东北地区积雪反照率特性

利用2017年12月至2018年3月在东北地区获取的82个观测点的积雪反照率数据,从积雪反照率的时序差异、空间特点、影响因素三个方面开展了积雪反照率时空特点研究。结果表明：（1）在时间上,随着积雪积累时间的增加,积雪反照率逐渐降低,最大下降速率为0.003 d^-1。（2）在空间上,积雪反照率在东西方向差异显著,大兴安岭东西两侧地区的积雪反照率均值分别为0.679和0.751;在同一地区内,积雪反照率在雪表层含水量、雪粒径等因素影响下也存在一定差异,大兴安岭西侧地区的积雪反照率北低南高,大兴安岭东侧地区的积雪反照率北高南低。（3）耕地上的农作物留茬对积雪反照率影响较大,短时间内天气变化对积雪反照率影响较小。     

基于TM/ETM+影像反演祁连山七一冰川反照率精度比较研究

冰川反照率是联系冰川与气候、 寒区水文过程的纽带, 也是制约分布式冰川能量-物质平衡模型发展的重要因子.冰雪反照率的变化会改变整个地气系统的能量收支平衡, 亦可引起局地以至全球的气候变化.利用Landsat TM/ETM+数据, 运用不同学者提出的窄波段转换宽波段的方程, 反演了祁连山七一冰川总短波段的反照率.把不同的转换方程得到反演值与实测值进行比较, 选择绝对误差最小的反演公式.结果表明: Duguay1992模型提出的方程能保证4景影像反演值与实测值的绝对误差在0.05范围内, 而气候模式输入的反照率产品要求绝对误差在0.05以内.运用该方程反演的反照率结果, 较其他方程要准确, 可为分布式冰川物质-能量平衡模型的构建提供更准确的参数数据.     

东北地区MODIS和AMSR-E积雪产品验证及对比

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.     

祁连山区雪冰反照率变化及其对冰川物质平衡的影响

雪冰反照率能够改变冰川表面能量收支平衡,是影响冰川消融的重要因素之一。利用祁连山地区冰川面积矢量数据、MODIS逐日积雪反照率、气温和降水以及冰川物质平衡等数据,探讨了祁连山典型冰川区雪冰反照率特征及其对冰川物质平衡的影响。结果表明：祁连山地区冰川多年平均反照率为0.532,冰川区面积大小与其多年平均反照率之间呈显著正相关（R²=0.16,P<0.05,N=91）,即冰川面积缩减1 km²,对应的平均反照率下降0.0025。祁连山老虎沟12号冰川反照率在夏季有明显的海拔效应,且强于其他时段,达到0.047?（100m）^-1。典型冰川年均物质平衡量与冰川表面夏季（6—8月）平均反照率之间存在显著的正相关关系,老虎沟12号冰川和七一冰川决定系数R²分别达到了0.48（P<0.05）和0.66（P <0.05）。冰川表面夏季平均反照率这一指标能够较好地衡量青藏高原北部祁连山地区冰川物质平衡的变化。     

我国冬季季节性积雪反照率的观测与模拟——以东北地区为例

应用了一种新的模式spectral albedo model for dirty snow,简称SAMDS,研究了不同参数对于积雪反照率的影响,结果表明：在天顶角固定为60°的条件下,新雪的粒径从50 μm增大到800 μm,使其宽波段反照率从0.92减小到0.78;相对于非球形的雪粒,球形雪粒的积雪反照率更低;吸光性颗粒物对光谱反照率的影响主要在可见光和紫外波段。此外,雪粒径的增大能使吸光性颗粒物的光吸收效应增强。结合东北地区的实测数据,我们发现SAMDS模拟的积雪宽波段反照率与实测结果较为一致。同时,SAMDS模式模拟结果表明,在东北地区,积雪中0.1~1 μg·g^-1的黑碳浓度导致积雪宽波段反照率减少2%~8%,造成的瞬时辐射强迫为9~35 W·m^-2。     

MODIS逐日积雪产品去云算法研究

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>3 cm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.     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

FY-3 A/MERS I积雪制图中NDS I指标建立及积雪判识模型研究 ——以祁连山区为例

我国新型自主的极轨气象卫星风云3号A星（简称FY-3A）上搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI）为大面积雪监测提供了新的遥感数据源。以中国西北祁连山区为例,分析FY-3A/MERSI传感器积雪与其它地物的图谱特征差异,建立了适用于FY-3A/MERSI的归一化差分积雪指数（NDSI）,以此为基础,构建了综合利用多光谱判别指标及土地覆盖类型（LULC）定类辅助的积雪判识模型,生成250 m分辨率的日积雪制图产品。模型通过逐步逼近的树状判别结构,去除了易和积雪混淆的部分乔木林、云、云阴影、水体、湖冰、沙（盐）地等地物,并提出应考虑积雪下覆地表特性的影响,调整设定不同LULC类型的积雪判别阈值约束,实时结合区域LULC影像进行积雪的最终判定与优化。对祁连山区2010-2011年积雪季FY-3A/MERSI影像的积雪制图应用结果表明,该资料能够客观精细地反映积雪的空间分布与动态发展过程。同时利用气象台站积雪观测记录及Terra/MODIS积雪判识结果进行对比验证,结果表明基于FY-3A/MERSI建立的积雪判识模型具有较高的精度和稳定性,特别是提高了云雪区分的效能。     

基于MODIS双卫星积雪遥感数据的积雪日数空间分布研究

结合Terra和Aqua卫星的积雪产品,获取2001-2006年全国新的逐日积雪覆盖数据,并利用此数据通过两种方案获取了全国积雪日数分布,对比发现3大稳定积雪区中,新疆地区积雪稳定性及连续性最好,东北其次,而青藏高原地区最差;通过595个气象台站年积雪日数数据分区分不同植被类型修正MODIS获得的年积雪日数.结果表明:...     

基于MODIS数据的东北地区积雪覆盖率估算

东北地区是我国三大积雪区之一,森林覆盖面积占总面积的40%左右。受森林冠层的影响,当前的MODIS雪盖产品（V6）提供的积雪覆盖率标准模型对东北地区积雪覆盖率估算结果存在明显的低估现象。基于此,采用分区建模的方式：在森林地区,计算归一化差值林地积雪指数（NDFSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDFSI及NDVI之间的线性关系;在非森林地区,采用MOD10A1 V6提供的归一化差值积雪指数（NDSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDSI及NDVI之间的线性关系。采用Landsat 8 OLI数据提取的积雪覆盖率（FSC）对分区建模的估算结果与标准模型的估算结果进行对比,发现进行估算的过程中均方根误差和平均绝对误差这两项指标的数值相对于标准模型有了大幅下降,这一结果在林区有更显著的表现。计算得到的决定系数R²,在本文模型也有提高。以T1林区影像为例,本文模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.246、0.055,而标准模型的两项指标则分别为0.420、0.348。本文模型和标准模型的决定系数分别为0.675、0.641。     

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).     

青藏高原Soumi-NPP和MODIS积雪范围产品的对比分析

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。     

2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化

利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×10³ m³·a^-1.     

唐古拉山冬克玛底冰川反照率变化特征研究

根据夏季消融期成像的Landsat TM影像和2000-2009年间的MOD10A1数据资料, 分析了唐古拉山区冬克玛底冰川反照率的时空变化特征. 结果表明: 受空间尺度效应和现有反演方法的影响, 由遥感反演的反照率资料在数值上存在一定的误差, 但基本上能够反映冰川反照率的时空变化特征. 从空间分布上来看, 该冰川反照率随海拔升高呈增大趋势, 其中在平衡线附近的变化最为显著; 受地形因素的影响, 在同一海拔带内部也存在着较大的差异. 从年内变化上来看, 该冰川反照率日际变化波动较大, 且具有明显的季节变化特征. 从年际变化上来看, 自2000年以来该冰川年均反照率的变化波动较大, 总体呈微弱下降的趋势, 这主要与年降雪和冰面污化程度有关; 不考虑降雪对冰面反照率的影响, 2000-2009年间该冰川在消融期的反照率呈逐年减小的趋势, 变化速率约为-0.0083·a^-1, 其原因在于夏季气温的升高和冰面污化程度的加大.     

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.