本发明专利技术属于海冰冰情信息处理技术领域，公开了一种基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法及系统。该方法选取多年冬季某海海域MODIS L1B数据并提取多年冬季某海海冰面积时间序列，使用多年冬季Sentinel‑1A/B数据基于灰度共生矩阵运算提取海冰纹理特征并识别海冰类型进而对光学观测海冰影像进行补充完善；对某海海冰厚度进行反演，得到多年冬季某海海冰厚度与空间分布图，并分析海冰空间分布规律；获取气温、海表面温度、风场以及盐度与海冰并且冰情等级的关系；基于海冰厚厚度反演数据，利用Pearson‑Ⅲ分布模型求得不同重现期下某海海冰极值厚度空间分布，监测精度高。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于海冰冰情信息处理，尤其涉及一种基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法及系统。
技术介绍
1、传统的海冰监测手段主要是沿岸建立观测站或雷达站以及人工观测，配合船舶监测和飞机监测等传统方法，无法实现大范围的快速监测。遥感技术观测的面积广、快速获取地面信息的优势极大地提高了海冰监测效率。
2、光学遥感监测方面。相比较于传统的观测手段，遥感监测可以低成本实时获取大面积的海冰信息。基于光学卫星数据的海冰监测多是利用可见光波段以及热红外波段。极地可视条件差，因此sar卫星监测是极地地区海冰监测的主要手段，而某海地区气象条件相对较好，可以采用光学遥感与微波遥感组合的海冰监测方式。shi et al.利用2002~2010年冬季某海海域范围内modis-aqua卫星观测资料，对1640nm与2130nm波段进行了短波红外大气校正，发现在某海地区积雪对于海冰光学产品和swir大气校正的影响较小。su et al.利用灰度共生矩阵提取modis 250m数据特征纹理，通过纹理分割方法识别海冰范围与冰缘线且对比同时空hj1b影像对modis数据进行解译进而对海冰进行识别分类。yuan et al利用水深模型和高光谱遥感数据，提出可估算一年冰厚度的海冰厚度半经验模型。yu et al.基于多源光学遥感数据(modis、avhrr、goci、landsat 1-5)统计得到1985-2015年某海海冰面积，建立分段多元非线性回归模型，并将气象数据与海冰面积数据相结合，重建了1985-2015年某海长期逐日海冰面积数据集。
>3、此后学者开始使用各种光学遥感数据对某海海冰进行研究。朱亚平等利用fy-2c气象卫星资料对某海海冰进行监测，并且提出了基于静止气象卫星海冰定量监测的依据。王志勇等使用landsat-7/8和sentinel-2光学卫星数据探究了海冰与海水光谱的特征差异，利用海冰厚度的经验反演模型对海冰厚度进行反演。4、根据使用各种光学遥感卫星数据监测海冰的研究来看，由于modis光学遥感数据具有较高的空间分辨率、成像周期较短以及全球免费下载等优点，因此modis数据在海冰监测中的应用最广泛。
5、sar卫星海冰监测方面。微波遥感历史较短，但微波遥感比光学遥感穿透能力更强，受复杂天气影响小，能够在夜间成像，可以实现对海冰全气候、全天时以及大范围的监测。罗丽程等利用sentinel-1 a/b卫星数据对麦克卢尔海峡海冰进行特征纹理提取来识别分类海冰。shokr et al.提出在海冰生长的前0.3m所有的反向反射参数均随海冰厚度的增大而增加，而两个极化分解参数h和α在同一范围内有所减小，此外通过研究还得到在海冰厚度达到0.3 m时介电常数预反向散射有明显变化的原因是海冰厚度为0.3m时大量盐度达到排水上限。赵泉华等采用某湾一海域的sentinel-1a/b数据，对比海冰识别中分别采用灰度共生矩阵与巴氏距离方法提取海冰特征参数的精度，进而选择最优纹理参数组合对海冰进行分类，并结合海冰面积、冰缘线对某湾一冰情进行研究。
6、综上，光学遥感数据与sar遥感数据在海冰监测中各有优势，需要更高精度的空间分辨率可以选择landsat数据、高分数据等，需要长时间序列的海冰监测时可选择时间分辨率更高的modis卫星数据；sentinel-1a/b等sar遥感影像可以不受恶劣天气的影响，在雨雪复杂天气实现对海冰数据的获取。但前人对于某海海冰的监测多基于单一卫星影像，获取有效的海冰数据有限。
7、海冰冰厚重现期计算方面。海冰重现期是指在冰封海域一定时间海冰出现的频率和时间周期，表示一个特定区域内海冰形成与消融的周期性。具体来说，海冰重现期表示从一个海域海冰开始形成到下一次海冰形成的时间间隔。海冰厚度是海冰冰情信息中的一个重要指标。通常近岸区域的海冰会在海洋动力作用下堆积堆叠，受地形等因素干扰，表面平整的冰层往往是由多层重叠而成，因此表面平整海冰的观测存在一定挑战。在海洋环境的长期预测中，规范建议采用pearson-ⅲ型、gumbel、weibull或对数正态分布等推算方法进行重现值推算，这些方法适用于不同数据量与时间序列的计算，因此需要考虑实际因素选择。pearson-ⅲ型分布可通过适线法或调整离差系数和均值实现较好拟合效果，但数据时间序列较短时预测精度较差。weibull分布应用灵活，可以通过概论图定出斜率和截距，也可用最小二乘法获得该参数。gumbel分布对中值附近的经验点拟合程度较好，但在特大值处理方面存在困难。对数正态分布避免了选取适线参数的麻烦，为保证推算精度需要大量数据。
8、在确定设计冰厚时，通常给出海冰发生点的估计值。然而点估计值的准确性会受到分布模型和估计方法的差异而产生偏差。为了降低偏差，可以使用更准确的数据和模型，采用多种估计方法并进行比较和验证。同时，还可以考虑使用更精细的网格划分和模拟方法，综合考虑多种因素(如风向、海水温度等)对海冰的影响，以提高预测海冰发生可能性和厚度的准确性。coles通过使用最大似然法提出了一种广泛适用的极端值分布分位数的区间估计方式，这种方法适用于水文评估中的冰层厚度的设定参数，而且也可以被运用到其他的类似问题上。陶山山等采用了同样的方法来确定某海北部的年度总冰量测量数据，以寻找其设计的参数的可信区间，这进一步拓展到了用此方法解决其他类型的问题。研究结果显示就营口附近海域的海冰重现期而言，pearson-ⅲ分布具有最优的精度，重现期越小预测精度越高，但重现期较大时，需要进行外延预测导致预测精度下降。张树德等则利用多年的某湾海冰卫星图像信息，推导出海冰厚度及密度等要素，然后依据海冰要素结合gumbel方法，得出了某湾一海域各种重现期的海冰厚度分布情况，这对某湾海洋工程防冻设计和冬季海区安全工作起着关键性的作用。
9、海冰影响因子方面。某海三面环陆，陆地上的气候变化对其有较大影响，因此局部气象因子如日均气温等，成为影响某海冰情的直接因子。李彦青基于modis数据对2001~2011年冬季某海海冰外缘线离岸平均时间序列与各气象因子进行分析，研究发现面积小的海域的海冰对于气温的响应速度大与面积大的海区。刘成等使用高时空分辨率的nsidc海冰产品分析了2007-2018年某海海冰范围的时空变化，研究结果显示在2007-2018年某海海冰范围呈现出先增加后减少的趋势，海冰范围最大时期出现在1月下旬至2月下旬。孙静琪等利用avhrr、modis等光学遥感数据研究1988~2018年某海海冰冰情情况，利用相关分析研究得到与海冰冰情相关性最大的气象因子为累计冻冰度日(cfdd)与累计融冰度日(ctdd)；并且选取cfdd、ctdd、3d-1.8℃积温以及最低气温建立某海海冰模拟模型。
10、盐度是海水的一个重要因素，也是海冰形成的一个关键因素。盐不能锁定在海冰晶格中，而是溶解在盐水的液体内含物中。由于盐水的滞留和排水，冰的盐度在空间和时间上有所不同。盐度与温度相关，控制着包裹在冰中的相对盐水量，这反过来又影响冰的特性。目前对于盐度与海冰关系的研究较少，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S1中，选取多年冬季海域MODIS L1B数据，并提取多年冬季海冰面积时间序列，包括：
3.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S1中，使用多年冬季Sentinel-1A/B数据基于灰度共生矩阵运算提取海冰纹理特征并识别海冰类型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S2中，使用MODIS L1B数据，基于窄波段宽波段相互转化公式以及宽波段反照率与海冰厚度关系模型，对海冰厚度进行反演，得到多年冬季海冰厚度与空间分布图，并分析海冰空间分布规律，包括：
5.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S3中，获取气温与海冰并且冰情等级的关系包括：
6.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S3中，获取大气风场与海冰并且冰情等级的关系包括：
7.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S3中，获取盐度与海冰并且冰情等级的关系包括：
8.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括获取海面悬浮物浓度SSC与海冰并且冰情等级的关系，将MODIS L1B数据处理为L2级遥感反射Rrs数据，对数据进行几何校正、大气校正预处理工作；SSC反演公式为：
9.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤S4中，基于海冰厚厚度反演数据，利用Pearson-Ⅲ分布模型，求得不同重现期下海冰极值厚度空间分布，包括：
10.一种基于遥感的海冰冰情影响因子评估系统，其特征在于，该系统用于对权利要求1-9任意一项所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法进行评估，该系统包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤s1中，选取多年冬季海域modis l1b数据，并提取多年冬季海冰面积时间序列，包括：
3.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤s1中，使用多年冬季sentinel-1a/b数据基于灰度共生矩阵运算提取海冰纹理特征并识别海冰类型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤s2中，使用modis l1b数据，基于窄波段宽波段相互转化公式以及宽波段反照率与海冰厚度关系模型，对海冰厚度进行反演，得到多年冬季海冰厚度与空间分布图，并分析海冰空间分布规律，包括：
5.根据权利要求1所述的基于遥感的海冰冰情影响因子评估方法，其特征在于，在步骤s3中，获取气温与海冰并且冰情等级的关系包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦敏，李广雪，孟祥波，冯琦，刘思雨，邢吕阳，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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