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MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

发布时间：2016-10-16 14:27

本文关键词：MODIS雪深反演数学模型验证及分析，，由笔耕文化传播整理发布。

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用MODIS来反演雪深,虽然现在还不成熟,但是希望本文对您有用。

第36卷第1期2011年1月武汉大学学报信息科学版

GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityVol.36No.1Jan.2011

文章编号:1671-8860(2011)01-0113-04文献标志码:A

MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

刘海1 陈晓玲1,2 宋珍1 殷守敬1

(1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)(2 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌市紫阳大道99号,330027)

摘要:在综合分析已有研究成果的基础上,选择MODIS遥感影像,借助灰色系统理论,结合观测站实测雪深数据,选择雪深反演特征参数,构建反演模型,并定义多元回归模型的综合评价系数,进而从构建的多个回归模型中,选择出雪深反演最优模型。关键词:雪深;遥感反演;特征参数选择;MODIS中图法分类号:P237.3

积雪是全球水资源与能量循环的基本元素,雪深是积雪监测中最主要的参数之一,也是积雪能否成灾的一个关键指标。传统的雪深分析方法是通过监测站点采样、分析,数据的获取难度大,且只能获得在时空上离散的少量点状数据[3]。在时空分布上均不连续的监测站点数据,难以满足对大范围的雪深监测的需求。卫星遥感具有大尺度周期性快速同步获取雪深信息的特点,可以克服传统方法的不足,从而作为一种大面积雪深监测的快捷手段,在雪深监测中的应用越来越多。被动微波遥感数据以其穿透云层、获取雪被下地表信息的优势,使之成为早期遥感雪深反演的主要数据源,并由此提出了各种雪深反演算法。

MODIS数据以其高时间分辨率、高光谱分辨率以及中低空间分辨率的优点,已经广泛用于雪深反演研究

[7-8]

[6]

[4]

[1-2]

MODIS数据(其中1月16日数据缺失)和7个观测站实测雪深。以1月13日~20日7d的数据建立雪深反演模型,以1月21日~23日的数据

作验证。

图1 2002年1月23日天山MODIS第1、4、3波

段合成影像与监测站点

Fig.1 MODISCompositeImage(band1、4、3)andIn-situSitesofTianshaninJanuary23,2002

。

1 研究区域与数据

2 研究方法

天山地区冬季冷且有大范围的降雪,年平均积雪天数达到120d左右,在当年11月到次年5

月,雪灾经常发生。雪灾导致了人和动物的伤亡,并且破坏交通与电力设施。本研究选择天山北坡(43~45 N,85~88 E)作为研究区域(图1)。研究数据包括2002年1月13日~23日10d的

收稿日期:2010-10-18。

项目来源:国家973计划资助项目(2009CB723905);国家自然科学基金资助项目(40721001);国家863计划资助项目

MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

。

2.1 雪深特征参数选取

积雪深度同可见光波段与近红外波段的反射率之间有着较好的相关性。MODIS影像1~7波

段为可见光波段和近红外波段,且对陆地与云敏感,故选择其为反演特征波段。波段之间的运算,

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