玛纳斯河流域积雪遥感地面同步观测

积雪作为冰冻圈主要组成部分,是全球能量和水循环的重要环节.利用卫星遥感技术获取的高时空分辨率的积雪分布和状态信息对寒区水资源管理、经济发展和社会稳定具有重要意义.目前,利用高分辨率光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)卫星数据能够实现积雪覆盖范围的识别和雪层物化参数的反演,但识别和反演的精度在高寒山区条件下受地形影响严重.为改进现有识别和反演模型在山区条件下的适应性,以新疆天山北坡玛纳斯河流域为研究区,分别在2013年冬季积雪期和2014年春季融雪期进行了两次与SAR卫星同步的野外积雪观测,为山区积雪识别和积雪参数反演获取了地面实测光谱和积雪参数数据.对两次积雪观测的目的、方法和初步结果进行介绍.观测初步结果显示了积雪在研究区内空间分布不均一,季节性差异性明显,为后续通过高分辨率遥感手段获取山区积雪参数时间和空间变异性提供了基础.     

山区复杂地形条件下GF-1卫星遥感雪面反射率计算

针对山区遥感影像计算雪面反射率的难点,采用各向异性校正与地形校正相结合的方法,将研究区不同坡面方向的雪面反射率归一化至平坦地表垂直观测方向上的雪面反射率,以消除地形影响.其中,各向异性校正采用二向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)模型;地形校正采用山地辐射传输模型.遥感影像选用新疆玛纳斯河流域的高分一号卫星(GF-1)宽幅相机数据.利用同步观测的积雪光谱数据对此方法的校正能力进行验证,结果表明此方法能够消除大部分地形和大气的影响;计算的雪面反射率在非阴影区与阴影区均与实测数据相一致;该方法可为山区积雪的光学遥感研究提供技术支撑.     

玛纳斯河流域春季雪层参数特性分析

采用2014年春季野外观测的新疆玛纳斯河流域积雪物理特性数据(积雪深度、积雪密度、体积含水量、雪层温度),分析了流域融雪期的积雪参数特征,及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明:(1)研究区在融雪期的积雪随着深度的增加而温度逐渐降低,部分地区积雪保温作用明显,保温层位于雪表层下约10cm位置;(2)流域北部低山区雪密度随着积雪深度的增加逐步减小,高山区和亚高山区雪密度的垂直廓线呈现为中部大、积雪表层和底部小的分布特征;(3)北部低山区积雪体积含水量高于高山区和亚高山区,垂直廓线呈单峰曲线,峰值距雪表面约12cm;南部高山区和亚高山区积雪以潮雪为主,雪层含水量存在层位变化.     

基于合成孔径雷达图像的山区雪水当量反演

雪水当量是表征积雪水资源量的重要指标,准确获取雪水当量信息对于流域水资源管理与区域气候研究具有重要意义.以新疆玛纳斯河流域山区典型地区为研究区,在获取RADARSAT-2精细四极化产品、地面同步观测数据、数字高程数据和土地覆盖类型数据的基础上,探讨了针对山区地形与下垫面条件的EQeau模型参数优化方法,修订了模型系数,并反演获得了研究区2013年12月13日的雪水当量分布信息.结果表明:(1)在山区复杂地形与下垫面条件下,增加地形、土地覆盖类型和局部入射角作为EQeau模型的条件参数,可取得冬秋季后向散射系数比与积雪热阻间较好的拟合关系,从而修订模型系数;(2)利用系数修订后的EQeau模型和RADARSAT-2数据反演得到了研究区精度较高的雪水当量信息,进而表明利用C波段合成孔径雷达数据和EQeau模型反演山区雪水当量是有效可行的.研究成果可为山区雪水当量的定量反演提供新思路.     

新疆天山玛纳斯河流域高分辨率积雪遥感研究进展

新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖,高山冰川发育,是我国西北干旱区的典型流域,其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义.近五年来,在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测,利用GF-1PMS(Panchromatic and Multi-Spectral)和WFV(Wide Field of View)、HJ-1CCD(Charge-Coupled Device)和IRS(Infrared Scanner)等国产高分光学遥感数据和C波段RADARSAT-2、ENVISAT ASAR等合成孔径雷达数据,探索山区复杂地形条件下的综合辐射校正方法,建立积雪识别模型获取积雪覆盖范围、积雪表面类型和积雪干湿状况,建立积雪参数反演模型获取雪粒径、雪深和雪水当量,分析流域积雪变化特征与雪盖衰退过程,进行流域融雪径流模型的参数率定、模拟与预报,为流域水资源合理利用与调配提供科学依据.     

玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析

以新疆玛纳斯河流域为研究区,利用三次野外观测获取的山区积雪光谱数据(波段范围为350~2500nm),分析研究区内的典型地物光谱曲线特征,以及新雪、污化雪、陈雪和风吹雪的反射特性,探讨污染物类型和浓度、雪层含水量、雪粒径、雪与枯草混合物对积雪反射特性的影响,为山区积雪识别提供依据.结果表明:受污染物、雪层含水量、雪粒径、雪与枯草混合物等因素影响,污化雪、陈雪、雪与枯草混合物的光谱曲线兼有积雪与非雪地物的反射特性;在可见光波段,污化雪、陈雪的反射率有不同程度的下降,但是依然高于非雪地物的反射率;在近红外波段,新雪、污化雪、陈雪、风吹雪、雪与枯草混合物的光谱曲线在1020nm、1250nm处均出现积雪特有的吸收谷,在1080nm、1320nm、2246nm波段均出现积雪特有的反射峰.另外,污染物在降低积雪反射率的同时,使得污化雪在可见光波段的光谱曲线呈现上升趋势,即呈现污染物自身的光谱曲线特征,与其它类型的积雪形成明显对比,是区分污化雪与其它类型积雪的关键所在.     

基于MODIS的玛纳斯河流域冰川积雪覆盖变化特征的分析

为分析玛纳斯河流域冰川积雪覆盖的变化特征,应对气候变化条件下区域水资源的变化,以MODIS数据为基础,利用归一化差分积雪指数方法提取了玛纳斯河流域的冰川积雪覆盖面积,研究了该流域1998—2006年的冰川积雪覆盖变化。结果表明：该流域的年际冰川积雪覆盖区域的平均海拔高度在1998—2002年表现为下降过程,在2002—2006年表现为上升过程;1998～2001年冰川积雪面积有一个缓慢增大的过程,而自2001年以后,出现了年均8km^2左右稳步减小的过程;另外,该流域冰川积雪面积与平均温度、降水分别呈显著负相关和正相关关系。这说明气候变暖对玛纳斯河流域山区冰川积雪的消融有明显促进作用。     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。     

结合实测光谱数据的珠江口水质遥感监测

河口近岸海域面积广阔,生物生产力高,受人类活动及陆源物质的影响较大,是自然因素和人为因素共同影响水体生态环境的典型区域.文章研究了珠江口近岸海域水体叶绿素a浓度和悬浮物浓度的遥感定量反演方法,并在实验水域验证了现有遥感反演模型的适用性;结合实测数据和遥感影像数据,通过统计分析建立珠江口近岸水域的叶绿素a浓度和悬浮物浓度的反演模型;利用Landsat8遥感影像反演了珠江口近岸海域叶绿素a浓度和悬浮物浓度的分布情况,提取珠江口近岸水域面状水质信息;反演结果符合理论分析和实际情况,证明本研究建立的水质参数遥感反演模型及方法适用于珠江口近岸海域水质监测.     

风雪流临界起动风速的研究

雪粒的起动以及临界起动风速是研究风雪流的形成过程中需要关注的首要问题.通过对雪粒的受力机制及其起动条件进行分析,建立了雪粒在平稳风场下的起动模型;研究了雪粒的临界起动风速以及临界起动风速与雪粒粒径、积雪时间和雪表温度的关系.结果表明,临界起动摩阻风速随着雪粒粒径的增大而增大;对于稳定的雪表温度,雪粒的起动摩阻风速在1000 s内是随时间而增加的,最终达到一个稳定值.起动摩阻风速随雪表温度的增大而增大,当雪表温度大于263 K时,其对临界起动摩阻风速影响很大;当雪表温度小于263 K时,其对临界起动摩阻风速影响相对较小.     

玛纳斯河流域山区积雪的C波段SAR图像表征

首先利用光学遥感数据识别新疆玛纳斯河流域山区积雪时空分布信息,然后利用C波段合成孔径雷达图像分析非积雪期、积雪期、融雪期的积雪和无积雪覆盖地表在不同下垫面类型、不同局部入射角、不同极化条件下的后向散射系数差异、后向散射系数变化情况和干涉相干性差异,结果表明:(1)在积雪期,积雪与无积雪覆盖地表后向散射系数相近,在融雪期,积雪覆盖地表后向散射系数比无积雪覆盖地表低5~10dB;(2)从非积雪期到积雪期,HH、VV极化的后向散射系数变化较小,HV、VH极化的后向散射系数降低2~4dB;(3)从积雪期到融雪期,积雪覆盖地表HH、VV极化的后向散射系数降低约2dB,HV、VH极化的后向散射系数变化不明显,无积雪覆盖地表HH、HV、VH、VV极化的后向散射系数增加2~3dB;(4)从非积雪期到融雪期,积雪覆盖地表HH、HV、VH、VV极化的后向散射系数降低约2dB,无积雪覆盖地表HH、VV极化的后向散射系数增加1~2dB,HV、VH极化的后向散射系数变化不明显;(5)HH、VV极化方式下积雪覆盖地表相干系数明显低于无积雪覆盖地表.SAR(Synthetic Aperture Radar)图像表征分析结果对积雪及其物理状态的雷达识别研究提供科学依据.     

疏勒河流域夏季土壤含水量时空变化

以中国西北干旱区的疏勒河流域为研究区,利用MODIS遥感数据、全球陆面数据同化系统和实测数据等,基于遥感反演及统计降尺度方法获取疏勒河流域2001-2017年夏季土壤含水量数据,开展疏勒河流域夏季土壤含水量的时空变化分析.结果表明, 2001-2017年疏勒河流域夏季土壤含水量整体呈上升趋势.流域干流上游和中下游灌区土壤含水量最高.除敦煌灌区及上游高寒区土壤含水量存在不显著下降趋势外,其余区域主要呈上升趋势.夏季土壤含水量呈6月<7月<8月的趋势,且6月土壤含水量的增加趋势最显著.整体来看,流域土壤含水量随海拔升高而增加,耕地土壤含水量普遍高于草地和林地.     

基于极化SAR图像的玛纳斯河流域典型区积雪识别

极化合成孔径雷达具备全天候的积雪观测能力,而且能提供丰富的极化特征用于积雪识别.选取2014年3月19日新疆玛纳斯河流域典型区Radarsat-2数据,首先对全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据进行目标分解提取积雪极化特征,再利用J-M距离(Jeffreys-Matusita)进行特征选择,分析不同极化特征对积雪的可分性,最后利用最优特征集和支持向量机(Support vector machine,SVM)进行积雪识别.结果表明:Yamaguchi分解和Freeman分解的体散射分量、相干矩阵特征值和香农熵四种极化特征对积雪有较强的识别能力;多种极化特征联合识别相对于单一特征识别积雪具有较大优势,基于四种极化特征的积雪识别精度达到84%.利用极化特征进行积雪识别可获得较好效果,能够弥补可见光遥感难以识别云下积雪的不足.     

基于VIRR逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一.利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情.根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证.研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用.     

基于卫星可见光扫描辐射计逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一。利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情。根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证。研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用。     

积雪流体化机理及气流清雪的气固两相流分析

结合风吹雪现象这一典型自然现象分析积雪流体化的机理,总结雪粒运动基本方式及其存在形式,提出气流清雪的必要条件.利用拟流体模型建立气流清雪作业气固两相流的控制方程并进行数值模拟,分析清雪前气流轴线及两侧的速度分布规律及清雪作业过程中雪相的运动规律及湍流旋涡对风场分布和雪相运动的影响.     

基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义.通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q)模型,对肯斯瓦特水文站实测径流过程进行了预测检验.结果表明,自回归滑动平均模型对实测年径流量有很好的逼近拟合效果,相对误差很小,ARMA(p,q)模型用于径流量预测有较高的精度,是可行的.     

基于MODIS数据的地面颗粒物浓度估算方法

提出了一种基于卫星遥感数据的近地面颗粒物质量浓度(PM值)估计方法 .采用Terra/MODIS卫星数据和基于连续两天MODIS数据的气溶胶光学厚度反演算法,反演出无锡地区的气溶胶光学厚度;再利用所反演的气溶胶光学厚度与地面实测颗粒物质量浓度数据进行分析,得出颗粒物质量浓度的大小分布范围与气溶胶光学厚度的关系模型;进一步利用研究区域中地面站点监测到的颗粒质量浓度数据对估算结果进行评估.结果表明该方法所估算的PM值与地面实测数据具有较好的相关性,且地面监测的颗粒物质量浓度均分布在卫星遥感数据所估算的范围之内.本研究证明了MODIS卫星数据监测地面颗粒物质量浓度的可行性,为近地面PM值的估算提供了有效手段.     

地形调节植被指数构建及在植被覆盖度遥感监测中的应用

提出一种无需异源数据支持就能有效消除山区地形影响的地形调节植被指数(TAVI).以Landsat TM影像为数据源,采用TAVI进行复杂地形山区植被覆盖度遥感监测;并选择典型样区进行植被指数与太阳入射角余弦值cosi回归分析、比较,定量验证地形调节植被指数抗地形影响的效果.结果表明,TAVI与cosi一元线性回归方程斜率仅为0.01,相关系数只有0.01,TAVI获得预期的抗地形影响的效果;利用TAVI反演的植被覆盖度空间分布呈面状展开,没有出现地形纹理状的分布形态,获得了满意的抗地形影响的效果.     

基于高分六号卫星遥感影像的太湖叶绿素a质量浓度反演

针对太湖叶绿素a浓度反演大多采用低中分辨率遥感数据,缺少基于高分辨率遥感数据研究的现状,采用高分六号卫星遥感影像,运用波段比值模型、归一化差异叶绿素指数（NDCI）模型和三波段模型定量反演了太湖蓝藻的叶绿素a质量浓度,并采用2018年10月28日、2019年4月6日和2019年6月3日的高分六号卫星遥感影像对3种模型的反演精度进行了验证。结果表明,采用NDCI模型的平均相对误差、均方根误差和平均绝对误差最小,NDCI模型具有更好的精度和稳定性,更适合高分六号卫星遥感影像在太湖叶绿素a质量浓度反演方面的应用。