연해얼음은 중위도 기후 변화의 중요한 지표 요인이며, 두께가 10cm 미만인 얇은 얼음은 기후 변화에 특히 적절하게 반응하게 됩니다. 보해의 고동적인 퇴적물해역에서 얼음스펙트럼의 변동성이 크고 반사율의 변화가 크며, 얇은 얼음의 검출이 어려운 문제에 대응해 본 문서는 스펙트럼 형상특징을 기반으로 한 적응적 분할 방법을 제안하고, 보해를 저고된 농도의 부유입자로 동적으로 세분화합니다. 세분화 후에 부유입자 농도의 이질성이 크게 감소되어 10cm 이하의 얇은 얼음의 검출이 효과적으로 향상되었습니다. 본 기반으로 단평균 임계값법을 사용하여 분할임계값을 자동으로 결정하고 알고리즘의 강건성을 강화하기 위해 가장 특전을 융합합니다. 이 방법은 MODIS, Sentinel-2, GF-1, Sentinel-3 및 GOCI의 다섯 가지 광학영상데이터에 적용되었으며, 그 정밀도는 자연자원부 북해예보센터가 2017년부터 2019년에 발표한 총 12개의 해얼 해석도 및 고해상도 원격감지 영상 샘플포인트로 검증되었습니다. 결과는 알고리즘의 분류정확도가 90% 이상이며 다양한 광학센서에 적용가능함을 나타내었으며, 추가적인 스펙트럼선형혼합 모델실험은 이 알고리즘이 부유 농도가 30% 이상인 고동적 퇴적물해역에서 연해얼을 효과적으로 식별할 수 있음을 더욱 확인했습니다. 본 연구는 다양한 광학원격감지 데이터에 대한 상업적 해얼 모니터링에 효과적인 방법을 제공했습니다.

Bohai sea;annual sea ice;multiple optical sensors;suspended particulate matter concentration;adaptive marine zoning;single-peak threshold method;concave convex index;automatic detection algorithms