阚 希，张永宏，曹 庭，王剑庚，田 伟

1.南京信息工程大学大气科学学院,江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学信息与控制学院,江苏 南京 210044；3.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210044；4.南京信息工程大学大气遥感学院,江苏 南京 210044；5.南京信息工程大学计算机与软件学院,江苏 南京 210044



利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识

阚 希1，张永宏2,3，曹 庭2，王剑庚4，田 伟5

1.南京信息工程大学大气科学学院,江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学信息与控制学院,江苏 南京 210044；3.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210044；4.南京信息工程大学大气遥感学院,江苏 南京 210044；5.南京信息工程大学计算机与软件学院,江苏 南京 210044

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要，针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响，导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题，提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法：以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源，由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签，构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络，从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证，该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品，略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1，并且年均云覆盖率最低。……