Les données de haute résolution de la profondeur de neige sont essentielles pour la modélisation hydrologique et la prévision des catastrophes. Actuellement, les données de haute résolution de la neige proviennent généralement des données passives de micro-ondes, et leur résolution spatiale relativement grossière ne peut pas encore répondre aux besoins de la recherche hydrologique régionale et des catastrophes. Dans cette étude, un algorithme inverse de profondeur de neige basé sur des données de micro-ondes passives et d'autres données satellitaires est proposé, basé sur la fréquence spatiale et temporelle de la neige pour améliorer l'ESG, utiliser l'apprentissage profond pour relier des relations non linéaires complexes telles que la température du grain de neige efficace (ESG) avec ESG. traitement des données après la neige par radio (SMRT), en utilisant les données de 39 stations dans le nord-ouest pour entraîner et valider le modèle, amélioration des données ESG utilisé pour améliorer la précision de la profondeur inversée, et sa capacité à stabiliser la précision de l'analyse. Nous trouvons: L'amélioration de RMSE ESG de 18% améliore l'équilibre de la profondeur, et de 15% diminue fortement la sous-estimation de la neige profonde. Notre analyse de séries temporelles trouve ESG sur les tendances de la profondeur de neige à correspondre à ESG, qui est de 6,82 cm et de 15% de plus pour le modèle sans ajout d'ESG. L'amélioration de la profondeur de la neige. L'analyse séquentielle, trouver ESG trouvé dans les données de ESG est de 6,51 cm, et l'amélioration de la précision de la distribution de la neige qui reflète la grande différence dans la grande profondeur de neige dans les régions montagneuses. Cette étude est au cœur pour montrer l'amélioration de la SMRT et de la neige par radio avec l'apprentissage profond pour la distribution de la faible profondeur de la neige dans la géographie régionale.

Profondeur de neige; Algorithme de réduction d'échelle; Apprentissage profond; SMRT; AMSR 2; Jours de couverture neigeuse