高分辨率地表冻融监测对研究根河地区碳氮循环、水土流失和土壤冻融侵蚀非常重要.本文采用Kou等(2017)提出的被动微波亮温降尺度方法和1km空间分辨率的温度数据,将0.25°空间分辨率的被动微波亮温降尺度至0.01°空间分辨率.利用通过模型模拟与实验数据发展得到的冻融判别式算法DFA_Zhao(Discriminant Function Algorithm)和改进的冻融判别式算法DFA_Kou(Improved Discriminant Function Algorithm),基于降尺度前后的被动微波亮温监测根河地区的地表冻融.以根河地区2013年7月-2015年12月的地下0-5 cm深度的实测土壤温度检验这两种冻融判识算法的分类精度.结果 显示,降尺度前后两种冻融判识算法整体判对率差异在6.72％内;DFA_Zhao算法融化判对率的均值比DFA_Kou算法高10％,DFA_Kou算法冻结判对率均值比DFA_Zhao算法高1％.两种冻融判别式算法的冻结判对率均在90％以上,升轨期的融化判对率均在80％以上,但两算法降轨期的融化判对率较低,在40％-82％之间.同时,还进一步讨论并分析了两种冻融判别式算法和被动微波亮温降尺度方法可能存在的问题,指出了可能的改进方向.
AMSR2 地表冻融判识 降尺度 被动微波 冻融判别式算法