北极海冰是北极乃至全球气候变化的关键要素。近40年，北极海冰的范围、厚度和冰龄均大幅下降，这对全球能量收支、温盐环流和北半球气候系统产生了重要的影响。研究显示，北极海冰的快速退缩与多年冰的加速流失密切相关，因此开展长时序大范围的北极多年冰监测具有重要意义。

Ku波段和C波段微波散射计常被应用于大尺度海冰类型监测。中法海洋卫星于2018年11月发射，其搭载的新一代Ku波段散射计（RFSCAT）具有广阔的极区应用前景，但尚未有研究开展基于RFSCAT的大尺度北极海冰分类，也无研究系统评估其与主流QSCAT和ASCAT散射计的分类效果差异，这为构建准确、长时序的北极海冰类型产品带来了挑战。

针对以上问题，我实验室极地海洋与气候变化创新团队首次使用2019/20年冬季RFSCAT数据，对比了其与Ku波段QSCAT（2007/08和2008/09两个冬季）和C波段ASCAT（2007/08、2008/09和2019/20三个冬季）的北极海冰后向散射差异及海冰分类差异。研究发现，同入射角下（40°），RFSCAT（Ku波段）与ASCAT（C波段）在北极海冰上的后向散射差异约2.9dB；同频率下（13.3-13.4GHz），RFSCAT（40°）与QSCAT（54.1°）差异约3.6 dB，后向散射与入射角的依赖关系约为-0.26 dB/°。

本研究评估了QSCAT、RFSCAT和ASCAT的北极海冰分类差异。基于一种自适应的海冰分类算法，研究生成了三种散射计的海冰分类结果。在时序方面， QSCAT/RFSCAT分类结果与ASCAT结果的多年冰范围偏差小于7%，一年冰范围偏差小于3%；在空间方面，Ku波段对多年冰边缘处一年冰和多年冰高度混合的像元及两年冰像元更为敏感（图2红色和蓝色区域），C波段对薄冰更敏感而容易将其误识别为多年冰（图2绿色区域）。研究发现，三种散射计分类结果与CIS冰图数据具有较高的一致性（81%-89%）；对比SAR数据解译结果，RFSCAT和ASCAT的分类精度约为77%和80%；结合被动微波数据后，两种散射计的分类精度可额外提升约7%-11%。本研究首次展示并评估了中法海洋卫星散射计RFSCAT的北极海冰分类效果，为实现国产卫星自主海冰类型监测、为利用QSCAT、ASCAT和RFSCAT构建北极海冰观测序列和生成长时序北极海冰类型产品提供了重要科学依据。

该研究成果于2021年8月在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（中科院SCI二区，影响因子5.60）期刊在线发表，题为“Inter-Comparison of Arctic Sea Ice Backscatter and Ice Type Classification using Ku-band and C-band Scatterometers”。创新团队核心成员惠凤鸣教授、陈卓奇副教授为文章的通讯作者，中山大学测绘科学与技术学院博士生张智伦为文章的第一作者，创新团队首席科学家程晓教授、加拿大环境与气候变化部Mohammed Shokr博士等参与了该研究。

该研究得到国家自然科学基金、国家重点研发计划以及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/9507555