基于混合像元分解的MODIS积雪面积信息提取及其精度评价——以天山中段为例

MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是现阶段积雪遥感监测及积雪水文学研究中积雪面积信息获取的重要平台,但其空间分辨率相对较低,影像中混合像元现象普遍存在。本文以MOD02HKM数据为基础,通过线性光谱混合模型(LSMM,Linear Spectral Mixing Model)对研究区MODIS影像进行像元分解,从中提取积雪面积信息,并进行精度评价。将线性光谱混合模型得到的积雪面积信息与美国国家冰雪数据中心提供的MOD10A1日积雪覆盖数据影像进行对比分析。结果表明:利用线性光谱混合模型可以较好的分解出像元中积雪面积信息,其分类精度达0.88;相同位置上MOD10A1的积雪分类精度为0.80。说明,对MODIS影像上积雪信息提取来说,线性光谱混合模型的分类精度较高,具有较强的适用性。