基于GEE云平台融合Sentinel-2和MODIS NDSI的积雪变化研究
编号:2675 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 15:38:27 浏览:936次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 08:15(Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会场:[SP] 张贴报告专场 [sp17] 主题17、冰冻圈科学

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摘要
利用高时空分辨率遥感数据监测积雪动态变化至关重要。然而,传统卫星难以同时提供高空间和时间分辨率的影像。本研究在谷歌地球引擎(GEE)上采用增强时空自适应反射融合模型(ESTARFM)有效地解决了这一局限性。以祁连山东部为例,结合Sentinel-2 NDSI和MODIS NDSI数据,生成了一个积雪季10 m的逐日NDSI影像。结果显示,融合后的NDSI影像与真实的Sentinel-2 NDSI影像非常接近,相关系数为0.76-0.92。进一步结合高分影像,得到10 m的二值积雪图。结果表明,MODIS和融合图像显示出相似的积雪面积变化特征,而且融合影像可以提供更详细、更可靠的积雪分布。总的来说,尽管融合的NDSI存在不确定性,但基于GEE的ESTARFM可以生成可靠、准确的NDSI长期时间序列影像,并且融合影像更适合描述区域尺度的积雪变化。
 
关键词
融合,积雪,Google Earth Engine(GEE),Sentinel-2,MODIS
报告人
郭慧
博士研究生 兰州大学

稿件作者
郭慧 兰州大学
王晓艳 兰州大学
欧阳志棋 兰州大学
陈思勇 南京大学
车涛 中国科学院西北生态环境资源研究院
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重要日期
  • 会议日期

    05月17日

    2024

    05月20日

    2024

  • 03月31日 2024

    初稿截稿日期

  • 03月31日 2024

    报告提交截止日期

  • 05月20日 2024

    注册截止日期

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承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
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