地表冻融状态的被动微波遥感判别研究进展
肖杨, 满浩然, 董星丰, 臧淑英, 李苗

Research advances in passive microwave remote sensing of surface freeze-thaw state
Yang XIAO, Haoran MAN, Xingfeng DONG, Shuying ZANG, Miao LI
表4 各算法冻融产品的基本信息
Table 4 Essential information of freeze-thaw products with different algorithms
时间序列研究区算法空间分辨率/km数据数据来源参考文献
1978—2015年中国双指标算法25SMMR/SSM/I/SSMIShttp://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/[13]、[78]
1987—2009年中国决策树算法25SSM/Ihttp://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/[13]、[53]、[55]
1979—2020年全球季节阈值算法25

SMMR/SSM/I/SSMIS/

MWRI/AMSR-E/AMSR2

https://nsidc.org/data/NSIDC-0477/versions/5[79-80]
2015年—全球、北半球基于L波段相对冻结因子阈值判别算法9或36SMAPhttps://nsidc.org/data/SPL3FTP_E[81-82]
2002—2019年全球冻融判别式算法25AMSR-E/AMSR2http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/[83]
2002—2018年全球冻融判别式算法5AMSR-E/AMSR2/MODIShttp://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/[84-85]