多源数据融合计算积雪覆盖数据集——以美国西北部试验区为例

全面准确地认识积雪动态变化,对制定积雪变化应对措施,合理的进行持续变暖下区域水资源管理,加深全球气候变化科学认识等具有重要意义。作者基于MODIS最新版本的NDSI数据、IMS雪冰数据和192个SNOTEL站点地面积雪观测数据,依据美国西北部积雪特征确定了适于该区域的NDSI积雪判识阈值,针对各数据在不同时间段的积雪判识性能制定了不同的融合规则,提出了多源数据融合算法,得到多源数据融合计算积雪覆盖数据集——以美国西北部试验区(2000-2020)为例。验证结果表明,该融合算法得到的数据不仅较源数据精度有所改善、积雪判识综合性能提高。数据集包括:(1)试验区边界数据;(2)试验区2000-2020年每天的积雪覆盖数据(空间分辨率为500 m)。另附雪深验证点数据。数据集存储格式为.tif、.shp、.xlsx和.txt,共由7,688个数据文件组成,数据量为170 GB(压缩为1个文件,421 MB)。