基于遙感與GIS技術(shù)的北疆牧區(qū)積雪監(jiān)測研究.pdf

1、北疆地區(qū)是我國三大積雪分布中心之一，也是新疆主要的畜牧業(yè)基地。由于區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜，海拔高、氣候寒冷潮濕，冬、春季雪災(zāi)頻繁，大批牲畜因雪災(zāi)而死亡，積雪災(zāi)害成為主要的自然災(zāi)害之一，嚴(yán)重影響著草地畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。而遙感技術(shù)是監(jiān)測積雪覆蓋范圍的最有效的方法。本論文的設(shè)計就是利用遙感與地理信息系統(tǒng)技術(shù)，利用MODIS和AMSR-E資料，分析北疆地區(qū)積雪覆蓋范圍和積雪深度的時空變化特征，建立北疆地區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，對準(zhǔn)確監(jiān)測北疆地區(qū)積雪

2、時空動態(tài)變化狀況，評價牧區(qū)雪災(zāi)受災(zāi)程度，快速提供救援對策，減少災(zāi)區(qū)經(jīng)濟(jì)損失，具有重要的科學(xué)意義和實際應(yīng)用價值。 本論文以北疆為研究區(qū)，利用氣象臺站記錄的雪情數(shù)據(jù)和云量數(shù)據(jù)，驗證了每日積雪產(chǎn)品MOD10A1和每8日積雪合成產(chǎn)品MOD10A2的分類精度；利用MOD10A1產(chǎn)品開發(fā)出用戶自定義積雪覆蓋范圍合成新算法及產(chǎn)品，并對新產(chǎn)品進(jìn)行了精度驗證；研發(fā)出基于MODIS每日雪被數(shù)據(jù)MOD10A1和AMSR-E/Aqua每日雪水當(dāng)量產(chǎn)品A

3、E DySno新的合成積雪產(chǎn)品MOD-AE1，并驗證了其精度；建立了北疆地區(qū)基于AMSR-E亮溫數(shù)據(jù)的雪深反演模型，并對模型的精度進(jìn)行了評價；利用用戶自定義旬積雪合成產(chǎn)品，分析了北疆地區(qū)積雪覆蓋范圍的時空動態(tài)變化、積雪覆蓋范圍與海拔以及氣溫的關(guān)系以及不同積雪覆蓋面積的天數(shù)，研究積雪覆蓋面積的變化特征，更好地解釋了北疆地區(qū)積雪分布的規(guī)律。研究結(jié)果表明： 1)在晴空的狀態(tài)下，MOD10A1積雪產(chǎn)品的分類精度達(dá)到94.6％，總精度為9

4、5.5％。說明MODIS積雪制圖算法具有很高的積雪分類精度，但受到云的嚴(yán)重制約；積雪深度和土地覆蓋類型是影響積雪分類精度的兩個重要因素，其中雪深是最重要的因子。MOD10A2產(chǎn)品可較好地消除云層對地表積雪分類精度的影響，平均積雪識別率達(dá)87.5％，可較好地反映地表積雪的分布狀況。雖然8日積雪合成產(chǎn)品可以有效地去除大部分云的污染，但是仍然無法去除研究區(qū)所有的云像元。 2)MOD10A2產(chǎn)品基本上可以滿足從事冰雪及相關(guān)學(xué)科的較大空間

5、尺度上的科學(xué)研究，但較長的合成時期、固定的合成起算時間和依MOD10A1獲取的時間順序進(jìn)行合成的方法，不利于對區(qū)域積雪災(zāi)害事件進(jìn)行快速有效的實時監(jiān)測和評價。在本項研究中，以旬為基本合成周期，對90個時相的MOD10A1積雪產(chǎn)品用2～11天分別進(jìn)行了合成分析，發(fā)現(xiàn)合成時間越長，合成圖像的積雪識別精度越高，如以旬為時間段，合成圖像的精度介于70～100％，平均精度可達(dá)87.2％；在旬內(nèi)8日合成圖像的精度也介于70～100％，平均精度為80.

6、6％。 3)基于MOD10A1和AE DySno的新合成算法充分結(jié)合了MOD10A1有較高空間分辨率和AE DySno數(shù)據(jù)具有全天候成像的優(yōu)點，能夠有效地改進(jìn)每日積雪范圍監(jiān)測的精度。合成圖像MOD-AE1的總一致性為76.1％，積雪分類精度達(dá)75.4％。同AE DySno產(chǎn)品相比較，合成圖像的積雪多測誤差略有增加，漏測誤差則減少約8％，平均總精度和積雪分類精度分別提高6.6％和8.8％。溫度和雪深是影響積雪覆蓋率變化的主導(dǎo)因素。

7、不同時期的每日合成圖像MOD-AE1可以用于分析季節(jié)性積雪的不同特征，合成圖像適合北疆牧區(qū)雪災(zāi)期間每日雪被動態(tài)監(jiān)測的需要。 4)雪深反演模型受氣溫、融雪、降雨、濕雪、深霜層等因素的嚴(yán)重影響。對大于2.5 cm的積雪深度與AMSR-E亮溫數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析表明，積雪深度與垂直極化18GHz和36GHz波段的亮溫差之間具有很強(qiáng)的線性相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.65，雪深回歸模型公式為SD=0.49(Tb18V-Tb36V)+8.72。