【摘 要】
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积雪是一种重要的地表覆盖类型,具有收集、储存和释放水、补充河流等功能,是我国西北干旱地区重要的淡水资源。与其他地物相比,积雪具有高反射特性,因此光学遥感已经成为积雪变化监测的重要手段,而云及云影下积雪信息重建成为关键。由于Fmask（Function of mask）云和云影检测算法具有精度高、运算速度快等特点,已被美国地质勘探局用于Landsat数据业务化处理。本研究将Fmask算法引入GEE（
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积雪是一种重要的地表覆盖类型,具有收集、储存和释放水、补充河流等功能,是我国西北干旱地区重要的淡水资源。与其他地物相比,积雪具有高反射特性,因此光学遥感已经成为积雪变化监测的重要手段,而云及云影下积雪信息重建成为关键。由于Fmask（Function of mask）云和云影检测算法具有精度高、运算速度快等特点,已被美国地质勘探局用于Landsat数据业务化处理。本研究将Fmask算法引入GEE（Google Earth Engine）云计算平台,联合欧空局（European Space Agency,ESA）Sen2Cor晴空积雪检测方法,实现对Sentinel-2 L1C云覆盖影像的云、云影和积雪检测,然后基于研究区不稳定积雪区改进SNOWL（Regional snowline mapping approach）算法,重建云和云影下的积雪。本文以黑河流域上游八宝河流域为研究区,选择2016年11月至2021年3月Sentinel-2 A/B产品,利用改进后的云及云影下的积雪重建算法获取云及云影下的积雪,同时提取积雪覆盖率和积雪日数等参数,并以GF-2号卫星数据对积雪提取结果进行精度验证,然后分析卫星过境的158天中积雪时空变化分布特征。其中,27天的影像受到不同程度云的影响,其余131天的影像为晴空影像。研究结论如下:（1）相比原始SNOWL算法,改进后的SNOWL算法总体精度从66.05%提高至84.26%。研究发现,原始SNOWL算法存在较高的多测误差,容易高估山区迎风坡、阳坡等积雪消融较快地区的积雪。通过计算研究区积雪日数,获取不稳定积雪区并剔除该部分区域,多测误差从43.81%降至9.22%,进一步提升了积雪提取的总体精度。（2）近五年八宝河流域各水文年积雪覆盖率SCR（Snow Cover Ratio）存在显著差异,呈逐年增长趋势。其中2019年9月至2020年8月积雪覆盖率及降雪次数最多,10月至次年3月平均积雪覆盖率可达51.67%。各水文年集中降雪时间段也有不同,2017年9月至2018年8月,降雪集中在1月下旬至5月下旬;2018年9月至2019年8月,降雪集中在11月中旬至4月中旬;2019年9月至2020年8月,降雪集中在10月中旬至4月中旬,积雪起始日期逐渐提前。（3）研究区降雪季节特征不明显。2019年,该地区10月的积雪覆盖率已达到69.21%,而2017年在2月份才首次出现大范围积雪覆盖（SCR:88.49%）。各水文年积雪覆盖率差异显著,2016年9月～2017年8月和2020年9月～2021年8月,仅有两个月的积雪覆盖率超过40%,而2019年9月～2020年8月有7个月的积雪覆盖率超过40%。（4）从积雪日数的空间分布来看,研究区内约有一半的地区为不稳定积雪区,这些地区多为海拔较低的河谷地区;海拔3977 m以上的区域每年至少有一半的时间被积雪覆盖,这些地区主要分布在研究区的北部和东南部。
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