基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究

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%.     

基于星载激光雷达ICESat-2的雪深监测方法研究

目前,被动微波数据是积雪深度反演的主要数据源,受其较粗空间分辨率的影响,反演雪深存在较大的不确定性。激光雷达由于其较高的测高精度,在雪深监测方面具有一定的潜力,基于星载激光雷达ICESat-2数据对北疆地区2018年10月至2019年9月积雪季的雪深进行了提取。由于很难获取ICESat-2轨迹点的雪深观测资料,因此首先利用地面雪深观测数据对目前流行的被动微波雪深反演产品进行验证,获取精度可靠的雪深产品并与发展的ICESat-2监测雪深数据产品进行对比。结果表明：AMSR2雪深产品在北疆地区误差较大,整体存在高估现象,中国雪深长时间序列雪深产品精度相对可靠,以作为对比ICESat-2模拟雪深的参考数据;ICESat-2雪深与中国雪深长时间序列雪深产品在空间上以及变化趋势方面吻合度较高,但ICESat-2雪深变化更加连续,说明ICESat-2激光雷达数据不但可以提取区域积雪的深度,对积雪深度的空间变化也比被动微波数据更加敏感,可以获取更加详细的积雪深度空间变化细节,为精细化的积雪深度空间分布提供数据支撑。     

基于合成孔径雷达(SAR)的积雪监测研究进展

积雪是冰冻圈中最重要的组成要素之一, 积雪研究对于气候变化、 水文循环等科学研究和农业灌溉、 减灾防灾等生产活动都具有重要意义.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.近年来SAR技术在冰冻圈科学研究中已广泛应用. 综述了SAR积雪监测研究的国内外进展, 对当前主要的SAR积雪遥感模型进行了总结分析, 着重介绍了当前主要的SAR和SAR干涉测量技术(InSAR)积雪面积制图方法、 雪水当量(SWE)反演算法、 积雪密度和雪深提取方法, 并对未来可能的研究方向进行了展望.     

基于SSM/I和MODIS数据的天山山区积雪深度时空特征分析

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37.69×10⁴ km².2)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4500 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.     

北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究

利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料, 建立积雪监测反演模型, 动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况, 对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义. 使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料, 研究了云与雪的判识及图像去云处理方法, 提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法; 采用线性混合光谱分解方法, 研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法, 模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型. 研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据.     

基于MODIS积雪覆盖度数据的青藏高原两套被动微波雪深产品降尺度对比研究

积雪深度(雪深)是流域水量平衡、融雪径流模拟等模型的重要输入参数,被动微波雪深遥感产品被广泛用于雪深监测。然而,由于山区积雪时空异质性强,这些空间分辨率较粗的雪深产品受到极大限制。本研究基于MODIS积雪覆盖度数据,根据经验融合规则以及积雪衰退曲线对“中国雪深长时间序列数据集”的两套雪深产品(由SMMR、SSMI和SSMI/S反演的称为Che＿SSMI/S产品;由AMSR-2反演称为Che＿AMSR2产品)进行空间降尺度,最终获得青藏高原500 m降尺度雪深数据(Che＿SSMI/S＿NSD和Che＿AMSR2＿NSD)。利用6景Landsat-8影像对两套降尺度雪深数据进行对比分析,结果发现两套降尺度数据与Landsat-8影像积雪空间分布吻合度均较高。与29个气象站点雪深数据相比,Che＿AMSR2＿NSD与实测雪深更为接近,相关系数(R)达到0.72,均方根误差(RMSE)为3.21 cm;而Che＿SSMI/S＿NSD精度较低(R=0.67,RMSE=4.44 cm),可能是由于采用不同传感器亮温数据的两套原始雪深产品精度不同所致。除此之外,实验表明被动微波雪深产品降尺度精度还...     

基于多源遥感数据的疏勒河上游山区流域VIC-CAS模型积雪模拟效果评估

积雪积累和消融过程是冰冻圈水文模型的重要组成部分,利用多源遥感数据对水文模型模拟的积雪分布和深度进行评估是进一步增强融雪过程模拟的物理基础,也是提高模拟可靠性的重要手段。基于2002—2013年疏勒河上游山区流域MODIS地表反射率数据集和中国雪深长时间序列数据集,对VIC-CAS模型模拟的逐日积雪覆盖度和雪深进行了综合评估。结果表明：从不同降雪年份来看,VIC-CAS模型可以较好地模拟多雪年（2008年）疏勒河上游山区流域积雪的覆盖度,在平雪年（2004年）和少雪年（2013年）模型模拟精度相对较低。从不同海拔的模拟结果来看,在流域占比最高的4 000~5 000 m高程带精度最高,2 000~3 000 m高程带精度最低;对比模拟雪深与中国雪深产品发现,多雪年的一致性较高,平雪年和少雪年的一致性较低。这表明VIC-CAS模型对疏勒河上游日尺度的积雪覆盖度和雪深的模拟精度相对较低,特别在低海拔处和薄雪情况下,其原因可能是对积雪再分布和风吹雪过程的模拟算法和参数化存在较大的不确定性,需要进一步改进。     

新疆阿勒泰克兰河中游地区冬季积雪分布及特性分析

新疆阿勒泰地区是中国季节性积雪水资源最为丰富的地区之一。2016年12月在克兰河中游地区开展了积雪观测,利用直尺和量雪筒测量雪深和雪密度,调查了积雪水资源的分布情况;利用针式温度计测量雪层温度,获取了雪层之间的温度梯度;利用雪特性分析仪和显微镜测量了积雪剖面的雪层密度、液态水含量、介电常数和雪粒径。通过分析研究区积雪水资源的空间分布和积雪特性的垂直分异发现：研究区雪深的分布非常不均匀,北部的雪深总体上大于南部,即使在同一地区,雪深也因风力等原因而分布不均匀;研究区总体上属于"干寒型"积雪,密度较小,且密实化迅速;各雪层属于干雪或者湿度极低的潮雪,绝大多数雪层的液态水含量在0.3%以下;积雪温度总体上从表层到底层逐渐升高,表层温度日变化较大;阴天积雪温度高于晴天,各雪层温度日变化小于晴天,且午后积雪会出现负温度梯度,冷中心出现在积雪次表层;雪粒径较小,雪粒长短轴比的最小值出现在中间层,且符合新雪的粒径特点。     

基于NoSREx实验的积雪演化及微波辐射分析研究

在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验（Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx）积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期（10月—次年2月）、稳定期（2—4月）和消融期（4—5月）,发现各个雪期的积雪演化特征为：雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒（Melt Forms, MF）为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差（18~37 GHz）的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型（MEMLS）构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差（RMSE）结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。     

祁连山区冰沟流域积雪分布特征及其属性观测分析

以祁连山冰沟流域为研究区,通过在流域内布设花杆观测积雪深度,渊查了山区积雪分布情况;利用雪特性分析仪测量了区内积雪密度、介电常数、液念水含量等积雪参数,光谱仪测量了不同类型积雪的光谱特征,手持反照率测量计观测积雪表面反照率,带刻度手持放大镜测量积雪粒径,红外温度计和针式温度计测量雪层的温度和实地测量积雪属性.同时,在研究区内选择加强观测区挖雪坑,对雪层内部属性和雪剖面分层特性作了进一步研究,计算民流域内积雪等效密度;最后对试验中所使用的野外实测积雪的各种方法进行了评价.研究表明:山区积雪分布很不均匀,在阴坡山谷雪深最深,阳坡雪积累最少,即使在同一样区,积雪分布也小均匀;研究Ⅸ的积雪属于潮雪,体秋含水量在3%以下;不同粒径、类型和表面粗糙度的积雪反射率不同,验证了积雪光谱是雪颗粒、污染物和地面粗糙度的函数;积雪反照率随太阳高度角升高逐步降低,在没有新降雪的情况下,日反照率也逐渐降低;雪分层比较明显,雪下冰晶层发育良好.当深度达剑20 cm时,积雪具有保温作用;冰沟流域的积雪等效密度随时间和空间变化不大,经汁算为0.16 g·cm-3.     

基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法研究

积雪是影响气候变化的重要因子, 采用更高时空分辨率的环境减灾卫星遥感数据进行积雪制图算法的研究, 对推进我国自主遥感卫星在积雪监测领域的应用具有重要意义. 采用环境减灾HJ-1B卫星数据, 以青海省果洛藏族自治州达日县为研究区, 应用归一化差值积雪指数(NDSI)法建立了基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法, 并比较MODIS与HJ-1B积雪图精度. 结果表明: 研究区HJ-1B积雪制图合理的NDSI阈值为0.37, 总分类精度达到97.97%; 与"真值"影像比较, HJ-1B积雪图K_hat系数为0.911, 高于MODIS的0.817. 说明该研究建立的基于HJ-1B积雪制图算法精度可靠, 适合对研究区积雪进行实时动态监测. HJ-1B更高的空间分辨率对提高研究区积雪覆盖面积监测精度具有重要的使用价值, 但是地形因素是影响HJ-1B数据积雪分类精度的一个重要原因, 随着坡度的增加, 分类误差也随之增大, 尤其是多测误差增加比较显著.     

中国稳定积雪区IMS雪冰产品精度评价

IMS雪冰产品由多种光学与微波传感器数据融合而成,提供北半球每日无云的积雪范围,在积雪遥感研究中具有广阔的前景. 以气象站实测雪深数据为真值,检验了2009-2010年IMS雪冰产品在中国三大稳定积雪区北疆、东北、青藏高原地区每月、积雪季以及全年的误判率、漏判率和总体准确率,并分析了IMS雪冰产品的准确率与雪深之间的关系. 结果显示：IMS雪冰产品的年总体准确率在三大积雪区均超过了92%,积雪季总体准确率均超过了88%,利用IMS雪冰产品监测积雪范围是可靠的. 然而,IMS雪冰产品精度具有区域差异性,北疆地区在1月和2月误判率偏高,青藏高原地区积雪季有严重的漏判现象. IMS雪冰产品的准确率在东北地区和北疆地区随着雪深的增加而升高,当东北地区雪深超过6 cm,北疆地区超过13 cm时,准确率接近100%,但是,青藏高原地区两者基本没有关系. 通过在青藏高原地区与同时相的4景MODIS积雪产品对比分析发现,实际上IMS雪冰产品相对地高估了积雪面积,青藏高原地区漏判率高其原因是IMS对零碎积雪的识别能力不足并且气象站分布不均匀.     

极具潜力的空间对地观测新技术——合成孔径雷达干涉

“合成孔径雷达干涉(InSAR)”是近十年发展起来的空间对地观测遥感新技术。它具有从覆盖同一地区的星载(或机载)合成孔径雷达复数图像对提取干涉相位图,借助于雷达成像时的姿态数据重建地表三维模型(即数字高程模型)的巨大潜力。尤其是基于多幅雷达复数图像处理的差分干涉技术(D-InSAR)可以用于监测地表形变,精度可达厘米级甚至更高,其监测空间分辨率是前所未有的。介绍了InSAR和D-InSAR的基本原理,对影响干涉结果的一些重要因素做了分析,重点回顾和展望了差分干涉技术在与地表形变有关的地震监测和震后形变测量、地面下沉和山体滑坡、火山运动监测等方面应用的现状和前景。     

基于延时数字摄影测量的积雪过程4D监测技术研究北大核心CSCD

为实现4D(时间+空间)多目标、高精度的积雪监测,本次试验研究采用单台相机延时拍摄结合运动结构重建算法(Structure from motion,SfM),分别获取了祁连山黑河上游站裸露山坡坡面尺度单次降雪的雪深、逐日积雪空间分布和面积,以及祁连山八一冰川1.5m×1.5m的斑块尺度全年雪深及雪面特征数据。坡面尺度积雪观测研究表明:本方法可以准确获取积雪分布信息,但其雪深空间分布获取精度较差。斑块尺度雪深监测研究表明:本方法能够很好地获取连续的雪面特征信息和雪深,且获取雪深与SR50观测雪深的绝对误差小于3.4cm。在不同季节,本方法对积雪监测能力略有差异:春季快速积累期雪面纹理少,照片组对齐并获取点云数据和DEM数据的成功率较低,而冬季和消融季雪面纹理丰富,相应的对齐成功率比例和精度较高。本研究表明基于单台相机的4D摄影测量方法能够实现小范围、连续、高精度、多目标的积雪监测,未来应用前景广泛。     

利用InSAR技术研究黄土地区滑坡分布

InSAR技术能够获取大面积、连续、高精度的地表垂直形变信息,可用来监测地震、火山、滑坡等自然灾害造成的地表形变。文章介绍了InSAR技术在监测陕北黄土地区滑坡中的应用,首先进行野外地质勘察和TM光学遥感影像解译,接着通过EnviSat SAR数据差分干涉处理,获取研究区干涉形变场,提取出滑坡位移量,最后详细分析黄草湾至董家寺沿线一带的滑坡变形范围,并划定出了4个有一定变形的重点监视区。     

基于环境小卫星数据的冰川区积雪面积变化及其与温度响应关系研究

气候变暖导致的冰川退缩问题已引起了广泛关注, 青藏高原作为世界第三极, 其冰川积雪变化也成为全球变化研究的重要内容. 选取了2011年5-9月期间青藏高原扎当冰川及周边区域的HJ-1A/1B多光谱数据共13景, 通过最大似然法分类分别提取冰川区积雪面积, 并与该区域同期日平均温度数据进行了相关分析. 结果表明: 2011年5-9月研究区积雪面积呈现先减少后增多的总体变化趋势(由5月的37%, 降到6、 7月的18%, 到8、 9月份又回升到21%); 积雪面积变化和气温呈现高度负相关.     

辽宁省积雪对自动气象站观测地气温差的影响

利用1971—2016年辽宁省61个气象站气温、地表温度、积雪日数和积雪深度资料,分析了积雪的保温作用及其对地气温差的影响。结果表明：更换自动站前后地表温度观测方式的差异导致地气温差显著增大,地气温差的增大程度受所在区域积雪日数、积雪深度的影响显著。在积雪期较长、积雪较厚的地区,积雪引起反照率增大,使得雪面温度降低,导致雪气温差减小,而雪的保温作用使得地气温差显著增大。因此,更换自动站前地（雪）气温差与积雪日数呈显著负相关,而更换自动站后地气温差与积雪日数呈显著正相关。各台站之间地气温差随积雪深度的变化系数差异较大,为0.045~0.858 ℃?cm^-1,在年平均积雪日数＜40 d、年平均极端积雪深度＜10 cm的区域,积雪的保温作用随积雪深度增大而显著增大;在年平均积雪日数＞40 d、年平均极端积雪深度＞10 cm的区域,10 cm以下的积雪对土壤保温作用随积雪深度增大显著,当积雪深度＞10 cm后,其保温作用随积雪深度增大的幅度明显减小。     

欧亚大陆积雪分布及其类型划分

利用1966-2012年欧亚大陆1152个地面气象台站积雪深度资料,对欧亚大陆积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的空间分布进行了分析,以连续积雪天数为标准对欧亚大陆季节性积雪类型进行了划分,并与应用累计积雪天数对积雪区类型的划分进行了比较研究. 结果表明：欧亚大陆积雪分布具有显著纬度地带性特征,积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的大值分布区均位于俄罗斯平原的东北部、科拉半岛、西西伯利亚平原、中西伯利亚高原以及俄罗斯远东北部大部分区域. 与累计积雪天数划分方法相比,利用连续积雪天数对欧亚大陆季节性积雪分区,在前苏联地区积雪类型分区差异并不显著,但蒙古和中国的稳定积雪区明显缩减,青藏高原无稳定积雪区,中国大部分地区为非周期性不稳定积雪区. 两种积雪分区划分方法比较结果显示,连续积雪天数划分方法更能体现积雪累积的连续性和持久性,更符合对稳定积雪和不稳定积雪的划分标准.