MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数（NDSI），而用户往往关心的是直观的积雪分类，包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4，但是青藏高原地形复杂多样，积雪斑块化特征明显，单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极，是中国三大稳定积雪区之一，蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖，青藏高原地区积雪融化时间提前，冰川融水增加，影响河流水量，造成洪涝灾害，进而影响人类正常生产生活，因此通过确定不同下垫面阈值，改善传统阈值的积雪高估低估现象，提高积雪识别精度，进而更准确地探究青藏高原积雪状况，显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象，首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证；其次对应站点雪深数据与NDSI序列，证实在下垫面为林地和非林地的区域，去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系，确定不同下垫面最优阈值范围；最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出，林地NDSI=0.03时，总体精度最高为94.02%，在该NDSI之下，高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%；...

MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数（NDSI），而用户往往关心的是直观的积雪分类，包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4，但是青藏高原地形复杂多样，积雪斑块化特征明显，单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极，是中国三大稳定积雪区之一，蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖，青藏高原地区积雪融化时间提前，冰川融水增加，影响河流水量，造成洪涝灾害，进而影响人类正常生产生活，因此通过确定不同下垫面阈值，改善传统阈值的积雪高估低估现象，提高积雪识别精度，进而更准确地探究青藏高原积雪状况，显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象，首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证；其次对应站点雪深数据与NDSI序列，证实在下垫面为林地和非林地的区域，去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系，确定不同下垫面最优阈值范围；最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出，林地NDSI=0.03时，总体精度最高为94.02%，在该NDSI之下，高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%；...