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AMSR-E亮温监测中国近地表冻融循环算法研究


作者


摘要

为更加精细地获取日内地表冻融循环信息,联合使用AMSR-E升轨(13:30)和降轨(1:30)一天两次过境的逐日亮温数据,采用双指标算法,分别判定升轨和降轨过境时刻的地表冻融状态,综合两次过境信息将地表细分为日内完全冻结、日内完全融化、日内冻融循环和日内逆向冻融循环4种类型。经过验证,日内完全冻结地表分类精度达90%,日内完全融化地表和日内冻融循环地表分类精度约为70%。在日内地表冻融循环分类基础上,将年冻融循环周期划分为稳定冻结期、稳定融化期、春季冻融过渡期和秋季冻融过渡期。根据2004年分类结果得出,1月份,日内完全冻结地表和日内完全融化地表大体以秦岭淮河为界,随着温度逐渐升高,日内完全冻结地表南界、日内完全融化地表北界和日内冻融循环地表的南北界从东南向西北移动,温度降低,各边界线从西北向东南移动;稳定冻结期主要出现在1月和2月,稳定融化期出现在7月和8月,春季冻融过渡期是3~5月,秋季冻融过渡期是9~11月。


关键词

  • AMSR-E
  • Brightness temperature
  • Daily surface freeze/thaw cycle
  • Surface freeze/thaw state
  • 地表冻融状态
  • 亮温
  • 日内冻融循环

引用方式

谢燕梅,晋锐,杨兴国. AMSR-E亮温监测中国近地表冻融循环算法研究[J]. 遥感技术与应用. 2013(02): 182-191.

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