劉曉敬

1. 四川農業(yè)大學，四川 成都 611130; 2. 北京師范大學，北京 100875

積雪深度是反映地表積雪量變化的重要因子，是水文模型和氣候模式中的重要參數之一。被動微波遙感以其穿云透霧、對雪層信息敏感等特點，被廣泛應用于雪深的反演研究中。被動微波傳感器的低空間分辨率(數千米至數十千米)及地表覆蓋的復雜性，使星載被動微波遙感影像中的混合像元現(xiàn)象十分突出，嚴重制約了被動微波雪深遙感監(jiān)測的應用和發(fā)展。目前，被動微波遙感雪深反演中的混合像元問題研究仍存在著諸多挑戰(zhàn)：①理論支撐不足，對被動微波混合像元亮溫響應特征及影響機制的研究尚不充分；②針對混合像元問題所發(fā)展的被動微波雪深反演算法，對地表異質性特征考慮不足。論文圍繞上述問題開展研究工作，主要研究內容和結果如下：

(1) 基于復雜地表微波輻射模型的積雪混合像元亮溫敏感性分析。在現(xiàn)有復雜地表微波輻射模型的基礎上，使用bicontinuous-VRT模型優(yōu)化積雪模塊，利用優(yōu)化后的復雜地表微波輻射模型，分別模擬積雪、土壤、植被以及由三者組成的混合像元的微波亮溫，采用標準秩回歸分析法，對影響積雪覆蓋像元亮溫的地表參數展開敏感性分析研究。分析結果表明：對于由積雪、土壤、植被三類地物構成的混合像元，積雪覆蓋度對混合像元亮溫及亮溫差的影響突出，超過了雪粒徑、雪深等積雪參數對亮溫的影響；模擬使用的低階模型低估了植被效應，因此植被覆蓋度對混合像元亮溫的影響并不明顯。

(2) 發(fā)展了考慮地表溫度空間異質性的混合像元亮溫分解方法。通過混合像元分解方法獲取混合像元組分亮溫來進行雪深反演，是改善被動微波混合像元雪深反演精度的一種有效方法。已有研究中對地表水平空間異質性考慮不足，忽略了地表溫度空間異質性對解混過程的影響，針對該問題發(fā)展了一種考慮地表溫度空間分布特征的被動微波亮溫解混算法，利用可控的仿真模擬試驗和FY-3B/MWRI衛(wèi)星亮溫觀測對算法進行評估，評價結果顯示，該算法有效地提高了亮溫解混精度，由解混亮溫得到的雪深反演精度也得到了提高。

(3) 發(fā)展了考慮積雪水平空間異質性的被動微波雪深反演算法。利用具有較高空間分辨率、空間連續(xù)的SNODAS積雪數據集獲取微波亞像元雪深空間分布，采用逐像元穩(wěn)健逐步回歸方法構建被動微波像元尺度雪深反演算法。對算法的評估結果顯示該重建算法與雪深驗證數據間具有很好的一致性，反演精度顯著優(yōu)于現(xiàn)有Chang算法和Kelly算法。