冰间水道是由于海冰运动导致浮冰断裂而形成的线状开阔水域。在冬季的北极，冰间水道是从温暖的海洋向寒冷的大气释放热量的主要窗口。遥感数据已经被广泛应用于大范围的冰间水道监测。利用海水与周围海冰的亮度温度差异，可以从热红外数据中提取冰间水道。之前研究主要采用MODIS热红外数据对冰间水道进行提取。然而，MODIS数据的空间分辨率较低，无法从中识别宽度较窄的水道。近年来，风云系列气象卫星的不断发展为我们建立基于国产卫星遥感数据的冰间水道数据集提供了重要的数据支持，搭载于风云三号（FY-3）卫星平台的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）可以提供空间分辨率为250 m覆盖北极的热红外影像，在北极冰间水道的监测上具有极大的应用潜力。
本研究首次基于FY-3D MERSI-II热红外数据对北极冰间水道进行了提取，并且结合Sentinel-1 SAR数据识别了北极冰间水道内的开阔水域（OW）和薄冰（TI）。研究基于波长为10.8μm的FY-3D MERSI-II亮度温度数据，通过计算给定窗口内像素值与周围像素值的中值得到亮温异常。图1显示了基于FY-3D热红外数据计算亮温异常及亮温异常图的概率分布。尾部（具有较高的值）代表冰间水道，其余部分代表周围的海冰。通过标准差（或标准差的倍数）、最大熵和迭代阈值3种方法选择识别冰间水道的阈值（图1）。结果显示当选择1.5倍标准差作为阈值时，提取冰间水道的效果最好。
图1 基于FY-3D数据提取冰间水道
图2 基于Sentinel-1数据区分冰间水道内OW与TI类型
在提取冰间水道后，研究对水道内的OW与TI进行区分。一般情况下，SAR图像中OW的后向散射系数通常小于冰间水道内部TI的后向散射系数。而水和冰之间的亮度温度或亮温异常之间的差异很小。在基于FY-3D MERSI-II数据获取水道的范围后，本研究利用Sentinel-1数据HV与HH的极化比，设定阈值来区分水道里的OW和TI（图2）。结果显示使用0.7作为阈值，区分效果最好。
图3 本研究提取结果与Sentinel-2影像对比
研究采用空间分辨率较高的Sentinel-2影像对本方法的提取精度进行验证（图2），结果表明基于FY-3D MERSI-II亮度温度异常图像能够较好的提取冰间水道，在所有验证影像中最高的识别水道准确率为97.5%，最低为66.2%，平均准确率为85.6%。而研究中OW和TI的平均分类正确率分别为52%和67%。这意味着从水道中识别OW/TI比冰间水道识别更具挑战性。冰间水道提取结果，特别是对水道内海冰类型的区分有助于下一步理解大气－海洋之间的热量交换过程，也能为极地航行提供冰情信息。
研究成果将于近日发表于IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，题为“Winter sea-ice lead detection in Arctic using FY-3D MERSI-II data”。王清民为文章的第一作者，创新团队核心成员惠凤鸣教授为文章通讯作者，创新团队首席科学家程晓教授、博士研究生陈诗怡为文章的合作作者。
该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划和南方海洋实验室创新团队建设科研经费的支持。
原文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/9958942
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