[发明专利]基于改进时空融合模型的积雪日变化监测方法在审
申请号: | 202210290763.9 | 申请日: | 2022-03-23 |
公开(公告)号: | CN114663399A | 公开(公告)日: | 2022-06-24 |
发明(设计)人: | 顾玲嘉;王钰涵;任瑞治 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/30;G06T7/62;G06T7/70;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80 |
代理公司: | 吉林省中玖专利代理有限公司 22219 | 代理人: | 李泉宏 |
地址: | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 时空 融合 模型 积雪 变化 监测 方法 | ||
本发明公开了一种基于改进时空融合模型的积雪日变化监测方法,属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明的目的是解决现有积雪产品空间分辨率较低,无法准确获取降雪和融雪等变化的细节问题。本发明采用2幅Landsat8卫星遥感影像和17幅MOD09GA光谱反射率影像作为数据源,使用STDFA时空融合模型获得初步的逐日时空融合影像,由于STDFA模型的时空融合结果存在光谱失真,本发明提出使用Matching‑Pix2pixGAN网络改善STDFA融合模型得到的时空融合结果,最终得到无光谱失真的逐日的时空融合结果,并提取最终时空融合结果的NDSI指数实现对积雪的识别,从而实现连续16天的积雪日变化监测。本发明方法能准确地实现积雪日变化监测,捕捉降雪和融雪的变化细节,为融雪径流分析、农业灌溉及生态环境保护提供可靠的分析数据。
技术领域
本发明属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。
背景技术
积雪是土地覆盖的一种基本类型,广泛用于水文和气候-人-环境相互作用的研究。在地球上,积雪覆盖的平均最大面积为4700万平方公里,使其成为冰冻圈的主要组成部分之一。积雪作为冰冻圈的主要组成部分,通过影响地表能量收支、水循环、初级生产力和地表气体交换,在地球气候系统中发挥着重要作用。由于其高反照率和储热特性,它极大地影响了辐射平衡,积雪的积累和消融与温度密切相关,中纬度融雪会影响当地或区域气候以及水文过程,所以积雪是观测气候变化非常重要的指标。雪与植被的相互作用,积雪的融化有助于植被的生存和肥力,对土壤霜冻和植物冷害现象有深刻的影响。获得准确的积雪区信息对于气候变化研究、水循环和水文资源调查具有重要意义。
目前主要通过建立水文模型反演、地面站点测量和遥感图像分析三种手段实现对于积雪的监测。水文模型是一种可靠的积雪估算方法,在输入气候、地貌和其他环境信息的基础上,可以使用数值模式模拟积雪。积雪模型虽然能够预测未来特定气候情景下的积雪变化,但是积雪模型具有一定的局限性并阻碍了积雪模型的发展,如模型适用地域的局限性、气象观测条件限制及复杂的雪的性质。基于地面站点测量的方法是一种依赖人工的积雪监测过程,这种方法不仅用时久、测量慢并且无法在大空间尺度上详细地进行积雪调查。遥感图像能够实时监测大面积的积雪情况,可以使用遥感数据观测积雪代替传统的人工的地面站点测量。如今各种光学卫星数据均被用来识别积雪的覆盖程度。Li等人利用2001-2014年青藏高原MODIS数据,研究了青藏高原积雪时空变化特征及趋势。(参见C.Li,F.Su,D.Yang,K.Tong,F.Meng,and B.Kan,“Spatiotemporal variation of snow cover overthe Tibetan Plateau based on MODIS snow product,2001–2014,”Int.J.Climatol.,vol.38,pp.708–728,2018);Jin等人利用MOD10A2和MYD10A2两种数据分析黄土高原积雪变化,研究出黄土高原地区积雪的时空特征。(参见X.Jin,C.Q.Ke,Y.Y.Xu,X.C.Li,“Spatialand temporal variations of snow cover in the Loess Plateau,China,”Int.J.Climatol.,vol.35,no.8,pp.1721–1731,Jun.2015,doi:10.1002/joc.4086.);Gascoin等人利用哨兵2号(Sentinel-2)卫星数据和Landsat 8卫星数据获得高空间分辨率的积雪监测结果,得到的监测结果可以捕捉得到积雪变化的细节。(参见S.Gascoin,M.Grizonnet,M.Bouchet,G.Salgues,and O.Hagolle,“Theia snow collection:High-resolution operational snow cover maps from sentinel-2and landsat-8data,”Earth Syst.Sci.Data.,vol.11,no.2,pp.493–514,2019.)
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