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《利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第19卷 第5期遥 感 技 术 与 应 用Vol.19No.52004年10月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONOct.2004利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价车 涛,李 新(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000)摘要:考虑到我国西部地区使用SSMöI全球算法将高估积雪深度,故以东经105°为界将我国分为东部和西部。在西部地区采用修正后的雪深算法,东部地区沿用全球算法。对散射系数较高,容易和积雪相混淆的降雨、寒漠和冻土地表类型,
2、通过积雪分类树进行剔除,进而发展了一套适用于全国积雪深度的业务化反演方案。最后利用MODIS积雪产品对冬季90天的结果进行了精度评价,总体精度平均达到8614%,最高精度达到9515%,Kappa系数均值为6515%,最大值达到8612%。关 键 词:积雪深度;被动微波;遥感;SSMöI;精度评价中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:100420323(2004)0520301206(以东经105°为界)。由于我国东部地区积雪深度与1 引 言亮温梯度的关系尚未有报导,因此沿用Chang的全雪
3、粒的微波辐射散射受到雪的厚度、密度、雪湿球积雪深度算式估算积雪储量。利用地面台站的数度和雪粒大小的影响,其散射重新分配了向上辐射据验证被动微波遥感反演的结果存在地面台站少、部分的能量,提供了微波监测积雪深度的物理基分布不均匀等问题,采用可见光积雪遥感数据进行〔1,2〕础。从Nimbus27发射以来,利用被动微波遥感数逐像元验证不失为一个相对有效的方法。我们选择据反演积雪深度的结果逐渐被推广,而Chang的“亮了MODIS积雪产品,对反演结果进行了验证。〔3〕〔4〕温梯度”算法最有代表性。随后Foster等
4、人对该2 数据源介绍算法进行了修正,认为亮温梯度算子与积雪深度之间的线性关系在不同的地区有不同的表达式。211 被动微波SSMöI数据〔5〕Tait也利用SSMöI亮度温度数据对此进行了地形微波成像专用传感器SSMöI是搭载于美国国差异的探讨。我国学者也利用SMMR和SSMöI进行防卫星计划(DMSP)系列卫星的被动微波成像仪。〔6,7〕过区域积雪深度的研究,如曹梅盛、李培基在我SSMöI仪器有7个观测通道,频率分别为19135、国西部地区利用可见光积雪数据(OLS)与SMMR221235、3710和85
5、15GHz,相当于波长分别为1515、〔8〕反演的积雪深度数据进行了订正;柏延臣等利用1315、811和315mm;除了221235GHz位于水汽吸青藏高原地区地面实测积雪深度对SSMöI的反演收区、只在垂直极化方向观测外,其余3个频率均位〔9〕结果进行了评价;车涛等利用青藏高原和周边地于大气窗区、在水平和垂直两个极化方向进行观测。区的观测雪深资料回归分析了SSMöI的亮温梯度表1给出了SSMöI各观测通道所在的频率、极化方〔10〕与雪深的关系。在业务化应用方面,高峰等人也式和空间分辨率。为了叙述方便,把
6、这7个通道分别已经初步应用SSMöI数据监测西藏和青海两省冬记为19V,19H,22V,37V,37H,85V和85H。季积雪,结果与可见光产品比较吻合。212 可见光遥感MODIS积雪产品为了获得全国范围内的积雪储量信息,本文利利用MODIS数据获取积雪范围的算法主要采用车涛的修正算式计算我国西部地区的积雪深度用了雪盖指数法和相应的辅助算法(如去云,水体识收稿日期:2004203226;修订日期:2004208205基金项目:国家自然科学基金项目(90202014和49971060)资助。作者简介:车涛
7、(1976-),男,陕西周至县人,博士生,主要从事冰冻圈遥感研究工作。©1995-2006TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved. 遥 感 技 术 与 应 用 第30219卷〔11〕别)。MODIS的雪盖产品最大的优点是时间分辨参数见表2。率很高,每天可以获取积雪覆盖信息。最终的为了获得逐日的积雪数据与SSMöI比较,同时MODIS雪盖产品一共有6个处理级别,各级别产品表1SSMöI各观
8、测通道的频率、波长、极化方向和有效(3dB)空间分辨率沿轨道方向地表横跨轨道方向地表重采样后空间频率(GHz)波长(mm)极化方向1分辨率(km)分辨率(km)分辨率(km)191351515H694325191351515V6943252212351310V50402537108110H37282537108110V37292585153150H1513121585153150V15131215 注1:H为水平极化
