一种基于光谱库的雪粒径及形状参数反演新方法

雪粒径的形状因素对积雪的反射光谱曲线影响较大,如何有效地刻画雪粒径的形状参数成为研究的热点。渐进辐射传输模型被广泛地应用于雪粒径反演,其对雪粒径形状的描述只采用了2个值(3.62对应于片状雪粒径,4.53为球形雪粒径),较难描述积雪的形状参数,同时为了反演积雪的雪粒径,这两个形状参数必须被提前固定,这大大降低了雪粒径的反演精度,为此提出了一种基于光谱库的雪粒径及形状参数反演算法(LUTMA)。首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径,不同形状参数的光谱库,然后采用光谱角指标进行匹配,最终获取积雪的粒径与形状参数。实验表明,基于光谱库的雪粒径及形状参数反演新方法与实测数据较为吻合。     

北疆地区不同雪粒径光谱特征观测及反演研究

雪粒径反演是冰冻圈遥感的重要研究内容之一。本研究通过设计不同雪粒径观测方案,在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了不同雪粒径的光谱特征;同时利用可拍照显微镜测量了雪粒径的大小和形状,并通过DSPP方法计算其等效粒径;最后,基于渐进式积雪辐射传输模型(ART)对反演波段和积雪形状因子进行优化,反演并验证雪粒径。研究表明DSPP方法获取积雪等效粒径是可行的,但由于同层积雪中样本选择存在较大差异,在样本选择方面需要进一步改进;近红外波段还是区分雪粒径的有效波段,在研究区积雪是干雪的条件下,基于ART优化反演波段和积雪形状因子优化方法反演雪粒径是可行的,根据试验获取在该地区雪粒径反演最佳波段为1.20 μm,最佳积雪形状因子b值为3.62。     

积雪混合像元光谱特征观测及解混方法比较

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析,同时,采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化,在不同波段呈非线性变化特征,积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系,尺度越小,解混精度越低;进一步对实测光谱的解混结果表明,线性回归法精度较低,特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确,稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法,但线性混合像元分解法运算效率最高,稀疏回归解混法运算效率最低,当对遥感图像进行解混时,要综合考虑四种方法的计算效率。通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究,并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。