一年生氷は、中緯度気候変動の重要な指標となる。特に厚さが10 cm未満の薄氷は気候変動に対する反応が顕著である。波の激しい渤海の高動態懸濁泥沙海域における、光スペクトルの変動性が高く、反射率の変化が大きい、薄氷の検出が難しい問題に対して、本論文では光スペクトル形状特徴に基づく適応的な分割方法を提案する。これにより、渤海を懸濁粒子濃度の低い地域と高い地域に分割する。分割後、地域内の懸濁粒子濃度の異質性が著しく低下し、10cm未満の薄氷の検出可能性が劇的に向上した。さらに、単峰閾値法を用いて分割閾値を自動的に決定し、エッジ特徴を融合することでアルゴリズムの堅牢性を向上させる。この方法をMODIS、Sentinel-2、GF-1、Sentinel-3、GOCIの5種類の光学画像データに適用し、自然資源省北海予報センターが2017年から2019年に公開した12枚の氷解釈図と高分解能リモートセンシング画像サンプルポイントを使用して精度を検証した。その結果、このアルゴリズムの分類精度は90%を超え、さまざまな光学センサーに適用できることが示された。また、光スペクトル線形混合モデルのシミュレーション実験により、このアルゴリズムは30%を超える高濃度の懸濁泥沙海域において一年生氷を効果的に識別できることがさらに確認された。本研究は多元光学リモートセンシングデータによる業務化された氷監視に有効な手段を提供する。

渤海;一年生氷;多光学センサー画像;懸濁粒子濃度;CCI指数;適応的分割;単峰閾値法;自動検出アルゴリズム