积雪被动微波遥感研究
积雪被动微波遥感研究摘要：全球积雪覆盖范围广，在气象、水文、生产、生活、自然灾害等方面均有重大的影响作用,因此，对积雪的研究均受到科学界多领域的广泛重视。
传统观测消耗大量的人力、物力，所得数据具有不确定性，并且在一些地区很难实施，光学遥感主要用于积雪覆盖范围的观测，并受天气影响显著，因此，微波在积雪研究中拥有显著的优越性。
本文对微波遥感在积雪研究中的意义、发展历史、原理、存在的问题和前景展望进行了阐述，并利用实例予以说明。
关键词：积雪深度，微波遥感，传感器，算法。
一、研究意义积雪是地表最活跃的自然因素之一，地球上陆地有四分之三的淡水资源以冰雪形式存在。
欧亚大陆和北美洲地区在冬季至少有80%的范围是被积雪所覆盖。
积雪是气象学和水文学中的一个非常重要的参数。
积雪的多寡不仅是影响气候变化的重要因子，季节性雪盖和冰川是全球水循环中的重要成分，监测季节性雪覆盖的范围以及冰川的堆积和消融地带对于理解全球水循环是十分必要的。
在中高纬度地区，它是河流与地下水的主要补给来源之一，是干旱、半干旱地区生态系统的重要水源，被用于灌溉、生活和发电。
积雪覆盖面积的动态变化对水体和能量循环以及社会经济和生态环境均具有重大的影响。
雪也会造成许多自然灾害，如牧区雪灾和不期而遇的雪崩等都会给生命财产带来重大损失。
积雪不仅会掩埋牧草，造成畜牧草料供应不足，而且在没有饲草储备或储备不足的牧区，造成大批家畜因冻饿而死亡的情况，从而发生“雪灾”。
如青海草原辽阔，草原面积3647x104he，其中可利用草地面积3161x104ha，是我国六大牧区之一。
雪灾是青海牧区冬春季节的主要自然灾害，每年10月至次年4月这一时段，青海牧区玉树、果洛、黄南南部、海南南部、祁连山等地区极易出现局地或区域的强降雪天气过程，加之气温较低，积雪难以融化，时常造成大雪封山、冻死、饿死牲畜，使牧区人民生命财产遭受巨大损失。
另外，雪的反照率在地表各种自然物质中,几乎是最高的,新雪的反照率高达0·9以上,陈雪的反照率也在0·4以上,因此积雪会反射大量到达地表的太阳短波入射辐射,深刻影响着地球表面的能量平衡.雪是热的不良导体,它显著减小了地表和大气之间的热量交换,可保护雪盖下植物的生长,并影响冻土的发育等地表自然过程。
因此，多年来对积雪的研究一直引起地理学、气象气候学及水文学等学科科技工作者的广泛关注与重视。
二、微波遥感观测的必要性地面常规观测是积雪监测的一种最直接有效的途径,遍布世界各地的气象、水文观测站进行常规积雪观测。
但地面观测站点的分布密度十分不均匀, 大部分积雪位于气候恶劣、人迹罕至的两极和高山地区，传统观测难以企及，如在格林兰岛、南极洲以及欧亚、北美高纬度的北极地区缺乏观测数据。
我国多积雪地区大都是广袤的高原、山脉、荒漠、戈壁或原始森林覆盖，多为无人区，地面观测站点稀少。
传统的点观测的气象台站获得的数据，有一个明显的问题是离散点的气象观测和数据的空间分布与模型的尺度性具有很大的不确定性，而理论上的经验值往往来自一个很小的尺度范围（NMP）或只有很低的空间尺度（GCM），而且这种方法繁琐、耗资大。
因此，传统的方法很难大范围、高效率和全过程地对气候及水文模型中的重要参数进行常规测量。
随着空间科学技术的进步与发展，卫星遥感监测手段逐渐成为一种有效的积雪监测手段。
与传统观测手段不同，遥感把传统的“点”测量方法获取得有限代表性的信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（区域信息），这使我们真正地对地表参数进行定量分析成为可能。
同时，由于积雪的分布和动态特性，只有用遥感方法才能达到有效监测，才能获取不同尺度、大范围、高精度的地表积雪参数，并为全球或区域尺度气候模式与水循环提供有效积雪参数。
因此,卫星遥感从诞生之日起,就和积雪研究结下了不解之缘，从可见光到微波的一系列传感器都在观测各种积雪参数中发挥了不可替代的作用，各种日趋成熟的积雪参数遥感方法被发展了起来。
国际冰川学会先后组织过4次冰冻圈遥感国际研讨会，并出版冰冻圈遥感的专辑，其中积雪遥感的文章最为集中。
在先后问世的3部冰雪遥感专著中，积雪遥感被重点介绍。
在地球观测系统(EOS)及气候与冰冻圈(CliC)等一系列国际研究计划中，积雪遥感都被赋予重要的位置。
欧空局近期更是将发射专门用于积雪遥感的Ku波段雷达卫星提上了日程。
积雪遥感中最为常用的波段是可见光、近红外和微波，其中，可见光和近红外主要用于提取积雪覆盖范围，它们最大的弱点是不能用于反演雪深和雪水当量。
可见光和近红外遥感受天气、云层影响明显，不利于光学遥感观测。
如我国2008年南方雪灾，由于南方持续阴雨，云层持续不散，光学产品在冰雪灾害即将结束的2月初，当地出现晴空后,才逐渐捕捉到了部分地面积雪分布信息。
微在积雪遥感中处于不可缺少的位置，它不仅能够全天全天候地观测积雪，也能够穿透大部分积雪层从而探测到雪深和雪水当量的信息。
由于被动微波遥感具有很高的时间分辨率，能够迅速覆盖全球，因此，它在监测全球和大陆尺度的积雪时空变化中，作用尤为突出。
自20世纪70年代以来，几代微波辐射计已经获取了全球积雪深度的较为可信的资料，各种成熟的积雪遥感数据产品也已经被应用于气候和水文研究以及灾害评估等领域。
被动微波获取的积雪产品可用于（Rott等，1994）：1）大尺度气候模型（模型输入和验证）；2）数值天气预报（NWP）；3）天气预报尺度与中尺度模型；3）水文应用：监测与模型融雪径流等；4）农业：霜冻灾害；5）气候监控与变化监测；6）冰盖（Melt/Dry）：融化地区判据；7）地球物理：地球震荡（Wobble）研究；8）湖面冰盖冻结与融化，作为气候变化的判据。
三、发展历史1978年携载多通道扫描微波辐射计SMMR的雨云-7卫星发射升空,揭开了积雪微波遥感监测的新纪元。
1987年，美国国防气象卫星(DMSP:Defense Meteorological Satellites Program)携载专用微波辐射计成像仪SSM/I上天，进一步促进了被动微波遥感积雪的研究和应用。
随着积雪反演算法的进一步改进以及更高空间分辨率的AMSR-E和我国FY3的MWRI数据的应用，被动微波遥感必将成为积雪遥感业务监测的重要手段，为气象气候模型与水文模型提供关键的输入参数。
微波辐射理论的研究从1901年Max Planck提出普朗克辐射定律到现在已有100多年历史了，其应用领域也日益广泛。
在积雪监测中最早利用微波数据的是Chang等在辐射传输理论和米氏散射理论的基础上，在假设雪密度为0. 3 g/cm3且雪粒径为0.35 mm的前提下，结合地面观测雪深资料，通过回归分析，得出利用SMMR被动微波亮温数据反演雪深的算法，成为利用SMMR和SSM/ I数据反演雪深的基本算法，如（1）。
（1）之后Foster等人对该算法进行了修正,认为亮温梯度算法与积雪深度之间的线性关系在不同的地区应有不同的表达式。
Tait也利用SSM/I亮度温度数据对此进行了地形差异的探讨。
Josberger和Mognard是最早利用积雪的热辐射梯度来描述积雪随时空变化的质变过程。
近年来,国外利用被动微波遥感数据对雪水当量(SWE: Snow Water Equivalent)的算法进行了大量的研究。
Kelly和Chang等认为植被覆盖对微波散射的影响及积雪特性随时间变化对微波辐射的影响对雪当量反演精度有很大影响。
Kelly等把颗粒大小和积雪密度变化融入到致密介质模型(DMRT:Dense Media RadiativeTransfer Model)中,利用每日积雪测量值与被动微波SSM/I数据,发展了雪水当量反演经验模型。
如下：所以，目前应用的积雪深度被动微波遥感算法主要有两类，一类是以England 1975年发展的理论为基础的理论算法，另一类是以NASA的Chang在1986年发展的算法基础上的半理论、半经验算法。
四、常用传感器介绍近年来应用于积雪研究的被动微波遥感数据有SMMR、SSM/I、AMSR-E。
这3种传感器的参数特征比较见表2。
表2 常见被动微波传感器特征参数比较其中吗，SMMR搭载于1978年10月发射的雨云Nimbus-7太阳同步极轨卫星上，是一台可以测量地表辐射的5个频率10通道的双极化微波辐射计，在正午12:00(升轨)与午夜24:00(降轨)通过赤道。
SMMR时间分辨率为每日，但是每隔5~6 d才重访同一地表1次。
SSM/I首次由美国国防气象卫星计划(DMSP)中的卫星于1987年载入空间执行探测使命。
它由设置在4个频率处的7个通道组成,可以同时测量来自地球和大气系统的微波辐射。
除22.24 GHz频率外，其它频率均同时具有水平和垂直2种极化方式。
地球观测系统的改进型微波辐射扫描仪AMSR-E是2002年5月升空，搭载在Aqua卫星上,用于观察陆地、海洋和大气的水和能量循环变化的仪器,它有12个通道，分别测量6个不同频率的水平和垂直极化的地面亮温。
FY-3MWRI其主要技术指标如表1所示。
SSM/ I的优点在于具有较强的穿透能力,且对物体散射有很高的灵敏度,使其在获取雪深及雪层内部信息方面具有可见光、近红外波段无可比拟的优势,但太低的空间分辨率限制了其应用范围,特别是在山区积雪监测中的应用。
而AMSR-E和MWRI具有相近的频率、通道和幅宽,与以往的SMMR、SSM/I等被动微波辐射计相比,提供了更高空间分辨率和更多微波波段的信息,可以提供对雨强、水汽含量、海面风速、冰雪、土壤湿度等的全球微波测量,其缺点是提取的积雪边界线较粗。
最先被大量使用的被动微波遥感数据是1978年发射的Nimbus-7卫星携带的扫描式多通道微波辐射计(SMMR)提供的微波亮度温度数据。
现在，大都使用美国科罗拉多大学冰雪数据中心提供的被动微波遥感数据(SSM/I)，它有7个通道,4个频率，以及两种极化方式,表1列出了该传感器的参数信息。
五、被动微波遥感监测积雪的原理微波遥感的波长一般从1 cm~1m,可以穿透有云、雾、沙尘等的大气层。
这些优点使得被动微波遥感可以在几乎所有天气条件下监测地表的微波发射特征，并通过不同类型地表对微波信号的散射和吸收特征分析，来确定地表类型和相关定量化参数反演，例如，积雪、地表温度、土壤水分和植被等。
被动微波遥感的另一个特点是具有较长时间序列的数据积累且重访周期短，能够动态监测积雪深度及其空间分布状，对准确地评价不同地区的受灾程度，快速提供救灾对策，减少灾区经济损失，具有重要的意义。
雪盖的微波辐射包括2个部分，一是雪盖本身的辐射，另一个是其下地表的辐射。
雪的电磁辐射特性随雪盖厚度、结构以及液态水含量的变化而变化,这是被动微波遥感探测积雪信息的物理基础。
青藏高原云和大气对被动微波遥感积雪雪深的影响
青藏高原云和大气对被动微波遥感积雪雪深的影响刘进军;傅云飞;李锐;王雨;符玉云;胡继恒【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2018(37)2【摘要】利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)观测的2002 2011年青藏高原上空大气顶上行微波亮温(TB_(TOA)),经过辐射传输计算,对水汽和非降水云进行订正,推算出相应的高原地表上行亮温(TB_(SRF))。
并用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SD_(SRF)。
通过个例和近10年统计研究发现,低频18.7 GHz亮温几乎不受影响,而大气顶处36.5 GHz亮温明显高于相应的地表亮温。
不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原雪深反演低估(SD_(TOA)<SD_(SRF))。
这种低估在多个个例中出现,在多年平均尺度上也很显著,不可忽略。
直接用大气顶微波亮温反演雪深,将造成绝对误差2~3 cm。
在青藏高原雪深较浅的区域,相对误差很大,为50%~80%。
而在高原雪深较深的地区,相对误差较小为10%~20%。
该误差(SD_(TOA)-SD_(SRF))和云水路径呈较强的负相关(R=-0.45),敏感性为-0.047 cm·(g·m^(-2))^(-1),该误差对冰云的敏感性较低,和水汽的相关性更弱。
通过与MODIS雪盖产品比较发现,用地表出射亮温反演的雪深SD_(SRF)与MODIS雪盖产品吻合得更好。
【总页数】12页(P305-316)【作者】刘进军;傅云飞;李锐;王雨;符玉云;胡继恒【作者单位】中国科学技术大学地球和空间科学学院【正文语种】中文【中图分类】P412.27【相关文献】1.基于被动微波遥感的青藏高原雪深反演及其结果评价2.青藏高原积雪深度对延伸期预报技巧的影响3.利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价4.被动微波遥感在青藏高原积雪业务监测中的初步应用5.青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Gnss-r陆面微波遥感研究进展
Gnss-r陆面微波遥感研究进展作者：吴学睿来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2011年第4期吴学睿（赤峰学院环境与资源管理系，内蒙古赤峰 024000）摘要：传统的GPS进入GNSS的新时代，GNSS的直射信号经地物反射后可以被专门的接收机接收和使用，形成一种新型的微波遥感——GNSS-R.作为一种新型的无源微波传感器（L波段），GNSS-R 体积小、重量轻、功耗小、成本低、可以全天时、全天候提供全球覆盖均匀的大量数据.GNSS的反射信号可以测量海面风场、海浪波高、潮位以及监测海洋中尺度变化.在陆面上，GNSS-R可以用来监测土壤水分、海冰和积雪厚度以及湖泊和湿地.关键词：GNSS-R；微波遥感；陆面中图分类号：TN925 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2011）04-0092-021 简介GNSS（global navigation satellite system）是若干个导航星座的集合名词，包括美国的GPS，欧洲的伽利略（Galileo），俄国的格洛纳斯（Glonass），以及中国的北斗卫星导航系统（Beidou）.与现有散射计、雷达高度计、合成孔径雷达等海洋、陆面微波遥感手段相比，GNSS-R信号源来自GNSS，需要专门的接收机对地物反射信号进行接收和处理，GNSS-R接收机体积小、重量轻，成本低，接收到的信号属于前向散射，在遥感探测机理方面属于双基雷达模式.针对GNSS-R的应用国内外已经开展了相应的地基、机载和星载实验，其应用领域也由最初的海洋遥感，逐渐向陆面遥感扩展.2 GNSS-R应用目前，GNSS-R在海洋领域的研究主要是海面风场、有效波高、潮位和海水盐度的反演.我国科研工作者利用GNSS-R进行研究的领域也主要集中在海面风场(王迎强 and 严卫 et al., 2008; 周兆明 and 符养 et al., 2008)和海浪坡高上(邵连军 and 张训械 et al., 2008)而随着对GNSS-R遥感技术研究的深入，其应用领域也在不断扩展(Jin and Komjathy, 2010).国内GNSS-R的一些研究领域尚处于起步阶段，尤其是陆面遥感，有的研究领域在国内尚未见报道，本文重点对这些领域的研究现状和发展趋势进行总结和分析.2.1 GNSS-R陆面遥感GNSS-R陆面遥感的应用主要集中在土壤水分的监测和反演上，但其在陆面上的应用应该远不局限于此.以下将重点讲述GNSS-R土壤水分国内外研究进展情况，以及国外该技术在陆面上其他方面研究进展情况.2.2 GNSS-R土壤水分反演2.2.1 与其他微波遥感传感器进行土壤水分反演的原理一样，利用GNSS-R测量土壤湿度的原理是其反射信号是土壤介电常数的函数，土壤介电常数又与土壤湿度有关.NOAA环境技术实验室最初利用GNSS-R进行海洋方面的研究(Zavorotny and Voronovich, 2000)，后来将该技术应用在土壤水分反演方面(Zavorotny and Voronovich, 2000)，采用海洋反射信号研究用的散射模型(Zavorotny and Voronovich, 2000)模拟了接收机在3KM处，GNSS卫星高度角是40°时，GNSS反射信号随土壤水分的变化情况，结果表明土壤水分对该GNSS反射信号很敏感.对于基尔霍夫近似（几何光学的极限情况），双战散射截面可以表示成两部分，一部分与极化特性有关，另一部分与表面的统计特性有关.线性极化比HR/VR的效果更好一些，尤其是在中低等土壤含水量的情况下.(Egido and Ruffini et al., 2008)和Torres(Torres, 2004)利用了半经验模型（1.4GHz）进行了土壤水分的反演，取得了良好的反演效果.(Egido and Ruffini et al., 2008)和(Rodríguez-álvarez and Marchán et al., 2008)的文章中都采用GNSS直射信号和反射信号的干涉图信息IPT（interference pattern technique）来量化接收机中的反射信号，最终进行土壤水分的研究.2009年(Rodriguez-Alvarez and Bosch-Lluis et al., 2009)利用小麦收割之后裸露地表的数据（2008年8月~9月数据）进行土壤水分反演，没有考虑植被的影响，结果表明利用notch 处的信号更适宜于土壤水分的反演.在仪器设备上，(Rodriguez-Alvarez and Bosch-Lluis et al., 2009)采用自己专门设计的用于土壤水分的接收机——SMIGOL，研究表明线性极化的菲尼尔反射系数随着入射角的变化大于圆极化的.国内利用GNSS—R进行土壤湿度的研究无论是实验还是理论研究都处在起步阶段.在理论上，(关止与赵凯等,2006)与(宋冬生与赵凯等,2007)的研究可以定性的表示出这一新兴微波遥感手段在检测土壤湿度上的可行性，同时植被的影响不可忽略.目前，国内外gnss-r土壤水分反演的主要方法有：波形图法，延迟多普勒图，干涉图，，物理模型方法.2.3 GNSS—R湖泊和湿地监测GNSS—R在陆面上的应用，还涉及植被高度、积雪厚度、湖泊和湿地的监测等.(Treuhaft and Lowe et al., 2001)用GNSS—R监测了火山口湖的表面高度.GNSS的反射信号也可以用来进行湿地的研究和监测.2.4 GNSS—R植被高度和森林生物量估测(Rodríguez-álvarez, 2009)利用干涉图法（IPT）反演出树高以及植被覆盖下的土壤湿度，取得了较好的反演结果.利用gnss-r的双站散射特性，针对GNSS-R圆极化的特性，采用简化模型进行森林光滑散射系数的理论模拟，目的是研究利用gnss-r进行森林生物量监测的可行性.接收到的能量的幅值对森林生物量比较敏感，而不会出现雷达后向散射中的饱和现象，因此用gnss-r进行森林生物量的反演存在着一定的可行性.2.5 GNSS—R雪冰厚度监测雪、冰是水文气候学中的重要参量，然而实地积雪分布观测比较少，传统的遥感手段造价昂贵、空间分辨率较低.但冰的厚度与反射信号的幅度有关，雪/冰厚度可以从GNSS的反射信号中反演出来.2009年利用GNSS-R对科罗拉多两次暴风雪的测量进行了GNSS—R进行积雪厚度研究的初步性研究工作.3 总结和展望传统的GPS已经进入了GNSS的新时代，gnss-r微波遥感技术具有异源收发，信号多源化等优点，在海洋和陆面遥感中有着重要的应用前景.在我国海洋方面的应用在理论和实践上的研究工作开展较多，在陆面上利用GNSS-r进行土壤水分遥感的研究工作处于起步阶段，而利用GNSS进行植被、积雪厚度和湖泊、湿地方面的研究工作国内报道较少.因此，利用gnss-r技术的研究领域有待深入.参考文献：〔1〕Auber, J., A. Bibaut, et al. (1994). Characterization of multipath on land and sea at GPS frequencies, Alexandria, VA: Institute of Navigation.〔2〕Egido, A., G. Ruffini, et al.(2008)."Soil moisture monitorization using GNSS reflected signals."〔3〕Komjathy, A. and J. A. Maslanik, et al. (2000). Towards GPS surface reflection remote sensing of sea ice conditions.〔4〕Wiehl, M. and B. Legresy, et al. (2003). "Potential of reflected GNSS signals for ice sheet remote sensing." Progress In Electromagnetics Research40:177-205.〔5〕Zavorotny, V. U. and A. G. Voronovich (2000). Bistatic GPS signal reflections at various polarizations from roughland surface with moisture content.〔6〕关止与赵凯，等.利用反射GPS信号遥感土壤湿度.地球科学进展，2006，21(007):747-750.〔7〕李紫薇.GNSS-r海洋微波遥感前沿技术进展.2009：13.〔8〕刘经南，邵连军.GNSS-R研究进展及其关键技术.武汉大学学报(信息科学版)，2007，32(11).。
211261549_基于FY3B-MWRI_数据的东北积雪深度反演
文章编号：2095-6835（2023）10-0080-04基于FY3B-MWRI数据的东北积雪深度反演段芸，王星东（河南工业大学信息科学与工程学院，河南郑州450001）摘要：积雪是地球系统冰冻圈5层的主要成分，它有高反射率、高相变潜温和低热传导方式的特点，可以通过影响地表能量平衡来影响气候。
在对积雪深度的反演研究中，许多研究学者都在对算法及模型进行完善，且有较好的反演效果。
由于地区下垫面类型的不同，仅使用单一算法模型进行探测总会与实测数据产生误差。
选择东北3省为研究区，以FY3B-MWRI为数据源，根据研究区域土地利用类型的特征，针对不同下垫面（森林、草地、农田、裸地）使用不同的算法模型，进一步得出更为准确的反演结果。
经验证，本研究方法的雪深反演结果与实测数据的RMSE（均方根误差）为5.99cm，表明该算法对东北3省积雪深度反演取得了较高的精度。
关键词：中国东北部地区；积雪深度反演；被动微波遥感；FY3B-MWRI中图分类号：P343文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.10.023积雪有高反射率、高相变潜热和低导热性等特征[1]，通过影响地表能量的平衡来影响气候系统，也是地球系统5层冰层的重要组成部分[2]。
东北3省地处中国的最北面，研究表明东北大部分地区为世界3个最稳定的积雪区[3]。
微波可以穿透一定厚度的积雪，学者们可使用微波遥感技术对积雪深度进行监测[4]。
积雪深度反演算法在国内外早已发展并在不断完善。
CHANG等[5]基于均质积雪的辐射传输方程得到SMMR的雪深反演算法；FOSTER等[6]对Chang算法加以修改，认为植被覆盖率会影响雪深探测，提出了NASA96算法；蒋玲梅等[7]将不同下垫面类型的影响因素加入雪深反演算法中，完善了用于雪深反演的风云业务化算法，根据经验证明取得了较好的反演精度。
FY-3B卫星上的微波成像系统，拥有5个双极性的亮温信道，可以提供全天候的土壤水分、积雪深度及大气湿度等多个方面的信息。
利用遥感技术监测太白山积雪变化
高 峰 ， 拔 ３７ ７ ２１ 。 海 ６ ． Ｉ 海拔 ３０ ０ｍ 以上地 带 Ｔ ０
发 育有第 四纪末 冰川 。 因此 ，监测 太 白 山地 区积
雪 时空 变化 对 于探测该 区域 气候 异常 变化 、诊 断 区域气 候 与 积 雪相 互 作 用机 理 有着 重 要 的意 义 。 然 而传 统 的冰川 和积 雪范 围的测 量是 通过 地面人
２ 结 果 与 分 析
２ １ 太 白 山 积 雪 面 积 监 测 结 果 ．
不 规则性 和 不均匀 性等 弱点 ；其次 ，对 有些 自然 环境 恶劣 且人 力无 法到达 的地 方 ，无法进 行地 面 观测 ［ 。卫星遥 感 技术 可 以提供一 种 冰雪 监测 的 ４ ］
由图 １可 以看 出 ， ９ ８ ２ １ １ ８ － ０ ０年 太 白山积雪
雪 主要 分 布 在 海 拔 ３０ ０ｍ 以上 的 山顶 及 山坡 两 侧 ，积 雪 面 积 在 波 动 中呈 下 降 趋 势 。２ １ ０ ０ ０年 积 雪 面 积 为 ９ ． ４ ｍ ９ ８年 积 雪 面 积 为 ９ ． ８ｋ ，２ Ｏ ８ ｋ ，１ ８ ５ ９ ｍ ３ａ积 雪 面 积减 少 了 ５ １ ｍ。 ． ４ｋ 。深 雪 区 面 积
关 键 词 ：太 白 山 ；积 雪 ；面 积 ｆ积 雪 厚 度 中 图分 类号 ：Ｐ ０ ． ４ ７８分敏 感 。同 时 ，积 雪 是 高海 拔下 垫 面的一个 重要 特征 ，一 方面 其反 射
基于SSM／I被动微波数据的中国积雪深度遥感研究
特别 微 波 成 像 辐 射 计 Ｓ Ｍ Ｉ主要 用 于 地 球 物 Ｓ／ 理参 数 的反 演 ， 海 面风速 、 如 积雪 面积 、 降雨 、 气含 水
和水文数值模式运行的必要参数 。积雪深度传统上 是由地 面气象站观测得到 ， 但气象站布点稀少 ， 难于 提供当前 中尺度模式所需的积雪深度分布数据 ， 而 卫星遥感是获取大尺度积雪信息的有效方法。 由于 Ｎ Ａ Ｏ Ａ系列气象卫 星和 Ｅ Ｓ系列对地 观 Ｏ
在积 雪监 测方 面 ， 可见 光 、 外方 法 的优点 是 在 红 无 云 的情 况下 ， 以得 到准 确 的积雪 范 围 ， 被动 微 可 而
１ 数据和处理
专用微波成像辐射 计 ＳＭ Ｉ 于防卫气象卫 Ｓ／ 位 星计划 （ Ｍ Ｐ 卫星上 ， Ｄ Ｓ） 轨道高度为 ８０ｋ ３ ｍ。ＳＭ Ｉ Ｓ ／ 作为星载被动微波传感器 ， 采用圆锥扫描方式 ， 扫描 宽度 为 １４０ｋ 有 ７个 通 道 ， ｌ ３ 、５Ｇ ｚ ０ ｍ， 在 ９、７ ８ Ｈ 使 用水平 和垂直 极化 两种模 式 ， ２ Ｈ 只使用 垂 直 在 ２Ｇ ｚ
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２ ６卷第 １期 ５ ６ ９— ４页
２０ ０８年 １月
山
地
学
报
Ｖ １ ２ Ｎｏ １ ｐ ５ —６ ｏ ． ６． ． ｐ ９ ４
Ｊ ＯＵＲＮＡ ＯＵＮＴ Ｎ ＣＩＮＣＥ ＬＯＦＭ ＡＩ Ｓ Ｅ
Ｊｎ．，０ ａ ２ ０８
文章编号 ：１０ ２ ８ ０ ８— ７ ６一（０ ８ １ ９— 进行全 天候的积雪监测 。在积雪深度估计方面 ， 被动微波
方 法 比可见 光 、 外 方法有 较 大优点 ， 动微 波 方法 红 被 可 以进行 超 过 １ ｍ 的积 雪 深 度 估 计 ， 可 见 光 方 ５ｃ 而
雪水当量遥感反演中人工神经网络建模方法研究
范 围 内的推 广 。虽然 这两种 数据源 在估算 雪 水 当量时都 有不 足 ， 但是两 者 又各有 各 的优 势 ， 因 此将 两者结 合起 来使 用可 以获得更 好 的效果 。 人工神 经 网络 Ａ ＮＮ（ ｒｉｃ ｌ ｅ ｒｌ ｔ ｒ ） 术对 于非线性 问题 的求解提 供 了广阔前 Ａ ｔｉｉ ｕａ Ｎｅｗｏｋ 技 ｆ ａＮ 景 。近年来 ， 有关 Ａ ＮＮ在 积雪参数 反演 中 的应用 也得 到 了广泛 的研 究 。因此 ， 用该 方 法来 利 建立雪 水 当量 的反演模 型也 会提高估 算结 果 的精 度 。从 国 内外 的研 究 现状来 看 ， 目前 对雪 水
验验 证。
３ 研 究现 状 评 述
大量 关于沥青 路面层 间接触 问题 的研究成 果使人们 更加清楚认识 到加强 层问粘结 的重要
性， 对进 一步完善 路面设计理论 提供 了重要文 撑 。但不 同学者所考 虑 的材料 属性所有 差别 ， 描 述层 间接触状态 的参数也存 在不一致性 ， 导致计 算 结果 及结 构行 为评 价存 在较 大 的偏 差 。但 考虑层 间接触状 态的沥青 面层 受力 响应 与其疲 劳效 应 尚未有 效结合 ， 目前依 然 缺乏 描述 二者
构行 为理论》 孙 立军 ） 立 了沥青 路 面结构 行 为方 程 ， 路 面性 能 （ 括疲 劳 性 能 ） （ 建 将 包 与路 面结
构、 环境 、 荷载 、 材料 等因素联系起来 ， 既包 含现象学 模型要素 ， 包含断裂 力学模 型要素 ， 又 使路 面使用性 能指 标与力学性 能指标 之问达到 有机统 一 。《 沥青 混合 料 的粘 弹性 疲 劳 损伤模 型研 究 》关 宏信 ， （ 郑健龙 ， 张起 森） 出 了沥青 混合 料 的粘 弹性疲 劳损 伤模 型 ， 提 并进 行 了 ＭＴ Ｓ试
基于随机森林算法的青藏高原AMSR2被动微波雪深反演
基于随机森林算法的青藏高原AMSR2被动微波雪深反演王健顺;王云龙;周敏强;刘畅宇;黄晓东【期刊名称】《冰川冻土》【年(卷),期】2020(42)3【摘要】青藏高原因其复杂的地形地势和和积雪分布使得多种雪深算法未达到理想的精度。
基于新一代被动微波数据AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer2),应用随机森林算法(Random Forest,RF)将亮温(Brightness Temperature,BT)和亮温差(Brightness Temperature Difference,BTD)作为参数输入,并将高程和纬度参数引入雪深反演模型中,经过模拟退火算法进行有效反演因子筛选,构建了基于随机森林算法的青藏高原雪深反演模型。
结果表明:与AMSR2全球雪深产品相比,随机森林算法的拟合优度(R2)由0.41提升至0.60,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)由7.36cm降至4.88cm,偏差(BIAS)由3.24cm 减小至-0.16cm,随机森林雪深反演模型在青藏高原的精度更高;青藏高原平均海拔超过4000m,当海拔大于青藏高原平均海拔时,随机森林算法的反演效果最差,但RMSE仅为3.78cm,BIAS仅为-0.09cm;高原南部(25°~30°N)因其复杂的地势和相对较少的气象站点使得反演效果较差,RMSE为5.94cm,BIAS为-0.39cm;青藏高原的主要土地覆盖类型为草地,随机森林算法在草地的RMSE约为3cm,BIAS接近0cm。
【总页数】10页(P1077-1086)【作者】王健顺;王云龙;周敏强;刘畅宇;黄晓东【作者单位】兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室/草地农业科技学院;南京信息工程大学地理科学学院【正文语种】中文【中图分类】P426.635【相关文献】1.基于被动微波遥感的青藏高原雪深反演及其结果评价2.被动微波遥感反演中国西部地区雪深、雪水当量算法初步研究(英文)3.青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演4.基于随机森林的AMSR2青藏高原有云地区水汽反演5.基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
C波段SAR山区积雪面积提取研究_孙少波
引用格式：Ｓｕｎ Ｓｈａｏｂｏ，Ｃｈｅ Ｔａｏ，Ｗａｎｇ Ｓｈｕｇｕｏ，ｅｔ ａｌ．Ｓｎｏｗ Ｃｏｖｅｒ Ａｒｅａ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｕｓｉｎｇ Ｃ－ｂａｎｄ ＳＡＲ ｉｎ Ｍｏｕｎ－ｔａｉｎ Ａｒｅａｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２０１３，２８（３）：４４４－４５２．［孙少波，车涛，王树果，等．Ｃ波段ＳＡＲ山区积雪面积提取研究［Ｊ］．遥感技术与应用，２０１３，２８（３）：４４４－４５２．］收稿日期：２０１２－０８－１１；修订日期：２０１３－０４－２４基金项目：国家自然科学基金项目（９１１２５００１、４１２７１３５６），国家８６３计划项目（２０１２ＡＡ１２Ａ３０３）。
作者简介：孙少波（１９８８－），男，陕西宝鸡人，硕士研究生，主要从事冰冻圈遥感研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｕｎｓｈａｏｂｏ＠ｌｚｂ．ａｃ．ｃｎ。
通讯作者：车 涛（１９７６－），男，陕西周至人，副研究员，主要从事冰冻圈遥感研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｅｔａｏ＠ｌｚｂ．ａｃ．ｃｎ。
Ｃ波段ＳＡＲ山区积雪面积提取研究孙少波１，２，车 涛１，王树果１，王增艳１，２（１．中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州 ７３００００；２．中国科学院大学，北京 １０００４９）摘要：合成孔径雷达（ＳＡＲ）不仅具有穿云透雾、全天候观测地表的能力，而且可穿透地表覆盖一定深度获取地表覆盖物内部特征信息。
利用２０１１年１０景ＥＮＶＩＳＡＴ－ＡＳＡＲ可变极化模式精细图像（ＡＳＡ＿ＡＰＰ＿１Ｐ）数据，分析比较了黑河上游祁连山冰沟流域不同时段积雪ＳＡＲ后向散射特性，应用同期的ＭＯＤＩＳ积雪面积产品确定研究区积雪的累积和消融背景信息。
研究表明：由于融雪期积雪含水量上升，ＳＡＲ图像后向散射系数相比干雪或无雪图像明显降低，经过分析认为广泛应用的－３ｄＢ阈值会明显低估湿雪覆盖范围，－２ｄＢ阈值更适合该地区湿雪面积参数提取。
研究冰雪对生态环境影响的新方法——遥感指标计算
研究冰雪对生态环境影响的新方法——遥感指标计算冰雪是人类生活不可或缺的自然资源之一，但同时它也对生态环境造成了明显的影响。
为了更好地了解冰雪对生态环境的影响，科学家们一直在不断努力，其中遥感技术的运用对研究冰雪对生态环境影响的贡献不可忽视。
一、遥感技术在研究冰雪对水文环境的影响中的运用冰雪作为主要的地表覆盖，在水文循环中起到了至关重要的作用。
但是，由于冰雪的季节性、地域性和概率性等因素，传统的实地调查和监测方法难以满足对其覆盖及时、全面的监测需求。
因此，遥感技术成为了研究冰雪对水文环境影响的重要手段。
遥感技术的运用，不仅可以快速获取冰雪覆盖信息，而且能够定量评估冰雪对水文环境的影响。
常用的遥感指标包括: 雪面反照率、雪深和积雪面积等。
其中，雪面反照率是指雪面反射太阳辐射能力的大小，反照率越高则说明雪面反射能力越强，对水汽的形成和降水的产生有重要的影响；雪深则反映了雪层的厚度和水分储存能力，对于估算雪融水径流和冰雪物质平衡具有重要的作用；积雪面积则反映了地表覆盖情况，对冰雪—高山生态系统研究具有重要的意义。
二、遥感技术在研究冰雪对生物环境的影响中的运用除了对水文环境的影响外，冰雪对生物环境的影响也是人们关注的焦点之一。
遥感技术在研究冰雪对生物环境影响方面的应用，主要围绕着以下几个方面展开。
1. 地面植被因为冰雪能够对植物群落的物种组成和结构产生显著影响，因此研究冰雪对地面植被的影响是生物方面的研究重点之一。
通过遥感技术获取的地面植被信息主要包括，植被指数、植被覆盖率以及植被生长状态等。
这些信息能够为科学家提供从植被发育到大气使用这些植被的能力这些方面提供重要的参考。
2. 动物栖息环境冰雪被认为是脊椎动物等野生动物栖息环境的关键因素之一，因此研究冰雪对动物栖息环境的影响问题备受关注。
遥感技术可以有效获取生物栖息地、植物围栏和其他人工结构等生物指示物和引导物的信息，这些信息对于动物栖息以及生态管理都具有非常重要的意义。
卫星遥感藏北积雪分布及影响因子分析
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第 ５ 卷 第 ４期 １
２０ ０ ８年 ７月
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Ｖ ｏ ． １， Ｎｏ １５ ．４
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张佳 华 ， 杨 ， 凤 梅 ．卫星 遥感 藏 北 积 雪 分 布及 影 响 因 子 分析 ． 吴 姚 地球 物 理 学 报 ，０ ８ ５ （ ） １ １ ～ １ ２ ２ ０ ， １ ４ ：０ ３ ０ １
１ 国气 象 科 学 研 究院 遥 感 与气 候 信 息 开放 实 验 室 ，北京 １ ０ ８ 中 ００１ ２浙江 省 气 象信 息 中 心 ， 州 ３ ０ １ 杭 １０ ７ ３中 国科 学 院 研 究 生院 地 球科 学 学 院 ， 京 １ ０ ４ 北 ００９