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基于不同土地覆盖类型NDSI阈值优化下的青藏高原积雪判别
被引量:
11
1
作者
高扬
郝晓华
+6 位作者
和栋材
黄广辉
王建
赵宏宇
魏亚瑞
邵东航
王卫国
《冰川冻土》
CSCD
北大核心
2019年第5期1162-1172,共11页
美国国家雪冰数据中心(NSIDC)发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品(V6)仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂,积雪斑块化特征明显,...
美国国家雪冰数据中心(NSIDC)发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品(V6)仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂,积雪斑块化特征明显,单一的NDSI阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。不同的土地覆盖类型可能影响积雪判别的NDSI阈值。以青藏高原为研究对象,基于高分辨率卫星Landsat-5 TM数据,获取了青藏高原不同土地覆盖类型下判识积雪的最优NDSI阈值。结果表明,在草地和稀疏植被地表类型下,最优NDSI阈值分别为0.33和0.40;在其他下垫面类型下,最优NDSI阈值为0.47。以Landsat 8 OLI数据为"真值"对该NDSI阈值确定的积雪范围进行了精度检验。结果表明,采用新的NDSI阈值获取的MOD10A1 V6积雪范围产品的总体精度OA、错分误差OE和漏分误差UE分别为87.88%、5.20%和6.87%。而采用传统的0.4阈值时,其OA、OE和UE分别为87.36%、3.98%和8.60%。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,特别是对占比面积较大的草地区域,通过NDSI阈值优化可以更加准确地识别积雪范围。
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关键词
mod10a1
v6
积雪范围产品
青藏高原
归一化积雪指数(NDSI)
土地覆盖类型
LANDSAT
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职称材料
题名
基于不同土地覆盖类型NDSI阈值优化下的青藏高原积雪判别
被引量:
11
1
作者
高扬
郝晓华
和栋材
黄广辉
王建
赵宏宇
魏亚瑞
邵东航
王卫国
机构
太原理工大学矿业工程学院
中国科学院西北生态环境资源研究院
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
兰州交通大学测绘与地理信息学院
电子科技大学资源与环境学院
出处
《冰川冻土》
CSCD
北大核心
2019年第5期1162-1172,共11页
基金
国家自然科学基金项目(91547210
41971325
+1 种基金
41571358)
科技基础资源调查专项(2017FY100502)资助
文摘
美国国家雪冰数据中心(NSIDC)发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品(V6)仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂,积雪斑块化特征明显,单一的NDSI阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。不同的土地覆盖类型可能影响积雪判别的NDSI阈值。以青藏高原为研究对象,基于高分辨率卫星Landsat-5 TM数据,获取了青藏高原不同土地覆盖类型下判识积雪的最优NDSI阈值。结果表明,在草地和稀疏植被地表类型下,最优NDSI阈值分别为0.33和0.40;在其他下垫面类型下,最优NDSI阈值为0.47。以Landsat 8 OLI数据为"真值"对该NDSI阈值确定的积雪范围进行了精度检验。结果表明,采用新的NDSI阈值获取的MOD10A1 V6积雪范围产品的总体精度OA、错分误差OE和漏分误差UE分别为87.88%、5.20%和6.87%。而采用传统的0.4阈值时,其OA、OE和UE分别为87.36%、3.98%和8.60%。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,特别是对占比面积较大的草地区域,通过NDSI阈值优化可以更加准确地识别积雪范围。
关键词
mod10a1
v6
积雪范围产品
青藏高原
归一化积雪指数(NDSI)
土地覆盖类型
LANDSAT
Keywords
mod10a1
snow
cover
product
(
v6
)
Tibetan Plateau
normalized difference
snow
index(NDSI)
land
cover
types
Landsat
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于不同土地覆盖类型NDSI阈值优化下的青藏高原积雪判别
高扬
郝晓华
和栋材
黄广辉
王建
赵宏宇
魏亚瑞
邵东航
王卫国
《冰川冻土》
CSCD
北大核心
2019
11
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