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随着全球变暖,北极地区受其影响,海冰消融速度逐渐加快,海冰覆盖范围逐渐减小。这对全球气候产生了不容忽视的影响,导致了一系列的生态问题。同时,北极海冰消融成为其开发利用的前提,有利于航道的开通和资源的利用。对北冰洋重点区域的海冰状况开展研究,对掌握海洋环境相关要素信息,累积可靠的数据资料,分析北冰洋海冰气候效应,维护北极航道安全,合理开采北极资源等有重要意义。卫星遥感技术是最高效的海冰监测方式,与传统方法相比,大范围、实时性、可持续的特点使其具有明显优势。极地海冰密集度产品主要来自于不同卫星传感器的被动微波辐射计数据,其空间分辨率多分布在4~25km之间。随着具有更高空间分辨率的合成孔径雷达技术的发展,其在海冰监测方面的应用越发广泛。本文基于哨兵1号卫星的SAR数据,进行了海冰分布和海冰特征参数的提取及其变化规律的研究、基于灰度信息和纹理信息的海冰分类研究。论文主要研究成果和创新点如下:1.对北极弗雷姆海峡区域的海冰进行了长时间序列的提取及变化分析。对实验影像进行预处理后,利用K-均值聚类算法提取海冰。在此基础上,进行海冰分布和海冰特征的时间变化规律分析。海冰分布以密集度体现。浮冰区海冰的特征以面积、周长、圆度等特征参数描述。在根据海冰面积分类后,分析各参数随时间的变化规律,研究其与海冰破碎物理过程的关系。结果表明,基于高分辨率SAR数据,能获取精细的海冰分布情况,将其与传统的海冰密集度产品相结合,可构造信息更为丰富的多尺度冰情图,为极地海冰监测提供支持。2.对麦克卢尔海峡附近海域的海冰进行了纹理及分类研究。首先,通过实验选取合适的灰度共生矩阵参数(窗口、方向、灰度级、偏移量)用于计算灰度共生矩阵。基于灰度共生矩阵,进一步计算海冰目标的纹理特征并对其可分性进行评估。结合海冰目标的光谱特征和纹理特征,利用基于支持向量机的监督分类算法,对研究区内海冰进行了分类识别。结果表明,与仅使用灰度特征相比,结合灰度和纹理特征用于分类,分类效果得到了较大改善。对于众多的纹理特征参数,可针对目标特点,基于一定的准则进行筛选,达到降低特征维数的目的。