宽幅多极化SAR海冰信息提取方法与类型识别研究

发布时间：2018-04-02 05:04

本文选题：合成孔径雷达　切入点：海冰密集度提取　出处：《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》2017年博士论文

【摘要】：作为冰冻圈的重要组成,海冰是全球气候变化的直接参与者,海冰信息是气候模型的重要参数。同时作为气候变化的敏感因子,近年来夏季北极海冰分布范围大幅减小,海冰厚度明显变薄,北极航运活动的开展也因此愈加频繁,海冰信息可以为安全航运提供保障。因此,海冰信息的准确获取无论对于科学研究还是生产生活都有重大意义。描述海冰的重要信息有海冰密集度、海冰类型、海冰厚度、海冰运动信息等,遥感已经成为获取这些信息的重要手段,例如,辐射计是目前海冰密集度产品的主要数据源。但是,几公里到几十公里的空间分辨率已经无法满足高精度气候模型预测和北极航运安全的要求。随着以数字波束形成(DBF)、多发多收(MIMO)技术为代表的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的快速发展,SAR获取兼具超宽幅和高分辨率数据的能力也在逐步提升,这一优势吸引了人们对SAR海冰监测的关注。由于宽幅SAR是业务化区域海冰监测的首选,因此,基于宽幅SAR数据的海冰信息提取研究是近期海冰遥感研究的热点,其成果会提高海冰监测的准确度,进而为气候变化研究和极地航运安全提供有效的数据支持。本文结合ASAR、RADARSAT-2、TerraSAR-X、Sentinel-1A多种不同波段、不同极化星载宽幅SAR数据,开展了海冰密集度信息自动提取研究、海冰类型识别研究、海冰运动信息提取研究,以及海冰面积通量估算研究工作,提取了高精度的海冰状态、类型、动态等多种信息。这些信息是估算海冰质量平衡的关键参数,对于海冰热力学和动力学研究以及气候变化研究都具有重要意义。论文主要研究成果和创新点如下:(1)提出了结合冰水入射角敏感度差异的海冰密集度信息自动提取算法。是针对宽幅数据的宽入射角区间带来的海冰海水后向散射系数变化大且重叠的现象,充分利用了宽入射角区间的数据优势,首次引入入射角敏感度,与后向散射系数和相异性特征结合,以提取浮冰外缘线和识别冰间水道,并在此基础上进一步提取了海冰密集度。该方法可以实现自动提取,并且普适性较高,经验证,适用于HH和VV极化、多个地区和多种星载SAR传感器的宽幅数据。(2)建立了顾及纹理与扇贝效应和子带拼接条纹的海冰类型识别方法。针对VV极化下的TerraSAR-X宽幅数据中扇贝效应和子带拼接条纹相对严重的问题,探讨了两种条纹对海冰类型识别的影响,发现灰度共生矩阵在丰富海冰类型识别信息的同时会对两种条纹起到放大的效果。为解决这一问题,建立了结合卡尔曼滤波、海冰密集度、灰度共生矩阵、支持向量机的海冰分类方法,经验证,该方法可以有效抑制扇贝效应和子带拼接条纹对宽幅SAR海冰类型识别的影响,提高了星载SAR海冰监测的准确度。(3)提出了结合海冰密集度的海冰类型识别方法。针对部分海冰类型在HH和HV极化下SAR后向散射特征相似而导致分类混淆的问题,引入了基于本文算法提取的海冰密集度信息作为海冰类型识别依据,海冰密集度的引入降低了海冰错分为海水的比例,同时提高了莲叶冰的识别准确度。结合海冰类型识别方法,开展了连续时相SAR数据的海冰分类应用案例研究。基于连续时相SAR数据获取的海冰类型与海冰漂移速度信息,结合风场和流场信息,对雪龙号遇险期间海冰动态变化过程进行了解译,拓展了SAR在海冰动力过程解译中的应用。(4)发展了协同多种SAR海冰信息的海冰面积通量估算方法。针对海冰面积通量估算研究中存在的常用数据源空间分辨率较低的问题,本文协同海冰密集度、海冰类型、海冰漂移速度等参数,提出了完全基于SAR数据的海冰面积通量估算方法,探索了多种SAR海冰参数协同提取海冰信息的新方向。该方法应用到Sentinel-1A数据,对2016年弗拉姆海峡海冰面积通量年内变化进行了估算。结果显示,6月和8月中旬的海冰面积通量最低,2月和4月中旬高于10月和12月。本文的成果为高精度海冰信息提取提供了SAR方法论支持,为SAR在海冰动力学研究中的应用探索了新方向,对于拓展SAR海冰研究、SAR应用方法论以及推动气候变化相关研究具有重要意义。
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【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P731.15

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