我国东北区雪盖深度高精度被动微波遥感反演方法研究

积雪是水资源的重要来源，其变化与特征是气候研究、天气预报和水资源管理的重要参数。空间遥感信息表明被动微波遥感以其对积雪参数的敏感性，能够定量监测积雪参数。由于不同地理区域雪盖下介质的复杂性，已有的雪盖深度反演精度还不能满足需求。本项目以毫米波段雪盖微波遥感信息特征为主要研究内容，通过设计高精度雪粒子毫米波散射测量系统和准确的地基微波遥感实验，以及雪盖结构的细致观测，建立准确的多层雪盖微波散射/辐射物理模型，以HUT模型、强起伏理论和辐射传输理论为基础，解译实验数据，建立高精度雪盖深度反演模型；结合我国东北区的地理特征，通过星地对比同步观测实验，提高空间被动微波遥感反演积雪参量的精度。拟解决的关键科学与技术问题包括：雪粒子毫米波近场散射测量方法；被动微波遥感数据与高空间分辨率数据的时空匹配；多反演模型的适应性及其之间的融合。

本项目依据项目任务书开展研究工作，根据我国东北地区的地表特征和积雪特性，利用地基双频微波辐射计（18.7，37GHz）和常规高精度环境参数测量设备，选择典型实验区，在自然状态和人工控制状态下，开展地基微波遥感观测实验，获得高精度的基础数据。并利用微波辐射传输理论为主要电磁场分析方法，建立分层介质多参数解析模型，以地基遥感数据为基础和地面辅助参数测量结果为边界值，求解数值解；在同组地基遥感数据的基础上，利用MEMLS模型进行了理论分析，进行互相校正，估算反演偏差，进一步明确模型的物理意义。混合像元是影响雪盖深度反演精度的主要因素，通过地基实验，项目研究提出了基于地表分类的混合像元分解方法，提高了反演精度。. 在本项目研究的基础上，获得两项青年基金项目资助，一项国家自然科学博士后基金项目资助 。项目研究共发表2篇SCI论文，1篇EI论文，1篇国内核心论文，1位博士后出站，获得吉林省优秀博士后称号。. 本项目研究的主要创新工作如下：.(1)以地基遥感实验为基础，对空间遥感积雪产品进行了认识与评价，以MEMLS模型为基础，进行了理论模拟与实测数据的比较，对模型进行了改进；.(2)提出了基于地物分类先验知识的微波混合像元分解方法，与图像超分辨率增强方法相比，其主要的优势在于通过对微波混合像元进行分解，可以得到混合像元中各类组分的亮温值和分布位置。.(3)根据AMR-E 和MODIS雪盖检测结果的特点，将2010年11月东北三省地区AMSR-E和MODIS积雪检测结果相融合，利用 AMSR-E 积雪检测结果不受云干扰和MODIS无云遮挡的积雪分类结果空间分辨率高的特点，消除了 MODIS积雪分类产品中云对积雪分类的影响，得到反映积雪分布更准确的覆盖范围。