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光学积雪遥感研究进展 被引量：19
1
作者 黄晓东 郝晓华 +2 位作者 杨永顺 王玮 梁天刚 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期35-43,共9页
积雪在全球水文和气候变化中扮演着十分重要的角色。利用遥感技术进行积雪监测已有40多年的研究历史,在雪盖制图、雪深反演、冰雪反照率等方面发展了一系列的算法及产品。其中,光学遥感以其高时空分辨率的特点在积雪监测中得到了非常广... 积雪在全球水文和气候变化中扮演着十分重要的角色。利用遥感技术进行积雪监测已有40多年的研究历史,在雪盖制图、雪深反演、冰雪反照率等方面发展了一系列的算法及产品。其中,光学遥感以其高时空分辨率的特点在积雪监测中得到了非常广泛的应用。随着对地观测系统(Earth Observation System,EOS)的发展,以及国产环境卫星的陆续升空,越来越多的遥感数据被应用于积雪监测,遥感技术势必在积雪监测领域发挥更加重要的作用,为模拟地球辐射平衡、地表水文研究、全球变化等提供丰富的数据资料。 展开更多
关键词 光学遥感 积雪制图 研究进展
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基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法研究 被引量：17
2
作者 何咏琪 黄晓东 +3 位作者 方金 王玮 郝晓华 梁天刚 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2013年第1期65-73,共9页
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... 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Khat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. 展开更多
关键词 HJ-1B NDSI 积雪制图 达日县
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MODIS在青藏高原大范围积雪制图中的应用及存在的问题 被引量：11
3
作者 曹云刚 杨秀春 +1 位作者 徐斌 朱晓华 《科技导报》 CAS CSCD 2007年第21期51-54,共4页
积雪是地球表面重要的组成部分之一,精确监测积雪覆盖及其动态变化是地球科学的一个重要研究方向。本文以我国主要积雪区之一的青藏高原作为研究区域,研究了MODIS数据在青藏高原大范围积雪制图中的应用。使用基于NDSI阈值法的积雪像元... 积雪是地球表面重要的组成部分之一,精确监测积雪覆盖及其动态变化是地球科学的一个重要研究方向。本文以我国主要积雪区之一的青藏高原作为研究区域,研究了MODIS数据在青藏高原大范围积雪制图中的应用。使用基于NDSI阈值法的积雪像元识别方法,对2002-2003年度青藏高原的积雪状况进行了监测。对监测结果的分析表明,虽然这种算法目前还存在一些不足,但对青藏高原大区域的积雪监测仍是一种极为有效的方法。 展开更多
关键词 青藏高原 积雪制图 光学遥感 中分辨率成像光谱仪(MODIS) 归一化差分积雪指数(NDSI)
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NDSI与NDFSI结合的山区林地积雪制图方法 被引量：7
4
作者 王晓艳 王建 +1 位作者 李弘毅 郝晓华 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期310-317,共8页
积雪是冰冻圈的重要组成部分,因其在可见光波段的高反射率、低导热率的特性以及大面积的覆盖,成为全球辐射平衡的重要决定因子。在中纬度的干旱和半干旱山区,季节性的冰雪融水是春季河川径流的主要补给水源,山区积雪分布的变化对融雪期... 积雪是冰冻圈的重要组成部分,因其在可见光波段的高反射率、低导热率的特性以及大面积的覆盖,成为全球辐射平衡的重要决定因子。在中纬度的干旱和半干旱山区,季节性的冰雪融水是春季河川径流的主要补给水源,山区积雪分布的变化对融雪期河流径流量的波动具有重要影响。当前的积雪产品在下垫面为山区林地时会低估积雪面积,从而影响了山区水文过程模拟的精度。本文基于Landsat OLI影像,采用归一化差值积雪指数NDSI和归一化差值林地积雪指数NDFSI相结合的方法,对春季融雪期的阿尔泰山区泰加林地进行积雪识别,并采用海拔高度、温度、以及对应的高分数据对提取结果进行了定量分析。结果表明,采用NDSI进行积雪识别时,山区林地的积雪会被大量漏分;对林地像元采用NDFSI阈值法可以区分林地中是否有积雪分布。NDSI和NDFSI相结合的积雪识别方法操作简单,不需要提供森林分布图等辅助数据,可以有效提高山区林地复杂环境下积雪制图的精度。 展开更多
关键词 遥感 积雪制图 山区森林 NDSI NDFSI
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祁连冰沟流域浅雪层光谱特征分析与遥感算法反演 被引量：4
5
作者 梁慧 黄晓东 +3 位作者 王云龙 高金龙 马晓芳 梁天刚 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1353-1364,共12页
祁连山冰沟流域地形复杂,积雪深度较浅且破碎化严重,针对MODIS标准积雪面积比例产品在该地区监测精度较差的问题,本研究基于冰沟流域浅雪光谱特征分析及结合野外实测经验,探索浅雪的光谱特征对MODIS浅雪面积比例提取精度的影响;然后通... 祁连山冰沟流域地形复杂,积雪深度较浅且破碎化严重,针对MODIS标准积雪面积比例产品在该地区监测精度较差的问题,本研究基于冰沟流域浅雪光谱特征分析及结合野外实测经验,探索浅雪的光谱特征对MODIS浅雪面积比例提取精度的影响;然后通过线性回归法、线性混合像元分解法及BP神经网络模型3种方法分别构建了针对研究区的MODIS积雪制图算法,并利用同时相的Landsat 8OLI二值积雪数据作为真值对上述3种制图方法进行精度验证。结果表明,1)浅雪的光谱反射率对基于NDSI阈值法的MODIS浅雪提取精度几乎没影响,MODIS提取浅雪精度差的主要原因为该地区复杂的地形而导致的积雪分布破碎化,即混合像元的大量存在;2)利用BP神经网络模型反演积雪面积比例的最佳输入参数组合为(ρ_1~ρ_7)+NDSI+DEM;3)线性混合像元分解模型在该研究区的积雪面积比例提取精度较低,BP神经网络模型精度最好;4)在地形复杂区域,多因素模型(BP神经网络模型)相对于单因素模型(一元线性回归模型)具有较好的积雪面积比例提取精度和稳定性,可以为研究区MODIS积雪面积比例的反演提供一种理想的方法。 展开更多
关键词 光谱反射率 积雪面积比例 MODIS LANDSAT 8 OLI 积雪制图 线性回归 BP神经网络
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CIVCO地形校正模型对青藏高原地区积雪判别的有效性检验 被引量：3
6
作者 陈梦蝶 黄晓东 +1 位作者 王玮 梁天刚 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期209-218,共10页
积雪是地表覆盖的重要组成部分和最活跃的自然要素之一,也是影响气候变化的重要因子。青藏高原作为我国稳定的季节性积雪分布区之一,准确估计其积雪覆盖面积具有重要的水文、气候和经济意义。本研究以青藏高原为研究区,针对MODIS(Modera... 积雪是地表覆盖的重要组成部分和最活跃的自然要素之一,也是影响气候变化的重要因子。青藏高原作为我国稳定的季节性积雪分布区之一,准确估计其积雪覆盖面积具有重要的水文、气候和经济意义。本研究以青藏高原为研究区,针对MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectyroradiometer)积雪产品中因受山体阴影处遮蔽而存在低估积雪覆盖面积的现象,以Landsat5-TM数据作为"真值"参考影像,利用MODIS标准积雪产品MOD10A1和地表反射率产品MOD09GA,结合CIVCO地形校正模型,通过改进MODIS积雪产品的积雪提取算法,获取具有较高积雪识别率的山区积雪图像。结果表明,CIVCO模型校正后提取的积雪图,总体分类精度为86.46%,积雪分类精度为73.66%,Kappa系数为0.61,优于MODIS标准积雪产品MOD10A1,可见,通过CIVCO地形校正模型的算法改进不仅有效地提高了山体阴影处的积雪识别精度,同时降低了由于漏测所引起的误差。因此,改进后的山区积雪图像提取算法更适合我国青藏高原地区的积雪识别,对青藏高原的积雪监测研究具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 MOD09GA CIVCO模型 地形校正 积雪制图
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分层变端元混合像元分解的新疆北部积雪分量制图研究 被引量：1
7
作者 刘艳 杨耘 李杨 《草业学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期300-310,共11页
新疆北部冬季常多云天气,受地形和植被等因素影响,积雪分布不均,这导致了积雪分量遥感制图精度不高的难题。针对这一问题,本文利用MODIS影像,提出了分层变端元混合像元分解的积雪定量反演方法。该方法首先建立研究区影像和参考端元库,... 新疆北部冬季常多云天气,受地形和植被等因素影响,积雪分布不均,这导致了积雪分量遥感制图精度不高的难题。针对这一问题,本文利用MODIS影像,提出了分层变端元混合像元分解的积雪定量反演方法。该方法首先建立研究区影像和参考端元库,再对区域影像地类进行从粗到细的逐级划分,对每级包含的地类进行2端元或3端元混合像元分解。通过对上一级解混后与积雪相关的子类再实施上述变端元混合像元分解方法,得到下一级更细的地类划分。综合各级地类解混结果实现了高精度积雪分量制图。以HJ CCD影像分类数据、植被分布数据和实测数据为数据源,验证了变端元解混时模型包含端元数较少时(如2端元或3端元)研究区域积雪分类精度最高,为87%。反之,包含端元数越多,分类精度会降低。 展开更多
关键词 分层变端元混合像元分解 积雪分量制图 新疆北部 MODIS
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