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青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)

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青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)

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青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)

作者发表的论文

1 针对MODIS影像的劈窗算法研究
毛克彪,覃志豪,施建成,宫鹏. 武汉大学学报. 信息科学版[J],2005,30(8),703-707

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 38

2 一个针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度的物理统计算法
毛克彪,施建成,李召良,覃志豪,李满春,徐斌. 中国科学. D辑, 地球科学[J],2006,36(12),1170-1176

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 21

3 综合主动和被动微波数据监测土壤水分变化
李震,郭东华,施建成. 遥感学报[J],2002,6(6),481-484,T005

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 17

4 一个针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的四通道算法
毛克彪,施建成,覃志豪,宫鹏,徐斌,蒋玲梅. 遥感学报[J],2006,10(4),593-599

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 14

5 多频率多极化地表辐射参数化模型
施建成,蒋玲梅,张立新. 遥感学报[J],2006,10(4),502-514

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 14

6 用MODIS影像和劈窗算法反演山东半岛的地表温度
毛克彪,覃志豪,施建成. 中国矿业大学学报. 自然科学版[J],2005,34(1),46-50

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 14

7 微波遥感地表参数反演进展
王殷辉,罗禾佳,王安琪,陈晶,李云青,郭鹏,崔倩,刘晨洲,刘强,熊川,倪文俭,徐鹏,毛克彪,柴琳娜,蒋玲梅,杜今阳,杜阳,施建成. 中国科学. 地球科学[J],2012,42(6),814-842

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 12

8 FY-3微波成像仪地表参数反演研究
杨虎,施建成. 遥感技术与应用[J],2005,20(1),194-200

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 12

9 基于多源数据的西藏地区积雪变化趋势分析
巴桑,杨秀海,拉珍,郑照军,旷达,拉巴. 冰川冻土[J],2012,34(5),1023-1030

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 11

10 高光谱遥感积雪制图算法及验证
李震,施建成. 测绘学报[J],2001,30(1),67

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 10

11 基于遥感观测的21世纪初中国区域地表土壤水及其变化趋势分析
施建成,卢麾. 科学通报[J],2012,57(16),1412-1422

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 9

12 湖泊亚像元填图算法研究
张洪恩,施建成,刘素红. 水科学进展[J],2006,17(3),376-382

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 9

13 极化分解技术在估算植被覆盖地区土壤水分变化中的应用
刘伟,施建成,王建明. 遥感信息[J],2005,0(4),3-6

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 8

14 基于分窗口相关的遥感图象配准方法
施建成,范湘涛,李震. 中国图象图形学报[J],2001,6(2),129

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 8

15 目标分解技术在植被覆盖条件下土壤水分计算中的应用
施建成,李震,李新武. 遥感学报[J],2002,6(6),412-415,T003

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 8

16 基于GLDAS的中国区地表能量平衡数值试验
陈莹莹,施建成,杜今阳,蒋玲梅. 水科学进展[J],2009,20(1),25-31

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 7

17 航天飞机极化雷达数据反演干雪密度
李震,郭华东,施建成. 科学通报[J],2001,46(7),594

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 6

18 青藏高原表层土壤湿度遥感反演及其空间分布和多年变化趋势分析
刘强,杜今阳,施建成,蒋玲梅. 中国科学. 地球科学[J],2013,43(10),1677-1690

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 6

19 基于机载极化雷达技术的农作物覆盖区土壤水分估算
刘伟,施建成,余琴. 干旱区地理[J],2005,28(6),856-861

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 5

20 基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分
陈亮,施建成,蒋玲梅,杜今阳. 水科学进展[J],2009,20(5),663-667

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 5

青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(20022015年)

邱玉宝1*,郭华东1,除多2,张欢1,施建成3,石利娟1,郑照军4,拉巴卓玛2

1. 中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院数字地球重点实验室,北京  100094;

2. 西藏自治区气象局,西藏高原大气环境科学研究所,拉萨  850000;

3. 中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京  100010;

4. 中国气象局国家卫星中心,北京  100081

*  通讯作者(Email:qiuyb@radi.ac.cn)

摘要:青藏高原积雪对于能量和水循环起着重要的反馈和调节作用,其消融过程也直接影响着融雪性河流流量的变化,积雪的存在以及长时间变化等也是区域气候、生态和灾害的影响和响应敏感因素之一。中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有高时空分辨率的特点,被广泛应用于积雪遥感动态监测。青藏高原地区积雪的赋存变化较快,高原周边高山区具有冰雪资源丰富,大气对流活跃等特点,而光学遥感往往受云的影响,在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下,本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合,逐步实现保持积雪分类精度的情况下,完成逐日积雪的云量消除,形成了“青藏高原MODIS逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)”。论文选取2009年10月1日至2011年4月30日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据,采用研究区145个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明,在高原地区,当积雪深度>3 cm时,无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达89.0%,整个算法流程对MODIS积雪产品去云的精度损失较低,数据可靠性较高。

关键词:青藏高原;MODIS;逐日无云积雪面积数据集

MODIS daily cloud-free snow cover productsover Tibetan Plateau (2002–2015)

Qiu Yubao, Guo Huadong, Chu Duo, Zhang Huan, Shi Jiancheng, Shi Lijuan, Zheng Zhaojun, Laba Zhuoma

Abstract: Snow cover over Tibetan Plateau plays an important role in regional water andenergy circulation. Snow ablation also affects downstream rivers. Snow parameters and their longterm changes are sensitive factors affecting and responding to regional climate, influencing ecologyand disasters. Moderate-resolution imaging spectrometer (MODIS) is widely used for remotelysensing snow due to its high spatio-temporal resolution. However, snow over Tibetan Plateau isdistributed patchily and changes rapidly with unexpected atmospheric convection and precipitation.Also, because optical remote sensing is influenced severely by clouds, daily snow cover monitoringis a challenge requiring to remove cloud cover instances. Engaged in Tibetan Plateau’s terraincomplexity and snow spatio-temporal characteristics, this paper presents a compound methodby combining different cloud removal algorithms, giving a MODIS daily cloud-free snow coveralgorithm for Tibetan Plateau, as well as MODIS daily cloud-free snow cover products (2002 –2015). The accuracy of the snow cover products is then verified against experimental data observedfrom 145 ground stations during two winter periods from October 1, 2009 to April 30, 2011.Results show that, when snow depth exceeds 3 cm, the general classification accuracy is 96.6%and the snow classification accuracy is 89.0%. Accuracy was well controlled in each step, whichprovided a good algorithm for removing clouds from the MODIS snow cover imagery. A multilanguage operational process was developed and the daily, cloud-free climatological snow coverproducts over Tibetan Plateau were released as a free utility online.

Keywords: daily snow cover products, cloud removal algorithm, cloud free, Tibetan Plateau, MODIS

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)

数据库(集)英文名称

MODIS daily cloud-free snow cover product over the Tibetan Plateau (2002–2015)

通讯作者

邱玉宝(qiuyb@radi.ac.cn)

数据作者

邱玉宝、郭华东、除多、张欢、施建成、石利娟、郑照军、拉巴卓玛

数据时间范围

2002年7月至2015年4月

地理区域

区域经纬度范围为北纬25°~45°、东经67°~107°,包括我国西藏自治区和青海省全部区域,四川、云南、新疆和甘肃省部分地区,以及青藏高原南部和西部等周边国家部分区域

空间分辨率

500 m

数据量

6.9 GB

数据格式

Geotiff

数据服务系统网址

http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/55

基金项目

公益性(气象)行业专项“青藏高原遥感积雪气候数据集建设” (GYHY201206040)、国家自然科学基金重点项目(ABCC计划,41120114001),国家自然科学基金面上项目(41371351)和中国科学院“一三五”规划项目等支持

数据库(集)组成

数据集由2部分数据组成,其一为青藏高原MODIS逐日无云积雪产品面积数据集,其二为研究区范围矢量数据。它们分别为:MODIS_Dysno_Cloudfree_2002-2015.zip,Tibet_Range.zip(辅助矢量数据)。

其中:

1. MODIS_Dysno_Cloudfree_2002-2015.zip是青藏高原逐日积雪无云数据集,数据量约6.9 GB;

2. Tibet_Range.zip是研究区范围矢量数据,数据量约24 KB

引  言

积雪是冰冻圈的重要组成部分,是地球表面最为活跃的自然要素之一,对区域甚至全球的气候变化、能量平衡以及水循环都有着深刻影响[1]。青藏高原被誉为“世界屋脊”和“第三极”,是世界上海拔最高的高原。积雪是其下垫面的一个重要特征,反射能力强,热传导性差,通过在融化过程中吸收大量热量改变地表辐射平衡和大气热状况,引起大气环流变化,进而可对区域气候产生影响[2]。融雪水文效应对地表径流和大气热状况,也产生着深刻的影响[3]。积雪对于亚洲季风和南亚、东亚旱涝灾害的影响百余年来一直是中外气候学家的关注焦点[4-5]

目前,卫星遥感技术由于其周期短、覆盖范围大等优点逐渐成为积雪监测的主要方式,常见的积雪遥感产品有Landsat和SPOT[6-7],AVHRR[8]、VEGETATION[9]、MODIS积雪产品[10]及SMMR、SSM/I[11-12] 和AMSR-E[13-15]等微波积雪产品。其中MODIS逐日积雪数据(MOD10A1和MYD10A1)以较高的空间分辨率和时间分辨率应用最为广泛。

然而,由于光学遥感产品受天气影响严重,云的存在限制了逐日无云积雪产品的获取。我们结合国内外学者针对MODIS积雪产品的去云算法[16-25],基于青藏高原地区积雪覆盖特征和地形特点开展了基于不同下垫面分区和积雪分布地学知识的去云和积雪识别方法研究,形成了逐日积雪产品算法。本数据集以积雪产品MOD10A1以及MYD10A1基础,通过8个步骤逐步将云像素重新分类为积雪或陆地。其中经过上下午星合成、三天合成、“永久”积雪和陆地法、邻近四像元法、高程滤波法、修改阴影区错误分类、最大积雪陆地范围掩膜这7个步骤,获得MODIS少云积雪产品,将逐日无云积雪产品的云面积降至平均约5.1%,而精度损失较小。最后,采用拟合预期雪线方法,去除全部云污染,从而获得MODIS逐日无云积雪产品,为青藏高原积雪动态监测提供了参考。

1  数据采集和处理方法

1.1  输入积雪数据产品

1. MOD10A1 与MYD10A1原始MODIS积雪产品数据:从美国国家冰雪数据中心(National Snow and Ice Data Center)官方网站(http://nsidc.org)上下载2002年7月至2015年4月的MODIS数据,所采用的原始数据的轨道号如图1所示。

1  MODIS青藏高原区域轨道分布图(矩形框内)

2. DEM(Digital Elevation Model)数据采集:从地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn)下载,共54景。

1.2  数据处理

由于青藏高原地区面积广阔、山地落差较大,复杂多样的地形及积雪空间异质性大的特点,决定了去云方法的区域适用性。本研究根据坡度的分布情况,将研究区分成7个地形复杂程度和差异较大区域,分别为“印度平原”“高原以北”“高原腹地”“藏东南山区”“帕米尔高原”“天山山脉”以及“喜马拉雅山脉”(如图2所示)。然后再对应不同的地形区域采用有差别的拟合预期雪线方法去云,充分考虑7个地形差异较大的坡度、坡向、经度、纬度等因素对积雪分布的影响,拟合不同参数的雪线进行云覆盖条件下的再判别。

基于坡度为基础的青藏高原积雪分布特征分区图

用8个步骤对青藏高原MODIS积雪产品进行去云,逐步减少云量,最终得到逐日无云产品。算法流程图如图3所示。

 

3  MODIS逐日无云积雪产品算法流程图

1.2.1  数据预处理

利用MRT(MODIS Reprojection Tool)开源软件(下载网址 http://nsidc.org/data/modis/tools.html)结合自定义算法程序对MOD10A1 与MYD10A1影像进行重投影镶嵌和裁剪,并使用ENVI5.1软件对DEM数据进行镶嵌和裁剪,得到WGS84等经纬度投影的MOD10A1、MYD10A1数据与DEM数据。

1.2.2  数据去云处理步骤

去云过程说明表

4  201119日~2011117日最小积雪面积、最小陆地面积及积雪变化范围

(白色为8天内积雪变化范围)

2  数据样本

2.1  命名格式

MODIS青藏高原逐日无云积雪产品数据集的命名遵循如下规则:MODIS_Dysno_Cloudfree_YYYYMMDD.tif,通过文件名,能够获取关于此数据文件的以下信息,例如:MODIS_Dysno_Cloudfree_20020706.tif,其中:

1. MODIS_Dysno_Cloudfree:表示青藏高原MODIS逐日无云积雪产品;

2. YYYY:表示年份;

3. MM:表示月份;

4. DD:表示日期。

2.2  分类描述

影像分类代码与MOD10A1相一致,其像素值表示信息如下。详细信息如表2所示。

2  影像分类描述表

2.3  部分数据样本示例

使用上述算法步骤完成青藏高原2002年至2015年逐日积雪无云产品,图5是2002年12月22日至12月31日青藏高原无云积雪产品示例图。

青藏高原无云积雪产品示例图

3  数据精度控制和评估

选择青藏高原2009年10月1日~2011年4月30日中的两个雪季共424个时相,145个地面台站提供每日雪深数据,共计61 480对观测值作为数据质量评估样本。通过混淆矩阵及式(1)、式(2)对积雪分类图像进行评价,分析晴空天气下MODIS数据本身(MOD10A1、MYD10A1)以及去云过程中各合成产品的精度,包括总分类精度和积雪分类精度。为此,在精度评价中考虑以下各方面的样本数(表3):1. 地面台站记录和积雪图像均有雪(雪深>0)的样本数(a);2. 地面台站记录有雪而图像分为无雪的样本数(b),即漏测数;3. 地面台站记录无雪而图像分为有雪类型的样本数(c);4. 地面台站记录和图像均无雪的样本数(d)。

3  精度验证混淆矩阵

总分类精度(O_{a},即准确度,反映了分类判别算法对整个研究区的判定能力——能将积雪的判定为积雪覆盖,陆地的判定为无雪)和积雪分类精度(S_{a},即精度,反映了被分类判别算法判定为积雪的所有像素中真正的积雪像元的比例)可以釆用以下公式表示:

原始数据MOD10A1、MYD10A1及各过程产品在混淆矩阵中的样本数统计如表4,MODIS数据本身的总分类精度在98%以上,积雪分类精度约为82%。修改湖泊、湖冰错判改变的像元数较少,故省略统计结果。青藏高原积雪大多较薄,且分布斑驳分散,地面台站雪深数据与MODIS积雪图像像元之间空间尺度的差异,并且光学在积雪较薄的区域具有一定的穿透,同时薄雪的斑驳情况也会导致光谱混合影响,造成精度验证的误差。当融雪期积雪较薄(如小于3 cm)时,可能出现这种情况,包括地面台站所在的小面积区域观测为有雪,而MODIS图像500×500 m像素判断为无雪,从而产生积雪的低估误差。也可能台站处于城市,由于温度高于四周而较快融雪,此时MODIS图像判断为有雪,如此出现积雪高估误差。若只保留积雪深度大于3 cm的样本数据,图像和地面观测同时记录为积雪的样本数记为a3,图像记录为积雪而地面记录为陆地的样本数记录为b3,仍用式(1)、(2)计算,各合成产品的分类精度都有所提高,MODIS数据本身的总分类精度和积雪分类精度分别上升到99%和94%左右。

由表4可见,高程滤波法之前的去云步骤对分类精度影响不大;上下午星合成和高程滤波法稍微提高了积雪总分类精度;最大积雪、陆地面积掩膜方法使合成产品的总分类精度有所将低,对于雪深大于3 cm的样本来说,精度由最初的98.97%(MOD10A1与MYD10A1精度平均值)降低到98.24%;而积雪分类精度有所提高,由94.48%升高至94.73%,且去云量最多;拟合预期雪线方法精度最低,用于去云最后一步,但当雪深大于3 cm时,无云积雪产品的总分类精度和积雪分类精度仍可达96.6%和89%。该结果已高于目前已经发表的文献记录[24],基本满足MODIS标准积雪产品在晴空天气下精度要求,表明去云算法可用于青藏高原的逐日无云积雪动态监测。

各类产品精度验证

4  数据使用建议

本数据集以中等分辨率的积雪产品MOD10A1以及MYD10A1为基础,在精度损失较小的情况下,通过结合多个云判别步骤,对云覆盖条件下的陆表进行重新分类,完成青藏高原MODIS逐日无云积雪算法产品(2002~2015年)。该数据集适用于青藏高原区域水和能量循环、生态和灾害等相关问题研究,特别是对于青藏高原冰川积雪模型研究、青藏高原气候变化研究、河流流量变化分析、积雪长时间时空分布规律、生态效益、雪灾预测以及未来变化趋势等方面均具有重要价值,并可为进一步针对被动微波雪水当量的降尺度算法提供重要的参考。

致  谢

感谢美国国家冰雪数据中心(http://nsidc.org)提供MOD10A1以及MYD10A1产品,以及地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)提供DEM数据。

数据作者分工职责

邱玉宝(1978—),男,江西人,博士,副研究员,从事环境遥感应用研究。主要承担算法和处理过程建模。

郭华东(1950—),男,江苏人,博士,研究员,从事遥感科学与应用研究。主要进行地学过程思路指导。

除多(1969—),男,西藏人,博士,研究员,从事环境遥感应用研究。主要提供积雪过程建模和验证。

张欢(1991—),女,河北人,硕士生,从事遥感应用研究。主要承担工作:数据预处理与数据生产。

施建成(1955—),男,北京人,博士,研究员,从事遥感机理和冰雪遥感研究。主要承担工作:数据建模。

石利娟(1987—),河南人,博士生,从事遥感应用研究。主要承担工作:数据预处理与数据生产。

郑照军(1976—),男,吉林人,博士,副研究员,从事积雪遥感应用研究。主要承担工作:数据预处理和输入。

拉巴卓玛(1984—),女,西藏人,硕士,主要从事遥感应用研究。主要承担工作:数据收集与文档编写。

参考文献

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引用数据

(1)  邱玉宝, 郭华东, 除多, 张欢, 施建成, 石利娟, 郑照军, 拉巴卓玛. 青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)[DB/OL]. Science Data Bank. DOI: 10.11922/sciencedb.170.55.

 

引文格式:邱玉宝, 郭华东, 除多, 张欢, 施建成, 石利娟, 郑照军, 拉巴卓玛. 青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)[J/OL]. 中国科学数据, 2016, 1(1). http://www.csdata.org/paperView?id=44. DOI: 10.11922/csdata.170.2016.0003.

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