基于卫星测高后向散射系数的极区海冰分布特性研究

海冰对气候变化非常敏感,了解极地海冰分布范围和表面属性不仅对于极地环境非常重要,对全球温度趋势估计和建立全球气候模型非常关键。ENVISAT卫星可覆盖至南北纬81.4°,其携带的RA2雷达高度计为极地海冰研究提供了周期性的主动微波海冰探测途径。本文用ENVISAT雷达高度计探测的Ku波段后向散射系数对2011年南极和北极各月份的海冰覆盖特征（范围和海冰表面属性）进行了详细研究,利用海水和海冰的不同散射特征,设置后向散射系数阈值为13db可成功分离海冰和海水。除夏季外,雷达高度计和美国冰雪数据中心基于辐射计获取的极区海冰覆盖边界高度符合。因北极中央区域（81.4°N以北）没有轨迹覆盖,本文只估计了南极海冰的覆盖面积,夏季海冰的覆盖范围面积比辐射计探测结果偏大,这和雷达高度计对离散薄冰较强的观测能力关,在海冰密集分布的其他季节结果则有很好的符合,其中冬季面积平均差异为0.17 Mkm2。分析了南极和北极海冰的分布特征差异,和南极相比北极冬季海冰表面较粗糙干燥,而夏季海冰表面湿度较大。本文研究结果表明ENVISAT雷达高度计可准确的探测包括海冰覆盖和海冰表面属性变化在内的海冰季节性演变过程,可在海冰监测、极地科考等领域中发挥重要作用。     

基于CryoSat-2的北极海冰类型分类

海冰类型是北极海冰监测中的重要变量,详细的海冰类型信息对冰情评估、气候预测和冬季海上交通管理等具有重要意义.CryoSat-2卫星携带先进的合成孔径雷达高度计,具有观测尺度大、能够全天时全天候观测的优势,是研究两极海冰变化的一种方法.本文使用CryoSat-2卫星SAR模式下波形数据识别北极海冰类型,采用阈值法、K-N...     

基于TerraSAR-X全极化数据的北极地区海冰信息提取

北极地区海冰既受全球气候变化的影响,同时也影响着全球气候的变化,因此,北极地区已成为研究全球气候变化的热点区域之一。然而,由于北极地区环境恶劣,传统的实地勘测方法成本高,且难度较大。遥感技术,特别是合成孔径雷达(SAR)和全极化SAR技术的迅速发展,为北极地区海冰信息的提取提供了更加有效的数据获取方法。以TerraSAR-X全极化数据为基础,采用SEATH(separability and thresholds)面向对象影像分析方法,评估各种极化特征用于提取北极地区海冰信息的能力,并通过分类实验对其结果进行验证。研究表明:|VV|,T11和SPAN等极化特征对海冰具有较好的区分度,这将为大范围的北极地区海冰信息提取以及海冰监测卫星的参数设计提供理论基础。     

面向极地海冰变化监测的卫星遥感技术研究进展

介绍了遥感传感器技术的发展,着重探讨了其在观察极地地区进行观测的适用性。极地地区与全球气候变化之间的关系和相互作用是气候变化研究的焦点。海冰的广泛覆盖对大气、海洋和极地地区特别是对其他地方的、其他进程的陆地和海洋生态系统产生重大影响。海冰覆盖了极地海洋广阔的区域,而两极地区的海冰受气候变化影响而产生的变化却不同,北极海冰面积减少趋势明显而南极海冰面积却有上升趋势。本研究回顾了海冰遥感领域的相关文献,评估不同传感器监测海冰物理特性的优势和劣势。分析了传感器的规格和获取的数据,概括了它们如何发展以满足用户不断增长的需求。同时,讨论了不同的遥感技术和观测方法及其在监测海冰变化方面的适用性。本文利用不同的数据集对海冰特性进行进一步的研究,总结了用于海冰监测的数据集以监测这些实地很难到达的区域。     

利用ICESat/GLAS数据研究北极海冰干舷高度

北极海冰变化受全球气候变化影响明显,海冰的变化不仅体现在面积上,而且也体现在厚度上。利用海冰干舷高度可以反演海冰厚度,冰、云和陆地高程卫星/地球科学激光测高系统(ice,cloud and land elevation satellite/geoscience laser altimeter system,ICESat/GLAS)提供了高精度的海冰高程信息。利用ICESat/GLAS测高数据,提取了2003~2008年部分时间段北极区域海冰的干舷高度,分析了2003~2008年间北极海冰季节性以及年际变化特征。结果表明,北极海冰干舷高度呈下降趋势,并且在2007年夏季减少趋势最为明显。对北极海冰在2007年迅速减少的原因进行了探讨,并利用仰视声呐实测数据对干舷高提取算法存在的系统性偏差进行了讨论与分析。     

基于高光谱影像的渤海海冰遥感监测研究

监督分类方法是海冰遥感监测中常用的有效方法,但不同的监督分类方法以及波段选择,在海冰识别中的精度有较大差异。为提高海冰监测的精度,本文使用高光谱传感器提供的可见光、近红外波段的连续成像光谱信息,对比了不同的波段组合在多种分类方法中海冰提取的精度,分析了不同波段组合、不同分类方法在海冰监测上的优缺点,最终得出海冰监测中最佳的波段组合以及最适宜的监督分类方法。     

基于Landsat-8和Sentinel-1A辽东湾海冰分类研究

为研究辽东湾海冰类型特征,文中基于2016年2月9日的Landsat-8和Sentinel-1A数据,结合多光谱、归一化植被指数(NDVI)构建CART自动决策树(CART Automatic Decision Tree),并用灰度共生矩阵(GLCM)统计Sentinel-1ASAR数据的纹理信息特征,对比传统监督分类并验证两种遥感图像海冰分类精度。研究指出:对Landsat-8数据,基于CART自动决策树的分类精度最高,总精度达81.68%;而Sentinel-1ASAR数据,基于最大似然分类的总精度为73.88%,相比于CART自动决策树,其能获得更高的海冰分类精度。分析本研究可知,基于光学数据的CART自动决策树在海冰类型识别中占优,而最大似然分类在SAR数据中对海冰类型的识别度较好,本文为辽东湾海冰监测与预报提供了一种有希望的技术手段。     

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。     

西北航道的海冰分类及可通行性分析

随着全球变暖和全球贸易的增长,西北航道的经济效益日渐突出.但是西北航道内浮冰的存在对船舶的航行有一定的影响.鉴于此,利用遥感影像的灰度和灰度共生矩阵组成组合特征构建训练样本,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对样本进行训练,实现海冰、海水的分类,并借助蚁群算法进行可通行性分析.实验结果证明,相比较传统单一特征分类结果,本文提出的组合特征的方法能够在一定程度上提高分类正确率,有效区分遥感影像中的海水、海冰,为船舶航行的可行性提供依据.     

基于多源遥感数据的北极新冰提取及范围时序变化分析

本文利用多源遥感数据从不同空间尺度对2004年至2012年间北极地区新冰进行了提取并对其范围变化进行了分析。统计分析结果表明,北极海冰总体覆盖面积与北极近地表气温的变化呈反比;新冰覆盖面积的变化与海冰总面积的变化相比较缓慢;北极各个区域新冰覆盖范围的变化与各区域近地表温度的变化有较大的关联。     

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。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

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。     

一种使用卫星反射信号探测海冰分布新方法

利用TechDemoSat-1低轨道卫星采集的卫星反射信号生成的时延多普勒图（delay-doppler map,DDM）探测北极格陵兰岛（Greenland）地区的海冰分布。由于卫星散射信号在海冰和海水上分别遵循相干散射和漫散射模型,与海水相比,海冰的时延多普勒图扩散较少,所以从海水到海冰的过渡会导致时延多普勒图中高于一定能量值的像素数量减小。提出了一种基于相邻DDM像素数量比值的检测方法,通过采用一定阈值来区分海冰和海水的时延多普勒图,用于分析格陵兰岛地区海冰的分布情况。还利用多期数据分析了格陵兰岛地区海冰分布随时间的变化。通过与美国国家冰雪数据中心提供的数据比对,利用数学统计方法对本文提出的方法性能进行了评估。结果显示,该方法的判断成功率可以达到98.76%~99.21%,整体评估成功率约为99.09%。     

光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。     

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。     

基于CryoSat-2数据的海冰厚度估算算法比较

以北极为研究区,使用CryoSat-2数据,利用现有海冰厚度卫星测高研究中4种主流算法(Laxon03算法、Kurtz09算法、Yi11算法和Laxon13算法)分别对北冰洋海冰厚度进行估算,并将估算结果与研究区IceBridge机载激光测高冰厚数据进行了比较,探索各算法海冰厚度估算的差异,寻找最优的估算算法,为估算长时序海冰厚度提供基础和参考。结果表明,4种算法估算的海冰厚度空间分布较为一致,但不同算法估算的结果差异较大,可达0.476 m;4种算法估算结果大小依次为Laxon03算法、Yi11算法、Laxon13算法、Kurtz09算法;4种算法估算的平均海冰厚度差异,在北极波弗特海海域最大,其次是北极中心海域、格陵兰和挪威海;Laxon13算法估算结果相对于IceBridge观测结果与其他算法相比,具有最小的平均偏差和均方根误差,是卫星测高估算海冰厚度的最优算法。     

基于OMEGA影像火星北极冰盖季节性变化监测

火星两极冰盖每年季节性消融的空间范围变化是火星全球及区域气候变化最直观的反映,针对火星冰盖监测提出了一种利用欧空局火星快车搭载的OMEGA高光谱成像数据提取季节性冰盖消融线的方法。基于28至29火星年覆盖火星北半球6个时段的OMEGA红外波段影像,利用监督分类方法辨别冰层与裸地,以提取季节性冰盖的边界,计算了火星北半球季节性冰盖消融速度,并利用高分辨率HiRISE数据验证了本文研究方法的正确性。研究结果表明,火星北极季节性冰盖的消融速度是每隔太阳经度(LS)10°冰层消融106km2;通过对比MOLA激光高度计数据和地形数据,发现局部区域冰盖消融异常原因主要为撞击坑引起的地形变化所致。     

干旱—半干旱地区地表特征探测的成像雷达干涉测量方法与模型

从估测干涉测量雷达数据相关性出发，通过利用欧洲资源卫星1号和2号获取的重轨干涉测量雷达数据，开展新疆喀什试验区地表土地类型的识别与分类，区分和识别出裸土，盐碱地，灌丛，裸岩/戈壁，沼泽和水体6类土地类型。并对不同土地类型的后向散射特性和相关性进行定量分析。探讨干涉测量数据相关性干旱-半干旱地区地表特征的关系，从而建立了干旱-半干旱地区地表变化的干涉测量时相关模型。为干旱-半干旱地区利用干涉测量数据进行地表变化监测提供理论依据。     

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。