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NASA MODIS海冰产品评价分析——以辽东湾海冰监测为例

doi:10.6046/gtzyyg.2011.01.23

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摘要 NASA开发的MODIS海冰产品可提供全球范围的海冰分布和冰表温度信息，但将其直接用于局地和区域海冰监测时，其精度还有待进一步验证。以辽东湾冬季海冰监测为例，对MODIS海冰产品进行了分析，发现该产品将区域内绝大部分海冰标识为云。根据NASA的海冰算法，利用反射率和冰表温度（Ice Surface Temperature,IST）数据对海冰范围进行提取，结果表明，利用IST可以有效提取海冰分布信息。

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关键词 ：雷达技术, 反演, 土壤水分, 后向散射系数, 入射角

Abstract： NASA MODIS sea ice products provide global information of sea ice extent and ice surface temperature (IST). However, when it is used for local and regional sea ice mapping, its accuracy needs further validation. Taking sea ice in Liaodong Bay as an example, the author analyzed MODIS sea ice products, and the result shows that almost all the sea ices in this area are identified as clouds. Based on NASA sea ice algorithm, the author extracted sea ice extent by using sea ice reflectance and ice surface temperature respectively. The results show that ice surface temperature can extract the distribution of sea ice effectively.

Key words： Radar technology Inversion Soil moisture Backscattering coefficient Incidence angle

收稿日期: 2010-03-23 出版日期: 2011-03-22

:
	TP 79

基金资助:

教育部新教师基金项目“海上溢油极化SAR监测方法研究”（编号： 20092125120007）。

作者简介: 马龙(1977-)，男，讲师，博士，主要从事遥感应用研究。

引用本文:

马龙.
NASA MODIS海冰产品评价分析——以辽东湾海冰监测为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 115-117.
MA Long. The Evaluation of NASA MODIS Sea Ice Products： a Case Study of Sea Ice in Liaodong Bay. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(1): 115-117.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.01.23 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I1/115

［1］国巧真,陈云浩,李京,等.遥感技术在我国海冰研究方面的进展［J］.海洋预报,2006,23(4):95-103.
［2］吴龙涛,吴辉碇,孙兰涛,等.MODIS渤海海冰遥感资料反演［J］.中国海洋大学学报,2006,36(2):173-179.
［3］Riggs G A,Hall D K,Salomonson V V.MODIS Sea Ice Products User Guide to Collection 5［R/OL］.University of Colorado:National Snow and Ice Data Center,2007［2010-3-24］.http://modis-snow-ice.gsfc.nasa.gov/siug_c5.pdf.
［4］Hall D K,Riggs G A,Salomonson V V.Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for the MODIS Snow and Sea Ice-Mapping Algorithms［R/OL］.Washington:NASA,2001［2010-3-24］.http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod10.pdf.
［5］潘淑杰.EOS/MODIS卫星资料在渤海海冰监测中的应用研究［D］.银川:兰州大学,2008.
［6］纪永刚.基于微波图像的辽东湾海冰典型要素信息提取［D］.青岛:中国科学院海洋所，2006.
［7］Riggs G A,Hall D K,Ackerman S A.Sea Ice Extent and Classification Mapping with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Airborne Simulator［J］.Remote Sensing of Environment,1999,68:152-163.

[1]	高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[2]	孙一鸣, 张宝钢, 吴其重, 刘奥博, 高超, 牛静, 何平. 国产微景一号小卫星影像的城市裸地识别应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 189-197.
[3]	艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[4]	沙永莲, 王晓文, 刘国祥, 张瑞, 张波. 基于SBAS InSAR的新疆哈密砂墩子煤田开采沉陷监测与反演[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 194-201.
[5]	杜程, 李得林, 李根军, 杨雪松. 基于高原盐湖光谱特性下的溶解氧反演应用与探讨[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 246-252.
[6]	宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[7]	范嘉智, 罗宇, 谭诗琪, 马雯, 张弘豪, 刘富来. 基于FY-3C/MWRI的湖南省地表温度遥感反演评价[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 249-255.
[8]	杨立娟. 基于两层随机森林模型估算中国东部沿海地区的PM_2.5浓度[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 137-144.
[9]	石海岗, 梁春利, 张建永, 张春雷, 程旭. 岸线变迁对田湾核电站温排水影响遥感调查[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 196-203.
[10]	马振宇, 陈博伟, 庞勇, 廖声熙, 覃先林, 张怀清. 基于林火特征分类模型的森林火情等级制图[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 43-50.
[11]	刘警鉴, 李洪忠, 华璀, 孙毓蔓, 陈劲松, 韩宇. 基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 191-199.
[12]	杨崇, 刘国祥, 于冰, 张波, 张瑞, 王晓文. 基于InSAR形变的辽河油田曙光采油厂储层参数反演[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 209-215.
[13]	贺军亮, 韩超山, 韦锐, 周智勇, 东启亮. 基于偏最小二乘的土壤重金属镉间接反演模型[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 96-103.
[14]	封红娥, 李家国, 朱云芳, 韩启金, 张宁, 田淑芳. GF-1与Landsat8水体叶绿素a浓度协同反演——以太湖为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 182-189.
[15]	左家旗, 王泽根, 边金虎, 李爱农, 雷光斌, 张正健. 地表不透水面比例遥感反演研究综述[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 20-28.

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