基于SAR同极化相位差的阿勒泰典型区干雪深度反演

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积雪是冰冻圈重要的组成元素,是地表最活跃的自然要素之一,对气候具有正反馈作用,影响着地表能量收支、水循环和全球气候变化。同时,积雪融水是居民生活用水和工业生产的主要水源,是河流水补给的重要来源,对于中国西部干旱半干旱区尤为重要。积雪参数的空间分布和时空变化对于气候变化研究、生态环境评估、区域水资源管理和积雪灾害监测与预报等方面都有着极为重要的意义,获取高精度雪深空间分布信息对于流域尺度的气候研究和水文模拟具有重要的意义。与光学遥感、被动微波遥感手段相比,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候对地观测的能力,具有高空间分辨率、干涉测量、极化成像的特点,是获取地形复杂、气候恶劣、人迹罕至地区雪深空间分布的有效手段。本文在国家自然科学基金面上项目“利用SAR极化相位差反演北疆典型区积雪累积期的雪深”(项目编号:41671344)的支持下,以新疆阿勒泰克兰河中游地区为研究区,利用积雪累积期双极化TerraSAR-X条带成像数据和星地同步积雪野外观测数据,对同极化相位差(Co-polarized Phase Difference,CPD)模型反演雪深的理论和方法进行探讨与研究,分析积雪微结构的极化特性,选择对CPD模型较为敏感的SAR数据和积雪时段,建立雪深反演的模型,探讨不同因素对雪深反演精度的影响,验证了基于CPD的雪深反演模型在我国北疆地区的适用性。论文的主要研究内容和结论有:(1)积雪微结构和极化特性分析、CPD模型敏感性分析。积雪的微结构主要指积雪中冰粒晶体的形状和排列结构,受积雪自身重力压实作用和垂直方向上的水汽与能量交换作用影响,积雪冰粒由近圆球体依次变化为圆盘状、近圆球体和竖针状,积雪冰粒晶体间的排列结构依次为随机结构、水平排列结构、各向同性的随机结构和垂直排列结构,相应的VV极化与HH极化CPD由正值向负值转变。积雪冰粒晶体的形状、积雪密度、SAR成像入射角和波长都对CPD的变化有影响,选择单位雪深引起CPD较大的SAR成像参数有利于提高雪深反演的精度,通过敏感性分析确定了 K波段和X波段SAR数据是理想的CPD模型雪深反演数据源。(2)雪深反演CPD模型的构建与反演精度验证。积雪反演过程中,为抑制SAR图像固有的相干斑噪声,提高VV极化和HH极化数据之间的相关性,计算CPD需要使用一定大小的低通滤波器。结果表明雪深反演精度的高低与半峰全宽的高斯低通滤波器窗口大小有关,总体上随着滤波窗口大小的增加,反演精度首先剧烈上升至最高值,然后在一定滤波窗口大小区间内保持稳定并有一定的起伏,最后缓慢下降。通过遍历不同滤波窗口大小的雪深反演精度,选取雪深反演精度最高的滤波窗口计算CPD,能够获取最优的雪深反演结果。在全局雪深反演过程中,掩模掉水体、林地、灌木地、草地、人造地表和相关系数较低的区域,可以排除雪深反演中的异常值,提高雪深反演精度。(3)不同地理条件下CPD模型反演雪深的适用性分析。CPD在不同下垫面类型、积雪密度范围、SAR局部入射角区间内都具有特定的分布形态,任意一种因素的变化都能引起单位雪深的CPD变化。将研究区视为一个均质的区域,使用全局最优滤波窗口大小计算CPD进行雪深反演,则将不同因素对CPD变化的贡献误作雪深导致的CPD变化,是反演过程中误差的主要来源之一。按观测样本积雪密度的差异、SAR入射角的变化范围和下垫面类型的不同,将研究区划分为不同的子区域,有利于增加子区域的均质性,使用自适应滤波窗口大小计算CPD,进行雪深反演,是改善雪深反演精度、增强CPD模型反演雪深适用性的有效手段。论文基于双极化SAR数据,分析了积雪微结构和极化特性的演化,选择最佳的SAR成像参数,使用CPD模型反演研究区积雪累积期雪深,并探讨了不同滤波窗口大小、下垫面类型、积雪密度和SAR信号局部入射角对雪深反演精度的影响,验证了基于CPD的雪深反演模型在我国北疆地区的适用性,具有一定的理论和应用创新性。
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