10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0039
基于AVHRR影像的北半球积雪识别算法
针对2000年前北半球较高时空分辨率和高精度的历史积雪范围数据缺失问题,利用NOAA-AVHRR地表反射率数据,以Landsat-5TM生成的积雪范围影像作为参考真值,优化基于多指标的多级决策树积雪识别算法的阈值,并结合云雪混淆区分技术,生成了北半球AVHRR 1981-1999年L1级逐日积雪范围数据集.此外,针对AVHRR在高纬度地区数据完全缺失和低纬度地区数据部分缺失问题,利用微波雪深数据集进行填充,生成了北半球L2级逐日积雪范围数据集.最后,利用北半球1981-1999年间2 546个气象台站记录的雪深数据和939景Landsat-5 TM参考积雪范围影像作为验证数据,对AVHRR积雪范围数据集进行了精度验证.结果表明:L1级和L2级数据集的总体精度分别为81.8％和82.2％,用户精度分别为83.7％和83.8％,生产者精度分别为81.7％和84.2％,说明算法精度较高,错分误差和漏分误差均比较均衡.进一步利用Landsat-5 TM参考积雪范围影像对L2级数据集进行面上精度评估,发现L2级数据集的总体精度为90.3％,用户精度为90.2％,生产者精度为99.1％,L2级数据集精度较高.生成的北半球历史数据集可为全球积雪变化研究提供有效数据补充.
AVHRR、北半球、积雪识别、积雪范围、NDSI
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TP75;P426.63+5(遥感技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家科技重大专项
2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
316-326
