NASA系列算法（Chang,NASA96和Foster算法）是被動微波遙感反演雪深、雪水當量的簡單、實用的經(jīng)驗算法,并經(jīng)過了很多學者大范圍的算法驗證和改進。作為經(jīng)驗算法,NASA系列算法也不可避免地具有區(qū)域適用性,為了進一步評價NASA系列算法在東北地區(qū)的時空適用性,發(fā)展適應于東北地區(qū)的本地化算法,本論文在對NASA系列算法進行時空驗證的基礎上,重點對Foster算法進行了本地化改進。首先,在長春凈月潭區(qū)域選定了一個以農(nóng)田和森林為主的10km×10km被動微波遙感混合像元,在時間上連續(xù)觀測整個干雪期（2014年12月至次年2月）的積雪參數(shù)和氣象數(shù)據(jù),結(jié)合FY3B衛(wèi)星搭載的微波成像儀（MWRI）亮溫數(shù)據(jù),對NASA系列算法精度進行了評價分析。其次,在黑龍江地區(qū)選擇71個氣象站點,利用二叉樹的方法針對三種氣象條件進行季節(jié)性積雪的分類,并利用分類結(jié)果于該區(qū)域在整個積雪季內(nèi)進行NASA系列算法的時空驗證,對Foster算法進行改進。驗證結(jié)果表明:在時間序列上,對于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果較好,后期隨著時間的推進高估雪深的趨勢愈加明顯。由于考慮了森林覆蓋率的影... 

【文章來源】：中國科學院大學(中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所)吉林省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 選題背景、目的和意義
        一 選題背景
        二 選題目的及意義
    第二節(jié) 國內(nèi)外研究進展
        一 積雪物理性質(zhì)研究
        二 積雪的微波輻射傳輸物理模型
        三 積雪的被動微波反演半經(jīng)驗模型
        四 積雪被動微波遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)
    第三節(jié) 本研究的內(nèi)容和技術(shù)路線
        一 研究內(nèi)容
        二 技術(shù)路線
        三 論文結(jié)構(gòu)
第二章 數(shù)據(jù)獲取與研究區(qū)概況
    第一節(jié) 研究區(qū)概況
        一 長時間序列積雪觀測實驗區(qū)概況
        二 區(qū)域尺度實驗區(qū)概況
    第二節(jié) 數(shù)據(jù)源簡介與處理
        一 野外實測數(shù)據(jù)和氣象站點數(shù)據(jù)
        二 衛(wèi)星數(shù)據(jù)
        三 數(shù)據(jù)預處理
第三章 積雪分類方法研究
    第一節(jié) 基于氣象要素的Sturm積雪分類方法
    第二節(jié)基于Sturm分類方法的黑龍江省積雪類型分析
第四章 NASA系列算法的時空序列驗證和分析
    第一節(jié)NASA系列算法解析
        一 Chang算法
        二 NASA 96算法
        三 Foster算法
    第二節(jié) 長春凈月潭基于像元尺度積雪參數(shù)時間變化過程觀測實驗介紹
    第三節(jié) 單像元內(nèi)NASA系列反演算法的時間序列比較與分析
        一 實測數(shù)據(jù)處理
        二 雪深反演結(jié)果分析
        三 像元內(nèi)的積雪類型確定
        四 雪水當量反演結(jié)果分析
        五 算法的定量評價與分析
    第四節(jié) 利用黑龍江積雪分類制圖對Foster算法的時空驗證與改進
        一 基于Foster算法精度的黑龍江分類圖遴選
        二 Foster算法的空間驗證
        三 Foster算法的本地化改進
        四 本地化Foster算法的驗證
    第五節(jié) 小結(jié)
第五章 結(jié)論和展望
參考文獻
發(fā)表文章目錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]被動微波雪深反演算法在東北地區(qū)的時空分析與驗證[J]. 武黎黎,李曉峰,趙凱,鄭興明,丁艷玲,李洋洋,任建華.  遙感技術(shù)與應用. 2015(03)
[2]東北典型林區(qū)雪深反演算法的驗證與分析[J]. 武黎黎,李曉峰,趙凱,鄭興明,戴禮云.  地球信息科學學報. 2014(02)
[3]積雪輻射模型驗證[J]. 蔣玲梅,施建成,張立新.  遙感學報. 2006(04)
[4]青藏高原積雪深度和雪水當量的被動微波遙感反演[J]. 車濤,李新,高峰.  冰川凍土. 2004(03)
[5]被動微波遙感估算雪水當量研究進展與展望[J]. 車濤,李新.  地球科學進展. 2004(02)
[6]基于被動微波遙感的青藏高原雪深反演及其結(jié)果評價[J]. 柏延臣,馮學智,李新,陳賢章.  遙感學報. 2001(03)
[7]中國西部積雪SMMR微波遙感的評價與初步應用[J]. 曹梅盛,李培基,D.A.Robinson,T.E.Spies,G.Kukla.  環(huán)境遙感. 1993(04)



本文編號：3304077