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摘要
准确掌握积雪覆盖信息对于气象、水文和全球气候变化研究都具有重要的意义。遥感技术在进行大范围、高频率的积雪覆盖监测中发挥着重要的作用。目前,SNOMAP算法是用于积雪遥感监测最普遍的技术手段,其核心是利用固定阈值的归一化差分积雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)进行积雪识别,但这种方法忽略了积雪光谱信息的时相变化,会产生积雪监测的误差。本文提出了一种动态NDSI阈值方法,以纯永久积雪像元的平均NDSI值作为参照系调整固定的NDSI阈值,从而削减影像光谱值波动对积雪识别的影响。以三江源地区作为研究区域,将基于每日MODIS数据进行积雪监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值作线性回归,通过每日纯永久积雪像元平均NDSI值的变化来调整用于积雪识别的NDSI阈值。结果表明:①基于每日MODIS数据进行积雪覆盖监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值之间存在较好的线性关系,决定系数R2达到0.86;②三江源地区动态NDSI阈值的范围为0.29～0.37,其平均值在0.33左右,说明MODIS全球积雪面积产品中将NDSI阈值取为0.40会低估三江源地区的积雪面积;③与采用固定NDSI阈值0.33的监测方法相比,动态NDSI阈值法近似率、总体分类精度和F值的平均值分别提高了5.17%、0.70%、1.14%。
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单位中国科学院; 中国科学院大学
