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MODIS亚洲高山区积雪面积比例制图
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作者 高伟强 郝晓华 +4 位作者 和栋材 孙兴亮 李弘毅 任鸿瑞 赵琴 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2223-2239,共17页
积雪面积比例FSC(Fractional Snow Cover)能在亚像元尺度上定量描述积雪的覆盖程度,相比二值积雪更适合反映复杂山区积雪的分布情况,是山区融雪径流模拟,气候变化预测的重要输入参数。本研究在亚洲高山区HMA(High Mountain Asia)基于分... 积雪面积比例FSC(Fractional Snow Cover)能在亚像元尺度上定量描述积雪的覆盖程度,相比二值积雪更适合反映复杂山区积雪的分布情况,是山区融雪径流模拟,气候变化预测的重要输入参数。本研究在亚洲高山区HMA(High Mountain Asia)基于分地类特征选择的多元自适应回归样条MARS(Multivariate Adaptive Regression Splines)模型LC-MARS发展了MODIS FSC反演算法,并制备了亚洲高山区FSC产品。以Landsat 8提取的FSC为参考真值验证LC-MARS模型反演FSC精度,对比相同训练样本下LC-MARS模型与线性回归模型反演FSC精度,比较LC-MARS模型制备的FSC与MOD10A1、SnowCCI在亚洲高山区的精度表现。结果表明:(1) LC-MARS模型反演的FSC总Accuracy、Recall分别为93.4%、97.1%,总体RMSE为0.148,MAE为0.093,总体精度较高。(2)相同训练样本下LC-MARS模型在林区、植被和裸地反演FSC精度均高于线性回归模型,表明LC-MARS模型更适用于山林区FSC反演。(3) MOD10A1总体RMSE为0.178,MAE为0.096;SnowCCI总体RMSE为0.247,MAE为0.131,LC-MARS制备的FSC精度均高于MOD10A1、SnowCCI,表明由LC-MARS反演的FSC具有一定的应用价值。总体而言,LC-MARS模型可以拟合高维非线性关系,显著提高山林区FSC的反演精度且模型运算效率高,适用于制备大尺度长时间序列的FSC产品。本研究基于LC-MARS模型制备了2000年—2021年亚洲高山区逐日MODIS FSC产品,为亚洲高山区气候变化、水文水资源研究提供重要的数据支撑。 展开更多
关键词 遥感 亚洲高山区 积雪面积比例 MODIS MARS 地形校正
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