基于Sentinel-1數(shù)據(jù)反演天山山區(qū)軍塘湖流域季節(jié)性積雪深度研究

發(fā)布時間：2020-08-21 16:16

【摘要】：積雪是干旱區(qū)和半干旱區(qū)重要的水資源來源之一,季節(jié)性積雪融水對于來年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)發(fā)展都有著重要的作用。積雪深度是雪水當量的計算的重要參數(shù),并且為春季性洪水的預警提供重要的數(shù)據(jù)支持。本研究選取新疆昌吉州呼圖壁縣內(nèi)軍塘湖流域為研究區(qū),以Sentinel-1數(shù)據(jù)中的涉寬幅模式(IW)下Level-1級單視復數(shù)影像(SLC)2016年8月15日-2017年2月23日和2016年8月15日-2017年3月19日兩組像對作為研究的基礎(chǔ)遙感數(shù)據(jù),以2017年2月23日至2017年3月28日野外實測雪深數(shù)據(jù)和超聲波雪深數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)。在進行驗證數(shù)據(jù)采集時一般選取視野較為開闊,地形典型和受干擾較少的分布點,并測取實際雪深、環(huán)境溫度、積雪含水率和密度等數(shù)據(jù)。與此同時在海拔較高、地形復雜等無法人工實測地點架設(shè)超聲波雪深探測儀及氣象站,從而進行長時間數(shù)據(jù)采集。研究利用二軌差分干涉測量合成孔徑雷達技術(shù)(D-InSAR),經(jīng)過挑選像對、計算基線、去平地效應(yīng)、濾波降噪、相位解纏和地理編碼的處理流程,完成研究區(qū)雪深相位獲取,通過克里格插值法實現(xiàn)研究區(qū)域內(nèi)點狀數(shù)據(jù)向面狀轉(zhuǎn)換,同時結(jié)合地統(tǒng)計法,實現(xiàn)對反演雪深結(jié)果的驗證,進而定量定性的分析雪深反演結(jié)果。將微波反演雪深數(shù)據(jù)與溫度、積雪密度及積雪含水率結(jié)合,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,綜合反演積雪深度,以提高反演精度。本研究的主要結(jié)論如下:1.二軌差分干涉測量合成孔徑雷達技術(shù)反演雪深獲得2017年2月23日雪深值范圍在12.455cm-42.1258cm,主要雪深在15-30cm,2017年3月19日反演出雪深范圍10.43cm-33.26cm,最主要的雪深范圍在12-21cm,選取與衛(wèi)星過境時間相符合時間的實測數(shù)據(jù)(大概為上午12:10左右),與反演結(jié)果進行回歸線性分析,由于部分站點處由于山體遮蔽、地形復雜等原因,導致得到的相關(guān)系數(shù)分別為0.61和0.66。2.插值反演。通過對各點實測雪深(包含紅山水庫管理站分享的8個點數(shù)據(jù))以及超聲波雪深數(shù)據(jù)進行克里格插值,得到2017年2月23日雪深值范圍在9.26cm-39.99cm,3月19日插值結(jié)果為8.55cm-32.93cm。對比分析反演雪深與插值雪深,發(fā)現(xiàn)插值的結(jié)果整體比反演雪深值低,相對來說,反演結(jié)果更符合實際雪深值,但兩者雪深整體變化趨勢一致,均為東北方向向西南方向雪深逐漸遞增。對二軌差分干涉測量合成孔徑雷達技術(shù)雪深反演結(jié)果進行定量定性分析,發(fā)現(xiàn)反演結(jié)果較好,適用于研究區(qū)積雪深度反演。3.利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為提高反演結(jié)果的精度,本研究綜合多因素共同構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雪深反演模型,得到雪深反演結(jié)果較好。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高小樣本數(shù)據(jù)集的擬合度,且構(gòu)建模型速度快,利用該模型綜合Sentinel-1數(shù)據(jù)、環(huán)境溫度、積雪密度及含水率因子,構(gòu)建雪深反演模型,運行該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用隨機11各站點的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,得到2月23日雪深模型模擬精度R~2=0.84,3月19日雪深模型模擬精度為R~2=0.88。通過隨機5個站點的實測數(shù)據(jù)精度檢驗2月23日檢驗精度R~2=0.77,3月19日檢驗精度R~2=0.81,從結(jié)果中發(fā)現(xiàn),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效輔助遙感反演,反演結(jié)果精度明顯提高。綜上所述,本研究通過二軌差分干涉測量合成孔徑雷達技術(shù)進行雪深反演,得到微波反演數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合多種因素,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雪深反演模型,得到的雪深反演結(jié)果較好。今后可為區(qū)域雪深反演及季節(jié)性積雪融水提供幫助,具有一定的實際意義及價值。
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P426.635;P407
【圖文】：

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