冻土遥感研究进展——可见光、红外及主动微波卫星遥感方法

多年冻土和季节冻土分别占北半球裸露地表的24%和55%。近地表土壤冻融的范围、冻结起始日期、持续时间及冻融深度对寒季/寒区的植被生长、大气与土壤间能量、水分及温室气体交换都具有极其重要的影响。卫星遥感结合地面观测资料研究局地到区域尺度的季节冻土和多年冻土已取得诸多成果。综述了近几十年来卫星遥感技术在冻土研究中的应用。监测多年冻土和地表冻融循环通常需要综合利用可见光、红外、被动微波及主动微波(包括合成孔径雷达SAR和散射计)遥感数据,任何单一波段的传感器都无法满足研究需求。SAR图像能提供空间分辨率较高的寒季/寒区近地表土壤冻融状态的起始日期、持续时间和区域演变等信息,但目前在轨SAR的重访周期相对于春秋季的土壤冻融循环变化过长;星载被动微波传感器具有多通道观测且重访周期较高,但空间分辨率很低的特点;光学和热红外传感器的时空分辨率介于SAR和被动微波遥感之间,但应用于冻土研究时需要具备多年冻土分布和冻融深度与环境因子相关关系的先验信息。总体而言,微波遥感是探测无雪覆盖近地表土壤冻融循环的有效技术手段,而利用热红外传感器反演的地表温度研究土壤冻融过程具有极大潜力。应用卫星遥感反演的积雪范围、雪深、融雪、地表类型、...     

被动微波遥感近地表土壤冻融状态数据产品对比及分析

近地表土壤冻融循环过程是陆面过程的"开关",对地表能量过程、水文过程、植被动态、温室气体交换和生态系统功能等都具有重要影响.除了依靠传统观测手段判别地表冻融,被动微波卫星遥感技术已被成熟运用于全球尺度地表冻融研究中.利用被动微波卫星遥感亮温监测地表冻融大致经历了理论基础和算法的研制、算法参数的验证和应用以及建立数据集三...     

两种土壤冻融判别算法在东北冻土区的判别精度评价

本文基于AMSR2被动微波数据和0 cm地表温度数据,对比分析冻融判别函数算法和双指标算法在东北冻土区的判别精度及适用性。结果表明：（1）两种算法的Kappa系数都在0.7以上,总体判别精度在87%以上,具有较好的性能。（2）两种算法在升轨时期的总体判别精度高于降轨时期。在使用升轨数据时,双指标算法判别精度略高于冻融判别函数算法;使用降轨数据时,冻融判别函数算法判别精度更高。（3）冻融判别函数算法对冻土的判别精度高,双指标算法在识别融土方面具有优势。（4）两种算法对多年冻土区的土壤冻融判别精度高于季节冻土区。本研究的评价结果可为东北冻土区制备高精度、长时序地表冻融数据集提供基础数据资料,为选择合适的土壤冻融判别算法提供参考。     

复杂地表条件下冻融土的微波辐射特性模拟及判别分析

针对AMSR-E数据的新特点,在HUT积雪辐射模型的基础上,增加冻土介电模型计算冻融土的介电常数,并使用ATEM模型描述地表的散射特性,建立寒区地表微波辐射模型,对寒区6种典型环境的微波辐射进行了模拟.结果表明:使用36.5 V的亮温以及6.925 H、10.65 H、18.7 H与36.5 V的亮温比分别衡量地表温度和发射率的变化,最能体现地表土壤的冻融变化特征.通过Fishcr判别分析,建立了复杂地表条件下的冻融土判别算法,并使用微波辐射计观测数据进行修正.AMSRE星载数据的验证结果表明,该判别算法能够有效区分较长时间序列和人范围的地表冻融状态,是种可靠的判别模式.     

青藏公路下伏多年冻土的融化分析

基于青藏公路沿线高温冻土区和低温冻土区2组地温观测孔5 a的地温观测资料, 研究了路基下伏多年冻土的融化状态, 定量分析了进入路基下多年冻土内的热状况. 结果表明: 路基近地表地温明显高于对应天然地表下的地温, 路基近地表经历的融化期长于对应天然地表, 高温冻土区路基内已形成贯穿融化夹层;进入高温冻土区路基下伏多年冻土内的热收支处于持续不断的吸热状态, 进入低温多年冻土区的热收支也呈现出吸热明显大于放热的周期性变化;高温冻土区接近0℃的地温及其持续不断的热积累是引起下伏多年冻土不断融化的主要原因. 低温冻土区进入多年冻土的热积累暂时以增高地温耗热为主, 随着地温的增高, 低温冻土区也可能发生强烈的冻土融化.     

黑河源区高山草甸的冻土及水文过程初步研究

介绍了黑河源区野牛沟流域在试验点尺度和山坡尺度上所开展的冻土水文过程初步结果.冻土水文观测场建于最大冻结深度约为3.0 m的季节冻土区,近50 a来,该区降水量变化不大,器测蒸发量(Φ20)和风速呈明显的降低趋势,而气温和地表温度则分别上升约1.0℃和1.7℃.研究区季节冻土冻结上限和下限深度均与地表温度呈二次多项式关系,这表明地表温度与冻结或融化区地温变化之间有一个滞后过程.在地表融化季节,季节冻土存在两层现象.当融化深度接近最大冻结深度时,存在向上和向下的双向融化现象,但自下而上融化速率较慢.2005年9月-2006年9月,具有较高代表性的3个山坡径流场均没有观测到产流量,结合蒸散发观测和野外调查,发现夏季高山草甸具有明显的地表径流拦蓄和水源涵养作用.COUP模型能够较好的连续演算试验场生长季节高山草甸-季节冻土-大气-维水热传输和耦合过程,但因其土壤完全冻结临界温度阀值设置偏高,影响了非生长季节的计算精度.     

青海高原冻土退化的若干事实揭示

利用地理信息系统技术和数理统计学方法,分析了青海高原冻土分布的时空演变规律,揭示了其退化的若干事实.研究表明:季节冻土和多年冻土在青海高原分布十分广泛;季节冻土具有显著的年内变化特征,冻土的融化过程通常较冻结过程复杂的多,且与地形因子和土壤特性等具有密切的关系.近几十年来,冻土表现为地温显著升高、冻结持续日数缩短、最大冻土深度减小和多年冻土面积萎缩、季节冻土面积增大以及冻土下界上升等总体退化的趋势.     

青藏高原冻土及水热过程与寒区生态环境的关系

从青藏高原冻土及水热过程出发,利用青藏高原活动层监测数据,讨论了冻土水热过程与植被生长环境的关系,比较了季节冻土区与多年冻土区水热过程的差异及与植被的关系,同时讨论了不同草地生态冻融过程的变化.结果表明,冻土及水热过程与寒区生态环境有着密切的关系,冻土及水热过程不仅控制着地表状态的变化,影响着植被的发育程度,同时二者之间也存在着强烈的相互作用的关系.一旦地表条件被破坏,干扰了冻土水热过程与地表植被生长间的平衡关系,将引起生态环境的退化,出现荒漠化,甚至沙漠化.     

MODIS LST产品青藏高原冻土图的精度验证

利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1：400万青藏高原冻土图、1：300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。     

青藏高原冻融荒漠化的若干问题——以藏西-藏北荒漠化区为例

冻融荒漠化是高海拔地区特有的土地退化过程,依据生态基准面理论将青藏高原冻融荒漠化划分为极重度、重度、中度和轻度4个等级.藏西-藏北区冻融荒漠化面积达44303.73km²,多呈斑块状零星分布和片状分散分布.高原冻土区具有冻融荒漠化形成的环境基质,近40a区域气候持续变暖,人为活动频率与强度加剧,鼠类活动猖獗,使浅层多年冻土的冻融过程加剧,从而形成冻融荒漠化土地.其形成过程主要有多年冻土季节融化层增厚-地下水位下降-地表土壤干燥化、地表覆盖改变或地下融水增加-冻土融冻界面热融-地表沉陷破碎、冻融作用过程和斜坡过程受到强化等.预测未来20~30a冻融荒漠化继续发展,程度加重.防治冻融荒漠化的对策主要是减轻草场压力、恢复草地植被,加强鼠害防治和合理布局开发工程、采用工程与生物措施等.     

Research advances in passive microwave remote sensing of surface freeze-thaw state北大核心CSCD

Soil freeze-thaw cycles have important effects on surface water and energy balance,and then affect vegetation growth,soil water content,carbon cycle and terrestrial ecosystem. Passive microwave plays an important role in monitoring global and regional surface freeze-thaw processes due to its high temporal resolution,abundant data and sensitivity to soil moisture. With the launch of passive microwave sensors at home and abroad,it provides conditions for the study of permafrost interannual variation,seasonal variation,diurnal variation and long time series of near-surface soil freeze-thaw cycle. In recent years,the study of surface freeze-thaw cycle using passive microwave data has gradually increased. Based on previous studies,this paper summarizes the types of passive microwave remote sensing data and the characteristics of the bands contained in them. Expounded the principle of passive microwave monitoring data used for freezing and thawing,focus on passive microwave data in five categories in the study of freezing and thawing monitoring algorithms,including double index algorithm,the decision tree algorithm,freeze-thaw discriminant algorithm,seasonal threshold algorithm and based on the freezing L-band relative factors discriminant algorithm threshold,and analysis of 5 kinds of algorithms are compared;The freeze-thaw products based on different algorithms and passive microwave data were combed. Finally,the problems and future research directions of passive microwave remote sensing in surface freeze-thaw applications are summarized. In the acquisition of passive microwave data,it is found that the passive microwave data is missing due to the physical characteristics of the sensor,the shape and orbit of the earth,and the low resolution of passive microwave data leads to the low precision of freeze-thaw discrimination. For the problem of missing passive microwave data,it is proposed to use the average value of passive microwave data before and after two days to fill the missing brightness temperature data,or establish statistical function to complement the missing data. For the problem of low passive microwave resolution,the current development trend is to scale down based on passive microwave data and combine with multiple data products,such as ground temperature and active microwave data,or perform probability discrimination on surface freezing-thawing state in pixels,so as to better describe surface freeze-thaw state. In terms of the algorithm for discriminating surface freezing-thawing,based on the problem that dual-index algorithm,decision tree algorithm,freezing-thawing discriminant algorithm and seasonal threshold algorithm cannot accurately distinguish snow and frozen soil,this paper proposes to adopt the method of data assimilation or start from the snow radiation and frozen soil dielectric model. Optimization of the algorithm for the snow covered surface can further improve the accuracy of freeze-thaw classification. Based on existing freeze-thaw products,Although SMAP freeze-thaw products continue to be updated,SAMP satellite was launched late,and SAMP freeze-thaw products have a short time series. In the future,the time span of this algorithm for freezing-thawing products can be extended by combining L-band data provided by SMOS satellite. The problems mentioned above and the direction of further research are of great significance for improving the accuracy of freezing and thawing discrimination and improving the understanding of the variation law of freezing and thawing cycles,and also have certain research space. © 2022 Science Press (China).     

地表冻融过程被动微波遥感机理研究进展

地表冻融过程及参数特征是陆表过程、气候模式、全球变化等研究的重要方面。被动微波遥感由于具有对土壤水分敏感、高时间分辨率等特点,非常适合用于地表冻融过程的监测和相关参数的反演。在分析地表冻融过程被动微波遥感机理研究发展现状的基础上,面向全球范围内大尺度陆表冻融过程微波遥感算法发展的需求,针对由土壤、积雪和植被组合的复杂地...     

Satellite remote sensing applications for surface soil moisture monitoring: A review

Surface soil moisture is one of the crucial variables in hydrological processes, which influences the exchange of water and energy fluxes at the land surface/atmosphere interface. Accurate estimate of the spatial and temporal variations of soil moisture is critical for numerous environmental studies. Recent technological advances in satellite remote sensing have shown that soil moisture can be measured by a variety of remote sensing techniques, each with its own strengths and weaknesses. This paper presents a comprehensive review of the progress in remote sensing of soil moisture, with focus on technique approaches for soil moisture estimation from optical, thermal, passive microwave, and active microwave measurements. The physical principles and the status of current retrieval methods are summarized. Limitations existing in current soil moisture estimation algorithms and key issues that have to be addressed in the near future are also discussed.     

Moisture–temperature changes and freeze–thaw hazards on a canal in seasonally frozen regions

Freeze–thaw action is a complex moisture–heat-mechanics interaction process, which has caused prevailing and severe damages to canals in seasonally frozen regions. Up to now, the detailed frost damage mechanism has not been well disclosed. To explore the freeze–thaw damage mechanism of the canal in cold regions, a numerical moisture–heat-mechanics model is established and corresponding computer program is written. Then, a representative canal in the northeast of China is taken as an example to simulate the freeze–thaw damage process. Meanwhile, the robustness of the numerical model and program is tested by some in situ data. Lastly, the numerical results show that there are dramatic water migration and redistribution in the seasonal freeze–thaw variation layer, causing repetitive frost heave and thaw settlement, and tension–compression stresses. Therefore, the strengths of soil are reduced after several freeze–thaw cycles. Further, the heavy denudation damage and downslope movement of the canal slope would be quite likely triggered in seasonally frozen regions. These zones should be monitored closely to ensure safe operation. As a preliminary study, the numerical model and results in this paper may be a reference for design, maintenance, and research on other canals in seasonally frozen regions.     

祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究

季节冻土的时空变化对地—气水热交换、地表能量平衡、地表水文过程、生态系统及碳循环等有着非常重要的影响.利用黑河流域11个气象站40多年的气温数据和5 cm深度处的土壤温度数据,建立了月平均气温与土壤冻结天数之间的关系.同时应用月平均气温与冻结天数的相关关系和5 km网格化月平均气温及30 m分辨率的DEM数据,编制了黑河流域逐月季节冻土分布图,并按其空间分布特征,将逐月地表冻融状态划分为:完全冻结、不完全冻结和不冻结3种.系统研究了黑河流域2000-2009年逐月季节冻土分布及冻结概率的时空变化特征.在季节分配上,黑河流域完全冻结面积最大值出现在1月;不完全冻结面积最大值在11月;而不冻结面积最大值在6月和7月.在年际变化上,完全冻结状态的离差值在冷季变化大,暖季变化小;不完全冻结状态在一年的回暖期和降温初期,年际变化较大;不冻结状态分别在4月和10月变化较大.冻结概率在1月达到最大值,6月和7月降低到最小值.在空间分布上,黑河流域季节冻土的逐月分布与变化和冻结概率主要受海拔高度控制,纬度的影响次之.     

遥感技术在陆面过程研究中的应用进展

探讨了当前陆面过程 (LSP)研究的特点 ,指出遥感在陆面过程研究中的应用以及陆面过程国际合作实验是突出的特点 ,进而对遥感技术的陆面参数获取、地表能量通量的计算以及与 LSP模式的结合研究及进展进行了综述。根据不同特征的地表参数选择光学遥感或微波遥感已成共识 ,而综合利用不同遥感数据获取同一种地表参数也已成为研究热点 ,当前及今后发射的携载多种遥感仪器的众多遥感卫星为此项研究提供了条件 ;遥感与 LSP模式的结合研究是遥感在陆面过程研究中深入应用的一个方面 ,国际陆面过程合作实验是这项研究的重要保证。     

月壤厚度的研究方法与进展

月壤厚度的研究对未来月球探测、登月与月球资源开发均具有十分重要的意义。它是恢复月球起源和演化历史的重要参数,也是估算月球3He资源量的必要前提。本文将月壤厚度的研究方法归纳为直接和间接两类,直接方法主要是利用月震数据对月壤厚度进行推算,间接方法包括基于撞击坑形态、分布以及地基雷达遥感数据估算月壤厚度两种。随着定量微波遥感的发展,结合我国嫦娥探月工程的实施,利用高分辨率被动微波遥感亮温反演月壤厚度为月壤厚度的研究指出一个新的方向。     

被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高，在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中，大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地，而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展，对现存的雪水当量（SWE）估算算法（和模型）的适用性进行讨论。然后，详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算，阐明了利用SSM／I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性，并指出了其复杂性产生的原因，提出了解决问题的方法，为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。