摘要

利用2002年10月1日至2008年3月31日青海省MODIS/Terra-Aqua每日雪被产品(MOD10A1、MYD10A1)和AMSR-E/Aqua每日雪水当量产品,研究了MODIS和AMSR-E旬数据的融合算法,合成了AMSR-E旬积雪分类图像(AE_10D)、MODIS旬积雪分类图像(MOYD_10D)及二者再次合成的旬积雪分类图像MDAE_10D;结合气象台站的雪情数据,对比分析这3种图像的分类精度.结果表明:合成的AE_10D,因受空间分辨率等因素影响,当积雪深度在4cm以上时,积雪分类精度(Sa)仅为48.44%,总精度(Oa)为55.43%;积雪深度对MOYD_10D图像的分类精度有较大影响.MOYD_10D图像对浅层的积雪识别率不高,当雪深在1~3cm时,Sa仅为20.63%;当积雪深度在4cm以上时,Sa为53.56%,Oa为93.54%;当雪深≥11cm时,Sa为88.57%.旬合成图像MDAE_10D在雪深为1~3cm时Sa为20.86%,当雪深在4cm以上时,Sa随雪深的增加而最大,Sa达到59.28%,Oa为93.66%;当雪深≥11cm时,Sa达到最高91.43%.由于MDAE_10D图像结合了AE_10D和MOYD_10D的特点,Sa和Oa均有提高.因此,该合成图像在牧区雪灾监测及评价等方面具有重要的作用和意义.

  • 单位
    草地农业生态系统国家重点实验室; 草地农业科技学院; 兰州大学