被动微波雪深反演算法在东北地区的时空分析与验证

摘要：

Chang算法及改进算法是被动微波遥感雪深反演算法中较简单的经验算法.为了评价改进的Chang算法在东北地区的适用性,对改进的Chang算法进行分析与验证.从空间上,选取了84个野外数据采样点和48个气象站点对改进的Chang算法进行分析与验证.结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深3.6 cm,而农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深1.5 cm.从时间序列上,选取五营、呼中、庆安和巴彦4个气象站点2012年11月15日～2013年2月28日的时间序列雪深数据,对改进的Chang算法进行分析与验证.结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深,五营站点低估雪深13.7 cm,呼中站点低估雪深8.3 cm,农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深,庆安站点高估雪深3.4 cm,巴彦站点高估雪深0.8 cm.无论从空间上还是时间序列上,验证结果都表明,农田下垫面时改进的Chang算法的精度比森林下垫面时要高.此外,站点雪深不变而改进的Chang算法反演的雪深却在增大,这可能是由于期间雪粒径不断增大的缘故.

关键词：雪深、遥感、被动微波、微波成像仪、东北地区

所属期刊栏目：30

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家863计划项目“遥感产品真实性检验关键技术及其试验验证”2012AA12A305-5-2,国家自然科学基金项目“东北地区季节性积雪层中雪粒径的谱分布特征与微波辐射、散射特性研究”41001201,国家自然科学基金项目“东北地区森林下雪深被动微波遥感反演的关键影响参数观测与研究”41471289,吉林省科技发展计划项目“我国东北地区积雪与土壤湿度多源遥感数据产品的开发与应用”20140101158JC,国家自然科学基金项目“被动微波遥感土壤水分反演精度与空间异质特征的相关性研究”41301369.

在线出版日期：2015-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：565-572