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雪盖是冰冻圈重要的组成部分，中纬度山区积雪占全球积雪的很大比例，它的堆积和融化对全球气候和水文有重要的影响。本论文从地面测量、卫星观测、辐射传输模型三种基本手段出发，研究我国西部山区的积雪属性，并发展了我国西部山区的雪盖面积和雪粒径光学遥感反演算法。
我国目前广泛使用的光学遥感雪盖产品主要是NASA的NSIDC MODIS雪盖产品，研究表明SPOT的VEGETATION也具有监测雪盖的能力，本文首先利用NDSI阈值识别方法，结合VEGETATION云掩膜制作了北疆2001-2005年的VEGETATION积雪覆盖产品—VGT-S10雪盖产品。然后利用北疆47个气象站2001年1月1日到2005年12月31日期间内5个积雪积累期的实测雪深资料，并将气象站根据海拔和下垫面进行分类后分别对MODIS雪盖产品MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品进行验证。最后对MODIS雪盖产品和VGT-S10雪盖产品相互比较并进行精度评价。结果表明，MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品识别总体精度分别为91.3％、90.6％、87.9％，三种产品在农田、草地、城镇和建筑用地总体精度更高，在稀疏灌木林、裸地与稀疏植被识别总体精度较低，在山区，三种产品识别精度均较低，分别为66.3％、75.7％、61.9％；进一步研究发现三种产品在山区站的漏分误差比较严重，分别为32.4％、21.7％、36.3％，三种产品的云影响率分别为61.8％、7.6％和1.8％；将MODIS合成与VGT-S10时间分辨率相同的雪盖产品在积雪积累期和消融期进行相互比较，发现无论是在积累期还是消融期MODIS识别精度要优于VGT-S10雪盖产品，但三种产品中VEGETATION雪盖产品受云的影响最小。
针对NSIDC MODIS雪盖产品在山区漏分严重的问题，选择新疆和青藏高原山区作为研究区，利用Landsat-ETM+提取的雪盖面积作为真实值进一步验证了MODIS雪盖产品，验证结果和实测资料的验证结果相似，都低估了雪盖面积。通过使用CIVCO地形校正及NDSI阈值调整，发展了适合我国山区的MODIS雪盖产品算法，新算法经验证后发现总体识别精度、Kappa系数、雪盖面积百分比都比原算法有所提高，新算法更适合我国山区雪盖面积的反演。同时，针对新疆和青藏高原研究区，在MODIS雪覆盖比例产品算法S模型的基础上，发展了提取山区积雪覆盖比例的C模型，经验证，C模型在平均雪盖率、平均绝对误差、均方根误差都优于S模型，模型拟合的相关系数都在80％以上，更适合山区雪覆盖比例制图。
在利用高光谱影像Hyperion反演雪粒径时，需要地面实测积雪参数资料进行算法校正和验证，并对结果进行全面的误差分析。选择青藏高原北部祁连山冰沟流域作为研究区，通过在流域内布设花杆观测积雪深度，调查了山区积雪空间分布情况；通过多种野外测量方法观测积雪参数，包括利用雪特性分析仪测量研究区内积雪密度、介电常数、液态水含量等积雪参数，利用野外光谱仪测量研究区内不同类型积雪的光谱特征，利用手持反照率测量计观测积雪表面反照率，利用带刻度手持放大镜测量积雪粒径，利用红外温度计和针式温度计测量雪层的温度等；同时，在研究区内选择加强观测区挖雪坑，对雪层内部属性和雪剖面分层特性作了进一步研究，定义并计算了流域内积雪等效密度；最后对试验中所使用的野外实测积雪的各种方法进行了精度评价。研究表明：山区积雪分布很不均匀，在阴坡山谷雪深最深，阳坡雪积累最少，即使在同一样区，积雪分布也不均匀；研究区的积雪属于潮雪，体积含水量在3％以下；不同粒径、类型和表面粗糙度的积雪反射率不同，验证了积雪光谱是雪颗粒，污染物和地面粗糙度的一次函数这一结论；积雪反照率随太阳高度角升高逐步降低，在没有新降雪的情况下，日反照率也逐渐降低；雪分层比较明显，雪下冰晶层发育良好；当深度达到20 cm时，积雪具有保温作用；冰沟流域的积雪等效密度随时间和空间变化不大，经计算为0.16 g/cm3。利用离散坐标辐射传输模型DISORT模拟不同粒径的积雪光谱反射特性，采用三种方法单波段判别法、光谱吸收深度法、光谱吸收面积法并结合高光谱影像Hyperion反演冰沟流域的雪粒径。利用冰沟流域ASD-FR实测积雪光谱对Hyperion经大气校正的地表反射率进行验证，验证结果较好；利用实测积雪粒径对三种方法反演的雪粒径进行验证，结果表明光谱吸收面积法和光谱吸收深度法要优于单波段法；结合流域内其他积雪参数从传感器噪声、积雪各向异性、雪深、雪污染物及混合像元多方面对反演方法的误差进行分析。
最后对本论文光学遥感雪盖制图、亚像元雪盖制图、高光谱遥感反演雪粒径方法进行了总结，讨论了进一步的研究方向。光学遥感反演雪盖面积在精度上虽然提高了，但是由于其受云的影响较大，需要和微波反演积雪相结合，提高制图的精度。积雪亚像元制图使用的是经验模型，为了提高反演精度，需要进一步发展线性光谱分解模型。为了使雪粒径反演更加准确，需要考虑更多限制反演精度的因素，如积雪各向反射异性、积雪湿度、积雪污染物等因素，这些都将提高反演精度。