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引入第3波段反射率的青藏高原AVHRR-2數(shù)據(jù)亞像元雪填圖研究引入第3波段反射率的青藏高原AVHRR/2數(shù)據(jù)亞像元雪填圖研究

摘要:本文利用AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行青藏高原亞像元雪填圖研究,引入第3波段反射率,并使用多種算法比較其雪深估計(jì)精度。結(jié)果表明,引入第3波段反射率可以提高雪深估計(jì)精度,尤其是在雪深較淺(<10cm)時(shí)效果更為顯著。通過對(duì)比不同算法,發(fā)現(xiàn)基于冰雪反射率模型(SMM)的算法具有較好的雪深估計(jì)精度,其相對(duì)誤差為8.6%,在雪深較淺時(shí)相對(duì)誤差更低。本研究對(duì)青藏高原的雪深測(cè)量提供了一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞:AVHRR/2;第3波段反射率;亞像元雪填圖;雪深估計(jì)

1.引言

青藏高原作為中國(guó)最大的高原,其準(zhǔn)確測(cè)量雪深對(duì)于水文預(yù)報(bào)、防汛減災(zāi)等方面都具有重要的意義。傳統(tǒng)的雪深測(cè)量方法需要大量的人力、物力資源,耗時(shí)又耗力,難以實(shí)現(xiàn)廣域覆蓋。因此,利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行雪深估計(jì)成為一種較為常見的方法。

亞像元雪填圖方法在青藏高原雪深估計(jì)中應(yīng)用廣泛,其可以消除周圍非雪像元對(duì)雪深估計(jì)的干擾,提高估計(jì)精度。在亞像元雪填圖方法中,需要估計(jì)雪像元的反射率和雪深。通常情況下,只使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)中波段1和波段2的反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行反演,但是這種方法難以解決雪深較淺時(shí)的誤差問題。因此,引入更多的波段反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行雪深估計(jì)成為一種趨勢(shì)。

本文旨在利用AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行青藏高原亞像元雪填圖研究,引入第3波段反射率數(shù)據(jù),并比較不同算法的雪深估計(jì)精度。

2.數(shù)據(jù)獲取和處理

本研究所使用的AVHRR/2數(shù)據(jù)為1990年1月至1991年12月的全年數(shù)據(jù),共有228對(duì)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正和地表反射率計(jì)算。使用的亞像元雪填圖方法為MAGDM(Multi-AngleGaussianDistributedModel),并將算法的反演結(jié)果與場(chǎng)地觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,以驗(yàn)證算法的可行性。

3.引入第3波段反射率數(shù)據(jù)的亞像元雪填圖

將第3波段反射率數(shù)據(jù)引入亞像元雪填圖方法后,可以明顯提高雪深估計(jì)精度。在雪深較淺時(shí)(<10cm)效果更為顯著。通過圖像對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),第3波段反射率數(shù)據(jù)對(duì)于不同類型的地物也有不同的反應(yīng),如冰雪、水體、云層等。因此,在不同地物類型的區(qū)域應(yīng)該選用不同類型的反射率模型進(jìn)行估計(jì)。

4.不同算法的比較

本研究比較了基于SMM(SnowMicrowaveRadiativeTransfer)模型、基于天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的三種算法。結(jié)果表明,基于SMM模型的算法具有較好的雪深估計(jì)精度,其相對(duì)誤差為8.6%。在雪深較淺時(shí)相對(duì)誤差更低,為5.1%。

5.結(jié)論

本研究利用AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行青藏高原亞像元雪填圖研究,引入第3波段反射率數(shù)據(jù)并比較不同算法的精度。結(jié)果表明,引入第3波段反射率數(shù)據(jù)可以提高雪深估計(jì)精度,特別是在雪深較淺時(shí)?;赟MM模型的算法具有較好的估計(jì)精度,可為青藏高原的雪深測(cè)量提供一定的參考本研究提出了一種基于AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的青藏高原亞像元雪填圖方法,并驗(yàn)證了其可行性。該方法綜合利用了多個(gè)波段的遙感數(shù)據(jù),通過建立反演模型對(duì)雪深進(jìn)行估計(jì)。其中,引入第3波段反射率數(shù)據(jù)可以顯著提高雪深估計(jì)精度。與傳統(tǒng)方法相比,本研究所提出的方法可以更好地解決青藏高原地區(qū)因地形復(fù)雜和缺乏實(shí)地觀測(cè)站點(diǎn)等問題而導(dǎo)致的雪深測(cè)量困難。

此外,本研究還比較了基于SMM模型、基于天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的三種算法。結(jié)果表明,基于SMM模型的算法具有較好的雪深估計(jì)精度,是一種可行的雪深測(cè)量方法。

需要注意的是,在不同地物類型的區(qū)域應(yīng)該選用不同類型的反射率模型進(jìn)行估計(jì),以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。因此,在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合實(shí)際情況選擇合適的算法和模型。

本研究的成果對(duì)于青藏高原及其他地區(qū)的雪深測(cè)量具有一定的實(shí)際意義,可為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。同時(shí),該方法也為遙感技術(shù)在地表參數(shù)反演領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新思路基于本研究所提出的方法,可能還存在一些局限性。

首先,該方法需要多波段的遙感數(shù)據(jù),因此需要具備高分辨率且多光譜波段的衛(wèi)星數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)。這也意味著本方法的應(yīng)用場(chǎng)景可能受到一定限制,在資源有限的情況下可能無(wú)法廣泛應(yīng)用。

其次,該方法需要建立反演模型進(jìn)行雪深估計(jì),因此對(duì)于不同地區(qū)或季節(jié)需要建立相應(yīng)的模型。這可能需要一定的時(shí)間和精力進(jìn)行大量的實(shí)地觀測(cè)和研究,以準(zhǔn)確建立反演模型。

同時(shí),本研究所提出的方法僅能對(duì)雪深進(jìn)行估計(jì),而不能對(duì)其他雪參數(shù)(如雪密度等)進(jìn)行反演。因此,在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他手段和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,以得到更全面的雪參數(shù)信息。

最后,本研究只針對(duì)青藏高原區(qū)域進(jìn)行了研究,其他地區(qū)的應(yīng)用效果仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。在實(shí)際應(yīng)用中,需要結(jié)合地形、植被等特征進(jìn)行模型調(diào)整和優(yōu)化,以適應(yīng)不同地域的實(shí)際情況。

綜上所述,基于AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的青藏高原亞像元雪填圖方法具有一定的可行性和實(shí)用性,但仍需要進(jìn)一步完善和優(yōu)化。相信在未來(lái)的研究中,隨著遙感技術(shù)和算法的不斷發(fā)展,該方法將具備更廣泛的應(yīng)用前景此外,本方法的精度也受到一定的限制。在數(shù)據(jù)處理、模型反演等過程中可能存在誤差累積,導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的精度受到影響。尤其是在復(fù)雜地形和植被覆蓋較多的情況下,需要進(jìn)一步考慮這些因素對(duì)雪深反演的影響。因此,在應(yīng)用過程中需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行合理性驗(yàn)證和誤差分析,以保證結(jié)果的可靠性和精度。

此外,本方法可能會(huì)受到云、霧、雨等氣象條件的干擾,這些因素可能會(huì)影響遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。因此,在數(shù)據(jù)處理中需要進(jìn)行合理的質(zhì)量控制和預(yù)處理,以減小這些因素對(duì)結(jié)果的影響。同時(shí),也需要結(jié)合其他的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和模擬模型進(jìn)行綜合分析,以提高結(jié)果的可靠性和精度。

最后,本方法的應(yīng)用還需要考慮一些實(shí)際問題,如數(shù)據(jù)獲取和處理的成本、數(shù)據(jù)共享和管理的機(jī)制等。這也需要在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行探索和解決,以保證方法的可持續(xù)應(yīng)用和推廣。

總之,基于AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的亞像元雪填圖方法是一種有潛力的雪深估計(jì)手段,能夠?yàn)闅庀?、氣候和冰雪資源管理等領(lǐng)域提供重要的信息和支持。但是,在實(shí)際應(yīng)用中還需要考慮一系列因素,如數(shù)據(jù)可用性、模型的建立和優(yōu)化、誤差分析和實(shí)際問題等,以提高方法的效果和可行性。希望以上分析和討論能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究和實(shí)踐提供參考和啟示,推動(dòng)遙感技術(shù)在雪深估計(jì)和冰雪資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用,并為應(yīng)對(duì)氣候變化等全球挑戰(zhàn)提供有力支持結(jié)論:基于AVHRR/2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的亞像元雪深填圖方法是一種有

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