MODIS雪深反演数学模型验证及分析

发布时间：2016-07-04 21:00

  本文关键词：MODIS雪深反演数学模型验证及分析，由笔耕文化传播整理发布。

DOI:10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2007.06.025

第30卷　第6期Vol.30　No.6

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2007年11月ARID　LAND　GEOGRAPHYNov.　2007

干旱区地理

MODIS雪深反演数学模型验证及分析

傅　华,　李三妹,　黄　镇,　沙依然,　李　聪,　纪　良

1

2

1

1

1

1

(1　新疆环境气象业务中心,新疆　乌鲁木齐　830002;　2　国家卫星气象中心,北京　100081)

摘　要:　在MODIS卫星遥感积雪监测的基础上,利用雪深反演数学模型、积雪指数NDSI和多光谱阈值等相结合的方法,对2004年以来新疆北疆地区的积雪分布状况进行了反演和计算,并利用2004年11月～2005年3月冬季北疆地区气象台站雪深数据和2004年12月～2006年1月加密野外实测雪深数据,对反演雪深数据进行了验证及分析,北疆各地除塔城地区反演精度为83.2%以外,其它地区反演精度达85.2%以上,平均反演精度达86.2%;野外实测数据验证反演精度达92%以上。

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词:　MODIS　数学模型　雪深反演　验证

中图分类号:　TP79　　　文献标识码:A　　　文章编号:1000-6060(2007)06-0907-08(907～914)

　　西北干旱区为我国地表水资源最为匮乏的地区。在极其有限的地表水资源中,季节性积雪是其中一个重要的组成部分,而新疆积雪水资源占全国总量的三分之一

〔1〕

土地覆盖类型数据作为积雪遥感监测的重要因子,实现了新疆积雪面积、覆盖率、深度、雪水当量等数据的实时获取,为提高新疆积雪监测能力和决策服务能力,打下了坚实的基础。

,是积雪集中分布的地区。新疆

冬季积雪时间长,雪量丰沛。新疆农牧业生产与季节性积雪有着十分密切的关系,土壤墒情和春季灌溉都高度依赖于积雪融水。因此积雪研究在新疆显得尤其重要。

在新疆积雪监测研究中,用气象站点的观测资料研究积雪分布、雪深及雪密度等,常常由于气象监测站点稀少,站点分布不均匀(大部分位于城镇附近),难以真实地反映新疆地区积雪覆盖变化和尤其是气候条件恶劣的山区和牧区覆盖状况。卫星资料能够较客观地反映大范围积雪覆盖的变化状况,是分析大范围积雪和雪情信息的唯一有效手段。为了充分利用美国地球观测卫星监测积雪的覆盖变化,我们从MODIS卫星资料云和雪的光谱特征入手,开展了多通道、多光谱云雪判识方法的研究,并且通过遥感数据标准化和云、雪、地表、水体等的自动判识分类,结合2002-2003年冬季地面积雪实测数据,建立了雪深反演数学模型。同时,还考虑了多种复杂下垫面条件,包括地表粗糙度、海拔高度以及

①收稿日期:2006-09-18;　修订日期:2007-02-24

1　MODIS积雪深度反演方法

1.1　积雪深度反演原理

根据科学家们的研究,积雪深度与可见光波段的反射率之间有着较好的相关性

〔2〕

。积雪深度与

反照率的关系是当积雪深度小于20cm时,雪面的反照率随着积雪深度的增加而增加,二者之间有着较好的线性关系,当积雪深度大于20cm时,雪面的反照率随深度增加缓慢,当积雪达到一定深度时,雪面的反照率趋于饱和。在短红外波段,积雪深度的变化对雪面在该波段的反射率影响不如可见光波段明显,但同样也有一定的反应,这种情况对于深度在20cm以内的雪面较为明显。

因此,考虑到积雪深度与可见光波段和短红外波段反射率二者之间都存在复杂关系,综合这两种反射率的归一化积雪指数NDSI,该积雪指数能较好的反映出积雪深度的变化特征(图1)。其中NDSI

基金项目:中国气象局推广资助项目“MODIS雪深反演数学模型与应用”和中国沙漠气象研究基金项目“暖湿化背景下新疆季节性积雪的影

响研究”资助

作者简介:傅华(1957-),女,高级工程师,主要从事卫星遥感技术应用与生态环境监测研究

　　　　　　　　　　　　　　　　　干　旱　区　地　理　　　　　　　　　　　　　　　30卷定义为:

　NDSI=(RR/(R可见光波段-短红外波段)可见光波段

+R　,短红外波段)

(1)

合于平原地区的积雪深度计算公式,对于山区则会带来较大的误差,因此在反演积雪深度时,还必须考虑地表的粗糙度差异对于积雪深度的影响。

1975年O'Brien和Munis等人实验发现,雪面反射率还随积雪性质不同而不同

〔3〕

RODIS通道可见光波段即可见光波段的反射率,可用M

1或通道5的数据,R短红外波段即短红外波段的反射率,可以用MODIS通道6或通道7的数据

〔3〕

。新雪和旧雪,

干雪和湿雪,不同密度的雪,即将融化的雪和冻结的雪等在反射特性上都存在一定的差异。实际上,这些差异是由于积雪随时间变化过程中带来了积雪粒子的物理结构差异进而造成反射率的差异

〔4,5〕

。

,从

而影响到积雪深度与反射率之间的关系。因此,在反演积雪深度时,必须考虑到积雪性质的差异,不同性质的积雪采用不同的深度计算模式。

基于上述原理,在考虑下垫面条件和积雪性质等各种条件的情况下,利用MODIS资料和积雪深度实测资料,反演计算20cm以内的积雪深度参量是完全可行的。根据多年的积雪资料以及我国西北地

图1　下垫面为草地时,积雪深度与归一化积雪

指数(NDSI)之间的散点图

Fig.1　ScatterplotimagebetweensnowdepthandNDSI

fortheunderneathconditionofgrassland

区的气候特征研究分析表明,西北非常年积雪区冬季积雪深度一般多在30cm以内。使用上述方法,深度在30cm以内的雪面在可见光波段的反射率与深度之间同样存在着较好的线性关系。1.2　积雪深度判识依据

根据上述积雪深度反演原理,用逐步回归判别与Bayes判别数学统计方法

〔6〕

本文的积雪深度反演正是基于MODIS积雪深度与可见光波段的反射率以及(1)式,利用MODIS相应通道值以及积雪深度实测资料,建立积雪深度与上述通道数据之间的线性关系。当积雪深度小于20cm时,雪的下垫面会影响到雪面在各个波段尤其是可见光波段的反射率,这是因为当积雪深度小时,太阳辐射一部分能透过雪面到达下垫面,而下垫面的反射一部分也能透过雪面与雪面本身的反射一起到达卫星传感器,因此,卫星接收到的反射辐射包含了两部分,一部分是雪面的反射辐射,另一部分是下垫面的部分反射辐射。当积雪深度逐渐增大时,能透过雪面到达下垫面的太阳辐射逐渐减小,雪面的反射辐射逐渐增加,因此总的反射辐射增加。对于深度在20cm以内的积雪,当深度相同时,下垫面为沙漠积雪像元,其反射率要高于下垫面为草原或者农田的积雪像元;当下垫面为林地时,由于树木的遮挡以及叶绿素对可见光波段的吸收作用,相同积雪深度的积雪像元反射率要远低于草地和沙漠中的积雪像元。因此,利用MODIS资料对新疆地区进行积雪深度反演时,必须考虑到下垫面的差异。另外,由于地面高程的差异,山区由于山的阴影等影响,适,建立积雪深度与影

响因子之间的线性关系如下:

　　S=aaa…aa1x1+2x2+3x3+nxn+n+1　,

(2)

其中S为积雪深度,x1,…,xn为影响因子,a1,…,an+1为回归系数。在考虑影响因子时,按照地表粗糙度(平坦区、丘陵区、山区)、土地覆盖类型(林地、荒漠、草地等)以及积雪性质(新雪、旧雪、正在融化的雪、冻结的雪等)等将因子分为若干类,每一类单独进行回归计算。对于丘陵区和山区,同时考虑地形对积雪分布以及反射率的影响,结合坡度、坡向等进行订正。这样,对于一个区域的积雪深度反演,按性质大体相同的分类原则将雪面就分成了若干类,对应于若干类组进行积雪深度回归方程计算。例如,平坦地区荒漠里的新雪为一类,既考虑了地形和土地覆盖类型等外部特征,还考虑了积雪本身的性质,由于雪面特征大体相同,这样各因子对深度的影响也大体一致,因而对这一类积雪进行回归计算时可以有效的得以订正,有利于提高反演精度。

利用北疆地区MODIS资料以及2003年1月1

6期　　　　　　　　　　　　　　　傅华等:MODIS雪深反演数学模型验证及分析　　　　　　　　　　　　　　　

日-4日的积雪深度实测资料,建立了一组MODIS通道数据与积雪深度实测值相匹配的样本表,利用样本表进行回归计算,生成一组不同性质雪面的积雪深度回归方程。根据积雪深度反演原理,定义变量X1、X2和X3分别为:

　　X(RR/2　,1=ch1+ch2)

X(RR/(R　,2=ch1-ch6)ch1+Rch6)

(3)(4)

根据上述回归方程,利用MODIS各通道数据可进行雪深计算。

2　积雪深度监测方法

本文在MODIS多通道积雪自动判识基础上,考虑下垫面条件和积雪性质差异,在积雪分类的基础上建立了雪深反演模型,用于30cm以内的积雪深度反演计算,并建立了一套适合于我国西北(多雪)地区使用的积雪动态监测方法和流程。首先利用MODIS卫星资料可见光和短红外通道的反射率及远红外通道的亮度温度进行云、积雪、水体、晴空地表等目标物的自动判识分类;将判识提取的积雪信息在积雪分类基础上利用雪深反演模型进行雪深反

X(RR/(R,　(5)3=ch1-ch7)ch1+Rch7)

RODIS通道1的反射率,RODIS通道2ch1为Mch2为M的反射率,RODIS通道6的反射率,Rch6为Mch7为MODIS通道7的反射率。

雪深回归方程为:　S=AAAA1X1+2X2+3X3+4　,

根据不同下垫面可得如下一组回归方程:

平坦地区荒漠旧雪的回归方程:

　S2.12245X1.703539X1.617484X1=1+2+3

-26.87215　,

平坦地区草地旧雪的回归方程:

　S3.739822X2.949741X3.609386X2=1+2+3

-50.33336　,

山区林地旧雪的回归方程:

　S3.076262X2.315176X1.987706X3=1+2+3

-31.328　,

(9)(8)(7)(6)

演计算,对反演的雪深进行等级划分,并对各层雪深、雪面积、覆盖率、雪水当量、最大积雪合成等参量进行统计计算,同时对多天积雪动态变化进行评价等。

图2是2005年12月18日13点监测的北疆地区MODIS卫星资料,经过(6)式反演成500m分辨率的积雪专题图(图3)。图中颜色代表的信息见图例。图4是伊犁地区积雪动态变化图。通过2006年2月9日和2月17日两天雪深反演数据的差值计算,可以清楚地看到不同时间同一个地点各层积雪深度(1-6层)是正变化还是负变化。绿色表示积雪在增加,红黄色表示积雪在减少,±20cm以下5cm为一个级别,>20cm以上10cm为一个级别,蓝色表示积雪无变化(详见图例)

。

图2　北疆地区MODIS卫星影像图(2005年12月18日)Fig.2　MODISimageofnorthXinjiang(Dec18,2005)

图3　2005年12月18日北疆地区MODIS积雪专题图Fig.3　ThematicmapofsnowcoverofnorthXinjiang

onDec18,2005

　　　　　　　　　　　　　　　　　干　旱　区　地　理　　　　　　　　　　　　　　　30卷

　　

另外,判识标准跨级别的允许误差范围是≤±3,

也就是说当实测值与反演值不在同一个等级范围内时,实测雪深为9cm,反演值为12cm,但误差≤±3,此时也为正确,反之为错误。4.2　北疆地区雪深验证与分析

选取2004-2006年度有积雪天数并且是晴空条件下阿勒泰、塔城、昌吉、乌鲁木齐、伊犁、博尔塔拉蒙古自治州地区250m分辨率的MODIS数据和同期有代表性的气象站雪深数据。为了便于说明,

图4　伊犁地区2006年2月9日和2月17日

积雪动态变化图

Fig.4　ThematicmapofsnowcoveratYilivalleyareaanditsdynamicalvariationbetweenFeb9,2006andFeb17,2006

我们将分析过程简化成表2,由表2可见,经过定量反演除了塔城地区精度为83.2%外,阿勒泰地区、昌吉回族自治州、伊犁地区、博尔塔拉蒙古自治州、乌鲁木齐地区的各站平均反演精度都达到了85.2%以上,北疆地区平均反演精度达86.2%。另外,还对塔城地区进行了定性雪深反演,精度达到了84.91%。

这里需要指出的是气象台站多分布在城镇附近,由于受城镇热岛效应等因素的影响,观测的雪深数据代表性较差,再加上局地性云、雾等天气现象,给雪深验证带来了一定影响。如:博尔塔拉蒙古自治州的精河县到石河子的莫索湾一带的气象台站,经常出现层云、碎层云、透光高积云、雾等地方性天气现象。对这些代表性较差的反演值,我们不做考虑。

表2　2004.11-2006.3北疆地区定量积雪深度

反演结果与实测值对比分析

Tab.2　ContrastanalysisbetweenfourlayerrationsnowdepthinverselycalculatedandsnowdepthdatameasuredatfieldofnorthofXinjiangfromNov.2004toMar.2006

地　区

阿勒泰塔　城昌　吉伊　犁博尔塔拉蒙古自治州乌鲁木齐北　疆

台站数65484330

样点数21619196233128124988

正确点18815982204109110852

错误点283214291914136

准确率87.0%83.2%85.4%87.6%85.2%88.7%86.2%

3　雪深反演验证与分析

3.1　研究区与判识标准划分

根据(6)式反演积雪深度并将其划分为四个或六个等级(见表1)。新疆积雪主要分布在北疆、东疆部分地区和南疆阿尔金山、昆仑山区一带。因此,使用MODIS500米分辨率信息时,将新疆分为三个研究区,即:北疆、南疆、东疆地区;用250米分辨率的信息时,把新疆分为九个研究区,即:(1)伊犁地区、博尔塔拉蒙古自治州;(2)昌吉、乌鲁木齐、吐鲁番;(3)阿勒泰;(4)塔城;(5)阿克苏;(6)喀什、克孜勒苏柯尔克孜自治州;(7)和田;(8)巴音郭楞蒙古自治州;(9)哈密地区。雪深反演数据验证采用定量方式,以台站及野外实测点为中心,选取9×9(2.25×2.25km)和5×5个像素(1.25×1.25km)范围内与实测值最吻合的反演值作比较。在判识过程中,如果气象台站或野外实测值在规定等级范围内则定为正确,例如:雪深实测值为12cm,雪深反演值为15cm,按四层积雪划分15cm正好落在了11-20cm范围内,按六层积雪划分15cm正好落在了11-15cm范围内,所以为正确,反之为错误。

表1　积雪等级和判识标准划分表

Tab.1　Snowcovergradesandjudgementstandards

250m(500m)分辨率四层判识

标准

123456

1-10cm11-20cm20-30cm>30cm

六层判识

标准1-5cm6-10cm11-15cm16-20cm21-30cm>30cm

9×9个像素

5×5个像素

±3cm

气象台站观测

值判识范围

野外实地观测值判识范围

跨级别误差

范围

2

2

4.3　典型地区野外实测验证与分析

2004-2006年冬季分别对乌鲁木齐周边地区进行了5次积雪实测,从南郊平原到南山山区以及北郊的部分地区共获取积雪深度样点37个。经过与反演值对比分析,乌鲁木齐南郊地区2004年12月上旬实测值与反演值的变化趋势一致(见图5、6),雪深反演误差小于等于2cm,各划分标准的平均反演精度都达到了100%(见表3)。

(2.25×2.25km(1.25km×1.25

km)km)

6期　　　　　　　　　　　　　　　傅华等:MODIS雪深反演数学模型验证及分析　　　　　　　　　　　　　　　

图5　2004年12月2日乌鲁木齐南郊地区

雪深反演值与实测值对比变化曲线

Fig.5　VarietycurvesofretrievedsnowdepthandthemeasuredoneatsouthsuburbofUrumqi,Dec2,2004

图6　2004年12月5日乌鲁木齐南郊地区

雪深反演值与实测值对比变化曲线

Fig.6　VarietycurvesofretrievedsnowdepthandthemeasuredoneatsouthsuburbofUrumqionDec5,2004

　　2005年2月5日和12月15日在南郊平原,即亚洲地理中心附近(属西山农场厂部所在地),由于受城镇热岛效应、多大风等作用,对雪深反演产生了一定的影响。经查看实测记录,2月5日此处的地表状况积雪覆盖不均匀,且有雪融,因此造成实测值偏小,反演值偏大,其中第二个测点的反演值大于实测值,最大误差达到了11cm。如果按四层和六层雪深标准划分分析其反演精度都为88.89%。12月15日该处的风速每秒达到了4.5～8.0m/s以上并伴有吹雪现象,最大波动误差为±4cm(见图7),如果按四层雪深分析其反演精度为100%,按六层雪深分析反演精度为85.7%(见表3)

。

图7　2005年2月5日和2005年12月15日乌鲁木齐

南郊地区雪深反演对比变化曲线

Fig.7　Varietycurvesofretrievedsnowdepthatsouth

suburbofUrumqionFeb6andDec15,2005

表3　乌鲁木齐地区积雪深度反演结果与实测值定量对比分析

Tab.3　ContrastanalysisbetweensnowdepthinversecalculationandmeasuresnowdepthdatainfieldofUrumqi

序号12

345合计

实测样本

10697537

正确10687435

错误001012

四层准确率

100%100%88.89%100%80.00%94.6%　

六层准确率100%100%

88.89%85.7%　80.00%91.89

%

时间2004/12/22004/12/5

2005/02/52005/12/152005/02/6

实测地点乌鲁木齐南郊乌鲁木齐南郊乌鲁木齐南郊乌鲁木齐南郊乌鲁木齐北郊

图8　2005年2月6日乌鲁木齐北郊地区雪深反演值与实测值对比变化曲线

Fig.8　VarietycurvesofretrievedsnowdepthandthemeasuredoneatsouthsuburbofUrumqionFeb6,2005

图92005年2月5日乌鲁木齐北郊地区

雪深反演与2月6日实测值对比变化曲线

Fig.9　VarietycurvesofretrievedsnowdepthonFeb5,2005andthemeasuredoneonFeb6,2005atnorthsuburbofUrumqi

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