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。

冰川是最重要的淡水储存库之一,精确识别冰川和监测冰川的变化对于了解气候变化和水资源管理具有重要意义。基于Landsat 8影像,以喀喇昆仑区域为研究对象,利用单波段阈值法、雪盖指数法、非监督分类、监督分类和U-Net卷积神经网络提取冰川边界,并以交并比和混淆矩阵对冰川边界提取结果进行精度评定。结果表明,非监督分类和单波段阈值法对于表碛覆盖型冰川以及阴影中冰川存在严重的漏分现象,易将薄雪覆盖的山地错分为冰川,K-means的提取效果最差,交并比为57.69%,Kappa系数为0.57。监督分类方法对于表碛覆盖型冰川的提取效果有明显改善,但对于阴影中的冰川的提取效果不佳,提取结果的Kappa系数均为0.70以上。雪盖指数法可以有效提取阴影中的冰川,但易将大面积冰川中的非冰川区域错分为冰川,交并比为74.49%,Kappa系数为0.76。U-Net卷积神经网络能够较完整地提取冰川边界,精度要明显高于其他分类方法,重叠面积最接近地面真值面积,其交并比为88.57%,Kappa系数为0.90。U-Net卷积神经网络虽然表现较好,但是对于极小面积冰川仍存在漏分,后续研究可通过改进网络结构来提高精度...

积雪反照率对全球的辐射与能量、水循环和气候变化研究都具有十分重要的作用，准确理解积雪地表反照率的精度和不确定性对于积雪反照率产品的应用、改进具有重要意义。以往对反照率产品的评估主要集中在无雪地表或者永久冰雪地表，但是季节性积雪在全球也有广泛的分布，且具有动态变化的特征。利用位于FLUXNET地面站点具有空间代表性的积雪反照率数据，对积雪地表下新版本的MCD43A3反照率产品进行了精度验证与分析。研究区验证结果表明：相比于非雪地表，积雪覆盖下的MCD43A3反照率产品有着较高的缺失率，最高可达24.95%，在积雪期MCD43A3反照率产品采用备份反演算法的比例也比较高，最高可达78.06%。相比于非雪地表，所有站点下的积雪反照率产品的精度均出现了下降，均方根误差（RMSE）最小为0.101 5，最大可达0.238 7。在积雪期，MCD43A3反照率产品的精度和地表类型密切相关，其中常绿针叶林的精度最低，RMSE最大为0.238 7,biasR最大为88.88%，可以看出产品算法对复杂地表的计算和反演能力略有欠缺。验证中还发现了MCD43A3中使用的核函数模型和备份反演算法在积雪反照率产品...

偏移量追踪技术不易失相关，是利用光学与SAR卫星影像监测冰川流速的主要手段。该技术通过互相关方法获得像素级偏移量，并通过插值算法达到亚像素级别。实地测量冰川流速不易获取，难以用于验证亚像素级算法精度，因此本文采用图像处理方法对其精度进行分析。本研究以格陵兰Petermann和Kangerlussuaq冰川为例，通过模拟实验设定偏移量场并生成模拟的偏移影像，将COSI-Corr、autoRIFT和ImGRAFT等偏移量追踪软件得到的结果与设定偏移量场对比，而后使用三次函数拟合判断是否存在系统误差，并通过拟合函数的反函数对其进行校正。结果表明COSI-Corr软件的偏移结果的亚像素级系统误差较小，而autoRIFT和ImGRAFT存在一定的亚像素级系统误差且与实验区无关。autoRIFT的亚像素级系统偏差最大，校正后其单方向RMSE平均提升了0.0054 pixels(px)，提升率约为11%；而ImGRAFT(CCF-O)和ImGRAFT(NCC)的单方向RMSE平均分别提升了0.0014 px和0.0012 px，提升率较小。经校正后，autoRIFT精度最优，Petermann和Ka...

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...

利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1∶400万青藏高原冻土图、1∶300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。

本文从月球探测器轨道动力学方程出发,求出方程的解及所需最小发射速度;文章在介绍地一月探测器轨道类型及月球轨道计算模型后,探讨了一种绕飞方案的轨道选择;最后指出其轨道特性和制导精度要求。

基于测量基线柱坐标推导了深空航天器赤经、赤纬的信息阵和协方差矩阵,定量计算了干涉延迟测量精度、航天器赤纬及基线几何构型对月球航天器赤经赤纬测量精度的数值关系。根据计算结果,分析了三种因素对确定航天器角误差的影响。提出了基线组合赤经、赤纬精度因子的概念,重点分析了基线几何构型对确定航天器角位置的影响。在航天器视向距离无误差的条件下,推导了航天器三维定位误差与测角误差的协方差矩阵,定量计算了不同干涉延迟精度下月球航天器的三维定位误差。计算及分析结果对于我国未来月球及深空任务的测控分析支持具有重要参考价值。