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MODIS雪深反演数学模型验证及分析_傅华 (1)55

发布时间：2016-10-16 14:28

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。

MODIS雪深反演数学模型验证及分析_傅华 (1)55

文档类型：doc | 上传于：2015-07-20 09:46:24

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MODIS雪深反演数学模型验证及分析_傅华 (1)55

DO I : 10 . 13826 / j. cnki . cn65 1103 / x. 2007 . 06 . 025

第 30 卷　第 6 期 V o l . 30　N o . 6 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2007 年 11 月 A R I D 　L A N D 　G E O G R A P HY N o v . 　 2007

干旱区地理

①

M O D I S 雪深反演数学模型验证及分析

傅　华 , 　李三妹 , 　黄　镇 , 　沙依然 , 　李　聪 , 　纪　良

1 2 1 1 1 1

( 1　新疆环境气象业务中心 , 新疆　乌鲁木齐　 830002; 　 2　国家卫星气象中心 , 北京　 100081)

摘　要: 　在 M O D I S 卫星遥感积雪监测的基础上 , 利用雪深反演数学模型、积雪指数 N D S I 和多光谱阈值等相结合的方法 , 对 2004 年以来新疆北疆地区的积雪分布状况进行了反演和计算 , 并利用 2004年 11月～ 2005 年 3月冬季北疆地区气象台站雪深数据和 2004 年 12 月～ 2006 年 1月加密野外实测雪深数据 , 对反演雪深数据进行了验证及分析 , 北疆各地除塔城地区反演精度为 83. 2%以外 , 其它地区反演精度达 85. 2%以上 , 平均反演精度达 86. 2 %; 野外实测数据验证反演精度达 92 % 以上。

关键词: 　MO D I S 　数学模型　雪深反演　验证中图分类号 : 　T P 79　　　文献标识码 :A 　　　文章编号 : 1000 -6060( 2007) 06 -0907 -08( 907 ～ 914)

　　西北干旱区为我国地表水资源最为匮乏的地区。在极其有限的地表水资源中 , 季节性积雪是其中一个重要的组成部分 , 而新疆积雪水资源占全国总量的三分之一

〔1〕

土地覆盖类型数据作为积雪遥感监测的重要因子 , 实现了新疆积雪面积、覆盖率、深度、雪水当量等数据的实时获取 , 为提高新疆积雪监测能力和决策服务能力 , 打下了坚实的基础。

, 是积雪集中分布的地区。新疆

冬季积雪时间长 , 雪量丰沛。新疆农牧业生产与季节性积雪有着十分密切的关系 , 土壤墒情和春季灌溉都高度依赖于积雪融水。因此积雪研究在新疆显得尤其重要。在新疆积雪监测研究中 , 用气象站点的观测资料研究积雪分布、雪深及雪密度等 , 常常由于气象监测站点稀少 , 站点分布不均匀 ( 大部分位于城镇附近) , 难以真实地反映新疆地区积雪覆盖变化和尤其是气候条件恶劣的山区和牧区覆盖状况。卫星资料能够较客观地反映大范围积雪覆盖的变化状况 , 是分析大范围积雪和雪情信息的唯一有效手段。为了充分利用美国地球观测卫星监测积雪的覆盖变化 , 我们从 M O D I S 卫星资料云和雪的光谱特征入手 , 开展了多通道、多光谱云雪判识方法的研究 , 并且通过遥感数据标准化和云、雪、地表、水体等的自动判识分类 , 结合 2002 2003 年冬季地面积雪实测数据 , 建立了雪深反演数学模型。同时 , 还考虑了多种复杂下垫面条件 , 包括地表粗糙度、海拔高度以及

①收稿日期 :2006 -09 18; 　修订日期 :2007 02 -24

1　M O D I S 积雪深度反演方法

1. 1　积雪深度反演原理根据科学家们的研究 , 积雪深度与可见光波段的反射率之间有着较好的相关性

〔 2〕

。积雪深度与

反照率的关系是当积雪深度小于 20 c m时 , 雪面的反照率随着积雪深度的增加而增加 , 二者之间有着较好的线性关系 , 当积雪深度大于 20 c m 时 , 雪面的反照率随深度增加缓慢 , 当积雪达到一定深度时 , 雪面的反照率趋于饱和。在短红外波段 , 积雪深度的变化对雪面在该波段的反射率影响不如可见光波段明显 , 但同样也有一定的反应 , 这种情况对于深度在 20 c m 以内的雪面较为明显。因此 , 考虑到积雪深度与可见光波段和短红外波段反射率二者之间都存在复杂关系 , 综合这两种反射率的归一化积雪指数 N D S I , 该积雪指数能较好的反映出积雪深度的变化特征 ( 图 1) 。其中 N D S I

基金项目 : 中国气象局推广资助项目 “ M O D I S 雪深反演数学模型与应用 ”和中国沙漠气象研究基金项目 “暖湿化背景下新疆季节性积雪的影响研究 ”资助作者简介 : 傅华 ( 1957 ) , 女 , 高级工程师 , 主要从事卫星遥感技术应用与生态环境监测研究

　　　　　　　　　　　　　　　　　干　旱　区　地　理　　　　　　　　　　　　　　　30 卷定义为 : 　N D S I= ( R R /( R 可见光波段短红外波段 ) 可见光波段 + R 　, 短红外波段 ) ( 1) 合于平原地区的积雪深度计算公式 , 对于山区则会带来较大的误差 , 因此在反演积雪深度时 , 还必须考虑地表的粗糙度差异对于积雪深度的影响。 1975 年 O 'B r i e n 和 M u n i s 等人实验发现 , 雪面反射率还随积雪性质不同而不同

〔 3〕

R O D I S 通道可见光波段即可见光波段的反射率 , 可用 M 1 或通道 5 的数据 , R 短红外波段即短红外波段的反射率 , 可以用 M O D I S 通道 6或通道 7的数据

〔3〕

。新雪和旧雪 ,

干雪和湿雪 , 不同密度的雪 , 即将融化的雪和冻结的雪等在反射特性上都存在一定的差异。实际上 , 这些差异是由于积雪随时间变化过程中带来了积雪粒子的物理结构差异进而造成反射率的差异

〔4, 5〕

。

,从

而影响到积雪深度与反射率之间的关系。因此 , 在反演积雪深度时 , 必须考虑到积雪性质的差异 , 不同性质的积雪采用不同的深度计算模式。基于上述原理 , 在考虑下垫面条件和积雪性质等各种条件的情况下 , 利用 M O D I S 资料和积雪深度实测资料 , 反演计算 20 c m以内的积雪深度参量是完全可行的。根据多年的积雪资料以及我国西北地

图 1　下垫面为草地时 , 积雪深度与归一化积雪指数 ( N D S I ) 之间的散点图 F i g . 1　S c a t t e r p l o t i m a g eb e t w e e ns n o w d e p t ha n dN D S I f o r t h eu n d e r n e a t hc o n d i t i o no f g r a s s l a n d

区的气候特征研究分析表明 , 西北非常年积雪区冬季积雪深度一般多在 30 c m以内。使用上述方法 , 深度在 30 c m以内的雪面在可见光波段的反射率与深度之间同样存在着较好的线性关系。 1. 2　积雪深度判识依据根据上述积雪深度反演原理 , 用逐步回归判别与 B a y e s 判别数学统计方法

〔 6〕

本文的积雪深度反演正是基于 M O D I S 积雪深度与可见光波段的反射率以及 ( 1) 式 , 利用 M O D I S 相应通道值以及积雪深度实测资料 , 建立积雪深度与上述通道数据之间的线性关系。当积雪深度小于 20 c m 时 , 雪的下垫面会影响到雪面在各个波段尤其是可见光波段的反射率 , 这是因为当积雪深度小时 , 太阳辐射一部分能透过雪面到达下垫面 , 而下垫面的反射一部分也能透过雪面与雪面本身的反射一起到达卫星传感器 , 因此 , 卫星接收到的反射辐射包含了两部分 , 一部分是雪面的反射辐射 , 另一部分是下垫面的部分反射辐射。当积雪深度逐渐增大时 , 能透过雪面到达下垫面的太阳辐射逐渐减小 , 雪面的反射辐射逐渐增加 , 因此总的反射辐射增加。对于深度在 20 c m 以内的积雪 , 当深度相同时 , 下垫面为沙漠积雪像元 , 其反射率要高于下垫面为草原或者农田的积雪像元 ; 当下垫面为林地时 , 由于树木的遮挡以及叶绿素对可见光波段的吸收作用 , 相同积雪深度的积雪像元反射率要远低于草地和沙漠中的积雪像元。因此 , 利用 M O D I S 资料对新疆地区进行积雪深度反演时 , 必须考虑到下垫面的差异。另外 , 由于地面高程的差异 , 山区由于山的阴影等影响 , 适 908

, 建立积雪深度与影

响因子之间的线性关系如下 : 　　S = a a a …a a 1x 1 + 2x 2 + 3x 3 + nx n+ n +1 　, ( 2)

其中 S 为积雪深度 , x 1, … , x n为影响因子 , a 1 , …, a n+1为回归系数。在考虑影响因子时 , 按照地表粗糙度 ( 平坦区、丘陵区、山区 ) 、土地覆盖类型 ( 林地、荒漠、草地等 ) 以及积雪性质 ( 新雪、旧雪、正在融化的雪、冻结的雪等 ) 等将因子分为若干类 , 每一类单独进行回归计算。对于丘陵区和山区 , 同时考虑地形对积雪分布以及反射率的影响 , 结合坡度、坡向等进行订正。这样 , 对于一个区域的积雪深度反演 , 按性质大体相同的分类原则将雪面就分成了若干类 , 对应于若干类组进行积雪深度回归方程计算。例如 , 平坦地区荒漠里的新雪为一类 , 既考虑了地形和土地覆盖类型等外部特征 , 还考虑了积雪本身的性质 , 由于雪面特征大体相同 , 这样各因子对深度的影响也大体一致 , 因而对这一类积雪进行回归计算时可以有效的得以订正 , 有利于提高反演精度。利用北疆地区 M O D I S 资料以及 2003 年 1 月 1

6 期　　　　　　　　　　　　　　　傅华等 : MO D I S 雪深反演数学模型验证及分析　　　　　　　　　　　　　　　

日 4 日的积雪深度实测资料 , 建立了一组 M O D I S 通道数据与积雪深度实测值相匹配的样本表 , 利用样本表进行回归计算 , 生成一组不同性质雪面的积雪深度回归方程。根据积雪深度反演原理 , 定义变量 X 1 、X 2和 X 3 分别为 : 　　X ( R R /2　, 1 = c h 1 + c h 2) X (R R /(R 　, 2 = c h 1 c h 6) c h 1 +R c h 6) ( 3) ( 4)

根据上述回归方程 , 利用 M O D I S 各通道数据可进行雪深计算。

2　积雪深度监测方法

本文在 M O D I S 多通道积雪自动判识基础上 , 考虑下垫面条件和积雪性质差异 , 在积雪分类的基础上建立了雪深反演模型 , 用于 30 c m以内的积雪深度反演计算 , 并建立了一套适合于我国西北 ( 多雪 ) 地区使用的积雪动态监测方法和流程。首先利用 M O D I S 卫星资料可见光和短红外通道的反射率及远红外通道的亮度温度进行云、积雪、水体、晴空地表等目标物的自动判识分类 ; 将判识提取的积雪信息在积雪分类基础上利用雪深反演模型进行雪深反

X (R R /(R ,　 ( 5) 3 = c h 1 c h 7) c h 1 +R c h 7) R O D I S 通道 1的反射率 , R O D I S 通道 2 c h 1为 M c h 2为 M 的反射率 , R O D I S 通道 6 的反射率 , R c h 6为 M c h 7为 M O D I S 通道 7 的反射率。雪深回归方程为 : 　S = A A A A 1X 1 + 2X 2 + 3X 3 + 4 　, 根据不同下垫面可得如下一组回归方程 : 平坦地区荒漠旧雪的回归方程 : 　S 2. 122 45 X 1. 703 539 X 1. 617 484X 1 = 1 + 2 + 3 26. 872 15　, 平坦地区草地旧雪的回归方程 : 　S 3. 739 822X 2. 949 741X 3. 609 386X 2 = 1 + 2 + 3 50. 333 36　, 山区林地旧雪的回归方程 : 　S 3. 076 262X 2. 315 176X 1. 987 706X 3 = 1 + 2 + 3 31. 328　, ( 9) ( 8) ( 7) ( 6)

演计算 , 对反演的雪深进行等级划分 , 并对各层雪深、雪面积、覆盖率、雪水当量、最大积雪合成等参量进行统计计算 , 同时对多天积雪动态变化进行评价等。图 2 是 2005 年 12 月 18 日 13 点监测的北疆地区 M O D I S 卫星资料 , 经过 ( 6) 式反演成 500 m分辨率的积雪专题图 ( 图 3) 。图中颜色代表的信息见图例。图 4 是伊犁地区积雪动态变化图。通过 2006 年 2 月 9 日和 2 月 17 日两天雪深反演数据的差值计算 , 可以清楚地看到不同时间同一个地点各层积雪深度 ( 16层 ) 是正变化还是负变化。绿色表示积雪在增加 , 红黄色表示积雪在减少 , ± 20 c m 以下 5c m 为一个级别 , > 20 c m 以上 10 c m 为一个级别 , 蓝色表示积雪无变化 ( 详见图例 ) 。

图 2　北疆地区 M O D I S 卫星影像图 ( 2005 年 12 月 18 日 ) F i g . 2　MO D I Si m a g eo f n o r t hX i n j i a n g ( D e c18, 2005)

图 3　 2005 年 12 月 18 日北疆地区 MO D I S 积雪专题图 F i g . 3　T h e m a t i cma po f s n o wc o v e r o f n o r t hX i n j i a n g o nD e c18, 2005

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