基于Sentinel-1衛星的北冰洋海冰信息提取

羅麗程，張文奇，胡 勇，周 穎，鞏彩蘭

(1. 中國科學院 上海技術物理研究所，上海 200083； 2. 中國科學院大學，北京 100049；3. 武漢大學 遙感信息工程學院，湖北 武漢 430072；4. 中國科學院 紅外探測與成像技術重點實驗室，上海 200083)

0 引言

受全球變暖影響，北極地區的海冰消融速度逐漸加快，覆蓋范圍不斷減小，對全球氣候產生了不容忽視的影響，導致了一系列生態問題。同時，北極地區的海冰消融有利于北極航道的開通和北極資源的利用。因此，對北冰洋重點區域的海冰狀況進行監測，對掌握海洋環境相關要素信息、累積可靠的數據資料、分析北冰洋海冰氣候效應、維護北極航道安全、合理開采北極資源等具有重要意義。

衛星遙感技術是最高效的海冰監測手段，具有大范圍、實時性、可持續的優點。目前，極地海冰密集度產品主要來自不同衛星傳感器的被動微波輻射計，利用各種反演算法生成。海冰密集度產品空間分辨率多為4～25 km[1-2]。另外，由于傳感器、算法等不同，以及夏季海冰表面融化導致的不確定性，海冰密集度反演結果還存在一定問題，需要大量的現場觀測來進行驗證[1]?；谖⒉ㄟb感數據，國內外開展了許多有關海冰變化分析的研究[3-4]。隨著合成孔徑雷達(SAR)技術的發展，SAR在海冰監測方面的應用越來越廣泛，如：鄭楊龍等[5]基于Radarsat-2衛星SAR圖像對海冰密集度進行了分類提取，發現高分辨率SAR在邊緣區小尺寸海冰監測方面具有優勢；朱海天等[6]利用星載SAR構建了渤海海冰遙感監測系統；張寶華等[7]提出了基于稀疏分解和改進MRF分割模型的圖像分割算法，其分割結果能準確反映海冰分布情況。歐洲的Sentinel-1衛星提供C波段的SAR觀測數據，具有雙極化、短重訪周期、快速產品生產的能力[8]。KARVONEN[9]利用Sentinel-1衛星SAR數據和AMSR2微波輻射計數據對波羅的海的海冰密集度進行研究；MUCKENHUHER等[10]基于Sentinel-1衛星數據，采用特征跟蹤與模式匹配相結合的方法，對海冰漂移算法進行了研究。國內鮮有利用Sentinel-1衛星SAR數據開展海冰研究的報道。

目前，國內外對海冰分布變化規律的研究，?；诖蟪叨?分辨率為4～25 km) 的海冰密集度產品。隨著北極航道開通及北極資源開發，國內外對海冰監測產品的分辨率、頻次要求必然更高。本文利用Sentinel-1衛星SAR數據進行研究。選取2015—2017年6—10月的數據，利用K-均值聚類算法對研究區域進行海冰提取，在此基礎上進行海冰密集度提取、浮冰區海冰形態參數提取?；陂L時間序列數據，對研究區域海冰變化規律進行分析。

1 數據預處理與海冰提取

1.1 數據預處理

本文研究區域為弗雷姆海峽的格陵蘭島沿岸。弗雷姆海峽為北冰洋和北大西洋之間的主要海洋通道，也是研究海冰變化的關鍵區域[11]。受東格陵蘭寒流影響，弗雷姆海峽的海冰主要分布在格陵蘭島沿岸一端，該區域范圍約為4°E～18°W，75.5°N～79.5°N。

Sentinel-1衛星的超寬幅模式主要用于海上、冰川、極地等需要大范圍覆蓋、短時間重訪的區域[8]。本文對該模式下的數據進行研究，數據預處理步驟如圖2所示。對2015年7月12日拍攝的衛星影像進行預處理，結果如圖3所示。

圖3 影像預處理結果Fig.3 Result of image preprocessing

1.2 海冰提取

SAR圖像中的不同灰度值代表了不同地物的后向散射系數。影響地物后向散射系數的主要因素眾多。對于試驗影像中的海冰、海水這2種地物，主要考慮表面粗糙度和介電常數這2個因素。對海冰而言，由于其受生長階段、外部環境條件的影響，類型多樣，因此其表面特征各不相同，介電常數范圍較大；表面粗糙的海冰，引起的后向散射較大，在影像上較亮。對海水而言，海風是影響其表面粗糙度的主要原因[12]。另外，海水介電常數很高，幾乎所有的雷達波能量會在水面上被反射[13]。因此，海水返回的雷達波較少，在影像上較暗。

通過觀察研究地區試驗影像可發現，在大部分區域，海冰、海水表現出顯著的亮度差異，能較好區分。但由于研究區域范圍大，氣候環境多變，在一些區域出現了海冰、海水不易區別的情況。海冰表面的融池會降低冰面的后向散射，使其在影像上較暗。波浪使海水表面更粗糙，使其后向散射變大，導致海冰、海水亮度較接近。

為了對海冰密集度進行長時序、高頻次的分析，需處理海量的影像數據，從中提取出海冰分布。因此，在選擇海冰提取方法時，應既考慮提取精度，又關注提取效率。雖然缺乏研究區域的實地海冰數據，但基于海冰、海水在SAR影像上表現出的顯著亮度差異，可采用K-均值聚類算法對海冰進行提取。K-均值聚類算法為基于樣本間相似性度量的間接聚類方法，其聚類準則是使每一類中的各點至中心點距離的平方和最小，是經典的非監督分類方法，該方法易于實現且效率較高，在所有聚類算法中應用最為廣泛[14]，在海冰提取分類中也得到了廣泛應用[15-17]。使用該方法時，需事先人為指定K值(類別數)。經過反復試驗，最終將K設為5。在缺乏先驗知識的情況下，采用K-均值聚類算法，能在保證精度的同時，較快完成海冰分布的提取。分類結果示意如圖4所示。在完成分類后，還需進行類別合并和分類后操作，最終生成海冰、海水的分類結果，如圖5所示。圖中海冰為白色區域，海水為黑色區域。

圖4 K-均值聚類算法分類結果Fig.4 Result of K-means classification

圖5 二值化結果Fig.5 Result of binarization

2 海冰信息參數計算

2.1 海冰分布參數

海冰密集度是海冰監測和預報業務的一項重要指標[18]。它是影響地球兩極海洋與大氣水熱交換強度的重要因素，是許多海洋和大氣環流模式的輸入參數之一，是全球尤其兩極地區長時間尺度氣溫變化的指示器[19]，也是影響航線通航的重要水文環境因素之一。

海冰密集度為一定區域(子區)內海冰覆蓋面積與整個研究區域面積的比值。通過劃分子區，計算子區內海冰像元個數與子區總像元數的比值，其表達式為

C=(Ni/Nt)×100%

(1)

式中：C為密集度；Ni為子區內海冰像元數量；Nt為子區內的總像元數量。

當劃分子區時，子區尺度會影響海冰密集度的尺度。當子區尺度較大時，面積相對較小的冰間湖信息在圖像上會有所損失。為使密集度提取結果能在影像上更細致體現出這些信息，突出高分辨率SAR衛星影像的優勢，選擇15×15的小窗口進行海冰密集度的計算。海冰密集度提取結果如圖6所示。

圖6 海冰密集度提取結果(子區大小：15×15像素)Fig.6 Result of sea ice concentration extraction (subregion：15×15 pixels)

本文采用美國國家冰雪數據中心發布的海冰密集度產品MASAM2(分辨率為4 km)，對海冰密集度提取結果進行對比分析。SAR密集度產品(基于SAR數據生成的密集度)與MASAM2密集度產品(基于被動微波輻射計數據生成的密集度)的差值圖像如圖7所示，統計結果見表1。由圖7和表1可見：密集度差值主要分布在0%～20%；均方根誤差的統計結果分布在15%～20%；平均偏差的統計結果分布在0.06～0.10。SAR影像分辨率較高，對小尺寸的碎冰、冰間水道、冰間湖具有更好的探測能力。

2.2 海冰形態參數

海冰消融會形成形態多樣的浮冰，對航行的船只造成不同影響。為進一步描述海冰狀態，提供更豐富的冰情信息，本文對流冰區的海冰尺寸、形狀分布進行研究。

選取2016年7月1日、6日、13日、25日的4幅試驗影像，從中裁剪出流冰區。流冰區圖像像元個數為4 868(行)×2 584(列)，像元分辨率為40 m，總面積約為20 126 km2。由影像可知，流冰區存在大片海冰相互連接的情況。原因可能是冰塊消融碰撞過程中連接處還未完全斷裂，也可能是冰塊相互擠壓形成。對于大片的相連海冰，由于其狀態較不穩定，連接處易斷裂，因此需重點關注。部分海冰內部存在融池、冰間湖。

對流冰區影像進行形態學運算，消除離散孤立點的影響。在此基礎上，通過對象化算法，提取每塊海冰的內外輪廓，計算描述冰塊形態的參數。參數包括面積、周長和圓度。圓度為

R=C2/4πS

(2)

式中：R為圓度；C為周長；S為面積[20-21]。海冰的形狀變化是熱力學側向融化和動力學冰間磨損的共同作用的結果。在相同熱力、同等面積的條件下，多個小尺寸海冰比大尺寸海冰周長更長，因此側向融化作用對小尺寸海冰形狀的影響更顯著，小尺寸海冰更容易接近圓形。圓度是描述浮冰形狀接近圓形程度的指標，其值越接近于1，說明浮冰形狀與圓形越相似，該指標越大，說明浮冰形狀越復雜，越容易破碎、分離。

為了更詳細、直觀地描述不同的浮冰特征，根據浮冰面積大小，將浮冰分為7類(見表2)。通過提取海冰的尺寸信息和形狀信息，分析對應的參數變化情況，研究海冰尺寸分布的規律及其與海冰破碎物理過程的關系。

表2 浮冰分類準則

3 結果與分析

3.1 海冰密集度提取結果分析

由2015—2017年6—10月海冰密集度的變化可知，0%的密集度呈現出先增加后減少的變化，在8月或9月達到最大值。這是由于不同年份獲取的影像數據，在時間分布上并不完全一致，對密集度的均值造成影響。100%的密集度在6—10月呈現出先減少再增加的變化趨勢，在8月或9月達到最小值。2016年6—10月的月平均密集度變化如圖8所示。圖中：橫坐標表示海冰密集度的數值，無量綱；縱坐標表示當前密集度占的比例，無量綱。

圖8 月平均密集度變化(2016年6月—10月)Fig.8 Changes of monthly average sea ice concentration (2016.6—2016.10)

選取2015—2017年日期相近的數據，生成100%密集度的年際變化圖(見圖9)。通過比較發現，2017年9月的海冰密集度出現異常，較2015、2016年海冰覆蓋范圍出現明顯下降。基于美國國家冰雪數據中心發布的海冰密集度產品MASAM2和海冰覆蓋范圍產品Sea ice index(分辨率為25 km)，對研究區域內同一時間的海冰覆蓋情況進行了估算。海冰覆蓋情況由研究區內海冰像元數與研究區像元總數的比值見表3。由表3可見，2017年的海冰覆蓋范圍較2015，2016年大幅減小，與研究結果呈現出相同變化趨勢。

圖9 海冰密集度為100%的年際變化圖Fig.9 Interannual changes of the 100% sea ice concentration

影像日期產品類型Sentinel-1MASAM2Sea ice index2015-09-232016-09-232017-09-232015-09-272016-09-272017-09-27覆蓋率/%—81.1865.2842.6357.8844.406.712.477.5374.9879.3572.07—70.7047.8411.7610.6614.41

3.2 海冰形態參數提取結果分析

對2016年7月1日、6日、13日和25日的4幅試驗影像進行海冰信息提取，各類浮冰的個數統計見表4。由表可知：實際面積小于0.8 km2的1類浮冰數量占所有浮冰類型數量的絕大部分，且隨著夏季海冰的消融，該類浮冰的數量呈增加趨勢；與之類似，面積較小的第2～4類浮冰也呈現該規律。第5類浮冰除2016年7月25日外，數量也呈現增加趨勢。面積巨大的第6、7類浮冰，隨著夏季海冰的消融，前者數量無明顯變化，后者數量呈增加趨勢。這2類海冰多由大片海冰連接而成，海冰與海冰之間的連接處厚度較不穩定，隨著氣溫上升，連接處逐漸融化，大片浮冰分裂成多塊浮冰。另外，對于相互碰撞暫時連接在一起的大片海冰，在海浪和海冰本身消融的作用下，也可能發生分離。

表4 浮冰個數分類統計

表5 平均面積、周長分類統計

表6 平均圓度分類統計

各類浮冰的平均面積、平均周長的變化情況見表5。由表5可知：第1～6類的浮冰平均面積相對穩定，而第7類巨大型浮冰的平均面積明顯減小。結合表4可知，原因應該是巨大型浮冰會逐漸融化和破裂，形成面積較小的浮冰。各類浮冰平均周長的變化規律同平均面積基本相同。

各類浮冰的平均圓度分類統計情況見表6。由表6可知：隨著各類浮冰面積的增大，浮冰圓度逐漸增大；對于第1類細碎浮冰，其圓度最接近于1，其形狀最接近圓形。浮冰面積越大，其圓度也越大，說明浮冰越偏離圓形，形狀復雜，也更容易破碎和分離。

4 結束語

本文基于長時間序列、多時相的Sentinel-1衛星SAR數據，對北極弗雷姆海峽區域的海冰分布和海冰形狀特征參數的提取及其變化規律進行了研究。介紹了SAR數據預處理流程，提取了海冰，進一步獲取了海冰分布信息、海冰形狀特征，分析了海冰參數的時序變化。海冰分布信息由密集度體現，海冰形狀特征由面積、周長、圓度體現?；诿娣e大小，將浮冰分為7類。統計各類浮冰的形狀特征參數，分析其變化規律，為研究海冰變化物理過程提供支持和數據。本文研究區域為東格陵蘭寒流流經的格陵蘭島沿岸，分析了該區域2015—2017年的海冰密集度變化及2016年7月1日、6日、13日和25日4個時相的浮冰形態特征參數變化。結果表示：利用高分辨率SAR數據，能獲取精細的海冰分布信息，將其與傳統的海冰密集度產品相結合，可構造信息更豐富的多尺度冰情圖。后續將對研究區域進行擴大，并通過增加更多時相的數據，進行長時間序列的分析。未來還可開展基于SAR數據的海冰分類研究。在基于海冰生長過程建立的分類體系中，不同類別的海冰之間主要的區別在于冰齡和厚度。分類時，可利用灰度特征、紋理特征和極化特征等信息?；谔卣鞯腟AR影像海冰分類研究表明，利用單一的特征進行分類已經無法滿足需要，多特征融合后的分類精度明顯優于前者。隨著機器學習、神經網絡等技術的發展，將這些技術運用在海冰分類研究中，也是新的發展趨勢。

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