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关键词：
遥感卫星,HJ- 1B,积雪,深度反演
发表时间：
2012-02-03 09:21:14
摘 要 积雪的重要性是不言而喻的同时积雪所带来的危害也受到越来越多的重视。目前, 积雪深度遥感监测研究主要集中在微波遥感, 少量的利用光学遥感进行的积雪深度研究也主要是利用气象卫星数据以及MODI S 数据等。我国自主发射的环境与灾害监测小卫星无论是在光谱分辨率还是在空间分辨率上, 都与气象卫星数据以及MODIS 数据有较大区别, 对利用HJ- 1B 卫星数据进行积雪深度反演的研究较少。该文主要利用H J- 1B 卫星数据, 研究常规降雪深度状况下的积雪深度遥感监测方法。利用野外不同下垫面及深度状况的积雪光谱, 在积雪覆盖信息提取的基础上, 通过分析积雪覆盖指数以及HJ- 1B 卫星不同波段( 绿光波段、近红外波段、短波红外波段) 反射率与积雪深度的相关关系, 建立了适用于H J- 1B 星的积雪深度反演模型。模型验证结果表明, 该模型能够满足较浅降雪深度状况下的遥感实时监测要求。
积雪作为全球水平衡的一个重要因素, 影响着全球能量平衡以及全球水循环系统, 在淡水资源相对匮乏的今天, 季节性积雪、融雪是干旱、半干旱地区重要的淡水资源[ 1-4] 。比如在中国的新疆地区, 其农牧业生产与季节性积雪有着十分密切的关系, 该地区的土壤含水量以及春耕灌溉等也都高度依赖于积雪融水[5] 。另一方面, 受极端天气的影响, 过量的降雪也造成了难以估量的雪灾, 对人们的日常生活以及经济、社会产生严重影响。2010 年12 月开始, 欧洲多国持续遭受强降雪和低温天气困扰, 大雪造成了航路、公路严重受阻, 给居民出行带来诸多不便。2010 年初在新疆塔城、阿勒泰地区雪灾, 造成我国新疆维吾尔自治区上百万人受灾。传统的基于气象站点观测资料的积雪监测, 由于监测站点稀少, 分布不均匀等缺点, 从而很难真实地反映区域性积雪的诸多物理参量状况。
遥感卫星资料是分析研究大范围积雪的有效手段。遥感技术应用于积雪监测以来, 对积雪覆盖监测的研究较多, 但是针对积雪深度信息的遥感监测却相对较少, 而且主要集中在利用微波遥感数据监测积雪深度及其变化[6- 8] 。少量的利用光学遥感数据进行的积雪深度研究也主要是利用气象卫星数据以及MODIS 数据等[ 9-13] 。我国自主发射的环境与灾害监测小卫星( H J) 无论是在光谱分辨率还是在空间分辨率上,都与气象卫星数据以及MODIS 数据有较大区别。基于此,本工作要针对HJ- 1B 卫星数据, 以中国新疆地区为研究主要区, 利用野外不同下垫面及深度状况的积雪光谱, 在利用归一化差分积雪指数( NDSI) 识别积雪覆盖以及积雪信息提取的基础上, 通过分析NDSI 以及H J- 1B 卫星不同波段反射率与积雪深度的相关关系, 研究适用于中国环境与灾害监测小卫星B 星CCD 遥感数据的积雪深度反演方法, 并建立了适用于H J- 1B 星的积雪深度反演模型。模型验证结果表明, 该模型能够满足小于10 cm 的常规降雪深度监测要求。
遥感卫星资料是分析研究大范围积雪的有效手段。遥感技术应用于积雪监测以来, 对积雪覆盖监测的研究较多, 但是针对积雪深度信息的遥感监测却相对较少, 而且主要集中在利用微波遥感数据监测积雪深度及其变化[6- 8] 。少量的利用光学遥感数据进行的积雪深度研究也主要是利用气象卫星数据以及MODIS 数据等[ 9-13] 。我国自主发射的环境与灾害监测小卫星( H J) 无论是在光谱分辨率还是在空间分辨率上,都与气象卫星数据以及MODIS 数据有较大区别。基于此,本工作要针对HJ- 1B 卫星数据, 以中国新疆地区为研究主要区, 利用野外不同下垫面及深度状况的积雪光谱, 在利用归一化差分积雪指数( NDSI) 识别积雪覆盖以及积雪信息提取的基础上, 通过分析NDSI 以及H J- 1B 卫星不同波段反射率与积雪深度的相关关系, 研究适用于中国环境与灾害监测小卫星B 星CCD 遥感数据的积雪深度反演方法, 并建立了适用于H J- 1B 星的积雪深度反演模型。模型验证结果表明, 该模型能够满足小于10 cm 的常规降雪深度监测要求。
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