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1.
利用MTSAT-2静止气象卫星数据开展了中国区域的雪盖监测研究,结合MODIS雪盖产品及站点雪深观测数据对判识结果进行对比分析和验证。首先,根据MTSAT-2静止气象卫星数据特点,进行角度效应校正及多时相数据合成,以减少云对图像的影响;其次,根据多个雪盖判识因子建立中国区域雪盖判识算法;最后,对比分析2011年1月份MTSAT-2和MODIS雪盖判识结果,并使用站点观测数据进行精度验证。研究表明:(1)MTSAT-2雪盖判识受云影响比例约30%,MODIS雪盖产品受云影响比例约60%,MTSAT-2去云效果明显。(2)无云情况下,MTSAT-2雪盖判识和MODIS雪盖产品判识精度均高于92%;有云覆盖时,MTSAT-2判识精度约65%,优于MODIS雪盖产品35%的判识精度。(3)MTSAT-2静止气象卫星在保持高积雪判识精度的前提下,可以更有效减少云对雪盖判识影响,实时获取更多地表真实信息。该研究对中国区域雪盖信息准确监测、气候变化研究以及防灾减灾等具有重要意义。 相似文献
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青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。 相似文献
3.
高分辨率地表冻融监测对研究根河地区碳氮循环、水土流失和土壤冻融侵蚀非常重要。本文采用Kou等(2017)提出的被动微波亮温降尺度方法和1 km空间分辨率的温度数据,将0.25°空间分辨率的被动微波亮温降尺度至0.01°空间分辨率。利用通过模型模拟与实验数据发展得到的冻融判别式算法DFA_Zhao(Discriminant Function Algorithm)和改进的冻融判别式算法DFA_Kou(Improved Discriminant Function Algorithm),基于降尺度前后的被动微波亮温监测根河地区的地表冻融。以根河地区2013年7月—2015年12月的地下0—5 cm深度的实测土壤温度检验这两种冻融判识算法的分类精度。结果显示,降尺度前后两种冻融判识算法整体判对率差异在6.72%内;DFA_Zhao算法融化判对率的均值比DFA_Kou算法高10%,DFA_Kou算法冻结判对率均值比DFA_Zhao算法高1%。两种冻融判别式算法的冻结判对率均在90%以上,升轨期的融化判对率均在80%以上,但两算法降轨期的融化判对率较低,在40%—82%之间。同时,还进一步讨论并分析了两种冻融判别式算法和被动微波亮温降尺度方法可能存在的问题,指出了可能的改进方向。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(2)
利用2000―2014年间获取的MOD10A2积雪产品,结合数字高程模型数据,借助GIS空间分析方法,以积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)为指标,定量分析了青藏高原积雪的整体空间分布特征及高程、坡度和坡向等地形因素对高原积雪时空分布的影响。主要结论有:(1)青藏高原积雪覆盖具有高原周围和中部高大山脉积雪丰富、SCF高,内陆盆地和谷地积雪少、SCF低的特点;(2)海拔越高,SCF越高,积雪持续时间越长,年内变化越稳定;(3)海拔4 000 m以下年内积雪覆盖呈单峰型分布特点,海拔4 000 m以上则为双峰型;(4)SCF最低值在海拔6 000 m以下出现在夏季,而在海拔6 000 m以上则出现在冬季;(5)SCF在不同坡向中,北坡向最高,南坡向最低,东坡和西坡向居中。 相似文献
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随着新一代静止气象卫星的发射,高频次和高时效的观测特性对于火点探测具有独特优势。本文基于Himawari-8新一代静止气象卫星高频次观测特点,提出有利于火情初期火点判识的时序探测方法。与传统的极轨气象卫星遥感火情监测采用的上下文法不同,时序探测法判识火点的方法依据为探测像元亮温在观测时间上的差异。研究结果显示,在无云及无异常热源条件下,相邻时次中红外亮温差异较小,当前后时次亮温差达到3K时,可判识出火点,而上下文法的阈值均在6 K以上,时序法的火点判识阈值较上下文法明显降低,探测相应的亚像元火点面积减小一倍以上,从而提高了火情判识的灵敏度,实现火点早期发现。本文介绍了时序法火点判识方法,并以黑龙江桦川县的星地同步观测实验进行验证,研究表明,时序法较上下文法在初发火点探测灵敏度方面有明显优势,时序法和上下文法的结合可提高气象卫星对火情发展过程的监测能力。 相似文献
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利用青藏高原土壤湿度逐时观测数据集,分析那曲和帕里两地区76个站点5、10、20、40 cm不同深度多年土壤水分垂直分布规律及层间关联情况,主要有以下4点发现：1)青藏高原地区土壤水分随深度增加呈现下降趋势,最大层间距下(5—40 cm)那曲地区平均降幅为0.041 cm3/cm3,帕里地区平均降幅达到0.066 cm3/cm3。2)以标准差为土壤水分稳定性参考指标,那曲、帕里两地区最小值同为40 cm层深的0.023、0.022,降幅分别为0.028、0.024,表明随着土壤深度的增加,土壤水分变化趋于稳定。3)那曲地区土壤水分值较低,以各层均值为代表,均低于帕里地区。4)相邻层间土壤水分表现出较高的相关性,其中以那曲地区10—20 cm相关性最强,达0.9以上。参考那曲地区5—40 cm层间相关系数为0.53可知,层间差距越大,相关性越低。本文研究结果可以为青藏高原地区水土保持及土壤水分层间模拟提供参考依据。 相似文献
7.
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(2)
基于通用陆面模型(CoLM)和确定性集合卡尔曼滤波算法发展了一个考虑模型次网格变异性的MODIS雪盖同化方案,提高雪深模拟的估计精度。利用北疆阿勒泰地区5个气象站点2007年11月至2008年4月逐日雪深观测数据对同化结果进行了验证。结果表明,该同化方案不需要对MODIS雪盖观测数据进行扰动,能明显提高雪深模拟的精度。另外,雪深同化结果与地面观测雪深具有一致的时间变化趋势,能准确地反映积雪深度在各个不同时段的变化特性。 相似文献
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利用MODIS数据进行积雪检测 总被引：1，自引：0，他引：1
积雪是一种重要的地球表层覆盖物,是气象学和水文学中一个非常重要的参数。使用遥感方法能够有效获取大范围的雪盖信息,弥补地面观测资料在空间上的不足。中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据具有高光谱、高空间分辨率、高时间分辨率等特征,越来越多地应用到积雪检测方面。利用MODIS雪盖数据进行雪盖制图,分析了2008年初中国南方的受灾情况,并对雪情进行了分析。结果发现利用MODIS得到的积雪边界线轮廓清晰,对积雪检测非常有效,但由于云的遮蔽可能会使MODIS积雪分布面积出现误差。 相似文献
9.
天山典型林带积雪的多角度遥感识别 总被引：1，自引：1，他引：0
天山中段的山地针叶林带很大程度上影响了该地区整体卫星雪盖的识别精度,多角度卫星遥感技术的发展为林区积雪识别提供了新的途径。本文选取了2000年4月至2001年6月,10个时段研究区内无云覆盖的(Multi-angle Imaging Spectro Radiometer)MISR多角度数据,首先对红光波段不同角度观测结果组成的角度谱图像进行非监督分类,以确定天山林带的分布区域,然后在玛纳斯河中下游与那拉提山东部选取典型像元,分析这些像元红光波段各角度反射率在林区不同积雪覆盖状况下的表现差异。研究发现,若林区存在积雪,0°,±26.1°,±45.6°五个观测角度反射率的平均值大于0.1,在部分降雪月份,后向45.6°观测的反射率大于天顶方向观测的2.5倍。根据这一结论,给出基于MISR数据的研究区不同时段的积雪识别结果。结果表明,MISR红光波段对林区积雪反应敏感,不同角度观测的反射率在林区有雪和无雪时差异较大,故可利用多角度遥感信息进行林区积雪识别。 相似文献
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SAR干涉测量的相干性特征分析及积雪划分 总被引：5，自引：0，他引：5
雪盖面积是高山地区和季节雪盖区水文,气象模型的重要输入因子.SAR干涉测量不仅能够生成高精度的DEM,而且能够通过重复轨道雷达信号的相干性来探测地表覆盖的变化.通过分析比较四景重复轨道ERS-1/2的SAR图像发现,裸岩,裸地,灌丛等未受到扰动的地表相干性高,湖面,雪盖等变化明显的地表相干性低.积雪覆盖后的表面,其相干性急剧隐低,利用其相干性特征可以进行积雪划分.根据上述特性,利用地物的散射强度和SAR重复轨道的相干测量进行雪盖划分,分类精度达到82%,结果表明利用SAR干涉测量的相干性特征进行雪盖制图是可行的. 相似文献
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归一化差值积雪指数NDSI (Normalized Difference Snow Index)是积雪识别中最常用的指数,但由于云的遮挡限制了MODIS NDSI产品的应用。本文提出了一种基于邻近相似像元的MODIS NDSI产品去云方法,并分析了无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。对于NDSI影像上某一个云遮挡的目标像元,选取目标像元的n个邻近相似像元进行加权平均来预测该目标像元的NDSI值。以东北积雪区2017年10月1日—2018年4月31日一个积雪季的NDSI产品进行去云实验,并采用“云假设”的方法进行了检验,所预测到的云覆盖像元NDSI值与实际值的相关系数达到0.95,均方根误差为0.08。将逐日无云NDSI序列与气象站点测量的雪深序列进行对比,二者具有很好的一致性。气象站点的测量雪深大于等于1 cm时,假定该站点所在的像元为有雪像元,并以此为真值,分析无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。结果表明,非森林地区NDSI阈值为0.1时积雪提取的精度最高,可以达到95.6%;森林地区的NDSI最优阈值为0,对应的积雪提取精度为93.5%。 相似文献
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为降低云对MODIS逐日积雪覆盖产品MOD10A1和MYD10A1在新疆积雪实时监测与研究中的影响,引入交互式多传感器雪冰制图系统(interactive multi-sensor snow ice mapping system,IMS)等多源遥感数据和地面实测资料,综合时间滤波法、空间滤波法及多传感器融合法等不同的去云技术,建立基于多源数据的去云方法,生成新疆地区2002—2016年近15 a间逐日无云积雪覆盖产品数据,并利用实测资料对生成的产品数据进行精度评价及结果验证。结果表明,去云后积雪覆盖产品在新疆积雪覆盖的总体监测精度为90.61%,接近于去云前MODIS晴空积雪覆盖产品在新疆的总体监测精度(93.3%)。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(6)
在积雪深度研究中,地面资料插值产生的平滑效应以及遥感空间分辨率不足的问题,在很大程度上影响着积雪深度的估计精度。本文采用中高分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectro-radiometer,MODIS)和微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-EOS,AMSR-E)融合后的无云积雪面积产品构建虚拟站点,弥补了气象站点少且不均匀的不足,修正雪深克里金插值产生的平滑效应。同时,提出了基于数据同化算法融合以地面观测资料为基础的克里金空间插值雪深、MODIS积雪面积产品和AMSRE微波反演雪深产品的雪深估计方法。以新疆北疆地区为研究区域进行了算法应用及验证,并选取不同海拔的站点观测资料对融合结果进行验证分析,通过均方根、偏差和相关性系数指标检证了该方法能够有效地提高雪深估计精度。 相似文献
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利用10个MGEX(multi-GNSS experiment)测站连续一个月的观测数据对B1C/B2a新频点信号质量和精密单点定位（precise point positioning, PPP）服务性能进行全面评估,并将其结果与GPS L1/L2和BDS3 B1I/B3I频点结果进行对比。实验表明：在观测数据完整率方面,BDS-3 B1C/B2a频点观测数据完整率较高,达到98%以上;在伪距多路径误差方面,B2a伪距多路径误差较小,均值为18 cm,B1C频点结果稍大,但仍优于GPS的L1和L2频点;在载噪比方面,BDS-3各频点均优于GPS,B1C和B2a频点载噪比都在40 dBHz以上。在静态PPP结果方面,B1C/B2a收敛时间约27 min,与GPS较为接近,B1C/B2a信号在E、N、U方向的精度分别为1.39 cm、0.87 cm和1.83 cm;在动态PPP结果方面,B1C/B2a收敛时间约56 min,在E、N、U方向的精度分别为2.43 cm、1.77 cm和4.57 cm。综合来看,B1C/B2a新信号评估结果稍优于B1I/B3I频点结果。 相似文献
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海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-... 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
雪水当量的监测对于气候变化的预测、水资源管理、农业生产规划具有重要意义。GPS干涉反射(GPS interferometric reflectometry, GPS-IR)技术是一种十分有效的地表积雪监测技术,基于GPS-IR技术提出了一种雪水当量的快速估计方法。首先基于GPS-IR技术获取美国板块边界观测(plate boundary observatory,PBO)GPS站的雪深时间序列;然后利用美国积雪遥测(SNowTELemetry, SNOTEL)站观测数据构建雪水当量转换模型;最后以北美历史与预测气候数据项目(historical and projected climate data for North America,ClimateNA)的气候预测数据作为参数约束,将GPS日雪深快速转化为雪水当量,并对雪水当量估计与验证过程的影响因素进行评价。实验结果表明,基于GPS-IR技术得到的雪深序列具有良好可靠性,与观测值的相关系数(R2)达到0.98,均方根误差(root mean square error, RMSE)为11.1 cm,偏差(Bias)为-3.7 cm;快速转化模型对雪水当量估计具有较高精度(R~2=0.98,RMSE=4.2 cm,Bias=-2.5 cm)与稳定性;转化模型时空稳定性较高,残差集中在5 cm内;气候预测数据的引入、积雪分布差异对雪水当量估计与验证影响较小。所提方法在积雪监测设备缺乏区域可实现雪水当量快速估计,同时也为现有积雪观测网络增强、积雪产品改善等研究提供参考。 相似文献
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积雪深度是表征积雪特征的重要参数,也是气候变化区域响应敏感因素。利用1979—2010年逐日雪深被动微波遥感数据以及同期气象资料,对西藏雪深时空变化特征及其与气候因子的响应关系进行了分析。结果表明:32 a来,西藏雪深呈显著增加趋势,气候倾向率为0.26 cm/10 a;1999年以后,雪深则表现为下降趋势,气候倾向率为-0.35 cm/10 a。四季平均雪深中,春季雪深的变化对年平均贡献最大,二者相关系数高达0.88。高原雪深异常偏多年份主要在20世纪90年代,但并未发生气候突变。周期分析表明,西藏雪深存在准6~7 a振荡的显著周期。西藏雪深呈四周山地雪深大,中部腹地雪深小的空间格局,且受海拔影响有明显的陡坎效应,绝大部分地区雪深变化趋势倾向率在-0.08~0.08 cm/a,百分比达到74.6%;逐像元回归分析表明,雪深呈增加趋势的像元数占全区像元总数的76.9%,有减少趋势的仅占23.1%。西藏雪深与气温、降水、风速和日照时数存在明显的统计和空间相关性,整体表现为雪深与气温、风速、日照时数呈负相关,而与降水呈正相关。多元回归分析表明,春秋季雪深模拟值与实测值的相关系数均达0.6以上,通过了0.01的显著性检验;夏冬季雪深回归模型的复相关系数只有0.4~0.5,且未通过0.05显著性检验。 相似文献
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积雪深度是大量气候、水文、农业及生态模型的重要输入变量。选用欧空局Sentinel-1主动微波数据,利用合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)差分干涉测量技术的二轨法,根据积雪相位与雪深之间的转换关系,反演新疆天山中段的巴音布鲁克盆地典型区的积雪雪深分布,提出了基于InSAR二轨差分的雪深估计方法,反演得到2016年12月18日的空间分辨率为13.89 m的雪深分布。研究表明:(1)对Sentinel-1数据进行正确的预处理以后,可以应用SAR差分干涉测量技术的二轨法反演区域雪深分布。但由于像对相干性和积雪状态的差异,积雪深度超过10 cm,可以获取较准确的雪深反演结果,R=0.65,反演误差的均方根误差RMSE=4.52 cm,平均相对误差为22.42%,反演雪深结果均比实测结果略偏低;而当雪深小于10 cm时,雪深反演值较实测值存在较大的误差,相对误差均高于34.52%,且反演雪深值均比实测值偏高。(2)雪深反演精度受高程及实际雪深的差异影响显著,另外雪深反演精度也受限于干涉像对相干性。结果表明,对于获取区域积雪雪深,InSAR技术较光学及被动微波遥感具有非常广阔的应用前景。 相似文献
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季节性积雪的积累与消融,伴随着能量与水分的存储与再释放,在气候系统中扮演着极其重要的角色,是干旱半干旱地区宝贵的淡水资源。定量识别积雪信息并研究消融期雪盖的时空衰退特征,对流域水资源管理与气候变化具有重要的实际应用与科学研究价值。论文基于国产环境一号(HJ-1A/B)卫星数据,以天山中段玛纳斯河上游山区为研究区,结合实地考察实测数据,研究和掌握雪盖衰退过程的时空变化差异和特点。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(1)
青藏高原湖泊是高原生态环境中最重要的自然要素之一,实现青藏高原湖泊调查与监测是现阶段迫在眉睫的任务。由于水体在SAR图像上呈现出独特的镜面反射特征,使得利用SAR图像进行湖泊的提取与分析成为当下研究热点。为进一步排除干扰地物影响、提高分类准确度,采用欧空局Sentinel-1A干涉宽幅模式的斜距单视复数产品(SLC)为主要数据源,Sentinel-2A多光谱影像Level-1C产品作为参考数据源,提出一种结合改进Faster RCNN和MorphACWE轮廓模型的SAR图像湖泊提取算法(Faster Region-based Convolution Neural Network-Morph ACWE,FR-MorphACWE)。该算法结合深度学习目标检测算法的高维特征分析和MorphACWE模型的边界提取,从综合干扰多湖泊提取角度进行分类实验评价,充分利用高原湖泊的形态学和雷达反射特征,实现西藏自治区那曲市南部至日喀则市北部高原湖泊高精度提取。实验结果表明,该算法在综合干扰多湖泊情境下准确率可达99.71%,精准率和召回率均高于98%,可作为SAR图像高原湖泊提取的新算法加以推广和应用。 相似文献