利用RadarSat-2 SAR影像反演北极夏季海冰厚度的研究

发布时间：2022-11-07 18:02

　　随着全球气候变化问题的日益突出,北极地区的环境以更快的速度恶化,使得北极夏季海冰开始迅速融化减少,减少速度一度超过各种模型的预测结果,完全无冰的夏季北极很可能提前到来。为了更好的解释海冰对北极环境的作用,需要对海冰的性质有着更加深入的理解。海冰的各种性质中,海冰厚度是海冰质量的宏观体现,对环境的变化非常敏感,是最受到重视的海冰参数之一,但也是获取难度最大的参数。如何以遥感的方式连续获得大尺度的海冰厚度成为一个广泛讨论的话题,本文即以海冰厚度的遥感获取为主要目的开展研究。现阶段应用于海冰厚度反演的卫星遥感方法主要有四种:光学遥感、被动微波遥感、SAR遥感（主动微波）、测高卫星遥感。本文对以上四种主流方法进行了分析和比较,详细介绍了每种方法的常用数据源和数据形式、基本的数据预处理方式以及海冰厚度反演的常用理论。对比了以上各种方法的优越性和局限性,最终得到结论SAR遥感最适合极地海冰厚度反演。本文提出了一个利用SAR图像纹理来反演海冰厚度的方法,使用的数据为七景RadarSat-2卫星的SAR图像和中国第六次北极科学考察中船侧录像观测获得的海冰厚度数据。根据海冰的实际情况选择了灰度共生矩阵（... 

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 海冰关键参数
        1.2.2 海冰研究方法
    1.3 本文主要内容
2 海冰厚度遥感基本方法
    2.1 光学遥感
        2.1.1 常用数据来源
        2.1.2 数据预处理
        2.1.3 海冰厚度反演方法
    2.2 被动微波遥感
        2.2.1 常用数据来源
        2.2.2 海冰厚度反演方法
    2.3 SAR遥感(主动微波遥感)
        2.3.1 常用数据来源
        2.3.2 数据预处理
        2.3.3 海冰厚度反演方法
    2.4 测高卫星
        2.4.1 常用数据来源
        2.4.2 数据预处理
        2.4.3 海冰厚度反演方法
    2.5 本章小结
3 数据获取及使用
    3.1 数据获取方法
        3.1.1 气象观测
        3.1.2 走航海冰厚度观测
        3.1.3 融池及海冰密集度观测
        3.1.4 冰芯物理性质观测
        3.1.5 浮标观测
    3.2 数据介绍及预处理
        3.2.1 SAR遥感图像数据
        3.2.2 海冰厚度数据
    3.3 本章小结
4 海冰SAR纹理反演厚度
    4.1 纹理分析方法
        4.1.1 结构分析法
        4.1.2 模型分析法
        4.1.3 信号分析法
        4.1.4 统计分析法
    4.2 纹理矩阵参数选择
        4.2.1 灰度量化级别对海冰纹理的影响
        4.2.2 方向对海冰纹理的影响
        4.2.3 窗口大小和位移对海冰纹理的影响
    4.3 相关分析及反演验证
        4.3.1 单纹理反演验证
        4.3.2 双纹理反演验证
        4.3.3 多纹理反演验证
    4.4 本章小结
5 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]亚马尔LNG项目模块化建设经验解析[J]. 郭俊广,许涛,管硕,石峡.  国际石油经济. 2018(02)
[2]近25 a中国暴雨及其引发的暴雨洪涝灾害影响的时空变化特征[J]. 於琍,徐影,张永香.  暴雨灾害. 2018(01)
[3]2017年夏季北半球大气环流特征及对我国天气气候的影响[J]. 郑志海,王永光.  气象. 2018(01)
[4]近百年来全球、大洲和区域尺度降雨时空变化诊断（1900-2010）[J]. 孔锋,王一飞,吕丽莉,方佳毅,史培军.  灾害学. 2018(01)
[5]海冰运动研究进展综述[J]. 颜钰,邵冬冬,许映军,顾卫.  海洋预报. 2017(03)
[6]基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法[J]. 王蔓蔓,柯长青,邵珠德.  海洋学报. 2017(03)
[7]Arctic sea ice volume export through the Fram Strait from combined satellite and model data: 1979–2012[J]. ZHANG Zehua,BI Haibo,SUN Ke,HUANG Haijun,LIU Yanxia,YAN Liwen.  Acta Oceanologica Sinica. 2017(01)
[8]极地海冰厚度探测方法及其应用研究综述[J]. 季青,庞小平,许苏清,赵羲,刘清全,石中玉.  极地研究. 2016(04)
[9]基于热力学过程的渤海海冰生消模型[J]. 王昆,刘潘,金生,王年斌,于喆.  水科学进展. 2017(01)
[10]北极海冰密集度产品的走航比较与冰情分析[J]. 季青,庞小平.  华东交通大学学报. 2016(05)

博士论文
[1]极区航道海冰时空分布及其物理力学性质研究[D]. 韩红卫.大连理工大学 2016
[2]基于卫星测高技术的北极海冰厚度时空变化研究[D]. 季青.武汉大学 2015
[3]北极海冰变化及其气候效应研究[D]. 魏立新.中国海洋大学 2008
[4]基于电磁感应理论的极地海冰厚度探测研究[D]. 郭井学.吉林大学 2007
[5]基于图像分析的海冰几何参数和拖曳系数参数化研究[D]. 卢鹏.大连理工大学 2007
[6]图像纹理分析的新方法及其应用[D]. 许存禄.复旦大学 2005

硕士论文
[1]超声波冰密度检测方法的机理研究[D]. 刘慧慧.太原理工大学 2016
[2]利用NOAA/AVHRR资料分析21年长江中下游地区云量时空分布与演变特征[D]. 武艳.南京信息工程大学 2011
[3]图像纹理特征的提取和图像分类系统研究及实现[D]. 谢菲.电子科技大学 2009
[4]基于灰度共生矩阵木材表面纹理模式识别方法的研究[D]. 王辉.东北林业大学 2007
[5]MODIS数据基础处理方法研究和软件实现[D]. 蒋耿明.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003



本文编号：3704147