【摘要】：極地在全球氣候變化中扮演著非常重要的角色,因此極地海冰也越來越受到重視。海冰作為影響氣候重要的因子,不僅對全球熱平衡有著重要影響,還對海洋的溫鹽平衡也有影響。隨著北極海冰逐漸地融化,使得連接大西洋和太平洋的北極航道能夠開通。但是即使在夏季,北極航道地區(qū)仍然存在海冰,威脅過往船只的安全,因此極地海冰的檢測有十分重要的現(xiàn)實意義。合成孔徑雷達(SAR)全天時全天候觀測及高空間分辨率數(shù)據(jù)的特性,更加有利于海冰的監(jiān)測。因此如何利用SAR來進行極地海冰檢測,即將海冰和海水分離開,是一個十分重要的研究內(nèi)容。本文利用C波段高分3號及Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)開展了極地海冰檢測算法的研究,主要研究內(nèi)容與初步結(jié)論如下:(1)研究了海冰在C波段SAR水平-水平(Horizontal-Horizontal,HH)極化和水平-垂直(Horizontal-Vertical,HV)極化數(shù)據(jù)上的散射特性的差異。分析了在較大的入射角范圍的情況下海冰、海水圖像灰度值隨入射角的變化情況及在較小入射角范圍的情況下,海冰、海水的灰度值是否受風速的影響。通過以上兩個研究分析,得到了HV極化圖像灰度值隨入射角的變化情況小于HH極化圖像,以及HV極化圖像灰度值受風速的影響小于HH極化圖像的結(jié)論。這表明了HV極化方式相較于HH極化方式來說,對入射角及風速都較為不敏感,圖像中同種物體的灰度值較為一致,有利于海冰和海水的區(qū)分。(2)開展了基于高分3號和Sentinel-1 SAR HV極化數(shù)據(jù)的海冰檢測算法的研究。文中主要使用高分3號的條帶成像模式的HV極化圖像和Sentinel-1的超幅寬成像模式的HV極化圖像,通過圖像的紋理特性及支持向量機分類的方式進行海冰和海水的分離。為了能使算法自動運行而無需人工干預,文中改進了分水嶺算法并用其進行樣本的自動提取,同時根據(jù)海冰和海水在不同的紋理上表現(xiàn)出明顯的特征來進行樣本分類。最終通過用支持向量機訓練樣本得到的分類模型對整幅圖像進行海冰檢測。(3)開展了算法結(jié)果精度的研究。文中通過利用目視解譯的結(jié)果同算法結(jié)果進行比較的方式來進行算法精度的檢驗。結(jié)果表明文中算法對海冰和海水的檢測精度均在90%以上。(4)開展了算法的適用性研究。文中利用了多幅高分3號及Sentinel-1SAR圖像進行算法測試,其中大部分的圖像都能得到很好的海冰檢測結(jié)果,但也有少量圖像不能得到海冰檢測結(jié)果。文中對部分海冰檢測結(jié)果成功的圖像進行了展示,同時對檢測不成功的原因也進行了總結(jié)。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P731.15
【圖文】：

候及北極航道的開通都有重要影響，因此得到了全世界地廣泛關注。隨著衛(wèi)術的發(fā)展，海冰可以被大范圍、連續(xù)觀測，更加促進了對極地海冰的研究。將從海冰的形成、海冰的分類、海冰的特性三個方面來對海冰進行簡介，從雷達后向散射特性的影響因素來介紹海冰的散射特征。.1 海冰簡介.1.1 海冰的形成海冰的形成需要兩個條件，一是海水溫度降低至冰點并且持續(xù)失熱，二是凝結(jié)核。海水的冰點是隨鹽度增大而降低的，海水的最大密度溫度也是隨鹽增大而降低，但是二者隨鹽度降低的速率不同，即冰點隨鹽度降低的速率小大密度溫度隨鹽度降低的速率，導致二者在鹽度為24.695處相交（瑙斯，1983圖 2.1 所示。

VV像 29.1~46.0 5*20 250 HH, VVVV 18.9~47.0 20*40 400 HH, VVVV21.6~25.134.8~38.05*5 20 HH用 Sentinel-1 的超幅寬成像模式數(shù)據(jù)，該成像模式采觀測條帶的數(shù)據(jù)從而獲取整幅圖像的數(shù)據(jù)。由表 3.2角變化范圍為 18.9°~47.0°，刈幅為 400 km,可以對海于監(jiān)測海冰覆蓋范圍的變化。

(a) (b)圖 4.1 Sentinel-1 SAR 圖像中用于研究灰度值隨入射角變化的實驗區(qū)域（紅框所示），（a）HH 極化圖像，（b）HV 極化圖像（成像時間：2017 年 8 月 16 日 7 點 28 分（UTC）；成像模式：超幅寬成像模式）Figure 4.1 Experimental region in the red box of Sentinel-1 SAR image to study the changes ofgray value with incident angle, (a) HH polarization image, (b) HV polarization image(Imaging time: 7:28 on August 28th, 2017(UTC); imaging mode: extra wide swath mode)

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 張晰;張杰;紀永剛;;基于紋理特征分析的遼東灣SAR影像海冰檢測[J];海洋科學進展;2008年03期

2 張明元;邵春財;;海冰的物化性質(zhì)[J];海洋科技資料;1981年05期

本文編號：2777996