高時(shí)間分辨率的積雪判識(shí)對(duì)于新疆牧區(qū)農(nóng)牧業(yè)發(fā)展和雪災(zāi)預(yù)警具有重要作用,針對(duì)已有積雪產(chǎn)品易受復(fù)雜地形地貌,下墊面類型以及云遮蔽的影響,導(dǎo)致積雪判識(shí)精度降低的問(wèn)題,提出一種利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)風(fēng)云4號(hào)A星多通道輻射掃描計(jì)(AGRI)數(shù)據(jù)與地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行多特征時(shí)序融合的積雪判識(shí)方法:以多時(shí)相FY-4A/AGRI多光譜遙感數(shù)據(jù),以及高程、坡向、坡度和地表覆蓋類型等地形地貌信息作為模型輸入,以Landsat 8 OLI提取的高空間分辨率積雪覆蓋圖作為"真值"標(biāo)簽,構(gòu)建并訓(xùn)練基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的積雪判識(shí)模型,從而有效區(qū)分新疆復(fù)雜地形與下墊面地區(qū)的云、雪以及無(wú)雪地表,最終得到逐小時(shí)積雪覆蓋范圍產(chǎn)品。經(jīng)數(shù)據(jù)集和2019年地面氣象站實(shí)測(cè)雪蓋驗(yàn)證,該方法精度高于國(guó)際主流MODIS逐日積雪產(chǎn)品MOD10A1和MYD10A1,顯著降低云雪誤判率。

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【文章目錄】：
1 引言
2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 AGRI遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.3 數(shù)據(jù)集的建立
        2.3.1 FY-4A/AGRI多光譜遙感數(shù)據(jù)
        2.3.2 其他特征數(shù)據(jù)
        2.3.3 真值標(biāo)簽的制備
3 研究方法
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 二維卷積
        3.1.2 一維卷積
        3.1.3 池化層
        3.1.4 全連接層
        3.1.5 分類器
        3.1.6 損失函數(shù)
    3.2 時(shí)空融合的深度網(wǎng)絡(luò)積雪判識(shí)模型
4 驗(yàn)證與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.2 數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.3 Landsat 8 OLI驗(yàn)證本文方法積雪提取效果
    4.4 新疆積雪制圖效果對(duì)比
    4.5 地面氣象站驗(yàn)證
5 結(jié)論



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