MODIS影像亚像元级积雪面积提取方法研究的综述报告.docx

MODIS影像亚像元级积雪面积提取方法研究的综述报告
随着全球气候的逐渐变暖，遥感技术在研究和监测积雪覆盖方面的应用变得越来越重要。在这方面，MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）影像是一种较为常用的遥感数据来源。但是，由于其像元分辨率较低，提取亚像元级（sub-pixel）的积雪覆盖区域成为一个值得研究的问题。本文选择了几篇相关文章进行了综述，以便更好地了解和比较现有的方法。
首先，Nguyen等（2014）提出了基于MODIS数据的三组分混合建模方法。该方法根据MODIS影像的几个波段，通过选择合适的遥感指标，得到一个混合模型，从而将每个像元分解成三个部分：露地、植被和积雪。然后，通过对这三个部分进行分类，就可以提取亚像元级的积雪信息。该方法利用了MODIS影像的光谱信息，具有快速、精度较高等优点。但是该方法不能识别局部完全被积雪覆盖的区域。
接着，Munier等（2016）基于MODIS的归一化差分积雪指数（NormalizedDifferenceSnowIndex,NDSI）提出了一种积雪区域提取方法。通过对NDSI进行一系列的运算，如阈值、修正和过滤等，可以得到亚像元级的积雪区域。该方法简单易行，数据处理时间较短，但是对于像元内部的部分覆盖信息无法进行有效处理，且对于地表覆盖类型的影响较为敏感。
另外，Liang等（2014）提出了一种基于MODIS数据的较为复杂的方法。该方法结合了影像的光谱和纹理信息，并利用了图像分割技术和贝叶斯统计方法对每个像元进行分类，从而得到亚像元级的积雪信息。该方法可以更有效地处理像元内部的信息，且对于地表覆盖类型的影响较小。但是，该方法较为复杂，需要大量的计算资源和时间。
综上所述，基于MODIS影像的亚像元级积雪面积提取方法有多种选择，每种方法都有其优点和不足之处。在选择方法时，需要根据具体的研究目的和数据要求进行综合考虑。未来，随着遥感技术的不断发展和提高，有理由相信这些方法会得到进一步的改进和优化。