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遥感技术与应用  2016, Vol. 31 Issue (2): 332-341    DOI: doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2016.2.0332
模型与反演     
NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析
杜一男1,2,李晓峰1,3,赵凯1,3,武黎黎1,2,郑兴明1,3,姜涛1,3
(1.中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林 长春 130102;
2.中国科学院大学,北京 100049;
3.中国科学院长春净月潭遥感试验站,吉林 长春 130102)
Validation and Analysis of the Series of NASA Snow Parameter Inversion Algorithms in a Single Pixel in Time Series
Du Yinan1,2,Li Xiaofeng1,3,Zhao Kai1,3,Wu Lili1,2,Zheng Xingming1,3,Jiang Tao1,3
(1.Northeast Institute of Geography and Agroecology,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130102,China;
2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;
3.Changchun Jingyuetan Remote Sensing Test Site of Chinese Academy of Sciences,Changchun 130102,China)
 全文: PDF(7693 KB)  
摘要:

NASA系列算法(Chang,NASA96 和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10 km×10 km 被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62 cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。

关键词: 雪深雪水当量被动微波时间序列    
Abstract:

The series of NASA algorithms (Chang algorithm,NASA 96 algorithm and Foster algorithm)are the simple,practical empirical algorithms of passive microwave remote sensing for snow depth and snow water equivalent inversion.A wide range of algorithm verification and improvement has been put forward by many scholars.In order to evaluate the applicability of the Series of NASA algorithms in Northeast China on space and time further,In this paper,we select a 10km×10km mixed pixel of passive microwave remote sensing in which farmland and forest as the main parts in Changchun Jingyuetan area.Continuous observation of snow parameters and meteorological data on time through the entire dry snow season (December 2014 to the next February)have been done,and combined with FY3B\|MWRI light temperature during this period.Valuating and analyzing the accuracy of the NASA series algorithm,and using the binary tree method to determine the snow cover type of the experimental area.The results show that Chang algorithm and NASA 96 algorithm perform better in snow depth Inversion in the former half of the period.With time going,the trend of overestimate becomes more obvious.Considering the influence of forest coverage,the inversion precision of NASA 96 algorithm is higher.Their largest overestimated value is 24.46 and 14.62 cm respectively.This may caused by changing snow properties,especially particle size increasing during the dry snow season.Foster algorithm can seriously overvalued snow water equivalent,the snow type classification system may not be suitable for Northeast China.In this article,the continuous observation data of snow lay the foundation for understanding the properties of snow in northeast region.Time series verification and analysis towards algorithms provide a reliable basis for the further improvement of snow parameter inversion algorithms.

Key words: Snow depth    Snow water equivalent    Passive microwave    Time series
收稿日期: 2015-12-20 出版日期: 2016-06-20
:  TP 79  
基金资助:

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)。

通讯作者: 李晓峰(1978-),男,吉林长春人,副研究员,主要从事积雪遥感研究。Email:lixiaofeng@neigae.ac.cn。    
作者简介: 杜一男(1988-),男,吉林大安人,硕士研究生,主要从事积雪遥感研究。Email:duyinanmicrowave@126.com。
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杜一男
李晓峰
赵凯
武黎黎
郑兴明
姜涛

引用本文:

杜一男,李晓峰,赵凯,武黎黎,郑兴明,姜涛. NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(2): 332-341.

Du Yinan,Li Xiaofeng,Zhao Kai,Wu Lili,Zheng Xingming,Jiang Tao. Validation and Analysis of the Series of NASA Snow Parameter Inversion Algorithms in a Single Pixel in Time Series. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(2): 332-341.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2016.2.0332        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2016/V31/I2/332

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