基于AMSR-E信息的北疆牧区雪深遥感监测模型方法初探

• 作者: 于惠 冯琦胜 张学通 梁天刚 黄晓东
• 来源期刊: 草业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 雪深 北疆地区 AMSR-E 亮温数据 精度分析
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 210-216
• 页数: 7页
• 分类号: S812-05|S127
• 字数: 5817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-5759.2009.04.030

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于惠	农业部草地农业生态系统学重点实验室兰州大学草地农业科技学院	3	45	3.0	3.0
2	冯琦胜	农业部草地农业生态系统学重点实验室兰州大学草地农业科技学院	5	54	4.0	5.0
3	张学通	农业部草地农业生态系统学重点实验室兰州大学草地农业科技学院	4	185	4.0	4.0
4	黄晓东	农业部草地农业生态系统学重点实验室兰州大学草地农业科技学院	3	169	3.0	3.0
5	梁天刚	农业部草地农业生态系统学重点实验室兰州大学草地农业科技学院	12	337	8.0	12.0