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.     

基于HJ-1B数据的雪盖提取方法研究——以军塘湖流域为例

 HJ-1A、1B卫星具有较高的时间和空间分辨率,适合小流域尺度的积雪动态监测研究。本文基于HJ-1B数据,选取军塘湖流域,针对同时具有HJ-1B/CCD、IRS数据和只有HJ-1B/CCD数据两种情况展开雪盖提取方法研究。对于第一种情况,因研究区南端有大面积森林覆盖,会影响雪像元识别,选用[WTBX]NDSI[WTBZ]和[WTBX][STBX]S3[WTBZ][STBZ]两种雪盖指数,并利用[WTBX]NDVI[WTBZ]或TM影像反演的林区辅助判识积雪。结果表明:当有植被信息辅助分类时,两种雪盖指数均能较好提取出森林覆盖区的积雪,且提取结果基本一致,精度较高。对于第二种情况,因无法计算雪盖指数,采用光谱与纹理信息结合的SVM法提取雪盖,提取的面积和精度与上述方法相比略低,但很接近,说明在缺少[WTBX]IRS[WTBZ]数据的情况下,仅利用CCD仍可提取出较为准确的雪盖,满足实际应用需求。     

高斯混合模型自动阈值法遥感冰川信息提取

利用阈值法进行遥感地物提取效率高、准确率高,但是在阈值的选取方面,传统的手动选取阈值,自动化低,需反复试操作,且易受主观因素影响。文中通过期望最大算法对局部冰川区域归一化雪覆盖指数建立高斯混合模型,去除区域内的混合像元类,再利用高斯混合模型模拟纯净化后的冰川类、非冰川类的NDSI分布情况,根据改进后的高斯混合模型分布情况,自动计算出区域内的冰川提取阈值。本文对不同海拔的3个区域进行算法实验,然后将新疆哈密的哈尔里克山冰川提取边界与冰川编目数据进行对比验证。研究结果表明,该方法自动计算的冰川提取阈值结果可靠、精度高,在差异较大区域仍较稳定,有一定的应用价值。