北极冬季冰间水道监测研究方面取得新进展

赵桂芝 2024-09-05

全球变化背景下，北极海冰正在经历快速变化，北极进入“新北极”的气候状态。为准确理解北极海冰和低层大气变化提供了新的视角和方法。冰间水道是当浮冰在洋流和风的共同作用而形成的海冰中的狭长区域。它是北冰洋冬季海洋到大气热通量释放的重要窗口。开展北极冬季冰间水道监测，可加深对北极海-冰-气相互作用机制的理解及增强对北极海冰预测能力，具有重要的科学意义。

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研究背景：

冰间水道是当浮冰在洋流和风的共同作用而形成的海冰中的狭长区域。它是北冰洋冬季海洋到大气热通量释放的重要窗口。开展北极冬季冰间水道监测，可加深对北极海-冰-气相互作用机制的理解及增强对北极海冰预测能力，具有重要的科学意义。SAR具有高空间分辨率，并且不受云和雾的影响，可以日夜监测北极冰间水道。但当前基于SAR数据的水道提取方法仅局限于特定区域，不能适用于全北极。

研究内容：

本研究提出了一种基于深度学习的SAR数据水道提取方法，包括四个模块（图1）：分割模块，平衡模块、优化模块和掩膜模块。在分割模块中利用考虑全局特征的PSPNet模型对图像获得初步分割结果；平衡模块通过设计的损失函数缓解训练分割模型中样本不平衡的问题；优化模块利用水道具有线状特征提升水道分割精度；掩膜模块去除开阔水域、固定冰和陆地。

图1 本研究提出的水道提取方法流程图

将本研究方法的水道提取结果与目视解译结果进行对比，具有较高的一致性，总体精度为97.80%，kappa系数为0.88，对比结果显示本方法能够提取不同发展阶段的水道。同时本方法的水道提取结果与基于哨兵2数据提取结果进行了验证，并对比了前人提出的基于哨兵1的水道提取方法和基于MODIS数据的水道数据集的结果（图2）。研究结果显示，本研究方法能够显示更为精细的水道分布，并更接近哨兵2得到的水道宽度和面积。

图2 本方法与其他水道提取方法结果对比

图3 基于本研究方法的2023年1-4月北极冰间水道频率分布图

研究基于提出的方法，首次获得了40m空间分辨率的2023年1-4月北极冰间水道的频率分布图。结果显示，水道频率低于20%，相对较高的水道频率出现在波弗特海、巴芬湾、弗拉姆海峡、喀拉海和巴伦支海。基于研究方法获得的水道宽度符合幂律函数分布，宽度360m-30km范围内拟合的幂律函数指数平均值为1.65，与前人研究相当。

研究意义：

本研究提出了一种基于哨兵1数据北极冬季冰间水道提取方法，该方法能够较好的提取不同发展阶段的水道，具有较高的泛化能力；基于该方法首次生成了覆盖全北极的高空间分辨率冰间水道分布图。基于该方法可以实现高空间分辨率的北极冬季冰间水道监测，支撑气候变化的研究。

发表信息:

研究成果于近期在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》期刊上发表。中山大学测绘科学与技术学院极地与海洋遥感团队博士研究生陈诗怡为文章的第一作者，团队核心骨干惠凤鸣教授为通讯作者，团队首席科学家程晓教授等为文章的合作者。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFC2809102）和国家自然科学基金（41976214）等项目的支持。

内容来源：中山大学极地研究中心

责任编辑：展源

审　　核：何发

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