基于环境信息和回归模型的青藏高原MODIS积雪面积比例产品制备

积雪面积比例(Fractional Snow Cover,FSC)是定量描述单位像元内积雪覆盖面积(Snow Cover Area,SCA)与像元空间范围的比值,可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息.MODIS FSC产品是根据经验模型计算得到,并没有考虑地形、植被和地表温度等环境因素的影响,在青藏高原的验证精度低.针对此问题,考虑青藏高原地区环境因素(地形、植被、地表温度)对FSC制备的影响,基于多元自适应回归模型(Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS)和线性回归模型分别建立FSC制备的非参数回归模型和经验回归模型.用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集.选取一部分参考数据集作为模型的训练数据集,另一部分作为模型的检验数据集.研究结果表明:MARS方法估计FSC的精度明显高于线性回归模型和原有的MODIS FSC制备方法.MARS的总体R、RMSE、MAE分别为0.791、0.103、0.058.在线性回归模型中精度最高的总体R、RMSE、MAE分别为0.647、0.128、0.072.MODIS原有FSC制图方法的总体R、RMSE、MAE分别为0.595、0.221、0.170.考虑了环境信息的MARS方法更加适用于青藏高原地区FSC制备.本研究为制备青藏高原地区更高精度的FSC数据提供了新思路.