FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E海冰密集度比较及印证

本文对2011-07-01—2011-09-30风云三号B星(FY-3B)搭载的微波成像仪MWRI(Microwave Radiometer Imager)和Aqua卫星搭载的微波扫描辐射计AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System)观测数据获取的海冰密集度产品进行比较及印证。首先,逐日比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E区域平均海冰密集度;其次,逐月比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E月平均海冰密集度;最后,使用Aqua卫星搭载的中等分辨率成像光谱辐射计MODIS数据进行印证。MWRI和AMSR-E比较结果为(1)MWRI与AMSR-E逐日区域平均海冰密集度变化趋势一致,MWRI海冰密集度均高于AMSR-E,7—9月MWRI与AMSR-E逐日平均偏差月平均值分别为8.55%、7.67%、2.58%,逐日标准差月平均值分别为12.16%、12.08%、10.43%,二者差异逐月减小。(2)MWRI与AMSR-E月平均海冰密集度差呈现逐月递减趋势,7—9月MWRI与AMSR-E逐月平均偏差分别为7.37%、6.53%、1.51%,逐月标准差分别为4.61%、4.36%、3.64%,MWRI与AMSR-E差异逐月减小的原因是二者在密集度较低的边缘区域差异较大,而夏季随着边缘区域海冰的融化,二者差异逐渐减小。MWRI和AMSRE海冰密集度与MODIS印证结果为:(1)密集度小于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏高,AMSR-E更接近MODIS,MWRI高估,误差较大。(2)密集度大于等于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏低,AMSR-E偏低更多,MWRI结果更好。     

利用船测数据以及Landsat-7 ETM+影像评估南极海冰区AMSR-E海冰密集度

利用第26次中国南极科学考察期间收集的海冰密集度船基观测资料以及由Landsat-7 ETM+得到的海冰密集度来验证AMSR-E南极海冰区海冰密集度产品的精度。AMSR-E海冰密集度与船基目视观测的海冰密集度存在着一定的线性关系(R²=0.816), 但两者匹配得并不是很好。与ETM+海冰密集度相比,AMSR-E数据趋向于低估海冰密集度,在25景晴空条件下的ETM+影像中,平均海冰密集度偏差(AMSR-E海冰密集度-ETM+海冰密集度)从-5.33%到-21.5%,而相应的均方根误差RMSE (Root Mean Squared Errors)从13.7%到33.8%。依据Landsat-7 ETM+ 海冰分类,AMSR-E数据海冰密集度最大的误差产生于新冰区。     

多源数据检验南极AMSR-E海冰密集度产品精度

根据船测方法在MODIS影像上提取模拟船测海冰密集度,并与船测数据联合验证AMSR-E海冰密集度产品。结果表明,AMSR-E海冰密集度与模拟船测海冰密集度的一致性高于其与船测海冰密集度,且相同时间、相同尺度下的海冰密集度之间一致性较高,不同时间、相同尺度下的海冰密集度之间存在不同程度的差异。     

极区海冰密集度AMSR-E数据反演算法的试验与验证

海冰密集度是极区海冰监测的重要参数,目前分辨率最高的微波海冰密集度产品为德国Bremen大学发布的针对AMSR-E 89 GHz频段数据利用ASI算法反演的网格数据。为实现中国极区遥感产品从无到有的战略步骤,本文针对AMSR-E 89GHz频段微波数据的ASI算法,进行了插值算法、系点值和天气滤波器一系列试验。针对北极海区,着重对影响反演结果的主要参数——纯冰和纯水的亮温极化差异阈值,即系点值(P₁和P₀)进行了2009年全年的统计分析。研究表明,2009年北极纯冰和纯水的代表区域P₁和P₀年平均值分别为10.0 K和46.67 K;2 K以上的系点值差异引起的海冰密集度差别较为显著;同样的系点值差异在不同极化差异P取值范围对海冰密集度的影响也不同。通过统计确定的系点值推算并修正了海冰密集度反演公式,对2009年全年北极海冰密集度进行了反演,并与Bremen大学产品进行了比较。继而对白令海和楚科奇海12个晴空下MODIS可见光样本数据进行反演,以验证AMSR-E冰密集度反演结果,并对误差原因进行了分析。本研究反演结果与MODIS样本比对的误差略小于Bremen大学的反演产品,空间平均误差为3.84%,空间平均绝对误差10.83%。     

基于形态学的海冰外缘线自动提取

海冰外缘线是一个描述北极海冰快速变化的重要指示参数,对近岸冰区航行保障和海冰灾害预警具有实际意义。本文首先基于形态学中的方法分别识别数据中的主体冰域、主体水域和碎冰区。其次利用可变图像闭运算方法将较大碎冰与主体冰区合并,最后再利用连通域方法提取海冰外缘线。该方法可适用于任何冰水二值数据集,包括海冰密集度产品数据、卫星图像、航拍图像以及其他冰水混合数据。本文基于AMSR-E海冰密集度数据,利用此方法提取了北冰洋10个区域的海冰外缘线,与15%海冰密集度等值线比较表明,本文方法能够保留较大面积的碎冰区域,并将其与主体冰域合并处理,因此所提取的海冰外缘线在衡量大尺度海冰范围方面更为合理。     

北极遥感海冰密集度数据的比较和评估

本文利用2012年夏季中国第五次北极科学考察期间雪龙船在北极东北航道走航观测的海冰密集度数据(OBS-SIC),初步评估了7种基于被动微波遥感的海冰密集度产品(PM-SIC)。7种PM-SIC因传感器和反演方法不同,分辨率差异较大(4—25 km)。在海盆尺度的海冰范围反演上7种PM-SIC基本相同,但对小范围浮冰区的反演差异较大。与MODIS可见光图像对比发现,MASAM数据(4 km)对局部小区域海冰刻画较好,是研究近岸区域或海峡岛屿海冰覆盖范围或面积时的首选产品;7种PM-SIC纬向平均后对比分析显示,不同PM-SIC对网格内是否存在海冰的判断基本一致,但对网格内海冰所占的比例(密集度)判断差异较大。结合OBS-SIC按航线、区域、密集度大小3种不同情况对7种PM-SIC进行分类定量评估,结果表明基于AMSR2传感器的AMSR2/ASI和AMSR2/Bootstrap数据与OBS-SIC偏差较小,平均偏差约±1%,均方根偏差仅11%和12%;而SSMIS/NT数据的偏差最大,平均偏差约–15%,均方根偏差为21%,其严重低估了网格内的海冰密集度值;因此具有更高分辨率的AMSR2/ASI数据(6.25 km)是关注海冰密集度大小时的首选产品。     

2002年—2011年北极海冰时空变化分析

基于2002年—2011年AMSR-E海冰密集度数据,分析了北极海冰的时空变化特征及其原因。结果表明海冰外缘线面积每年减小8.28×104km2,下降趋势最快的季节为夏季,下降速度是1979年—2006年的两倍多,而且海冰密集度也在降低。2003年、2004年的冰情相对较重,2007年海冰面积最小。长期冰在2002年—2010年间减少了近30%,减少的区域主要在波弗特海、楚科奇海、东西伯利亚海、拉普贴夫海、喀拉海以及由这些边缘海向北极方向延伸的北冰洋的广大区域,长期冰减少的地方大部分为季节性海冰增加的地方。海冰面积与年平均气温之间有显著的负相关关系,随着全球气候变暖的加剧,这种减小趋势将会持续。     

2002年——2011年北极海冰时空变化分析

基于2002年-2011年AMSR-E海冰密集度数据, 分析了北极海冰的时空变化特征及其原因。结果表明海冰外缘线面积每年减小8.28×10⁴ km², 下降趋势最快的季节为夏季, 下降速度是1979年-2006年的两倍多, 而且海冰密集度也在降低。2003年、2004年的冰情相对较重, 2007年海冰面积最小。长期冰在2002年-2010年间减少了近30%, 减少的区域主要在波弗特海、楚科奇海、东西伯利亚海、拉普贴夫海、喀拉海以及由这些边缘海向北极方向延伸的北冰洋的广大区域, 长期冰减少的地方大部分为季节性海冰增加的地方。海冰面积与年平均气温之间有显著的负相关关系, 随着全球气候变暖的加剧, 这种减小趋势将会持续。     

2000—2015年北极夏季反照率变化及其与海冰密集度的关系

作为影响极区热平衡的关键因素,北极反照率会对北极气候与环境变化产生重要影响。采用CLARA-A2-SAL(The CM SAF Cloud,Albedo and Radiation)反照率产品分析2000—2015年北极夏季反照率月尺度和年尺度的时空变化,并探索北极反照率与海冰密集度的关系。结果表明,近15年间北极夏季反照率降幅达到12.20%,8月反照率下降趋势最显著,每10年减少0.040;随着海冰的融化,北极夏季反照率发生由高到低的变化;北极中央密集冰区与周边海域的反照率变化呈现出显著的空间差异性;北极反照率与海冰密集度呈稳定的正相关。研究北极反照率的时空变化及其影响因素可为解释海冰变化成因、预测北极海冰变化趋势提供参考。     

利用多源数据对海冰密集度反演的算法验证

海冰密集度对全球气候变化研究有重要的意义,其反演结果的验证工作也被广泛关注,但结合多源数据反演,同时对两种算法验证的研究较少的现状,该文利用ASPeCt船测海冰密集度数据对Bootstrap算法和NASA Team(NT)算法基于SSM/I数据估算的海冰密集度精度进行验证,并与MODIS影像反演获得的海冰密集度进行对比。研究结果显示两种海冰密集度算法获得的反演结果与ASPeCt船测值偏差分别为2.26%和7.27%,均方根误差分别为11.39%和12.32%。相比之下,MODIS结果与ASPeCt船测海冰密集度比较得到偏差为3%,均方根误差为5.21%。Bootstrap算法、NT算法与ASPeCt船测值比较的偏差和均方根误差显示两种算法精度相近;由于MODIS数据分辨率与ASPeCt船测数据相近,所以其反演精度较优;但因时空分辨率的限制,各种结果都具有一定的不确定性。     

基于Bootstrap算法的FY-3/MWRI北极海冰密集度反演

海冰作为全球气候系统的重要组成部分,不仅影响着大气与海洋环流,也是气候变化的重要指示器。海冰密集度是描述极地海冰极为重要的地球物理参数之一。本文基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)亮温数据开展北极海冰密集度反演研究,采用线性回归和阈值法确定了动态亮温系点值,利用天气滤波器和陆地污染修正法消除了天气和陆地对海冰密集度反演的影响,计算了2019年—2020年海冰范围和海冰面积并与同类产品进行了比对。结果表明,本研究获取的北极海冰密集度产品与NSIDC发布的海冰密集度产品有较高的相关性,海冰密集度的差异在冬季小于3%,夏季小于8%。利用SAR数据进行了不同产品的结果评估,结果表明本文算法的反演结果优于NASA Team算法,在冬季精度约有1%的提升,在夏季精度约有4%左右的提升。动态亮温系点值较好地反映了海冰辐射特性的季节变化。本研究为中国自主卫星的海冰密集度产品的业务化发布奠定了基础。     

中分辨率成像光谱仪的海冰密集度遥感反演

海冰信息在船舶运输、天气预报和全球气候预测等领域都起着重要作用.一直以来微波遥感是卫星监测海冰密集度的主要手段,目前基于可见光遥感的中分辨率海冰密集度产品还较少,其中只有NOAA发布了相关业务化产品,但其所采用的算法对低密集度海冰反演准确性仍存在提升空间.本文在Liu提出的算法基础上进行改进,提出了最邻近像素法确定纯冰...     

FY-3B/MWRI北极海冰密集度ASI算法反演研究

近年来,由于“北极放大”的气候效应,使得北极海冰变化受到了越来越多的关注。而作为海冰被动微波遥感的主要参数,海冰密集度SIC (Sea Ice Concentration)能够表征海冰的主要状态,可用于指导极区走航以及进行不同尺度的海冰变化研究。通过该参数还可以计算出海冰面积、海冰范围等信息,对极区冰情预测以及气候变化研究具有重要意义。本研究探讨了如何利用FY-3B/MWRI (FY-3B/MicroWave Radiometer Imager)较高分辨率通道数据来反演北极地区海冰密集度。基于ASI (ARTIST (Arctic Radiation and Turbulence Interaction STudy) Sea Ice)算法,本研究通过改进算法系点值的方法反演了北极地区海冰密集度,并将反演结果与MWRI海冰密集度产品进行了对比。首先利用Aqua/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)反射率数据获得的海冰密集度对二者进行了验证。结果表明,本研究选用的新系点值ASI算法在全部数据集范围内的平均偏差与MWRI海...     

利用FY-3B MWRI遥感数据反演南极海冰表面积雪厚度

海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-...     

基于HJ-1C SAR数据的辽东湾海冰分类

针对海冰遥感分类问题,使用我国首颗民用合成孔径雷达卫星环境一号星(HJ-1C)图像的S波段VV极化SAR数据进行辽东湾海冰分类,提出了一种针对单极化SAR数据的海冰分类方法。使用基于SAR数据的3种海冰信息作为分类依据,即灰度信息、灰度共生矩阵纹理信息及基于平整冰面积百分比提取的平整冰密集度信息。研究结果表明,平整冰密集度信息是区分碎冰和风致纹理粗糙开阔水的有效信息。使用最大似然法与决策树融合的分类方法可以有效地识别封冻期辽东湾海域的碎冰、平整冰和开阔水3种类型,为海冰分类提供了一种新思路。     

从航空数字影像提取北极海冰形态参数的方法研究

在 1999年 7月至 9月的中国首次北极科学考察中 ,对北极密集冰区进行了航空数字相机遥感观测 ,获得一批高分辨率的不同类型海冰数字影像。探讨了利用数字影像分析海冰形态参数的方法。利用这些方法不仅可以分析海冰边缘、密集度、冰水比例等常规参数 ,而且可以获得卫星遥感尚无法探测的一些海冰形态的新参数 ,这些参数将增加对不同类别海冰的认识 ,对于研究北极融冰过程和冰区的海气相互作用提供有价值的手段和分析方法。给出的方法可以应用到中国渤海海冰和其它海域海冰的研究。     

南极海冰密集度多源数据的交叉检验

通过研究交叉检验船测样点上的7种不同尺度的海冰密集度数据,发现相同时间和相同空间尺度的海冰密集度值吻合度最高,不同时间不同尺度的海冰密集度值的相关性较弱。由数据获取时间不同引起的密集度差异在高分辨率数据上体现明显。真实船测点与伪船测点之间的吻合度不高,受观测者主观因素、天气条件、影像处理质量和伪船测点提取方法的影响。虽然伪船测点方法在海冰边界研究中具有快速、大面积提取边界点的优势,但需要控制提取算法中的误差传播。     

利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度的算法

本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。     

北极重要海峡气温—海冰密集度影响滞后效应分析

全球变暖导致北极海冰的面积与厚度逐步减小,这一趋势为北极通航提供了可能,北极航道在北极地缘环境格局中的战略地位日益提升。北极地区的重要海峡作为“冰上丝绸之路”运输的重要交通枢纽,其冰情变化在北极航道的开通中起到直接影响作用。本研究以北极地区东北航道和西北航道上14个重要海峡近35年的海冰密集度为研究对象,采用分布式滞后非线性模型,研究海冰表面气温对北极重要海峡海冰密集度变化的阈值和滞后效应。研究结果表明：（1）除白令海峡、尤戈尔斯基沙尔海峡和喀拉海峡以外,其他11个海峡气温对海冰密集度变化的影响都存在高温阈值,并且其阈值集中在-10℃附近;（2）高温对于海冰密集度变化的影响存在0—3月的滞后期,而低温的滞后期为0—4月;（3）14个海峡在非线性滞后模型中表现出不尽相同的滞后效应,存在空间异质性特征。滞后期内高温影响最为剧烈的是维利基茨基海峡,相对累积效应值为-3.34%（-5.6% — -1.1%）;（4）整体上看,东北航道滞后有效期与西北航道相比较长,东北航道受温度影响的滞后效应值比西北航道的要大,且在高纬环境地区,高温对海冰密集度的相对变化的影响较为明显。     

基于Landsat-8数据和MODIS数据的渤海海冰信息提取

渤海地区是我国经济最为发达的地区之一,但每年冬季该地区经常遭受不同程度的海冰灾害。截至目前,海冰灾害已经造成该地区石油平台多次倒塌,船舶受损和航运受阻,严重影响该地区的经济发展~([1])。本文基于2016年的Landsat-8辽东湾数据和MODIS渤海数据进行海冰范围的提取,并计算海冰的面积、密集度等信息,然后建立MODIS数据海冰的短波宽带反射率和厚度之间的对应关系,计算出海冰的厚度,从而对海冰实现分类。