[口头报告]基于Google Earth Engine平台Sentinel-1 SAR数据的格陵兰岛时序湿雪信息提取

基于Google Earth Engine平台Sentinel-1 SAR数据的格陵兰岛时序湿雪信息提取
编号:2173 稿件编号:152 访问权限:私有 更新:2023-04-25 16:58:06 浏览:370次 口头报告

报告开始:2023年05月08日 08:15 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[18B] 18B、冰冻圈科学 » [18B-2] 18B-2 冰冻圈科学

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摘要
作为冰冻圈的重要组成部分,积雪的变化不仅影响着全球辐射和能量平衡,对全球水文循环和水量平衡也具有重要影响。湿雪是干雪和液态水的混合体,其面积变化是格陵兰冰盖(Greenland Ice Sheet,GrIS)质量平衡的直观反映。有证据表明,GrIS融化是全球陆冰质量损失与海平面上升的主要原因。因此,准确获取GrIS时序湿雪信息,对研究GrIS质量平衡的不确定性和评估全球海平面变化具有重要意义。本研究基于Google Earth Engine平台利用Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据,提出了一种基于大陆尺度的湿雪快速提取方法,提取了格陵兰岛近7年时序湿雪信息。结果表明,2015-2021年格陵兰岛湿雪面积时空差异较大,湿雪出现时间主要集中在每年的6月、7月和8月,最大湿雪面积出现在7月。格陵兰岛南部区域积雪融化早于北部,东部早于西部。湿雪面积极大值出现在2015年和2021年;最小值出现在2017年,约为2015年7月的1/3。2015年7月湿雪面积最大,然而2015年5月和6月的湿雪面积比研究时段其它年份同月湿雪面积都要小。2019年和2021年的6-8月出现了大面积湿雪,这两年的积雪具有融化时间早、面积大和持续时间长等特征。
 
关键字
合成孔径雷达;Google Earth Engine(GEE);湿雪;格陵兰岛
报告人
胡蛟
成都理工大学

稿件作者
张廷斌 成都理工大学地球科学学院
胡蛟 成都理工大学地球科学学院
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