基于高时空分辨率序列遥感数据的北极湖冰春季物候信息提取
ID:2020 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2021-06-16 17:41:28 Hits:1314 Oral Presentation

Start Time:2021-07-11 10:28(Asia/Shanghai)

Duration:12min

Session:S7C 7C、地理及地理信息科学 » S7C-2专题7.12 江河湖冰水文遥感与全球变化

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Abstract
北极是全球湖泊最发育和集中的地区之一。湖冰作为北极陆地多圈层物质和能量交换的重要组成部分,其空间格局和时空变化不仅可以作为气候变化的指示器,同时还会对区域的陆地景观和生态系统功能产生显著影响。遥感是获取大面积湖冰冻融物候信息的唯一有效手段。自上世纪80年代以来,国内外学者利用AVHRR、MODIS等光学遥感卫星的光谱反射率数据和AMSR-E等被动微波的亮温指标已经对不同区域、不同类型的湖冰物候信息进行了探索研究。但需要看到的是,目前的大多数湖冰物候遥感研究过于依赖高重访频率的中低分辨率影像,而北极超过90%的湖泊个体面积不超过1km2。从遥感的角度上看这会引起极大的信号混淆和信息不确定性,亟需新的数据和方法。基于此,本研究利用高时空分辨率序列影像,结合近地面气温约束条件,提出20m空间分辨率湖冰春季消融日物候遥感制图方法,并以2019年为例,对全北极(除格陵兰)湖泊进行了实验和结果验证。本研究的结果可以为今后的河湖冰遥感研究提供新思路和数据。
Keywords
湖冰,春季物候,时间序列遥感,北极
Speaker
刘冲
中山大学

Submission Author
刘冲 中山大学
黄华兵 中山大学
程晓 中山大学
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Important Date
  • Conference Date

    Jul 09

    2021

    to

    Jul 11

    2021

  • May 30 2021

    Abstract Submission Deadline

  • May 30 2021

    Draft paper submission deadline

  • May 30 2021

    Early Bird Registration

  • Jul 10 2021

    Registration deadline

  • Jul 11 2021

    Contribution Submission Deadline

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