基于AMSR-E的北疆地区积雪深度反演

利用北疆地区2007/2008-2009/2010年度积雪季(12月至次年2月)的AMSR-E降轨19 GHz与37 GHz波段的水平极化亮温数据, 结合北疆地区45个气象台站的实测雪深数据, 建立了北疆地区基于AMSR-E亮度温度数据的雪深反演模型, 并对模型的精度进行评价. 结果显示: 雪深在3~10 cm时, 模型反演的雪深值负向平均误差为-5.1 cm, RMSE值为6.1 cm; 雪深在11~30 cm时, 模型反演雪深值的平均误差仅为2.6 cm, RMSE、 正向平均误差、 绝对平均误差均较小; 雪深大于30 cm时, 模型反演的各项误差较大. 用合成方法反演北疆地区2006/2007-2010/2011年度5个积雪季的平均雪深分布和最大雪深分布, 结果显示北疆地区积雪主要分布于北部阿尔泰山和南部天山一带, 其中阿勒泰地区所占比重最大, 中部的准噶尔盆地腹地、 克拉玛依地区雪层较浅.     

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%.     

积雪被动微波遥感研究进展

积雪是冰冻圈中最活跃的要素之一,被动微波遥感具有高时间分辨率且能够迅速覆盖全球,在积雪时空变化监测中作用突出.总结分析了积雪被动微波遥感的主要模型,并对其方法、特点和适用性进行了较详细评述,重点介绍了NASA算法在雪深和雪水当量反演中的应用、反演结果的不确定性以及对它的改进.讨论新兴的积雪数据同化方法,介绍了同化被动微波观测以改进雪深和雪水当量反演精度的研究案例.评述了我国积雪被动微波遥感的进展,并且对未来可能的研究方向做出展望.     

合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）及其对城市遥感的意义

该文详细论述与分析了合成孔径雷达干涉测量（InSAR)的干涉几何特征及InSAR影像之间的相关性特征，着重阐述并分析了影响其地学监测方面的数据质量等相干技术问题，就InSAR开展上海城市地面沉降研究提出了基本思路，对InSAR城市遥感应用的潜在意义进行了分析和讨论。     

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。     

青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战

积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。     

基于被动微波遥感反演雪深的时间序列分析我国积雪时空变化特征

利用1978-2005年逐日中国积雪深度数据集,分析了我国积雪空间分布特征和季节时空分布特征,并运用趋势线分析方法和均方根差模拟了积雪深度和积雪日数的变化趋势及异常空间变化特征.结果表明:青藏高原东南、青藏高原西部和南部、新疆北部和东北山区为我国积雪空间分布四大高值区.近28 a来,积雪深度和积雪日数呈增加趋势,20世纪80年代青藏高原明显增加和明显减少趋势并存,90年代整体明显增加,2000-2005年整体基本不变.青藏高原中东部、新疆北部以及东北山区为积雪深度异常变化敏感区,而青藏高原西部则为积雪日数异常变化敏感区.     

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。     

基于NDSI-NDVI特征空间的积雪面积反演研究

积雪是新疆高海拔地区大多数河流的重要补给来源之一, 不仅是春汛期间融雪性洪水灾害和冰冻灾害的直接原因, 在水资源管理、 灾害防治和融雪模拟预报中也扮演着重要角色. 针对目前积雪信息提取方法的优势与不足, 结合二维特征空间理论, 构建积雪信息反演模型, 并与支持向量机提取积雪信息进行精度对比分析. 结果表明: 相比其他积雪信息提取方法, 利用归一化积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)建立二维特征空间, 且在特征空间基础之上构建的NN模型, 反演新疆北部积雪信息精度较高, 相关系数达0.837, 提取精度优于支持向量机(SVM)方法, 对当地防洪灾害模拟预测、 生态环境保护、 社会经济发展等方面具有一定参考意义.     

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.     

青藏高原积雪被动微波遥感资料与台站观测资料的对比分析

积雪资料的可靠程度在反映积雪变化、预估后期气候变化时非常重要, 利用青藏高原74个气象台站资料与被动微波遥感资料进行对比分析. 结果表明: 两种积雪资料在高原南部边缘、高原东部唐古拉山与念青唐古拉山东部均表现为高值区, 在柴达木盆地、高原腹地及沿雅鲁藏布江一线表现为一致的少雪区,在青海南部和藏东南地区差异较大.遥感资料的积雪深度和积雪日数变化敏感区与台站观测资料存在差异.在积雪的显著季节性特征及气候尺度上的年际变化特征方面, 遥感资料与台站资料具有很好的一致性, 但遥感资料在刻画积雪季节内波动特征方面欠佳, 且年平均积雪深度和积雪日数遥感数据偏大.对AMSR-E逐日积雪资料进行评价发现, 高原腹地总精度大于高原边缘地区, 海拔3 000 m以下的反演精度较高, 雪深在9~10 cm时的反演精度较高.     

中国西部积雪日数类型划分及与卫星遥感结果的比较

根据中国105°E以西地区232个地面气象台站1951-2004年积雪日数观测资料和1980-2004年SMMR、SSM/I逐日雪深资料,划分中国西部积雪类型并分析其年代际变化,并对两种资料的结果进行了比较.结果表明:北疆、天山和青藏高原东部地区年平均积雪日数大于60 d,为稳定积雪区;南疆盆地中心、四川盆地和云南省南...     

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.     

基于多源数据的西藏地区积雪变化趋势分析

利用1980—2009年气象台站的观测数据、 北半球NOAA周积雪产品和2001—2010年500 m分辨率的EOS/MODIS积雪产品等多源资料, 从不同角度对近30 a来西藏区域积雪变化趋势进行了分析. 结果表明: 不同资料分析均显示, 近30 a来西藏地区积雪不断减少, 尤其以近些年较为明显. 近30 a积雪日数、 最大积雪深度总体上呈现下降趋势, 尤其是进入21世纪以来, 下降趋势非常明显. 从秋冬春季节的积雪变化趋势来看, 冬、 春两季的积雪在减少, 而秋季在增多, 这些变化趋势都与各季节的气温和降水密切相关. NOAA资料显示, 近30 a来西藏地区的积雪覆盖面积正在逐步减少; 季节变化略有不同, 春、 秋两季略呈上升趋势, 冬、 夏两季在减少, 且夏季减少趋势较明显. MODIS资料分析表明, 近10 a来西藏地区的积雪总体呈下降趋势, 尤其是2007年下半年开始下降明显. 秋季的积雪在增加, 冬、 春、 夏三季的积雪趋于减少, 且春季的下降趋势最明显, 其次为冬季, 夏季的减少幅度最小. 不同海拔的积雪都有减少趋势, 最明显的是海拔4 000~5 000 m的积雪, 其次是海拔5 000~6 000 m段. 按地理区域分析, 近10 a来西藏东、 西、 中3个区域的积雪都呈减少趋势, 其中西部的下降趋势最明显, 其次为中部, 东部相对较稳定.     

1993—2002年中国积雪水资源时空分布与变化特征

利用1993—2002年SSM/I被动微波逐日积雪深度反演结果,研究了我国积雪水资源的分布与变化.结果表明:积雪储量近10a来没有明显的减少或增加趋势,但是存在年际间的波动;我国冬季积雪储量主要分布在东北、北疆、青藏高原东部和其边缘地区,以及华北地区;东北、北疆和青藏高原地区为我国的稳定积雪地区;青藏高原地区积雪储量小于东北地区,但年积雪日数大于东北地区.近10a最大积雪水资源量平均约为102.79km³,其中最大年份为1999/2000年度,约为131.34km³.     

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。