"北半球积雪识别算法：AVHRR影像的应用"

本文旨在基于AVHRR影像开发一种北半球积雪识别算法，以提供长时间序列、高时空分辨率、高精度的积雪范围数据，为北半球积雪范围和气候变化研究提供可靠的参考资料。积雪在地球表面分布广泛，特别是北半球约98%的季节性积雪，对水文循环、水资源管理、雪灾预警等研究具有重要意义，同时也是气候变化的重要指示器。然而，地面观测资料虽然具有时间尺度长、连续性好的优点，无法准确获取积雪范围数据。目前可用于北半球研究的积雪范围产品有微波产品和光学产品，微波积雪范围产品主要来源于SMMR、SSM/I和AMSR-E传感器。本文在研究和总结现有的北半球积雪识别算法基础上，提出了基于AVHRR影像的积雪识别算法，以期为北半球积雪范围和气候变化研究提供新的数据来源和技术支持。 随着全球气候变化的日益严重，对于北半球积雪范围和气候变化的研究变得愈发重要。积雪作为冰冻圈的重要组成部分，面积可达4.7×107 km2，不仅在全球水循环中起着重要调节作用，还是气候变化的重要指示器。因此，为了获取准确的积雪范围信息，对于寒区水文循环、水资源管理、雪灾预警等研究提供必要可靠的参考资料，需要长时间序列、高时空分辨率、高精度的积雪范围数据。地面观测积雪范围资料虽然具有时间尺度长、连续性好的优点，但无法准确获取积雪范围数据。目前可用于北半球研究的积雪范围产品主要包括微波产品和光学产品，然而，其精度和时空分辨率仍有待提高。 本文针对现有北半球积雪识别算法的局限性，以及微波产品和光学产品在积雪范围数据获取方面存在的问题，提出了基于AVHRR影像的北半球积雪识别算法。AVHRR是一种广泛用于地球资源观测的遥感影像传感器，其数据具有较高的时空分辨率和准确度，在积雪识别领域具有较大的应用潜力。本文通过对AVHRR影像数据的采集与预处理，以及积雪覆盖特征的分析与识别算法的建立，实现了对北半球积雪范围的准确识别与提取。实验结果表明，基于AVHRR影像的北半球积雪识别算法具有较高的识别精度和稳定性，能够为北半球积雪范围和气候变化研究提供可靠的数据支持。 通过本文的研究，我们不仅实现了对北半球积雪范围的准确识别与提取，还为北半球积雪范围和气候变化研究提供了一种新的数据来源和技术支持。基于AVHRR影像的北半球积雪识别算法可以为寒区水文循环、水资源管理、雪灾预警等重大研究提供必要可靠的参考资料，为全球气候变化的研究提供新的技术手段和数据支撑。该算法的提出和应用将为北半球积雪范围和气候变化研究领域带来新的发展和突破，对于加深我们对气候变化规律的认识，促进全球气候变化研究具有重要的意义。在未来的研究中，我们还将进一步优化该算法，提高其适用性和准确度，并且不断完善和扩展数据集，以满足更广泛的研究需求。希望本研究能够为相关领域的研究提供一定的借鉴和参考，促进北半球积雪范围和气候变化研究的发展。