高光谱遥感的雪粒径反演研究

雪粒径的变化监测是积雪科学研究热点之一，遥感手段是监测雪粒径的最佳途径。本项目通过对积雪光谱特征及积雪参数的观测，阐明制约雪粒径反演的主要因素及影响波段。在对雪颗粒形状及雪层垂直异质性对积雪反射率影响的分析基础上，建立一个考虑积雪颗粒形状和积雪分层的符合研究区的积雪二向反射率模型。结合实地光谱观测及发展的前向模型模拟结果优选雪粒径反演最佳波段，利用高光谱遥感影像Hyperion，采用多波段数据融合方法发展并验证了雪粒径反演原型算法。该研究的实施可以提高雪粒径反演精度，进而为包含积雪的大气、能量、融雪模型提供可靠输入因子，也将推进我国积雪参数定量遥感的发展。

本项目通过野外观测、模型模拟技术手段，利用高光谱数据Hyperion制备了冰沟流域雪粒径图。该研究结果包括以下三方面内容：（1）发展了一种新的雪粒径观测方法-DSPP（Digital Snow Particle Property）方法，通过显微镜拍照从影像获取雪颗粒的长短轴，并将雪颗粒等效为椭球体，获取了积雪等效粒径，该方法有效的转换实测雪粒径和模型模拟的雪粒径； (3) 通过野外试验获取一系列已知积雪粒径的积雪光谱数据，利用考虑积雪颗粒形状的渐进辐射传输模型-ART (Asymptotic Radiative Transfer theory）结合实测的雪粒径，优化模型中雪颗粒形状因子和最佳反演波段，研究表明波长为1.20 μm， 雪颗粒形状因子值为3.62时，反演精度最高；（3）利用优化的辐射传输模型基于高光谱影像Hyperion发展雪粒径反演算法，并制备了祁连山冰沟流域积雪粒径图。上述结果证实了积雪光谱不仅仅与雪颗粒大小有关系，也与雪颗粒形状有关系，将雪颗粒等效为球体的算法反演的雪粒径反演并不准确，通过本项目研究发展了不规则雪颗粒反演算法，提升了雪粒径反演精度，并为利用其它影像数据制备雪粒径产品提供依据。