Erkennung und Abschätzung von Meereis in der Liaodong-Bucht anhand von HY-1C/D-Satellitendaten

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

  • Email:MG21270021@smail.nju.edu.cn
  • Introduction:E-mail MG21270021@smail.nju.edu.cn
LI Ling1,  
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

    Collaborative Innovation Center of South China Sea Studies, Nanjing University, Nanjing 210093, China

SUO Ziyi12,  
  • Affiliation:

    National Satellite Ocean Application Center, Beijing 100081, China

SHI Lijian3,  
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

    College of Harbour and Coastal Engineering, Jimei University, Xiamen 361021, China

WANG Qing14,  
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

JIAO Junnan1,  
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

TANG Jun1,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

  • Email:Luyc@nju.edu.cn
  • Introduction:E-mail Luyc@nju.edu.cn
LU Yingcheng1*

Resümee

Meereis ist ein wichtiger Gegenstand der Überwachung der Meeresumwelt. Optische Fernerkundung kann technische Unterstützung für die detaillierte Überwachung des Meereises bieten und ermöglicht eine dynamische Überwachung sowie eine quantitative Abschätzung des Meereises. Die chinesische Meeresfarbgeschäftssatellitenkonstellation Haiyang-1C/D (HY-1C/D) ist mit dem Küstenzonenbildgeber CZI (Coastal Zone Imager) und dem Wasserfarben- und Temperaturscanner COCTS (Chinese Ocean Color and Temperature Scanner) ausgestattet, die für die geschäftliche Überwachung von Meereis geeignet sind. Diese Studie untersucht das Meereis in der Liaodong-Bucht im Bohai-Meer in China von Dezember 2021 bis März 2022. Es wurden Satellitenbilddaten von HY-1C/D während der Eisperiode gesammelt, um Meereiserkennung und -abschätzung durchzuführen, die Erkennungseffizienz von CZI- und COCTS-Daten für Meereis zu bewerten und die Bildmerkmale typischer Ziele wie Meereis, Meerwasser und Wolken im optischen (sichtbaren bis nahen Infrarot) und thermischen Infrarotbereich zu analysieren. Darüber hinaus wurde angesichts der vom Wolkenstörungsproblem bei der Meereiserkennung in optischen Fernerkundungsbildern ausgegangen, basierend auf deren Fernerkundungsreaktionsmechanismen und Bildmerkmalunterschieden in den genannten Bändern, eine wolkentaugliche Maskierungsmethode für die Verbreitungsgebiete von Meereis bei den HY-1C/D-Satelliten vorgeschlagen und eine präzise Extraktion des Meereises durchgeführt. Aufbauend auf der Erkennung wurde die Effizienz der optischen Fernerkundungsschätzung der Meereisdichte, eines wichtigen physikalischen Parameters, mit HY-1C/D-Daten weiter bewertet. Die Ergebnisse zeigen: Durch Einführung des thermischen Infrarotbereichs und Nutzung des Helligkeitstemperaturunterschieds zwischen Meereis und Wolken zur Wolkenmaskierung wird es möglich, Meereispixel mit einem globalen Schwellenwert zu extrahieren; durch die hochpräzise Extraktion des Meereises in CZI- und COCTS-Bildern kann die Meereisdichte geschätzt werden, die effektiv das Vermischungsverhältnis von Meereis und Meerwasser in den Pixeln widerspiegelt, wodurch eine Entmischung der Meereis- und Meerwasserpixel erreicht und die Schätzgenauigkeit der Meereisflächenabdeckung verbessert wird. Zusammengefasst weist das vorgeschlagene Verfahren eine hohe Genauigkeit und Störungsresistenz bei der Erkennung und Extraktion von Meereis in HY-1C/D-Daten auf und kann als methodische Referenz für kommerzielle Meereisüberwachungsanwendungen chinesischer ozeanischer optischer Satelliten dienen.

Schlüsselwort

Haiyang-1C/D-Satellit;Meereis;spektrale Eigenschaften;Helligkeitstemperatur;Wolkenerkennung;Meereisdichte

References

  1. 1.
    Bai S, Liu Q Z, Li H and Wu H D. 1999. Sea ice in the Bohai sea of China. Marine Forecasts, 16(3): 1-9
  2. 2.
    Cavalieri D J, Gloersen P and Campbell W J. 1984. Determination of sea ice parameters with the NIMBUS 7 SMMR. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 89(D4): 5355-5369
  3. 3.
    Cavalieri D J, Markus T, Hall D K, Gasiewski A J, Klein M and Ivanoff A. 2006. Assessment of EOS Aqua AMSR-E arctic sea ice concentrations using landsat-7 and Airborne Microwave Imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(11): 3057-3069
  4. 4.
    Cheng X, Hui F M, Pang X P and Li L L. 2021. Arctic Sea Ice Remote Sensing: Methods and Application. Beijing: China Ocean Press: 21-26
  5. 5.
    Chi J, Kim H C, Lee S and Crawford M M. 2019. Deep learning based retrieval algorithm for Arctic sea ice concentration from AMSR2 passive microwave and MODIS optical data. Remote Sensing of Environment, 231: 111204
  6. 6.
    Comiso J C. 1986. Characteristics of Arctic winter sea ice from satellite multispectral microwave observations. Journal of Geophysical Research: Oceans, 91(C1): 975-994
  7. 7.
    Drüe C and Heinemann G. 2004. High-resolution maps of the sea-ice concentration from MODIS satellite data. Geophysical Research Letters, 31(20): L20403
  8. 8.
    Frey R A, Ackerman S A, Liu Y H, Strabala K I, Zhang H, Key J R and Wang X. 2008. Cloud detection with MODIS. Part I: improvements in the MODIS cloud mask for collection 5. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 25(7): 1057-1072
  9. 9.
    Hall D K, Riggs G A, Salomonson V V, Barton J S, Casey K, Chien J Y L, DiGirolamo N E, Klein A G, Powell H W and Tait A B. 2001. Algorithm theoretical basis document (ATBD) for the MODIS snow and sea ice-mapping algorithms. NASA []
  10. 10.
    Karvonen J. 2017. Baltic sea ice concentration estimation using SENTINEL-1 SAR and AMSR2 microwave radiometer data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(5): 2871-2883
  11. 11.
    Liu J C, Liu J Q, Ding J and Lu Y C. 2022. A refined imagery algorithm to extract green tide in the Yellow Sea from HY-1C satellite CZI measurements. Haiyang Xuebao, 44(5): 1-11
  12. 12.
    Liu J Q, Lu Y C, Ding J, Suo Z Y and Liang C. 2022. Oil spills in China Seas revealed by the national ocean color satellites. Chinese Science Bulletin, 67(33): 3997-4008
  13. 13.
    Liu J Q, Ye X M, Song Q J, Ding J and Zou B. 2023. Products of HY-1C/D ocean color satellites and their typical applications. National Remote Sensing Bulletin, 27(1): 1-13
  14. 14.
    Liu M J. 2016. Research on the Sea Ice Classification and Thickness Detection with High-Resolution and Polarimetric SAR Data. Qingdao: China University of Petroleum (East China)
  15. 15.
    Liu Q Z, Huang J Y, Bai S and Wu H D. 2004. Studies on the causation of sea ice decadal variation in the Bohai Sea of China. Acta Oceanologica Sinica, 26(2): 11-19
  16. 16.
    Liu Y, Key K, Mahoney R. 2016. Sea and freshwater ice concentration from VIIRS on Suomi NPP and the future JPSS satellites. Remote Sensing, 8(6), 523.
  17. 17.
    Riggs G A, Hall D K and Ackerman S A. 1999. Sea ice extent and classification mapping with the moderate resolution imaging spectroradiometer airborne simulator. Remote Sensing of Environment, 68(2): 152-163
  18. 18.
    Shen Y F, Liu J Q, Ding J, Jiao J N, Sun S J and Lu Y C. 2020. HY-1C COCTS and CZI observation of marine oil spills in the South China Sea. Journal of Remote Sensing (in Chinese), 24(8): 933-944
  19. 19.
    Shi P J, Gu W, Xie F, Yuan Y and Jing G F. 2003. Spatial characteristics of sea ice resources of Liaodong gulf in winter. Resources Science, 25(3): 2-8
  20. 20.
    Su H, Wang Y P, Xiao J and Li L L. 2013. Improving MODIS sea ice detectability using gray level co-occurrence matrix texture analysis method: a case study in the Bohai Sea. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 85: 13-20
  21. 21.
    Sun S, Su J and Shi P J. 2011. Features of sea ice disaster in the Bohai Sea in 2010. Journal of Natural Disasters, 20(6): 87-93
  22. 22.
    Suo Z Y, Lu Y C, Liu J Q, Ding J, Xing Q G, Yin D Y, Xu F F and Liu J C. 2022. HY-1C ultraviolet imager captures algae blooms floating on water surface. Harmful Algae, 114: 102218
  23. 23.
    Suo Z Y, Lu Y C, Liu J Q, Ding J, Yin D Y, Xu F F and Jiao J N. 2021. Ultraviolet remote sensing of marine oil spills: a new approach of Haiyang-1C satellite. Optics Express, 29(9): 13486-13495
  24. 24.
    Swart N. 2017. Natural causes of Arctic sea-ice loss. Nature Climate Change, 7(4): 239-241
  25. 25.
    Wang Q, Lu Y C, Hu C M, Hu Y X, Zhang M W, Jiao J N, Xiong J K, Liu Y X and Zhang Z K. 2022. Discrimination of biomass-burning smoke from clouds over the ocean using MODIS measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 4102010
  26. 26.
    Wiebe H, Heygster G and Markus T. 2009. Comparison of the ASI ice concentration algorithm with landsat-7 ETM+ and SAR imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(9): 3008-3015
  27. 27.
    Wu L T, Wu H D, Li W B, Liu Q Z, Zhang Y F, Liu Y and Bai S. 2005. Sea ice drifts in response to winds and tide in the Bohai Sea. Acta Oceanologica Sinica, 27(5): 15-21
  28. 28.
    Zang J X, Liu J Q, Yin X B, Zeng T and Zhou L. 2022. Study on sea ice classification of HY-1C satellite coastal zone imager images based on the optimal feature set. Haiyang Xuebao, 44(5): 35-46
  29. 29.
    Zhang X, Dierking W, Zhang J and Meng J M. 2015. A polarimetric decomposition method for ice in the Bohai Sea using C-band PolSAR data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(1): 47-66
  30. 30.
    Zuo T, Guo Y D, Liu B X and Wang C X. 2021. Characteristics analysis of the sea ice area based on MODIS satellite data in Liaodong Bay and its correlation with air temperature. Marine Forecasts, 38(5): 47-52

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