河冰遥感判别对冰情监测提供了重要的支持。河冰指数判别方法是河冰遥感判别的核心工具。然而,目前仍缺乏对常用指数判别模型在不同河道类型的综合性对比研究。针对此问题,本研究采用了5种遥感指数模型(RDRI、NDSI、MNDSI、NDWI、反射率阈值法),选择黄河上游河道不同特征的6个研究区3种河道类型,对不同研究区中河冰指数模型的阈值稳定性、精度和适用性进行了分析讨论。结果表明:5种遥感指数模型的构建方式共同反映出河冰在可见光、近红外和短波红外波段的光谱特性是河冰判别最为重要的基础。RDRI指数在多个方面表现最佳,平均Kappa系数为0.914 4,推荐其作为河冰指数判别方法的最优选择。NDSI和MNDSI指数可以通过调整阈值有效排除浅雪的干扰。NDSI、MNDSI和NDWI指数在河源段研究区的精度表现良好,而反射率阈值法在性能上稍逊于RDRI指数,但其算法简单仍然具有一定的应用价值。对于不同河道类型的研究区,5种遥感指数模型的在顺直河道的精度最高,弯曲河道次之,分叉河道最低。

湖泊是气候变化的敏感指示器，快速准确地获取湖泊水体信息对区域气候变化研究、区域生态环境保护和治理具有重要意义。本文基于高分六号(GF-6)WFV数据，以可可西里地区4个湖泊为研究对象，分别采用单波段法、波段差值法、归一化差异水体指数(NDWI)法提取了水体面积，并以目视解译所得结果作为参考标准，对不同方法的提取结果进行了精度评价。结果表明，单波段法易受浅水区水体影响，但受积雪的影响较小，而波段差值法和NDWI法受积雪影响较大；NDWI法虽能有效提取浅水区水体，但仍受一定程度湖底沉积物的影响；波段差值法与单波段法和NDWI法相比，能有效区分浅水区水体和背景地物。

IMS雪冰产品是多源数据的融合产品,提供北半球逐日无云的雪冰覆盖范围,在青藏高原积雪遥感监测和研究中具有广阔的应用前景。利用Landsat-8 OLI积雪覆盖数据对IMS 4km分辨率雪冰产品在青藏高原积雪监测中的精度进行了评估验证。研究结果表明:(1)IMS 4km雪冰产品的平均总精度为76.0%,平均制图和无雪分类精度分别是88.3%和84.9%,利用IMS 4km雪冰产品监测青藏高原积雪具有较好的精度,可以用于青藏高原大尺度积雪覆盖监测;(2)平均多测率为45.4%,漏测率11.7%,IMS 4km雪冰产品高估了实际积雪面积,且积雪面积比例越高,IMS的积雪判识能力越强,同时出现误判几率越高,而漏判几率越低;(3)IMS 4km积雪监测精度在青藏高原总体上呈现海拔较高地段积雪的制图精度较高,随着海拔的降低,积雪监测的漏测和多测呈增加趋势;(4)相比地面观测数据的区域代表性不足问题,基于高分辨率遥感数据的地面积雪分布特征更为详细,得到更为准确可靠的验证结果。

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS4km和1km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS4km到1km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明:青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS4km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%～83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%～60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4km到1km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS4km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术...