MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

刘海; 陈晓玲; 宋珍; 殷守敬

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MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

刘海, 陈晓玲, 宋珍, 殷守敬

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2011 > 36(1): 113-116

刘海, 陈晓玲, 宋珍, 殷守敬. MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(1): 113-116.

引用本文:

刘海, 陈晓玲, 宋珍, 殷守敬. MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(1): 113-116.

LIU Hai, CHEN Xiaoling, SONG Zhen, YIN Shoujing. Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 113-116.

Citation:

LIU Hai, CHEN Xiaoling, SONG Zhen, YIN Shoujing. Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 113-116.

MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌市紫阳大道99号,330027

基金项目: 国家973计划资助项目(2009CB723905)，国家863计划资助项目(2009AA122100)，国家自然科学基金资助项目(40721001)，国家科技支撑计划资助项目(2008BAK49B01)

详细信息

作者简介:
刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

中图分类号: P237.3

Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;² Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,99 Ziyang Road,Nanchang 330022,China

Funds: 国家973计划资助项目(2009CB723905)，国家863计划资助项目(2009AA122100)，国家自然科学基金资助项目(40721001)，国家科技支撑计划资助项目(2008BAK49B01)

摘要: 在综合分析已有研究成果的基础上,选择MODIS遥感影像,借助灰色系统理论,结合观测站实测雪深数据,选择雪深反演特征参数,构建反演模型,并定义多元回归模型的综合评价系数,进而从构建的多个回归模型中,选择出雪深反演最优模型。
- 雪深 /
- 遥感反演 /
- 特征参数选择 /
- MODIS
Abstract: Snow depth is an important parameter in snow monitoring.How to select the charactersitic parameter and construct model is one of the key issues in snow depth retrieval using remotely sensed images.In this paper,MODIS images over Tianshan region were used,from which 37 potential retrieval variables were pre-selected,and ten days in-situ snow depth data of seven in-situ observations were used for analysis,Gray system theory,which has the advantage of multi-variable analysis of the small samples was selected to analyse the correlation between snow depth and retrieval parameters,and four characteristic parameters were selected based on above analysis.15 snow depth retrieval models were established.using the selected characteristic parameters,Then a comprehensive evaluation coefficient CEC of multiple regression model was defined using AIC criterion,BIC criterion and Pearson r.Then the optimal retrieval model of snow depth was selected from the above 15 models according to CEC,and the test showed the average relative error retrieval accuracy was 11.2% which was in line with operational monitoring requirements.
- snow depth /
- RS retrieval /
- characteristic parameters selection /
- MODIS

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[3]	许剑辉, 舒红. 基于DEnKF方法的考虑次网格变异性的MODIS雪盖同化 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(2): 156-162. doi: 10.13203/j.whugis20140039
[4]	王宏伟, 黄春林, 侯金亮, 李晓英. 基于数据同化算法融合多源数据估算雪深 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(6): 848-852. doi: 10.13203/j.whugis20140568
[5]	许剑辉, 舒红. 基于Triple-Collocation的地面观测与卫星遥感数据融合的雪深反演 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 469-473. doi: 10.13203/j.whugis20130727
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MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌市紫阳大道99号,330027

作者简介:
刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

收稿日期: 2010-10-18
刊出日期: 2011-01-05

中图分类号: P237.3

关键词:

雪深 /

遥感反演 /

特征参数选择 /

MODIS

摘要: 在综合分析已有研究成果的基础上,选择MODIS遥感影像,借助灰色系统理论,结合观测站实测雪深数据,选择雪深反演特征参数,构建反演模型,并定义多元回归模型的综合评价系数,进而从构建的多个回归模型中,选择出雪深反演最优模型。

English Abstract

Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;² Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,99 Ziyang Road,Nanchang 330022,China

Funds: 国家973计划资助项目(2009CB723905)，国家863计划资助项目(2009AA122100)，国家自然科学基金资助项目(40721001)，国家科技支撑计划资助项目(2008BAK49B01)

Received Date: 2010-10-18
Publish Date: 2011-01-05

Keywords:

Abstract: Snow depth is an important parameter in snow monitoring.How to select the charactersitic parameter and construct model is one of the key issues in snow depth retrieval using remotely sensed images.In this paper,MODIS images over Tianshan region were used,from which 37 potential retrieval variables were pre-selected,and ten days in-situ snow depth data of seven in-situ observations were used for analysis,Gray system theory,which has the advantage of multi-variable analysis of the small samples was selected to analyse the correlation between snow depth and retrieval parameters,and four characteristic parameters were selected based on above analysis.15 snow depth retrieval models were established.using the selected characteristic parameters,Then a comprehensive evaluation coefficient CEC of multiple regression model was defined using AIC criterion,BIC criterion and Pearson r.Then the optimal retrieval model of snow depth was selected from the above 15 models according to CEC,and the test showed the average relative error retrieval accuracy was 11.2% which was in line with operational monitoring requirements.

刘海, 陈晓玲, 宋珍, 殷守敬. MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(1): 113-116.

引用本文:

刘海, 陈晓玲, 宋珍, 殷守敬. MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(1): 113-116.

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作者简介: 刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image

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MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;2江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌市紫阳大道99号,330027

作者简介: 刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

English Abstract

Study of Characteristic Parametric Selection and Model Construction for Snow Depth Retrieval from MODIS Image

1 State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;2 Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,99 Ziyang Road,Nanchang 330022,China

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刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;²江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌市紫阳大道99号,330027

作者简介:
刘海,博士生,研究方向为资源与环境遥感。

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;² Key Lab of Poyang Lake Ecological Environment and Resource Development,Jiangxi Normal University,99 Ziyang Road,Nanchang 330022,China