【摘 要】
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美国国家雪冰数据中心(NSIDC)发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品(V6)仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳
【机 构】
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太原理工大学矿业工程学院; 中国科学院西北生态环境资源研究院; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心; 兰州交通大学测绘与地理信息学院; 电子科技大学资源与
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(91547210; 41971325; 41571358);科技基础资源调查专项(2017FY100502)资助
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美国国家雪冰数据中心(NSIDC)发布的MODIS第6版本逐日积雪范围产品(V6)仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是积雪范围或积雪覆盖率。NSIDC推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂,积雪斑块化特征明显,单一的NDSI阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。不同的土地覆盖类型可能影响积雪判别的NDSI阈值。以青藏高原为研究对象,基于高分辨率卫星Landsat-5 TM数据,获取了青藏高原不同土地覆盖类型下判识积雪的最优NDSI阈值。结果表明,在草地和稀疏植被地表类型下,最优NDSI阈值分别为0.33和0.40;在其他下垫面类型下,最优NDSI阈值为0.47。以Landsat 8 OLI数据为"真值"对该NDSI阈值确定的积雪范围进行了精度检验。结果表明,采用新的NDSI阈值获取的MOD10A1 V6积雪范围产品的总体精度OA、错分误差OE和漏分误差UE分别为87.88%、 5.20%和6.87%。而采用传统的0.4阈值时,其OA、 OE和UE分别为87.36%、 3.98%和8.60%。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,特别是对占比面积较大的草地区域,通过NDSI阈值优化可以更加准确地识别积雪范围。
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