| 海冰密集度卫星遥感反演研究进展 |
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| 引用本文： | 谢涛,赵立.海冰密集度卫星遥感反演研究进展[J].海洋科学进展,2022,40(3):351-366. |
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| 作者姓名： | 谢涛 赵立 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院, 江苏 南京 210044;2. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 区域海洋动力学与数值模拟功能实验室, 山东 青岛 266237;3. 南京信息工程大学 海洋科学学院, 江苏 南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目——基于特征工程的SAR海冰密集度反演方法研究（42176180）；国家重点研发计划项目（2021YFC2803302）；江苏省研究生科研与实践创新计划项目——基于极化比的SAR海冰-海水识别方法研究（KYCX20_0930）；国家建设高水平大学公派研究生项目（202008320523） |
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| 摘 要： | 海冰密集度是海冰的重要参数之一，在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势，已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度，回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况，包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明，被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式，已发展出许多成熟的业务化算法；主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源，海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）图像分类向深度学习算法发展；光学遥感海冰密集度算法较为成熟，但受限于云层和夜晚限制，其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制，3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据，开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代，基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展，需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务，致力于提高我国的海冰预报能力。
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| 关 键 词： | 海冰密集度 卫星遥感 微波遥感 光学遥感 |
| 收稿时间： | 2022/2/9 0:00:00 |
Advances in Sea Ice Concentration Retrieval Based on Satellite Remote Sensing |
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| XIE Tao,ZHAO Li.Advances in Sea Ice Concentration Retrieval Based on Satellite Remote Sensing[J].Advances in Marine Science,2022,40(3):351-366. |
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| Authors: | XIE Tao ZHAO Li |
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| Institution: | 1. School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;2. Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China;3. School of Marine Sciences, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sea ice concentration satellite remote sensing microwave remote sensing optical remote sensing |
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