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亚洲中部干旱区的大尺度遥感积雪信息研究,可在跨界河流水资源分配利用方面提供数据支持,对国家重大战略的生态安全保障有重要作用。采用数据融合方法,将MOD10A2和MYD10A2数据进行融合去云处理,结合气象站点积雪数据评估去云后的积雪识别精度;提取积雪覆盖率(SCP)与积雪日数(SCD)信息,分析SCP与SCD年际、年内变化差异;结合数字高程模型,分析不同高程带下SCP的时空变化规律。结果表明:(1)MOD10A2与MYD10A2融合去云处理,可有效去除云的干扰,准确提取亚洲中部干旱区积雪变化信息。(2)年内SCP最大值范围为55.7%~77.4%,最小值范围为1.6%~2.9%,融雪期SCP下降速率具有明显地域差异,总体SCP呈缓慢增加趋势。(3)总体SCD呈略微下降趋势,32.2%的区域呈下降趋势,30.9%的区域呈增加趋势,36.9%的区域保持稳定不变。(4)海拔1 000 m以下,SCP年内随季节变化呈U型,年际变化显著;1 000~4 000 m区域,SCP年内均随季节的变化呈现出V型,年际变化呈现出稳定性波动;6 000 m以上为永久性积雪,季节、时空变化差异性均不明显。 相似文献
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MODIS逐日积雪产品去云算法研究 总被引：11，自引：7，他引：4
由于积雪和云的反射特性,使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰,对研究区云量的分析表明,无论是MOD10A1还是MYD10A1,云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素.综合不同去云方法,利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品,生成了MODIS逐日无云积雪图像,并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证.结果表明:当积雪深度3cm时,新产品的积雪分类精度达到91.7%,该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值. 相似文献
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东北地区MODIS和AMSR-E积雪产品验证及对比 总被引：3，自引：0，他引：3
通过2002-2008年6个积雪季节的Terra-Aqua/MODIS积雪产品(MOD10A2、MOD10C2)和Aqua/AMSR-E雪水当量产品,分析了东北地区积雪覆盖面积的变化特征,以研究区气象站点观测的积雪数据为真实值来验证两种产品积雪信息的精度,探讨了云覆盖、土地利用类型和雪深对积雪覆盖精度的影响.结果表明:云的存在对微波数据积雪识别的影响较小,在积雪量较多的12月至次年的2月随云量百分比的变化,MOD10A2积雪覆盖面积比例大体出现负变化.因此,在有云情况下AMSR-E数据反演积雪精度最好.对比草地、耕地、林地和居民地4种土地覆盖类型对监测积雪覆盖精度的影响,发现林地对其影响最大,在林区3种积雪产品的积雪识别精度分别为55.8%、81.2%、85.4%;雪深对AMSR-E积雪产品识别精度影响较小,总体精度为97.8%;积雪深度对MOD10A2积雪产品识别精度影响较大,总体精度为57.3%.MOD10A2、MOD10C2和AMSR-E 3种积雪产品的总体反演精度分别为69.3%、76.6%、76.3%.有必要开发适用于东北地区的积雪覆盖算法,提高估算精度,为能量平衡估算、气候模型、农业生产、土壤墒情监测服务. 相似文献
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青藏高原Soumi-NPP和MODIS积雪范围产品的对比分析 总被引：1，自引：1，他引：0
Soumi-NPP（Soumi Polar-orbiting Partnership）卫星作为接替服役超期的Terra、Aqua卫星，其积雪范围产品在青藏高原的精度尚未被评价。以Soumi-NPP积雪范围产品为研究对象，利用气象台站点数据并结合更高分辨率的Landsat-8 OLI数据，评价该产品的精度，并与MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）积雪范围产品进行对比分析。结果表明：使用气象台站进行数据验证时，NPP、MOD与MYD三种积雪范围产品的总精度均较高，但三者积雪漏分误差都较大，其中MYD的漏分误差最大，为64.2%；当雪深小于5 cm时，三种积雪范围产品的积雪分类精度都较低，雪深大于等于5 cm时，NPP积雪范围产品的积雪分类精度最高，为82.3%，MOD与MYD的精度分别为77.1%和69.4%；利用Landsat-8 OLI数据验证时，Soumi-NPP积雪范围产品的Kappa系数最高，其均值为0.707，为高度一致性。而MOD10A1与MYD10A1的Kappa系数较低，分别为0.476与0.557，为中等一致性；Soumi-NPP积雪范围产品的Kappa系数大多在0.6以上，精度比较稳定，而MODIS积雪范围产品的Kappa系数波动较大，精度稳定性较差。Soumi-NPP积雪范围产品相较于MODIS积雪范围产品，其精度有了较大的提升，为准确监测青藏高原积雪范围提供了一个更优的选择。 相似文献
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基于不同土地覆盖类型NDSI阈值优化下的青藏高原积雪判别 总被引：2，自引：2，他引：0
美国国家雪冰数据中心（NSIDC）发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品（V6）仅提供了归一化积雪指数（NDSI），而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4，但是青藏高原地形复杂，积雪斑块化特征明显，单一的NDSI阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。不同的土地覆盖类型可能影响积雪判别的NDSI阈值。以青藏高原为研究对象，基于高分辨率卫星Landsat-5 TM数据，获取了青藏高原不同土地覆盖类型下判识积雪的最优NDSI阈值。结果表明，在草地和稀疏植被地表类型下，最优NDSI阈值分别为0.33和0.40；在其他下垫面类型下，最优NDSI阈值为0.47。以Landsat 8 OLI数据为"真值"对该NDSI阈值确定的积雪范围进行了精度检验。结果表明，采用新的NDSI阈值获取的MOD10A1 V6积雪范围产品的总体精度OA、错分误差OE和漏分误差UE分别为87.88%、5.20%和6.87%。而采用传统的0.4阈值时，其OA、OE和UE分别为87.36%、3.98%和8.60%。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度，特别是对占比面积较大的草地区域，通过NDSI阈值优化可以更加准确地识别积雪范围。 相似文献
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以天山山区为研究区,利用MODIS 8d最大积雪合成数据MOD10A2,分析天山山区积雪的时间变化和空间变化情况以及不同高程带的积雪覆盖率的变化情况;结合SSM/I亮温数据和站点观测数据建立的雪深反演模型并反演研究区的雪深,根据研究区的地势起伏情况,提取特殊地形进行分析其雪深变化情况,进一步分析整个天山山区的积雪深度的时空特征,并对结果进行验证,并且对不同高程带的积雪深度进行分析.研究结果表明:1)天山山区积雪面积分布的趋势表现为自西向东、自北向南减少,总体是呈波动中减少的趋势,到了2012年天山山区年最大积雪面积为37.69×104km2.2)积雪覆盖率与高程呈正比,在高山区可达70%以上.积雪深度分布呈自西向东、由北向南减少,深度最大的是在天山北部的博格达峰、河源峰附近,可以达到80 cm以上,最小在哈密地区的托木尔提峰附近积雪深度仅在10 cm左右.积雪深度与海拔呈正相关,最大雪深出现在4 500 m以上的高山区.3)对雪深反演结果的精度评价表明,模型在10~30 cm雪深范围内,反演平均误差为-2.47 cm;在雪深10 cm或30 cm的局部地区存在较大偏差. 相似文献
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利用2000-2010年MODIS积雪覆盖产品数据MOD10A2,提取了新疆近10年来积雪覆盖变化信息,并结合地面站点数据,对遥感积雪覆盖估算的精度进行了验证;分析了新疆积雪覆盖的年际、年内变化及南北疆积雪覆盖变化的差异;结合数字高程模型,分析不同高程带下积雪覆盖的时空变化规律,揭示高程因素对新疆积雪时空变化的影响。结果表明:MOD10A2提取的积雪信息能够反映新疆的积雪变化情况,总体精度达92.3%;近10年来,全疆年积雪覆盖率最大值范围为34.0%~51.7%,最小值范围为1.7%~2.6%;积雪覆盖比率的变化在南北疆差异明显,南疆区域积雪覆盖整体不高,年内积雪覆盖比率变化幅度低于50%;而北疆区域由于受复杂地形和气候带的影响,积雪覆盖比率大,年内的变化幅度强,除2008年均达到80%以上;在季节变化上,春季和秋季的积雪覆盖均值波动较为明显,夏季和冬季的积雪覆盖均值则波动较小,这一规律在北疆地区表现更为显著;积雪覆盖的时空分布与变化受高程的影响,在海拔4 000 m以下区域,夏季积雪覆盖比率低,冬季积雪覆盖比率高,而6 000 m以上海拔区域则表现出完全相反的特点,即夏季积雪覆盖比率高,冬季积雪覆盖比率低。 相似文献
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1961—2017年基于地面观测的新疆积雪时空变化研究 总被引：4，自引：4，他引：0
选取新疆89个气象站1961—2017年逐日积雪深度观测资料， 分析近60 a新疆冬季最大积雪深度及积雪日数的时空变化特征。结果表明： 新疆冬季最大积雪深度以天山为界， 天山以北多于南部， 北疆北部和伊犁河谷最大达60 ~ 100 cm， 天山山区及天山北坡30 ~ 60 cm， 南疆大部地区不足20 cm； 新疆北部最大雪深多出现在1996年以后， 也是新疆气候由暖干转为暖湿的阶段。近60 a新疆区域尤其是北疆、 天山山区冬季最大积雪深度呈显著增加趋势， 南疆略有增加； 89个气象站中87.6%呈增加趋势， 20个显著增加， 主要分布在天山以北地区。分析不同积雪深度出现的日数， 新疆区域、 北疆地区、 天山山区≤10 cm积雪约占积雪总日数的48% ~ 58%， 10 ~ 20 cm积雪占24% ~ 32%， 20 ~ 30 cm积雪占12% ~ 15%， >30 cm积雪约占5%左右； 南疆地区以≤5 cm积雪为主。新疆区域、 北疆地区以及天山山区积雪日数总体呈减少趋势， 其中≤10 cm积雪日数减少， 尤其北疆显著减少， >20 cm积雪日数显著增加， 南疆变化不明显； 空间变化趋势分布基本与区域变化一致。 相似文献
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基于MOD16产品的淮河流域实际蒸散发时空分布 总被引：3，自引：0，他引：3
蒸散发是陆面过程中的重要环节,联系着陆面水循环和地表能量平衡.淮河流域地处中国南北气候过渡带,对淮河流域实际蒸散量时空变化的研究,有助于深入理解中国气候过渡带水循环对全球气候变化的响应.应用遥感技术对淮河流域MOD16_ET数据进行精度验证,并分析2000-2014年淮河流域蒸散发时空分布特征.结果表明:MOD16_ET产品在淮河流域内的精度总体上符合要求;淮河流域多年平均蒸散发的空间分布整体上呈南高北低,季节蒸散量的空间分布与年蒸散量的空间分布大体一致;近15 a淮河流域平均的实际蒸散量变化范围为531.7~634.0 mm,且存在不显著的下降趋势,实际蒸散量的季节变化大致呈单峰型分布,且季节变化较为明显,夏季(257.2 mm)春季(143.7 mm)秋季(120.7 mm)冬季(66.6 mm);淮河流域西北部,夏、秋、冬三季的季节蒸散量变化速率对年蒸散量变化速率的贡献较大;淮河流域东部,春季的蒸散量变化速率占年蒸散量变化速率的比重较大.研究结果对于淮河流域内水资源短缺问题的解决、有限水资源的合理利用以及旱涝灾害的监测和预警有着重要的意义. 相似文献
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基于MODIS的祁连山区积雪时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2000-2003年日资料经8 d合成的500 m分辨率MODIS卫星反演积雪资料和数字高程模型, 借助于GIS空间分析技术, 以积雪频率和积雪盖度为监测指标, 研究分析了祁连山区整体的积雪空间分布状况及其年内变化特征, 地形对积雪的分布和季节变化的影响. 结果表明: 祁连山区的积雪分布极不均匀, 积雪主要沿山系走向成条带状分布, 呈现西段多, 东段次之, 中部和南部少, 山脊多, 山谷少的特征, 且海拔越高、 山势越陡、阴坡积雪的范围越大、持续时间越久. 累积降雪时间, 就全区而言为9月至翌年5月, 但不同高度、坡度和坡向带有所差别. 海拔4 000 m以上区域存在春、秋季两个时段的积雪补给, 而海拔4 000 m以下仅有中秋至中冬一个时段的积雪补给;坡度较平缓的区域冬季和春季为主要积雪补给期, 而坡度较陡的区域则为秋季和春季;平地和南坡积雪补给主要发生在冬季和春季, 而其它坡向为春季和秋季. 相似文献
12.
A technique for improving MODIS standard snow products for snow cover monitoring over Eastern Turkey
Daily snow cover maps at 500 m resolution are available from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensors
on NASA's Terra and Aqua satellites. However, information of the ground can only be obtained during clear sky conditions.
In addition, the spectral similarity between clouds and snow in the visible part of the spectrum causes some ambiguities in
separation of them. The dynamic behavior of clouds with their tendency to move faster often enables discrimination between
cloud and snow, since snow remains relatively stationary. In this study, a daily merging methodology to combine Terra and
Aqua based snow maps are proposed, and the benefits of this combination are evaluated. The methodology was tested for Eastern
Turkey covering the period from December 2002 to March 2003. Merged maps derived from the standard daily snow maps from Terra
(MOD10A1) and Aqua (MYD10A1) reduce the cloud cover present in any one image alone, provide better representation of the surface
snow cover, and indicate better agreement with ground snow measurements than when either one is used alone. For “on the ground
data date” analyses yielded 31% match ratios for MOD10A1 and MYD10A1, whereas combined images enabled 38%. One- to 2-day temporal
window shifting enabled further 7% and 5% improvements in match ratios, respectively. The maximum improvement of 25% was achieved
in January of 2003. The proposed methodology provides an easy and effective way to improve snow cover maps with little effort
and provides fewer cloud-contaminated images for snow monitoring, for hydrology, and water resource management. 相似文献
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基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
以新疆为研究区域建立了被动微波遥感积雪深度高精度反演模型,采用高空间和时间分辨率AM SR2被动微波遥感数据(2012年11月-2015年3月逐日数据),结合研究区域海拔高度、坡度、坡向、沙漠,荒漠和地表粗糙度等地形、地貌特征,考虑冰川、水体、林地等地表覆盖类型和不同季节的新雪、干雪和湿雪等积雪属性的微波辐射特征,以决策树阈值法为基础,通过采集样本分类建立起多种雪深判识阈值,在此基础上建立AMSR2高精度积雪深度反演综合模型,分类分析不稳定积雪和冰川信息,从而实现雪深在60 cm以内的积雪深度AMSR2反演的主要原理、思路及方法,并对模型的反演结果跟台站实测或者野外观测积雪值以时间和空间角度进行检验.结果表明:该综合模型能够定量判识研究区域复杂地形地貌条件下的1~60 cm积雪厚度,检验的复相关系数为0.74~0.88,均方根误差为2.92~6.14 cm,平均绝对偏差指数为3~4 cm,雪深误差5 cm的精度为91%~94%,雪深误差2.5cm的精度为81%~87%. 相似文献
14.
Accuracy verification of MODIS daily cloud-free snow cover products over the Tibetan Plateau北大核心CSCD
Snow cover is of great hydrological,ecological,and climatic significance in the Tibetan Plateau. MODIS snow products are widely used at present but are seriously affected by clouds. Scholars at home and abroad have developed a variety of cloud removal products for raw MODIS daily snow products,but the accuracy of these products in the Tibetan Plateau has not been evaluated comprehensively. Therefore,this paper uses Landsat-8 data with high resolution as the reference value to conduct systematic verification of three datasets of cloud-free snow products released on a daily basis. The results show that compared with the two sets of products （M*D10A1GL06 and MODIS_Dysno_Cloudfree）,which are produced based on raw MODIS daily snow cover product realized by NSIDC（National Snow and Ice Data Center）,the MODIS CGF SCE product produced based on MODIS surface reflectance data,has a great advantage in snow identification accuracy. The MODIS CGF SCE product optimized the NDSI threshold for different land cover types. Although the accuracy of snow identification was significantly improved,the problem of large snow identification error in forest areas was still not effectively resolved,and there was a high underestimate error. © 2022 Science Press (China). 相似文献
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科学监测新疆叶尔羌河流域山区积雪面积及其变化特征对该区域的气候研究、雪水资源开发利用、环境灾害预报和生态环境保护等方面有重要意义.利用2000-2012年近13 a的MOD10A2积雪产品提取研究区域内积雪,结合DEM数据分析研究区内积雪面积的动态变化特征.结果显示:新疆叶尔羌河流域山区的积雪面积的年际变化幅度较大,其中,2005年和2009年积雪面积较大,2007年则为典型少雪年;年内变化差异显著,总体上呈现"M"型的特点,12月和3月处于高位,2月和8月处于低谷.叶尔羌河流域山区积雪覆盖率随着海拔的上升逐渐增大,稳定积雪主要分布在海拔5 000 m以上的地区;不同坡向的积雪覆盖率差异比较明显,西北坡、东坡、东北坡的积雪覆盖率比北坡、东南坡、西坡、南坡的积雪覆盖率高,西北坡高达52.8%,南坡仅为20%.叶尔羌河流域山区的积雪面积与气温呈负相关,与降水量呈正相关,积雪面积变化对气温因素更为敏感. 相似文献