南京大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (5): 909–920.

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新疆天山玛纳斯河流域高分辨率积雪遥感研究进展

肖鹏峰1,2,3, 冯学智1,2,3*, 谢顺平1,2,3, 都金康1,2,3   

  • 出版日期:2015-09-08 发布日期:2015-09-08
  • 作者简介:(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)
  • 基金资助:
    国家高分辨率对地观测系统重大专项项目（95-Y4B02-9001-13/15-04），国家自然科学基金项目（41271353）

Research progresses of high-resolution remote sensing of snow in Manasi River Basin in Tianshan Mountain s, Xinjiang Province

Pengfeng Xiao1,2,3, Xuezhi F eng1,2,3*, Shunping Xie 1,2,3, Jinkang Du 1,2,3   

  • Online:2015-09-08 Published:2015-09-08
  • About author:(1. Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, Nanjing University, Nanjing, 210023, China; 2. Key Laboratory for Satellite Mapping Technology and Applications of State Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation of China, Nanjing University, Nanjing , 210023, China; 3. Department of Geographic Information Science, Nanjing University, Nanjing, 210023, China)

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1462

摘要： 新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖，高山冰川发育，是我国西北干旱区的典型流域，其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义。近五年来，在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测，利用GF-1 PMS （Panchromatic and Multi-Spectral）和WFV（Wide Field of View）、HJ-1 CCD （Charge-Coupled Device）和IRS（Infrared Scanner）等国产高分光学遥感数据和C波段RADARSAT-2、ENVISAT ASAR 等合成孔径雷达数据，探索山区复杂地形条件下的综合辐射校正方法，建立积雪识别模型获取积雪覆盖范围、积雪表面类型和积雪干湿状况，建立积雪参数反演模型获取雪粒径、雪深和雪水当量，分析流域积雪变化特征与雪盖衰退过程，进行流域融雪径流模型的参数率定、模拟与预报，为流域水资源合理利用与调配提供科学依据。

Abstract: Manasi River Basin is located in the north submontane of Tianshan Mountains, Xinjiang Province, China. As a typical basin of the arid zone in the northwest of China, there are many glaciers developed in the high altitude areas and snow covered in the basin from winter to the following spring. Thus, it has great significance of the snow and glacier melt runoff to the industry, agriculture, ecology, and environment of the basin. Over the last five years, we implemented scientific investigation, snow observation, and satellite-ground simultaneous observation in the basin. The high-resolution optical remote sensing data, i.e. GF-1 PMS ( Panchromatic and Multi-Spectral) / WFV ( Wide Field of View) and HJ-1 CCD ( Charge-Coupled Device) / IRS (Infrared Scanner), and synthetic aperture radar data with C band , i.e., RADARSAT-2 and ENVISAT ASAR were used in the study. The comprehensive radiation correction method was explored considering the rugged terrain of the mountainous area s. The snow recognition models were built to obtain snow cover extent, snow surface type, and snow situation of dry or wet. The snow retrieval models were built to obtain snow grain size, snow depth, and snow water equation. The snow change characteristics and snow cover recession processes were analyzed to realize the parameter optimization, simulation, and forecast of the snowmelt runoff model. The study fruits will provide scientific supports f or the water resource utilization and management of the basin.

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[ 5 0 ]郑文龙, 都金康 . 基于 B P 神经网络的玛纳斯河流域雪盖率预测 . 南京大学学报( 自然科学) , 2015,51( 5 ) : 1014-1021.
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