数据简介

本数据集采用光学遥感的逐日无云积雪二值产品和被动微波遥感的雪水当量产品，综合形成高亚洲微波和光学雪水当量综合遥感数据集。该数据集结合了光学积雪在该地区的高精度识别优势及被动微波在雪水当量的监测能力，其空间分辨率为500m，能为高亚洲及其下游地区的生态、气候及水资源管理等研究提供参考。
积雪是地球表层活跃的自然要素之一，是气候学、水文学、生态学及水资源管理等领域的重要研究对象。积雪大部分分布在气候寒冷地区，地面积雪观测数据覆盖能力有限，且积雪时空变化快，因此高时空分辨率的卫星遥感积雪监测是当前积雪气候学研究的重要手段。然而，光学传感器可对积雪面积、积雪覆盖度等开展有效的监测，而被动微波遥感可大范围快速估算雪水当量（SWE）等关键参数；本套数据集通过结合已发布的逐日光学积雪二值产品，克服了在高亚洲被动微波对积雪赋存判断的不足，构建了2002-2016年高亚洲地区25km雪水当量数据集。
本数据集一共包括 3 套雪水当量遥感产品子集合，分别为（1） NASA AMSR-E 的雪水当量算法在高亚洲地区的重新计算产品，即 NASA-HMA-SWE 产品；（2）青藏高原地区 RADI 算法的雪水当量产品 ，即 RADI-QTP-SWE 产品；（3）高亚洲地区光学和被动微波综合雪水当量产品 ，即Blended-HMA-SWE 产品。其中，高亚洲地区光学和被动微波综合雪水当量产品（Blended-HMA-SWE） 的空间分辨率可达500m，采用自动化程序计算，它既能反映雪水当量数据又能表现较高空间分辨率的积雪面积（见下图），在高亚洲水资源管理、应用和评估中具有较高的应用前景。
Blended-HMA-SWE 数据产品采用青藏高原500m的 MODIS 逐日无云积雪面积数据集和25km的 NASA-HMA-SWE的雪水当量数据集（NASA-HMA-SWE）作为输入，通过重采样和数据综合处理制作而成的。方法：首先对 25km的NASA-HMA-SWE 雪水当量产品进行重采样，使其空间分辨率和 MODIS 逐日无云积雪面积产品一致。然后，分别提取MODIS 逐日无云积雪面积产品和NASA-HMA-SWE 雪水当量产品中积雪像元综合而成。
作为输入数据的MODIS 逐日无云积雪面积产品是通过多个云判别步骤得到的，验证精度其在雪深大于3cm时的总分类精度为96.6%，积雪分类精度为89.0%。
该套数据的可直接应用于气候、生态和水资源等研究，在我国西部地区环境工程应用中取得了良好的应用体现，受到了广泛应用。

图1. 高亚洲地区逐日雪水当量综合产品示例图（ 日期为2011年 1 月 1 日 ）

引用信息
邱玉宝, 卢洁羽, 石利娟等. 高亚洲地区被动微波遥感雪水当量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019, 4(1). (2019-03-29).

数据访问
http://data.casearth.cn/sdo/detail/5c19a5680600cf2a3c557b82
数据标识
DOI: 10.11922/sciencedb.660
CSTR: 31104.11.casearth.5c19a5680600cf2a3c557b82
PID: 21.86109/casearth.5c19a5680600cf2a3c557b82
作者信息
邱玉宝 博士/研究员
中科院空天信息创新研究院
Email：qiuyb@aircas.ac.cn
研究方向为微波遥感、雪冰及北极环境遥感、数据科学