DB63 T 2051-2022 高原遥感滤云雪盖产品算法技术规范.pdf

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1、 ICS 07.060 CCS A 47 63 青海省地方标准 DB63/T 20512022 高原遥感滤云雪盖产品算法技术规范 2022-09-09 发布2022-10-10 实施青海省市场监督管理局发 布 DB63/T 20512022 I 目次 前言.II1 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.14 高原遥感滤云雪盖产品算法技术流程.25 高原遥感滤云雪盖产品提取方法.2稳定性积雪和无雪陆地识别.2静止气象卫星多时次合成.3高程辅助滤云.3临近像元滤云.3地面站网辅助滤云.3微波融合滤云.3附录 A（资料性）Himawari-8/AHI 可见光和红外扫描辐射计通道参数.4附录

2、B（资料性）FY4A/AGRI 多通道扫描成像辐射计通道参数.5附录 C（资料性）EOS/MODIS 中分辨率成像光谱仪通道参数.6附录 D（资料性）临近时间、临近空间积雪覆盖校正示意图.8附录 E（资料性）国家气象站积雪观测代表性.9参考文献.10DB63/T 20512022 II 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件由青海省气象局提出并归口。本文件起草单位：青海省气象科学研究所、青海省气象服务中心。本文件主要起草人：肖建设、曹晓云、史飞飞、乔斌、李素雲、赵彤、雷春苗、刘致远、张睿、申红艳、陈奇。本文件由青海省气象局监

3、督实施。DB63/T 20512022 1 高原遥感滤云雪盖产品算法技术规范 1 范围 本文件规定了高原遥感滤云雪盖产品算法的术语和定义、技术流程和提取方法的内容。本文件适用于气象、环保、水利、国土等部门开展青藏高原地区积雪覆盖范围的遥感监测、评估、科研和服务等相关工作。2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。积雪 覆盖在陆地和冰表面的雪层。遥感数据预处理 遥感数据预处理主要包括辐射定标、大气校正、几何校正、正射校正等。静止气象卫星 在赤道上空约35800 km的地球同步轨道上工作的气象卫星，与地球自转同步，相对地球静止，可以观测地球表面三分之

4、一的固定区域，对同一目标地区进行持续不断的气象观测。极轨气象卫星 也叫太阳同步轨道气象卫星，卫星轨道高度为800 km1600 km，南北向绕地球运转，沿飞行轨道对地球开展观测。与太阳同步，每天在固定的时间（地方时）经过每个地点的上空，通常中低纬度区域每日过境2次。NDSI 归一化差分积雪指数（NDSI,Normalized Difference Snow Index），定义为：=+(1)式中：0.55 m0.57 m可见光波段的反射率；1.62 m1.65 m短波红外波段的反射率。来源：DB63/T 1565-2017,3.7 滤云算法 DB63/T 20512022 2 基于多源卫星遥感资

5、料和地面观测数据，采用稳定性积雪和无雪陆地识别、静止卫星多时次合成、高程辅助、临近像元、地面综合站网和被动微波数据融合滤云等技术的去云算法。雪盖产品 经处理后生成的能反映积雪分布范围的有关图像和信息。4 高原遥感滤云雪盖产品算法技术流程 高原遥感滤云雪盖产品算法技术流程见图1，以静止气象卫星H8(Himawari-8)、FY-4A，极轨卫星MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为主要遥感数据源（其通道参数信息见附录A-附录C），将预处理后的卫星遥感数据采用归一化差分积雪指数NDSI进行云雪判识后，通过稳定性积雪和无雪陆地识别、静

6、止卫星多时次合成、高程辅助法、临近像元法、地面站网辅助法和被动微波数据融合法逐步滤云过程得到无云雪盖产品。预处理后的卫星遥感数据预处理后的卫星遥感数据云云稳定性积雪和无雪陆地识别静止卫星多时次合成积雪、云判识条件积雪、云判识条件积雪积雪高程辅助滤云临近像元滤云地面综合站网滤云被动微波数据融合滤云静止气象卫星静止气象卫星无云雪盖产品 图1 高原遥感滤云雪盖产品算法技术流程 5 高原遥感滤云雪盖产品提取方法 稳定性积雪和无雪陆地识别 稳定性积雪和无雪陆地识别判识条件如下：a)海拔5600 m 的云像素全部为“常年积雪”或年度最小冰川覆盖，判识为冰川或永久性积雪；b)海拔在 3000 m5600 m

7、 的云像素符合云天数+积雪天数总天数90%，则判识为积雪；c)若云像素同时满足以下条件时，则判识为无雪陆地。1)云天数+无雪陆地天数=总天数；2)云天数(,),=1 (3)式中：,像元所在的行号和列号；每日接收到静止气象卫星数据的不同时刻，推荐使用北京时10:00-14:00；(,)中心像素值；(+,+)相邻像素值；(,)中心高程值；(+,+)相邻高程值。临近像元滤云 对上一步的滤云产品，以云像素为中心，采用临近像元滤云方法，若与云像素相邻最近的八个像元中，至少五个为积雪，则将中心云像素判识为积雪；若至少五个为无雪陆地，则该云像素赋值为无雪陆地，临近空间积雪覆盖校正示意图见附录D图D.2。地面

8、站网辅助滤云 根据国家气象站网雪深观测数据，对卫星遥感云像素开展订正，若代表性较好的地面气象站观测得到的雪深大于0，则对应卫星遥感云像素判识为积雪，否则判识为无雪陆地，国家气象站积雪观测代表性见附录E。微波融合滤云 根据被动微波数据不受云影响的特性，对光学观测积雪中受云影响的像素针对上述步骤处理后仍存在云的干扰，则结合当日的被动微波雪深数据，若被动微波雪深数据对应点雪水当量大于0，则判识为积雪，否则判识为无雪陆地。DB63/T 20512022 4 A A 附录A （资料性）Himawari-8/AHI 可见光和红外扫描辐射计通道参数 表A.1给出了Himawari-8/AHI可见光和红外扫描

9、辐射计通道参数信息。表A.1 Himawari-8/AHI 可见光和红外扫描辐射计通道参数表 通道号光谱属性中心波长(m)空间分辨率(km)主要用途1可见光VIS0.461海洋水色、浮游植物、大气环境等20.51130.640.5陆地、云等4近红外NIR0.861海洋水色、浮游植物等51.602陆地、云、积雪62.302云7红外IR3.902地球表面和云顶温度86.202卷云和水汽97.02海洋水色、浮游植物等107.32118.592大气水汽129.621310.402地球表面、云顶温度1411.2021512.3621613.302云顶高度 DB63/T 20512022 5 B B 附录

10、B （资料性）FY4A/AGRI 多通道扫描成像辐射计通道参数 表B.1给出了FY4A/AGRI多通道扫描成像辐射计通道参数信息。表B.1 FY4A/AGRI 多通道扫描成像辐射计通道参数表 通道号光谱属性中心波长(m)空间分辨率(km)主要用途1可见光VIS0.471植被20.650.5植被、雾、云、恒星观测3近红外NIR0.8251植被，水面上空气溶胶41.3752卷云51.612低云和雪识别、水云和冰云识别62.22524卷云、气溶胶、恒星观测7红外IR3.7524火情83.754水汽、雾96.254高层水汽107.14中层水汽118.54云、总水汽1210.84地表温度1312.004

11、地表温度 DB63/T 20512022 6 C C 附录C （资料性）EOS/MODIS 中分辨率成像光谱仪通道参数 表C.1给出了EOS/MODIS中分辨率成像光谱仪通道参数信息。表C.1 EOS/MODIS 中分辨率成像光谱仪通道参数表 通道号光谱属性中心波长(m)空间分辨率(km)主要用途1可见光VIS0.6450.25植被叶绿素吸收20.85850.25云和植被覆盖变换30.4690.5土壤植被差异40.5550.5绿色植被5近红外 NIR1.240.5叶面/树冠差异6短波红外SIR1.640.5雪/云差异72.131.0陆地和云的性质8可见光VIS0.41251.0叶绿素90.44

12、31.0叶绿素100.4881.0叶绿素110.5311.0叶绿素120.5511.0沉淀物130.6671.0沉淀物，大气层140.6781.0叶绿素荧光150.7481.0气溶胶性质16近红外NIR0.86951.0气溶胶/大气层性质170.9051.0云/大气层性质180.9361.0云/大气层性质190.941.0云/大气层性质20中红外MIR3.751.0洋面温度213.9591.0森林火灾/火山223.9591.0云/地表温度234.051.0云/地表温度244.46551.0对流层温度/云片254.51551.0对流层温度/云片26短波红外SIR1.3751.0红外云探测27中红

13、外MIR6.7151.0对流层中层湿度287.3251.0对流层中层湿度29远红外FIR8.551.0表面温度309.731.0臭氧总量3111.031.0云/表面温度3212.021.0云高和表面温度DB63/T 20512022 7 表C.1 EOS/MODIS中分辨率成像光谱仪通道参数表（续）通道号光谱属性中心波长(m)空间分辨率(km)主要用途33远红外FIR13.3351.0云高和云片3413.6351.0云高和云片3513.9351.0云高和云片3616.2351.0云高和云片 DB63/T 20512022 8 D D 附录D （资料性）临近时间、临近空间积雪覆盖校正示意图 邻近

14、时间积雪覆盖校正示意图见图D.1。后一时次雪无雪云无雪雪无雪雪无雪前一时次当天（校正后）雪无雪雪无雪 图D.1 邻近时间积雪覆盖校正示意图 邻近空间积雪覆盖校正示意图见图D.2。雪雪非雪雪云雪非雪雪雪雪非雪云雪非雪雪雪非雪雪雪非雪校正前校正后雪非雪雪云非雪雪雪雪校正前校正后非雪非雪非雪雪非雪雪非雪非雪雪雪雪非雪非雪非雪 图D.2 邻近空间积雪覆盖校正示意图 DB63/T 20512022 9 E E 附录E （资料性）国家气象站积雪观测代表性 国家气象站积雪观测代表性见图E.1。图E.1 青藏高原国家气象站积雪观测代表性分布图 图E.1中的grade站点代表性评价标准见表E.1。表E.1 站点

15、代表性评价标准 grade等级说明评估标准0冬季无积雪或少雪卫星统计出近十几年站点积雪观测少于 10 次1最佳Psnow_mean=0.82较好Psnow_mean=0.6 AND Psnow_mean 0.8 AND Psnow_std=0.6 AND Psnow_mean=0.15 4一致性一般，周围环境较为单一Psnow_mean=0.4 AND Psnow_mean 0.6 AND Psnow_std=0.4 AND Psnow_mean=0.2 6较差Psnow_mean=200 m OR 站 点 和 格 点 平 均高 程 差值=400 m注：Psnow_mean和Psnow_std

16、的代表含义如下：Psnow_mean站点周围窗口内雪盖条件概率的均值；Psnow_std站点周围窗口内雪盖条件概率的标准差。DB63/T 20512022 10 参考文献 1 DB63/T 1565-2017 高寒积雪遥感监测评估方法2 王江山.青海省生态环境监测系统M.北京:气象出版社,2004年3 刘玉洁,杨忠东,等.MODIS遥感信息处理原理与算法M.北京:科学出版社,2001年4 赵英时.遥感应用分析原理与方法M.北京:科学出版社,2003年5邱玉宝,张欢,除多,等.基于MODIS的青藏高原逐日滤云积雪产品算法J.冰川冻土,2017,39(03):515-5266 王云龙,黄晓东,邓婕,等.欧亚大陆中高纬度区逐日滤云积雪产品研发及验证J.遥感技术与应用,2016,31(05):1013-10217 黄晓东,张学通,李霞,等.北疆牧区MODIS积雪产品MOD10A1和MOD10A2的精度分析与评价J.冰川冻土,2007,29(05):722-729