[发明专利]一种海冰类型遥感分类方法

说明书

本发明涉及一种海冰类型遥感分类方法，采用卫星雷达高度计Cryosat‑2数据对极地海冰进行分类，实现了基于新手段、大尺度上的海冰分类。其步骤包括从CryoSat‑2高度计数据中获取测量点的经纬度坐标及对应的雷达回波波形，提取回波波形的有关特征；下载AARI海冰类型数据，提取相应测量点位处的海冰类型信息；将上述提取的数据信息进行地理匹配，通过MATLAB编程将其转换为带经纬度坐标的点数据；所获取的点位处的波形特征和对应的海冰类型作为训练数据，利用随机森林分类器进行训练，对待分类的数据进行海冰分类；分类后的数据在ArcGIS中通过投影变换、格网化等处理，获得空间分辨率为25km的海冰类型数据集。

技术领域

本发明涉及一种海冰类型遥感分类方法，属于遥感应用技术领域。

技术背景

海冰类型对全球气候具有重要影响，是影响海冰厚度反演、船只航行的重要因素之一。早期海冰类型数据只能通过实地调查得到，后来发展了基于光学和SAR遥感影像的分类方法，但该方法受限于遥感影像成本、较小的空间覆盖范围和严格的使用条件，难以实现大尺度的海冰分类。随着卫星雷达高度计的发展，更多学者开始研究利用高度计数据对海冰进行分类，因为高度计的空间覆盖范围更大，时间分辨率同样较高。利用高度计进行海冰的分类不同于常见的高度计数据的应用，因为高度计常常被用来反演海冰厚度。自1990年以来，多位学者相继发现不同类型的海冰其雷达回波波形具有一定的差异性，并且这种差异可以用来对海冰进行分类。然而要实现海冰的更为准确的分类，往往需要更加先进的雷达高度计。

2010年4月，欧空局发射的CryoSat-2卫星，是目前为止最为先进的卫星雷达高度计，观测数据范围最高达到北纬88°N的区域，拥有369天的全周期和30天的小周期。卫星上携带的合成孔径干涉雷达高度计(SIRAL)的垂直测量精度达到1～3cm，并采用延迟多普勒雷达高度计(DDA)技术将卫星地面足迹减小到沿轨约为0.3km，跨轨约为1.5km。另外，SIRAL对地表点进行多视处理以减少雷达斑点引起的噪声，其测量海平面高度数据精度约为传统雷达高度计的2倍。

北极和南极研究所(AARI)每周提供一次南、北极海域的冰况图。其海冰类型产品是使用光学、近红外、SAR卫星数据和船舶走航数据得到的。采用其shapefile格式的数据产品，产品中提供了五种海冰类型数据：初生冰、新冰、一年冰、多年冰和坚冰。因为Cryosat-2空间覆盖范围较大，且一年冰和多年冰是极区的主要冰型，因此我们只采用一年冰和多年冰的数据。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于CryoSat-2卫星测高数据的海冰分类方法。考虑到高度计数据的高空间分辨率和时间分辨率，该数据大大提高了极地海冰分类方法的多样性，同时提出了一种新型、快速和大尺度的海冰分类方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：海冰的遥感分类方法，包括以下步骤：

第一步：准备训练数据和待分类数据，并对数据进行信息读取，具体包括如下几个方面的内容：

1)、下载某一时期Cryosat-2L1b数据作为训练数据，下载待分类时期的Cryosat-2L1b数据作为待分类数据，所述Cryosat-2L1b数据为CryoSat-2卫星SAR模式L1b级数据；读取DBL格式的原始文件，分别从训练数据和待分类数据中提取经纬度和波形信息；

2)、下载与训练数据相同时期内的北极和南极研究所(AARI)的冰况图(海冰类型)数据，读取shapefile格式的原始文件，进行数据筛选，提取多年冰和一年冰数据，获得了相应的海冰类型信息数据；

第二步、提取波形特征，根据训练数据和待分类数据中所有测量点的雷达回波波形，提取相应的波形特征作为分类器的训练特征用于后续的海冰分类，所述波形特征主要包含脉冲宽度、前缘宽度、后缘宽度、栈标准差、最大能量值和后向散射系数，其中栈标准差和后向散射系数可以直接从Cryosat-2L1b数据中获取，其他波形特征通过波形数据计算获得；