不同积雪及雪被地物光谱反射率特征与光谱拟合_张佳华

基于MODIS数据提取东北地区水稻主要物候期*徐岩岩，张佳华*（中国气象科学研究院遥感与气候信息开放实验室，北京，100081）摘要：作物物候信号直接反映温度和降水等变化对植被生长的影响，是进行农作物动态分析和田间管理的重要依据。

本文采用EOS-MODIS多时相卫星遥感数据提取我国东北地区水稻的主要物候期。

通过对MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index，增强型植被指数)指数时间序列进行小波滤波，根据水稻在移栽期、抽穗期和成熟期的EVI指数变化特征，实现对各个生长发育期的识别。

提取的EVI时间序列存在大量噪音，小波滤波可以去除噪音并且可以很好的保留时间序列的局部特性。

滤波时选用的小波函数为：Daubechies(7-20)，Coiflet(3-5)和Symlet(7-15)，总共26种小波类型。

通过与2008年研究区农业气象观测站的实测资料比较，计算均方根误差。

结果表明，Symlet11小波的滤波效果最好，其移栽期识别结果的误差绝大部分在±16d以内，抽穗期和成熟期识别结果的误差绝大部分在±8d以内。

表明提取MODIS-EVI指数时间序列并采用Symlet11小波能很好地识别东北水稻主要物候期特征。

关键词：水稻，物候，MODIS,小波变换，东北地区Detecting major phenological stages of rice using MODIS data inNortheast ChinaXu Yanyan,Jiahua Zhang(Lab.for Remote Sensing and Climatic Information Sciences,Chinese Academy ofMeteorological Sciences,Beijing,100081)Abstract:Information of crop phenology can directly retrieval the effect of temperature and precipitation to the crop,which is essential for evaluating crop growth,productivity and crop management.In this paper,we developed a method for determining phenological stages of rice based on EOS-MODIS multitemporal remotely sensing data.The filtering time-series Enhanced Vegetation Index(EVI)data by wavelet transforms from MODIS/Terra data were performed.The planting date,heading date,ripening period were detected by the variation characteristics in smoothed EVI time profile in2008.The twenty six types of wavelet:Daubechies(7-20)，Coiflet(3-5)and Symlet(7-15)were used.Specifically,the case using Symlet11showed a remarkably good result in determining phonological stages and growing periods,which is compared with the observation data.Most of the root mean square errors in planting date were less than16days.Most of the root mean square errors in heading date and ripening period were less than8days.The methods presented in this study could be applied to generate the growth stages and phenology of rice crops.Keyword:rice,phenlogy,MODIS,wavelet transforms,Northeast China项目资助：“全球变化研究国家重大科学研究计划课题”（No.2010CB951302）和公益（气象）专项（GYHY201106027）作者简介：徐岩岩（1988—），男，河南洛阳人，硕士，研究方向为生态环境与农业气象遥感，**********************．*通讯作者：张佳华（1966—），男，内蒙古乌兰察布人，研究员，博士生导师，研究方向为生态环境遥感，全球变化的区域响应，****************．1引言植物物候是指植物受气候和其他环境因子的影响出现的以年为周期的自然现象,包括植物的发芽、展叶、开花、叶变色、落叶等，是植物长期适应环境的周期性变化而形成的生长发育规律。

新疆军塘湖流域融雪期不同积雪及雪被地物光谱反射率特征分析作者：闪旭刘志辉张波来源：《安徽农业科学》2014年第03期摘要用野外光谱仪测量了融雪期天山北坡军塘湖流域典型实验场的不同积雪及雪被地物的光谱，并对测得的光谱数据进行分析，结果表明，对于纯积雪光谱，在可见光波段有较高反射率，近红外波段范围内在1 100、 1 300及2 260 nm附近出现反射波峰。

与新雪相比，融化的积雪的反射率峰值在可见光波段和近红外波段内（2 100～2 400 nm）有明显的衰退，而雪被地物（包括覆有积雪的植被和有积雪背景的植被、土壤等）反射曲线均相对较低。

对积雪/植被的混合像元光谱特征分析表明，雪被地物的光谱反射率曲线在可见光波段呈上升趋势，这是由于积雪背景的影响。

最后，根据积雪、植被、土壤和积雪/植被混合像元的光谱特征建立混合光谱拟合方程，结果表明，模拟的光谱曲线与实测值有很好的相关性，其相关系数为0.927 6。

关键词积雪；融雪期；光谱特征；光谱拟合方程中图分类号 S181.3 文献标识码A 文章编号 0517-6611（2014）03-00853-03Abstract Juntanghu Basin， located in the northern slope of Tianshan Mountains in Xinjiang，was selected as typical study area. The field spectroradiometer was used to measure spectra of different snow and snow-covered land surface objects in melting snow period. Then， the spectrum feature of the snow and snow-covered land surface objects in the study area was analyzed. The result indicates that for a pure snow spectrum， the snow reflectance had high reflectance in visible band locations， there were three reflectance perks of snow spectrum near 1 100， 1 300 and 2 260 nm wavelength in NIR band. Compared with fresh snow， the reflectance peaks of the melting snow showed obvious decline in visible band and NIR band （2 100-2 400 nm）. The snow-covered land types （including vegetation covered with snow and vegetation， soil et al on snow background）had relatively low reflectance curve. For the snow/vegetation mixed spectrum characteristic， it was indicated that the spectral reflectance curve of the snow-covered land types were on the rise， this is because of the influence of snow background. Last， according to the spectral characteristics of snow， vegetation， soil and snow/vegetation of mixed pixels， mixed spectral fitting equation was established， and the results showed that there was good correlation between spectral curves by simulation fitting and the measured ones， and the correlation coefficient was 0.927 6.Key words Snow； Snowmelt period； Spectral character； Spectral fitting equation雪盖是影响全球和局部气候以及水文循环的重要特征参数，也是干旱、半干旱地区重要的淡水资源[1-2]。

不同积雪及雪被地物光谱反射率特征与光谱拟合
不同积雪及雪被地物光谱反射率特征与光谱拟合
1、积雪与地物光谱反射率
积雪是一种重要的地表覆盖，具有较高的反射率特征。

不同厚度和不
同质量的积雪对地表反射率的影响不同，但总的来说，积雪会导致地
表反射率增大。

2、雪被地物的光谱反射率特征
雪被地物对地表反射率的影响也与雪的质量、厚度以及地物类型等因
素有关。

一般来说，较淡的雪会导致地物的反射率增加，而较厚的雪
则可能会掩盖地物的反射率，从而使得整个区域的反射率变得更为均一。

3、光谱拟合技术在积雪与地物反射率特征中的应用
光谱拟合技术是一种通过模拟不同波长的相对反射率来定量分析地表
反射率特征的方法。

该技术已被广泛应用于积雪与地物反射率特征中，在研究雪被地物的反射率特征、估算积雪深度等方面有广泛的应用。

4、光谱拟合技术的优势与局限性
光谱拟合技术具有定量分析和高分辨率的优势，但同时也受到数据质量、拟合精度和反演结果可信度等方面的限制。

因此，在具体应用时需要综合考虑多个因素，并结合多种方法的优势，以获得更加准确和可靠的结果。

5、未来发展方向
未来，随着遥感技术的不断提高，光谱拟合技术还有很多发展的可能性。

一方面，可以结合多源卫星遥感数据进行数据融合，以提高反演结果的可信度；另一方面，可以通过结合机器学习等先进技术，自动化地进行地表反射率特征的定量分析，为实际应用提供更加便捷和高效的方法。

天山北坡典型研究区融雪期积雪光谱特征分析周正;张媛;李诚志【摘要】选取了新疆天山北坡军塘湖流域作为典型研究区,布设4个2 m×2 m试验样方,在2011年3月利用ASD便携式地物光谱仪对该地区积雪进行了积雪反射光谱的测定并对其进行了分析.结果表明,积雪在近红外区后反射率急剧下降,在1 350 nm附近积雪反射率近似呈直线下降;1 020、1 250、1 470和2000 nm附近是积雪反射率吸收峰,在1 470和2000 nm附近积雪的反射率几乎为0;太阳高度角引起的积雪反射率变化主要在近红外区;积雪反射率随时间推移而逐渐降低;在融雪期,随着测量面深度的增加,积雪的反射率有减小的趋势.%Juntanghu basin in the Northern slope of Tianshan Mountains in Xinjiang was selected as the study area, four 2 m × 2 m sample quadrates were set up to determine the refecti on spectrum of snow in these areas with ASD FieldSpec Pro Ⅲ in March, 2011. As indicated by the results, the snow reflectance declined remarkably after the near-infrared area and linearly around 1 350 nm, there were absorption curves of snow reflectance at 1 020 nm, 1 250 nm, 1 470 nm and 2 000 nm, the reflectance around 1 470 and 2 000 nm was nearly zero; the snow reflectance within the near-infrared area changed according to the sun elevation angle, and it gradually declined with the time; during the snowmelt period, the snow reflectance showed an decreasing trend with the measuring depth.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2012(040)024【总页数】5页(P12208-12211,12228)【关键词】融雪期;光谱特征;积雪;天山北坡典型研究区【作者】周正;张媛;李诚志【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学教育部绿洲生态重点实验室,新疆乌鲁木齐830046【正文语种】中文【中图分类】S121积雪是全球重要的地表类型之一，也是冰冻圈中最为活跃的部分［1］。

第51卷 第5期2015年9月南京大学学报(自然科学)J O U R N A L O FN A N J I N G U N I V E R S I T Y(N A T U R A LS C I E N C E S)V o l .51,N o .5S e pt .,2015基金项目:国家自然科学基金(41271353),国家高分辨率对地观测系统重大专项(95Y 40B 02900113/1504)收稿日期:2015-06-09*通讯联系人,E -m a i l :x z f @n ju .e d u .c n D O I :10.13232/j .c n k i .j n ju .2015.05.003玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析杨永可1,2,3,冯学智1,2,3*,肖鹏峰1,2,3,贺广均1,2,3,4(1.江苏省地理信息技术重点实验室,南京大学,南京,210023;2.卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室,南京大学,南京,210023;3.南京大学地理信息科学系,南京,210023;4.天地一体化信息技术国家重点实验室,航天恒星科技有限公司,北京,100086)摘 要:以新疆玛纳斯河流域为研究区,利用三次野外观测获取的山区积雪光谱数据(波段范围为350~2500n m ),分析研究区内的典型地物光谱曲线特征,以及新雪㊁污化雪㊁陈雪和风吹雪的反射特性,探讨污染物类型和浓度㊁雪层含水量㊁雪粒径㊁雪与枯草混合物对积雪反射特性的影响,为山区积雪识别提供依据.结果表明:受污染物㊁雪层含水量㊁雪粒径㊁雪与枯草混合物等因素影响,污化雪㊁陈雪㊁雪与枯草混合物的光谱曲线兼有积雪与非雪地物的反射特性;在可见光波段,污化雪㊁陈雪的反射率有不同程度的下降,但是依然高于非雪地物的反射率;在近红外波段,新雪㊁污化雪㊁陈雪㊁风吹雪㊁雪与枯草混合物的光谱曲线在1020n m ㊁1250n m 处均出现积雪特有的吸收谷,在1080n m ㊁1320n m ㊁2246n m 波段均出现积雪特有的反射峰.另外,污染物在降低积雪反射率的同时,使得污化雪在可见光波段的光谱曲线呈现上升趋势,即呈现污染物自身的光谱曲线特征,与其它类型的积雪形成明显对比,是区分污化雪与其它类型积雪的关键所在.关键词:山区积雪,光谱分析,污化雪,雪粒径,含水量,玛纳斯河流域中图分类号:T P 79 文献标识码:AS p e c t r a l c h a r a c t e r i s t i c a n a l ys i s o f s n o w i nm o u n t a i n o u s a r e a s o fM a n a s iR i v e rB a s i nY a n g Y o n g k e 1,2,3,F e n g X u e z h i 1,2,3*,X i a oP e n g f e n g 1,2,3,H eG u a n g ju n 1,2,3,4(1.J i a n g s uP r o v i n c i a lK e y L a b o r a t o r y o fG e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,N a n j i n g U n i v e r s i t y,N a n j i n g ,210023,C h i n a ;2.K e y L a b o r a t o r y f o r S a t e l l i t eM a p p i n g T e c h n o l o g y a n dA p pl i c a t i o n s o f S t a t e A d m i n i s t r a t i o no f S u r v e y i n g ,M a p p i n g a n dG e o i n f o r m a t i o no fC h i n a ,N a n j i n g U n i v e r s i t y ,N a n j i n g,210023,C h i n a ;3.D e p a r t m e n t o fG e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nS c i e n c e ,N a n j i n g U n i v e r s i t y ,N a n j i n g,210023,C h i n a ;4.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f S p a c e -G r o u n d I n t e g r a t e d I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y ,C o m p a n y L i m i t e d ,B e i j i n g ,100086,C h i n a )A b s t r a c t :S p e c t r a l c h a r a c t e r s a n a l y s i s o f s n o w i s a n i m p o r t a n t b a s e f o r s n o w i d e n t i f y i n gi nm o u n t a i n o u s a r e a o fM a n a s i R i v e r B a s i n ,X i n j i a n g P r o v i n c e .T h r e et i m e so ff i e l d m e a s u r e m e n t s w e r ec o n d u c t e df o rs n o w o b s e r v a t i o na n ds pe c t r a ld a t a c o l l e c t i n g o v e r s t u d y a r e a .S p e c t r a l c h a r a c t e r i s t i c c o m p a r i s o nb e t w e e n (1)s n o wa n dn o n -s n o wc o v e r t y p e s ,(2)n e ws n o w ,p o l l u t e d s n o w ,a g e ds n o w ,a n db l o w i n g s n o w w e r e p e rf o r m e df i r s t l y .T h e n ,w ea n a l yz e dt h e i n f l u e n c eo f p o l l u t a n t s ,s n o w南京大学学报(自然科学)第51卷g r a i n s i z e,a n d v o l u m e t r i cw a t e r c o n t e n t o n s n o wr e f l e c t a n c e.T h e r e s u l t s s h o w t h a t a l t h o u g h t h e s p e c t r a l r e f l e c t a n c e o f a g e d s n o w,p o l l u t e d s n o w,b l o w i n g s n o w,a n d s n o wa n d g r a s sm i x t u r e h a s d e c r e a s e d a t d i f f e r e n t d e g r e e i n v i s i b l e l i g h t b a n d,t h e ya r e s t i l l h i g h e r t h a n t h e r e f l e c t a n c e o f n o n-s n o wc o v e r t y p e.I n t h e n e a r-i n f r a r e db a n d,n e ws n o w,p o l l u t e d s n o w,a g e d s n o w,b l o w i n g s n o w,s n o wa n d g r a s sm i x t u r e s a l l a p p e a rw i t h o b v i o u s s p ec t r a l a b s o r p t i o n p e a k s a t1020n m,1250n m,a nd o b v i o u s a b s o r p t i o n v a l le y a t1080n m,1320n m,2246n m,w h i c ha r eo b v i o u sd if f e r e n t f r o mt h e s p e c t r a l c u r v eo fn o n-s n o wc o v e r t y p e.I n a d d i t i o n,t h e u p w a r d t r e n d o f s p e c t r a l c u r v e o f p o l l u t e d s n o wa t v i s u a l l igh t b a n d p r o vi d e s a n i m p o r t a n t f o u n d a t i o n f o r i t s i d e n t i f i c a t i o n f r o mo t h e r k i n d s o f s n o w.K e y w o r d s:s n o wi nm o u n t a i n o u sa r e a s,s p e c t r a l a n a l y s i s,p o l l u t e ds n o w,s n o w g r a i ns i z e,v o l u m e t r i cw a t e r c o n t e n t, M a n a s iR i v e rB a s i n积雪是冰冻圈中最活跃的组成部分,是影响我国西部生态环境的重要因素,对干旱地区水资源㊁生态安全和区域协调发展意义重大[1].积雪的辐射特性和导热性质与其它地物具有显著差异,使其对气候变化反应极为灵敏,并反过来对气候㊁自然环境产生巨大影响[2-3].因而积雪研究对于全球变化㊁山区融雪径流模型㊁寒区旱区水文研究等具有重要意义[4-7].实地观测是进行积雪研究最早使用的方法.通过实地观察㊁测量㊁采样㊁记录㊁分析,实现研究积雪特征的目的.实地测量可获得积雪信息的第一手资料,是积雪研究不可缺少的获取信息的手段之一.然而,实地测量所获取的仅是测量点上的数据,或者观测路线上的数据,要获取大面积范围内的积雪信息极其困难.而且,实地测量易受地理环境影响,在气候条件恶劣㊁地形条件复杂的高纬度山区,实地观测极其困难.自20世纪60年代初在加拿大东部第一次用T I R O S-1气象卫星观测积雪以来,遥感技术以其宏观㊁快速㊁周期性㊁多尺度㊁多层次㊁多谱段㊁多时相等优势,在积雪动态监测中发挥着重要作用,使积雪的研究有了长足的发展[8].随着不同卫星传感器的相继发射,卫星数据的时空分辨率逐步提高,发展了一系列的积雪覆盖产品,如A d v a n c e dV e r y H i g h R e s o c u t i o nR a d i o m e t e r(A V H R R)雪盖产品㊁M o d e r a t e-r e s o l u t i o nI m a g i n g S p e c t r o r a d i o m e t e r (MO D I S)雪盖产品㊁风云卫星(F Y-2C)雪盖产品[8-10].积雪的光谱特征是研究积雪遥感的物理基础,既是遥感数据进行解译以及定量分析的依据,又是传感器波段选择和设计的依据[11-13].国内许多学者在积雪光谱分析方面做了大量研究,曹梅盛等[14]利用天山冰川试验站测量得到的积雪光谱数据(380~1200n m),研究了不同粒径的对积雪反射特性影响;曾群柱等[15]利用西北地区野外实测波谱数据(380~1200n m),分析了老化和融化对积雪反射特性的影响,研究了不同含融化状态下的积雪反射特性;曹梅盛等[16]利用乌鲁木齐市郊实测积雪光谱数据,分析了污染物对积雪反射率的影响,当积雪表有污染物时,其反反射率亦会明显改变.但是,山区的气象台站分布较少,且观测人员较难到达,使得山区的积雪光谱数据仍极度缺乏,且受观测仪器的限制,观测内容和精度有待提高,从而限制了山区积雪光谱特性研究.为了研究新疆玛纳斯河流域山区积雪特点,丰富山区积雪光谱数据库,为山区积雪识别提供理论依据,分别于2013年12月㊁2014年3月和4月开展了三次野外考察与积雪光谱观测,并利用美国A n a l y t i c a S p e c t r a D e v i c e s (A S D)公司地物光谱仪测量了不同状态下的积雪光谱数据(波段范围350~2500n m).本文根据野外观测获取的积雪光谱数据,分析研究区内的积雪与非雪,以及新雪㊁污化雪㊁陈雪和风吹雪的反射特性,探讨污染物类型和浓度㊁雪层含水量㊁雪粒径㊁雪与枯草混合物对积雪反射特性的影响.㊃039㊃第5期杨永可等:玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析1 研究区与数据1.1 研究区概况 玛纳斯河位于新疆准噶尔盆地南缘,发源于天山中段依连哈比尔尕山乌代肯尼河的43号冰川,位于43ʎ05ᶄ~45ʎ55ᶄN ,85ʎ00ᶄ~87ʎ00ᶄE 之间,全长324k m ,流域面积5156k m 2,是准噶尔盆地最长的内陆河.该流域地形呈南高北低走势,源头海拔5000~5500m ,有现代冰川分布,面积达608.25k m 2(图1).中山带和前山区汇合了众多支流,至前山红山嘴水文站流出山区进入山前平原,海拔高度也随之降到500m 左右,山地垂直地带性特征十分明显[17].由于垂直气候带的作用,该流域的降水分布也极不均匀,垂直自然景观带对其径流的影响也各不相同.尽管融雪补给量仅占玛纳斯河年总径流量的1.3%左右,但由于冰雪融水对玛纳斯河春季径流贡献巨大,已成为天山北坡绿洲灌溉的宝贵水源[18].图1 玛纳斯河流域考察路线与观测点分布示意图F i g.1 O b s e r v a t i o nr o u t ea n df i e l do b s e r v a t i o n p o i n t s i n M a n a s iR i v e rB a s i n研究区内积雪主要受大西洋暖湿气流的东移以及伯利亚冷空气南下影响.积雪覆盖的季节性差异明显,在11月上旬开始形成稳定积雪,在1 2月积雪面积最大,在3 4月积雪开始消融.冬季积雪主要分布在河源高山地区和中㊁低山地区,春季和秋季的积雪覆盖特点相似,积雪覆盖率随着海拔升高而上升,夏季雪盖覆盖率降至最低,主要分布在部分高山区域.另外,在冬季和春季,受风力和山区地形条件影响,在垭口和达坂地区,风吹雪现象非常显著.1.2 积雪光谱测量 积雪光谱测量利用A S DF i e l d S p e c 4野外光谱仪,光谱范围为350~2500n m ;350~1025n m 波段的采样间隔为1.4n m ,1025~2500n m 波段的采样间隔为2n m ;700n m 处的光谱分辨率为3n m ,1400n m 和2100n m 处的光谱分辨率均为8n m ;波长精度为0.5n m.辅助观测仪器包括观测雪层含水量使用的雪特性分析仪,观测雪粒径使用的40倍手持显微镜,以及G P S ㊁红外温度枪㊁电子风速仪等.为深入研究新疆玛纳斯河流域积雪特点,先后三次赴研究区开展野外考察与积雪观测,共获取92个观测点的光谱数据,观测点分布在海拔420~3920m 之间,三次野外观测路线及部分观测点分布如图1所示.野外观测时,在一个小区域内选取多个观测点进行光谱测量,造成部分观测点分布相对集中,因而在小比例尺地图(图1的比例尺为1ʒ100万)上观测点会出现重叠和覆盖,图1只展示了部分没有相互覆盖的观测点.由于当地时间比北京时间晚2h ,故光谱测量时间设定为北京时间12:00 16:00.除了2013年12月14日㊁2014年4月17日两个观测日晴朗无云外,其它观测日内均有不同程度的云量,为了获取高质量的光谱数据,选择云层散开㊁阳光照射的时段进行观测.光谱采集之前,对光谱仪进行15m i n 预热;同时为了避免阴影及光污染,测量者穿着深色衣裤,测量时测量人员面向太阳,探头视场角为25ʎ,观测时探头铅直向下,距离积雪表面1m 高度处进行光谱测量,采用光谱仪配套的白板作为参考基准,每个点采集10条光谱曲线,取均值作为观测点的光谱曲线.㊃139㊃南京大学学报(自然科学)第51卷2 结果与分析2.1 积雪与其它典型地物光谱分析 冬春季节,研究区内典型地物类型包括积雪㊁枯草㊁干枯灌木㊁裸土㊁裸岩㊁雪与枯草混合物等,不同典型地物的光谱曲线见图2.积雪与非积雪的光谱曲线具有明显差异.积雪在可见光波段的反射率在0.80以上,且在350~900n m 波段范围内平稳下降,在900n m 处开始急剧下降,在1030波段处形成第一个波谷后开始上升,在1080n m 处形成波峰后再次下降,之后分别在1250n m ㊁1496n m 处形成波谷,而在1320n m ㊁2246n m 处形成波峰.裸土㊁裸岩㊁枯草㊁干枯灌木四种地物在可见光波段的反射率随波长增加呈上升趋势,但是其反射率最大值也仅有0.30左右,远低于积雪在可见光波段的反射率.另外,由于枯草的覆盖率较低,且有裸土出露,因而枯草的光谱曲线与裸土的光谱曲线非常接近.图2 积雪及其它典型地物的光谱曲线F i g .2 S p e c t r a l c u r v e s o f s n o wa n d o t h e r t y p i c a l l a n d c o v e r t y pe s 研究区内的中山带和浅山区,草本植被茂密,是优良的牧场,在冬春季节,枯草是研究区内常见的下垫面类型,当降雪发生,且积雪较浅时,枯草出露在积雪表面,便形成雪与枯草混合物.图2显示,与积雪相比,雪与枯草混合物的反射率有一定程度的降低,且在可见光波段最为明显,下降了0.06~0.08左右;随着波长的增加,两者的反射率差异逐渐缩小;整体而言,两者的光谱曲线具有相似的变化趋势.2.2 不同类型的积雪光谱比较分析 降雪发生后,当空气中的扬尘㊁暗物质等污染物吸附在积雪表面时,便形成污化雪,受污染物的影响积雪反射率发生显著改变[16,19].另外,随着时间的推移,积雪在自然老化和融化的共同作用下,雪晶逐渐粒化,粗化,甚至出现再冻结现象[20],最终变成陈雪,受积雪粒径㊁融化状态等因素的影响,积雪反射特性亦发生明显改变.在山区的垭口和达坂地区,风吹雪现象较为显著,其分布特点对寒区水文模型有重要影响[21],且风吹雪灾害亦是我国面临的重大自然灾害之一[22];在风力的作用下,风吹雪表面形成风成一层硬雪壳,密度很大,底层普遍发育雪下冰晶.为了分析风吹雪的反射特性.另外,由于研究区内矿产资源丰富(如煤矿)㊁矿产开采过程中形成的矿物粉尘㊁以及空气中的扬尘粘附在积雪表面时,即形成污化雪,亦可显著改变积雪反射光谱特性.野外测量得到的新雪㊁污化雪㊁陈雪和风吹雪的光谱曲线如图3所示.图3 新雪㊁污化雪㊁陈雪㊁风吹雪的光谱曲线F i g .3 S p e c t r a l c u r v e so fn e ws n o w ,p o l l u t e ds n o w ,a g e d s n o wa n d b l o w i n gs n o w 不同类型的积雪反射率差异明显,在可见光波段最为显著,新雪的反射率在可见光波段在0.90以上,污化雪的反射率约为0.31~0.45之间,陈雪的反射率约为0.67~0.7左右,风吹雪的反射率在0.78~0.92之间.随着波长的增加,不同类型积雪的反射率差异逐渐缩小,特别是在1451~1779n m 和2001~2349n m 波段内,不同类型的积雪反射率较为接近.不同类型的积雪在可见光波段的光谱曲线变化趋势亦有所不同,新雪㊁陈雪和风吹雪的光谱曲线呈逐渐下降趋势,且风吹雪的下降速㊃239㊃第5期杨永可等:玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析率明显高于新雪和陈雪;而污化雪的光谱曲线则呈现逐渐上升趋势,文中2.3节详细分析了不同污染物类型㊁浓度对积雪的反射特性的影响.2.3不同污化条件对积雪反射率的影响为了分析不同污染物类型㊁污染程度对积雪反射率的影响,分别测量了污染物为煤灰㊁泥尘时的积雪光谱曲线,见图4.研究区内煤炭资源丰富,煤矿周围和运煤公路两侧的积雪明显受到煤灰污染,由于没有污染物浓度测量仪器,以运煤公路为中心,以不同距离代表不同污染程度,距离运煤公路越近,污染越严重,积雪表面越黑,测量了距运煤公路1m㊁5m㊁10m的污化雪光谱数据.另外,泥尘也是常见的污染物类型,受泥尘污染的积雪表面呈暗黄色,野外观测中仅获取了一个受泥尘污染的污化雪光谱数据,不能分析泥尘的浓度对积雪反射特性的影响图4不同污化条件下的积雪光谱曲线F i g.4S p e c t r a l c u r v e so f s n o w w i t hd i f f e r e n t p o l l u t e d c o n d i t i o n煤灰对积雪反射特性的影响非常明显,且随着其浓度增加,使得积雪的反射率迅速降低.在可见光波段,距公路10m㊁5m和1m处的污化雪反射率分别为0.86~0.87㊁0.73~0.75和0.31~0.41;与积雪相比,距运煤公路1m 处的污化雪的反射率下降幅度高达0.7左右.在近红外波段,煤灰对积雪反射率的影响有所减小.受煤灰污染的积雪光谱曲线的变化趋势亦发生明显改变,在可见光波段,未受污染的积雪反射率随波长增加而呈现下降趋势;而受煤灰污染的积雪反射率随波长增加呈现下降趋势.另外,在近红外波段的波谷和波峰位置,煤灰浓度对积雪光谱曲线的变化趋势造成的影响明显不同;在波谷地带,污染物浓度越大,污化雪反射率的下降速率越慢;在波峰地带,污染物浓度越大,污化雪反射率的上升速率越慢.泥尘污染对积雪反射特性亦有显著影响,与煤灰对积雪反射特性的影响既有相似之处,亦有一定的差异.受泥尘污染的积雪反射率在350~680n m波段呈现明显上升趋势,且上升速率明显高于受煤灰污染的积雪,之后便开始下降,而受煤灰污染的积雪反射在350~ 900n m波段一直呈现上升趋势,且受泥尘污染的积雪反射率上升速率明显高于受煤灰污染的积雪.图5不同融化状态下的积雪光谱曲线F i g.5S p e c t r a l c u r v e so fs n o w w i t hd i f f e r e n tv o l u m e t r i c w a t e r c o n t e n t2.4含水量对积雪反射率的影响含水量指一定质量或容积的积雪中的水量百分数.积雪融化导致雪层含水量增加,而水在380~ 1180n m波段内的反射率很低,在红外波段又有强烈吸收带,因而雪层含水量会使积雪的反射特性发生剧烈变化[15].雪层含水量利用雪特性分析仪直接测量得到,为距积雪表面2c m处的雪层含水量;雪层含水量为0.00%,1.41%,3.26%㊁6.08%的积雪光谱曲线如图5所示.随着雪层含水量增加,积雪反射率迅速下降;且在可见光波段的下降幅度明显高于在近红外波段的下降幅度.和干雪的反射率相比,含水量为1.41%,3.26%㊁6.08%的积雪反射率在可见光波段分别下降了0.1~0.13㊁0.2~ 0.23㊁左右在近红外波段,尽管不㊃339㊃南京大学学报(自然科学)第51卷同含水量的积雪反射率差异随波长增加而逐渐缩小,但是,在760~1339n m波段,含水量对积雪反射率的影响仍较为显著;到了1451~ 1779n m和2001~2349n m波段,含水量为1.41%㊁3.26%和6.08%的积雪反射率几乎完全一致,且均低于干雪的反射率.2.5粒径对积雪反射率的影响雪粒径是影响积雪表面反照率的主要参数,入射光散射时穿越雪粒的路程,随着雪粒径的增大而加长,使得积雪对光能的吸收也加强,因而随粒径的增加积雪发射率降低[23].由于雪粒的形状是不规则的,因而在野外环境下直接测量的雪粒大小并不能完全代表积雪颗粒的光学特性.A o k i等通过地面试验与理论模型的对比分析,证实可用雪粒表面最窄处的宽度来表示光学有效雪粒径[24].本文采用四十倍电子显微镜(测量精度为0.05mm),在每个观测点,测量80个积雪颗粒的最窄处宽度,并取均值作为每个观测点的平均有效光学雪粒径.野外测量得到的粒径为350μm㊁500μm㊁640μm的积雪光谱曲线见图6.图6不同粒径的积雪光谱曲线F i g.6S p e c t r a l c u r v e s o f s n o ww i t hd i f f e r e n t g r a i n s i z e随着积雪粒径增大,积雪反射率逐渐下降,且在近红外波段的下降幅度明显高于在可见光波段的下降幅度.当雪粒径为350μm时,积雪在可见光波段的反射率在0.9以上;当积雪粒径增大到500μm和640μm时,积雪在可见光波段的反射率有所下降,但仍可达到0.82~ 0.86.在近红外波段,特别是在积雪光谱曲线的两个波谷1020n m和1250n m处,以及波峰1250n m处,不同粒径的积雪反射率差异达到最大,雪粒径为350μm和500μm的积雪反射率差异达到0.15左右,雪粒径为500μm和640μm的积雪反射率差异达到0.1左右. 3结论与讨论本文利用三次野外积雪观测数据,分析新疆玛纳斯河流域山区积雪特点,丰富了山区积雪光谱数据库,通过分析研究区内典型地物光谱,以及新雪㊁污化雪㊁陈雪和风吹雪的反射特性,探讨污染物类型和浓度㊁雪层含水量㊁雪粒径㊁雪草混合物对积雪反射特性的影响,为山区积雪快速识别提供了一定的理论依据.积雪与非雪地物在可见光和近红外波段的反射率差异明显,区分积雪和非雪信息较为容易.受污染物㊁雪层含水量㊁雪粒径㊁雪与枯草混合物等因素影响,使得污化雪㊁陈雪㊁雪草混合的光谱曲线兼具积雪和非雪的特征.在可见光波段,新雪㊁污化雪㊁陈雪㊁风吹雪㊁雪与枯草混合物的反射率有不同程度的下降,但是依然高于非雪类型地物的反射率;在近红外波段,新雪㊁污化雪㊁陈雪㊁风吹雪和雪草混合物的光谱曲线在1020n m㊁1250n m处均出现积雪特有吸收谷,在1080n m㊁1320n m㊁2246n m波段均出现积雪特有的反射峰.另外,污染物在降低积雪反射率的同时,使污化雪在可见光波段的光谱曲线变化趋势呈现出污染物的特点,即呈现逐渐上升的趋势,与其它类型的积雪形成明显对比,是区分污化雪和其他类型积雪的关键所在.积雪与枯草混合物的光谱反射率比新雪略低,但是野外测量时并没有严格测定不同混合比例下的雪与枯草混合物光谱数据,后期野外测量工作中可增加控制测量,以深入分析不同混合比例下的雪与草混合物光谱特性.另外,研究区的中山带和浅山区是优良的牧场,冬春季节亦有大量牲畜觅食,牲畜觅食对积雪的踩踏,不仅使积雪表面凹凸不平,亦会造成积雪的污染,从而影响积雪反射特性,给积雪快速识别增加困难,后期的野外测量工作中亦需增加此类积雪光谱数据测量工作.㊃439㊃第5期杨永可等:玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析参考文献[1]李培基.1951 1997年中国西北地区积雪水资源的变化.中国科学(D辑:地球科学),1999,(S1):63-69.[2]李培基,米德生.中国积雪的分布.冰川冻土,1983,(4):9-18.(L iPJ,M iD S.D i s t r i b u t i o no fs n o wc o v e r i nC h i n a.J o u r n a lo f G l a c i o l o g y a n d G e o c r y o l o g y,1983,(4):9-18.)[3]施雅风,程国栋.冰冻圈与全球变化.中国科学院院刊,1991,6(4):287-291.[4]程国栋.中国冰川学和冻土学研究40年进展和展望.冰川冻土,1998,(3):21-34.(C h e n g G D.G l a c i o l o g y a n dg e o c r y o l o g y o fC h i n a i nt h e p a s t40y e a r s:P r o g r e s sa n dp r o s p e c t.J o u r n a lo fG l a c i o l o g y a n d G e o c r y o l o g y,1998,(3):21-34.)[5]杨针娘.我国冰川水文三十年来的研究.冰川冻土,1988,(3):256-261.(Y a n g Z N.G e n e r a ls i t u a t i o 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积雪的若干光谱反射特征
积雪的光谱反射特征可以通过遥感技术进行观测和分析。

以下是积雪的若干光谱反射特征：
1. 高反射率：积雪对可见光具有较高的反射率，尤其在近红外波段反射率最高。

这是由于积雪的结构特性使得光线在冰晶和空气之间多次发生反射和散射，几乎没有光能被吸收。

2. 低吸收率：积雪对自然光的吸收非常低，特别是在可见光和短波红外波段。

这意味着光线在穿过积雪时几乎不会被积雪吸收，而是被反射出来。

3. 单一峰值光谱：积雪的光谱反射特征通常表现为一个单一的峰值。

在可见光和近红外波段，积雪的反射率逐渐增加，形成一个明显的峰值，然后在短波红外波段逐渐减小。

4. 红外辐射反射：积雪对红外辐射有较高的反射率。

这是由于积雪的微粒表面粗糙，可以散射入射红外光线，并将其反射出来。

5. 特定植被光谱特征消失：积雪的反射谱中，通常会使植被光谱特征消失。

这是因为积雪覆盖在植被上，反射光线主要来自积雪而不是植被本身。

这些光谱反射特征可以帮助科学家和地质学家通过遥感技术进行积雪的检测、监测和测量。

南京信息工程大学硕士学位论文基于遥感和地面数据的藏北积雪动态分布和影响因素的研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：气象学指导教师：徐海明;张佳华20070501基于遥感和地面资料的藏北积雪动态分布及影响因素研究第二章研究区概况与资料的对比分析２．１研究区概况本文的研究区那曲地区位于东经８３。

５５’．９５。

０５７，北纬２９。

５５’－３６。

３０７，处于西藏自治区北部，青藏高原腹地，北与新疆维吾尔自治区和青海省交界，东邻昌都地区，南接拉萨、林芝、日喀则三地市，西与阿里地区相连，下辖那睦、安多、聂荣、比如、嘉黎、巴青、索县、班戈、申扎、尼玛等１０个县，１个双湖特别行政区（图２．１）。

该她区的双湖特区北部约有１３．６８万平方公里的土地，生态条件过于严酷，不适宜人居住，与阿里相邻的部分区域构成著名的“藏北无人区”。

图２．１那曲地区行政分区图那曲地区处在唐古拉山脉、念青唐古拉山脉和冈底斯山脉之中，西边是达尔果雪山，东边是布吉雪山，总面积达４０多万平方公里。

整个地形里西高东低倾斜，西高，中平，东低，平均海拔在４５００米以上。

中西部地形辽阔平坦，多丘陵盆地，湖泊星罗棋布，河流纵横其间，东部属河谷地带，多高山峡谷。

本区气候属亚寒带气候区，高寒缺氧，气候干燥，多大风天气，年平均气温为一０．９℃至一３．３℃，年相对湿度为４８—５１％，年降水量３８０毫米，年日照时数为２８５２．６－－２８８１．７小时，极端最高气温在２３．２～２９．４℃，极端最低气温达．４２．９～－２４．５℃；最冷月是１月，月平均气温为一１４．９～一７．４＂Ｃ；最热月为７月，月平均气温为８．７～１２．２℃。

那曲地区东南部的索县、巴青、比如、嘉黎年平均第三章那曲地区积雪分布的时空变化根据准３年的周期，预计２００６／２００７年也将是一个大雪年，据目前的观测资料来看，那曲地区今年的积雪深度和积雪日均较大，所以２００６／２００７年是一个大雪年。

图３．５１９６７－２００３年年累积积雪深度的ｍｏｒｌｅｔ小波模等值线图阴影部分为通过９０％的信度检验３．２积雪的空间分布特征３．２．１积雪覆盖的地理分布图３．６是１９９７．２００４年每年的ＮＯＡＡ／ＡＶＩ－ＩＲＲ资料积雪覆盖旬数空间分布图，由每年的那曲地区的积雪分布图可以看出：９７年和９８年是明显的多雪年，那曲地区被积雪覆盖的旬数总体上较多；９９年和ｏｏ年是明显的少雪年，那曲地区被积雪覆盖的旬数总体上较少，那曲地区的东南部每年被积雪覆盖均较多。