随着遥感技术的发展,卫星遥感数据已成为积雪动态监测不可缺少的资料,在积雪监测和雪灾评价等研究中发挥着重要的作用。MODIS遥感影像因其具有较高的空间分辨率和时间分辨率,被广泛的运用于积雪的面积比例算法研究中,为积雪的定量分析提供了基础。青藏高原地区是我国重要的积雪分布区之一,同时也是对全球气候变化具有重要影响的区域之一。由于其复杂的地形条件,准确提取该区内的积雪面积比例具有相当难度。积雪消融为人类提供宝贵的淡水资源,其分布状况与全球气候变化密切相关。因此,利用MODIS遥感资料对青藏高原地区进行积雪亚像元制图算法研究具有重要意义。以青藏高原地区作为研究对象,针对MODIS逐日积雪面积比例产品(MOD10A1)存在精度较差等问题,本研究基于NDSI阈值法的原理,利用分段建模的思路发展出一种适合计算青藏高原地区积雪面积比例的改进算法(NDSITR),并对混合像元分解法的端元提取过程进行改进,采用全约束最小二乘混合像元分解(FCLS)、全约束梯度下降混合像元分解(FCSGM)、稀疏回归混合像元分解(SPARSE)和基于多项式的非线性混合像元分解(POLY)4种算法进行解混,生成了精度更高的积雪比例产品,将较高分辨率的Landsat遥感资料作为验证真值对这5种积雪亚像元制图算法进行了精度评价,比较分析了包括MOD10A1在内的共6种积雪比例产品在研究区内的模拟效果及适用性。同时,结合地形因子对这些产品进行了系统性的误差分析。研究结果表明：(1) NDSITR相比MOD10A1能够更加精确且全面地进行青藏高原地区的积雪亚像元制图,尤其在积雪分布的边缘区域、积雪区与非积雪区的过渡区域以及破碎化积雪较多的区域,NDSITR对积雪的提取能力更强,漏分现象较少,他们的负向平均误差分别为-0.255和-0.201,说明NDSITR的多分现象较为严重。同时,NDSITR、MOD10A1产品与Landsat真值之间的均方根误差分别为0.146和0.209,相关系数为0.824和0.77,说明NDSITR在准确度、精度和稳定性上都有较大改进。(2)以Landsat积雪比例图作为真值,对这6种积雪比例产品进行精度评价的结果表明,反演精度最高、效果最好的为SPARSE,其次是FCLS和POLY,效果较差的为NDSITR和FCSGM,而MOD1OA1标准产品的反演效果最差,这些产品的均方根误差依次为0.14、0.147、0.15、0.162、0.166以及0.191,相关系数依次为0.784、0.761、0.76、0.751、0.708和0.59。NDSITR的平均误差为负值,故其倾向于高估积雪面积比例,多分现象较严重。(3)针对目前混合像元分解法在进行长时间序列的积雪亚像元制图时,存在耗时长、效率低等问题,发展出基于先验知识的时间序列光谱库建立方法。这是一种新的积雪亚像元制图思路,能够有效地筛选出目标端元,同时解混产品具有较高的精度,与真值之间的相关系数可达0.8,可用于开展过去及未来几年的积雪亚像元制图工作,为遥感影像的定量动态分析提供基础。(4)在复杂地形条件下,6种积雪亚像元产品受海拔的影响最为显著,可以推断海拔是误差产生的主要原因,其次是坡度,最后为坡向。总体来说,各混合像元分解法的反演精度较好,其中,SPARSE效果最好,FCSGM效果最差。同时,MOD1OA1和NDSITR在特殊条件下具有一定的优势,NDSITR在高海拔地区(5700m以上)的均方根误差最小,积雪反演能力最强；MOD1OA1在低海拔地区具有不错的反演效果。