一年生の海氷は中緯度の気候変動における重要な指標であり、厚さ10cm未満の薄氷は気候変動に対する応答が特に顕著である。渤海の高動的懸濁粒子濃度海域における海氷のスペクトル変動性の強さ、反射率の顕著な変化、および薄氷検出の難しさに対処するため、本研究ではスペクトル形状特徴に基づく適応的領域分割方法を提案し、渤海を低濃度および高濃度懸濁粒子領域に動的に区分した。分割後、領域内の懸濁粒子濃度の不均質性は著しく低減され、厚さ10cm以下の薄氷の可検出性が効果的に向上した。これを基に、単峰閾値法を用いて分割閾値を自動的に決定し、エッジ特徴を統合してアルゴリズムの堅牢性を強化した。本手法をMODIS、Sentinel-2、GF-1、Sentinel-3、GOCIの5種類の光学画像データに適用し、自然資源部北海予報センターが公開した2017～2019年の計12景の海氷解釈図および高解像度リモートセンシング画像サンプル点を用いて精度検証を行った。結果は、本アルゴリズムの分類精度が90%を超え、多種の光学センサーに適用可能であることを示し、線形スペクトル混合モデルによるシミュレーション実験により、本アルゴリズムが高動的懸濁泥砂海域において密度30%以上の一年生海氷を効果的に識別できることを更に証明した。本研究は多源光学リモートセンシングデータを活用した業務的な海氷監視に有効な手法的支援を提供する。

渤海;一年生海氷;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