雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪...雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪微波辐射和散射特性。然后,根据前人的研究从数学角度将反演算法分为线性亮温梯度法和基于先验知识法,总结了2类算法的优势和局限性:线性亮温梯度法相对简单、速度快,一般只适用于特定的研究区;先验知识法需要获取研究区的样本数据,并反复训练才能达到较好的精度,但对样本的独立性及其均值差异显著性的要求较高。最后,重点介绍了我国风云三号微波成像仪(FY-3 MWRI)的全球SD和SWE反演算法和针对中国区域的改进算法,并对未来的研究热点进行了展望。展开更多
通过分析降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据,总结出运用ENVISAT ASAR IMM_1P数据反演四湖地区涝渍害的指标,即涝害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数,渍害的反演指标为降水前后...通过分析降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据,总结出运用ENVISAT ASAR IMM_1P数据反演四湖地区涝渍害的指标,即涝害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数,渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水后的后向散射系数较降水前的后向散射系数高0.30。并运用指标计算出2010年7月8~11日暴雨过后四湖地区涝渍害空间分布,通过利用高分辨率HJ-1-A-CCD1数据对局部地区分析比较表明反演指标能真实反映涝渍害现状。展开更多
文摘雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪微波辐射和散射特性。然后,根据前人的研究从数学角度将反演算法分为线性亮温梯度法和基于先验知识法,总结了2类算法的优势和局限性:线性亮温梯度法相对简单、速度快,一般只适用于特定的研究区;先验知识法需要获取研究区的样本数据,并反复训练才能达到较好的精度,但对样本的独立性及其均值差异显著性的要求较高。最后,重点介绍了我国风云三号微波成像仪(FY-3 MWRI)的全球SD和SWE反演算法和针对中国区域的改进算法,并对未来的研究热点进行了展望。
文摘通过分析降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据,总结出运用ENVISAT ASAR IMM_1P数据反演四湖地区涝渍害的指标,即涝害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数,渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12～0.25且降水后的后向散射系数较降水前的后向散射系数高0.30。并运用指标计算出2010年7月8~11日暴雨过后四湖地区涝渍害空间分布,通过利用高分辨率HJ-1-A-CCD1数据对局部地区分析比较表明反演指标能真实反映涝渍害现状。
