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Evaluation of stereology for snow microstructure measurement and microwave emission modeling:a case study

International Journal of Digital Earth 2021年第10期14卷 1316-1336页

作者： Jinmei Pan M.T.Durand Z.Courville B.J.Vander Jagt N.P.Molotch S.A.Margulis E.J.Kim M.Schneebeli C.Mätzler State Key Laboratory of Remote Sensing Science Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China School of Earth Science and Byrd Polar Research Center The Ohio State UniversityColumbusOHUSA US Army Corps of Engineers Cold Regions Research and Engineering Laboratory HanoverNHUSA Geography Department and Institute of Arctic and Alpine Research University of ColoradoBoulderCOUSA Department of Civil and Environmental Engineering University of CaliforniaLos AngelesCAUSA Hydrospheric and Biospheric Sciences Laboratory NASA Goddard Space Flight CenterGreenbeltMDUSA WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF Davos DorfSwitzerland Institute of Applied Physics and Oeschger Centre for Climate Change Research University of BernBernSwitzerland

Reliablemicrostructuremeasurement of snow is a requirement for microwave radiative transfer model *** specific surface area(SSA)can be measured using stereological methods,in which snow samples are cast in the field and photographed in the *** stereology photographs manually by counting intersections of test cycloids with air-ice boundaries reduces the problems in binary *** paper is a case study to evaluate the repeatability of the manually stereology interpretation by two independent research *** further assessed how uncertainty in snow SSA influences simulated brightness temperature(TB)driven by the Microwave Emission Model of Layered Snowpacks(memls),and how stereology compares to Near Infrared(NIR)camera and hand *** was obtained from two alpine snow profiles from Steamboat Springs,*** showed that stereological SSA values measured by two groups are highly consistent,and the ground radiometer measured T_(B)at 19 and 37 GHz was successfully predicted(RMSE<3.8 K);simulations using NIR SSA and hand-lens geometric grain size(Dg)measurements have larger *** conclusion was not sensitive to uncertainty in the free parameters of TB modeling.

关键词： Microwave radiometry snow stereology snow microstructure memls

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基于星载被动微波遥感数据的中国东北地区积雪深度反演研究

基于星载被动微波遥感数据的中国东北地区积雪深度反演研究

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作者：范昕桐吉林大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展,地理信息的处理和分析方法越来越先进,遥感技术也越来越成熟,大范围的地表参数研究从主要依靠人力与时间的实地勘测转变为依靠遥感手段与小范围采集相结合的方法。季节性积雪覆盖在全球气候变化及水文循环中... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展,地理信息的处理和分析方法越来越先进,遥感技术也越来越成熟,大范围的地表参数研究从主要依靠人力与时间的实地勘测转变为依靠遥感手段与小范围采集相结合的方法。季节性积雪覆盖在全球气候变化及水文循环中扮演着重要角色,地面站点等传统点观测虽然可以代表特定区域内的地表特性,但是难以代表大范围内的积雪情况,遥感技术的出现,解决了大范围观测地表参数的问题,所以当前大范围的积雪研究主要依靠遥感手段。积雪遥感涵盖多个研究方向,如光学遥感积雪研究和微波遥感积雪研究等方面,并随着卫星技术的发展,积雪遥感技术将会更加完善。本文在总结国内外被动微波积雪研究成果的基础上,进行了深入的探索,具体的研究工作和创新成果如下:(1)基于星载被动微波数据的中国东北地区雪深反演算法对比验证研究研究综合考虑不同下垫面类型,实现了AMSR2雪深反演算法和FY3BMWRI中国区域雪深反演算法在中国东北地区雪深反演结果的验证分析。为确定两种算法的反演准确度,将反演所得到的结果与该地区国家气象站点所观测到的雪深数据进行了比较。此外,比较了AMSR2雪深产品、风云雪深产品和反演的结果,并分析了反演结果与标准雪深产品之间的差异。实验结果表明:对于森林下垫面,AMSR2雪深反演算法反演结果接近FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法反演结果,均方根误差(RMSE)分别为13.64cm和13.53cm;对于草地和农田下垫面,FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法的雪深反演结果明显好于AMSR2雪深反演算法,此时RMSE分别为6.96cm和8.88cm。(2)基于自适应最小外接矩形的雪粒径自动测量方法雪粒径大小影响着积雪的辐射亮温,目前雪粒径测量主要以手动测量为主,而实际需要测量的雪粒径数据量较大,研究在总结野外实验测量经验及数据结果的基础上,提出了基于自适应最小外接矩形的雪粒径自动测量方法。实验结果表明实际测量结果雪粒径大小的平均值为3.21mm,自动测量结果雪粒径大小的平均值为2.98mm,实验误差在可以接受的误差范围内,而且此方法大大节省了人力与时间,是一种较快捷的雪粒径测量方法。(3)基于星载被动微波亮温差雪深查找表的中国东北地区雪深反演算法研究通过对比分析AMSR2雪深反演算法和FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法在中国东北地区雪深反演结果,并在统计分析大量野外采集的实测积雪参数数据的基础上,使用多层积雪微波发射模型(memls)模拟亮温差与积雪深度之间的对应关系,利用所建立的亮温差雪深查找表反演东北地区雪深。在查找表建立起来之后,使用AMSR2和FY3B-MWRI被动微波辐射计提供的亮温差数据去搜索查找表中对应的雪深值,并与实际测量得到的雪深值以及使用半经验算法反演的雪深进行对比分析。结果表明本文使用memls所建立的农田雪深查找表相比其他方法能够取得较高的反演准确度。当使用亮温数据为FY3BMWRI数据,并且当在积雪积累期、稳定期和消融期三个时期实际雪深平均值分别为6cm、13cm和15cm时,查找表结果的均方根误差(RMSE)分别为3.23cm、4.24cm和4.10cm,偏差(Bias)平均值分别为2cm、3cm和3cm。随着被动微波遥感技术的不断完善,被动微波遥感积雪研究已成为热门研究课题,本文通过对以上内容的研究为以后中国东北地区的积雪研究提供了参考。

关键词：中国东北地区被动微波亮温雪深反演 AMSR2 FY3B-MWRI memls

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