生产背景：黄河源区是黄河流域的主要产水区和水源涵养区，积雪融水是源区的重要水源之一，高精度的积雪面积数据集是源区生态水文模拟、气候变化等研究的基础。然而，MODIS 积雪产品中大量的云覆盖，导致了近乎一半的信息缺失。因黄河源区季节性积雪多呈现出雪层偏浅、斑块状分布且消融快等特点，使得传统统计方法很难准确捕获源区的积雪时空特征，而先进的深度学习技术能更好地深入挖掘隐藏在数据背后的时空特征。
生产方法：本数据集利用2000-2021年逐日的MODIS 归一化积雪指数（NDSI）产品，使用Xing等（2022）发展的基于部分卷积神经网络（PCNN）的MODIS NDSI云像元重建模型，首先生成了时空连续的MODIS NDSI数据产品；其次，再利用NASA 积雪覆盖比例（FSC）产品的标准算法，制备了黄河源区2000-2021年无缝逐日MODIS FSC遥感监测数据集。
数据内容：数据包含的要素是FSC，空间覆盖范围为整个黄河源区，数据起始时间为2000-2001雪季开始（即2000年11月1日），数据结束时间为2020-2021雪季结束（即2021年4月30日），其中包含21个完整积雪季。空间分辨率0.005 度（约500m），时间分辨率为逐日。命名规则为： YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，DDD代表儒略日（001-365）。
数据优势、特点及应用范围：基于黄河源区6个地面气象台站雪深观测资料和“云假设”两方面的验证表明，数据集的总体精度可以达到94%，高估和低估均为1%，平均绝对偏差10.43%，平均决定系数为0.86，表明数据具有较高精度，与晴空状态下的MODIS积雪产品具有相当的精度，本数据集可以为为黄河源区的积雪分布、雪水储量估计、积雪变化分析和雪灾风险评估等研究工作提供数据支撑。
使用的是MODIS/Terra 和MODIS/Aqua 逐日500m积雪覆盖L3级产品(MOD10A1和MYD10A1, V6)。从NASA的雪冰数据中心 (https://nsidc.org/)免费下载。
黄河源区MODIS FSC数据集的制作流程主要分为5个步骤：获取MODIS积雪产品、数据预处理、MODIS NDSI云像元重建（包括：MODIS/Terra和MODIS/Aqua 数据合成、临近三天时间滤波和基于PCNN的云像元时空重建）、FSC估计和精度验证
（1）基于站点雪深观测的验证，这是最直接的验证方式。利用黄河源区上六个气象观测站点（玛多、达日、河南、久治、若尔盖、红原）2000年1月1日至2020年3月31日观测的雪深值为“真值”，对计算出的MODIS FSC进行评估。提取六个站点对应像元的MODIS FSC值，与站点实测的SD值进行比较，构建混淆矩阵，定义三个评价指标：总体精度（OA）、高估积雪事件（MO）和低估积雪事件（MU）。结果表明由于云覆盖造成的严重数据缺失，导致MODIS原始产品的总体精度不足50%。双星合成和临近时间窗口滤波，均可以将MODIS FSC产品的总体精度提升接近10%，PCNN重建所有云像元后，时空连续MODIS FSC产品的总体精度显著提高，可以达到94%，并且跟原始产品晴空像元条件下比较，并没有显著增加高估积雪事件和低估积雪事件发生的概率（高估和低估均增加1%）。 （2）基于云掩膜的验证，这是对基于PCNN的MODIS FSC估计模型的精确定量评价。使用31089个独立的测试块，对FSC估计结果进行精确的定量评价，定义两个定量评价指标平均绝对偏差（MAE）和决定系数（R2）。结果表明：重建的的MODIS FSC值的平均MAE为10.43%，平均R2约为0.86。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 21JR7RA068 | 黄河源区水文数据同化理论、方法与集成技术 | 甘肃省自然科学基金 |
本作品采用
知识共享署名
4.0 国际许可协议进行许可。
CSTR:11738.11.ncdc.nieer.db2115.2022
10.12072/ncdc.NIEER.db2115.2022
