极化SAR渤海海冰厚度探测研究

发布时间：2020-06-12 03:00

【摘要】：渤海及其沿海地区是中国重要的经济开发区。每年冬季,海冰冻结及漂移会严重威胁渤海的航运,油气勘探及海上作业生产等活动,给我国造成了无法估量的经济损失。在海冰监测中,海冰厚度是冰量估算、海冰冰情评估及灾害评价的关键指标。目前,国内外海冰厚度的探测主要依赖于现场观测,利用遥感反演海冰厚度尚处于研究阶段,未实现业务化。极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)不仅具有普通SAR传感器全天时全天候观测的能力,而且还能提供非常丰富的极化信息,是海冰监测的理想数据源。本文利用极化SAR数据开展渤海海冰厚度探测研究,分别发展了海冰厚度分级探测方法和海冰厚度定量反演方法,初步给出了渤海冰厚探测的新技术途径。在海冰厚度分级提取方面:首先确定了C波段SAR影像可识别的渤海海冰类型,并将渤海海冰类型与海冰厚度相关联,建立与厚度相对应的C波段星载SAR海冰分类体系;然后利用SAR影像开展海冰微波响应特性分析,发现依据本文提出的分类体系,可从SAR影像中区分渤海海冰类型,得到渤海海冰厚度等级,验证了本分类体系的有效性;在此基础上,利用高分辨率全极化SAR影像的优势,提取海冰的极化散射特征,并结合二叉树分类思想,开展高分辨率全极化SAR海冰类型的分类算法研究,提高SAR海冰分类精度;最后依据海冰分类的结果和提出的海冰分类体系,最终实现SAR海冰厚度分级探测。在海冰厚度定量反演方面:首先开展了海冰微波特性实验,探索性的研究了一种多离散散射体(气泡和卤水胞)不同分布的海冰电磁散射模型,为了解海冰的电磁散射机理提供理论指导;然后结合海冰电磁散射模型和渤海海冰热动力学生长模型,开展了海冰生长过程中,不同波段、极化和入射角等参数对极化SAR海冰厚度探测能力的影响分析,为后续的海冰厚度定量反演提供参考依据;最后根据海冰的电磁散射机理,改进Freeman分解的体散射模型,给出了一种基于极化分解的SAR海冰厚度定量反演方法,并利用实测数据验证了本方法。
【图文】：

分布图,石油平台,渤海,海区

同时，渤海及其周边地区也是我国重要的经济油气资源，许多重要的大油田，如胜利油田、辽渤海主要的石油平台分布[1]。每年冬季，海冰冻勘探及海上生产等均有不同程度的影响，甚至已造成多次石油平台倒塌、船舶受损、航运受阻估量的经济损失。年来几次发生严重冰情，如 1969 年渤海的特大最大冰厚达 100 cm，并且推倒“海一井”和“阻滞船舶 125 艘，造成了重大经济损失[1][2]。即冰依然会在个别海区造成灾害。如海冰的漂移扩能正常运行，甚至威胁平台的安全，过大的振动10 年冬季，渤海更是发生了 30 年一遇的特大海渔业损失就超过 30 亿元，经济损失巨大！

数据图,海冰类型,伪彩色编码,微波散射计

回答这个问题，难度很大，因为只有在大量获取海冰类型样本的同时，同步获取不同入射角、不同极化下该海冰样本的微波散射数据的条件下，才有可能得出令人信服的结论。Partington K. C., et al.也发现了这个问题，他们利用 ProSensing 公司生产的 C波段全极化散射计系统在波弗特海的阿蒙森湾（Amundsen Gulf）开展了大量的现场研究实验，得到了一些可以值得借鉴的结论[64]。Partington K. C.等人在实验过程获得的海冰类型样本有油脂状冰/粘冰、暗尼罗冰，莲叶冰，亮尼罗冰，灰白冰，，一年冰和多年冰，这些海冰类型对应于我国海冰分类划分标准中的初生冰、尼罗冰、莲叶冰、灰白冰和白冰（见图 1-2）。图1-2 给出了 Partington K. C.等（2010）利用 C-波段散射计获取上述海冰样本的微波数据，其中微波数据用伪彩色编码的形式给出：左边的色彩编码图是用 HH 填充红色通道、HV 填充绿色通道和 HV/HH 比填充蓝色通道；右边的色彩编码图是用 HH 填充红色通道、VV 填充绿色通道和 HH/VV 比填充蓝色通道。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：P731.15

【引证文献】