《表1 冰雪、非冰雪及云样本NDSI统计》

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《FY-3A/MERSI积雪制图中NDSI指标建立及积雪判识模型研究——以祁连山区为例》

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注:利用随机选取的6天影像随机采集样本，每个样本数量均为40个。

通过分析样本集（表1）发现，除积雪自身物理特性的复杂性之外，自然地表覆盖及大气云层是影响高精度积雪制图的主要误差源:当NDSI≥K1时，部分乔木林和云阴影、大部分水体和湖冰、少量沙地和盐碱地、部分薄云和几乎所有厚云、中厚云会被误判为积雪。然而，目前通用的NDSI阈值法只引进了0.55μm附近的可见光通道阈值RVIS>K2来去除密集遮盖林地（如云杉林）等暗目标以及0.865μm附近的近红外通道反射率阈值RNIR>K3来去除水体[9-10]。