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摘要
喜马拉雅山脉位于青藏高原南巅边缘，是世界上海拔最高的山脉，其积雪及其变化影响着区域气候、水资源及生态环境。为更好地理解该地区的积雪变化，克服中低分辨率遥感在地形复杂山区积雪监测存在细节描述不足等问题，采用空间分辨率为30 m的Landsat 8晴空条件数据开展积雪监测。由于山区地形复杂，针对归一化积雪指数方法在喜马拉雅山的普遍高估问题，应用支持向量机分类方法，逐景选取不同地形、阴影等条件的积雪特征训练样本进行积雪分类，结合冰湖、地表水体等辅助数据及空间邻域分析进行数据后处理，构建了喜马拉雅山中段和东段2013–2020年30 m分辨率的积雪数据集。通过对比Sentinel-2高分辨率积雪分类，在900×900 m的网格内，其积雪覆盖率相关系数在0.95以上，均方根误差约0.1%，两者所构建积雪判识结果有较好的一致性。该积雪范围数据集包括覆盖喜马拉雅山中段和东段8年来积雪数据共607景，主要分布在当年10月至次年4月冬季积雪期。本数据集可为积雪时空和特征分析、低分辨率积雪数据提供验证和优化基础，为喜马拉雅山脉及下游地区的气候变化、水资源管理和生态效益等研究提供支持。
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