利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识

• 作者: 张永宏 曹庭 王剑庚 田伟 阚希
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卫星遥感 深度学习 风云三号 多光谱融合 青藏高原 积雪
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 1210-1221
• 页数: 12页
• 分类号: P237|TP79
• 字数: 9244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20160183

摘要

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法：以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的 FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永宏	南京信息工程大学信息与控制学院	82	541	12.0	18.0
3	田伟	南京信息工程大学计算机与软件学院	23	185	7.0	13.0
4	王剑庚	南京信息工程大学大气遥感学院	10	45	3.0	6.0
5	阚希	南京信息工程大学大气科学学院	5	64	4.0	5.0
8	曹庭	南京信息工程大学信息与控制学院	4	30	2.0	4.0