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最新成果

东北典型林区雪深的FY3B-MWRI数据反演算法验证与分析

来源:

来源:   |  发布时间:2015-01-13   |  【 大  中  小 】

武黎黎,李晓峰, 赵凯, 郑兴明, 戴礼云. 东北典型林区雪深反演算法的验证与分析[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(2): 320-327.  

摘要:积雪对自然环境和人类活动都有极其重要的影响。积雪参数(雪面积、雪深和雪水当量)反演对水文模型和气候变化研究有着实际的意义。然而,目前森林区的雪深遥感反演精度一直有待于进一步提高。东北地区是我国最大的天然林区和重要的季节性积雪区之一,本文利用FY3B卫星微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据和L2级雪水当量数据,以及东北典型林区野外实测雪深数据,对Chang算法、NASA 96算法和FY3B雪深业务化反演算法进行了验证与分析。结果表明:在东北典型林区的雪深反演中,Chang算法和NASA 96算法反演的雪深波动都比较大,当森林覆盖度f≤0.6时,NASA 96算法表现比较好,均方根误差值在3种算法中较小,但当f >0.6时,NASA 96算法失真严重。当考虑纯森林像元(f=1)时,Chang算法低估了雪深47%。当f≤0.3时,FY3B业务化算法始终优于Chang算法。整体上,FY3B业务化算法相对稳定,具有较高的精度

关键词:积雪,  微波遥感,  雪深反演,  FY3B-MWRI


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