一种利用HY-2卫星扫描微波辐射计数据反演极地海冰密集度的算法

海洋二号卫星(HY-2)是中国第一颗海洋动力环境监测卫星,如何有效地利用海洋二号卫星扫描辐射计数据监测海冰成为亟待解决的问题。根据海冰与海水辐射特征,提出一种基于多频段双极化反演海冰密集度方法,该方法利用简化的辐射传输模型和地物参考点模拟亮温并逼近观测亮温。该方法与NASA Team 2和ABA算法具有很好的可比性。应用该方法,可以有效利用HY-2卫星反演海冰密集度,监测海冰边缘与面积变化。     

利用GNSS-R信号探测海冰的方法及初步实验结果

研究了海冰的介电常数和极化特性,对GNSS-R观测数据进行处理,计算反射信号左右旋极化分量的比值,可以看出,GNSS-R信号极化比值的变化与海冰密集度观测数据是比较一致的.研究结果初步表明,GNSSR技术可以作为海冰探测的新手段.     

雷达高度计在海冰厚度探测中的研究进展

海冰是全球变化的指示剂,海冰厚度是海冰最难探测的参数之一。文章对现有的海冰厚度探测方式以及近年来相关研究进行了全面回顾和分析,对卫星雷达高度计、合成孔径雷达反演冰厚所存在的问题进行了总结;重点分析了星下点观测模式的雷达高度计以及雷达干涉测量技术在海冰厚度探测中的应用,分析了三维成像雷达成像高度计在海冰探测中的潜力,以及三维成像雷达成像高度计在海冰厚度探测机理及数据处理方面存在的问题。     

海冰观测中的图像匹配方法研究

海冰流速的测定是寒区海冰观测的重要内容。结合海洋工程实际,提出一种根据视频图像的特征点提取和匹配来测算海冰流速的方法：把Harries角点作为海冰的特征点,根据不同时刻下特征点的单应得到特征点的移动距离和移动方向,通过高斯混合模型消除单应计算中的误匹配,最终得到海冰的移动方向和速度。实验结果表明,这种方法具有较好的鲁棒性。     

自治/遥控水下机器人北极冰下导航

针对北极高纬度和科学考察中长期冰站对海冰在一定范围内连续重复观测的需求,设计了面向冰下环境的自治/遥控水下机器人(北极ARV)导航定位系统.提出基于海冰运动修正的水下机器人自主导航方法,通过定时引入海冰运动信息,实时准确获取水下机器人相对于海冰的位置信息,这不仅提高了观测数据的实际应用价值,还提高了冰下作业的安全性.仿真试验和北极冰下应用证明这一导航系统具有精度高、稳定性好等优点.     

三维成像雷达高度计在海冰厚度估算中的误差研究

海冰是全球气候系统中最为重要的指示因子之一,海冰厚度作为描述海冰变化的重要参数,对研究区域热量调节、气候变化等有重大意义。现有高度计在海冰监测中存在空间分辨率低、观测刈幅窄等弊端,而新型三维成像雷达高度计以小入射角以及短基线干涉测量技术可实现宽刈幅、高精度的海面测量,在海冰监测中有巨大的潜力。从干涉测高原理入手,基于交轨距离分析三维成像雷达高度计的斜距测量误差、基线倾角误差、基线长度误差、干涉相位误差对测高精度的影响,并对上述误差构成的测高总误差进行仿真分析,结合海冰分布图像以及海冰厚度估算原理,探究提高海冰厚度估算精度的因素。实验发现：利用干涉相位与基线倾角的相关性对基线倾角误差进行改正,可提高三维成像雷达高度计在海冰厚度估算的精度,使海冰厚度的估算误差由85.47 cm降至70.23 cm,精度提高17.83%。     

海洋监视监测SAR卫星任务初步分析

以海浪、船舶、溢油、内波和海冰等海洋现象为主要的观测目标,海洋监视监测卫星利用多极化SAR的高分辨率模式进行精细成像,识别目标细节特征,利用宽观测带扫描模式进行快速覆盖观测,获取全球海洋遥感信息。针对各观测目标要素,借鉴ERS和RADARSAT-1的观测结果,结合理论分析与仿真,初步分析了海洋监视监测SAR卫星轨道参数和有效载荷工作模式等卫星任务。     

基于数据集市的渤海海冰数值预报系统的设计与实现

以Visual Studio 2008和Visual Fortran 8.0作为平台开发基于数据集市的渤海海冰数值预报系统。系统将海冰数值预报所需的初始场、数值预报模式、数值预报结果展示等集成到同一平台下,以庞大的北海区海洋观测预报综合数据集市为基础,形成了"初始场输入-预报参数输入-数值模拟计算-成果展示"的完整链条。     

实测光谱和欧氏距离在GF2卫星海冰提取中的应用

由于卫星受载荷分辨率和混合光谱限制,海冰遥感监测存在很大不确定性。为提高海冰提取精度,本文将实测光谱与高分辨率卫星数据有效结合,利用光谱数据进行GF2卫星等效反射率转换;基于欧式距离确定16种海冰判识指标的可分性;从而提出一种GF2卫星海冰快速提取方法,为中低分辨率卫星大范围的海冰监测提供基准订正数据。结果表明：①经过光谱曲线分析初步确定B2和B4波段是GF2卫星海冰遥感监测的敏感波段;②欧式距离计算结果反映16种判识指标中,B2/B4指标欧氏距离最大,海冰与雪、冰水混合物、海水等相似地物的可分性最强,是海冰最佳判识指标③根据判识指标采用阈值法能快速提取海冰分布信息,实现海冰与其他相似地物的分离;④比较本文提出的新指标（B2/B4）与其他4种指标海冰提取的精度,在冰水两种地物分类中,B2/B4判识指标略好;在多种地物分类中,B2/B4判识指标总体分类精度为96.48%,Kappa系数大于0.5,比其他指标高出3.89～4.85%。     

基于SAR影像海冰动态特征的提取方法

海冰边缘区(Marginal Ice Zone,MIZ)海冰种类繁多,具有较强的动态性,充分了解其覆盖范围及变化对于研究海冰变化、环境变化以及更好地开展人类活动等方面具有重要意义。以Radarsat-2SAR影像为例,根据MIZ在影像中的不同尺度和方向上的曲线特征,采用能够将图像分解为多尺度多方向信息的曲波变换进行特征提取。利用中尺度曲波系数邻域内的均值和灰度共生矩阵(GLCM)的能量值之间的相互关系,设计并实现了一种基于SAR影像的海冰动态特征的提取方法。利用此动态特征得到的MIZ与采用海冰密集度数据定义的MIZ相比较,准确率得到大幅的提升。结果表明:该特征能够有效地描述海冰的动态程度,为MIZ的识别算法提供基础和新的研究思路,同时能够为海冰分析模型、环境预测模型等提供有效参数。     

卫星遥感海冰监测技术在河北省近海海域的应用

卫星遥感技术已成为海冰监测的重要技术手段之一。介绍了应用EOS系列卫星、HY-1B卫星和HJ-1A/B卫星等遥感数据提取河北省近海海域海冰分布、海冰类型、海冰厚度等海冰信息的方法。重点研究了应用HJ-1A/B卫星遥感数据进行海冰分类,及根据海冰类型与厚度的对应关系估算海冰厚度的方法,并以2013年1月17日的卫星遥感数据为例,提取海冰信息,制作相关海冰专题产品。结果表明:利用多种卫星遥感数据进行海冰监测,既可相互补充又能提高监测效率和准确率,制作更精细化的海冰监测产品,为河北海洋管理部门制定防灾减灾措施提供重要依据。     

南极磷虾探捕区独立海冰提取

针对传统的监测海冰方法受限于时间和空间,大范围的空间监测、长时间的动态监测不能满足要求这一问题,为监测南极磷虾探捕区海冰分布和独立浮冰运动特征,利用风云三号气象卫星中分辨率成像光谱仪(FY-3/MERSI)数据实现了研究区的独立浮冰信息提取。首先对FY-3/MERSI多波段数据进行辐射定标、投影、裁剪等预处理,结合多通道阈值法和比值法对海冰、云、海水进行识别,得到研究区海冰分布图;然后采用分区域双峰阈值法与梯度差分相结合的方法提取研究区的独立海冰,得到独立海冰分布图;最后对大块的独立海冰进行运动状态分析。结果表明,FY-3/MERSI数据可以有效地获取研究区海冰分布以及独立海冰分布信息,对于形状变化较小的独立海冰,可以分析海冰的运动状态。     

卷积神经网络和深度置信网络在SAR影像冰水分类的性能评估

目的 海冰分类是海冰监测的主要任务之一。目前基于合成孔径雷达SAR影像的海冰分类方法分为两类：一类是基于海冰物理特性与SAR成像特征等进行分类,这需要一定的专业背景;另一类基于传统的图像特征分类,需要人为设计特征,受限于先验知识。近年来深度学习在图像分类和目标识别方面取得了巨大的成功,为了提高海冰分类精度及海冰分类速度,本文尝试将卷积神经网络（CNN）和深度置信网络（DBN）用于海冰的冰水分类,评估不同类型深度学习模型在SAR影像海冰分类方面的性能及其影响因素。方法 首先根据加拿大海冰服务局（CIS）的冰蛋图构建海冰的冰水数据集;然后设计卷积神经网络和深度置信网络的网络架构;最后评估两种模型在不同训练样本尺寸、不同数据集大小和网络层数、不同冰水比例的测试影像以及不同中值滤波窗口的分类性能。结果 两种模型的总体分类准确率达到93%以上,Kappa系数0.8以上,根据分类结果得到的海冰区域密集度与CIS的冰蛋图海冰密集度数据一致。海冰的训练样本尺寸对分类结果影响显著,而训练集大小以及网络层数的影响较小。在本文的实验条件下,CNN和DBN网络的最佳分类样本尺寸分别是16×16像素和32×32像素。结论 利用CNN和DBN模型对SAR影像海冰冰水分类,并进行性能分析。发现深度学习模型用于SAR影像海冰分类具有潜力,与现有的海冰解译图的制作流程和信息量相比,基于深度学习模型的SAR影像海冰分类可以提供更加详细的海冰地理分布信息,并且减小时间和资源成本。     

主动学习与半监督技术相结合的海冰图像分类

针对海冰遥感图像分类问题中标签样本获取困难、标注成本较高导致海冰分类精度难以提高的问题,提出了一种主动学习与半监督学习相结合的方式用于海冰分类。首先,利用基于不确定性准则和多样性准则进行主动学习方法,选择一批最具信息量的标签样本建立标签样本集;其次,充分利用大量的未标签样本信息,并融合主动学习采样的思想选出部分具有代表性且分布在支持向量周边的半标签样本,建立半监督分类模型;最后,将主动学习方法和直推式支持向量机相结合构建分类模型实现海冰图像分类。实验结果表明,相对于其他方法,该方法在只有少量标签样本的情况下,可以获得更高的分类精度,该方式可有效解决遥感海冰分类问题。     

基于边缘保持的区域能量最小化SAR海冰图像分割

提出了一种基于边缘保持的区域能量最小化的SAR海冰图像分割算法。首先对图像进行SRAD滤波,然后进行分水岭初始分割和区域能量最小化分割,从而得到最终分割结果。将该算法用于SAR海冰图像的分割中,实验结果表明,该分割方法有效、准确性好。     

HJ-1卫星在港口海冰监测中的应用

以黄骅港煤炭航道海冰监测为例,采用国产环境一号卫星CCD数据,研究环境一号卫星监测海冰原理,实验环境一号卫星在煤炭航道中海冰的监测方法和流程,通过对航道、港池和锚地海冰反射率的研究,确定海冰类型,估算海冰厚度;利用经几何精纠正后的影像,统计不同海冰类型在航道、港池和锚地中的位置、范围和密集度;根据环境一号卫星日或双日的过境周期,实施了2010/2011年冬季黄骅港海冰业务化监测,从而直接为港口调度航道破冰、装船、北煤南运提供遥感技术支持。     

基于MODIS的海冰面积遥感监测及其与气温的相关分析

利用MODIS海冰遥感监测原理及海冰反演方法,提取海冰像元并估算海冰面积。利用2004~2007年冬季MODIS遥感影像,并结合辽东湾沿岸14个气象站的气象资料,研究辽东湾海冰面积与气温的关系。结果表明：辽东湾冬季海冰面积与气温有着显著的负相关关系,相关系数为-0.815,通过二者之间的回归方程可预估未来海冰面积变化趋势。     

遥感技术监测海冰密集度

概要评述可见近红外、主/ 被动微波遥感技术监测海冰密集度的基本原理、算法及其优缺点。着重介绍和讨论被动微波传感器SMMR 和SMM/ I 遥感图像混合像元内海冰总密集度, 一年海冰及多年海冰密集度的NASA 算法及其天气滤波器。     

辽东湾海冰类型SAR响应分析

利用2005～2006年冬季辽东湾海冰双极化ENVISAT ASAR影像时间序列,分析了不同极化方式的ASAR影像对辽东湾海冰的探测能力,结果发现交叉极化图像由于其后向散射动态范围小,限制了其在辽东湾海冰分类中的应用。同时利用SAR图像,结合同步TM数据,开展辽东湾海域不同类型海冰的电磁特性响应分析研究,指出SAR能较好识别固定冰、平整冰和碎冰堆积区,但在探测初生冰时并不可靠,其探测结果与海冰生长阶段以及海冰周围环境条件有关,同时由于受分 辨率限制并不能识别莲叶冰等海冰类型。     

混合本征模型的多视SAR影像海冰密度检测

目的 SAR影像中像素光谱测度的空间相关性蕴含着海洋表面和海冰更加丰富的空间特性及其变化信息,因此合理建模这种相关性是高分辨率SAR影像海冰精准解译的关键。提出一种利用随机模型及空间统计学测度刻画海冰空间结构的方法。方法 本文首先,在空间统计学框架下,SAR影像被表示为多值Gamma模型和泊松线Mosaic模型线性加权构建的混合模型,其中多值Gamma模型用于描述海洋表面雷达信号背向散射变化的连续性,而泊松线Mosaic模型则用于表征不同类型海冰表面雷达信号背向散射变化的区域性。利用上述混合模型的一阶、二阶变异函数,建模蕴含在SAR影像中海冰空间结构的变化。结果 对RADARSAT-1影像海冰结构建模并反演其密度。实验区域真实海冰密度分别为20%,80%等,运用本文方法反演所得海冰密度与真实海冰密度误差正负不超过10%。结论 本文提出混合本征模型用以刻画SAR强度影像中海冰像素强度变化的空间关系,能够较好地反演Ungava湾海冰密度分布。为利用遥感影像检测空间机构提供一种全新的方法。