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融雪期积雪深度高光谱反演方法研究函数逼近模拟。宋开山利用建立了大豆叶绿素徐倩,刘志辉’,房世峰引言笛椴糠第卷,第月光谱学与光谱分析摘要积雪在干旱区的水分平衡中发挥着极为重要的作用,积雪深度的监测主要依靠地面站点观测和遥感反演等技术,高光谱遥感为快速、大面积监测积雪的物理特性提供了可能。通过对融雪期不同厚度积雪表面的反射光谱以及积雪深度数据的观测,进而对二者进行相关性分析;采用相关性较高同时也是特征吸收谷的波段数据建立单波段雪深回归模型;采用呈显著相关的波段进行逐步回归,选用贡献率最高的波段作为神经网络模型的输入变量进行积雪深度的反演研究。结果表明:在天山北坡中段的军塘湖流域地区,附近是积雪的特征吸收谷;,当隐含层节点数为保琑.,为砻魃窬络模型可以显著提高高光谱数据反演积雪深度的能力。关键词高光谱;融雪期;雪深;狟中图分类号:文献标识码:积雪是干旱区极为重要的水资源补给方式,在区域水分平衡中发挥着极为重要的作用L乇鹗羌窘谛曰新疆北疆地区既是最活跃的生态环境影响因素¨彩乔气候变化最为敏感的响应因子之一5谴蠓段С中幕雪有可能导致各种灾害,而雪深又是雪灾的重要诱发因子邛9蚀俗既芳嗖庋┥羁梢杂行岣呋┘嗖饽芰Γ诙季为雪灾多发区做好防灾减灾工作。国内外进行的积雪遥感研究多为微波遥感雪深以及雪水当量提取。啊2炯綶在川西北米亚罗地区利用阈降匚锕馄滓嵌愿玫厍进行了积雪反射光谱的测定与分析;刘艳【肕遥感数据源,建立了雪压遥感算式。融雪期积雪随着时间的推移,由于密实化等过程雪密度会逐渐增加,导致积雪粒径发生显著变化,这两方面的变化对积雪的辐射特性有很大的影响S靡桓黾虻サ南咝运闶椒囱莸幕┥疃任抟苫岽嬖诤大的不确定性。因而对于融雪期的积雪深度来讲,用非线性预测模型进行反演会是一个比较好的尝试。窬缇哂薪锨康姆窍咝杂成淠芰Γ视糜诜窍咝含量高光谱反演模型。总体来讲,之前开展的积雪雪深与光谱特性的研究主要停留在定性阶段,将人工神经网络运用于高光谱反演模型也处于研究初期,尤其是对于春季融雪期这一特定时期的研究甚少,因此进行融雪期积雪深度的反演模型的研究十分必要。本工作分析了融雪期不同深度的积雪近红外部分的光谱特性,同时利用融雪期的积雪光谱数据建立基于神经网络的融雪期积雪深度预测模型,为进一步进行融雪期的雪水当量预测提供支持,同时也为光学遥感数据定量反演雪深提供依据。研究区概况选取位于天山北坡中段呼图壁县境内军塘湖流域中的一个小流域为研究区盓,。’”,靶区平均海拔浠┤诨谖C磕甑月一拢谘┢诟笞罡气温.℃,最低气温一.℃,有少量降水,土壤类,亟笱ё试从牖肪晨蒲аг海陆诼衬酒陆笱讨奚逃恐氐闶笛槭遥陆诼衬酒陆笱Ц珊瞪肪逞芯克陆诼衬酒泄蒲г旱乩砜蒲в胱试囱芯克本痡..———收稿日期:——。修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目资助作者简介:徐倩,女,年生,新疆大学资源与环境科学学院硕士研究生:.ㄑ读O等琋,—:甧.—
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