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    2000-2021年黃河源區(qū)無云MODIS積雪覆蓋面積比例數(shù)據(jù)集

    2022-10-09 14:19:18楊映唐忠喜邢德侯金亮
    關鍵詞:雪深源區(qū)積雪

    楊映,唐忠喜,邢德,侯金亮

    1.甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心,甘肅甘南藏族自治州 747600

    2.甘肅省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第三地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院,蘭州 730050

    3.國防科技大學海洋氣象學院,長沙 050024

    4.中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院甘肅省遙感重點實驗室,蘭州 730000

    引 言

    2019年9月18日,習近平總書記在主持召開黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會時,將黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展提升為重大國家戰(zhàn)略,特別強調(diào)了黃河流域的水源涵養(yǎng)問題。黃河源區(qū)位于青藏高原東北部,平均海拔為4026 m,海拔3000 m以上的區(qū)域占整個研究區(qū)的95.80%,年平均徑流量約為 204.0億立方米,占黃河流域年徑流量的三分之一,是黃河流域的主要產(chǎn)水區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū),被譽為“黃河水塔”[1-2]。而青藏高原是北半球中低緯度海拔最高、積雪覆蓋最大的地區(qū),既是氣候變化的敏感區(qū),又對水資源系統(tǒng)產(chǎn)生重要影響[3-5]。已有研究表明,青藏高原東部的積雪變化最顯著,其積雪主導了整個青藏高原積雪的變化[6-8]。因此,獲取黃河源區(qū)準確的積雪覆蓋變化信息,具有十分重要的意義。

    衛(wèi)星遙感是持續(xù)監(jiān)測積雪時空變化的有力工具[9]。光學傳感器利用積雪與云以及其他地物在可見光(VIS, 0.4-0.7 μm)和近紅外(NIR, 1-4 μm)波段的較大反射率差異特性,在全球、區(qū)域尺度上的積雪監(jiān)測中發(fā)揮了重要作用[10]。目前,國內(nèi)外學者利用甚高分辨率輻射計(Advanced Very High Resolution Radiometer, AVHRR)、中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)、可見光紅外成像輻射儀(Visible infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)和風云三號氣象衛(wèi)星(FY-3)上搭載的中分辨率光譜成像儀(Medium Resolution Spectral Imager, MERSI)等光學傳感器研制了不同時間分辨率和空間分辨率的多種全球和區(qū)域尺度的積雪覆蓋產(chǎn)品[11-14]。這些積雪產(chǎn)品不僅可以用于監(jiān)測積雪覆蓋的時空變化,還可以作為各種大氣模式和陸面/水文過程模型的輸入?yún)?shù)。其中,AVHRR和FY-3積雪面積產(chǎn)品的空間分辨率較粗,在積雪斑塊化分布、消融變化劇烈以及地形復雜山區(qū)等情況下,難以精準反映積雪的空間分布細節(jié)特征。VIIRS和MODIS積雪產(chǎn)品非常相似,但VIIRS時間序列較短(2012年起)。簡而言之,已有的各種積雪覆蓋產(chǎn)品中,MODIS系列產(chǎn)品因其較優(yōu)的質(zhì)量、較高的時空分辨率(可達到500m,逐日)、全球覆蓋、長時間序列(2000年起)、免費使用等優(yōu)勢[9,15-16],在積雪研究領域應用最廣。全球不同區(qū)域上的大量驗證結果表明,MODIS積雪產(chǎn)品具有很好的精度,晴空條件下的總體精度一般在 90%-96%之間[17-19]。然而,由于云覆蓋的影響,導致MODIS積雪產(chǎn)品中存在大量的數(shù)據(jù)缺失。已有研究表明,逐日MODIS積雪產(chǎn)品中由于云覆蓋造成的數(shù)據(jù)缺失在 39%-70%之間[20-21]。在所有天氣條件下,MODIS積雪產(chǎn)品的總體平均精度僅為34%-50%[22]。顯然,MODIS積雪產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)缺失嚴重阻礙了其在水文模擬、氣候變化以及雪災預警預報等方面的應用。

    為提高 MODIS積雪產(chǎn)品的監(jiān)測精度,大量學者對 MODIS積雪產(chǎn)品中的云覆蓋進行了重建研究,如黃曉東等[23]、YU等[24]和邱玉寶等[25]均研制了青藏高原區(qū)域的逐日無云二值積雪產(chǎn)品,HAO等[26]基于MODIS發(fā)展了中國逐日無云二值積雪產(chǎn)品。唐志光等[27]發(fā)展了青藏高原區(qū)域的MODIS積雪面積比例(FSC)產(chǎn)品。自2016年起,新版本的MODIS積雪產(chǎn)品不再直接提供二值積雪產(chǎn)品和FSC產(chǎn)品,而是提供歸一化積雪指數(shù)(NDSI)產(chǎn)品,因為利用NDSI值可以很方便地推算出二值積雪覆蓋和FSC值[13]。目前,已有研究基于相似像元/塊的思想,對MODIS NDSI積雪產(chǎn)品中的云覆蓋進行了重建[28-30],但受青藏高原云系旺盛、積雪斑塊化嚴重以及積雪消融較快等因素影響,在該區(qū)域搜索到合適的相似像元/塊并非易事,有時甚至根本就不存在合理的相似像元。XING等[31]利用深度學習技術深入挖掘時空特征,充分利用MODIS NDSI積雪產(chǎn)品中可用的時空信息,構建了基于部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Partial Convolution Neural Network,PCNN)的MODIS NDSI積雪產(chǎn)品云像元重建模型,并在黃河源區(qū)進行了驗證,結果表明PCNN模型重建后的MODIS NDSI產(chǎn)品達到了可靠的較高精度。

    本數(shù)據(jù)集利用2000-2021年逐日的MODIS NDSI產(chǎn)品,使用上述基于PCNN的MODIS NDSI云像元重建模型,生成了時空連續(xù)的MODIS NDSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品;其次,再利用NASA FSC產(chǎn)品的標準算法,制備了黃河源區(qū)2000-2021年無云逐日MODIS FSC遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)集,將為黃河源區(qū)的積雪分布、雪水儲量估計、積雪變化分析和雪災風險評估等研究工作提供數(shù)據(jù)支撐。

    1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

    1.1 數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程

    黃河源區(qū)MODIS FSC數(shù)據(jù)集的制作流程主要分為5個步驟:獲取MODIS積雪產(chǎn)品、數(shù)據(jù)預處理、MODIS NDSI云像元重建(包括:MODIS/Terra和MODIS/Aqua數(shù)據(jù)合成、臨近三天時間濾波和基于PCNN的云像元時空重建)、FSC估計和精度驗證,具體流程如圖1所示。

    圖1 數(shù)據(jù)處理流程Figure 1 Data processing flow

    1.2 數(shù)據(jù)獲取

    本研究使用的是MODIS/Terra和MODIS/Aqua逐日500 m積雪覆蓋L3級產(chǎn)品(MOD10A1和MYD10A1, V6)。從NASA的雪冰數(shù)據(jù)中心(https://nsidc.org/)免費下載了研究區(qū)2000-2021年的數(shù)據(jù)。覆蓋整個黃河源區(qū)需要二個瓦片(即:h25v05和h26v06),影像數(shù)據(jù)均為HDF文件存儲格式、Sinusoidal投影。

    雪深驗證數(shù)據(jù)來自中國氣象局(http://data.cma.cn)地面臺站觀測的2000-2020年每日地面氣候積雪資料數(shù)據(jù)集,雪深觀測以厘米(cm)為單位,取整數(shù),雪深小于1 cm的記錄為無雪。黃河源區(qū)上6個氣象站記錄的雪深資料被用來對積雪覆蓋比例數(shù)據(jù)集進行基于離散值的精度評估。

    1.3 數(shù)據(jù)預處理

    利用MODIS MRT批處理工具對兩個瓦片進行拼接、重投影、坐標轉(zhuǎn)換、重采樣等相關預處理,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地理坐標系,0.005°空間分辨率。本研究選取Raw NDSI和NDSI snow cover作為研究數(shù)據(jù)。在Raw NDSI的值在-10000-10000,轉(zhuǎn)換系數(shù)為0.0001。NDSI snow cover數(shù)據(jù)的編碼為整數(shù)(0,10-100),其他類型包括云、內(nèi)陸水體、海洋、缺失值、無決策、夜間和傳感器飽和數(shù)據(jù)。由于通過Raw NDSI的值無法判斷出一個像元是否為有效像元,本研究利用NDSI snow cover數(shù)據(jù)中的分類,將NDSI snow cover數(shù)據(jù)中所有其他類型都重分類為云,再使用重分類后的NDSI snow cover數(shù)據(jù)對Raw NDSI數(shù)據(jù)進行云掩膜,并將Raw NDSI實際值小于0的像元的NDSI值設置為0,將處理后的Raw NDSI數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù)層。

    1.4 MODIS NDSI積雪產(chǎn)品云像元重建

    1.4.1 MOD10A1和MYD10A1數(shù)據(jù)的逐日合成

    根據(jù)云會移動的特點,對上午星的Terra/MODIS和下午星的Aqua/MODIS的NDSI數(shù)據(jù)進行逐日合成處理,采用“最大化”合成準則,具體是將一日內(nèi)兩幅NDSI影像進行對比,每個像元NDSI值取兩者中的較大值,合成后的數(shù)據(jù)簡稱為MOYD產(chǎn)品。

    1.4.2 鄰近時間濾波

    根據(jù)積雪降落之后,會在地表保留一段時間的特點,對逐日合成后的MOYD積雪產(chǎn)品進行時間上的濾波分析??紤]到黃河源區(qū)存在大量斑塊狀積雪、消融變化快的特點,選擇最嚴格的時間窗口限制,即鄰近三天時間濾波。具體方法是:當一個像元被云覆蓋時,若該像元前一天和后一天均未被云覆蓋,取前、后兩天NDSI的平均值,作為該云像元的NDSI值。

    1.4.3 基于PCNN的云像元重建

    使用XING等[31]提出的基于端到端深度學習的三維PCNN的NDSI預測模型,利用時空信息估計云像元的地表覆蓋信息。首先,選擇塊的大小為 64×64,在研究區(qū)上遍歷,尋找不包含云的完整NDSI塊,研究區(qū)上2000-2021年間21個積雪季(即前一年11月1日至后一年4月30日)上共搜索到103630個完整的塊。其次,隨機選擇103630個有云的塊(云覆蓋率0%-10%,……,90%-100%各占1/10),以七天為時間窗口(即前、后各三天),提取完整塊七天的數(shù)據(jù),形成時空信息塊組,并用對應有云塊組對完整塊組進行云掩膜。再次,將103 630個塊組,按7:3劃分為訓練集和測試集(即72 541個訓練塊組,31 089個測試塊組),在訓練集上訓練PCNN模型,獨立測試集上的數(shù)據(jù)用于驗證模型的性能。最后,將所構建的模型應用到整個黃河源區(qū)上,重建所有缺失像元的NDSI值,得到黃河源區(qū)2000-2021年時空連續(xù)的NDSI數(shù)據(jù)集。

    1.5 MODIS FSC估計

    使用NASA第五版MODIS FSC的標準算法[15],根據(jù)像元的NDSI值推算其FSC值,公式如下:

    根據(jù)公式(1)分別利用Terra/MODIS原始NDSI產(chǎn)品、Aqua/MODIS原始NDSI產(chǎn)品、雙星合成后的NDSI數(shù)據(jù)、臨近三天時間濾波的NDSI數(shù)據(jù)以及PCNN模型重建的時空連續(xù)NDSI數(shù)據(jù)計算FSC值,得到對應的FSC產(chǎn)品,分別簡稱為MOD、MYD、MOYD、ATF和PCNN產(chǎn)品。

    1.6 精度驗證

    1.6.1 基于站點雪深觀測值的驗證

    利用黃河源區(qū)上6個氣象觀測站點(瑪多、達日、河南、久治、若爾蓋、紅原)2000年1月1日至2020年3月31日觀測的雪深值為“真值”,對計算出的MODIS FSC進行評估。提取6個站點對應像元的MODIS FSC值,與站點實測的SD值進行比較,構建混淆矩陣,如表1。

    表1 MODIS FSC和站點觀測雪深的對比混淆矩陣Table 1 Comparative confusion matrix between MODIS FSC value and snow depth observations from stations

    3個驗證指標總體精度(OA)、高估積雪事件(MO)和低估積雪事件(MU)分別定義如下:

    1.6.2 基于云假設的驗證

    本研究進一步基于云假設,即用“假想”的云覆蓋,對原始晴空 NDSI影像進行掩膜,再利用PCNN方法對云像元重建后,對FSC的估計結果進行精確的定量評價,定義兩個定量評價指標平均絕對偏差(MAE)和相關系數(shù)(R)如下:

    其中,N是總的云像元數(shù);xis是第i個假設“云”像元FSC的估計值;xiT是對應的參考“真實”FSC值;?和?是所有xis和xiT的平均值。

    2 數(shù)據(jù)樣本描述

    黃河源區(qū)2000-2021年無云積雪覆蓋比例數(shù)據(jù)集包含從2000-2001積雪季開始(即2000年11月1日)至2020-2021積雪季結束(即2021年4月30日)的7485個逐日的柵格數(shù)據(jù)文件。為便于數(shù)據(jù)在通用遙感軟件下處理與展示,將數(shù)據(jù)存儲為tif格式,投影方式為WGS84地理坐標系,文件命名規(guī)則為:YYYYDDD.tif,其中 YYYY代表年,DDD代表儒略日(001-365),空間分辨率為0.005°,屬性值FSC為像元上積雪覆蓋的百分比,覆蓋范圍為整個黃河源區(qū)。積雪覆蓋比例產(chǎn)品值的取值范圍均為0-100,填充值為200(即黃河源區(qū)范圍之外像元上的值),單位:無。注意,由于MODIS 原始數(shù)據(jù)的缺失(2000301、2001166-2001184、2001221、2001310、2001339、2002079-2002087以及2002105共33天無數(shù)據(jù)),故2000年11月1日至2021年4月30日的7518天中,共有7485天有數(shù)據(jù)。

    圖2展示了2018-2019積雪季上6個樣例日MODIS FSC的空間分布狀況??梢钥闯?,本無云MODIS FSC數(shù)據(jù)集從視覺上看,積雪分布變化平滑,黃河源區(qū)的積雪主要分布在中部的阿尼瑪青山和南部的巴彥喀拉爾山主峰;同時,黃河源區(qū)上分布著大量斑塊狀的較淺積雪,這與黃河源區(qū)上的實際情況相符合。積雪季上不同時間的 FSC空間分布很好地展示出了積雪的積累-消融變化過程,一些積雪事件(如2018年11月15日以及2019年2月底的新降雪),MODIS FSC產(chǎn)品都有很好的及時響應。

    圖2 MODIS FSC分布圖。(a) 2018年10月15日;(b) 2018年11月15日;(c) 2018年12月15日;(d) 2019年1月15日;(e) 2019年2月15日;(f) 2019年4月15日Figure 2 MODIS FSC distribution map.(a) October 15, 2018; (b) November 15, 2018; (c) December 15, 2018; (d)January 15, 2019; (e) January 15, 2019; (f) April 15, 2019

    3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

    3.1 基于站點雪深觀測值的評估

    基于站點雪深觀測的驗證,是最直接的驗證方式。利用站點實測雪深值的驗證結果如表2所示。表中平均云覆蓋日數(shù)百分比表示6個站點平均云覆蓋日數(shù)占總?cè)諗?shù)的百分比??梢钥闯?,由于云覆蓋造成的嚴重數(shù)據(jù)缺失,導致MODIS原始產(chǎn)品超過一半的時間被云覆蓋。雙星合成和臨近時間窗口濾波,均可以將 MODIS FSC產(chǎn)品的云覆蓋降低 10%左右,PCNN重建所有云像元后,時空連續(xù)MODIS FSC產(chǎn)品的總體精度顯著提高,可以達到94%,并且跟原始產(chǎn)品晴空像元條件下比較,并沒有顯著增加高估積雪事件和低估積雪事件發(fā)生的概率(高估和低估均增加1%)。

    表2 基于站點觀測雪深值的驗證結果Table 2 Performance evaluation results based on snow depth observations from stations

    3.2 基于云假設的評估

    受黃河源區(qū)地形復雜、氣象站點稀少且站點主要分布在低海拔平地(只有瑪多站位于海拔4000 m以上的區(qū)域)等因素影響,導致站點雪深對積雪信息描述存在較大不確定性?;谡军c雪深值的驗證,可能并不能準確代表整個研究區(qū)上的情況?;谠蒲谀さ尿炞C,是對基于 PCNN的 MODIS FSC估計模型的精確定量評價,結果如圖3所示。可以看出,PCNN模型重建的MODIS FSC值的平均MAE為10.43%,平均R約為0.93,模型在FSC值40%-70%時,性能稍差一些,主要是因為此時雪層較淺,積雪分布不穩(wěn)定。

    此外,我們還進一步選擇了研究區(qū)上5天無云的影像(2011314、2013320、2014084、2016306、2017348)作為真值,再假設每景都被20%、50%、80%的云覆蓋,使用本研究提出的基于PCNN的方法去云后,將去云的影像與原始真值進行了比較,性能定量評價結果如表3。以2017328這一天為例,原始影像、假設的云覆蓋情況以及去云后的影像如圖4所示。結果表明:PCNN方法的魯棒性較好,即使云覆蓋率達到80%,基于PNCC的云像元重建方法也可以有效利用時空信息,將云像元的積雪覆蓋信息高質(zhì)量地重建。

    圖3 基于云假設的性能定量評價結果。(a) MAE;(b) RFigure 3 Performance quantitative evaluation results based on cloud assumption.(a) MAE; (b) R

    表3 5個晴空日上基于云假設的驗證結果Table 3 Performance evaluation results based on cloud assumption for five selected cloudless days

    圖4 2017年12月14日(即2017328)的FSC分布圖。(a1)真值;(b1)-(b3)分別指20%、50%、80%的云覆蓋(白色區(qū)域)掩膜真值影像;(c1)-(c3) 分別指PCNN方法去云后的影像Figure 4 FSC distribution map on 14 December 2017 (i.e.2017328).(a1) Truth FSC image on December 14,2017; (b1)-(b3) indicate that the 20%, 50% and 80% of the original truth image are covered by artificial clouds (white area); (c1)~(c3) indicate the reconstructed FSC distribution map of (b1)-(b3) by PCNN method.

    4 數(shù)據(jù)價值

    本數(shù)據(jù)以 MODIS V6版積雪產(chǎn)品為基礎,對 MODIS NDSI產(chǎn)品中的云像元重建(包括:MODIS/Terra和MODIS/Aqua數(shù)據(jù)合成、臨近三天時間濾波和基于PCNN的云像元時空重建)的基礎上,進一步計算對應的FSC,制備了2000-2021年黃河源區(qū)積雪覆蓋比例數(shù)據(jù)集,可以為黃河源區(qū)積雪狀況評估、積雪演變特征分析、水資源綜合管理、雪災風險評估及預測等研究工作提供數(shù)據(jù)支撐。

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