基于宽幅SAR的格陵兰岛冰盖冻融强度提取方法研究

赵梦雪 傅文学 孙燕武,3 李新武

(1 中国科学院空天信息创新研究院,数字地球重点实验室,北京 100094;2 山东科技大学,测绘科学与工程学院,山东 青岛 266590;3 安徽理工大学,测绘学院,安徽 淮南 232000)

提要 极地冰盖冻融强度信息在理解冰盖稳定性及其对气候变化响应中具有重要意义。利用格陵兰岛2016年Sentinel-1A 干涉宽幅双极化SAR数据(HH+HV),结合同时相自动气象站点温度和MODIS温度产品数据,研究了HH、HV极化幅度值及HH/HV 比值与冻融强度的相关关系。结果表明冻融强度与HH、HV极化幅度值呈负相关关系,而与HH/HV值呈正相关关系,且与HH/HV值的相关性更好,R2值约0.610。基于MODIS温度产品建立了冰盖冻融强度划分的5个HH/HV区间阈值,最后通过MODIS温度产品的结果验证表明,利用HH/HV值的冻融强度提取精度为86.8%。

0 引言

极地作为全球变化的敏感区域越来越受到关注,极地冰盖厚度和冻融范围的改变能够反映全球气候变化的整体情况[1]。极地冰盖记录的气候信息有着数据量大、时间连续性好、保真性好等优势[2],使得对极地冰盖冻融的监测成为一项具有重大意义的研究。

传统的实地观测结果可靠性很强,但是由于极地地形复杂、环境恶劣、气候变化突然,实地观测的安全性和可操作性无法得到有效保障[3]。随着光学遥感的发展,光学影像应用于极地冰盖冻融变化的监测得到大量研究,然而由于极地地区太阳高度角低,且气象条件恶劣,多数时间无法获取理想的光学影像。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其全天时、全天候成像能力以及能部分穿透地物的特点,在极地冰盖冻融研究中具有独特的优势,基于多时相、多极化、多波段及多模式SAR数据,在冰盖冻融研究中已有了大量的工作[4-5]。Nagler和Rott[6]发展了利用多时相SAR影像的冰雪冻融分类方法;Shi和Dozier[7]利用多极化C波段SAR数据并结合地形信息得到了精度为74%的积雪覆盖图;Strozzi 等[8]使用干涉SAR数据的后向散射强度信息进行相干性分析,并开展了湿雪区域的制图,发现基于后向散射值能够对冻土加以区分;李震等[9]利用天山地区基于美航天飞机成像雷达(SIR-C)的C波段多极化数据进行冰雪冻融面积提取工作,得到的提取结果与TM 数据提取结果相比,一致区域高达87%～94%。但目前已有的研究多集中在对冻融分布的探测上,而对冻融强度的研究甚少。冻融强度能提供更丰富的冰盖状态信息,对气候的响应更敏感。本文利用宽幅SAR影像及实测数据分析了HH和HV单极化幅度值及HH/HV的比值与冰盖冻融强度变化的相关性关系,提出了基于多极化宽幅SAR影像的极地冰盖冻融强度信息提取方法。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

格陵兰岛是世界第一大岛,总面积约218万km2,是地球上仅次于南极洲的第二个“寒极”。年均温度低于零度,冬季1月份平均温度南部为–6℃,北部为–35℃;夏季7月份最北部平均气温为3.6℃;中部地区的最冷月平均温度为–47℃。年均降水量从南部约1 900 mm 递减到北部约50 mm[10-11]。

格陵兰岛也是北半球最大的陆地冰原,冰盖面积达181万km2,占全岛总面积的83.7%。格陵兰冰盖中部最厚达3 411 m,平均厚度约1 500 m[12-13]。格陵兰岛冰盖的物质平衡和冰量变化在全球平衡中起着重要作用,其表面冰层融化会导致海平面大幅上升,因此格陵兰岛冻融状态是反映全球气候系统的重要指针,反映着全球热量平衡情况。基于气候监测和实际研究的需要,科学家们已在格陵兰岛布设若干气象站,收集了自1999年起包括气温、空气湿度、风速、压强、雪深等信息。

1.2 研究数据

研究中使用的星载SAR数据为Sentinel-1A干涉宽幅(IW)模式双极化数据(HH+HV),该模式数据采用递进的地形扫描方式(Terrain Observation with Progressive ScanSAR,TOPSAR)成像,空间分辨率为5 m× 20 m,幅宽为250 km,数据覆盖位置如图1所示,位于格陵兰岛南部。

IW 模式数据覆盖面积较大,中等分辨率,适合研究大区域大尺度极地冰盖冻融现象,同时双极化模式可以进行多极化组合计算,提供更丰富的观测信息。由于缺乏实地获取的冻融强度状态数据,已有的研究表明温度数据可以较好地体现冻融强度信息[14],因此本文也采用本地温度的高低来表征冻融状态:温度越高,冰盖融化越强。研究中采用的温度值包括 SAR 覆盖区域内的NASA-SE站点(66°28′47″N,42°30′00″W,见图1)处近地面温度数据和MODIS温度产品数据。NASA-SE站点每小时获取一次温度数据。该站点数据获取较为完整,且站点温度随时间有较大的梯度变化,适合用来进行冰盖冻融强度的分析。同时,考虑到冰盖冻结或融化是一种持续性变化,瞬时状态会受到前几小时温度的影响,因此采用了研究瞬时点前5小时及10小时跨度的站点温度值进行平均。MODIS温度选用研究当天的温度数据产品,空间分辨率为1 km。

图1 Sentinel-1 宽幅SAR数据在格陵兰岛的区域范围及NASA-SE站点位置Fig.1.Edge match region of Sentinel-1A IW SAR data and the location of NASA-SE in Greenland

2 多极化SAR与冰盖冻融强度变化关系分析

SAR 后向散射与冰盖表面的含水状态,即冻融强度有着密切的关系,因此分析不同极化SAR与冰盖冻融强度之间的关系可为冻融强度信息提取提供理论基础。本研究利用Sentinel-1A SAR 多极化SAR数据,结合站点温度和MODIS温度产品,分析了HH、HV极化及HH/HV值与冻融强度变化的相关性,并在此基础上提出了冻融强度提取的理论方法。

2.1 基于站点温度的多极化SAR与冰盖冻融强度变化关系分析

为获取不同冻融状态下的多极化SAR数据及相应的梯度温度值,获取了2016年4—10月间研究区内的Sentinel-1A SAR数据,并收集了NASA-SE站点的温度数据。其中,SAR数据获取时间为中午12点左右,该时段温度较高,有利于研究冰盖冻融的变化;考虑到冰盖冻融状态对温度变化有一定的响应时间区间,选取SAR数据获取前5小时的NASA-SE站点的平均温度作为站点温度。

首先,提取了NASA-SE站点处Sentinel-1A SAR影像4—10月的时间序列HH和HV 后向散射系数值,形成了后向散射系数与站点温度之间的线性关系散点图,如图2所示。散点图的横坐标为HH 及HV的后向散射系数,纵坐标为站点温度,红线为趋势拟合线,线性相关系数R2的值反映了两者相关性的强弱,R2越大,后向散射系数与温度相关性越强,R2范围为[0,1]。

从线性相关图中可以发现,HH 与HV的后向散射系数均与温度呈现负相关关系,温度越高,即融化越强,后向散射系数越小,表明冰盖含水量的增加导致更多的信号被吸收或反射。另外,HH和HV单极化后向散射与冻融状态的相关性都较低,相比较而言,HH 相比HV极化与温度的相关性更好,R2在0.4以上,而HV极化相关性的R2值只有约0.27。

图2 HH和HV 后向散射系数与站点温度关系图Fig.2.Relationship between the degree Celsius of AWS and backscattering coefficient in different polarization modes

同时,分析了HH/HV值与温度变化之间的相关关系,散点图如图3所示。由图中可见,HH极化后向散射系数与温度的拟合线比HV极化的更“陡”,即HH 极化后向散射值对温度的变化响应更为敏感,升高相同的温度,HH 比HV极化后向散射值降低的更多。因此,与HH和HV极化后向散射系数与站点温度的负相关关系不同,HH/HV值与温度呈正相关关系。

图3 HH/HV 与站点温度关系图Fig.3.Relationship between the degree Celsius of AWS and the value of HH/HV

通过计算相关性R2可以发现,HH/HV值与5小时、10小时均温的R2均达到0.610,而与15小时均温的相关性R2为0.5853,相比有所下降,表明更长时间的温度影响有所减弱。与HH和HV单极化后向散射系数值相比,HH/HV值与冻融强度变化之间相关性有较大的提高,表明利用HH/HV值可以更好地提取冰盖冻融强度。

2.2 基于MODIS温度产品的HH/HV值与冰盖冻融强度变化关系分析

由于研究区内的站点较少,相应获得的温度值也较少,为分析更多的样本点,得到更可靠的趋势数据,本文同时也利用了区域尺度MODIS温度数据产品结合HH/HV值进行分析。

分析中采用Sentinel-1A SAR数据,获取时间为2016年8月13日,正值格陵兰岛冰盖融化较为强烈的夏季,区域内有明显的冻融梯度,温度数据为SAR 获取当天的MODIS温度产品。SAR数据经过多视、辐射校正、地形校正及滤波预处理,并将预处理后的影像重采样,保持与MODIS 产品空间分辨率的一致性,最后形成HH/HV值与MODIS温度值的二维散点图,如图4所示。与HH/HV值与站点温度相关趋势相同,呈正相关。由于MODIS温度产品为卫星过境的瞬时温度值,与站点分析中的时段温度均值略有差异。

图4 HH/HV值与MODIS温度产品的线性相关图Fig.4.Correlation diagram between the value of HH/HV and the degree Celsius of MODIS

根据图4的相关拟合线,确定HH/HV值划分冻融强度的阈值。MODIS温度划分阈值对应的HH/HV值即为冰盖冻融强度的划分阈值,由冻结程度较大至融化程度较大,MODIS温度梯度间隔为2℃,按温度由低至高划分为5个状态,即HH/HV值为<0.152、0.152～0.340、0.340～0.522、0.522～0.701和>0.701的5个冻融强度不同的区间,如表1所示。像元的HH/HV值位于对应MODIS温度所确定的范围内,则认为该像元能够表明基于HH/HV区间值的冰盖冻融强度提取方法是可信的,研究区可信像元占样本总像元数的63.58%。

表1 冻融强度划分Table1.Classification of freeze/melt extent

3 基于宽幅SAR的冻融强度信息提取结果与分析

基于表1的冻融状态阈值,利用双极化Sentinel-1A SAR数据开展了冻融强度信息提取结果分析,所采用的数据仍然为2016年8月13日的Sentinel-1A SAR影像,经HH/HV 双极化组合运算后图像如图5a所示,从亮至暗表明HH/HV值减小。

从电磁波散射机制的角度进行分析,由冰盖边缘到中部,液态水含量减少,主导机制由镜面反射变为漫反射,接触到冰盖后沿原路线返回被雷达接收的后向散射波数量增多,反映在图像上即为区域的后向散射增强,HH和HV 后向散射系数均增大。结合上文中的分析结果,HH 比HV极化后向散射系数与温度关系线的斜率绝对值更大,冰盖边缘HH/HV值也更大,这与图5a中情况相符。依据表1的阈值划分,并考虑冻融强度不同的冰盖范围连续性较强,结合实地情况去除图中不连续的点,获得基于HH/HV值的冻融强度信息提取结果,如图5b所示。基于以上提取结果,分别统计了HH/HV区间和MODIS温度区间内的像元数量,比较结果如图6所示。由图6可知,在冻融强度不同的各个区间,HH/HV值与MODIS温度数据的像元分布比较一致,在区域3的像元数最多,两侧依次减少;在HH/HV值和MODIS数据的划分中,属于同一区间的像元占总像元数的86.8%。

图5 冻融强度信息的提取.a) HH/HV 比值图像;b)冻融强度划分结果Fig.5.Retrieval of the freeze/melt information.a) HH/HV value;b) the distribution of the zones in different power

为了验证结果的可靠性,同时也选取了研究区域范围内不同日期获取的SAR数据与MODIS温度区间像元进行比较,结果如图7所示。在HH/HV值和MODIS数据的划分中,4个时间的数据中,属于同一区间的像元分别占总像元数的98.4%、94.4%、91.4%和90.1%,说明HH/HV值一定程度上能够反映区域的冻融强度,结果可靠。

图6 研究区域HH/HV 冻融区间与MODIS温度区间像元数的比较图Fig.6.Histogram of the different data of HH/HV value and MODIS

图7 不同日期HH/HV 冻融区间与MODIS温度区间像元数的比较图Fig.7.Histogram of HH/HV value and MODIS in different dates

4 结语

本文采用Sentienl-1A 宽幅SAR数据对格陵兰岛冰盖冻融强度进行提取研究。研究了 HH和HV单极化后向散射和HH/HV的比值与冻融强度之间的相关性关系,分析表明,与 HH和HV单极化后向散射系数不同,HH/HV值与温度值呈正相关关系,且HH/HV值能更好地反映冰盖冻融强度,建立了利用HH/HV值提取冰盖冻融强度的区间阈值。由于缺乏实地冻融状态测量数据,研究中采用温度值来反映冻融状态难免存在误差,但基于多极化 SAR的冻融强度提取方法仍然可为极地研究提供实际的技术途径。