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湖冰遙感研究進(jìn)展1.0-萊森光學(xué)

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-06-01 11:50 ? 次閱讀

引言

全球1.17億個(gè)湖泊中,有一半以上的湖泊間歇或長(zhǎng)期被湖冰所覆蓋。湖冰不僅是冰凍圈的重要組成部分,也是區(qū)域乃至全球氣候的指示器。湖冰季節(jié)性特征顯著,能夠直觀反映出氣溫的變化。已有研究表明長(zhǎng)時(shí)間序列的湖冰觀測(cè)數(shù)據(jù)可作為代用氣候記錄。另一方面,隨著湖冰的變化,湖泊表面的反射率等屬性也會(huì)發(fā)生變化,進(jìn)而影響湖泊和大氣的物質(zhì)和能量交換,加劇氣候變化。

通過(guò)“WebofScience”核心數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)檢索主題為“l(fā)akeice”的2000-2021年間的論文數(shù)量、被引頻次(圖1)

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圖1 2000-2021年期間以“l(fā)ake ice”為主題的SCI論文數(shù)量及被引頻次

隨著不同遙感傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展及各類(lèi)遙感數(shù)據(jù)源的獲取更加便捷,湖冰遙感監(jiān)測(cè)研究已發(fā)展了大量不同監(jiān)測(cè)技術(shù)和參數(shù)反演方法;并且,不同的學(xué)者開(kāi)展湖冰研究所針對(duì)的湖泊對(duì)象、研究時(shí)段等都不一致,有必要匯總現(xiàn)有代表性研究結(jié)果,形成湖冰參數(shù)及變化特征在更宏觀時(shí)空尺度上的科學(xué)認(rèn)識(shí)和理解。本文在充分整理已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,總結(jié)了湖冰遙感監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)源發(fā)展,再?gòu)暮秶⑽锖颉⒈袢齻€(gè)方面闡述遙感監(jiān)測(cè)或參數(shù)反演方法,最后通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的總結(jié),探討當(dāng)前湖冰研究熱點(diǎn)區(qū)域的湖冰變化趨勢(shì)及影響因素。

湖冰監(jiān)測(cè)遙感數(shù)據(jù)源發(fā)展?fàn)顩r

2.1 湖冰監(jiān)測(cè)遙感衛(wèi)星發(fā)展

遙感從20世紀(jì)70年代開(kāi)始應(yīng)用于湖冰監(jiān)測(cè),主要方式大致可以分為兩大類(lèi):光學(xué)遙感和微波遙感。光學(xué)遙感是接收地面反射太陽(yáng)能量的被動(dòng)式系統(tǒng),因此受云層的限制較大,在云層較厚和極夜情況下無(wú)法使用;微波受天氣狀況的影響較小,對(duì)云層具有一定穿透能力,可以全天候地對(duì)地表進(jìn)行監(jiān)測(cè),是常年多云地區(qū)的湖冰監(jiān)測(cè)的重要手段。

2.1.1光學(xué)遙感

光學(xué)遙感主要通過(guò)地物的反射光譜來(lái)區(qū)分地物,是確定冰蓋存在的重要工具。隨著國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星的不斷發(fā)展,天宮二號(hào)、高分系列衛(wèi)星等也越來(lái)越多的應(yīng)用于湖冰遙感監(jiān)測(cè)中,GF-1和GF-6衛(wèi)星的多光譜空間分辨率為16m,二者結(jié)合部分地區(qū)的重訪周期可達(dá)2-4天。

2.1.2微波遙感微波

遙感又分為被動(dòng)微波遙感和主動(dòng)微波遙感,前者測(cè)量物體熱輻射,用亮溫值來(lái)度量地物屬性,后者通過(guò)發(fā)射電磁波獲取地物后向散射系數(shù)來(lái)探測(cè)地物屬性。與水體相比,冰的亮溫值和后向散射系數(shù)值都較高,且均隨著冰厚的增加而增加。因此,利用水體和冰的亮溫與后向散射差異,可以獲取湖冰物候和冰厚信息。

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圖3 湖冰監(jiān)測(cè)研究中常見(jiàn)的遙感衛(wèi)星

常用于湖冰監(jiān)測(cè)的被動(dòng)微波傳感器包括SMMR、SSM/I、AMSR-E/2和MWRI等。被動(dòng)微波數(shù)據(jù)雖然可以達(dá)到每日重訪,但空間分辨率都比較低(部分25000m),岸線混合像元對(duì)湖冰識(shí)別精度影響較大,一般只適用于大型湖泊(比如>500km2)的湖冰監(jiān)測(cè)。主動(dòng)微波遙感主要傳感器類(lèi)型包括側(cè)視真實(shí)孔徑雷達(dá)(SLAR)、合成孔徑雷達(dá)(SAR)、散射計(jì)及雷達(dá)高度計(jì)(RA)。其中,SAR是最常見(jiàn)的主動(dòng)微波傳感器,在過(guò)去50年里,70%的主動(dòng)微波湖冰產(chǎn)品都使用了SAR數(shù)據(jù)。隨著SAR的不斷發(fā)展,也有學(xué)者使用SAR數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究湖冰類(lèi)型、粗糙度、氣泡含量等冰結(jié)構(gòu)。1987年前,利用主動(dòng)微波遙感進(jìn)行的湖冰監(jiān)測(cè)研究是基于SAR數(shù)據(jù)的X波段,隨著歐空局(ESA)ERS-1衛(wèi)星的發(fā)射,C波段SAR數(shù)據(jù)受到越來(lái)越多學(xué)者的青睞。利用C波段SAR遙感可以很容易地檢測(cè)到湖水凍結(jié),且對(duì)提取湖冰物候信息的準(zhǔn)確性較高。主動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)重訪周期較長(zhǎng),不適合獨(dú)立應(yīng)用于湖冰物候監(jiān)測(cè)研究。

2.2 其他遙感數(shù)據(jù)源

發(fā)展野外實(shí)地探測(cè)時(shí),在湖泊薄冰區(qū)域直接搭建儀器作業(yè)會(huì)有一定的危險(xiǎn)性,利用航空遙感平臺(tái)監(jiān)測(cè)是安全有效的方法。航空遙感搭載體積小、成本低、連續(xù)性強(qiáng)的探地雷達(dá)系統(tǒng)(GPR)在大范圍平坦冰面的冰厚監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著重要作用。早期的航空遙感采用飛機(jī)和直升機(jī)載人操作使用側(cè)視機(jī)載雷達(dá)觀測(cè)了阿拉斯加北坡湖冰。但直升機(jī)飛行前需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的審批,投入大量的時(shí)間與成本。無(wú)人機(jī)(UAV)的發(fā)展為航空遙感提供了新的途徑。無(wú)人機(jī)有機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、事故率低、操作靈活、探測(cè)區(qū)域受限制小等優(yōu)點(diǎn),與探地雷達(dá)結(jié)合可以更好地發(fā)揮二者優(yōu)勢(shì)。常用的輕小型無(wú)人機(jī)測(cè)繪遙感飛行平臺(tái)包括固定翼、旋翼和無(wú)人直升機(jī)等。衛(wèi)星遙感冰厚監(jiān)測(cè)在精度及適應(yīng)性上還存在局限性,但機(jī)載雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)可為湖冰厚度遙感反演與模擬提供可靠的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

湖冰識(shí)別與湖冰物候、冰厚遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展

3.1 湖冰遙感識(shí)別方法

3.1.1遙感影像目視解譯

目視解譯時(shí)可以通過(guò)波段組合的方式來(lái)突出顯示水體和冰面的差異。如對(duì)Landsat8影像按照波段(Band-5/6/2)進(jìn)行RGB假彩色合成:由于水體對(duì)可見(jiàn)光波段的強(qiáng)吸收作用,在湖泊未結(jié)冰之前,水體顏色呈黑色,水陸邊界明顯;而封凍時(shí)冰面呈現(xiàn)紫色,紋理特征明顯,隨著冰厚的增加,冰面顏色也由淺紫色向深紫色過(guò)渡。正是水體和冰面顏色、紋理等特征的差異,目視解譯才可以很好的將水體和冰面區(qū)分開(kāi)。

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圖4 冰、水以及其他主要地物的光譜反射率曲線圖

3.1.2單波段/遙感參量閾值法

單波段/遙感參量閾值法利用單一波段或遙感參量的反射率、亮溫或后向散射系數(shù)的差異來(lái)直接區(qū)分水和冰。由于水體在近紅外波段的反射率較低,在700nm以后反射率降低至幾乎為0;而冰在350-850nm波段仍有較高的反射率,且隨著波長(zhǎng)的增加反射率逐漸降低。利用水和冰在近紅外波段反射率的差異,在晴朗無(wú)云的情況下,可以對(duì)二者較好的進(jìn)行區(qū)分:設(shè)定閾值a,當(dāng)近紅外波段的反射率大于a時(shí),則認(rèn)為該像元為冰。除此,由于水和冰的熱力差異,利用亮溫?cái)?shù)據(jù)也可以區(qū)分湖冰和水體。湖冰后向散射系數(shù)比水體高,也可以用于較準(zhǔn)確的冰水區(qū)分。

3.1.3多波段/遙感參量指數(shù)閾值法

多波段/遙感參量指數(shù)閾值法是利用水和冰在多個(gè)波段或遙感參量的特征差異來(lái)構(gòu)建遙感指數(shù)間接提取湖冰的方法。歸一化差值積雪指數(shù)NDSI是最常用的指數(shù),由綠光波段和短波紅外波段反射率計(jì)算得到,可以有效地減少植被、建筑陰影等噪聲對(duì)湖冰監(jiān)測(cè)帶來(lái)的影響(魏秋方和葉慶華,2010),以MODIS傳感器數(shù)據(jù)為例,NDSI的計(jì)算公式(1)如下:

NDSI=(Band4-Band6)/(Band4+Band6)(1)

式中:Band4為MODIS數(shù)據(jù)第4波段(綠光)反射率值;Band6為MODIS數(shù)據(jù)第6波段(短波紅外)反射率值。魏秋方提出了改進(jìn)的歸一化差值積雪指數(shù)MNDSI,由近紅外波段和短波紅外波段反射率計(jì)算得到。這樣改進(jìn)的MNDSI在計(jì)算水體和冰面時(shí)結(jié)果反差比NDSI要明顯,更有利于區(qū)分水體和冰面。MNDSI的計(jì)算公式(2)如下:

MNDSI=(Band2-Band6)/(Band2+Band6(2)

式中:Band2為MODIS數(shù)據(jù)第2波段(近紅外)反射率值;Band6為MODIS數(shù)據(jù)第6波段(短波紅外)反射率值。閾值法還有一種基于被動(dòng)微波遙感亮溫?cái)?shù)據(jù)的指數(shù),由海冰密集度計(jì)算方法演變而來(lái),是用極化比PR和頻率梯度GR之比來(lái)區(qū)分水體和冰面,計(jì)算公式(3),(4)如下:

PR=(TB19V-TB19H)/(TB19V+TB19H)(3)

GR=(TB37V-TB19H)/(TB37V+TB19H)(4)

式中:TB19V、TB19H、TB37V分別表示19GHz垂直、水平和37GHz垂直極化亮溫值。依據(jù)遙感數(shù)據(jù)源與湖泊所在區(qū)域的不同,分類(lèi)閾值不一定相同,通常是設(shè)定一個(gè)初始閾值,并以0.0001遞增/遞減試錯(cuò),最終得到最佳閾值。初步閾值的設(shè)定可以參考閾值法識(shí)別湖冰的相關(guān)文獻(xiàn):紅光波段反射率>0.1,近紅外波段反射率>0.05,紅光波段反射率-近紅外波段反射率>0.01,亮溫?cái)?shù)值<3.8,NDSI>0.15。

3.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)方法

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)法識(shí)別湖冰的方法是通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行目視解譯,選取典型的湖冰和水體像元建立訓(xùn)練樣本集,再選擇合適的分類(lèi)器對(duì)影像進(jìn)行分類(lèi)和湖冰像元的提取。王瓊等基于支持向量機(jī)(SVM)分類(lèi)對(duì)色林錯(cuò)湖區(qū)的湖冰進(jìn)行提取,發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)對(duì)于湖冰提取相對(duì)傳統(tǒng)方法具有更顯著的優(yōu)勢(shì),總體分類(lèi)精度在88.58%以上;隨機(jī)森林(RF)分類(lèi)也常用于區(qū)分水和冰,相較于單波段閾值法和多波段指數(shù)閾值法提取精度更高,分類(lèi)精度為0.9965,驗(yàn)證精度為0.8072。Wu等評(píng)價(jià)了多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器的湖冰分類(lèi)精度,包括MLR(多項(xiàng)邏輯回歸分析)、SVM、RF、GTB(梯度提升樹(shù)),其中RF和GTB的分類(lèi)總體精度都達(dá)到了98%及以上,且RF對(duì)超參數(shù)的選擇相對(duì)不敏感,有較大潛力用于提取大尺度湖冰分布范圍。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與突破,基于深度學(xué)習(xí)的湖冰遙感識(shí)別受到廣泛關(guān)注。這種方法將湖冰檢測(cè)視為二分類(lèi)語(yǔ)義分割問(wèn)題,通過(guò)卷積操作提取影像特征,進(jìn)行湖冰分類(lèi),利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的湖冰識(shí)別模型的平均交并比MIoU指標(biāo)在90%以上。Ma等結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng),通過(guò)遙感影像探測(cè)湖水的凍結(jié)狀態(tài),平均總體精度達(dá)到93.10%,且對(duì)于小型湖泊有很好的應(yīng)用效果。

3.1.5湖冰遙感識(shí)別方法

比較遙感影像目視解譯法識(shí)別湖冰雖然有較高的精度,但需要依靠人為主觀的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,且湖泊眾多,遙感數(shù)據(jù)量巨大,難以實(shí)現(xiàn)批量化、定量表達(dá)。因此現(xiàn)代的湖冰遙感監(jiān)測(cè)以計(jì)算機(jī)自動(dòng)化解譯方式為主,目視解譯主要應(yīng)用于檢驗(yàn)階段。相對(duì)而言,機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有高度智能化和分類(lèi)自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì),但機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于冰面識(shí)別方法目前大多應(yīng)用于海冰識(shí)別。現(xiàn)有湖冰遙感識(shí)別研究主要以單波段/遙感參量閾值法和多波段/遙感參量指數(shù)閾值法為主。

單波段/遙感參量閾值法操作簡(jiǎn)單,根據(jù)需求選定適合的判別因子即可,重點(diǎn)和難點(diǎn)在于閾值的確定,其大小將直接影響湖冰提取結(jié)果的精度。多波段/遙感參量指數(shù)閾值法的閾值較易確定,但會(huì)有少量云被誤分的情況。一般而言,只用單個(gè)波段或數(shù)據(jù)進(jìn)行湖冰監(jiān)測(cè),可能無(wú)法消除大氣影響和系統(tǒng)誤差,提取結(jié)果精度較差,單閾值法只是湖冰監(jiān)測(cè)方法的一部分,結(jié)合多個(gè)閾值方法的效果更好。

在利用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)湖冰方面,孫皓等選定紅光波段和近紅外波段之差和紅光波段值閾值,對(duì)喜馬拉雅山北坡四個(gè)典型湖泊的湖冰進(jìn)行提取;基于長(zhǎng)期地表溫度,Nonaka等利用溫度閾值來(lái)監(jiān)測(cè)湖冰消融日期;NSIDC基于MODIS傳感器數(shù)據(jù)利用NDSI指數(shù)閾值法創(chuàng)建的MOD10A1/MYD10A1冰雪產(chǎn)品。對(duì)于微波遙感數(shù)據(jù),監(jiān)測(cè)湖冰常用閾值法通常是基于后向散射系數(shù)和亮溫值數(shù)據(jù),或利用PR和GR之比來(lái)區(qū)分水體和冰面。

3.2 湖冰物候遙感監(jiān)測(cè)

湖冰物候主要包括四個(gè)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn):湖面開(kāi)始結(jié)冰的時(shí)間點(diǎn)——開(kāi)始凍結(jié)時(shí)間FO;湖面首次出現(xiàn)全部?jī)鼋Y(jié)的時(shí)間點(diǎn)——完全凍結(jié)時(shí)間FU;湖冰開(kāi)始融化的時(shí)間點(diǎn)——開(kāi)始消融時(shí)間BO;湖冰完全融化的時(shí)間點(diǎn)——完全消融時(shí)間BU。由這四個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)可以進(jìn)一步推算湖冰冰期DI(開(kāi)始凍結(jié)和完全消融時(shí)間之間的長(zhǎng)度)和湖冰完全封凍期DCI(完全凍結(jié)和開(kāi)始消融時(shí)間之間的長(zhǎng)度)。

湖冰物候遙感監(jiān)測(cè)一般是按照湖冰覆蓋占湖泊總面積的比值來(lái)確認(rèn)湖冰物候特征參數(shù)。隨著湖面溫度的下降,湖水由淺水岸邊結(jié)冰,在新生湖冰形成的過(guò)程中,可能會(huì)被強(qiáng)風(fēng)或突然的升溫打斷。為了避免這種偶然情況和湖岸邊混合像元的影響,一些學(xué)者將湖冰面積占湖泊面積比例超過(guò)5%時(shí)刻定義為開(kāi)始凍結(jié)時(shí)間,湖冰面積占湖泊面積95%時(shí)刻定義為完全凍結(jié)時(shí)間。還有一些學(xué)者將該閾值分別調(diào)整至10%和90%。提取湖冰物候信息首先是確定遙感數(shù)據(jù)源,結(jié)冰時(shí)湖冰范圍每天都在變化,同時(shí)云層遮擋也會(huì)對(duì)湖冰物候監(jiān)測(cè)產(chǎn)生一定的影響,因此研究要求高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)源,影像去云及填充是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。

可以結(jié)合同一天的其他遙感數(shù)據(jù)源或上下期影像對(duì)被云層覆蓋的范圍進(jìn)行判斷:對(duì)于像素A,如果在同期的其他遙感數(shù)據(jù)中是水體(或其他類(lèi)型如冰,下同),則該影像中像素A可確定為被水覆蓋;如果日期t的一個(gè)像素A被云覆蓋,則通過(guò)上一期及下一期影像判斷,若上下兩期都被水覆蓋,則確定日期t的A像素被水覆蓋。再利用上文介紹的湖冰識(shí)別方法提取湖冰信息,確定湖冰面積,計(jì)算湖冰占湖泊總面積的比值K,繪制該年份K值曲線,閾值線與K值曲線的交點(diǎn)即為物候信息的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

湖冰物候監(jiān)測(cè)方法可基于不同的數(shù)據(jù)源:光學(xué)遙感數(shù)據(jù)中MODIS傳感器數(shù)據(jù)因其每日的重訪問(wèn)周期而最為常用,輔以高空間分辨率的影像數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證提取的準(zhǔn)確性;微波遙感數(shù)據(jù)如微波亮溫?cái)?shù)據(jù)通常生成時(shí)間序列,通過(guò)閾值法在時(shí)間序列上提取湖冰物候,如滑動(dòng)t檢驗(yàn)MTT閾值法可以有效的提取湖冰物候信息,檢查時(shí)間序列上的每個(gè)點(diǎn)前后一段時(shí)間內(nèi)的亮溫?cái)?shù)據(jù)是否有顯著差異,獲取突變點(diǎn)作為判斷湖冰變化情況的依據(jù);已有的冰雪產(chǎn)品可以直接計(jì)算湖冰面積變化;有學(xué)者基于AMSRE和AMSR2建立了2002-2015年北半球湖冰物候數(shù)據(jù)集,利用此數(shù)據(jù)集也可獲得湖冰物候信息。

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審核編輯黃宇

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