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| 基于FY-3的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法研究 | |
| 引用本文： | 王星东 潘少华,王成 李新广.基于FY-3的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法研究[J].极地研究,2017,29(3):420-426. |
| 作者姓名： | 王星东 潘少华 王成 李新广 |
| 作者单位： | 1. 河南工业大学信息科学与工程学院, 河南 郑州 450001; 2. 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094; 3. 江西省数字国土重点实验室, 江西 南昌 330013 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(41606209)、河南工业大学博士基金(150525)、江西省数字国土重点实验室开放研究基金 (DDLJ 201405)、中国极地科学战略研究基金(20150312)、郑州科技局自然科学项目(20150251)、河南工业大学“省属高校 基本科研业务专项资金”项目(2015QNJH16)、国家重点研发计划(2016FYB0501501)资助 |
| 摘 要： | 格陵兰岛的冰盖对全球气候有着极为重要的意义,冰盖的冻融情况可直观展示北极地区的气候变化状况。利用我国FY-3气象卫星的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据,基于增加干湿雪差异性的交叉极化比率(Cross-Polarized Gradient Ratio,XPGR)算法,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超平面进行格陵兰岛冰盖表面冻融探测,与已有的阈值方法相比,理论上精度较高。与微波辐射计(Special Sensor Microwave Image,SSM/I)(阈值为–0.025)的数据结果进行对比验证,结果表明:XPGR结合SVM的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法是可行的。 |
| 关 键 词： | FY-3 格陵兰岛 XPGR算法 SVM算法 |
| 收稿时间： | 2016-04-11 |
Study on ice-sheet freeze-thaw detection method in Greenland based on FY-3 data |
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| Wang Xingdong,Pan Shaohua,Wang Cheng,Li Xinguang.Study on ice-sheet freeze-thaw detection method in Greenland based on FY-3 data[J].Chinese Journal of Polar Research,2017,29(3):420-426. | |
| Authors: | Wang Xingdong Pan Shaohua Wang Cheng Li Xinguang |
| Abstract: | The Greenland Ice Sheet is of extreme importance in relation to global climate, and the freeze-thaw characteristics of the ice sheet reflect Arctic climate change. Using Microwave Radiation Imager (MWRI) data acquired by the Chinese FY-3 satellite, the Cross-Polarized Gradient Ratio (XPGR) method is introduced, which increases the otherness of dry and wet snow. The Support Vector Machine (SVM) hyperplane, which has better detection capability compared with the existing threshold method, is used to detect freeze–thaw information on the Greenland Ice Sheet. Comparison of the results with Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) data (with a threshold of ?0.025) showed the proposed method (i.e., XPGR combined with SVM) is feasible for the detection of surface freeze–thaw information on the Greenland Ice Sheet. |
| Keywords: | FY-3 Greenland XPGR algorithm SVM algorithm |
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