基于AMSR-E信息的北疆牧区雪深遥感监测模型方法初探

摘要：

利用北疆地区2002,2003和2004年11月-次年3月3个积雪季AMSR-E 445个时相的亮温数字图像和20个气象台站实测雪深数据,系统分析了雪深模型的影响因子和研究区样本筛选方法.通过对18和36 GHz波段的水平、垂直极化方式的亮温差和实测雪深值回归分析比较,建立了北疆地区基于AMSR-E亮温数据的雪深反演模型,并对模型的精度进行了评价.结果表明,1)AMSR-E亮温差受气温、融雪、降水、湿雪、深霜层等因素的严重影响,其中受深霜层的影响最大;2)大于2.5 cm的积雪深度SD同垂直极化方式的18和36 GHz波段的亮温差(Tb18V-Tb36V)之间具有较好的线性相关性,其回归公式为SD=0.49(Tb18V-Tb36V)+8.72,相关系数达0.65. 3)当雪深为3～10 cm时,反演模型平均误差为-7.1 cm,平均绝对误差为7.1 cm,RMSE值达7.7 cm;当雪深为11～30 cm时,平均误差为1.8 cm,平均绝对误差为4.9 cm,RMSE值为9.1 cm;当雪深大于30 cm时,平均误差为8.9 cm,平均绝对误差为9.4 cm,RMSE值为18.1 cm.4)该模型在北疆地区优于Chang算法,基本能反映北疆地区雪深变化趋势.当地表为中雪覆盖时,反演雪深值和实测值之间的一致性较高,当地表为浅雪和深雪覆盖时,反演模型的误差较大,其反演精度较低,还有待于进一步研究.

关键词：雪深、北疆地区、AMSR-E、亮温数据、精度分析

所属期刊栏目：18

分类号：S812-05;S127(普通畜牧学)

资助基金：教育部草业人才创新实验区建设项目,国家自然科学基金项目30571316;教育部草业科学特色专业项目TS2410

在线出版日期：2009-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：210-216