高山复杂地形区域MODIS积雪产品的除云算法
发布时间：2021-01-07 18:18
MODIS积雪覆盖面积（SCA）图因其具有较高的时空分辨率以及积雪/云的辨别能力,一直被广泛应用于积雪变化的研究。然而,云遮蔽阻碍了MODIS积雪产品的广泛应用,尤其是在高山区域。在高山复杂地形区域,空间局部异质性较强并且积雪和非积雪（陆地）的分布是非连续的、离散的,从而造成较弱的空间自相关。同时,在高山区域,原始的MODIS SCA数据的云覆盖通常是连续的、持续的,尤其是在冬季。此外,高山地区瞬时区域的积雪场是极其不稳定的并且在一个水文年内具有多个积雪/陆地循环。针对上述问题,本研究通过使用Terra和Aqua的日结合、时间移动平均（TMA）推测、极值雪线法以及K最近邻（KNN）算法去除高山复杂地形区域MODIS SCA产品的云覆盖,从而得到日无云的MODIS积雪覆盖数据。日结合方法利用MODIS一日两次获取数据的优势从而得到含云量较少的影像。时间移动平均推能够同时获取精度较高、含云量较少的影像。极值雪线法用于去除高山区域极低和极高海拔持续性的云覆盖。K最近邻算法同时利用权重较大的时间信息和权重不变的空间信息去除高山地区瞬时区域的云覆盖。本研究通过云填充验证和非填充验证两种方法对本文...
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区概况
兰州大学硕士学位论文高山复杂地形区域MODIS积雪产品的除云算法26于把云像元重新分类为陆地像元。图3-1积雪消耗曲线和积雪消耗特征曲线的示例图3.1.3极值雪线法在高山区域，海拔通常被认为是影响积雪覆盖分布的主导因子(Tongetal.,2008)。雪线法利用无云像元对应的高程，对极端位置持续性的云覆盖进行去除。该方法实质上是基于气温垂直递减率：积雪消融依赖于可用的消融能量(CazorziandFontana,1996)，积雪消融能量随着气温的下降而减少，而气温随着海拔的增加而减少，所以积雪消融能量是随着海拔的增加而减少的。因此，在高海拔地区出现积雪的概率要大于低海拔地区。相反，在低海拔地区出现非积雪（陆地）概率要高于高海拔地区。雪线法通常将低海拔地区(低于陆地线)的云覆盖重分类为陆地，将高海拔地区（高于雪线）的云像元划分为积雪，而位于雪线和陆地线之间瞬时区域的云像元则不进行处理。该方法去除高海拔地区持续性的云覆盖极为有效，并且其该方法的精度相对较高。Gafurov和Bárdossy(2009)使用一个基于最小的积雪像元海拔（陆地线）和最大积雪像元海拔（雪线）的极值雪线法对MODIS产品中的云覆盖进行去除。位于雪线以上的云覆盖将会被指定为积雪，位于陆地线以下的云覆盖将会被指定为陆地，同时，该方法要求原始影像云量低于30%。Parajkaetal.(2010)提出了区域雪线法用于去除极端位置的云覆盖，该方法中的雪线和陆地线分别代表所有积雪像元和所有陆地像元的平均海拔，其除云规则与先前两种方法相同。考虑到光照和阴影的影响，Paudel和Andersen(2011)首先将研究区离散化成同质性单元，然后使用积雪过渡线法对每个同质性单元进行除云处理。该方法是由积雪像元的最低海拔、积雪像元的平均海拔、非积雪像元的最高海拔和云像元所对应的海拔
兰州大学硕士学位论文高山复杂地形区域MODIS积雪产品的除云算法40雪产品的除云算法进行精度评估后所得结果是可信的。然而，与云填充验证相比，图3-1经过SLC间隙填充方法处理后台兰河流域的LandsatETM+影像：a)2008年2月8日三个波段[band5(1.55–1.75μm)、band4(0.77–0.90μm)和band3(0.63-0.69μm)]合成的假彩色ETM+影像;b)30米分辨率的二值积雪图；c)重采样成500米的二值积雪图非填充验证所得结果的精度较低。本研究认为主要原因有以下几点：(1)对人工挑选的无云的或者含云量较少的Landsat影像在提取积雪时没有进行除云处理，因此，积雪制图算法会将Landsat影像中的云/云影错分为非积雪从而使得产生一定的低估误差；(2)Landsat卫星与MODIS卫星飞行轨道不同，使得在同一参考框架下、同一分辨率的两幅影像进行对比时产生像元不匹配的问题，从而造成一定的误差；(3)Landsat影像的空间分辨率是30m，而MODIS影像的空间分辨率是500m，虽然本研究采用IMS数据提取积雪的规则进行重采样从而在一定程度上避免了常规的三种重采样方法所产生较大的误差，但是重采样的过程依然会产生一定的误差；(4)非填充验证的结果受到MODIS积雪产品原始误差的影响，这个误差主要是由山体阴影造成的。原因是一天之内研究区的山体阴影随着太阳方位角和高度角的变化而变化；同时，Landsat卫星和MODIS卫星在同一天获取影像的UTC时间是不同的，从而造成Landsat影像和MODIS影像中的阴影是不同的；本研究避免了积雪制图算法提取Landsat影像阴影区域的积雪所产生的低估误差，然而，MODIS积雪覆盖产品中由阴影所差生的低估误差并没有被消除，从而导致非填充验证结果的精度较低。虽然非填充验证存在一定的缺陷，但是依然能够为高山区域MODIS积雪产品除云算法的评估提供一种新的验证?
【参考文献】：
期刊论文
[1]台兰河流域积雪覆盖面积变化特征分析[J]. 田龙. 西北水电. 2015(02)
[2]A new MODIS daily cloud free snow cover mapping algorithm on the Tibetan Plateau[J]. XiaoDong Huang,XiaoHua Hao,QiSheng Feng,Wei Wang,TianGang Liang. Sciences in Cold and Arid Regions. 2014(02)
[3]近40a来天山台兰河流域冰川资源变化分析[J]. 怀保娟,李忠勤,孙美平,周平. 地理科学. 2014(02)
[4]21世纪天山南坡台兰河流域径流变化情景预估[J]. 孙美平,姚晓军,李忠勤,李晶. 气候变化研究进展. 2012(05)
[5]台兰河流域地下水系统数值模拟[J]. 孙栋元,赵成义,魏恒,彭冬梅,张争强. 自然资源学报. 2010(04)
[6]台兰河流域土地利用变化及其景观格局特征研究[J]. 彭冬梅,赵成义,孙栋元,闫映宇,李菊艳,魏恒,李子良. 水土保持研究. 2009(04)
[7]阿克苏河流域径流补给及径流变化特征分析[J]. 蒋艳,周成虎,程维明. 自然资源学报. 2005(01)
[8]托木尔峰南坡冰川水文特征及其对径流的影响分析[J]. 谢昌卫,丁永建,刘时银,韩海东. 干旱区地理. 2004(04)
[9]天山南坡台兰河流域冰川物质平衡变化及其对径流的影响[J]. 沈永平,刘时银,丁永建,王顺德. 冰川冻土. 2003(02)
[10]青藏高原平均云量的估算及其分布特征[J]. 沈志宝,陈有虞. 高原气象. 1987(04)
本文编号：2963018
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
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【学位级别】：硕士
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兰州大学硕士学位论文高山复杂地形区域MODIS积雪产品的除云算法26于把云像元重新分类为陆地像元。图3-1积雪消耗曲线和积雪消耗特征曲线的示例图3.1.3极值雪线法在高山区域，海拔通常被认为是影响积雪覆盖分布的主导因子(Tongetal.,2008)。雪线法利用无云像元对应的高程，对极端位置持续性的云覆盖进行去除。该方法实质上是基于气温垂直递减率：积雪消融依赖于可用的消融能量(CazorziandFontana,1996)，积雪消融能量随着气温的下降而减少，而气温随着海拔的增加而减少，所以积雪消融能量是随着海拔的增加而减少的。因此，在高海拔地区出现积雪的概率要大于低海拔地区。相反，在低海拔地区出现非积雪（陆地）概率要高于高海拔地区。雪线法通常将低海拔地区(低于陆地线)的云覆盖重分类为陆地，将高海拔地区（高于雪线）的云像元划分为积雪，而位于雪线和陆地线之间瞬时区域的云像元则不进行处理。该方法去除高海拔地区持续性的云覆盖极为有效，并且其该方法的精度相对较高。Gafurov和Bárdossy(2009)使用一个基于最小的积雪像元海拔（陆地线）和最大积雪像元海拔（雪线）的极值雪线法对MODIS产品中的云覆盖进行去除。位于雪线以上的云覆盖将会被指定为积雪，位于陆地线以下的云覆盖将会被指定为陆地，同时，该方法要求原始影像云量低于30%。Parajkaetal.(2010)提出了区域雪线法用于去除极端位置的云覆盖，该方法中的雪线和陆地线分别代表所有积雪像元和所有陆地像元的平均海拔，其除云规则与先前两种方法相同。考虑到光照和阴影的影响，Paudel和Andersen(2011)首先将研究区离散化成同质性单元，然后使用积雪过渡线法对每个同质性单元进行除云处理。该方法是由积雪像元的最低海拔、积雪像元的平均海拔、非积雪像元的最高海拔和云像元所对应的海拔
兰州大学硕士学位论文高山复杂地形区域MODIS积雪产品的除云算法40雪产品的除云算法进行精度评估后所得结果是可信的。然而，与云填充验证相比，图3-1经过SLC间隙填充方法处理后台兰河流域的LandsatETM+影像：a)2008年2月8日三个波段[band5(1.55–1.75μm)、band4(0.77–0.90μm)和band3(0.63-0.69μm)]合成的假彩色ETM+影像;b)30米分辨率的二值积雪图；c)重采样成500米的二值积雪图非填充验证所得结果的精度较低。本研究认为主要原因有以下几点：(1)对人工挑选的无云的或者含云量较少的Landsat影像在提取积雪时没有进行除云处理，因此，积雪制图算法会将Landsat影像中的云/云影错分为非积雪从而使得产生一定的低估误差；(2)Landsat卫星与MODIS卫星飞行轨道不同，使得在同一参考框架下、同一分辨率的两幅影像进行对比时产生像元不匹配的问题，从而造成一定的误差；(3)Landsat影像的空间分辨率是30m，而MODIS影像的空间分辨率是500m，虽然本研究采用IMS数据提取积雪的规则进行重采样从而在一定程度上避免了常规的三种重采样方法所产生较大的误差，但是重采样的过程依然会产生一定的误差；(4)非填充验证的结果受到MODIS积雪产品原始误差的影响，这个误差主要是由山体阴影造成的。原因是一天之内研究区的山体阴影随着太阳方位角和高度角的变化而变化；同时，Landsat卫星和MODIS卫星在同一天获取影像的UTC时间是不同的，从而造成Landsat影像和MODIS影像中的阴影是不同的；本研究避免了积雪制图算法提取Landsat影像阴影区域的积雪所产生的低估误差，然而，MODIS积雪覆盖产品中由阴影所差生的低估误差并没有被消除，从而导致非填充验证结果的精度较低。虽然非填充验证存在一定的缺陷，但是依然能够为高山区域MODIS积雪产品除云算法的评估提供一种新的验证?
【参考文献】：
期刊论文
[1]台兰河流域积雪覆盖面积变化特征分析[J]. 田龙. 西北水电. 2015(02)
[2]A new MODIS daily cloud free snow cover mapping algorithm on the Tibetan Plateau[J]. XiaoDong Huang,XiaoHua Hao,QiSheng Feng,Wei Wang,TianGang Liang. Sciences in Cold and Arid Regions. 2014(02)
[3]近40a来天山台兰河流域冰川资源变化分析[J]. 怀保娟,李忠勤,孙美平,周平. 地理科学. 2014(02)
[4]21世纪天山南坡台兰河流域径流变化情景预估[J]. 孙美平,姚晓军,李忠勤,李晶. 气候变化研究进展. 2012(05)
[5]台兰河流域地下水系统数值模拟[J]. 孙栋元,赵成义,魏恒,彭冬梅,张争强. 自然资源学报. 2010(04)
[6]台兰河流域土地利用变化及其景观格局特征研究[J]. 彭冬梅,赵成义,孙栋元,闫映宇,李菊艳,魏恒,李子良. 水土保持研究. 2009(04)
[7]阿克苏河流域径流补给及径流变化特征分析[J]. 蒋艳,周成虎,程维明. 自然资源学报. 2005(01)
[8]托木尔峰南坡冰川水文特征及其对径流的影响分析[J]. 谢昌卫,丁永建,刘时银,韩海东. 干旱区地理. 2004(04)
[9]天山南坡台兰河流域冰川物质平衡变化及其对径流的影响[J]. 沈永平,刘时银,丁永建,王顺德. 冰川冻土. 2003(02)
[10]青藏高原平均云量的估算及其分布特征[J]. 沈志宝,陈有虞. 高原气象. 1987(04)
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