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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本申请涉及基于MODIS逐日积雪产品的积雪覆盖比例的估算方法和装置，属于积雪遥感产品处理技术领域，本申请的方法包括，对获取的积雪覆盖比例产品数据进行像元值重编码处理，确定待处理像元；之后依次基于时间关系的填补分析、局地雪线分析对待处理像元进行积雪覆盖度填补；再之后针对剩余的待处理像元分别构建时间‑空间局部加权回归模型并对构建的模型进行显著性检验，检验通过时，应用该模型对相应的待处理像元进行积雪覆盖度填补，否则，保持该待处理像元的编码不变；之后再采用临近日积雪覆盖度迭代计算进行积雪覆盖度填补，以得到逐日积雪覆盖比例的估算结果。本申请可显著提高积雪监测的精度。

主权项：1.一种基于MODIS逐日积雪产品的积雪覆盖比例的估算方法，其特征在于，包括：步骤1、对获取的MODIS积雪覆盖比例产品数据进行像元值重编码处理，确定待处理像元，得到第一中间数据；步骤2、针对所述第一中间数据，基于时间关系的填补分析对待处理像元进行积雪覆盖度填补，得到第二中间数据；步骤3、针对所述第二中间数据，基于局地雪线分析对待处理像元进行积雪覆盖度填补，得到第三中间数据；步骤4、针对所述第三中间数据中的待处理像元，分别构建时间-空间局部加权回归模型并对构建的模型进行显著性检验，当检验通过时，应用该模型对相应的待处理像元进行积雪覆盖度填补，否则，保持该待处理像元的编码不变，其中，所述时间-空间局部加权回归模型的因变量为像元的积雪覆盖度，自变量为对应像元的高程、坡度、坡向和时间变量；步骤5、针对步骤4完成后得到数据，基于临近日积雪覆盖度迭代计算进行积雪覆盖度填补，以完全消除云覆盖像元，得到逐日积雪覆盖比例的估算结果；步骤6、对步骤5中得到的估算结果进行精度检验，以确定估算结果的准确性和方法的可靠性；所述步骤4中针对所述第三中间数据中的待处理像元，分别构建时间-空间局部加权回归模型，包括针对所述第三中间数据中每一天的数据，分别进行如下处理：对该日数据中每一待处理像元分别进行如下处理，以该待处理像元为中心，选取指定的时间范围和空间范围，形成时间-空间立方体；基于该时间-空间立方体内像元的积雪覆盖度数据、像元对应地理位置的高程数据、坡度数据和坡向数据，以及时间变量进行回归分析，构建该待处理像元所对应的时间-空间局部加权回归模型。

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百度查询： 兰州交通大学 基于MODIS逐日积雪产品的积雪覆盖比例的估算方法和装置