利用Sentinel-1A/1B雷達衛星數據監測南極接地線回退狀況

徐志達，王志勇,2，譚建偉

(1. 山東科技大學測繪科學與工程學院，山東 青島 266590; 2. 山東科技大學測繪工程國家級實驗教學示范中心,山東 青島 266590)

接地線是冰流從陸地流向海洋成為海洋漂浮冰架與陸地固定冰架之間的分界線[1]。南極接地線位置的準確確定對南極物質平衡、冰川動力學、冰下環境、全球變暖等研究具有重要意義[1-2]。同時，接地線的精確位置也是海平面變化的重要指示參數，接地線的位置對海平面的變化十分敏感，會隨著海平面的變化而變化，因而對南極接地線的精確位置進行連續監測與更新具有重要意義。

由于南極地區氣候環境惡劣且接地區域通常覆蓋有數十米厚的冰層，因而傳統的測量方法難以進行接地線的精確提取[3]。目前，確定接地線的方法主要有：流體靜力平衡分析、光學影像坡度特征點提取、衛星測高數據的軌道重復分析和雷達差分干涉測量等方法[1-6]。文獻[1]利用多源SAR影像數據基于DInSAR(differential interferometry SAR)和DDInSAR(double differential interferometry SAR)方法提取南極接地線并發布了MEa-SUREs接地線產品；文獻[5]利用MODIS影像基于表面坡度特征點提取接地線并發布了MOA(mosaic of antarctic)接地線產品；文獻[6]利用Cryosat-2測高數據進行試驗并提取了接地線；文獻[7]利用差分干涉測量技術對南極的Totten冰架接地線在1996—2013年間的變化進行了監測，表明接地線在該區域17年間回退了1～3 km；文獻[8]利用COSMO-SkyMed星座數據對西南極的Pine島冰川進行了動態監測；文獻[9]利用COSMO-SkyMed星座數據基于雙差干涉測量方法對南極冰川流速和接地線進行了研究；文獻[10]利用Sentinel-1A數據對西南極的Pope、Smith和Kohler冰川接地線在2011—2014年間的回退情況進行了監測。但國內相關研究較少，文獻[3]利用ERS數據對Jalbart冰架接地線進行了提取，并未有對接地線的變化進行動態監測的研究。同時，已有研究中其研究區域多集中在冰流速較大的西南極區域，而針對東、西南極接地線進行對比動態監測分析則較少。

針對南極接地線的動態監測與更新，利用Sentinel-1A/1B雷達衛星星座數據組成的干涉對，基于雙差干涉測量技術，分別對東南極毛德皇后地沿岸冰架與西南極阿蒙森灣西側的Dotson冰架進行雙差干涉測量；將接地線提取結果與毛德皇后地沿岸利用2000年的RadarSat-1數據和Dotson冰架利用1996年ERS數據所提取的MEa-SUREs(making earth system data records for use in rensarch environment)接地線產品進行對比，分別利用間隔6 d或12 d Sentinel-1A/1B雷達衛星數據，基于DDInSAR方法對南極接地線進行提取與更新，并監測Dotson冰架接地線回退具體情況。

1 DDInSAR提取接地線原理

冰流從大陸固定冰蓋流向海洋，達到流體靜力平衡成為海洋漂浮冰架，海洋漂浮冰架與大陸固定冰蓋之間的區域為接地區域[3]。如圖1所示，其中F點為接地區域能夠影響到陸地冰蓋的最遠點，G點為接地線點，J點為表面坡度陡變點，H點為達到流體靜力平衡點。由于海洋潮汐作用的影響，海洋漂浮冰架會隨潮汐運動而產生垂直運動，從而會產生沿雷達視線方向的形變，因而根據差分干涉測量原理會在接地區域產生密集干涉條紋，通過追蹤密集條紋中靠近陸地一側分界線可提取接地線。

根據雷達差分干涉測量原理，在不考慮大氣和系統噪聲的影響時，重復軌道雷達干涉測量的相位可表示為[11]

(1)

式中，φr、φt、φd分別為參考相位、地形相位和形變相位；λ為雷達波長；R為從雷達天線到地面目標點之間的距離；θ為雷達視角；h為地形高程；Δr為重復軌道觀測期間所發生的形變量。利用三景單視復影像(SLC)可構建兩組時間基線相同的兩個干涉對(SSI)，通過引入外部數字高程模型DEM去除地形相位的影響，得到兩個差分干涉圖(DSI)，在DSI中僅包含由冰流和潮汐運動導致的形變相位[3]。因而，利用相同時間間隔的兩景SLC數據，且均以獲取時間在前的影像為主影像所形成的差分干涉圖可以認為其由冰流所引起的冰流相位相同。因此，將所得到的兩景差分干涉圖再進行相位差分處理，去除冰流相位的影響，得到雙差干涉圖(DDSI)，其相位可表示為

φdouble=φd1-φd2

(2)

式中，φd1為時間間隔在前的DSI-1形變相位；φd2為時間間隔在后的DSI-2形變相位。在接地區域，經雙差干涉后的干涉圖中僅包含由潮汐運動所產生的形變相位，因而會在接地區域形成密集干涉條紋。因此，通過追蹤DDSI中密集干涉條紋中靠近陸地一側的分界線，即可提取接地線。

2 試驗區與試驗數據

分別選取冰流速相對較小、接地區域較穩定和冰流速大、接地區域變化大等兩種典型區域進行監測試驗，分析在不同冰流速下接地線回退狀況，并驗證采用雙差干涉測量對冰架動態監測與更新在南極絕大部分區域的可行性。分別選取了東南極毛德皇后地沿岸冰架和西南極阿蒙森灣西側的Dstson冰架進行接地線提取及回退狀況監測試驗。試驗區如圖2所示，其中，圖2(a)為毛德皇后地沿岸冰架區域，圖2(b)為阿蒙森灣西側Dstson冰架區域。在毛德皇后地沿岸冰川流速相對較小，冰流排泄量較小，接地線相對穩定[12]。在阿蒙森灣東側的Pine島冰川、Thwaites冰川等區域，冰流速快，冰流排泄量大，接地線變化較大。在1992—2011年間，Pine島冰川的接地線中心區域回退了31 km，Thwaites冰川接地線中心區域回退了14 km[13]。在阿蒙森灣西側的Dstson冰架區域，其排泄的冰流量占整個阿蒙森灣冰排泄量的23%，因而對其進行接地線更新和回退監測具有重要意義[10]。

由于南極冰流速的影響，為保證干涉對的相干性，所選雷達數據的重復周期應較短，同時為保證能夠實現對接地線的連續監測與更新，應選取當前在軌運行且易獲取的數據。因此，本文選用的試驗數據為Sentinel-1雷達衛星數據，Sentinel-1雷達衛星為歐洲空間局(ESA)哥白尼計劃中的地球觀測衛星，由Sentinel-1A/1B兩顆衛星組成，搭載C波段合成孔徑雷達，可全天時、全天候地對地觀測[14]。其中，Sentinel-1A的重復周期為12 d，而由Sentinel-1A/1B星座獲取數據的重復周期可縮短為6 d。在毛德皇后地沿岸冰架其冰流速較慢，因此選用時間基線為12 d的Sentinel-1A數據。在Dstson冰架區域，其冰流速快時間基線為12 d的Sentinel-1A數據會造成嚴重的失相干，無法形成干涉圖，因此在該區域選用時間基線為6 d的Sentinel-1A/1B雷達衛星數據，具體試驗數據信息見表1。試驗所用外部DEM為美國國家冰雪數據中心(NSIDC)所發布的由Bamber等制作的分辨率為1 km的DEM數據[15]，其精度可達10 cm，在地形起伏較大區域也可達幾米[16]。

表1 試驗SAR影像數據信息

3 數據處理及結果分析

將獲得的SAR影像數據按照相同時間基線以前時相獲取影像為主影像組成干涉對，對兩景影像進行配準形成干涉圖，干涉對信息見表2。對生成的干涉圖利用Goldstein方法進行濾波并去除平地相位，在此基礎上引入外部DEM模擬干涉相位與生成的干涉圖進行差分以去除地形相位，選用相同解纏方法和解纏起點進行相位解纏并重去平后得到差分干涉影像DSI。試驗所用解纏方法為最小費用流方法，最小相干性閾值為0.2。圖3為毛德皇后地沿岸冰架經地理編碼后的差分干涉圖，由于該干涉圖中的形變相位中受冰流相位的影響，因而在接地區域并無明顯的密集條紋能用于追蹤提取接地線。

區域干涉對時間基線/d垂直基線/m毛德皇后地沿岸冰架20170818—2017083012820170830—20170911128Dotson冰架20180424—2018043068320180430—20180506660

為了去除冰流相位的影響，將所得到的時間基線相同且均以前時相為主影像的兩景差分干涉影像DSI-1和DSI-2利用交叉相關方法進行配準，將配準后的差分干涉影像進行相位差分并將結果進行地理編碼。在雙差干涉圖中接地區域存在明顯密集干涉條紋，通過手繪追蹤密集條紋靠近陸地一側分界線進行提取接地線。結果如圖4所示，圖中灰色曲線為DDInSAR提取結果，黑色曲線是利用2000年的Radarsat-1數據提取的MEa-SUREs接地線產品，其產品精度達100 m，為當前精度最高的接地線產品[1]。將提取結果與MEa-SUREs產品進行垂直距離統計分析，垂直統計圖如圖5所示，其距離平均值為260 m，標準差為220 m，表明利用Sentinel-1數據的DDInSAR方法能夠用于南極接地線的提取與更新。同時MEa-SUREs產品在該區域所用數據為2000年的Radersat-1數據，表明在2000—2017年的17年間該區域接地線比較穩定，無明顯大區域回退現象，說明在冰流速較小、冰排泄量小的區域，接地線較為穩定，無明顯回退變化現象。

針對Dotson冰架冰流速較快，時間基線為12 d的干涉數據會造成嚴重失相干現象，選用重復周期為6 d的Sentinel-1A/1B數據組成干涉對進行DDInSAR接地線提取試驗，結果如圖6所示。在圖6(a)中，因時間基線6 d的雷達數據能夠在一定區域保持足夠的相干性，進而形成干涉提取接地線。灰色曲線就是利用2018年的Sentinel-1A/1B數據所提取到的該區域的接地線，黑色曲線為已有的MEa-SUREs接地線產品，是利用1996年的ERS數據提取的，其中圖6(a)中的黑色矩形放大圖如圖6(b)所示。在圖6(b)中的A、B、C、D等區域可看到明顯的回退現象，其中，A區域平均回退距離約2500 m，最大回退距離為4500 m；C區域接地線平均回退約4000 m，最大回退距離7400 m，且接地線回退形成兩個小島；而在B、D區域，1996年MEa-SUREs接地線中存在的兩個小島在2018年的雙差干涉圖DDSI中，均無密集干涉條紋產生，說明接地線回退導致這兩個小島的消失。

結果表明，在毛德皇后地沿岸冰架，由于冰層厚度大、受氣候影響較小的原因，其年平均冰流速較小，因而其冰流排泄量較小，冰架相對穩定[12]。而在Dotson冰架區域，由于該區域冰床海拔較低且在1996—2018年的22年間，沿岸年平均流速高達數百米/年，其中Kohler、Smith等主要冰流經該區域排出其排泄的冰流量占整個阿蒙森灣冰排泄量的23%[10]，冰流排泄量大，導致冰層變薄、接地線回退現象嚴重。同時，也表明了利用Sentinel-1A/1B雷達衛星數據和DDInSAR方法能夠對冰流速較大、接地線變化不穩定的區域進行接地線的提取及監測，這對南極接地線的提取及實時更新具有非常重要的意義。

4 結 論

本文利用Sentinel-1A/1B雷達衛星數據，基于DDInSAR方法分別在冰流速相對較小、接地線較穩定的毛德皇后地沿岸冰架和冰流速較大、冰流排泄量大的阿蒙森灣西側的Dotson冰架進行接地線提取試驗。在毛德皇后地沿岸冰架，利用2017年的間隔12 d的3景Sentinel-1A提取結果與采用2000年Radersat-1數據獲取的MEa-SUREs接地線產品基本一致，表明該區域接地線比較穩定，同時也證明了利用Sentinel-1雷達衛星數據的DDInSAR方法提取南極接地線的可行性。在Dotson冰架，利用2018年間隔6 d的3景Sentinel-1A/1B雷達衛星數據提取結果與采用1996年ERS數據獲取的MEa-SUREs接地線產品相比，表明在該區域因冰流排泄量大導致接地線回退現象嚴重。

由于Sentinel-1雷達衛星當前正在軌運行且免費向全球用戶開放，因此，利用Sentinel-1雷達衛星數據采用DDInSAR方法進行接地線提取能夠實現南極接地線的更新與持續監測，特別是可以在接地線回退較嚴重的區域進行接地線回退的準實時監測與接地線產品的及時更新，這對監測因全球氣候變化而導致南極冰架的變化具有重要意義[17]。

雖然利用Sentinel-1雷達衛星數據的DDInSAR方法能夠對大部分南極區域的接地線進行動態監測，但對某些冰流速特別大的區域6 d的時間基線仍可能會導致嚴重的失相干而無法提取接地線。因此，后期可采用重復周期更短的COSMO-SkyMed星座數據進行監測或聯合其他多源SAR數據對南極接地線進行提取與動態監測。

致謝：感謝歐洲空間局(ESA)提供的實驗區Sentinel-1雷達衛星數據，感謝美國國家冰雪數據中心(NSIDC)提供的DEM數據和南極MEa-SUREs接地線產品。