利用OICC-SBAS技术提取岗普冰川表面流速时空变化特征

本文利用Sentinel-2数据,通过光学影像互相关技术(OICC),并借鉴小基线集(SBAS)思路,提取并分析了岗普冰川2015—2022年时序表面运动速度及时空变化特征。结果表明:岗普冰川表面流速存在明显的空间差异性,流速高值主要集中在上游的物质积累区,该区域形变特征复杂,年最高流速为82.5 m/a;冰川主体流速整体波动较小,位于40~50 m/a之间;时间特征上,冰川在研究时段内流速较为稳定,年际之间流速相差不大;利用东西向和南北向偏移量获取的最终偏移方向,与冰川实际流动方向相符,选取的稳定区域的偏移量误差仅占冰川最大流速的0.04%~0.7%,证实了冰川时序表面流速结果的可靠性。

应用SAR特征匹配方法估计音苏盖提冰川表面流速

喀喇昆仑山区冰川因位于高海拔地区且远离人类正常活动的区域,使得连续的表面流速的地面观测很难实施,因此,对该区域冰川运动机理研究相对比较少.采用日本高级陆地观测卫星携带的相控阵型L波段合成孔径雷达(Advanced Land Observing Satellite,Phase Array L-band Synthetic Aper-ture Radar,ALOS PALSAR)特征匹配方法(Feature-Tracking)获取了音苏盖提冰川的季节表面流速,并对误差进行了分析.结果表明:季节和年均表面流速分布图上都存在两条明显快速运动的冰流;南分支冰川-斯嘎姆里冰川(Skamri Glacier)夏季的流速大于其他季节,冰流横截面流速特征表明,该分支存在明显的块体运动现象,很可能正处于跃动期.

基于时序偏移量跟踪技术的喀喇昆仑山Batura和Passu冰川表面流速监测

基于2017-2019年Sentinel-1 SAR数据,利用小基线集(SBAS)偏移量跟踪技术获取喀喇昆仑山系Batura和Passu冰川时序表面流速,分析冰川表面流速时空变化特征.结果表明,Batura和Passu冰川都表现出明显的季节变化特征.Passu冰川对季节响应存在异常现象,春冬季节的强降水增强冰川表面流速,夏季表面流速较小,沿冰川主流线,受坡度影响,表面流速起伏变化较大,冰舌末端具有前进的可能;Batura冰川表面流速随着高程降低逐渐减小,但积累区流速较大,冰川运动的活动性较强.SBAS偏移量跟踪技术在夏季受降水和冰雪融化的影响,时序偏移量变化起伏相对较大,冬季较稳定.利用非冰川区10个稳定城镇区获取的偏移量误差占最大冰川流速比例为1.7%~2.1%,距离向和方位向偏移量获得的偏移方向与冰川流动方向一致,证明冰川时序表面流速结果可信.

音苏盖提冰川表面流速特征分析

跃动冰川的监测相对比较困难。本文采用Sentinel-1所携带的C波段合成孔径雷达特征匹配方法(Feature-Tracking)获得了喀喇昆仑北坡克勒青河谷音苏盖提冰川物质平衡年内比较详细的冰川表面流速。分析发现:选取的音苏盖提三条分支冰川中,南斯嘎姆里冰川(Skamri Glacier)流速整体大于其余两条,三条分支均存在快速运动区,斯嘎姆里冰川和北分支积累区流速突增,可能存在雪崩现象;两条南分支冰川整体流速夏季大于其他季节,而北分支冬季流速大于其他季节。虽然三条分支均存在快速运动区域,但是即使是流速最快的南斯嘎姆里冰川在物质平衡年内的运动速度也只有119 m·a-1,说明该物质平衡年内音苏盖提冰川并不处于跃动期。

基于Landsat-8影像的2018-2021年音苏盖提冰川表面流速监测

音苏盖提冰川是中国面积最大的山谷冰川,且该冰川为跃动冰川,研究跃动冰川运动特征对预警冰川跃动导致的冰川灾害具有重要意义。本文选取20对2018-2021年Landsat-8影像,运用光学影像特征追踪方法提取音苏盖提冰川表面流速,评估流速不确定性,并分析该冰川流速时空变化特征。结果表明:音苏盖提冰川表面流速存在明显的空间差异,在2018年1月-2019年6月期间,音苏盖提南支流流速远大于其北支流(西)流速,而在2019年6月-2021年11月期间,呈现与之前完全相反的空间特征,这主要是北支流(西)流速在2019年6月突增导致。根据2018-2021流速变化结果发现,北支流(西)在2019年6月发生跃动,至2021年11月仍处于跃动期,该支流冰川末端在2020年8月-2021年9月期间,约向主冰川推进320m;南支流在研究时间段内流速一直很大,最大流速达到441m·a;音苏盖提冰川北支流(东)流速在2021年7月突增,该支流可能发生跃动;音苏盖提冰川主冰川流速在南支流汇入和两条北支流发生跃动后明显增大。此外,该区域主冰川及各支流冰川流速最大值的高程分布存在时空差异。

岗纳楼冰川表面流速时空变化特征提取及分析

冰川表面流速是反映冰川动态变化的重要指标,能够为冰川物质平衡提供重要信息。利用2016年的13景Sentinel-1A影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)偏移量追踪法测定岗纳楼冰川表面流速场,并根据地表温度是否大于0℃将其分为冰封期(10月-次年3月)和消融期(4月-9月)。其中,冰封期流速场较为稳定,中轴流速快于两侧,边界流速趋于0 m/a;消融期流速场冰舌中下部与冰舌上部差异明显,冰川表面流速具有分区特征。基于SAR观测数据,在冰川积累增厚、消融减薄及冰川表面流动的综合影响下,冰封期冰川表面流速最大为65.43 m/a;消融期冰川表面流速最大为46.28 m/a。通过分析冰川中线流速、冰面高程以及地表温度之间的关系可知,冰封期内,岩床坡度是影响冰川流速的主要原因,且岗纳楼冰川为"压缩-舒张"流运动模式;消融期内,地表温度升高、冰面海拔变化是冰川表面流速出现分区现象的主要原因。

阿尼玛卿冰川表面流速与地质灾害隐患点监测

为了更好地开展冰川变化与地质灾害隐患的监测研究,该文基于Sentinel-1A数据,使用合成孔径雷达影像偏移量追踪技术和GACOS辅助下的小基线集-InSAR方法,对阿尼玛卿冰川表面流速及周边区域地质灾害隐患点进行了监测分析。结果表明:2015—2021年阿尼玛卿冰川表面流速先增加后减缓,在2018年达到了最大(6 m/a);冰川流速暖季(5—9月)大于冷季(10月—次年4月);地质灾害隐患点多集中于冰川两侧,其形变速率与冰川运动速率一致性较好,推测与冰川融水对岩土体稳定性的影响有关。该文的研究结果可为冰川融化引起的地质灾害的防灾减灾工作提供重要参考。

基于ALOS PALSAR数据的山地冰川流速估算方法比较——以喀喇昆仑地区斯克洋坎力冰川为例

冰川表面流速是进行冰川动力学和物质平衡研究的关键参数之一。合成孔径雷达(SAR)影像作为能大范围提取山地冰川表面流速的重要数据源,利用其进行冰川流速估算目前主要有差分In SAR(D-In SAR)法、多孔径InSAR(MAI)法和SAR偏移量追踪(offset tracking)法3种。其中,MAI法是为了克服D-In SAR对雷达方位向(along-track)形变不敏感而发展的一种新的In SAR技术。以喀喇昆仑山中部地区的斯克洋坎力冰川为例,选取了2008年2景间隔46 d的L波段ALOS PALSAR数据,利用上述3种方法分别进行冰川流速提取实验,讨论了3种方法在山地冰川表面流速监测中的适用性和局限性。结果表明,D-In SAR和MAI方法都能够精确提取距离向和方位向的冰川流速信息,但对相干性均要求较高;在低相干区域,SAR偏移量追踪方法也能够获取更为可靠的方位向和距离向二维冰川流速的速度场,但该方法在冰川表面特征不明显的地区受到一定限制。

高分三号山地冰川表面运动提取与分析

冰川表面运动提取在冰川动力学与物质平衡变化研究中具有重要意义。针对当前我国自主遥感卫星数据在冰川运动监测应用中存在的不足,选用GF-3卫星FSI模式下获取的2019—2020年间覆盖亚洲高山区典型冰川的SAR数据,借助并行化偏移量跟踪算法获取了研究区冰川表面流速分布。研究结果表明:优化后的偏移量跟踪算法极大地提高了运行效率;全局形变拟合估计、地形偏差校正及滤波降噪后,冰川运动分布形态更加直观,精度可达0.5 m;通过与准同期Landsat-8影像提取的冰川流速对比以及对非冰川区位移残差的统计分析,验证了GF-3影像在监测不同区域冰川流速结果方面的可靠性及适用性;GF-3影像凭借其良好的空间分辨率,在规模较小、运动缓慢的冰川运动提取方面具有显著的优势,能够更好地体现冰川运动细节信息及其差异性。该研究有助于分析气候变化背景下青藏高原地区冰川的运动规律及其时空演变特征。

阿拉斯加特纳冰川近期跃动特征分析

特纳冰川是阿拉斯加地区的短周期跃动型冰川。针对该冰川的研究多基于光学遥感图像进行,未能获得详细的运动速度和表面高程变化信息,其跃动过程及控制机制仍需深入研究。本文使用Sentinel-1A、TerraSAR-X/TanDEM-X、ICESat-2、Landsat等多源遥感数据,获取特纳冰川2019—2021年跃动期间表面流速、表面高程以及冰川末端位置变化。结果表明:特纳冰川自2018年12月—2019年7月发生微跃动,于2020年2月进入快速运动期,表面流速大幅增加,期间峰值流速达(18.85±0.05)m·d^(-1);2021年8月,冰川流速急剧下降后趋于平静。跃动期间,冰川积蓄区物质向下迁移,最大减薄约(105.18±4.18)m;下游接收区隆起,最大增厚约(60.25±4.18)m,末端向前推进(222±30)m。较高的峰值流速、较短的活跃期以及季节性流速变化证明特纳冰川可能受冰下水文机制控制。结合现有数据及文献,特纳冰川距上次跃动时间间隔约为6年。北流线距末端约27 km的类凹槽底部地形结构以及冰瀑布(LN≈23 km)使得冰川积蓄区物质在跃动后可快速积累;冰川末端接海很可能使得冰川末端发生崩解或底部消融加快,从而导致接收区加速减薄。推测降水丰富引起的较高物质积累率以及底部地形结构导致特纳冰川积蓄区快速恢复、接收区迅速减薄,从而导致其跃动周期极短。

东喀喇昆仑山昆常冰川近期跃动特征

研究冰川跃动过程及特征是理解冰川跃动机理的重要途径,目前仍然缺乏详细的冰川跃动过程观测。利用Envisat-1/ASAR、Sentinel-1A、TerraSAR-X/TanDEM-X等合成孔径雷达数据,获得了东喀喇昆仑山昆常冰川详细的表面流速与表面高程变化。结果表明:2000—2012年冰川中部隆起,平均增厚(10.19±1.79)m,冰川接收区以消融为主,平均减薄(39.71±1.79)m;2012—2014年冰川主干中部隆起向下迁移,平均增厚(8.21±1.37)m;2018年后积蓄区厚度平均减薄(9.77±3.38)m,接收区平均增厚(19.67±3.38)m。冰川主干表面流速从2007年起增加,并且在2017—2018年内经历过两次快速运动期,两个阶段的最高流速分别达到2.36m·d^(-1)和2.12m·d^(-1)。根据表面高程变化以及流速变化特征,认为昆常冰川在2007—2019年间发生跃动。时序流速表明,昆常冰川很可能是积蓄区发生微跃动/雪崩形成隆起(跃动前锋),并且两次快速运动后突然减速发生在夏末,很可能是冰下水文通道打开排水使得冰下静水压力减弱从而导致跃动停止,属于阿拉斯加型跃动。结合ITS_LIVE流速数据分析,初步确定其近两次跃动的间隔约为30年。同时对比时间序列的Landsat图像发现,2004—2005年间昆常冰川南分支发生跃动,致使分支末端的小冰湖消失。

基于SAR数据的山地冰川表面运动速度分析

合成孔径雷达(SAR)因其可全天时、全天候工作且不受云、雨的影响而成为遥感应用的前沿领域。SAR干涉测量(Inteferometry)利用SAR数据的相位信息可获得大地表面厘米级的形变而成为冰川表面流速监测广泛使用的手段;SAR图像相关方法(SRFT)能克服干涉测量方法因失相干严重而难以产生清晰的干涉条纹以及可见光图像质量由于云遮、雪盖限制的不足而成为目前山地冰川表面流速遥感监测的首选方式。为深入探讨SAR图像相关方法的适用性,以天山科契卡尔巴西冰川为研究区域,分析使用不同时间基线的ALOS PALSAR数据与ENVISat ASAR C-band的图像相关方法估计冰川的表面流速,并使用实地测杆的DGPS(Differential GPS)测量流速进行对比验证,发现在冰川表碛覆盖区域使用图像相关方法测量的值与实测值有很好的一致性,而在裸露冰区域或坡度较大区域,误差比较大。比较长时间基线的SAR数据对特征识别的结果发现:时间基线为1a的冬季获取的数据对估计值与实测值在表碛覆盖区域比较一致,这可能是由于前后两次获取图像时天气或地面状况比较接近。比较ALOS PALSAR数据与ENVISat ASAR数据发现:波长较长的L-band(23.5cm)比C-band(5.7cm)SAR数据更适合山地冰川的表面流速估计;另外在运用SAR数据特征匹配方法时也可能是极化方式的差异使得ALOS PALSAR(HH极化)数据比ENVISat ASAR(VV极化)数据更适合冰川研究。

中巴公路沿线冰川运动特征

中巴公路作为一条国际公路,对中国以及巴基斯坦等南亚、西亚国家有着非常重要的意义。公路穿越了帕米尔高原和喀喇昆仑山脉这个山岳冰川分布十分密集的地区,沿线的冰川前进时常威胁着公路的安全运营。利用2016年1月至2017年6月间的81景Sentinel-1合成孔径雷达影像,采用特征匹配的方法获得了1 a多来中巴公路沿线冰川的运动速度,并对比1993年和2006年的流速,对冰川前进的可能性进行分析。中巴公路沿线冰川以新疆塔吉克自治县和巴基斯坦北部城市库达巴德为界可分为北中南3部分,研究发现:北部地区冰川表面流速较为稳定,对公路安全运营的威胁很小;中部地区冰川规模普遍较小,且距离公路较远;而南部地区的大规模冰川流速较快,部分冰川积累区表面流速高达2 md^(-1)以上。为此,在南部地区选取了距离公路较近的巴托拉等4条冰川进行详细分析,结果显示帕苏冰川为1条快速运动冰川,存在冰川末端前进的可能性,巴托拉冰川、固尔金冰川和吉尔密特冰川冰舌上部流速较快,具有较强的活动特性。