以黑龙江省哈尔滨市道外区为研究区，系统探讨分析了基于遥感的不同方法在积雪信息识别中的应用。首先，对研究区两个时相的高分六号(GF-6)多光谱相机(PMS)影像进行目视解译，掌握了研究区内地物类型和积雪分布特点。其次，基于目视解译结果，选取了 8种典型地物类型，得到了“积雪”和“非雪”两类像元的光谱特征规律。再次，探讨分析了 6种方法在积雪识别中的应用，利用精确率、召回率和 F指数 3个指标进行了精度评价。最后，提出了基于投票结果的最终识别结果判定方法，得到了研究区积雪信息最终识别结果。研究表明：①受下垫面和阴影的影响，研究区“同谱异物”和“同物异谱”现象普遍；②深度学习算法的识别效果最好，决策树法的识别效果相对较差；农田区的识别精度高于池塘区，误识别和漏识别的现象都相对较少；③基于投票结果的最终识别结果判定，可以有效改善单一识别方法存在的误识别和漏识别现象。

积雪中的黑碳气溶胶粒子会导致积雪光谱反射率显著下降, 进而引起的气候辐射变化会推迟或提前积雪融化时间, 严重影响了干旱区地表径流特征、 区域水循环过程, 由此引起的干旱区生态水文问题也越来越受到关注。 2018年1月在新疆北疆地区开展积雪中气溶胶粒子观测实验, 借助ASD地物光谱仪、 Snow Folk积雪特性仪与HR-1024外场分光辐射度计等仪器获取原始积雪光谱数据与其他积雪参数, 应用Snow, Ice, and Aerosol Radiation model(SNICAR)模型模拟了不同雪粒径下、 不同太阳天顶角、 不同Black Carbon（BC）浓度下的积雪光谱反照率变化状况, 讨论了BC、 雪粒径在不同光谱范围内敏感性, 结果表明： 太阳天顶角对雪面光谱反照率的影响在近红外波段比其他波段表现得更明显, 在积雪光谱曲线中太阳天顶角从0°变化到80°, 可见光波段600 nm处光谱反照率升高了0.045, 近红外波段1 000, 1 200和1 300 nm处光谱反照率分别升高了0.16, 0.225和0.249； 在天顶角为60°时, 雪粒径从100 μm增大到800 μm, 对应的光谱反照率减少量最大可达到0.15, 且100~300 μm范围内的雪粒径比400~800 μm范围内的引起光谱反照率的下降量明显增大, 雪粒径的增大能使吸光性颗粒物的光吸收效应增强； 随着BC浓度的增加, 积雪反照率会显著下降, 且不同浓度的BC对积雪的反照率的差值不同, 随着BC浓度的增加, 反照率的差值量越来越小。 不同的BC浓度在近红外波段对光谱反照率影响较小, 影响较大的范围主要集中可见光波段, 在光谱800和1 100 nm处, 5 μg·g-1的BC浓度使光谱反照率减小了0.13和0.04, 5 μg·g-1的BC可使350与550 nm处的光谱反照率减小0.25与0.23； 比较不同粒径下, BC浓度对积雪光谱宽波段反照率的减少情况可发现, 在BC存在的情况下, 雪粒径的增加会增大BC的光吸收效应, 且浓度越高, 吸收增加的越多； 从光谱指数角度表明BC在可见光波段350~740 nm比较敏感, 相关系数较高； 雪粒径在近红外波段1 100~1 500 nm比较敏感, 尤其在1 000与1 300 nm左右, BC与雪粒径在积雪光谱曲线中的敏感波段相关性都较高, R2高达0.9以上； 最后将模型模拟的积雪反照率与实测数据进行验证对比, R2为0.738, 模拟效果较好, 可为干旱区积雪光谱反照率的研究奠定数据基础。

光谱混合机制研究对混合像元解算具有一定指导意义。 利用全波段光谱仪累积期和消融期对规则和非规则分布模式下积雪-荒漠植被混合像元及纯净积雪和荒漠植被像元控制式采集反射光谱。 K-均值法计算采集影像积雪和荒漠植被面积比并分析其对应混合像元光谱变化特征以获取更加精细的光谱特征信息, 准同步Tetracam ADC3(Agricultural Digital Camera 3)采集图像并计算典型指数, 从微观尺度上证实了混合像元主要出现在地类边界处。 结果发现, 1 456～1 697 nm粗粒径冻结雪反射光谱高于新雪反射光谱, 新雪反射光谱明显高于陈雪; 因冻结覆冰, 荒漠植被光谱为积雪、 冰晶和植被枝干混合光谱信息, 新降积雪覆盖植被光谱特征为积雪和植被枝干的混合光谱信息, 不存在常规绿色植被“红边”效应; 采集角度为5°和10°时光谱低于垂直角度采集光谱, 角度大于10°随角度增加荒漠植被光谱逐渐增大。 像元内各个组成物质的面积比及所处像元的位置、 采集角度和方向都会影响混合像元的光谱组合信息。

积雪性质的变化会影响积雪的反射, 从而遥感技术中可以利用反射信息的变化来确定积雪性质。 由于反射过程中会产生偏振信息, 在研究可见光近红外波段(350～2 500 nm)不同粒径大小积雪表面多角度反射特性的基础上, 同时分析了粒径以及由干雪变成湿雪对积雪表面偏振反射特性的影响。 通过野外测量结果表明, 粒径大小对积雪表面偏振反射的影响在近红外波段1 500 nm附近比较明显, 表现为在前向散射方向, 随着粒径的增加对应的偏振度变大; 这是由于在该波段附近, 积雪对光的吸收很强, 随着粒径的增加, 吸收会变大, 探测器获取的光大部分为单次散射光, 而单次散射光是引起偏振信息的主要来源; 在研究过程中发现从干雪变成湿雪这一过程会使偏振信息增加, 这是由于湿雪表面水膜的存在, 将相邻的雪粒粘连在一起, 相当于使积雪粒径变大, 但是这种影响主要体现在近红外波段。 综上所述, 将多角度偏振信息与反射信息结合可以为反演积雪性质提供可靠的方法与理论基础。

雪粒径大小影响着积雪反照率的高低，从而影响着局地或全球能量收支平衡和气候变化，其影响程度取决于积雪本身的微物理特征和光学特性.在研究550~1030和1 640nm波长处积雪光学特性的基础上，采用辐射传输方程模拟并分析了雪粒径对积雪双向反射率的影响.模拟结果表明近红外通道1 030 nm是反演雪粒径的敏感波长，积雪双向反射率在该波段随粒径和观测角度变化明显，多角度遥感信息可以更有效地体现积雪的微物理特征和光学特性，为利用多角度遥感数据反演雪粒径提供理论基础.

使用FieldSpec 3(350～2 500 nm)光谱仪野外测得新疆富蕴地区季节性积雪光谱, 与冰对比得出了该地区典型季节性积雪光谱特征, 并分析了太阳高度角、 坡度、 雪深、 污染物浓度对积雪光谱的影响。 研究结果表明: 积雪反射率在可见光波段较高, 随波长的增加逐渐减小; 随着太阳高度角的增大积雪反射率逐渐降低, 且在1 090和1 300 nm对太阳高度角的变化敏感; 坡度的存在使积雪反射率大幅上升; 在一定深度范围内, 积雪反射率随雪深的增加而增大, 在400～500和1 250～1 320 nm, 反射率对雪深变化敏感; 随着污染物的增加, 积雪反射率在可见光波段明显下降, 且波峰波谷趋于平缓。 季节性积雪的光谱测量和分析工作对于积雪参数的监测和反演具有重要意义。

雪粒径是影响全球/局地能量收支和表征积雪水热状态的重要参数, 大面积监测和估算雪粒径的分布及大小对于全球/局地气候变化和水资源管理具有重要意义。 目前遥感技术已成为大面积监测和估算雪粒径的重要手段。 针对雪粒径的遥感监测与估算, 该研究采用辐射传输模型模拟雪面可见光-近红外波段的光谱曲线, 经过分析光谱曲线并结合一阶微分和累计差异值选取对雪粒径敏感的波段和积雪指数, 建立单变量雪粒径高光谱遥感估算模型, 并用地面实测数据进行验证, 结果表明, 单波长1 030 nm, 1 260 nm和归一化差值积雪指数（460和1 030 nm）构建的估算模型预测精度较高, 雪粒径估算值与实测值的相关斜率分别为1.37, 0.61和0.62 , R2分别为0.82, 0.86和0.93, RMSE分别为55.65, 50.83和35.91 μm, 可用于雪粒径的估算研究。 研究成果为雪粒径的高光谱遥感反演提供科学依据。

利用近红外（NIR）光谱技术研究并建立可在线监测积雪草药材活性成分——羟基积雪草苷和积雪草苷的大孔树脂分离纯化过程的方法。 收集积雪草药材提取物的50%乙醇大孔树脂洗脱液, 并采集其近红外光谱信息, 建立上述收集液中羟基积雪草苷、 积雪草苷的高效液相色谱（HPLC）含量测定方法; 然后, 采用偏最小二乘法（PLS）建立上述收集液的NIR光谱与其中羟基积雪草苷及积雪草苷含量的线性关系。 建模过程中, 以相关系数（R2）、 交叉验证均方根误差（RMSECV）为指标, 确定用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法, 即羟基积雪草苷和积雪草苷模型的最佳建模波段分别为12 000.8～7 499.8 cm-1和12 000.8～9 750.3 cm-1; R2分别为96.44和96.07; RMSECV分别为0.084 80和0.000 99。 将上述模型用于在线监测积雪草药材提取物大孔树脂分离纯化过程中羟基积雪草苷及积雪草苷的含量, 结果表明此模型预测效果良好。 该方法快速、 简便、 准确, 可用于生产过程中羟基积雪草苷及积雪草苷的在线检测和质量控制。

海冰是制约北冰洋航路开发最为重要的因素之一, FY-3卫星上搭载的中分辨率光谱成像仪(MERSI)扫描范 围大,一天之内可获得5次以上极地同一地区观测数据,有利于北冰洋海冰状况的动态监测。以格陵兰岛附 近海域为研究区域,利用2011年6月13日MERSI多波段数据,经过辐射定标、投影定位等预处理后,以两波段 比值和归一化差分积雪指数(NDSI)作为判别指标,采用最大类间方差阈值法对指标图像进行分割,实现海冰、 海水和云的区分,准确获取格陵兰岛附近海冰分布信息。该研究可为国产卫星数据在北冰洋航路选择和航 运安全保障方面的应用提供技术支持。

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。 在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析, 同时, 采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。 结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化, 在不同波段呈非线性变化特征, 积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系, 尺度越小, 解混精度越低； 进一步对实测光谱的解混结果表明, 线性回归法精度较低, 特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确, 稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法, 但线性混合像元分解法运算效率最高, 稀疏回归解混法运算效率最低, 当对遥感图像进行解混时, 要综合考虑四种方法的计算效率。 通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究, 并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。