中国地区冬季积雪遥感监测方法改进

该文概述了卫星遥感积雪监测原理,介绍了积雪判识方法,对国家卫星气象中心已有的业务化极轨气象卫星冬季旬积雪监测算法和流程进行了改进.经过比对,设计了新的可见光太阳天顶角订正模式,针对NOAA-16/AVHRR3和FY-1D/MVISR重新确定了积雪判识变量及相应的动态积雪检测阈值,提出了概率积雪判识方法,结合多光谱阈值法建立了概率结合阈值(Probability Combined with Threshold,PCT)的积雪判识方法,并以该算法为基础建立了新的业务化积雪动态遥感监测系统.同时,用新算法对部分历史产品重新做了处理,并简要分析了1996至2003年中国地区冬季积雪分布特征.     

基于MODIS资料的西藏遥感积雪监测业务化方法

雪灾是西藏地区藏北一线、南部边缘地区对牧业生产影响最严重的灾害之一,利用卫星遥感资料开展积雪监测,提供监测信息产品具有重要的现实意义.利用拉萨接收站接收的中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感资料对西藏高原积雪的监测方法进行了探讨,找出适合该地区的积雪判别模式,建立MODIS资料为基础的积雪监测系统.基于MODIS数据计算得出的归一化差分积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)与1、2、4、6通道等相结合,建立积雪监测模型是可行的;得出的积雪判识方法对于西藏地区有较高的适用性,如结合地表土地利用类型数据将有林区和非森林区分开计算,能较好地消除藏东南地区因地势复杂、森林茂密对NDSI的影响.     

FY-3/VIRR在黑龙江省积雪遥感监测中的业务化研究

1引言随着空间信息技术的发展和进步,卫星遥感逐渐成为一种有效的积雪监测手段。传统的地面观测资料具有站点局限性,不能够宏观上考察积雪范围和积雪量的情况,利用遥感方法可以弥补地面观测资料在空间上的不足,有效获取大范围的雪盖信息,实时了解积雪的空间分布和范围变化[1]。东北地区是     

EOS／MODIS卫星资料在青海省积雪遥感监测业务中的应用

本文主要探讨了目前新一代环境监测系统-EOS／MODIS卫星数据在青海省积雪业务监测中的应用及其优势；重点讨论了基于EOS／MODIS资料的积雪卫星遥感监测方法与雪深监测模式，并初步建立了适于青海省本地应用的NDSI雪深分级模式。以此为基础，讨论利用该卫星资料进行本省积雪业务化监测服务的内容与范围。     

基于FY3\VIRR数据的积雪遥感监测方法研究 -以阿勒泰地区为例

以FY-3可见光与红外辐射计（VIRR）为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出：利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。     

基于遥感积雪面积监测的春季融雪型洪水风险分析

利用2002-2016年MODIS的MOD10A2卫星遥感积雪面积监测产品,以呼伦贝尔市为例,对积雪面积变化与融雪型洪水发生风险进行分析。结果表明:呼伦贝尔市的积雪2月从大兴安岭两侧向中部开始融化,5月积雪基本融化,牙克石市、鄂温克旗等地的积雪融化时段集中,融雪型洪水灾害的发生风险较高。从各月积雪融化面积变化来看,由于呼伦贝尔市冬季积雪接近饱和,若2-3月和3-4月积雪融化面积较小,则爆发融雪型洪水的风险将升高,遥感积雪面积监测对春季融雪型洪水风险预判较为有利。     

基于FY3\VIRR数据的积雪遥感监测分析

以FY-3可见光与红外辐射计(VIRR)为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出:利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。     

青海省2008年年初雪灾及雪情遥感监测与评估

利用卫星遥感资料通过积雪监测模式获得2008年2月积雪面积、积雪深度、积雪持续时间等数据,研究积雪持续时间、积雪灾害监测与评估、积雪动态变化、积雪对公路的影响等四个方面的内容。结果表明:青南和德令哈部分地区积雪持续时间较长;受灾严重的地区主要在祁连山局部以及玛沁等五县;积雪对部分公路影响较大。     

北半球积雪监测诊断业务系统

利用卫星遥感和常规观测的积雪资料，确定了适合业务使用的北半球及中国积雪监测诊断方法，并初步建立了北半球和中国积雪监测业务。其相关业务产品主要有：北半球月积雪日数、中国月积雪日数、积雪深度的分布，北半球、欧亚、中国等不同区域积雪面积距平指数。     

利用卫星遥感和常规观测的积雪资料分析吉林省积雪特征

本文利用卫星遥感和常规观测的积雪资料,分析吉林省积雪的时空分布特征,并且通过对卫星遥感和常规观测的积雪资料对比分析表明：两类资料对吉林省积雪的反映存在一定差异,分别存在一些不足,只有将卫星遥感和常规的积雪观测结合使用,才能较好地分析积雪。     

卫星反演积雪信息的研究进展

综合分析了积雪信息反演的主要遥感信息源和提取方法。在光学遥感方面，应用较广的主要是改进型甚高分辨率扫描辐射仪（AVHRR）资料和中分辨率成像光谱仪（MODIS）资料；提取积雪信息大多是根据积雪在可见光波段的高反射率和近红外波段的低反射率，并通过建立回归模型反演积雪面积和深度。由于传感器的改进，MODIS卫星资料在空间分辨率、积雪反演算法等方面明显优于AVHRR资料。光学仪器受云层和大气的影响很大，由于云和积雪在可见光和近红外波段上都具有高反射率。并且由于云层的遮挡。云下的地表信息不能被光学遥感仪器所接收到。微波遥感方面，被动微波遥感仪如微波辐射计成像仪（SSM／I）、高级微波扫描辐射计（AMSR—E）等可以全天候穿过云层进行监测，具有光学仪器所没有的优势，并通过提取地表的亮温差，建立雪深反演模型得到积雪深度。被动微波传感器存在分辨率低。无法监测浅雪区信息等问题。另外影响地表微波亮温的因素很多，这些都在一定程度上影响了反演结果的精确度。主动微波遥感仪如合成孔径雷达、微波散射计等利用积雪与其它地物的后向散射系数的不同来识别积雪，但也同样存在分辨率低等问题。最后探讨了卫星反演积雪信息中仍然存在的问题和进一步发展的方向。     

中国西部积雪类型划分

利用中国105°E以西地区189个地面气象台站1960-2004年积雪日资料和1981-2004年SMMR、SSM/Ⅰ反演的逐日雪深资料,使用积雪年际变率方法划分中国西部积雪类型,并与积雪日数方法的划分结果进行比较.在此基础上,尝试建立了结合以上两种要素的综合分类指标.利用积雪年际变率方法和台站资料,将中国西部积雪划分为3类.其中,稳定积雪区主要包括北疆、天山和青藏高原东部高海拔山区;年周期性不稳定积雪区包括南疆和东疆盆地周边、河西走廊、青海北部、青藏高原中西部、藏南谷地以及青藏高原东南缘;其他积雪区均为非年周期性不稳定积雪区.气候突变后,积雪日数方法划分的积雪类型变化反映出沙漠和低纬度地区积雪变幅增大,在积雪年际变率方法的结果中体现出青藏高原东部地区趋于稳定的积雪面积在增加.在没有台站记录地区,卫星遥感资料很大程度上弥补了台站观测的缺陷,使用这种资料划分积雪类型时,积雪年际变率方法比积雪日数方法的结果更符合西部积雪的分布特点,反映出积雪分布与地形的密切关系.利用综合分类指标划分西部积雪类型的结果表明,台站资料的划分结果很大程度上受积雪持续时间的影响,而在卫星遥感结果中,积雪年际变率则是影响类型划分的主要因素.     

支持向量机在积雪检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS（Earth Observation System/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）影像资料中的积雪检测,提出了基于支持向量机SVMs（Sup-port Vector Machines）的遥感影像分类方法。分析了积雪检测过程中的特征选择和提取,建立基于支持向量机的遥感影像分类模型,并进行了积雪检测试验。结果表明,特征选择对积雪检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势,值得进一步推广使用。     

Analysis of climatic variability and snow cover in the Kaligandaki River Basin,Himalaya, Nepal

Various remote sensing products and observed data sets were used to determine spatial and temporal trends in climatic variables and their relationship with snow cover area in the higher Himalayas, Nepal. The remote sensing techniques can detect spatial as well as temporal patterns in temperature and snow cover across the inaccessible terrain. Non-parametric methods (i.e. the Mann–Kendall method and Sen's slope) were used to identify trends in climatic variables. Increasing trends in temperature, approximately by 0.03 to 0.08 °C year^?1 based on the station data in different season, and mixed trends in seasonal precipitation were found for the studied basin. The accuracy of MOD10A1 snow cover and fractional snow cover in the Kaligandaki Basin was assessed with respect to the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer-based snow cover area. With increasing trends in winter and spring temperature and decreasing trends in precipitation, a significant negative trend in snow cover area during these seasons was also identified. Results indicate the possible impact of global warming on precipitation and snow cover area in the higher mountainous area. Similar investigations in other regions of Himalayas are warranted to further strengthen the understanding of impact of climate change on hydrology and water resources and extreme hydrologic events.     

遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探

该文结合2000年专用传感器微波成像仪(SSM/I)的亮温数据和我国观测站雪深资料,提出了一种遥感-测站相结合的动态雪深反演方法,试图用统计关系的时空动态化方案克服理论上亮温与不同类型积雪之间物理关系的复杂性,从而提高测站稀疏区和雪盖边缘区的雪深反演精度。其最大特点在于反演系数并不固定,而随时间和空间变化,较好地改善了单一系数反演方法中积雪物理性质的区域性差异和时间(季节)性差异带来的反演误差。初步分析表明:这种遥感-测站相结合的反演方法所得的积雪空间分布连续性好,在雪盖边缘区和站点稀疏区也能得到较合理的雪深数据;与静态遥感反演法和可见光雪盖面积相比,这种方法克服了它们在华北和华中低估雪盖面积的缺点,积雪面积分布更接近真实场,对西部积雪分布的反演也有一定改善。     

一种基于卫星遥感与地面测站数据融合技术的雪深动态反演方法

提出了一种新的基于被动微波遥感和地面测站数据融合技术的雪深动态反演方法.这种新方法不再依赖单一的地面测站数据或卫星遥感数据,而是利用它们联合建立雪盖可信度指数,共同确定雪盖分布;然后在此基础上采用时空距离权重法设定反演系数动态参数化方案,反演雪深.这种雪深反演方法具有以下特点:针对不同时空条件下反演系数的动态差异问题,提出利用实时测站观测雪深,灵活调整雪深反演系数的解决方案,使反演系数具备随时空动态调整的能力,这是与静态反演方法最大的区别;充分利用了被动微波遥感数据时空连续性好的优势,能够在测站稀少的西部高山地区反演出空间分辨率相对较高的雪深数据,这是地面观测无法做到的.初步检验结果显示,该方法较明显地提高了中国西部高原地区和东部雪盖南缘区的反演精度,并克服了原有融合方法在中国西部雪盖面积偏小的问题,有效避免了静态反演方法在高山地区严重高估而平原地区低估雪深的问题,实现了被动微波遥感和地面观测数据的有效融合,扩大了雪深监测的有效范围     

地基GPS用于阿勒泰积雪深度反演研究

积雪作为主要的淡水资源,准确地监测积雪覆盖与雪深具有十分重要的意义。随着全球卫星导航系统的不断建设和新技术新应用的不断发展,地基GPS遥感积雪参数技术越来越受国内外学者的重视。本文基于阿勒泰市气象局的GPS地表环境监测站观测数据,采用GPS-MR技术开展了积雪深度反演研究。首先给出了GPS-MR技术用于积雪深度反演的基本原理,其次利用阿勒泰GPS监测站2017年1—3月的数据进行了积雪深度反演分析,最后针对不同GPS卫星高度角区间影响进行精度分析。研究结果表明地基GPS可用于阿勒泰气象站积雪深度反演,与实测雪深较差优于3 cm,且较优卫星高度角区间为5°～20°。地基GPS用于积雪深度反演具有全天候、高精度、高时间分辨率、高自动化、低成本等优点,可充分发挥现有地基GNSS气象监测站在积雪探测领域潜在的应用价值,以期地基GNSS监测站成为积雪遥感探测手段的有效补充。     

基于GIS和RS的西藏森林火险等级计算方法

基于遥感技术(RS)和地理信息系统(GIS),利用由基于DEM演算的地面最高温度、最小相对湿度和最大风速等格点化气象要素,FY2静止气象卫星逐日降水反演产品和AVHRR积雪监测产品计算网格森林火险天气等级,结合由植被类型、NDVI、地形要素和公路、人口聚居地等要素评估的森林火险风险等级,综合计算得到网格化的西藏森林火险等级。该项业务程序基于MeteoInfo组件建立,能够实现全自动化业务运行。对于森林火灾事件,通过与基于气象站的森林火险天气等级相比,该方法的准确性更高,能为西藏林区森林防火工作提供有效参考。