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干雪深度反演的同极化相位差模型

         

摘要

积雪深度是积雪的重要结构参数,获取高精度雪深空间分布信息对于流域尺度水资源管理、气候变化研究和灾害预报等具有重要意义.本文以新疆阿尔泰山南坡克兰河上游为研究区,利用C波段全极化GF-3数据及地面同步观测数据,根据VV与HH极化信号在积雪中折射率不同导致相位差异的原理,使用Maxwell-Garnett方程构建同极化相位差(co-pol arized phase difference,CPD)的正演模型,并基于CPD与雪深关系构建了雪深反演模型.通过对具有不同积雪条件的浅雪区与深雪区分别进行雪深反演,获得雪深空间分布信息.同时对反演不确定性进行了分析,并与已有方法进行比较,研究结果表明:①假定研究区积雪各向异性介电常数恒定的理想情况下,CPD仅是雪深的函数,可用半经验的线性模型反演雪深,反演精度的高低与计算CPD过程中使用的滤波器的窗口大小有关,浅雪区的最优滤波窗口为59×59像元,反演精度R为0.83,RMSE为2.72 cm,深雪区的最优滤波窗口为33×33像元,反演精度R为0.54,RMSE为11.69 cm;②雪深反演误差与坡度显著相关,随着坡度的增加,雪深的反演误差呈现出显著增加的趋势,雪深反演不确定性受雪层变质程度、含水量及卫星入射角观测几何条件影响,反演方法对于干燥、雪层变质结晶程度低、均质的积雪及具有大入射角的SAR卫星有更好的适用性;③对比已有基于CPD模型的雪深反演方法,本文方法已经将反演所需要的参数减少为遥感获取的CPD数据,以及进行模型拟合的实测雪深数据,反演精度更高.研究表明CPD模型反演山区雪深空间分布是有效和可行的,研究成果为山区雪深遥感反演提供了新思路.

著录项

  • 来源
    《测绘学报》 |2021年第7期|905-915|共11页
  • 作者单位

    南京大学地理与海洋科学学院 江苏 南京 210023;

    南京大学地理与海洋科学学院 江苏 南京 210023;

    自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室 江苏南京210023;

    江苏省地理信息技术重点实验室 江苏南京210023;

    南京大学地理与海洋科学学院 江苏 南京 210023;

    南京大学地理与海洋科学学院 江苏 南京 210023;

    南京大学地理与海洋科学学院 江苏 南京 210023;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 动态大地测量;
  • 关键词

    克兰河; 积雪深度; SAR; 积雪微结构; 同极化相位差;

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