一种提高积雪深度估算精度的D-InSAR方法

积雪深度(雪深)是反映积雪时空变化规律的重要参数,是全球及区域气候变化与水文循环等研究不可或缺的观测变量.差分合成孔径雷达干涉(differential interferometric synthetic aperture radar, D-In SAR)技术利用降雪前后微波穿透积雪层形成的差分干涉相位与雪深建立几何函数关系,被广泛地应用于区域小尺度雪深估算研究.然而,其估算精度受干涉像对相干性、局地地形和积雪介电常数等因素的影响.本研究基于高分辨率Sentinel-1 SAR数据,通过引入高相干系数区域、Sentinel-2光学影像、Google Earth影像和地表覆盖类型选取地面控制点优化雪深差分干涉相位解缠精度,利用卫星局地入射角和实测积雪密度降低斜距-相位关系模型经验误差,估算得到青藏高原东北部八宝河流域2021年消融期雪深时空分布,同时根据卫星同步积雪实测资料详细探讨了雪深估算误差来源.122个地面雪深实测数据(气象站点+野外测量)验证结果表明,优化后的D-In SAR差分干涉处理能提高雪深估算精度, RMSE为3.9 cm, MAPE为20.03%, R^(2)达到0.92.但雪深估算值总体存在低估现象(MBE%=-16.8%),雪深最大低估误差为9.1 cm.进一步研究发现,雪深估算精度除了D-In SAR系统失相干影响因素外,还受积雪微波穿透性和剖面结构、温度及湿度等积雪参数的影响.本方法能快速监测厘米级的雪深变化,且由于积雪异质性会限制差分干涉估算雪深的能力,更适用于干燥均质的积雪层,可为D-In SAR雪深估算研究提供科学的参考依据.