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科研成果

被动微波雪深反演算法在东北地区的时空分析与验证

发布时间:2016-04-06|| 【关闭窗口】

武黎黎,,李晓峰,,赵 凯,,郑兴明,,丁艳玲,,李洋洋,,任建华,
( 1.中国科学院东北地理与农业生态研究所, 吉林 长春 130102
2. 中国科学院大学, 北京 100049
3. 中国科学院长春净月潭遥感试验站, 吉林 长春 130102

摘要:Chang算法及改进算法是被动微波遥感雪深反演算法中较简单的经验算法。为了评价改进的Chang算法在东北地区的适用性,对改进的Chang算法进行分析与验证。从空间上,选取了84个野外数据采样点和48个气象站点对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深3.6cm, 而农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深1.5cn。从时间序列上,选取五营、呼中、庆安和巴彦4个气象站点20121115日~2013年2月28日的时间序列雪深数据,对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深,五营站点低估雪深13.7cm,呼中站点低估雪深8.3cm,农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深,庆安站点高估雪深3.4cm,巴彦站点高估雪深0.8cm。无论从空间上还是时间序列上,验证结果都表明,农田下垫面时改进的Chang算法的精度比森林下垫面时要高。此外,站点雪深不变而改进的Chang算法反演的雪深却在增大,这可能是由于期间雪粒径不断增大的缘故。
关 键 词:雪深;遥感;被动微波;微波成像仪;东北地区

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