结合MODIS积雪产品Terra/Aqua（500 m）与IMS（4 km），发展了青藏高原每日无云高分辨率积雪产品 (TAI, 500 m)。其相对于原始的MODIS Terra（云覆盖46.6%）和Aqua（55.1%）、及MODIS Terra-Aqua结合（37.3%），将云遮蔽全部去除。同时，提高了积雪成图，新生成的TAI产品的积雪面积为19.1%，相对于原始的MODIS Terra/Aqua及MODIS Terra-Aqua结合（积雪面积4.7%～8.1%），显示了大大的提高。与青藏高原105个站点雪深数据验证表明，TAI产品的总精度为94%，相对于MODIS Terra（55%）、MODIS Aqua（50%）、及MODIS Terra-Aqua结合（64%），都显示了较大的提高，特别是雪深大于4 cm时效果较好。
张国庆
利用长时间序列Landsat遥感数据，获取了整个青藏高原近50年（1970s~2021）共15期湖泊观测数据，对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地，湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里，净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间，大部分湖泊呈现萎缩状态；但在1995年之后，除2015年外，青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上，除雅鲁藏布流域外，均在扩张。
张国庆
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
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