我国中部和东南地区表现最好，因此认为适合我国中部及东南部的雪深研究。     

利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评

考虑到我国西部地区使用SSM/I全球算法将高估积雪深度,故以东经105°为界将我国分为东部和西部。在西部地区采用修正后的雪深算法,东部地区沿用全球算法。对散射系数较高,容易和积雪相混淆的降雨、寒漠和冻土地表类型,通过积雪分类树进行剔除,进而发展了一套适用于全国积雪深度的业务化反演方案。最后利用MODIS积雪产品对冬季90天的结果进行了精度评价,总体精度平均达到86.4%,最高精度达到95.5%,Kappa系数均值为65.5%,最大值达到86.2%。     

高亚洲地区无云积雪遥感二值产品对比和精度验证分析

以青藏高原为核心的高亚洲地区是我国重要的积雪分布区域,也是气候变化的敏感区域。高精度的积雪遥感监测产品可更好地理解区域水和能量循环过程,提升气候、环境分析和水资源应用潜力,然而由于高亚洲地区地形复杂,高原局部气候变化快,当前所发布的积雪产品的算法各有所长,不同产品的精度评价所采用的评估方法、参考数据和精度指标不统一,这为积雪数据产品应用及评价带来挑战。选择目前国内外已经发布的较为典型的IMS、MODIS无云积雪产品等3种数据,开展基于流域的时空交叉对比分析,并采用同一套地面参考数据集及综合性指标,进行了精度验证和比对研究。结果表明:利用不同数量的地面观测数据进行验证时,3种积雪产品表现都较为稳定,总精度都能达到85%以上,IMS和与微波观测相结合的无云(A-MODIS)产品召回率较高,而MODIS积雪产品的准确度较高,权衡参数F值较高;在积雪季初期3种产品积雪覆盖面积和趋势吻合,后期融雪期出现较大差异,IMS与A-MODIS产品相较于MODIS产品有高估现象,认为与云覆盖及微波数据的质量有很大关系,总体来看IMS产品与MODIS积雪产品精度相接近,但MODIS积雪产品数据质量较高。该项研究可为积雪遥感产品在高亚洲地区应用提供客观的分析和评价。     

C波段SAR山区积雪面积提取研究

合成孔径雷达(SAR)不仅具有穿云透雾,全天候观测地表的能力,而且可穿透地表覆盖一定深度获取地表覆盖物内部特征信息。利用2011年10景ENVISAT\|ASAR可变极化模式精细图像(ASA_APP_1P)数据,分析比较了黑河上游祁连山冰沟流域不同时段积雪SAR后向散射特性,应用同期的MODIS积雪面积产品确定研究区积雪的累积和消融背景信息。研究表明:由于融雪期积雪含水量上升,SAR图像后向散射系数相比干雪或无雪图像明显降低,经过分析认为广泛应用的-3 dB阈值会明显低估湿雪覆盖范围,-2 dB阈值更适合该地区湿雪面积参数提取。山区积雪融化过程中低海拔区域积雪融化而高海拔山区积雪仍可能为干雪,在提取湿雪像元的基础上,根据Sigmoid函数阈值获取的像元湿雪百分比及DEM信息来提取干雪像元,最终获取整个流域积雪面积信息。通过与Landsat ETM+图像积雪面积分类结果进行比较,总体精度达到78%。积雪累积和消融背景信息的分析表明:误差主要源于流域东北部与西北部低海拔区域积雪快速消融。     

NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析

NASA系列算法(Chang,NASA96和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10km×10km被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。     

风云三号积雪覆盖产品评估

由于积雪在地球气候系统和水文循环中调节能量和水交换的特定作用,准确地估计积雪分布和制作高质量的积雪产品对短期气候预测以及水文管理至关重要。中国气象局国家卫星气象中心从2009年开始生成风云三号卫星积雪覆盖率(MULSS多仪器融合数据)产品,为了检验产品算法和为积雪产品在气候研究中的应用提供客观依据,有必要对积雪产品的精度进行评估。以MODIS MOD10C1(MYD10C1)全球日积雪覆盖数据集为参考,基于总精度、Heidke技巧评分等5项检验指标,主要对2010~2014年的风云三号积雪产品进行评估,并进一步分析不同时间尺度积雪覆盖率精度的偏差分布。总体而言,风云三号的卫星积雪产品都与MODIS产品保持了较好的时空一致性。如在积雪季节,风云MULSS积雪产品与MODIS产品的空间分布和时间演变相对统一;但是,可能受到云检测的处理的差异的影响,在融雪期二者的有无雪一致性略有下降。此外,两个产品的积雪覆盖率偏差有明显的年际、季节和月变化,从2012年开始,风云三号MULSS积雪产品相对MODIS的偏差由在中国北部偏高转变为在全国范围内的偏低,从积雪期到融雪期,偏差明显减小。从月的时间尺度来说,东北及新疆北部地区都是积雪变化的敏感区域,青藏高原地区受到地形影响,积雪常年保持,偏差稳定。     

基于亚分数混淆矩阵的中国典型区大尺度土地覆盖数据集评价

在中国东北、华北、华中、华南、西北、青藏、内蒙古7个自然地区分别选择典型区A、B、C、D、E、F、G,以Landsat TM/ETM+影像分类结果为参考数据,采用亚分数混淆矩阵对5种大尺度土地覆盖数据集的精度进行定量评价,为数据集的使用提供科学依据。亚分数混淆矩阵可避免参考数据与待评价数据尺度转换时引入的误差,能反映不同优势类比重情况下数据集的总体精度和分类方法误差。结果表明:GLC2000在全部典型区的总体精度最高,为65.64%;UMD总体精度最低,为43.06%。GLC2000在主要土地覆盖类型为林地和耕地以及草地区域具有较高的分类精度;UMD在各区域的分类精度均最低或较低。5种土地覆盖数据集对于城镇、其他的分类精度在各典型区均较低;对于草地和水体的分类精度则是在西北干旱区和青藏高原区的典型区较高。     

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。