基于渐进辐射传输模型的雪粒径与积雪覆盖面积反演算法

作     者：王杰 李卫朋 Wang Jie Li Weipeng

作者机构：西华师范大学国土资源学院四川南充637009 

出 版 物：《遥感技术与应用》 (Remote Sensing Technology and Application)

年 卷 期：2017年第32卷第1期

页      面：64-70页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：西华师范大学博士科研启动基金(412547 412547) 四川省教育厅自然科学重点项目(15ZA150) 国家自然科学基金项目(41101348)资助 

主　　题：渐进辐射传输 混合像元分解 雪粒径 积雪面积 

摘      要：渐进辐射传输模型(Asymptotic Radiative Transfer,ART)广泛应用于雪粒径反演,但是ART模型忽略了像元混合的影响。在本文中,ART模型被应用于混合像元分解之中,考虑积雪粒径变化的影响,提出了两种混合像元分解算法,用以同时获取雪粒径和积雪面积。第一种算法是采用均方根误差指标获取每个像元的最优雪粒径,使用全约束线性分解算法(FCLS)反演积雪面积。另一种算法使用通用梯度下降算法(GRG)获取每个像元的最优粒径,仍然采用全约束线性分解算法获取积雪面积。为了提高模型的运行效率,单波段ART算法用来获取影像的雪粒径,将之作为两种算法的先验知识。同时,MODSCAG模型反演的结果也被用于进行交叉对比,实验结果表明,两种算法比MODSCAG模型的反演结果更为精确。