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作为中国三大积雪区之一,青藏高原的积雪变化在气候系统、水文地质以及生态环境方面发挥着关键作用。已有的被动微波积雪深度反演方法存在数据分辨率低、不确定性高等问题,不适用于青藏高原复杂的山区地形。因此,本文基于FY-3B被动微波数据开发了青藏高原降尺度雪深反演模型,利用机器学习算法,将筛选后的亮温差作为参数输入,同时引入了高程、经纬度、植被覆盖度、积雪覆盖度和积雪天数等特征,最终进行了500 m分辨率的青藏高原雪深制图。结果显示,极端梯度提升XGBoost算法的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.762和5.732 cm,明显优于支持向量回归和随机森林算法。从积雪天数、积雪覆盖度和植被覆盖度三个方面探讨了模型精度的变化,结果表明,在积雪天数为30~60 d时,模型表现良好,平均相对误差(mean relative error,MRE)最低为36.79%,RMSE为2.78 cm;随着积雪覆盖度的增加,模型的RMSE逐渐增大,在积雪覆盖度为0.25~0.50时,MRE和RMSE分别达到39.97%和3.12 c...

期刊论文 2024-05-14

作为中国三大积雪区之一,青藏高原的积雪变化在气候系统、水文地质以及生态环境方面发挥着关键作用。已有的被动微波积雪深度反演方法存在数据分辨率低、不确定性高等问题,不适用于青藏高原复杂的山区地形。因此,本文基于FY-3B被动微波数据开发了青藏高原降尺度雪深反演模型,利用机器学习算法,将筛选后的亮温差作为参数输入,同时引入了高程、经纬度、植被覆盖度、积雪覆盖度和积雪天数等特征,最终进行了500 m分辨率的青藏高原雪深制图。结果显示,极端梯度提升XGBoost算法的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.762和5.732 cm,明显优于支持向量回归和随机森林算法。从积雪天数、积雪覆盖度和植被覆盖度三个方面探讨了模型精度的变化,结果表明,在积雪天数为30~60 d时,模型表现良好,平均相对误差(mean relative error,MRE)最低为36.79%,RMSE为2.78 cm;随着积雪覆盖度的增加,模型的RMSE逐渐增大,在积雪覆盖度为0.25~0.50时,MRE和RMSE分别达到39.97%和3.12 c...

期刊论文 2024-05-14

积雪是地球系统冰冻圈5层的主要成分,它有高反射率、高相变潜温和低热传导方式的特点,可以通过影响地表能量平衡来影响气候。在对积雪深度的反演研究中,许多研究学者都在对算法及模型进行完善,且有较好的反演效果。由于地区下垫面类型的不同,仅使用单一算法模型进行探测总会与实测数据产生误差。选择东北3省为研究区,以FY3B-MWRI为数据源,根据研究区域土地利用类型的特征,针对不同下垫面(森林、草地、农田、裸地)使用不同的算法模型,进一步得出更为准确的反演结果。经验证,本研究方法的雪深反演结果与实测数据的RMSE(均方根误差)为5.99 cm,表明该算法对东北3省积雪深度反演取得了较高的精度。

期刊论文 2023-06-01 DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.10.023

积雪是地球系统冰冻圈5层的主要成分,它有高反射率、高相变潜温和低热传导方式的特点,可以通过影响地表能量平衡来影响气候。在对积雪深度的反演研究中,许多研究学者都在对算法及模型进行完善,且有较好的反演效果。由于地区下垫面类型的不同,仅使用单一算法模型进行探测总会与实测数据产生误差。选择东北3省为研究区,以FY3B-MWRI为数据源,根据研究区域土地利用类型的特征,针对不同下垫面(森林、草地、农田、裸地)使用不同的算法模型,进一步得出更为准确的反演结果。经验证,本研究方法的雪深反演结果与实测数据的RMSE(均方根误差)为5.99 cm,表明该算法对东北3省积雪深度反演取得了较高的精度。

期刊论文 2023-06-01 DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.10.023

积雪作为干旱区的重要水源,深刻影响区域水资源及经济发展。决定积雪量的积雪深度、积雪面积和积雪密度在时空分布上存在不确定性,尤其是积雪密度难以获取。本文利用FY-3B/MWRI(Fengyun3B Microwave Radiation Imager)数据反演积雪密度,结合1979—2020年长时间序列遥感雪深数据集,对天山地区40多年来积雪期(11月—次年3月)及其不同时期(积累期、稳定期、消融期)的积雪量进行估算,并分析其时空分布及与地形、气象等因子之间的关系。结果表明:1979—2020年,天山地区积雪期不同时期积雪量存在差异,稳定期积雪量最大,消融期次之,积累期最小。研究时段内,积雪期积雪量最大值出现在1979年,最小值出现在1998年,积雪期积雪量呈微弱的下降趋势,消融期积雪量下降趋势显著。多年平均积雪量空间格局与积雪深度和积雪密度基本一致,主要呈现为西北多东南少的特点。天山地区积雪量空间分布主要受海拔、坡度影响,积雪量与海拔正相关,海拔越高,积雪量越丰富;在15°以下时,坡度对积雪的影响较大,且坡度越大,积雪量越大。不同时期积雪量的多年变化与气温关系密切,在一定温度范围内,气...

期刊论文 2022-08-09

积雪作为干旱区的重要水源,深刻影响区域水资源及经济发展。决定积雪量的积雪深度、积雪面积和积雪密度在时空分布上存在不确定性,尤其是积雪密度难以获取。本文利用FY-3B/MWRI(Fengyun3B Microwave Radiation Imager)数据反演积雪密度,结合1979—2020年长时间序列遥感雪深数据集,对天山地区40多年来积雪期(11月—次年3月)及其不同时期(积累期、稳定期、消融期)的积雪量进行估算,并分析其时空分布及与地形、气象等因子之间的关系。结果表明:1979—2020年,天山地区积雪期不同时期积雪量存在差异,稳定期积雪量最大,消融期次之,积累期最小。研究时段内,积雪期积雪量最大值出现在1979年,最小值出现在1998年,积雪期积雪量呈微弱的下降趋势,消融期积雪量下降趋势显著。多年平均积雪量空间格局与积雪深度和积雪密度基本一致,主要呈现为西北多东南少的特点。天山地区积雪量空间分布主要受海拔、坡度影响,积雪量与海拔正相关,海拔越高,积雪量越丰富;在15°以下时,坡度对积雪的影响较大,且坡度越大,积雪量越大。不同时期积雪量的多年变化与气温关系密切,在一定温度范围内,气...

期刊论文 2022-08-09

选取2018年10月1日—2019年4月30日作为积雪研究期,利用青藏高原地区118个气象台站的积雪观测数据,对风云三号C星(FY-3C)多仪器融合的雪盖(multi-sensor synergy snow cover,MULSSSNC)和微波成像仪的雪水当量(microwave radiation imager snow water equivalent,MWRIXSWE)产品进行评估,以了解产品的区域可靠性。结果表明:MULSSSNC和MWRIXSWE雪盖判识准确率分别为87.18%和72.32%,召回率分别为66.67%和49.63%,误判率分别为12.81%和27.68%,漏判率分别为33.33%和50.37%;对于积雪混合像元或积雪深度不足0.5 cm的卫星像元,MULSSSNC和MWRIXSWE都倾向于无雪判识,1 cm以下雪盖漏判率高达60%以上; MULSSSNC在积雪深度达2 cm以上时,召回率可达到89.09%,而...

期刊论文 2021-03-12

选取2018年10月1日—2019年4月30日作为积雪研究期,利用青藏高原地区118个气象台站的积雪观测数据,对风云三号C星(FY-3C)多仪器融合的雪盖(multi-sensor synergy snow cover,MULSSSNC)和微波成像仪的雪水当量(microwave radiation imager snow water equivalent,MWRIXSWE)产品进行评估,以了解产品的区域可靠性。结果表明:MULSSSNC和MWRIXSWE雪盖判识准确率分别为87.18%和72.32%,召回率分别为66.67%和49.63%,误判率分别为12.81%和27.68%,漏判率分别为33.33%和50.37%;对于积雪混合像元或积雪深度不足0.5 cm的卫星像元,MULSSSNC和MWRIXSWE都倾向于无雪判识,1 cm以下雪盖漏判率高达60%以上; MULSSSNC在积雪深度达2 cm以上时,召回率可达到89.09%,而...

期刊论文 2021-03-12

积雪是我国西北干旱半干旱区重要的水资源,也是影响全球气候变化的重要因子之一。目前光学影像反射率和雷达亮温数据是积雪遥感领域的主要数据,本文首次结合两类遥感数据估算积雪深度,并比较偏最小二乘法和机器学习算法(人工神经网络、支持向量机和随机森林算法)在积雪深度估算方面的表现。以锡林郭勒盟2012—2015年积雪深度数据为例,基于反射率和亮度温度相结合的积雪深度估算精度优于单个数据源,且随机森林算法表现最好,均方根误差为2.93cm,满足实际应用的需求。研究结果对我国西北地区水资源分布、生态环境评估等研究具有重要意义。

期刊论文 2021-01-15

积雪是我国西北干旱半干旱区重要的水资源,也是影响全球气候变化的重要因子之一。目前光学影像反射率和雷达亮温数据是积雪遥感领域的主要数据,本文首次结合两类遥感数据估算积雪深度,并比较偏最小二乘法和机器学习算法(人工神经网络、支持向量机和随机森林算法)在积雪深度估算方面的表现。以锡林郭勒盟2012—2015年积雪深度数据为例,基于反射率和亮度温度相结合的积雪深度估算精度优于单个数据源,且随机森林算法表现最好,均方根误差为2.93cm,满足实际应用的需求。研究结果对我国西北地区水资源分布、生态环境评估等研究具有重要意义。

期刊论文 2021-01-15
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