极地海洋与气候变化团队在海冰漂移高精度遥感研究方面取得新进展

研究背景：

　　在全球变暖背景下，海冰快速变化，海冰漂移是海冰变化的重要参数，对于刻画海冰动力学过程、了解全球气候变化形态以及评估航道通航安全至关重要。

论文简介：

　　海冰漂移是海冰通量、大气和海洋环流以及极区导航的关键参数。模式匹配算法被广泛应用于提取合成孔径雷达（SAR）数据的海冰漂移信息，但提取结果会存在错误匹配现象，且空间分辨率较低（相比SAR原始影像）。本研究提出了一个提高基于SAR影像提取的模式匹配海冰漂移空间分辨率和精度的算法框架。该框架首先基于A-KAZE特征提取方法和Brute-Force特征匹配器，从SAR数据中提取基于特征跟踪的海冰漂移矢量，并去除错误匹配矢量。然后，使用Co-Kriging算法将模式匹配矢量与特征跟踪矢量融合，对前者进行优化。研究利用Technical University of Denmark space提供的海冰漂移产品作为模式匹配矢量场进行优化，通过将优化后的矢量与浮标以及模式匹配矢量在五个研究区进行精度比较，以评估研究提出的算法框架的有效性。结果显示，相比于模式匹配矢量，优化后的海冰漂移速度和方向的均方根误差（RMSE）分别减小了0.47 km/d（22%）和4.97°（28%），空间分辨率从10 km提高到1 km。该结果表明，本研究提出的算法框架成功地提高了基于SAR影像的模式匹配海冰漂移的精度和空间分辨率。

　　研究成果于2023年10月在《International Journal of Digital Earth》发表（中科院一区，IF=5.1），题目为“An improvement in accuracy and spatial resolution of the pattern-matching sea ice drift from SAR imagery”。中山大学测绘科学与技术学院极地海洋与气候变化团队首席程晓教授为文章的通讯作者，助理教授王雪为文章的第一作者，惠凤鸣教授、黄华兵教授、陈卓奇副教授、李刚助理教授等为文章的合作作者。该研究得到了国家重点研发计划（2021YFC2800705）、国家自然科学基金（42206247）和广东省基础与应用基础研究基金项目（2021A1515110779）等项目的支持。

　　原文信息：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2023.2264918

　　引用格式：Xue Wang, Zhuoqi Chen, Yan Fang, Ruirui Wang, Chaoyue Li, Gang Li, Fengming Hui, Huabing Huang & Xiao Cheng (2023) An improvement in accuracy and spatial resolution of the pattern-matching sea ice drift from SAR imagery, International Journal of Digital Earth, 16:2, 4073-4094, DOI: 10.1080/17538947.2023.2264918

第一作者：

　　王雪，中山大学测绘科学与技术学院助理教授、硕士生导师，于2012年和2015年获得北京大学学士、硕士学位，并于2019年获得香港中文大学博士学位。王雪博士目前从事利用遥感数据监测海冰变化的研究。

通讯作者：

　　程晓，中山大学测绘科学与技术学院教授、院长，中山大学科学研究院院长，中山大学极地环境立体观测与应用教育部重点实验室主任，中山大学极地研究中心主任，国家杰出青年基金获得者。长期致力于极地遥感监测理论、方法与应用的研究，包括南极冰架-海冰-区域气候系统相互作用机制、极地海冰关键参数反演技术和极地无人机遥感监测技术研究等。

责编：徐露茜

一读：刘嘉妮

初审：曹雁群

复审：林美珍

审核发布：漆小萍