1 自然资源部国土卫星遥感应用中心，北京 100048
2 辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000
3 北京国测星绘信息技术有限公司，北京 100040
4 青海省地质调查院，青海 西宁 810012
5 兰州交通大学 测绘与地理信息学院，甘肃 兰州 730070
数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是开展青藏高原冰川研究的重要基础数据。随着国产立体测图卫星的快速发展，自主可控地获取青藏高原冰川区高精度DEM成为可能。该研究综合采用资源三号、高分七号卫星的立体影像和激光测高数据，分别生成冰川区域5 m和2 m格网的DEM，并选择岗钦及普若岗日等两处冰川为实验区，将国产卫星DEM与国外的AW3D、SRTM、TanDEM、HMA DEM等多种开源数字高程模型进行对比分析，并采用ICESat-2星载激光测高数据开展DEM绝对高程精度验证。结果表明：与中等空间分辨率的开源DEM相比，基于国产立体测图卫星影像生产的DEM高程精度更优，且格网更精细、更能详细描述冰川末端纹理特征；与高空间分辨率数据集HMA DEM对比高程精度，资源三号DEM略差、高分七号DEM更优，且在覆盖完整性方面国产卫星DEM均优于HMA DEM。综上所述，基于国产立体测图卫星可以实现冰川区高精度DEM的获取，能够为青藏高原冰川研究提供自主可控、精度可靠的地形参考数据。
激光测高 青藏高原冰川 数字高程模型 高分七号 资源三号 laser altimeter glacier in Qinghai-Tibet Plateau digital elevation model GF-7 ZY-3 红外与激光工程
2023, 52(10): 20230231
1 西安工业大学建筑工程学院，西安 710021
2 西安市军民两用土木工程测试技术与毁损分析重点实验室，西安 710021
3 中国五冶集团有限公司，成都 610063
为研究青藏高原环境条件下不同纤维混凝土的抗冻耐久性及冻融损伤演化规律，本研究依托西藏那曲地区某混凝土道路工程，对普通纤维混凝土(NC)、冲磨纤维混凝土(CM)以及膨胀纤维混凝土(PZ)进行了冻融循环试验和相关力学测试，在试验研究的基础上，提出了适用于高原低气压环境下的冻融损伤模型。研究结果表明，从冻融循环试验结果来看，冲磨纤维混凝土(CM)抗冻耐久性最佳，三种纤维混凝土抗冻耐久性排序为CM＞NC＞PZ。针对本文建立的冻融损伤模型和基于该模型的抗折强度预测方程，采用青藏高原地区某高速工程项目的高寒引气混凝土测试数据进行了验证，冻融后的抗折强度试验值与预测值变化趋势相近且基本吻合。因此，本文建立的青藏高原抗折强度冻融损伤模型是合理且可行的。
青藏高原地区 外加剂 纤维混凝土 现场试验 抗冻耐久性 损伤模型 Tibet Plateau area admixture fiber concrete field test frost resistance durability damage model
1 中国科学院 空天信息创新研究院，数字地球重点实验室，北京00094
2 可持续发展大数据国际研究中心，北京100094
3 中国科学院 空天信息创新研究院，北京100094
4 中国科学院大学，北京10009
5 陆军勤务学院，重庆401311
青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元，使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性，同类地物光谱具备高相似性，本文针对青藏高原地区提出了一种基于残缺多时相数据与地表覆盖分类信息的地表反射率深度学习重建方法。首先，以多时相MOD09A1反射率数据和MCD12Q1地表覆盖分类数据为基础，通过异常像元去除、有效图层提取、投影转换与拼接，得到目标区域基础反射率图像及辅助数据；其次，根据残差网络基本原理，构建了基于多时相数据与地表覆盖分类信息融合的深度学习网络模型；然后，利用MOD09A1数据完整区域裁剪的云掩膜样本、基于地表覆盖分类和K-means聚类算法生成的增广样本对模型进行训练；最后，将训练好的模型用于缺失数据区域地表反射率重建。通过两组对比试验表明，本文方法降低了对多时相辅助影像数据量和完整性的要求，在多时相数据残缺情况下，结合地表覆盖分类信息可实现对青藏高原大范围地表反射率的修复与重建。
地表反射率 青藏高原 深度学习 MODIS数据 缺失数据重建 surface reflectance Tibetan Plateau deep learning MODIS data reconstruction of missing data
1 成都信息工程大学资源环境学院, 四川 成都 610225
2 青海省气象科学研究所, 青海 西宁 810001
冬季牧草即枯草的存量是生态补偿计算与畜牧生产科学管理的关键基础, 而对青藏高原枯草关键参数认识的不足, 直接限制了高寒冬季枯草监测研究与应用发展。 PROSAIL是一种光学辐射传输模型, 它可以定量描述植被参数与冠层反射率的关系。 利用最新版本PROSAIL模型, 结合野外实测的枯草光谱及叶面积、 叶绿素等10个性状参数数据, 模拟生成了15 000组潜在的枯草光谱数据序列。 通过冬、 夏实测枯草与绿草样方的反射光谱特征分析, 揭示了枯草在可见光波段与近红外波段与绿草的显著差异性, 描述了青藏高原冬季枯草在400~1 300 nm波段近似线性的独特光谱分布特征。 在此基础上, 提出了以红光与绿光波段差值为依据的鲜/枯草光谱区分方法, 并据此实现了15 000组模拟光谱中枯草光谱的初级与二级筛选, 建立了枯草模拟光谱数据序列集。 该模拟光谱数据序列集与实测光谱在400~2 500 nm全波段明显相关, 所有模拟谱线R2均在0.904~0.994之间, 表明该模型能够很好地模拟高寒冬季枯草的反射率光谱。 进一步采用EFAST方法, 对枯草模拟光谱数据序列进行全局敏感性分析, 识别出棕色素、 类胡萝卜素、 花青素、 叶片结构、 热点5个对枯草光谱变化不敏感的参数, 并在此基础上优化枯草敏感参数阈值区间。 最终, 以99%置信区间为标准、 余弦距离为评价函数, OFAT方式再次运行模型, 界定了枯草敏感的参数阈值: 叶面积指数阈值区间为0.2~0.89、 叶绿素含量为0~1.29 μg·cm-2、 平均叶倾角为11°~90°、 等效水厚度为0.000 1~0.005 cm、 干物质含量为0.008~0.05 g·cm-2。 通过对10个枯草性状参数及其取值区间的率定, 提出了枯草光谱关键参数数值区间参考表, 为提高对高寒冬季枯草性状特征的科学认识及探究遥感反演应用技术方法提供理论依据与基础数据。
枯草 PROSAIL模型 参数阈值 敏感性分析 青藏高原 Withered grass PROSAIL model Threshold estimate Sensitivity analysis Qinghai-Tibet Plateau 光谱学与光谱分析
2022, 42(4): 1144
1 中国科学院大气物理研究所 中层大气和全球环境探测重点实验室，北京 100029
2 安徽四创电子有限公司，安徽 合肥 230088
介绍了西藏羊八井全大气层观象台最新架设的Ka&W双频毫米波云雷达（以下简称YBJ-DFDR，W波段 94 GHz，波长 3.2 mm，Ka波段 35 GHz，波长 8.6 mm）的基本性能，并选择该地区不同类型云的观测数据，对其探测能力开展了分析和对比研究。分析结果显示，该双频云雷达系统具有较高的探测能力，其中W波段雷达和Ka波段雷达在10 km距离处的探测灵敏度分别达为 -39.2 dBZ和 -33 dBZ。对比研究表明Ka和W波段雷达所测等效反射率因子值因云物理属性不同亦呈现不同的特征。发生降雨时，由于液态雨和云粒子对雷达信号的吸收和散射作用，造成回波信号出现衰减，此时Ka和W波段雷达二者之间的衰减程度明显不同，W波段雷达信号衰减较严重，甚至出现衰减后低于探测灵敏度而无法获得回波的情况（严重时二者之差可达30 dB）。而当云中粒子多为冰相时，回波信号的衰减程度显著减弱，W波段雷达相比Ka波段雷达展示出更佳的探测能力，其所测反射率因子值普遍高于Ka波段雷达。研究亦发现Ka波段雷达对于云层边缘区域，如云顶、云底部分，容易出现漏测的情况，从而导致云顶高度的低估和云底高度的高估，其主要原因是这些区域的云粒子较小及数浓度相对较低，回波信号较弱，Ka波段雷达无法探测到。
毫米波测云雷达 双频雷达 云 青藏高原 衰减 millimeter-wave radar dual-frequency radar cloud Tibet Plateau attenuation
1 中国地质大学（北京） 地球科学与资源学院，北京00083
2 中国气象局 国家卫星气象中心，北京100081
3 中国气象局 中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室，北京100081
为了定量评估像元下垫面反射率等要素对青藏高原卫星臭氧遥感数据精度的影响，设计了青藏高原卫星太阳紫外后向散射辐射的正演仿真计算。首先提取NOAA卫星SBUV/2青藏高原像元下垫面的观测数据，结合提取的臭氧垂直廓线数据，设计青藏高原正演仿真计算的输入参数，最后输入风云三号卫星紫外臭氧垂直探测仪正演仿真计算系统开展正演仿真计算，利用计算结果，考察卫星紫外臭氧垂直探测仪通道辐射观测值随下垫面特征参数的变化特征。结果表明：当太阳天顶角在30°~88°内变化时，仪器各个通道的辐亮度观测值都随太阳天顶角增大而减小，变率在-0.002%~-46.24%，变率随着波长的增大而增大，其中第12通道的最大达到-46.24%；当像元下垫面反射率在0~0.8内变化时，仪器通道辐亮度观测值的变化特征随波长不同而有显著差异，其中短波长的第1~6通道，对观测值的影响几乎可以忽略不计，而长波长的第7~12通道，观测值随着下垫面反射率的增大而增大，而且这种变率随着波长的增大而快速增加，第12通道的最大变率达到2 903.2%；像元下垫面有效气压的改变，对仪器通道辐亮度观测值的影响可以忽略不计。
卫星遥感 青藏高原 紫外臭氧垂直探测仪 正演计算 辐射传输 satellite remote sensing Tibetan plateau solar backscatter ultraviolet sounder forward calculation radiation transmission
1 华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430079
2 INRAE, Unité InfoSol, 45075 Orléans, France
3 UMR SAS, INRAE, Agrocampus Ouest, 35042 Rennes, France
4 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所, 浙江 杭州 310058
土壤是陆地碳循环的中枢, 充分发挥土壤固碳潜力有助于减缓全球气候变化。 土壤有机碳 (SOC) 的高度分异性同时体现在空间和垂直分布上, 但是许多前期研究往往只考虑了空间分异, 而忽略了垂直分异。 尤其在青藏高原这种高寒山区, 土壤样品采集难度较大且费用昂贵。 可见近红外 (Vis-NIR) 光谱作为传统土壤实验室化学分析的辅助手段, 能够较为快速和精准地估测SOC含量。 但是土壤水分等环境因素会掩盖或改变SOC的Vis-NIR光谱吸收特征进而削弱模型预测精度。 外部参数正交化 (EPO) 和分段直接标准化 (PDS) 算法可以有效校正水分对光谱的影响, 但其在野外新鲜土柱上的表现还不得而知。 本研究旨在探索不同水分影响校正算法对野外剖面土壤光谱的校正能力, 对采自中国青藏高原海拔2 900～4 500 m色季拉山的共26个1 m深土柱。 沿深度以5 cm×5 cm为测量单元, 从各单元中心采集共计386个野外原状湿样Vis-NIR光谱, 并在实验室内测得相应386个研磨干样的Vis-NIR光谱以及SOC含量。 经EPO和PDS算法校正土壤水分对光谱的影响后, 通过随机森林建立土壤光谱和SOC含量的定量预测模型, 并使用靴襻法评估不同校正处理下预测模型的不确定。 土柱整体及垂直分布的精度结果表明, 经PDS法转换的农田和草地土柱湿样光谱均表现出良好的水分校正效果, 而EPO法仅对农田土柱有效。 水分影响校正算法在不同土壤深度上也存在显著差异, EPO和PDS对农田和草地表层样本的水分校正均效果明显。 两种校正方法的效果显示出地类和土层深度的依赖性。 本研究为利用Vis-NIR光谱技术在高寒山区野外快速准确估算土壤碳含量的垂直分异提供了必要参考。
土壤有机碳 外部参数正交化 分段直接标准化 随机森林 青藏高原 Soil organic carbon (SOC) External parameter orthogonalisation (EPO) Piecewise direct standardization (PDS) Random forest (RF) Qinghai-Tibet Plateau 光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1234
1 中国科学院科技战略咨询研究院, 北京 100190
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 生态环境部环境规划院, 北京 100012
4 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
溶解性有机质（DOM）是土壤中对气候变化较为敏感的组分, 在重金属迁移转化、 碳释放等土壤环境化学过程中占有重要地位。 同时, 青藏高原也是对气候变化最为敏感的地区之一。 而应用荧光光谱来探明气候条件的变化对土壤DOM的影响, 从而确定气候变化背景下DOM的环境化学行为方面的研究较少。 通过采集青海板达山不同海拔高度下（2 800, 3 000, 3 300, 3 600和3 900 m）的草甸土, 应用三维荧光-平行因子分析的方法测定土壤中DOM的荧光光谱, 揭示草甸土中DOM的来源、 组成和性质对不同海拔气候条件的响应特征。 结果表明: 海拔对土壤理化性质有重要影响。 随海拔升高, 土壤pH显著降低, 而有机质的平均值则从6.32%提高至13.75%, 但溶解性有机碳含量未有显著性变化。 同时, 海拔对DOM的来源与性质也产生影响。 DOM的BIX指数随海拔升高而升高, 表明: 微生物源对高海拔土壤中DOM的贡献更高, 可能是由于高海拔下的低温限制了植物残体等的分解和有机质的矿化。 而FI指数（1.332~1.621）处于自生源特征值（FI=1.9）和陆生源特征值（FI=1.4）之间, 表明: DOM的来源既有自生微生物活动产生, 又有植物残体与根际分泌物等陆源的输入。 但HIX指数在不同海拔土壤DOM中无显著性差异, 说明: 海拔的升高未显著改变DOM的腐殖化程度。 平行因子分析的结果显示, 在青海草甸土DOM中识别出6个有机组分（C1—C6）, 分别是: 两个类胡敏酸组分（C2和C4）、 两个类富里酸组分（C1和C3）、 一个水溶微生物副产物（C5）和一个类蛋白组分（C6）。 其中, 类富里酸和类蛋白分别是DOM中占比最高（54.69%~59.78%）和最低（5.42%~8.47%）的组分, 类胡敏酸则平均占DOM的25.08%。 对不同海拔下DOM的有机组分进行主成分分析, 结果显示: 各海拔土壤DOM的样点基本分散开, 这说明DOM的组成对海拔高度具有响应。 类富里酸组分C3、 类胡敏酸组分C4和类蛋白组分C6对各DOM组成差异的贡献最大。 随海拔升高, C3和C6的相对比重显著升高, C4则显著降低。 这说明高海拔的气候条件对类富里酸和类蛋白的生成有增强作用, 但限制了类胡敏酸的产生。 研究表明: 不同海拔气候条件下, 青海草甸土中DOM的来源、 性质和组成均有重要差异, 研究结果对评估青藏高原地区的土壤碳库, 并为预测全球气候变化背景下DOM对土壤中重金属迁移转化和碳循环等环境化学行为的影响提供理论基础。
三维荧光光谱 平行因子分析 气候变化 青藏高原 土壤有机质 Three-dimensional fluorescence spectroscopy Parallel factor analysis (PARAFAC) Climate change Qinghai-Tibet Plateau Soil organic matter 光谱学与光谱分析
2019, 39(5): 1477
1 中国科学院太空应用重点实验室 中国科学院空间应用工程与技术中心, 北京 100094
2 中国载人航天工程办公室, 北京 100071
高原湖泊在反映全球气候变化背景下区域自然环境变迁方面具有重要意义。以新型国产遥感数据源天宫二号多光谱数据为基础采用面向对象方法, 结合水体指数和高程信息, 提出一种面向冻湖的自动提取算法。该算法充分考虑了不同形态的水体特性, 可以同时提取结冰和未结冰的湖泊, 并能够排除冰川、河流的影响。针对选定的7个典型区域, 采用自动提取算法进行湖泊提取试验, 并进行精度验证。湖泊提取整体精度达99.10%, F-score为0.982。结果表明: 天宫二号多光谱数据在高原湖泊提取方面具有较强应用潜力, 该数据作为一种有效的数据源, 可推广用于青藏高原地区湖泊提取与变化研究, 为研究区域气候变化提供数据支持。
青藏高原 天宫二号多光谱数据 冻湖提取 面向对象 Tibetan Plateau Tiangong-2 multi-spectral data extraction of frozen lakes object-oriented 红外与激光工程
2019, 48(3): 0303004
