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基于地形校正的山区积雪深度反演算法
引用本文:李长春,包安明,岳继博,王宇,马春艳.基于地形校正的山区积雪深度反演算法[J].干旱区研究,2016(5):927-933.
作者姓名:李长春  包安明  岳继博  王宇  马春艳
作者单位:1. 中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆乌鲁木齐830011;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454001;2. 中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆乌鲁木齐,830011;3. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作,454001
基金项目:国家自然科学基金“天山中段非均匀下垫面雪水当量被动微波遥感研究”(41371419),新疆维吾尔自治区重点实验室项目(XJYS0205-2013-01)资助
摘    要:积雪深度是天气和水文模型运行的必要参数。利用微波遥感可以反演不同尺度的地表积雪深度参数,为全球或区域尺度气候模型与水循环提供有效积雪参数。现有积雪深度微波遥感反演算法未综合考虑地形因子对反演结果的影响。微波辐射计观测的地表信号会受到地形的影响,导致能量在地表重新得到分配,这不仅引起传感器本身的观测误差,而且改变了地表的微波散射和辐射,使得水热能量在地表重新分配,从而也影响着地表关键参数的反演精度。为了提高山区积雪深度的反演精度,分析了坡度、坡向等地形因子对积雪深度反演的影响,在利用微波遥感反演积雪深度时加入地形坡度和坡向校正,构建基于地形效应的微波辐射模型,提出基于地形校正的山区积雪深度反演算法。实验结果显示,地形校正前,积雪深度反演的RMSE=10.41,地形校正后,积雪深度反演的RMSE=7.22,积雪深度反演精度得到了一定的提高。

关 键 词:地形校正  微波遥感  积雪深度  遥感反演

Inversion Algorithm of Snow Cover Depth in Mountainous Area Based on Topographical Correction
Abstract:
Keywords:topographic correction  microwave remote sensing  snow cover depth  remote sensing inversion
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