發(fā)布時(shí)間：2020-11-19 23:06

　　 我國(guó)積雪覆蓋面積廣泛,準(zhǔn)確獲取積雪面積及雪深信息的動(dòng)態(tài)變化對(duì)了解我國(guó)氣候變化、水循環(huán)、水資源調(diào)查、畜牧業(yè)的發(fā)展及雪災(zāi)的預(yù)防預(yù)測(cè)具有重要的研究意義。MODIS數(shù)據(jù)以其高空間和時(shí)間分辨率,在生態(tài)遙感、大氣遙感以及水文遙感等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。由于光學(xué)傳感器受到云的強(qiáng)烈干擾,因此無(wú)法直接使用光學(xué)傳感器獲取的積雪產(chǎn)品對(duì)積雪覆蓋面積進(jìn)行有效統(tǒng)計(jì)。被動(dòng)微波可以穿透云層,不受天氣影響,但被動(dòng)微波產(chǎn)品的粗分辨率極大地限制了區(qū)域積雪監(jiān)測(cè)的精度。因此,去云和降尺度分別是利用光學(xué)產(chǎn)品和被動(dòng)微波產(chǎn)品提高積雪監(jiān)測(cè)精度的有效途徑。綜合不同的研究方法,通過(guò)將光學(xué)遙感資料和被動(dòng)微波資料進(jìn)行多源產(chǎn)品融合,生成了沒(méi)有云污染的逐日無(wú)云積雪面積比例產(chǎn)品及500m空間分辨率的雪深產(chǎn)品(SNDsp),并對(duì)這兩種產(chǎn)品進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)和誤差分析。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步利用2000年12月~2014年11月近14年的MODIS無(wú)云二值積雪產(chǎn)品和降尺度得到的SNDsp雪深產(chǎn)品分析中國(guó)區(qū)域積雪時(shí)空變化趨勢(shì)。研究結(jié)果表明:(1)合成的逐日無(wú)云積雪面積比例產(chǎn)品完全去除了云的干擾,可有效地提高積雪監(jiān)測(cè)的精度。利用高分辨率的Landsat 8 OLI影像生成的積雪面積比例圖作為真值對(duì)合成產(chǎn)品的精度驗(yàn)證表明,平均均方根誤差僅為0.27,相關(guān)系數(shù)達(dá)0.72;誤差分析表明,植被類(lèi)型和地形因子是制約積雪信息提取精度的重要因素。(2)降尺度效果較好,得到的SNDsp產(chǎn)品能顯著地消除AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品10 km×10 km像元的塊狀結(jié)構(gòu)。利用21個(gè)氣象臺(tái)站實(shí)測(cè)雪深數(shù)據(jù)對(duì)升軌和降軌兩個(gè)時(shí)間的AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品及降尺度后的SNDsp產(chǎn)品進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:降尺度后的SNDsp升軌產(chǎn)品均方根誤差較AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)升軌產(chǎn)品降低了1.78 cm,降軌產(chǎn)品的均方根誤差較AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品降低了2.68 cm,且SNDsp產(chǎn)品與地面臺(tái)站實(shí)測(cè)雪深的相關(guān)性較AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品在一定程度上有所提高。AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品在雪深為7~9 cm時(shí)誤差最小,SNDsp產(chǎn)品在雪深為16~18 cm時(shí)精度最高。雪深大于12 cm時(shí),AMSR2雪深標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品精度較低,而SNDsp產(chǎn)品在此基礎(chǔ)上精度有了一定程度的提高。(3)近14年來(lái),中國(guó)年積雪覆蓋日數(shù)和平均雪深總體呈增加的趨勢(shì);年平均積雪覆蓋面積無(wú)明顯變化趨勢(shì)。中國(guó)夏季積雪覆蓋日數(shù)呈減少的趨勢(shì),冬、春、秋三季的積雪覆蓋日數(shù)均表現(xiàn)為增加的趨勢(shì);中國(guó)冬季、夏季和秋季的平均雪深表現(xiàn)為減少的趨勢(shì),只有春季的平均雪深表現(xiàn)為增加的趨勢(shì);夏季、冬季的平均積雪覆蓋面積呈減少的趨勢(shì),春季和秋季的平均積雪覆蓋面積則呈增加的趨勢(shì)。(4)從空間分布狀況來(lái)看,年平均雪深增加和減少趨勢(shì)的空間分布與年積雪覆蓋日數(shù)具有較高的一致性,各季度的積雪覆蓋日數(shù)和平均雪深變化趨勢(shì)的空間分布也具有較高的一致性。中國(guó)積雪變化趨勢(shì)的區(qū)域差異性顯著:中國(guó)南部和東北地區(qū)積雪表現(xiàn)為明顯的增加趨勢(shì);新疆地區(qū)則表現(xiàn)為明顯的減少趨勢(shì);青藏高原西南部邊緣地區(qū)及東南部表現(xiàn)為增加的趨勢(shì),高原的北部及西北部主要表現(xiàn)為減少的趨勢(shì)。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類(lèi)】：P407;P426.635
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 MODIS積雪產(chǎn)品制圖研究進(jìn)展
        1.2.2 被動(dòng)微波產(chǎn)品降尺度研究進(jìn)展
        1.2.3 中國(guó)積雪變化監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展
    1.3 研究目的及內(nèi)容
第二章 MODIS積雪面積比例產(chǎn)品去云算法研究
    2.1 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        2.1.1 MODIS積雪面積比例產(chǎn)品
        2.1.2 AMSR2雪水當(dāng)量產(chǎn)品
        2.1.3 Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)
        2.1.4 IGBP土地覆蓋類(lèi)型數(shù)據(jù)
        2.1.5 SRTM數(shù)字高程模型（DEM）
    2.2 研究方法
        2.2.1 OLI積雪面積比例制圖
        2.2.2 去云算法
        2.2.3 精度評(píng)價(jià)方法
    2.3 算法結(jié)果及精度評(píng)價(jià)
        2.3.1 去云效果
        2.3.2 精度評(píng)價(jià)
        2.3.3 誤差分析
    2.4 小結(jié)
第三章 被動(dòng)微波產(chǎn)品降尺度算法
    3.1 研究區(qū)概況
    3.2 研究數(shù)據(jù)
        3.2.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)
        3.2.2 氣象臺(tái)站雪深數(shù)據(jù)
    3.3 降尺度算法
        3.3.1 MODIS積雪面積比例產(chǎn)品去云算法
        3.3.2 降尺度運(yùn)算
        3.3.3 精度評(píng)價(jià)方法
    3.4 降尺度結(jié)果與精度評(píng)價(jià)
        3.4.1 降尺度算法結(jié)果
        3.4.2 精度評(píng)價(jià)
    3.5 誤差分析
    3.6 小結(jié)
第四章 中國(guó)積雪空間分布及時(shí)空變化特征
    4.1 研究數(shù)據(jù)及方法
        4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理
        4.1.2 數(shù)據(jù)處理方法
        4.1.3 趨勢(shì)檢驗(yàn)方法
    4.2 中國(guó)地區(qū)積雪空間分布特征
    4.3 中國(guó)積雪時(shí)空變化特征
        4.3.1 中國(guó)積雪年際變化趨勢(shì)
        4.3.2 中國(guó)積雪各季節(jié)年際變化趨勢(shì)
    4.4 討論
    4.5 小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝

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本文編號(hào)：2890563