T-CI 846-2024 高寒区积雪-冰川与地质灾害监测数据综合处理技术指南

ICS07.060CCSA49GuidancefortheintegrativeprocessingtechniqueofthemonitoringdataontheT/CI846—2024前言 2规范性引用文件 3术语和定义 4缩略语 2 36资料收集与整理 57监测源数据获取与处理分析 68监测结果数据集构建 9成果编制与管理 10质量控制 附录A（资料性）积雪范围监测的常用卫星传感器 附录B（资料性）雪水当量监测的常用卫星微波辐射仪 附录C（资料性）基于卫星光学遥感影像的冰川范围监测数据处理 附录D（资料性）冰川高程观测及数据处理流程 附录E（资料性）冰川厚度探测及数据处理流程 附录F（资料性）基于强度相关性的POT方法数据处理流程 46附录G（资料性）基于相位信息的形变InSAR监测数据处理流程 48附录H（资料性）地基雷达形变监测数据获取与处理 附录I（资料性）相位梯度叠加数据处理 61附录J（资料性）地质灾害隐患风险评价方法 62附录K（资料性）地质灾害隐患外业核查表 65附录L（规范性）冰川编目属性及说明 68附录M（规范性）地质灾害隐患编目属性及说明 附录N（资料性）成果报告基本格式要求 参考文献 T/CI846—2024本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国自然资源航空物探遥感中心提出。本文件由中国国际科技促进会归口。本文件起草单位：中国自然资源航空物探遥感中心、云南大学、南京师范大学、中国科学院空天信息创新研究院、中国地质大学（北京）、二十一世纪空间技术应用股份有限公司、中国资源卫星应用中心。本文件主要起草人：范景辉、赵红丽、孙禧勇、刘时银、白世彪、张加洪、张文凯、付钰莹、刘稼丰、王珊珊、李萌、余学中、石利娟、杨红磊、龚亚丽、涂宽、刁明光、张智轩、谢福明、王川、孙学娇、冀欣阳、于航。本文件为首次发布。聂T/CI846—2024Ⅲ高寒区冰雪广泛分布，环境恶劣，冻融循环显著，冰雪储存的淡水是海平面变化和水资源可持续供给的重要影响因素，冰雪过程与地质过程耦合或分别造成的地质灾害具有突发、隐蔽、高位和远程特点，是区域可持续发展及重大工程面临的主要威胁。受可到达性限制，卫星、飞机等航空航天平台为主的地球观测（EO）技术，成为冰雪过程与地质灾害监测的主要手段，在长时间序列数据积累、事件多源信息捕捉、脆弱性评估和决策支撑等方面具有独特优势。随着地球观测技术的发展和地球观测组织（GEO）合作网络的建设，以及GEOCRI（GEOcoldregionsinitiative）等项目的推进，全球寒区监测、数据分享、能力建设方面取得了长足发展，但高寒区多因子监测体系仍在发展过程中，现有冰雪和地质灾害监测数据综合处理技术方法相对分散，其生成结果不利于对比分析和集成应用。制定监测数据综合处理技术框架性指南，将有助于建立国际性、可比对的监测技术体系，提升全球高寒区水资源和地质灾害监测技术水平及数据成果共享应用成效。T/CI846—2024高寒区积雪-冰川与地质灾害监测数据综合处理技术指南本文件内容包括高寒区，即高海拔和高纬度寒区（如高亚洲和北极地区积雪、冰川与地质灾害空天多源监测数据的获取、处理分析技术方法以及成果形式等。本文件适用于高寒区积雪、冰川与地质灾害空天地多源监测数据综合处理。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款，其中，注明日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注明日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T12897国家、二等水准测量规范GB/T12979近景摄影测量规范GB/T15968遥感影像平面图制作规范GB/T18314全球定位系统(GPS)测量规范GB/T39612低空数字航摄与数据处理规范GB/T41537积雪面积遥感产品真实性检验GB/T44146基于InSAR技术的地壳形变监测规范DZ/T0221崩塌、滑坡、泥石流监测规范DZ/T0381航空重力测量技术规范QX/T96—2020卫星遥感监测技术导则积雪覆盖CH/T3013数字表面模型航天摄影测量生产技术规程CH/TCH/T字正射影像图CH/T9023—2014基础地理信息数字成果1∶250001∶500001∶100000数字表面模型3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1高寒区high-altitudeandhigh-latitudecoldregions由于海拔高或因纬度高而形成的特别寒冷的气候区。T/CI846—202423.2高亚洲highmountainAsia亚洲中部以青藏高原为中心的高海拔区域，大致包括喜马拉雅山、念青唐古拉山、昆仑山、喀喇昆仑山、天山等山系。3.3积雪snowcover覆盖在陆地或海冰表面，所覆盖的面积达到陆地或海冰表面周围能见面积的一半以上的雪层。3.4冰川glacier水的一种存在形式，指极地或高山地区地表上多年存在并具有沿地面运动状态的天然冰体，是雪经过一系列变化转变而来的。3.5地质灾害geohazard由天然或人为因素所造成危害人民生命和财产安全、基础设施安全的地貌现状及地貌影响，一般包含崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、地面沉降、地面塌陷、地质环境灾害、地震、火山、地热害等自然灾害。其在时间和空间上的分布变化规律，既受制于自然环境，又与人类活动有关，往往是人类与自然界相互作用的结果。3.6地球观测earthobservation依托航天、航空、地面及地下平台,利用光学、微波、电磁、重力等各类传感器对地球目标特征进行观测的活动。3.7遥感remotesensing在不直接接触物体的情况下,收集、解释目标信息的技术。4缩略语下列缩略语适用于本文件。CR：角反射器cornerreflectorCR-InSAR：角反射器干涉测量cornerreflectorsassistedInSARDEM：数字高程模型digitalelevationmodelT/CI846—20243DS：分布式散射体distributedscattererDSM：数字表面模型digitalsurfacemodelDS-InSAR：分布式散射体合成孔径雷达干涉测量distributedscattererInSARDOM：数字正射影像digitalorthophotomapD-InSAR：差分合成孔径雷达干涉测量differentialInSARGACOS：通用型卫星雷达大气改正数据genericatmosphericcorrectiononlineserviceforInSARGIS：地理信息系统geographicinformationsystemGNSS：全球导航卫星系统globalnavigationsatellitesystemGPS：全球定位系统globalpositionsystemInSAR：合成孔径雷达干涉测量interferometrysyntheticapertureradarLiDAR激光雷达lightdetectionandrangingLOH：SAR传感器的前进方向，通常称为飞行向lineofheadingLOS：SAR传感器的雷达波发射方向，通常称为视线向lineofsightMAI：多孔径干涉测量multiple-apertureinterferometryNDSI：归一化积雪指数normalizeddifferencesnowindexPOT：像元偏移量跟踪pixeloffset-trackingPS-InSAR永久散射体合成孔径雷达干涉测量persistentscattererinSARStacking-InSAR：时序相位叠加合成孔径雷达干涉测量stackinginSARSAR：合成孔径雷达syntheticapertureradarSBAS-InSAR：短基线集合成孔径雷达干涉测量smallBAselinesubsetsinSARSLC：单视复数singlelookcomplexSRTM：航天飞机干涉雷达测地任务shuttleradartopographymissionTS-InSAR：时序合成孔径雷达干涉测量timeseriesinSAR5总则5.1目标任务围绕高寒区积雪、冰川和地质灾害，以航天、航空遥感为主，辅以地面遥感和实地调查，获取监测源数据，开展综合数据处理分析，得到积雪范围、雪水当量、冰川空间几何、冰川表面特征、冰川表面流速、地质灾害体地表形变、活动迹象等监测指标，掌握积雪变化、冰川变化与冰川跃动、地质灾害隐患空间几何和潜在威胁等监测指标，为区域可持续发展提供固态水资源和防灾减灾科技支撑。5.2主要内容5.2.1积雪监测数据处理分析围绕积雪范围、雪水当量等直接监测指标，以空间分辨率百米级、时间分辨率天级的卫星遥感数据为主，处理得到大区域监测结果。宜采用空间分辨率十米级或更精细的卫星遥感数据，处理得到重点区域积雪范围、雪水当量T/CI846—20244监测结果，作为大区域结果的校验依据，以及开展重点区域研究应用的基础。围绕积雪变化，在积雪范围、雪水当量的时间序列监测结果基础上开展处理分析，得到监测结果。5.2.2冰川监测数据处理分析围绕冰川空间几何（不包括厚度）、表面特征、表面流速等直接监测指标，以空间分辨率不劣于十米级的卫星遥感数据为主，处理得到工作区内逐条冰川的监测结果。宜选择典型冰川，获取无人机、地面遥感数据，处理得到上述指标的场地尺度精细监测结果，作为卫星遥感结果的校验依据，以及场地尺度研究应用的基础。可选择典型冰川，获取航空冰雷达、探地雷达获取探测数据，处理得到冰川厚度，作为冰川厚度模型计算的校验依据，以及场地尺度研究应用的基础。围绕冰川物质平衡、跃动等高阶监测指标，在冰川空间几何、表面特征、表面流速相关次级指标的时间序列监测结果基础上，结合冰川变化机理与模型开展处理分析，得到监测结果。5.2.3地质灾害监测数据处理分析本文件涉及的地质灾害监测工作侧重于高寒区具有活动性的地质灾害隐患，在地质灾害种类上以滑坡为主，兼顾开采沉陷、泥石流、崩塌等类型。围绕地表形变这一直接监测指标，获取主流卫星SAR数据，采用InSAR技术处理得到形变速率或形变量[GB/T44146]。宜选择代表性场地，获取GBSAR、GNSS等实地监测数据，作为卫星遥感结果的校验依据，以及场地尺度研究应用的基础。围绕活动迹象这一直接监测指标，以空间分辨率亚米级的卫星遥感数据为主，根据需要辅以无人机遥感和地面调查数据，解译得到监测结果。综合地表形变和活动迹象监测结果，以及孕灾地质环境等基础资料，识别地质灾害隐患，进而围绕空间几何、潜在威胁等监测指标开展进一步处理分析，解译得到监测结果。综合地质灾害隐患各指标监测结果，合理选择模型和资料开展评估，得到风险性评估结果。5.3基本要求5.3.1空间参考地球椭球体采用WGS1984椭球体，高程基准采用WGS1984椭球高。空间量算与模型计算的投影方式采用阿尔伯斯（Albers）等面积投影。数据集构建采用地理坐标系。成果编制一般采用横轴麦卡托(UTM)投影，在极地地区采用等经纬度投影。5.3.2计量单位积雪监测距离、高度单位采用米（m），面积单位采用平方千米（km2），雪深、雪水当量单位采用厘米（cm雪水储存量采用立方千米（km3）。单条冰川监测距离、高度单位采用米（m面积单位采用平方米（m2厚度单位采用米T/CI846—20245（m冰水储存量、体积单位采用立方米（m3）。汇总的面积单位采用平方千米（km2冰水储存量、体积单位采用立方千米（km3）。冰川表面流速单位根据监测手段采用米/年（m/a）、米/月（m/mo）或米/天（m/d）。地质灾害监测长度、高度单位采用米（m面积单位采用平方米（m2厚度单位采用米（m体积单位采用立方米（m3）。汇总的面积单位采用平方千米（km2体积单位采用立方千米（km3）。地表形变速率单位根据监测手段选择采用米/年（m/a）、厘米/月（cm/mo）或毫米/天（mm/d）。地表形变累计值单位采用米（m）。5.4工作流程高寒区积雪-冰川与地质灾害监测数据综合处理工作流程包括资料收集与整理、监测源数据获取与处理分析、监测成果数据集构建、质量控制、成果编制与管理等阶段，调查流程见图1。其中监测源数据获取与处理分析是核心环节，图中列出了监测数据涉及的主要直接监测指标。图1高寒区积雪-冰川与地质灾害监测数据综合处理工作流程图6资料收集与整理6.1资料收集的目的全面了解工作区的自然地理、气象、地质、交通、社会经济等基本状况，以及已有的积雪监测、冰川监测、地质灾害监测、地下资源开采、区域发展规划、重大工程分布与规划等各方面的信息，为确定监测数据获取和处理分析的重点提供可靠依据。6.2资料收集的内容和要求6.2.1收集基础地理资料，宜包含以下要素：行政区划、居民地、交通、水系、流域、山脉、地名及注记等。T/CI846—202466.2.2收集地形资料，主要包括各类各尺度DEM、DSM、地形等高线等。6.2.3收集地质构造、地震活动、工程地质岩组、水文地质、地貌、气候、气象、土地覆被、土地利用及人类工程活动等基础背景资料。6.2.4收集积雪遥感监测、积雪气象观测、积雪实地调查监测、冰川遥感监测、冰川多手段探测、冰川实地调查监测、地质灾害遥感监测、地质灾害实地调查监测与防治的已有资料。6.2.5所收集资料尽可能现势性强，精度高，时空间分辨率满足监测数据处理分析需要。6.3资料整理6.3.1生成工作区边界的面矢量文件，公路、铁路等重大线性工程的线文件和高铁沿线两侧各3-10km缓冲区的面文件，文件格式宜采用shapefile格式。6.3.2对拟采用的资料进行扫描、矢量化、坐标系转化、格式转换、属性编辑等数据归一化操作。6.3.3若需要实施坐标转换，可委托具有相应资质的部门承担该项工作。亦可收集控制点资料或转换参数，自行选择转换模型完成坐标转换工作。在成果编制过程中对坐标转换工作的资料、方法和可靠性加以明确阐述。6.3.4对各类基础资料进行整合梳理和深入分析，初步了解工作区积雪、冰川、地质灾害分布，自然条件、人类活动和社会经济等情况。7监测源数据获取与处理分析7.1积雪7.1.1基本流程覆盖面积大、赋存时间短是高亚洲积雪的基本特点，光学和微波卫星遥感数据是重要的监测源数据。在采用积雪指数法等常规数据处理得到受云影响的积雪范围监测结果后，进一步开展时空阈值去云处理，得到逐日去云的积雪范围监测结果，然后以此为一类输入数据，通过对微波辐射仪卫星遥感监测源数据开展处理，在此过程中考虑不同覆盖类型的雪深反演模型，辅以积雪密度分布资料，得到雪水当量监测结果。通过分析长时序积雪范围、雪水当量监测结果，获得不同积雪季的积雪开始时间、开始消融时间、积雪结束时间，一定时间段内的雪水储量变化。基本流程如图2所示。T/CI846—20247图2积雪监测数据处理分析基本流程图7.1.2积雪范围概述7.积雪范围监测主要以适用的卫星光学遥感影像或其一定级别监测产品为源数据。.2适用的卫星光学遥感影像具备可见光和红外波段数据，常用卫星传感器及其主要参数见QX/T96—2020的附录A。.3可针对覆盖范围大、获取频次高的光学卫星数据，应用定标、校正、镶嵌、裁切等必要前期处理步骤，然后根据数据谱段特点采取积雪指数法、薄雪判识法、多光谱阈值法加以处理，得到未除云影响的积雪范围初级监测结果。具体处理流程见QX/T96—2020的4、5、6。.4以EOS/MODIS的积归一化积雪指数和其他可能的未除云影响的积雪范围初级监测结果为源数据，辅以DEM、地表水域范围等资料，在确保各类源数据和资料分辨率一致或可进行空间叠加分析的基础上，通过时空阈值去云方法对源数据中的云像元逐步进行消除处理，得到大区域内空间分辨率500m、时间分辨率1d无云积雪范围监测结果数据。具体处理流程见时空阈值去云处理。.5宜以10m级空间分辨率的适用卫星光学遥感影像为源数据，经合理应用目视解译法、积雪指数法、机器学习法对源数据进行处理，得到重点区域内空间分辨率较高、时间分辨率较低的积雪范围监测结果数据。.6宜以收集的积雪台站监测数据或实地调查数据为依据，对重点区域内积雪范围监测结果数T/CI846—20248据开展真实性检验，检验合格（kappa系数>0.6）则接受结果数据，否则重新处理、检验。真实性检验参照GB/T41537实施。.7宜以收集的积雪台站监测数据、实地调查数据或经检验合格的重点区域内积雪范围监测结果数据为依据，对大区域内积雪范围监测结果数据进行真实性检验，检验合格（kappa系数>0.6）则接受结果数据，否则重新处理、检验。真实性检验参照GB/T41537实施。时空阈值去云处理.1一天尺度去云。以一天中同一地点积雪覆盖状况不变为前提，对上午星MODIS/Terra产品(MOD10A1)、下午星MODIS/Aqua产品(MYD10A1)或其他可能的未除云影响的积雪覆盖初级监测结果，按优先级顺序进行积雪像元的最大合成，优先级为积雪>水域>陆地>云。.2三天尺度去云。考虑积雪、陆地、水域在3d天时间内的持续特点，对中间日的云像元做如下处理：若前一日与后一日相同位置像元同为积雪，则当日云像元分类成积雪；若前一日与后一日相同位置像素同为陆地，则当日云像元分类成陆地；若前一日与后一日相同位置像素至少一个是水域，则当日云像元分类为水域。.3降雪周期尺度去云。以工作区监测时段第二年的降雪季为中心，前后拓展相同日期，凑齐一个参考降雪周期。a)通过查验参考降雪周期多期次米级空间分辨率光学影像，配合DEM数据，确定一个积雪稳定保持的高程最低阈值，将高程大于该阈值的云像元更改为积雪像元。b)在监测时段逐个降雪周期内针对高程在3000m至高程最低阈值之间的云像素开展如下处理：若“云天数+积雪天数>总天数x0.95”则云像素分类为积雪。c)在监测时段逐个降雪周期内针对云像素开展如下处理：若某像素满足“云天数+陆地天数=总天数”且“云天数<总天数×0.2”，则云像素分类成陆地。.4临近四像元去云。如果与云像元相邻的4个像元中，至少3个为积雪，那么将中心云像素赋值为积雪；云像元周围是陆地与水域的情况做相同处理。.5高程比对去云。当中心像元为积雪时，若在与它相邻最近的8个像元中有云，且云像元高程大于中心像元高程，则将云像元赋值为积雪。.6八天稳定范围去云。寻找8d时间段内积雪、陆地的最稳定出现范围，利用此范围去除云像素。a)开展最大积雪覆盖合成，合成结果Isnow的像元类别确定优先级由高到低为积雪>水域>陆地。b)合成结果Iland的像元类别确定优先级由高到低为陆地>水域>积雪。c)对逐个云像元开展如下处理：如果该云像元在Iland中是积雪，则将该云像云赋值为积雪；如果该云像元在Isnow中是陆地，则将该云像云赋值为陆地；如果该云像元在Isnow或Iland中是水域，则将该云像云赋值为水域。.7拟合预期雪线去云。考虑积雪覆盖与经度、纬库、坡度、坡向以及高程有关，且海拔高的地方比海拔低的地方被积雪覆盖的概率大，用拟合预期雪线方法去云。a)提取雪线样本。积雪与陆地的分界线即为雪线，提取出雪线之上积雪的高程、坡度、坡向、经度、纬度。b)拟合预期雪线高程。以高程为因变量，以其他4个影响因素为自变量，用多元线性回归拟合预期雪线高程。T/CI846—20249c)将云像素重新分类。由云像素的坡度、坡向、经度、纬度可算出预期雪线高程，将其与云的实际高程比较，若实际高程较高，则将云赋值为积雪，反之赋值为陆地。7.1.3雪水当量雪水当量监测主要以适用的卫星微波成像仪影像源数据，常见卫星传感器及其主要参数见附录B。以国产风云卫星微波成像仪和类似传感器获取的影像为源数据，辅以地面台站雪深观测值、土地覆盖、积雪密度分布等资料，采用微波成像仪不同频段的亮温数据，针对不同土地覆盖类型分别建立反演公式，逐像元数据处理得到大区域内高频次的雪深、雪水当量初步监测结果数据。然后，与逐日去云积雪范围监测结果数据做叠加处理，生成雪深、雪水当量监测结果数据。以收集的积雪台站监测数据、实地调查数据为依据，对雪深监测结果数据进行真实性检验，检验方法为计算两者拟合值和均方根误差，根据实际情况设置拟合的R2（又称决定系数，用于衡量自变量对因变量变异的解释程度，取值介于0至1；该值取1时，表示模型能完全解释所有的数据变异，该值越小，说明模型能解释数据变异的能力越小）及均方根误差阈值，判断是否接受结果数据，如不能接受则重新处理、检验。7.1.4积雪变化基于长时序积雪范围监测结果，分析不同积雪季的积雪开始时间、积雪开始消融时间、积雪结束时间。基于长时序积雪深、雪水当量监测结果，分析一定时间段内的雪水储量变化，依托公式如下:（1）式中：Swp雪水储量（亿方）；Sz第i个像元的积雪深度（cm）；该像元的积雪密度（g/cm3S该像元的面积（m2）。7.2冰川7.2.1基本流程T/CI846—2024图3冰川监测数据处理分析基本流程图对冰川开展区域性监测的源数据宜采用空间分辨率十米级至米级的卫星遥感影像，对典型冰川开展监测宜采用空间分辨率亚米级的卫星遥感数据，及更为精细的航空、地面观测数据，从而获取高精度冰川边界矢量数据。围绕冰川边界这一监测指标开展的数据处理是最为基础的。获取冰厚结果宜采用航空冰雷达、探地雷达开展典型冰川探测。表面特征、表面流速监测结果均通过对遥感数据开展相应处理直接获得。冰川变化监测指标，则需在上述监测结果基础上分析获取。这些监测指标将为冰川固态水资源量变化评估和冰崩危险性评估奠定基础。冰川监测数据综合处理基本流程见图3。7.2.2冰川空间几何冰川范围.1冰川范围监测主要以适用的卫星光学遥感影像为源数据，以DEM资料作为配合。.2冰川范围监测数据处理的主要流程为：参照GB/T15968、CH/T9008.3、CH/T9009.3，将适用的卫星光学遥感影像处理为正射影像；采用自动提取和人机交互相结合的方式圈划冰川边界（包括裸冰区和表碛区边界解译）；通过DEM数据成果自动提取处理分冰岭(山脊线)，针对不合理山脊线，参考以往资料和高分辨率正射遥感影像，进行人工修正；利用修正后的山脊线将连片的冰川复合体分割成单条独立冰川。具体实施过程可参考附录C。.3对于形成的冰川范围监测初步结果，将野外GNSS测量成果或更高分辨率的卫星、航空、无人机遥感处理结果视为真值，开展精度评估。具体实施过程可参考附录C。T/CI846—20冰川高程.1区域性冰川高程监测的源数据包括立体测绘卫星影像和可用于InSAR测高的卫星影像，典型冰川高程监测的宜增加航空、地面摄影测量获取的源数据。宜采用GNSS手段获取地面测量结果作为控制点、检查点。.2采用GNSS手段开展静态定位和RTK测量的工作流程参考附录D.1。.3立体测绘卫星影像优先采用光学遥感立体像对，必要情况下可采用SAR立体像对作为补充。立体测绘卫星影像的数据处理流程参考附录D.2。.4星载InSAR测高数据处理流程参考附录D.3。.5针对典型冰川可开展无人机航空摄影测量（参照GB/T39612实施以及近景摄影测量（参照GB/T12979实施获取更为精细的冰川高程结果。冰川厚度.1冰川局部厚度探测可采用钻探、探地雷达和航空冰雷达，数据获取和处理过程分别参照附录E.1、附录E.2和附录E.3。.2整条冰川的厚度,可在收集资料和局部探测基础上通过模型计算得到，实施过程参照附录E.4。7.2.3冰川表面特征表碛覆盖根据冰川范围解译过程中圈划的表碛区边界，在阿尔伯斯等面积投影下统计单条冰川范围内表碛区覆盖的面积。冰面湖塘基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹理、地形地貌等特征，解译单条冰川范围内覆盖面积不少于25个像元的水体，在阿尔伯斯等面积投影下统计面积。雪线高度基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹理、地形地貌等特征，识别单条冰川范围内积雪和冰的交界线，得到交界线的最低海拔高度。冰裂隙发育程度基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹理、地形地貌等特征，解译单条冰川范围内延伸不少于6个像元的冰面裂隙，将裂隙条数除以冰川面积，得到冰裂隙发育程度。7.2.4冰川表面流速冰川表面流速监测源数据为多时相遥感影像，以基于强度相关性的POT方法为主，以基于T/CI846—2024相位信息的形变InSAR监测方法为辅。当应用POT时，可选用光学影像，也可选用SAR影像。应用POT方法得到冰面流动距离的精度约为像元大小的十分之一，应用InSAR方法得到冰面流动距离的精度可达到厘米乃至亚厘米级。但POT方法对冰面变化的容忍度比InSAR方法更高，因此适用性更广、健壮性更强。一般而言针对冰川表面应用InSAR方法时，仅能在靠近冰川末端或其他相干保持能力强的冰川局部得到监测结果。应用POT方法开展数据处理（参考附录F），需对多时相遥感影像进行亚像元级别的配准，之后通过选择合适的主辅影像设置合适的窗口数、窗口大小、计算相关性，得到冰面同名点在影像行、列方向上的位移距离，进而考虑主辅影像的成像时间差，得到流动速率。应用形变InSAR监测方法针对局部地段开展数据处理时，可根据监测需求、数据量多少等因素选择常规D-InSAR、Stacking-InSAR、SBAS-InSAR、PS-InSAR、DS-InSAR等具体方法，各具体方法的特点和常用卫星InSAR数据源，以及数据处理流程见附录G。针对典型冰川，在可达性、通视性等条件具备的情况下，可选用地基雷达进行实地监测，为卫星监测结果提供校验依据和补充，数据获取和处理流程参见附录H。7.2.5冰川物质平衡冰川表面高程差。利用获取的不同期次的冰川表面DEM/DSM求差获取表面高程差，体现冰川增厚或减薄情况。在数据处理过程中，首先需要精确配准两幅同区域不同时期的DEM数据，产生误差的原因有空间匹配误差、数据源误差、冰川运动的影响等。在配准时，根据非冰川地区高差、地形坡度和地形向之间的余弦关系，对两幅同区域不同时期的DEM数据之间的相对水平和垂直位移进行校正，计算配准参数；统计高程差样本，可根据5%和95%分位数的阈值去除整个冰川区高差异常值；按照上述思路进行处理后，当非冰川区的高程差已经趋于稳定时（宜以平均高程差小于1m为判据），完成表面高程差数据处理。雪线高度差。将监测获取的不同期次雪线高程相减得到雪线高程差。7.2.6冰川跃动冰川跃动开始时间。依据7.2.4监测获取的长时间序列冰川表面流速结果，提取冰川中流线表面流速的时序数据，在GIS软件中将其转为等间隔的点状图层，提取每个点的冰川运动速度长时间序列值和高程。针对长时间序列的冰川中流线剖面速度数据集，计算冰川运动速度的年际距平。则冰川流速年际距平正异常开始年份为冰川跃动的开始时间。冰川跃动结束时间。依据数据处理方法，得到的冰川流速年际距平正异常结束年份为冰川跃动的开始时间。冰川跃动流速量级。将冰川跃动开始时间至结束时间之间的时段定义为冰川活跃期，其余时段定义为冰川静止期。冰川活跃期与静止期不同中流线断面平均流速的比值最大值，即为冰川跃动流速量级。长度变化。根据监测获取的不同期次冰川范围结果，在阿尔伯斯等面积投影下求取冰川各期次长度值，计算所关注期次间的长度差，即为长度变化。面积变化。根据监测获取的不同期次冰川范围结果，在阿尔伯斯等面积投影下求取冰川各期次面积值，计算所关注期次间的面积差，即为面积变化。T/CI846—20247.3地质灾害7.3.1基本流程图4地质灾害监测数据处理分析基本流程图对高寒区地质灾害开展区域性监测，宜选用空间分辨率十米级至米级的卫星遥感影像，对重点地质灾害开展监测，宜采用空间分辨率亚米级的卫星遥感数据，及更为精细的航空、地面观测数据。遥感监测数据处理分析的核心是，圈定具有活动性和威胁对象的地质灾害隐患。之后，得到其空间几何、时序地表形变等监测指标相关数据。宜通过外业核查/精度评价确认监测结果的可靠性。在一系列监测结果的基础上，结合地质灾害机理分析和评价模型，开展地质灾害风险评价。地质灾害监测数据处理分析的基本流程见图4。在地质灾害种类方面，以滑坡为主，兼顾开采沉陷、泥石流、崩塌等。在时序地表形变卫星遥感监测数据处理过程中，需考虑可能存在的冻融引发的背景性形变。本文件涉及的地质灾害监测工作侧重于具有活动性的地质灾害隐患，在地质灾害种类上以滑坡为主，兼顾开采沉陷、泥石流、崩塌等类型。围绕地表形变这一直接监测指标，获取主流卫星SAR数据，采用InSAR技术处理得到形变速率或形变量。宜选择代表性场地，获取GBSAR、GNSS等实地监测数据，作为卫星遥感结果的校验依据，以及场地尺度研究应用的基础。围绕活动迹象这一直接监测指标，以空间分辨率亚米级的卫星遥感数据为主，必要时辅以无人机遥感、地面调查数据，解译得到监测结果。综合地表形变和活动迹象监测结果，以及孕灾地质环境等基础资料，识别地质灾害隐患，进而围绕空间几何、潜在威胁等监测指标开展进一步处理分析，解译得到监测结果。综合地质灾害隐患各指标监测结果，合理选择模型和资料开展评估，得到风险性评估结果。T/CI846—20247.3.2地表形变异常区获取与筛选通过卫星InSAR数据处理获取地表形变异常信息，宜以集成光学正射影像的三维可视化场景为辅助，筛选出地表形变异常区。候选地表形变异常区获取。基于卫星InSAR源数据，开展相位梯度叠加（见附录I）、D-InSAR（见附录G.3）、Stacking-InSAR（见附录G.5）数据处理，得到各自地表形变处理信息。将三类地表形变处理信息按取值分级设色，通过人工交互解译、热点图、深度学习探测等方法判识候选地表形变异常。候选地表形变异常区判识的点为：在局部区域上，像元的地表形变绝对值大于一定的阈值，即对应特定颜色；在局部区域上，符合阈值标准的像元聚集度较高，形成区别于背景值的色斑或色块；三类地形变处理信息中符合上述要求的候选地表形变异常区取并集。地表形变异常区筛选。宜将与卫星InSAR源数据时段匹配的米级/亚米级光学遥感影像处理为正射影像，配合已有的或参考附录D处理得到的DEM数据，在三维可视化平台中构建场景，将场景与候选地表形变异常区进行综合分析，通过排除不合理候选地表形变异常区的方法筛选出后续使用的地表形变异常区。排除不合理候选地表形变异常区的要点为：从影像特征来看，如果候选地表形变异常区位于常年冰雪覆盖区、人类活动导致的地貌变化区、植被茂密区、水体覆盖区，予以排除；从地表形变结果分布特征来看，地表形变异常区覆盖数个山坡，且附近范围内无采矿设施的，予以排除。7.3.3活动迹象解译结合滑坡、崩塌、泥石流、开采沉陷孕育、发生、发展规律，研判地表形变异常区所在位置的地质灾害种类和可能发育范围，解译可能发育范围内的相关活动迹象。崩塌、滑坡、泥石流及其可能发育范围研判。滑坡的可能发育范围，为地表形变异常区所在的斜坡单元。崩塌的可能发育范围，为地表形变异常区所在的局部陡坡。泥石流的可能发育范围，由地表形变异常区下游沟谷及沟谷的物源坡体共同组成。开采沉陷及其可能发育范围研判。开采沉陷的可能发育范围，为地表形变异常区周边，覆盖区域结合地下矿产赋存、地面采矿厂房等设施分布、地面损毁和治理情况综合考虑。可作为判断开采沉陷存在和发育范围的特征有：附近有尾矿堆积、厂房等采矿设施；地面发生塌陷，边缘或内部存在规模不等的新近岩体崩落和局部垮塌；上部斜坡上多伴生地裂，且有发展趋势，裂缝发育导致岩体破碎化出现逐渐扩大的积水坑，在遥感影像上反映出暗灰色或黑色色调，形态呈圆形、椭圆形及与地下采煤巷道相关的长条形，采煤集中区可表现为串珠状分布；原有居民点已不适合居住而搬迁，搬迁后在影像上消失或者留下了地基废墟行迹；原本附着其上的植被不能生长，出现水田变旱地，乔木变灌木或草本植物，甚至出现裸地的现象；用煤矸石和电厂的粉煤灰回填治理，其上植被稀疏，影像色调为灰白色；铺设太阳能电板，影像上体现为东西向暗灰色规则长条纹。裂缝解译。在滑坡、崩塌、泥石流和开采沉陷的可能发育范围内，均进行裂缝解译。基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹理、地形地貌等特征，解译可辨识的裂缝，并统计裂缝条数和最大长度。垮塌解译。在滑坡、崩塌、泥石流和开采沉陷的可能发育范围内，均进行垮塌解译。基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹理、地形地貌等特征，解译可辨识的垮塌，并统计垮塌个数和后缘最大长度。冲积扇解译。在泥石流的可能发育范围内，基于遥感影像和三维可视化场景，根据颜色、纹T/CI846—2024理、地形地貌等特征，解译具有冲积特征的不同期次扇形堆积体，统计期次和各期次面积。7.3.4候选地质灾害隐患圈划复活滑坡的范围圈划。复活滑坡是指已发生过失稳且当前正在活动的滑坡，往往具有以下特征中的若干个：坡体低处有滑塌导致的堆积体，从堆积体的体量来看，大致相当于原滑塌部位的体量损失，在岩土体组成方面，堆积体与原滑塌部位具有相同成分；坡体上地表比滑坡体外更粗糙，这是因为原滑塌导致了坡体上产生局部鼓丘或平台；坡体高处存在沿垂直坡向方向分布的陡坎，即原滑塌事件的后缘；坡体上存在沿坡向方向分布的陡坎，即原滑塌事件的侧缘；坡体两侧有冲沟延伸至高处汇合；坡体上有新发生的局部垮塌/溜坡。复活滑坡的范围圈划采用如下准则：在集成高分光学遥感影像的三维场景中，沿着后缘的上端、侧壁的外端、堆积体的下端，划定边界。明显活动斜坡的范围圈划。明显活动斜坡是指地表活动迹象能通过高分光学影像辨认但未发生过失稳的斜坡，往往具有以下特征中的若干个：坡体高处（后缘）存在拉张裂缝（长轴大致垂直坡向排列坡体上存在侧缘裂缝（长轴大致沿坡向或轻微偏离坡向坡体上存在局部垮塌/溜坡；坡体上存在局部地表明显粗糙，这是因为岩土体滑动导致了地面起伏加剧；坡体两侧有冲沟延伸至高处汇合。明显活动斜坡的圈划采用如下准则：在集成高分光学遥感影像的三维场景中，在斜坡单元后端山脊线、侧面山脊线、坡脚边缘线所限定的范围之内，对存在裂缝的范围、局部地表明显粗糙的范围、地表形变异常区的范围取并集，划定边界。早期活动斜坡的范围圈划。早期活动斜坡是指地表活动迹象难以通过高分光学影像辨认的斜坡，具有以下特点：地表形变异常区的范围局限在单个坡体上，即不超出坡体高处的山脊线和侧面的山脊线；斜坡内的岩性组合、岩层产状、构造发育状况符合孕灾条件。早期活动斜坡的圈划采用如下准则：在集成高分光学遥感影像的三维场景中，在斜坡单元后端山脊线、侧面山脊线、坡脚边缘线所限定的范围之内，按照地表形变异常区的范围，划定边界。候选崩塌隐患圈划。等同于候选崩塌隐患的可能发育范围。候选泥石流隐患圈划。等同于候选泥石流隐患的可能发育范围。候选开采沉陷隐患圈划。取地表形变异常区内年沉降速率绝对值超过3cm/a的范围。7.3.5潜在威胁解译根据候选地质灾害隐患的种类，以及其发展规律，评估其可能影响范围。居民地解译。解译候选地质灾害隐患可能影响范围内的居民地，结合资料判识类别、名称，统计面积。道路解译。解译候选地质灾害隐患可能影响范围内的公路、铁路等交通道路，结合资料判识类别、级别、名称。河流解译。解译候选地质灾害隐患可能影响范围内的河流，结合资料判识级别、名称。其他人类工程解译。解译候选地质灾害隐患可能影响范围内的桥梁、隧道、水利电力工程等人类工程，结合资料判识类别、名称。重要自然资源解译。解译候选地质灾害隐患可能影响范围内的耕地、园地等涉及经济活动和产权的自然资源。T/CI846—20247.3.6地质灾害隐患判定将有地表形变异常、有潜在威胁的候选地质灾害隐患，确定为地质灾害隐患。7.3.7时序地表形变监测根据地质灾害隐患的圈划范围，根据其类型取外扩一定距离形成缓冲区（滑坡、开采沉陷、泥石流外可外扩1km，崩塌宜外扩500m针对每个地质灾害在其缓冲区内开展时序地表形变InSAR监测。具体技术方法的选择可综合考虑数据量、自然条件复杂度、监测时效性和精度要求等因素，各技术方法的特点和处理流程参考附录G.5至G.8。必要时可应用角反射器作为辅助，数据处理参考附录G.9。当对重点地质灾害有实地高精度监测需求时，可应用地基雷达开展地面近景监测，数据获取与处理基本流程参考附录H。7.3.8空间几何信息提取位置。提取地质灾害隐患范围几何中心的经度、维度、高程。最大宽度。在阿尔伯斯等面积投影下计算地质灾害隐患范围的最大宽度。最大长度。在阿尔伯斯等面积投影下计算地质灾害隐患范围的最大宽度。面积。在阿尔伯斯等面积投影下计算地质灾害隐患范围的面积。体积。可通过收集资料等方式获取滑坡、崩塌、泥石流隐患的潜在成灾体积。7.3.9微地貌信息提取陡坎。在滑坡、崩塌隐患范围内，基于DEM生成坡度专题数据，利用阈值分隔方法得到坡度大于70。的局部区域，统计局部区域出现的次数和各自面积。地表起伏。在滑坡、崩塌隐患范围内，基于DEM计算区域内最高点与最低点差值。纵坡降。在泥石流隐患范围内，基于DEM计算沟源与沟口高程差与主沟长度的比值。等价摩擦系数。可通过收集资料等方式获取已成灾滑坡的等价摩擦系数。7.3.10外业核查/精度校验外业核查的资料准备。制作隐患待验证记录表（附表K.1）和野外工作部署图，在野外工作部署图上标明野外工作路线、核查点。实地调查的内容包括：a)验证隐患类型划分的正确性；b)寻找地表形变的形迹和其他隐患判识因子的地面特征；c)验证隐患边界圈定的准确性；d)发现遥感信息提取可能存在的遗漏；e)解决在遥感信息提取中的其他难点和疑点。实地调查的方法和要求如下：a)实地调查准备必要的仪器工具，包括GPS、数码照相机、摄像机、无人机等。T/CI846—2024b)进一步了解隐患所在区的自然、社会和经济状况，收集与隐患相关的地质灾害、实测数据、国民经济发展状况等方面的图件、数据和文字资料。c)确定调查点的位置、性质及相关信息。确认隐患类型；寻找、描述隐患判识特征的地面迹象；描述实地点位的地理坐标、地质特征、危害性及治理情况等；获取实地影像；填写野外验证记录表（附表K.2）。需整理的实地调查资料如下：a)待核查记录表、实际材料图及野外验证记录表。b)外业核查简报。内容包括野外工作概况、野外工作量概述、隐患判识特征地表迹象分析、隐患调查现状、危害性、防治现状与效果等。宜对地表形变监测值实施精度评价和校验。以下围绕地表形变速率阐述校验过程，其他类别地表形变结果的校验可参照实施。数据准备如下：a)将与InSAR数据具有时空一致性、测量精度达到GB/T12897、GB/T18314或DZ/T0221要求的地表形变测量点（对）值视为真值，作为InSAR结果的检验依据。符合要求的地表形变测量点（对）个数不少于10个。b)对地面沉降和地面塌陷等的调查成果，确保InSAR结果已转换至垂向，之后再依据地面实测的垂向形变值进行校验。对滑坡的调查成果确保地面实测形变值已转换至InSAR视线向，之后再以其为依据对InSAR视线向结果进行校验。c)在确定与地表形变测量点（对）值在空间上对应的待校验InSAR结果时，可从表1所列的2种方法中选择实施，宜优先选择最邻近法。表1相干目标形变速率的检验方法在实测点周围5个像元等同地面实距范围内，选择与之最接近的相粗差剔除如下：将所有地面实测点（对）的形变测量值记为xtrue，与地面实测点（对）对应的校正前InSAR形变速率记为变速率结果记的InSAR形第i个地面实测点（对）的形变测量值记为xitrue，其对应位置由公式（2）计算第i形变速率记为变速率结果记的InSAR形下公式计算实地测量数据集与InSAR结果之间的标准差σa：2……(3)T/CI846—2024式中：N地面实测点（对）个数；T地面实测数据的时间基线。如果Δi的绝对值大于3倍的σa，则将xrue作为粗差剔除。结果校正如下：由于在InSAR数据处理过程中已经根据轨道残余、大气干扰等误差项做了相应处理，所以在对InSAR结果实施校正时，宜主要考虑实地测量与InSAR结果之间的整体偏移量。也可根据数据处理实际情况研究采用其他可能的针对性校正方法。InSAR形变速率结果校正按以下两个公式实施：式中：「xInSAR校正后InSAR形变速率；xInSAR——校正前InSAR形变速率；Δ校正偏移量；N地面实测点（对）个数；xrue第i个地面实测点（对）的形变量；xnSAR与第i个地面实测点（对）对应位置上的InSAR形变速率；T地面实测数据的时间基线。精度验证。对校正后的InSAR地表形变速率进行精度验证，当中误差σb小于10mm时，视为满足精度要求。σb的计算方法见下式。式中：N地面实测点（对）个数；xrue第i个地面实测点（对）的形变量；xiInSAR与第i个地面实测点（对）对应位置上的校正后InSAR形变速率；T地面实测数据的时间基线。0地质灾害隐患识别信息完善。若依据外业核查发现内业工作存在不足，改进地表形变信息提取、光学遥感解译结果。7.3.11风险评价利用地表形变、活动迹象和潜在威胁等特征对地质灾害隐患进行定性评价，在“极高”“高”“中”T/CI846—2024“低”四个等级中确定其风险等级。评价方法参照《地质灾害隐患综合遥感识别技术规程》（征求意见稿），具体流程见附录K。8监测结果数据集构建8.1积雪监测结果数据集积雪监测结果数据集宜包括积雪范围、雪水当量、雪水储量变化、工作区边界和相应的元数据说明文件，详见表2。表2积雪监测结果数据集内容与格式geotiffgeotiffgeotiff8.2冰川监测结果数据集8.2.1内容与格式。冰川监测结果数据集宜包括冰川编目、冰川高程、冰川厚度、冰川表面特征、冰川表面流速、冰川物质平衡、冰川跃动、工作区边界和相应的元数据说明文件，详见表3。表3冰川监测结果数据集内容与格式geotiffgeotiffgeotiffgeotiffT/CI846—2024表3冰川监测结果数据集内容与格式（续）据、所用方法、文件打开软件、空间数据基础、处理人、审核人、联8.2.2冰川编目数据的属性清单和说明见附录L。8.3地质灾害监测结果数据集8.3.1内容与格式。地质灾害监测监测结果数据集宜包括地表形变相位梯度叠加值、D-InSAR差分相位、Stacking-InSAR速率、地质灾害隐患范围、隐患可能影响范围、活动迹象、威胁对象、时序地表形变、风险评价等级、工作区边界和相应的元数据说明文件，详见表4。表4冰川监测结果数据集内容与格式geotiffgeotiffgeotiff源数据、所用方法、文件打开软件、空间数据基础、处理人、审8.3.2地质灾害隐患编目的属性和说明件附录M。9成果编制与管理9.1成果报告编写监测报告，报告提纲参照附录N执行。9.2成果图件9.2.1工作区代表性积雪分布、雪水当量、积雪变化等成果图件；重点区代表性积雪分布、雪水当量、积雪变化等成果图件。9.2.2工作区冰川分布、表面流速、高程等成果图件；典型冰川厚度、表面特征、物质平衡、跃动等T/CI846—2024成果图件。9.2.3工作区地质灾害隐患分布、地表形变速率、风险等级等成果图件；重点地质灾害隐患时序地表形变、活动迹象、潜在威胁等成果图件。9.3审查与验收监测成果通过专家组的审查和验收,专家组以相关领域技术专家为主，并包括熟悉该类任务的财务人员。9.4成果汇总与管理监测成果通过审查和验收后,全过程中的原始资料、分析结果、技术报告与风险图等成果资料进行汇总整编，按监测任务管理制度要求进行提交归档。10质量控制10.1质量管理责任监测单位根据其承担的任务分项开展全过程质量自检、互检，是成果质量第一责任人。委托单位通过抽查等方式开展复核和质量确认。10.2质量检查重点10.2.1监测数据处理开始前，检查源数据的质量是否达到监测要求，所收集资料能否支撑监测工作。10.2.2外业工作开始前，对工作部署图及依据材料从核查对象的合理性上进行检查。外业工作结束后，对实地调查记录表从内容完整性上进行检查。10.2.3监测结果数据集的坐标系统是否正确，数据单位及精度是否满足要求，矢量编辑勾绘是否满足精度指标，属性赋值是否齐备正确等。10.2.4专题图件的图例、拓扑关系、分辨率等指标是否符合要求。T/CI846—2024（资料性）积雪范围监测的常用卫星传感器表A.1EOS/MODIS（中分辨率成像光谱仪）通道参数123456789T/CI846—2024表A.2FY-3/MERSI中分辨率光谱成像仪通道参数表123456789T/CI846—2024（资料性）雪水当量监测的常用卫星微波辐射仪B.1AMSR-E（advancedmicrowavescanningradiometer-earthobservingsystem）AMSR-E（高级微波扫描辐射计）是搭载于NASA的Aqua卫星上的微波辐射计，其主要用于测量全球水循环过程中的关键变量，如降水、云覆盖、海冰、土壤湿度等。其主要参数如下：a)卫星平台:Aqua；b)空间分辨率:5.4km（高频段），56km（低频段）；c)频率范围:6.9GHz～89.0GHz（共12个通道）；d)扫描方式:圆锥扫描；e)扫描宽度:1445km；f)覆盖频率:每天两次全球覆盖。B.2MWRI（microwaveradiationimager）MWRI（微波辐射成像仪）是中国风云三号（FY-3）系列气象卫星上搭载的微波辐射计，主要用于全球水循环变量的监测。其主要参数如下：a)卫星平台:FY-3A，FY-3B，FY-3C，FY-3D；b)空间分辨率:10km（高频段），50km（低频段）；c)频率范围:10.65GHz～89.0GHz（共10个通道）；d)扫描方式:圆锥扫描；e)扫描宽度:1400km；f)覆盖频率:每天两次全球覆盖。B.3MWRI-II（microwaveradiationimager聂)MWRI-聂（微波辐射成像仪聂)是中国风云三号F星（FY-3F）气象卫星上搭载的微波辐射计，主要用于全球水循环变量的监测。其主要参数如下：a)卫星平台:FY-3F；b)空间分辨率:5km（高频段），50km（低频段）；c)频率范围:10.65GHz～118.75GHz（共22个通道）；d)扫描方式:圆锥扫描；e)扫描宽度:1400km；f)覆盖频率:每天两次全球覆盖。T/CI846—2024（资料性）基于卫星光学遥感影像的冰川范围监测数据处理C.1多源数据获取C.1.1光学遥感影像C.1.1.1影像选择标准C.由于一般情况下冰川及其周围地区在消融季末期受积雪影像最小，因此所选择的影像宜在消融季末期获取，并且保证影像上既无云也无雪覆盖。若在消融季末期无法获取到无云无雪影像，宜保证所选择的影像包含最少量的云/雪，并通过选择时相接近（宜在1个月内）的覆盖区重叠的多景影像达到无云无雪区互补的效果。C.冰川范围监测所用影像获取时间的跨度宜尽可能地小（宜不超过3年保证能够描述近乎同时期的冰川状态。C.1.1.2影像质量评估C.以影像上冰川及其周围地区云/雪的覆盖比例为指标对影像质量进行评估。C.评估所用的云/雪覆盖比例，采用后处理的方式基于冰川范围监测结果得到，其具体包括三部分：冰川裸冰区范围内云覆盖比例，表碛区范围内被积雪覆盖比例，以及冰川外围1km缓冲区范围内（冰川边界之外）积雪覆盖比例。C.1.2高程数据源为提取冰川分冰岭，DEM/DSM资料宜满足地形细节特征丰富、精度高的特点，可采用已有的大比例尺（1:50000/1:100000）地形图资料，以及精度相当或更优的遥感测绘成果。C.2冰川范围提取C.2.1最小提取面积以0.01km2为最小冰川面积开展冰川范围提取。C.2.2裸冰区冰川边界提取C.2.2.1以波段比值阈值分割法作为裸冰区冰川边界的主要提取方法。C.2.2.2波段比值阈值分割法的原理主要是利用冰雪对短波红外波段（1.55μm～1.75μm）强烈吸收和对可见光至近红外波段（0.45μm～0.90μm）强烈反射的特性，采用比值的方法来扩大冰雪与其他地物之间的反差，再用比值的阈值来将冰雪与其他地物分割开来。C.2.2.3具体波段组合的选择宜依据所提取区域的水体和植被存在条件来决定。例如对Landsat卫星T/CI846—2024TM传感器光学影像而已，常用的波段比值为红色波段与短波红外（TM3/TM5）和近红外波段与短波红外波段（TM4/TM5）之间的比值。其中TM3/TM5倾向于把大多数水体（依赖于水体浑浊度）辨别为冰川，但TM4/TM5则倾向于遗漏较大斑块阴影中的冰川，另外还会把阴影中的植被错认为冰川。C.2.2.4分区域人工确定最佳的波段比值阈值。波段比值阈值是分割冰川和非冰川的重要参数。通过该阈值，将浮点型波段比值图像转换为二值冰川和非冰川图像（1为冰川，0为非冰川）。该阈值的典型取值为2.0±0.5，但具体取值依赖于所提取区域的地表特征和大气条件，因而没有能够通用的波段比值阈值。因划分不同特点的区域用人工目视检查的方式来确定最佳的波段比值阈值。同时，所划分的区域不宜太大，以免区域内不同部位的最优波段比值阈值有较大差别。C.2.2.5联合使用蓝色波段阈值分割法辅助提取阴影区的冰川边界。因波段比值阈值分割法在影像的阴影部分不能正确辨识冰川，需联合使用蓝色波段阈值分割法。其原理是冰雪对蓝色波段电磁辐射也具有很高的反射率，并且大气对蓝色波段电磁辐射具有很高的散射率，即使是在阴影区域，也会有大量的蓝色光被散射到冰川表面而进一步被反射到卫星传感器中。但采用蓝色波段区分阴影中冰川和非冰川这一方法的一大缺点在于其结果对阈值选择非常敏感，因此在应用过程中需要更多的人工干预来确定合适的阈值。C.2.2.6使用形态学开闭运算法处理提取结果。由于遥感图像本身的离散性以及影像中存在的大量的积雪残块和冰川表面的大量表碛碎块，在应用波段比值阈值分割法和蓝色波段阈值分割法所得的的二值图像里，冰川外围地区会包含有大量的碎小斑块，同时冰川内部也包含有很多裂隙和空白，此时使形态学开闭运算法来进行处理。形态学开运算用于消除冰川外围地区的碎小积雪斑块，而形态学闭运算用于填补冰川内部的表碛物裂隙和空白。C.2.3表碛区冰川边界提取C.2.3.1概述采用人工目视解译法，结合地形地貌从遥感影像上辨识表碛覆盖冰川的特征，提取表碛覆盖冰川的边界。C.2.3.2表碛区影像色彩和紋理特征在不同波段合成的影像中，表碛覆盖冰川区表面的颜色和纹理特征与周围地物有明显不同，是区分冰川表碛区和周围裸露基岩的一个重要标志。表碛覆盖区一般具有较低的温度，鲜少有植被分布，因此与周围非冰川区颜色有不同。同时，由于表碛厚度不同引起的强烈差异性消融，使得表碛覆盖区冰川表面坑洼不平，形成与周围地形强烈的反差。C.2.3.3冰川表碛区冰面湖的分布表碛物下部一般还是渗透条件不良的冰川冰，并且冰川的差异性消融形成大大小小的洼地地形，使冰川表面的融水集聚，形成不同规模的冰川表面湖，其中规模较大者可从遥感影像中轻易辨别，是冰川表碛区的典型特征。T/CI846—2024C.2.3.4冰川末端水文特征冰川末端的地形相对稳定，并且由于冰川融水/冰下出水的长期冲刷，形成了冰川末端较为明显的水系出露特征，成为辨别表碛覆盖冰川末端位置的重要标志。C.2.3.5冰川两侧地形及水系特征冰川冰舌区具有连续的物质补给，因而冰舌部位有非常明显的拱形特征。即使近几十年冰川表面的快速消融使裸冰区和表碛覆盖区冰川表面高程下降，但活动冰舌部位与冰川两侧地形相比依然有较大的高程差。此外，由于冰川融水在冰川两侧的长期冲刷，使部分冰川两侧形成较大规模的稳定河流和沟渠，提供了区分冰面表碛覆盖区和两侧侧碛与基岩的另一个典型特征。C.2.4分冰岭提取及冰川复合体分割C.2.4.1分冰岭提取原理C.分冰岭即为山脊线，其两侧的地形坡向一般相反或有很大差异。根据这种特征，参考流域边界线两侧DEM像元的坡向差，可以从流域边界线中有效剔除位于平坦地形或单向坡上的流域边界线。剩余的流域边界线除了部分位于冰川表面和河谷中的隆起地貌上而需要手工移除外，其余皆为位于山体顶部的山脊线。C.在利用该方法提取山脊线的过程中，仅需指定提取流域边界所用的最小流域面积和最小的山脊线两侧地形坡向差，其他过程均可由计算机自动完成。C.2.4.2自动提取过程C.利用DEM数据和地理信息系统的水文分析功能，进行流域边界的提取，得到子流域出口、边界等矢量文件。C.基于子流域边界线、子流域出口与像元正负地形指标和坡向，进行山脊线提取。C.2.4.3提取结果平滑C.经过上述步骤剩余的山脊线依然呈现出锯齿形外形特征，难以直接应用于冰川边界切割，需要加以平滑处理。C.所用平滑处理方法可称之为“中点法”，即对长度为1个像元的山脊线线段直接取其中点作为平滑后点，而对于长于1个像元的线段则在两端分别向内偏移1/2像元大小的距离取点作为平滑后点，并移除位于同一直线上多个平滑后拐点间的中间拐点。此方法可根据情况进行多次平滑，其中第二次平滑偏移距离为2/2像元，即一次平滑后最小拐点距的一半，更高次平滑的偏移距依此类推。C.2.4.4人工修订C.基于上述山脊线提取方法所提取的山脊线在冰川表面同样会残余若干不合理分布的流域边界线。需要在进行冰川分割前还需对不合理的山脊线进行修改。C.需修改的不合理内容，大部分为终止于冰川内部的边界线，也有小部分受末端小地形影T/CI846—2024响贯穿整个冰川的边界线。C.修改的过程中，主要参考集成高分辨率光学影像的三维可视化场景，例如GoogleEarth、ArcGISEarth等。同时，也参考冰川边界多边形。C.2.4.5冰川复合体自动分割在进行自动提取山脊线的人工修订之后，对连片的冰川复合体的自动分割，将其分割为单条独立冰川。C.2.5集成高分辨率光学影像的三维可视化场景应用C.2.5.1概述集成正射校正高分辨率光学影像的三位可视化场景，能辅助实现自动提取结果和人工修订结果的实时检查，提高冰川范围监测结果的精度和处理效率。GoogleEarth、ArcGISEarth及类似平台，能够提供集成高分辨率光学影像的三位可视化场景。C.2.5.2高分辨率遥感影像的作用C.将人工修订的冰川边界叠加到空间高分辨率（亚米级）遥感影像上，判断冰川边界出现错误的区域，加以修正。C.基于修正过程的反复训练，提高冰川范围监测技术人员在不同卫星影像条件、不同地表特征下判断冰川边界所在部位的技能，提高冰川范围监测精度，加快冰川范围监测进度。C.2.5.3三维可视化集成场景的作用为消除积雪对冰川范围解译的不利影响，以及提高表碛覆盖区的解译准确度，在集成高分辨率光学影像的三位可视化场景中，应用三维操作功能以实现不同视角的三维转换，观察类似真实场景的三维地表数据，完成冰川边界的仿真地形分布检查，和遥感影像特征检查。C.3精度评估C.3.1野外GPS测量成果验证C.3.1.1以野外对冰川边界的GNSS测量成果为真值，逐测量点捜索遥感影像所提取冰川边界上最近的点，并计算两者之间的距离，用所有测量点与所提取冰川边界之间距离的平均值作为冰川边界的误差。C.3.1.2若冰川范围提取所使用的遥感影像在时相上与GNSS测量相差较大，宜收集与野外GPS测量时间距离最近遥感影像，采用与冰川范围监测完全相同的方法，由参与冰川范围监测的人员重新进行冰川边界的提取和修订，保证待验证的冰川范围提取结果与已获取冰川范围结果具有一致的精度水平，然后进行误差计算。C.3.2高分辨率遥感影像验证C.3.2.1随机从监测工作区中选取不少于7个区域，获取与监测源数据时相接近（相差不超过两个T/CI846—2024月）的正射校正高分遥感影像（分辨率优于1m由参与冰川范围监测的人员获取手工数字化的冰川边界作为参考，然后采用与GNSS测量成果验证类似的方法来进行验证。C.3.2.2若难以获取与监测源数据时相接近的可以高分遥感影像，可另选时相，获取两类遥感影像，由参与冰川范围监测的人员重新进行冰川边界的提取和修订，采用上述方法开展验证。T/CI846—2024（资料性）冰川高程观测及数据处理流程D.1采用GNSS获取地面数据D.1.1GPS静态定位测量技术D.1.1.1概述GPS静态定位通过多个测站上进行同步观测，建立GPS测量网，确定测站之间的高精度相对位置实现控制点定位测量，具体测量实施方案需满足GB/T18314规定。进行GPS静态定位的仪器主要由接收机、天线、手簿、三脚架等部分组成。为保证测量精度，本项目所采用的GPS接收机须为双频，能同时接受L1、L2载波相位。GPS静态定位至少需要3测站同步联测，新建控制点宜位于地形稳定、人为干扰小和便于到达的区域，初次建站时需埋设定位标志，且定位标志满足稳定、易于长期保存的要求，周围设置醒目标示便于后期多次定位。在进行GPS静态定位时宜详细填写测量手簿（表D-1其中控制点命名方式如下：a)点名宜以该点所在地命名，无法区分时可在点名后附上（一）、（二）加以区别。少数民族地区宜使用准确的音译汉语名，在译音后可附上原文；b)新旧点重合时，宜采用原有旧点名，不得更改，如确需更改宜在新点名后括号内附上旧点名。如与水准点重合时，宜在新点名后的括号内附上水准点等级、编号；c)点名书写采用汉字，一律以国务院公布的简化字为准；d)编制点号时，宜整理考虑，统一编号，点号唯一，且便于计算机管理。天线高在每时段观测前后宜各量取一次，两次量高之差不宜大于3mm，取平均值作为最后天线高。若互差超限，宜查明原因，提出处理意见计入测量手簿记事栏。D.1.1.2精度控制GPS测量点坐标至少需满足D级GPS测量的精度要求。GPS静态定位过程中，接收机状态需满足：卫星截止高度角为15°,同时至少有效观测4颗卫星，且保证有效观测卫星总数大于6颗，单连续观测时段不短于40min，采样间隔为5~15/s。联测网控制点宜均匀分布，能控制整个测区，相邻点间距离最大不易超过30km。新布设的GPS网宜与附近已有的国家高等级GPS点进行联测，联测点数不宜少于3点，且起算点等级不得低于国家三级及以上大地控制网。为保证高程精度，宜根据区域似大地水准面精化要求联测高程控制点，联测高程点数依具体情况确定。GPS静态定位联测网最简易异步观测环或符合路线的边数不多于8条。在内业处理过程中，同一时段观测值的数据剔除率，其值易小于10%。同点间不进行重复基线、同步环和异步环的数据检验，但同一点不同时段的基线数据宜进行复测。在基线向量检核符合要求后，以三维基线向量及相应方差-协方差作为观测信息，以一点在2000国家大地坐标系中的三维坐标作为起算点进行GPS网无约束平差。无约束平差宜输出2000国家大地坐标系中各点的的三维坐标、各基T/CI846—2024线向量及其改正数和其精度信息。利用无约束平差后的可靠观测量，可选择在2000国家大地坐标系或地方独立坐标系下进行三维约束平差或二维约束平差。平差中，对已知点坐标、已知距离和已知方位，可以强制约束，也可加权约束。表D.1GPS测量手簿样式测量XYZD.1.2RTK测量技术D.1.2.1精度控制GPS测量点坐标至少需满足D级GPS测量的精度要求。进行RTK测量时，流动站与基站之间的T/CI846—2024距离不超过10km，且截止高度角15°