纹理特征辅助的SAR影像冰川识别

青藏高原的冰川监测对气候变化研究有着重要的意义,通过遥感图像可以大范围长时间的监测冰川的变化,识别冰川边界是研究的重点。为了研究SAR影像纹理特征在冰川识别中的作用,以喀喇昆仑山地区的克勒青河上游为研究区,利用2018年Sentinel-1A数据进行干涉处理得到相干系数,然后基于相干系数提取了均值、方差、同质性、反差、相异性、熵、相关性共7种纹理特征,并对不同纹理特征组合之间的提取效果进行了比较。结果表明VV极化方式下均值、方差、同质性、相异性的特征组合冰川识别效果最好。据此提取了克勒青河上游区域的冰川边界,最高精度达到91.36%,该方法明显优于基于相干系数图的阈值分割法和基于光学影像的波段比值法,冰川识别精度提高了约2%。

积雪变化及其对北京冬奥会的潜在影响

第24届冬季奥林匹克运动会将于2022年在北京、张家口举行,因此监测和分析当地积雪时空变化特征对筹备冬奥会相关工作具有重要意义。本文选用气象观测资料,AVHRR、MODIS、SMMR/SSMI/SSMIS等遥感数据反演的积雪参数,以及区域气候模式的模拟预测结果来分析冬季积雪的时空变化特征及其对冬奥会的潜在影响。结果表明冬季积雪面积、深度、覆盖频率和积雪日数均呈现微弱增加趋势。张家口的积雪资源优于北京,“延庆-张家口市区-崇礼”方向积雪深度等参数高于周围地区,冬奥会比赛场地的布设比较科学、合理。但是各项积雪指标均处于较低水平,年际波动大,积雪稳定性差。而且未来2月份的气温呈上升趋势,降水反而呈减少趋势,这将进一步降低积雪的稳定性,对冬奥会有一定的负面影响。因此,需要做好人工造雪的准备,以保证充足的雪量和冬奥会赛事的正常举办。

基于SBAS-InSAR技术的巨野煤田沉降监测

矿产资源过度开采极易诱发地面塌陷等地质灾害,对矿区的生产生活造成了严重的威胁。采用2017年5月至2018年11月21景Sentinel-1A数据,设置时间基线(365 d)和空间基线(2371 m)并生成连接图,采用小基线集技术(SBAS)对生成的影像对进行干涉处理,通过生成的干涉相位进行地面沉降的参数反演,获取了巨野煤田的形变场和监测点的形变序列。结果发现,巨野煤田发生24 mm以上地面沉降的区域面积占比高达87.12%,而郭屯矿区的地面沉降最为严重,中心沉降量超过70 mm,年沉降速率达到45mm/a。巨野煤田的地面沉降由自然和人为因素造成,其中人为煤炭开采和地下水的过量使用是主要原因。与水准测量的对比结果表明,二者沉降监测的总体趋势吻合。该项研究工作表明,小基线集雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术可以很好地应用于矿区沉降的监测,为合理开采矿产资源和矿区环境保护提供参考依据。

InSAR与激光雷达测高集成的马兰山冰川物质平衡变化

冰川物质平衡是反映冰川消融与积累关系的重要指标,也是联系冰川与气候变化的纽带,对于评估冰川动态变化具有十分重要的意义。马兰山冰川位于青藏高原北部,作为东昆仑山系中消融最为剧烈的冰川之一,为了评估其在全球气候变暖背景下的物质平衡变化,利用TerraSAR-X/TanDEM-X合成孔径雷达数据、ICESat-2激光雷达高度计数据、SRTM DEM数据,基于合成孔径雷达干涉测量和激光雷达测高技术对其2000年—2020年高程变化进行了研究,并估算了物质平衡。结果表明:近20年来,该区域41条冰川平均表面高程变化-5.64±0.96 m,物质平衡为-0.24±0.06 m·w·e/a,呈明显负平衡状态。其中,2000年—2012年冰川的消融速度(-0.30±0.04 m·w·e/a)要略快于2012年—2020年消融速度(-0.22±0.11 m·w·e/a)。结合GPCC(Global Precipitation Climatology Centre)降水与GHCN_CAMS(Global Historical Climatology Network)气温再分析数据集可知:自2000年以来,马兰山冰川整体受夏季气温升高影响,消融剧烈,年降水量微弱增加仅弥补了少部分由升温带来的物质亏损。此外,由于2012后气温增速变慢,夏季气温波动降低,导致了冰川在2012年—2020年间消融速度有所减缓。根据Landsat-7遥感影像发现,马兰山南坡存在一条跃动冰川,跃动发生于2007年—2012年间,冰川末端在此期间异常增厚并前进了约251 m。

基于SAR干涉数据的东帕米尔高原冰川变化

冰川变化监测对生态灾害预防、区域水资源调控、气候变化研究等意义重大。利用冰川在雷达干涉影像上表现出失相干这一特性,选用1998年ERS 1/2与2018年Sentinel-1A重轨单视复数SAR数据,通过相干系数取阈值的方法获取东帕米尔高原两个时期的冰川边界,以Landsat TM/OLI影像和全球陆地冰川空间监测计划发布的数据验证本文冰川边界提取的精度,从而分析冰川变化。结果表明:①拟合研究区相干系数图上相干系数γ与对应像元个数的曲线关系,冰川区像元个数会在低相干区域积累形成一个小的波峰。曲线一阶导数变缓的点(冰川区向非冰川区过渡的转折点)即为所选阈值点,利用SAR相干系数取阈值法提取的冰川边界与光学遥感影像结合RGI6.0数据提取的验证冰川边界具有较好的一致性,SAR干涉相干系数提取冰川边界的方法是可行而有效的,ERS 1/2与Sentinel-1A提取的冰川总面积精度均在90%以上,而且SAR数据能够有效提取光学遥感影像难以识别的冰川表碛覆盖;②1998年和2018年东帕米尔高原冰川总面积减少了318.59 km^2,年平均变化速率为-15.93 km^2/a,冰川退缩面积占冰川总面积的23%;③对大、中型规模冰川来说,表碛覆盖型冰川退缩较其他冰川明显;从坡向上来看,20年各个坡向冰川均有所退缩,其中东南坡冰川退缩最多,西坡冰川退缩最少;从海拔上来看,1998年冰川集中分布在4519~5421 m海拔区间内,2018年集中分布在4682~5320 m海拔区间内;在3325~5710 m海拔区间内冰川退缩明显,4915 m海拔附近达到退缩极大值。

基于ICESat和ICESat-2激光测高数据估算2003—2019年格陵兰冰盖物质平衡

格陵兰冰盖是影响全球气候变化的重要因素之一,其微小变化会引起海平面的显著变化,因此定量研究其物质平衡具有重要的科学意义。利用最新发射的ICESat-2卫星激光测高数据(2018年11月至2019年9月),联合ICESat数据(2003年2月至2009年10月),估算2003年2月至2019年9月格陵兰冰盖物质平衡。首先通过交叉点法得到冰盖表面的高程变化,再根据积雪堆积、表面融化和动力变化等物理过程计算密度值,最后经过粒雪含量、冰后回弹和弹性回弹校正计算物质平衡,并针对不同的冰川水文流域进行空间差异性分析。结果表明:(1)2003—2019年格陵兰冰盖主体的平均高程变化为-11.27±0.83cm/yr;(2)高程2000 m以下的冰盖呈较大的消融趋势,高程最大消融速率为-6.0 m/yr,总体积变化速率为-206.0 km^(3)/yr,2000 m以上的冰盖呈上升趋势,高程最大累积率为1.1 m/yr,总体积变化率为14.2 km^(3)/yr;(3)校正后触地冰的总物质平衡为-195.2±13.1 Gt/yr,其中东南部和西北部流域消融量较大,仅有东北部流域呈累积趋势;(4)2003—2019年格陵兰温度整体处于上升趋势,最大变化率为0.8 K/yr,降水在东部和西北部呈下降趋势,最大变化率为-0.1 mm/yr,在一定程度上加速了冰盖消融。