光學積雪遙感研究進展

黃曉東，郝曉華，楊永順，王 瑋，梁天剛

(1.草地農業生態系統國家重點實驗室 蘭州大學草地農業科技學院，甘肅 蘭州 730020；

雪是地球表面最為活躍的自然要素之一，其特征(如積雪面積、積雪分布、雪深等)是全球能量平衡、氣候、水文以及生態模型中的重要輸入參數[1]。就全球和大陸尺度范疇而言，大范圍積雪影響氣候的變化、地表輻射平衡與能量交換、水資源的利用等；就局部和流域范疇而言，積雪影響天氣、工農業和生活用水資源、環境、寒區工程等一系列與人類活動有關的要素。積雪作為重要的環境參數受到了普遍的重視，人們對積雪的研究越來越深入，同時也為模擬地球輻射平衡、地表水文研究、全球變化研究等提供了豐富的數據資料。

1 光學積雪遙感研究綜述

目前積雪觀測主要通過地面臺站及遙感兩種手段。地面臺站觀測可以獲取長時間序列的積雪信息，但是由于觀測臺站大多位于地勢平坦的城鎮周邊及河谷地區，空間連續性較差，一些偏遠地區以及高寒高海拔地區無法對積雪進行觀測，不能及時、全面、準確地反映積雪分布狀況。隨著空間和信息技術的快速發展，衛星遙感技術逐漸成為一種有效的積雪觀測手段。遙感，特別是衛星遙感資料在綜合觀測系統中的作用越來越大，遙感技術以其宏觀、快速、周期性、多尺度、多層次、多譜段、多時相等優勢，在積雪動態監測中發揮著重要作用，它能以一種比較高的時空分辨率對全球的雪蓋進行反復觀測，不僅比陸地常規觀測更加及時有效的獲得大范圍乃至全球的積雪覆蓋信息，而且有能力監測到更多的雪蓋信息，例如雪深、雪水當量、積雪狀態(是否出現融化)、積雪反照率以及雪蓋下面的地表狀態，彌補了常規觀測資料水平分辨率較低以及投入較大等不足。

積雪在波長為0.5 μm左右有較高的反射率，而在1.6 μm處發射率較低，通常在可見光范圍內純凈新雪表面反射率在0.8以上[2]。光學遙感雪蓋信息提取主要依據積雪的這種反射特性，通過一定的數字圖像技術獲取雪蓋信息。但是，相對于其他環境遙感監測，積雪遙感監測又有其特殊的復雜性。積雪對太陽的反射和自身的輻射特性，不僅與積雪表面狀態有關，如光潔程度，尤其是黑碳污染會對積雪反射率產生很大的影響[3]，而且與積雪的內部結構，如雪深、液態水含量、粒徑等有很大關系，這給利用光學傳感器提取積雪信息造成了一定的困難[4](圖1)。由于積雪和云在可見光波段具有相似的反射特性，光學傳感器在云和積雪的判識方面存在一定的問題。另外，地形特征、地表植被特征，尤其是林地，都會對積雪信息提取造成影響。所以，如何有效解決這些不利因素仍然是積雪遙感監測中的主要技術問題。

自20世紀60年代初在加拿大東部第一次用TIROS-1(Television Infrared Observation Satellite)氣象衛星觀測積雪以來[5]，利用遙感技術進行積雪制圖和監測已有40多年的研究歷史,隨著不同傳感器系列的相繼出現及衛星資料時空分辨率和光譜分辨率的逐步提高，發展了一系列的雪蓋制圖算法及產品，如Landsat和 SPOT[6]、AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)[7]、VEGETATION[8-10]、MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradimeter)雪蓋產品[11]及SMMR(Scanning Microwave Multiband Radiometer)、SSM/I(Special Sensor Microwave Imager)[12-13]和AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer)[14-15]等微波積雪產品，在積雪動態變化監測等領域取得了一系列的成果。受光譜和時間分辨率的限制，大部分衛星源都不適合對全球的積雪分布進行實時動態監測。NOAA 等衛星的覆蓋范圍大，時間分辨率高，但光譜分辨率低，對大氣干擾等因素所做的校正極為有限，且難以區分云和積雪[7]；Landsat和SPOT衛星的覆蓋范圍小，時間分辨率低，難以對雪情進行大范圍的快速監測[16]。目前研究最深入、應用最廣泛的是TERRA和AQUA衛星所攜帶的中分辨率成像光譜儀MODIS[17]。該傳感器是當前世界上新一代“圖譜合一”的光學遙感儀器，其較高的光譜和空間分辨率特點，對開展自然災害與生態環境監測及全球變化的綜合性研究具有非常重要的意義，為雪蓋遙感監測的深入探索研究提供了一個極其重要的有利條件[18-19]。由NASA陸地產品組生產的標準雪蓋產品已經在世界范圍內得到驗證及應用[20-24]，它提供的每日及多日合成積雪產品，空間分辨率為500 m，并且能夠有效識別云層。

圖1 典型積雪類型反射光譜曲線[4]

2 光學積雪遙感研究現狀分析

2.1雪蓋制圖研究進展 目前發展成熟的雪蓋產品，大多是利用積雪網格對積雪進行 “無積雪”或“全覆蓋”兩極簡化處理，因此，其精度僅適合大陸尺度，不適合做區域性尺度的研究。MODIS逐日雪蓋產品屬于二值圖像，其空間分辨率為500 m，由于積雪的空間異質性，傳感器觀測到的一個像元可能是積雪、巖石、土壤、植被的混合體，為了減少混合像元造成的誤差，需要確切地知道一個像元內包含的積雪覆蓋率。尤其在山區，積雪深度較淺且地形影響使雪蓋分布支離破碎，空間破碎化比較嚴重。單純的“無積雪”或“全覆蓋”的兩極簡化處理，是山區積雪面積監測精度較低的最主要原因之一。許多氣候模型、水文模型對積雪覆蓋面積參數精度的要求日益提高[25-28]，傳統意義的二值雪蓋圖像已經難以滿足應用，而積雪亞像元制圖則可以很好地彌補山區雪蓋面積監測精度較差的缺點。國外許多學者對于積雪亞像元分解都進行了廣泛的研究，并發展了許多雪覆蓋比例圖算法。目前亞像元制圖主要有線性光譜混合模型和統計兩種方法。線性光譜混合模型法通過確定不同地物類型在混合像元中的類比例或類豐富度來確定混合像元的類型。國外學者通過在訓練樣區手工選擇組分，將組分光譜反射率平均值作為組分的光譜，利用線性分解法制作了AVIRIS(Airborne Visible Infra-Red Imaging Spectrometer)[29]、Landsat-TM[30]的積雪比例覆蓋圖。Painter等[31-32]研究認為，利用高光譜影像AVIRIS采用線性光譜混合像元分解技術制作雪覆蓋比例圖時，不同雪粒徑對反演精度有一定影響，利用線性光譜混合像元分解模型，選擇不同粒徑積雪、土壤、巖石、植被和湖冰作為基本組分，通過最優化算法得到雪覆蓋比例圖。線性光譜分解法雖然準確，但是由于該方法需要了解研究區的組分和各組分光譜特性，獲取難度大且操作起來比較復雜。同時針對較大數據量遙感影像光譜線性分解模型的計算量很大，制作大尺度的雪覆蓋比例圖有一定的困難。統計法是基于雪被指數與雪覆蓋比例存在著某種統計關系(一般來說雪被指數越高則雪覆蓋比例也越大)，利用高分辨率的影像對低分辨率影像疊合分析，建立雪被指數與雪覆蓋比例之間的回歸曲線，從而獲取雪覆蓋比例圖，該方法簡單迅捷，具有很強的操作性，適合發展大尺度遙感資料雪覆蓋比例圖[28,33-35]。目前，美國國家宇航局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)國家雪冰數據中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)發布的MODIS雪蓋產品從V005版本以后，MODIS逐日雪蓋圖中除雪蓋二值圖外，也包含了雪覆蓋比例圖。該亞像元雪蓋產品是基于Salomonson(2004)發展的統計模型建立的[28]。但是，和MODIS雪蓋產品算法類似，該模型算法是在阿拉斯加、加拿大和俄羅斯積雪區發展的，代表了不同類型的積雪，包括冰川、平坦積雪及泰加森林積雪，這些地區積雪覆蓋范圍較大，雪深較厚，而我國大部分地區積雪較薄，空間破碎性較大，積雪特性有明顯不同，該模型是否適合還有待進一步研究。國內也有部分學者開始了積雪亞像元制圖研究。延昊和張國平[36-37]利用NOAA16-AVHRR的多光譜數據進行像元分解提取積雪蓋度和積雪邊界線，發現像元分解法是提取積雪蓋度和積雪邊界參數的有效方法。曹云剛和劉闖[38]利用MODIS影像和TM匹配，建立NDSI(Normalized Difference Snow Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)及雪覆蓋比例之間的回歸曲線，制作了青藏高原雪覆蓋比例圖，但是這種統計關系物理基礎薄弱，因此還需要進一步驗證。金翠等[39]在東北地區利用MODIS雪蓋產品和中巴衛星得到的雪蓋圖進行匹配，建立了NDSI與雪覆蓋比例的回歸曲線，獲取了雪覆蓋比例圖，但其制圖精度并未驗證。周強等[40]利用MODIS資料發展了一套改進的基于統計模型的MODIS亞像元積雪覆蓋率提取方法，并利用Landsat-ETM+數據對模型估算結果進行了驗證，表明分段模型可以有效提取亞像元尺度的信息，并且對NDSI高值區的雪蓋率反演有一定的改善。陳曉娜[41]通過線性光譜混合模型對天山中段MODIS影像進行像元分解，從中提取積雪面積信息，并進行精度評價，發現線性光譜混合模型的分類精度較高，具有較強的適用性。

2.2雪蓋制圖去云算法 由于積雪和云的反射光譜特性，使用光學遙感資料監測積雪受天氣狀況的限制極大。自1999年美國發射 Terra和 Aqua 衛星以來，國內外針對 MODIS和 AMSR-E 的積雪分類及融合算法等消除云污染研究方面，研發出一系列算法和專利產品[41-44]。AMSR-E 被動微波積雪產品不受天氣狀況的影響，但空間分辨率低，主要用于全球雪深、積雪覆蓋范圍和雪水當量的研究，在區域性的積雪動態監測中還存在較大偏差。雖然對光學積雪產品進行多日合成可以有效去除大部分云的污染，合成周期越長，去云效果越明顯，但是時間分辨率也隨之降低，難以滿足對積雪區進行實時動態監測的需要；光學積雪產品與被動微波數據的合成可以完全消除云的污染，但是微波數據空間分辨率太低，造成合成積雪產品雪蓋面積監測精度降低。SNOWL(Snowline)去云算法是基于高程對云像素重新分類，以期達到去云效果的新算法[45](圖2)。經過重分類，云像素被定義成積雪、非積雪和片雪，但是被分類成片雪的像素具有一定的不確定性，無法對雪蓋面積進行有效統計。依據微波數據不受云干擾的特點，可以對合成后的MODIS積雪資料片雪區和被動微波數據AMSR-E每日雪水當量產品進行對比分析，利用被動微波數據提供的信息，對片雪區進行判斷，從而生成每日無云積雪圖像，可以有效提高積雪面積監測精度。

2.3雪粒徑反演 雪粒徑是指征積雪反照率變化的主要參數，如新雪的反照率接近1.00，而粒雪的反照率為0.43～0.69[46]。因此，雪粒徑的準確獲取對于反照率計算進而對雪場表面能量平衡模擬具有重要意義[47-48]。由于雪顆粒形狀各異，變化性強，人工監測困難、耗時，因此遙感手段是監測雪粒徑的最佳途徑。高光譜傳感器，使雪粒徑反演從最初的定性階段走到定量階段。諸如AVIRIS、Hyperion等傳感器，其覆蓋了可見光和近紅外(0.4～2.5 μm)200多個波段，光譜分辨率達到10 nm。利用高光譜數據也發展了許多雪粒徑反演方法。如Nolin和Dozier[49]結合DISORT和AVIRIS數據，選擇1.04 μm波段作為判別波段，對美國馬莫斯山區雪粒徑進行分類。2000年Nolin和Dozier[50]又對該方法做了改進，使用0.96～1.08 μm的13個波段，利用波段積分面積法判別積雪粒徑。相比單波段方法，多波段反演精度有了很大提高。郝曉華[51]利用Hyperion影像結合DISORT模型，在祁連山冰溝流域比較了Nolin提出的3種雪粒徑反演方法，并通過實測雪粒徑對反演結果進行驗證。結果表明，3種方法對于我國山區雪粒徑反演精度都不高，這說明原來的反演方法并不適合我國積雪粒徑反演。此外，Painter等[52]利用AVIRIS影像結合DISORT模型，并考慮了積雪亞像元對雪粒徑反演的影響，發展了MEMSCAG(Multiple Endmember Snow-Covered Area and Grain Size)模型同步反演雪覆蓋比例和雪粒徑，取得了較好的效果(圖3)。這些反演方法都忽視了積雪顆粒形狀，利用Grenfell和Warren[53]、 Nolin等[54]發展的雪等效粒徑簡化方法，將積雪單個顆粒等效為球體。而球體散射特性可以利用米散射理論模擬，進而使用DISORT模型模擬不同積雪粒徑反射率。球形簡化方法不考慮單個粒子的散射向函數分布，雖然能較好地模擬半球輻射特性，但對于單個粒子方向性反射率特征并不能很好模擬。此外，這些方法也缺少了對影響雪粒徑反演的諸如積雪污染物、積雪液態水含量、積雪表面粗糙度等積雪參數的觀測信息。準確觀測積雪屬性對積雪光譜的影響，揭示雪粒徑反演的制約因素，提高積雪反射模型的模擬精度是雪粒徑的反演精度提高的重要途徑。Kokhanovsky和Zege[55]比較了實地測量和使用Mishchenko模型模擬的積雪反射率。Xie等[56]利用不同的輻射傳輸模型算法模擬了5種不同形狀的雪粒徑光譜反射率。這些研究都表明，在模擬積雪二向反射特性特別是雪粒徑敏感的近紅外波段時，不能忽略積雪顆粒形狀。此外，目前雪粒徑反演常用的DISORT模型將雪層粒徑、形狀認為是垂直同性的，并沒有考慮積雪分層。Li等[57]和Stamnes[58]研究表明，在近紅外波段隨著雪粒徑的變化，積雪輻射穿透深度可達1～8 cm，在這個深度范圍內，雪層表層粒徑和下層顆粒形狀大小可能對反演結果產生影響。Jin等[59]利用發展的雙層積雪輻射傳輸模型(CDISORT)模擬積雪反射特征，結果表明，考慮積雪分層的輻射傳輸模型更符合實際情況。

圖2 SNOWL去云算法實現與驗證，奧地利，2003年1月23日[45]

圖3 基于MEMSCAG模型的AVIRIS積雪覆蓋范圍及雪粒徑[52]

2.4冰雪反照率研究 反射率(Reflectivity)是某一物體對某一波長反射量與入射量的比值，各波長反射率的積分就是反照率(Albedo)[60]。由于冰雪對太陽輻射具有較高的反射率，是入射的太陽輻射能量僅有很少部分被冰雪覆蓋區域吸收，而地球表面反照率的細微變化，都會影響到地-氣系統的能量平衡，進而引起氣候變化[61]。冰雪反照率變化已被認為是引起氣候變化的重要原因之一。冰雪反照率不僅是影響冰雪物質消融過程的關鍵因素，而且是冰雪與氣候之間關系緊密耦合的關鍵反饋因素。隨著不同區域氣候環境的差異以及氣候環境的變化，冰雪反照率值存在巨大差異，比如高海拔地區的新降干雪反照率接近于1.0，濕雪為0.66～0.88，粒雪為0.43～0.69，干凈的冰川冰為0.34～0.51，輕微污化冰為0.26～0.33，冰磧覆蓋冰為0.10～0.15[62]。相對于地球其他下墊面而言，冰雪反照率值要大得多，其微小的變化會對能量平衡狀況產生重要影響，從而導致冰雪消融狀況和氣候的重大變化。

盡管已經有了比較成熟的利用衛星遙感反演冰雪表面及其他地表反照率的方法[63]，但其結果目前還不能直接應用于陸面過程模式[64]。地面反照率的衛星反演結果與實測值之間往往存在差異。對冰島Vatnaj?kull冰帽分別用AVHRR(高級甚高分辨率輻射儀，Advanced VeryHigh Resolution Radiometer)和TM(專題成像儀，Thematic Mapper)衛星資料反演該冰帽的地表反照率，發現即使使用分辨率較高的TM(30 m×30 m)資料，其反演結果也與地面實測值存在差異[65-66]。因此，對積雪和冰川進行光譜反射率的長期監測，可對積雪和冰川的衛星遙感提供必要的地物光譜信息和反照率遙感反演算法所需要的豐富的地面實測驗證數據。為了提高遙感反演的精度和業務化水平以便今后將反照率產品直接引入模式，提高陸面模式和氣候模式的性能，還需要對不同區域冰雪表面反照率變化進行長期監測與研究。而以往對冰雪反照率的觀測，大多局限于太陽短波波段一個總的寬波段范圍內，即使是采用波段劃分很細的地物光譜儀，其得到的冰雪光譜反射率曲線也是在一個時間較短的有限時段內的測量結果[66]。而冰雪反照率的變化取決于冰雪面反射屬性本身(如積雪的粒徑、含水量及黑碳污化等)的改變和入射輻射量及光譜分布的改變兩個方面，這兩個方面都有其自身的日變化、季節變化規律，它們本身就是動態變化的。同時，冰雪反照率在可見光和近紅外波段之間存在著很大的差別。研究表明，黑碳引起的雪冰反照率的變化(北極區變化1.5%、北半球陸地地區變化3.0%)所導致的氣候強迫效應在北半球可達0.3 W·m-2,其引起的地表增溫效果約占觀測到的全球變暖的1/4左右，而它的氣候強迫效率大約為2，即在一給定的氣候強迫下，其引起的全球地表溫度變化的效率是CO2的2倍[67]。系統開展冰雪反照率變化及其影響研究應是我國冰雪研究的重要趨勢之一，這不僅關系到我國冰凍圈科學研究成果的國際地位與影響，而且對評價未來氣候環境變化對西部冰雪融水徑流的影響具有重要意義。

3 國產衛星在積雪監測中應用現狀

國產衛星源可用于積雪大面積實時動態監測的主要包括風云系列衛星、中巴資源衛星及環境小衛星。目前，在北極地區，利用風云系列衛星提取積雪已經有了成熟的算法[68]。如李三妹等[69]利用FY-2C資料，在閾值法基礎上，結合輔助因子函數積雪判識方法，提取了北半球積雪信息，驗證精度達到85%，具有較好的積雪判識效果。我國于2008年9月6日，通過一箭雙星的方式成功發射了環境減災衛星HJ21A、1B衛星，兩顆衛星上都只搭載了3 種主要載荷，其中HJ21A星搭載2臺CCD相機和1臺超光譜成像儀(HSI)，HJ21B星搭載2臺CCD相機和1臺紅外相機(IRS)[70]。由于紅外相機白天和晚上都能成像，因此，對于提高全天時獲取數據的能力具有重要意義[71]。HJ21B星紅外相機主要具有以下幾個方面的特點和應用能力：成像幅寬達到720 km，基本能滿足較大自然災害一次成像覆蓋的需求；星下點地面像元分辨率熱紅外通道300 m，其他3個通道達到150 m，特別是中紅外通道，相對于千米級分辨率的中分辨率成像光譜儀MODIS和風云(FY)衛星數據，較高的空間分辨率以及熱紅外、中紅外和近紅外合理的通道設置對于積雪判識有重要意義。目前，利用國產環境減災衛星，在積雪遙感制圖方面仍處在探索研究階段，還需要進一步研究相關算法及產品。國家減災中心利用環境減災衛星熱紅外通道反演的亮度溫度，結合紅外相機近紅外波段反射特性開展進行云、雪和其他地物分離，提取出積雪覆蓋范圍[72]，但缺乏驗證研究及相關產品的研發。宋珍等[73]將NDSI引入到HJ-1A/1B衛星中，得到了基于CCD和IRS兩個傳感器數據的HJ-NDSI積雪識別方法，為了避免由于幅寬、掃描區域等因素的差異引起的兩種不同傳感器同時相數據難獲取的問題，對HJ-NDSI方法進行了改進，提出了一種僅利用IRS傳感器數據的HJ-MNDSI積雪識別方法，并對兩種積雪識別方法得到的結果進行了驗證，結果表明兩種方法積雪識別精度都在95%左右。借鑒當前已經成熟的積雪分類算法，探討基于國產衛星且適合我國雪情的積雪遙感監測方法，對推進我國自主研發衛星在積雪遙感領域的應用具有重要意義。

4 討論

國內外的研究表明，遙感技術用于積雪監測具有極大的潛力。隨著對地觀測系統(Earth Observation System，EOS)的發展，以及國產衛星數據越來越多地應用于積雪監測，為我國乃至全球的雪蓋制圖應用提供了良好的條件。目前，MODIS全球雪蓋制圖算法在山區和林區反演精度較差的問題還沒有得到完全解決，同時，國產衛星積雪制圖還沒有一套成熟的算法及相應產品的開發。因此有必要對國產衛星積雪制圖進行深入研究，綜合前人的研究基礎，發展一套精度較高的雪蓋制圖算法，獲取更加準確的我國及全球雪蓋數據集?？傊?，積雪制圖的發展應包括以下內容：建立更加完善的光學反射傳輸模型，模擬積雪與不同地表覆蓋組合情況下光的反射傳輸狀況，從而提高對積雪像元的識別精度；發展針對多種傳感器數據的合成雪蓋制圖算法、可見光與微波遙感數據的融合以及信息提取技術?？梢灶A見，使用多源遙感數據進行雪蓋制圖是今后發展的方向，隨著一些新型傳感器數據的使用(如MODIS、FY-3、HJ21A/B、AMSR-E、AMSU等)，遙感雪蓋制圖的精度必將進一步提高，為水文、氣象模型提供更準確的輸入因子，對于整個冰雪圈的研究也將進一步深入。

在當前氣候模式的陸面過程中，地表反照率是其主要參數之一。盡管已經有了比較成熟的利用衛星遙感反演雪冰反照率的方法，但其結果目前還不能直接應用于陸面過程模式。為了提高遙感反演的精度和業務化水平以便今后將遙感反照率產品直接引入模型，提高陸面模式和氣候模式的性能，還需要對不同區域冰雪表面反照率變化進行長期監測與研究。關于雪冰黑碳的研究在我國剛剛起步，基礎薄弱。如何定量分析雪冰黑碳對雪冰反照率的影響，進一步加強中國雪冰黑碳光譜反照率及其氣候效應的研究，對于預測中國冰川進退，模擬區域水循環、大氣環境和區域氣候變化，補充全球雪冰反照率數據庫，加深對全球變暖的理解以及制定相應的減緩對策等方面具有重要意義。

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