从精度评价的角度介绍GlobSnow积雪范围产品外文翻译资料

 2022-12-08 15:07:40

英语原文共 13 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

从精度评价的角度介绍GlobSnow积雪范围产品

摘要：

欧空局(European Space Agency)的DUE项目创建了一个积雪范围(Snow Extent, SE)和雪水当量(Snow Water Equivalent, SWE)的全球数据库GlobSnow。本文介绍了ESA DUE GlobSnow(2008 - 2014)中提供的Snow Extent (SE)产品,特别注重对SE 2.0版以及2013-2014年发布的2.1版中日常部积雪覆盖比例(Daily Fractional Snow Cover, DFSC)的介绍。反演积雪分数使用的是SCAmod方法，该方法主要被设计用于确定包含森林在内的精准雪域地图。我们在此介绍此方法的基础理论和SE产品中的云筛选方法，讨论当前问题和潜在错误，并考察未来的可行性验证。研究的重点是陆地卫星制图仪（TM）和增强型制图仪（ETM ）产生的FSC参考数据是否具有代表性，尤其是在森林地区。继而提出这两种参考数据的生成方法。并通过比较GlobSnow的DFSC与这些参考数据，试图找出这种对比如何反映DFSC可能的不准确性，并确定参考数据不具代表性的条件。很明显，评估结果强烈依赖于参考数据的质量，而这两种方法的研究不能为茂密森林地区的研究提供有代表性的参考数据。在芬兰完全被雪覆盖的茂密针叶林地区，虽然DFSC能正确表示积雪，但比较所得的均方根误差仍为20–30%。这些初步的评估表明GlobSnow SE产品在森林地区表现出较好的特性，然而由于参考数据的代表性不足导致并不能在验证中确切的体现出来。它还表明，GlobSnow SE产品在SCAmod参数的代表性上表现敏感，也会高估茂密森林环境的FSC。GlobSnow SE产品可在www.globsnow.info/se/中得到。

1.简介
积雪深度和积雪质量的年纪变化和长期变化对气候变化研究和水资源管理很重要 (例如Choi,Robinson,amp;Kang,2010;Gong,Cohen,Entekhabi,amp;Ge,2007;Kiteamp; Pietroniro,1996; Schmugge,Kustas,Ritchie,Jackson,amp;Rango,2002)。两种常见的由陆地观测手段检测的雪变量为积雪深度（SE）（具有“雪/非雪”的信息或子像素的部分积雪）和雪水当量（SWE）。在可见光和近红外波段的光学遥感数据中，积雪深度通常来自于光学遥感数据，而雪水当量则来源于无源微波技术。
欧洲航天局的数据用户单元（DUE）项目GlobSnow的成立是为了建立一个积雪范围和雪水当量的全球数据库。GlobSnow-1于2008年推出,而SE和SWE的气候数据记录(CDR)在2011年被引入。这些原型版本在续集项目GlobSnow-2中进一步发展(2012-2014)。这篇论文中，我们特别关注所采用的部分积雪的日常产品，介绍了当前GlobSnow SE产品 (版本2.0和2.1),并描述了FSC检索的方法。
NASA MODIS（中分辨率成像光谱仪）套件的雪产品(Hall,Riggs,Salomonson, DiGirolamo,amp;Bayr,2002;Riggs,Hall,amp;Salomonson,2006)是一个很常用的积雪数据库，它是由NSIDC（美国国家冰雪数据中心，美国）存档和分发的。MODIS雪产品已经由研究团体广泛验证(如2006;Hallamp;Riggs,2007;Huang,Liang,Zhang,amp;Guo,2011;Rittger,Painter,amp; Dozier,2013;Wang,Xie,amp;Lian,2008)。Rittger等人（2013）报告了收集产品5MOD10A1部分雪的均方根误差（RMSE）约为23%（单位为FSC%）。这与Metsauml;Mauml;ki等人的结果一致（2012），在一个芬兰地区的集5mod10_l2部分积雪与原位FSC观测中的结果是20%的均方根误差。对于所有目前可用的方法，树冠给MODIS雪检索带来了问题，因为树冠遮盖了地面传感器的探测视野。我们已经开发了几种方法，以更好地适应森林的存在，但问题仍然没有得到解决(Dietz,Kuenzer,Gessner,amp;Dech,2012;Hallamp;Riggs,2007;Klein,Hall,amp;Riggs,1998;Rittger等人,2013;Vikhamaramp;Solberg,2003)。森林季节性的占据了绝大部分北半球白雪覆盖的地区,这是一个严重的问题。
GlobSnow SE方法开发尤为注重部分雪检索在森林地区使用ESA ERS-2/ATSR-2(全程跟踪扫描辐射计)和Envisat/AATSR（高级全程跟踪扫描辐射计）数据。 基于三种不同候选方法、Metsauml;mauml;ki, Anttila, Huttunen,and Vepsauml;lauml;inen的基于模型的反射系数半经验方法SCAmod(2005)被选为适用于平原,而挪威计算中心NR的线性光谱分离方法NLR是适用于山区的(其边缘被一座山遮掩)。然而，使用两种不同的方法在山脉边缘处产生了不一致性 (Solberg et al., 2011)。因此我们决定只有一个方法将被应用,而不是两个。我们发现SCAmod方法在山脉和没有森林的平原处能与NLR提供大约类似的准确性而在森林地区提供性能优越,所以它被选为应用于GlobSnow的整个地理领域。事实上,GlobSnow的挑战是(最初)地域性的方法扩张适用于半球范围内。
在本文，我们使用高分辨率的陆地卫星主题生成映射器(TM)和增强ThematicMapper (ETM )数据介绍日常部分积雪产品和雪地图。我们的目标不是提供一个实际的验证;相反,我们提供的是GlobSnow产品在不同的土地覆盖情况下的准确性的注意事项以及这如何反映出的比较结果。 特别是,两种不同的方法从TM / ETM 评估数据中生成的参考FSC的可行性。这些评估旨在更好地理解验证结果如何取决于选择参考数据生成方法。研究结果将支撑接下来的验证和比对工作。

2.GlobSnow SE概述
GlobSnow SE的空间分辨率为(FSC,范围0-100%或0-1) 0.01°times;0.01°，覆盖范围为北半球的纬度25°N-84°N和经度168°W–192°E。GlobSnow SE是基于ERS-2/ATSR-2 (1995–2003)和Envisat/AATSR (2002–2012)所提供的数据，这样就获得了一个生成17年的连续数据集。
ATSR-2是在1公里的空间分辨率内有7个通道提供可见光和近红外测量的仪器。ATSR-2是在1995年成功发射机上ESA ERS-2飞船的，并提供直到2008年的数据。其继任者AATSR，于2002年3月开始运营,提供数据直到2012年。片宽度对这些传感器只有500公里，所以完全空间覆盖在中纬度地区无法实现。GlobSnow SE的有关波段用于FSC检索的有波段1和波段4，热波段5，6和7集中于3.7 mu;m,10.85mu;m and12mu;m，分别用于云筛选。用于SE v2.0生产的输入ATSR-2/AATSR数据来自欧洲航天局第三充分回收运动,它曾在2013年末发布新的数据集。后来才发现，V2.0 SE无论何时基于AATSR都会产生很差的定位精度；在V2.1中经过SE再处理后，这不再是问题。
在使用双线性重采样的数据里面，基于地理定位网格及网点的使用，使GlobSnow处理系统读取ESA提供1B级的数据并传输到GlobSnow SE经纬度网格上。在产品地理域的所有轨道都可以在一天内处理并组合成正交一天马赛克。当地的太阳能光照几何和数字高程模型（DEM）被用于计算一个适用于辐射地形的校正地形光照模型。云筛选后，FSC的检索方法SCAmod被应用于地形和光照校正后的反射率，因为像素被解释为云自由。所有无云的像素的统计不确定性也被确定。最后，一些主要的遮盖物（如永久冰雪/冰川水,缺少/无效数据）被用于最终产品的生产。这些程序在Metsauml;mauml;ki等人那有更详细的描绘（2014）。
在LINUX操作系统上运行的Bright Beowulf集群，已经写入ANSIC并在FMI Sodankylauml;卫星数据中心进行操作的处理软件，也在www.globsnow.info中为用户群体储备数据。
目前每日部分积雪覆盖着每个网格单元的某一天所有的卫星立交桥一定的百分比。如果有多个雪观测（在一天内只朝向北），卫星观测应用的是那些获得最高的太阳高度的。FSC只提供太阳天顶角小于73度的观测。每周汇总积雪比率(WFSC）产品提供在过去七天每像素FSC最后一个可用的无云的观测。每月汇总积雪比率 (MFSC)产品是基于DFSC产品给定的产品汇总为月平均产品。平均部分积雪作为在一段时间内所有可用的无云估计的平均值被提供出来。日常四级积雪（D4SC）产品提供了特定一天内所有卫星立交桥中的每个网格单元四类中的一个的积雪。FSC可分为四类：
bull;0%le;FSCle;10%
bull;10%le;FSCle;50%
bull;50%le;FSCle;90%
bull;90%le;FSCle;100%
我们还提供了与日常产品统一规格的基于D4FSC每周和每月的产品。数据集可以在http://www.globsnow.info/se/.Fig.1提供了一个2006年4月的每日,每周和每月的SE示例。
DFSC GlobSnow SE的日常数据差距的特点是由于ATSR-2和AATSR传感器的宽窄度。三天再访问时间意味着每周每月复合体发展内观测数量是有限的。这削弱了这些产品捕捉高时间变化的能力(雪沉积和融化仅在几天的时间内)。这已影响到产品的可行性,比如在气候变化研究。然而,这些问题在每日产品中并不是本文的重点。

3.FSC检索方法的描述


3.1. SCAmod以及附加规则


基于半经验反射系数模型的SCAmod方法源于辐射传输理论以及从三个主要成分（不透明的森林的树冠,雪和无雪地面）的混合物中描述场景反映,它是互联通过的明显的森林透射率和雪分数。反过来，透射率可以在反射观测条件下导出，突出地面的满积雪存在下森林冠层的存在。由于透射率可以确定一个适当的准确性，SCAmod在估计部分积雪时可以考虑森林树冠的掩蔽效应(Metsauml;mauml;ki等人, 2005, 2012)。SCAmod首次开发了部分雪映射代表芬兰各种北方景观包括浓密的常绿针叶林。在GlobSnow-1项目的早期阶段,SCAmod被发现为半球FSC检索也是可行的，它可以确定提供在半球范围内的透射率。

SCAmod表达观察到的反射系数如下：


rho;lambda;,snow, rho;lambda;,ground and rho;lambda;,forest通常分别表示预定的相对于雪，无雪地面，森林树冠的波长lambda;。rho;lambda;,obs代表观察到的计算单位面积的反射率。tlambda;^2代表着明显的单位面积的双向透射率。

图 1 2006年4月GlobSnow v2.1 SE用例。上：4月13日日数据；中：4月15日周数据；下：月数据

FSC（范围0–1）是解决从式（1）如下：

在GlobSnow中，SCAmod采用ATSR-2/AATSR波段1 (545–565nm)获得的大气顶部反射率作为rho;lambda;,obs。三个反射成分的可行的值是基于MODIS波段4(550nm)的反射光谱观测和字段,见3.2节。

透过率是来自从完全被雪覆盖的地形反射中获得的，它使未知的FSC被忽略并减少了方程的线性差值问题。

如果观察到的反射比与应用模型参数所允许的最大值更高，SCAmod可能导致FSC N 1（100%）。这可能是由于非代表的透射率，或更可能的是由于当时雪反射率高于模型应用。举例来说，在干燥的雪的情况下，会比融化（湿）的雪有更高的反射率。同样，如果观察到的反射率低于模型所允许的最低值，SCAmod可能会导致FSC b0。因此，部分积雪被限制的上限和下限分别为100%和0%。

如果观测得的反射率高于模型的假设，我们将进行一个识别无雪条件的测试，以避免探测到假雪。异雪指数规范化(NDSI, Riggs, Hall, amp; Salomonson, 1994)是用来确定无雪情况。由于NDSI随积雪分数(Hall, Riggs, amp; Salomonson, 1995)降低，我们可以确定一个临界值来确定无雪的情况。然而，Klein等人提出的数值0.4（或森林地区的0.1）（1998）作为临界值太保守的一种以准确检测小雪分数为目的得方法对于SCAmod是不可行的。在GlobSnow中临界值为-0.02：

如果NDSI le;0.02则FSC =0. （3）

这个临界值是来自Terra / MODIS影像芬兰NDSI的观测经验，利用气象站的数据和一般气候信息来验证雪消失不久后的无雪情况。利用一个稍微负的值也是Xin等人及Niemi等人所支持的（2012），报告茂密森林特别是非最低观察角度的负值。一个非常低的NDSI（虽然高于0）页被非常低雪分数的MOD10_12部分学算法所接受。

温度筛选方法是用来避免由像非确定云类型或温暖明亮的矿物表面这样的高反射率的无雪目标引起的虚假的雪鉴定。如果一个像素的温度N达到边界值，则它就被指定为无雪。温度筛选应用在例如当283K温度边界值已经被应用时的MODIS 样品5雪产品的预备中(Ha

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[31509]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章