Морський бриз однорічний є важливим показником зміни клімату в помірних широтах, при цьому тонкий лід з товщиною менше 10 см має особливо значну відповідь на зміну клімату. На високодинамічних відкладах піску Бохайського моря, де спостерігається висока змінність спектру льоду, значна зміна коефіцієнта відбиття та складне визначення тонкого льоду, у цій статті запропоновано метод адаптивного розділення на основі форми спектра, динамічної області неврозподілення. Після розділення відмінність у концентрації плаваючих частинок в області значно зменшується, що ефективно підвищує відтворюваність тонкого льоду товщиною менше 10 см. На цій основі було використано одновершинний метод порогу для автоматичного визначення розділового порогу та об'єднання ознак краю для підвищення стійкості алгоритму. Цей метод застосовано до оптичних зображень п'яти видів MODIS, Sentinel-2, GF-1, Sentinel-3 та GOCI, а точність його була перевірена за допомогою 12 зображень інтерпретації морського льоду та високоякісних точок зображень, опублікованих Північним морським прогнозним центром Міністерства природних ресурсів з 2017 по 2019 рр. Результати показують, що точність класифікації алгоритму перевищує 90% і застосовна для кількох оптичних сенсорів; додаткове моделювання лінійного сумішевого спектра показує, що цей алгоритм ефективно розпізнає однорічний морський лід зі щільністю більше 30% у високодинамічній області відкладів піску. Це дослідження надає ефективний метод підтримки моніторингу морського льоду з багатьох джерел оптичних даних.

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