[发明专利]基于FY-3MWRI数据的冰间湖探测方法

说明书

本发明提供一种基于FY‑3MWRI数据的冰间湖探测方法，涉及卫星遥感技术领域。本发明是首先对FY‑3MWRI 89GHz垂直极化数据进行图像的拼接、裁剪、掩膜、辐射定标等预处理，基于处理过的所研究海域的水平极化亮温数据和垂直极化亮温数据，处理得到图像每一点的极化差P，通过最大熵算法得到研究海域冰间湖探测最优分割阈值T，进而得到南极冰间湖探测识别图。本发明提供的种基于FY‑3MWRI极化差数据结合最大熵算法的冰间湖探测方法，有效提高了对冰间湖探测结果的精度。

技术领域

本发明涉及卫星遥感技术领域，具体涉及一种基于FY-3MWRI数据的冰间湖探测方法。

背景技术

对于应对全球气候变暖，调节大气环境而言，两极地区一直是作为全球大气的主要冷源和淡水的主要储存地区，对于控制全球大气平衡和海水平面上涨的问题近些年来也一直是重要的研究对象。而南极相对于北极其地理位置和气候特征，虽然一直以来了解较少，但是南极却拥有着远大于北极的冰川储量，所以研究全球气候变化的过程中，南极具有极其重要的地位和意义。

南极地区的气候变化，与局地的一种中尺度现象有着密不可分的关系，即冰间湖。所谓冰间湖是指达到结冰温度的天气条件下仍长期保持无冰或仅被薄冰覆盖的冰间开水域。根据其形成原因和维持机制的差异，传统的冰间湖分类方法将冰间湖分为两类：潜热冰间湖和感热冰间湖。动力驱动是潜热冰间湖的主要成因，冰间湖中的水通过海气界面向空中散热，且水温临近冰点，导致大量海冰生成，新冰在风或洋流的动力驱动下发生辐散，从而形成了冰间开水域。热力驱动是感热冰间湖的主要成因，温差使得海水发生对流，可导致海洋深层暖流发生涌升，表层海冰被热量融化，并且阻止了新冰生成，从而形成了被海冰环绕的冰间湖。

冰间湖区域的水-冰-气热通量交换远大于厚冰覆盖区域，使得冰间湖成为极地主要的产冰地。冰间湖内部显著的海洋-大气热量交换，使得其上空及附近区域的气温迅速升高，极大程度地影响了局部地区的大气环流，因此在极地气候变化中扮演着重要角色。

对于冰间湖的提取识别，目前大多采用基于海冰密集度的阈值法。海冰密集度反演算法得到的海冰密集度结果精度不高(在低冰浓度区，海冰密集度结果的不确定度高达25％，在边缘冰区，海冰密集度结果与SAR和光学图像的比较结果表明均方根误差高达26.2％)，其作为识别冰间湖的数据基础，这必然会导致冰间湖的识别结果误差较大。因此，需要寻找一种识别精度高，识别结果误差小的探测冰间湖的方法

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于FY-3MWRI极化差数据结合最大熵算法的冰间湖探测方法，有效提高了对冰间湖探测结果的精度。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明是首先对FY-3MWRI 89GHz垂直极化数据进行图像的拼接、裁剪、掩膜、辐射定标等预处理，基于处理过的所研究海域的水平极化亮温数据和垂直极化亮温数据，处理得到图像每一点的极化差P，通过最大熵算法得到研究海域冰间湖探测最优分割阈值T，进而得到南极冰间湖探测识别图。

本发明提供的基于FY-3MWRI数据的冰间湖探测方法，具体按照以下步骤：

步骤1)、获取FY-3MWRI一级数据；

步骤2)、对获取的FY-3MWRI一级数据进行预处理，所述预处理包括图像拼接和裁剪、掩膜操作、辐射定标；

图像拼接和裁剪：以FY-3卫星的微波成像仪(MWRI)89GHz的数据为原始数据，对其进行基于南极地理位置的目标图像的镶嵌和剪裁，然后进行2％线性拉伸；