论文

利用ASTER数据反演珠峰地区地表特征参数

  • 韩存博 ,
  • 马耀明 ,
  • 刘新 ,
  • 马伟强
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  • 中国科学院青藏高原研究所 青藏高原环境变化与地表过程重点实验室, 北京 100101;2. 中国科学院大学, 北京 100049;3. 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室, 兰州 730000

收稿日期: 2012-10-16

  网络出版日期: 2014-06-28

基金资助

国家自然科学基金项目(41275010,41275028);国家重大科学研究计划项目(2010CB951701);国家杰出青年科学基金项目(40825015)

Land Surface Characteristic Variables Estimated from ASTER Images over Qomolangma Area

  • HAN Cunbo ,
  • MA Yaoming ,
  • LIU Xin ,
  • MA Weiqiang
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  • Key Laboratory of Tibetan Environment Changes and Land Surface Processes, Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China

Received date: 2012-10-16

  Online published: 2014-06-28

摘要

利用2006-2011年9景ASTER遥感影像计算了青藏高原珠穆朗玛峰地区的地表特征参数(地表反照率、 地表温度、 归一化植被指数、 植被覆盖度),并对地表反照率和地表温度反演结果进行了验证。结果表明:地表反照率和地表温度的反演结果与观测值较为一致,能够作为陆面过程模式的输入数据;反演得到的植被指数能够较好的代表珠峰地区的地表植被特征;所有的反演算法和结果仅依赖于遥感数据,表明在资料缺乏地区利用卫星遥感技术是获取地表特征参数的有效手段。

本文引用格式

韩存博 , 马耀明 , 刘新 , 马伟强 . 利用ASTER数据反演珠峰地区地表特征参数[J]. 高原气象, 2014 , 33(3) : 596 -606 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00081

Abstract

Basing on 9 scenes of ASTER data from 2006 to 2011, the land surface characteristic variables (albedo, land surface temperature, NDVI and vegetation fraction) over Qomolangma area of the Tibetan Plateau are retrieved. Albedo and land surface temperature observations are used to validate the retrieved data. It is shown that the estimated land surface results are good comparable to the ground measurements. The deriving land surface vegetation variables are in good accordance with the land surface status. All of the methodologies and results are depended on remote sensing data. Therefore, remote sensing from satellites is an effective way to derive land surface characteristic variables over the areas where are lack of in situ data.

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