应用SAR特征匹配方法估计音苏盖提冰川表面流速
【类型】期刊
【作者】蒋宗立，刘时银，许君利，王欣，莫宏伟（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所；湖南科技大学建筑与城乡规划学院）
【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所；湖南科技大学建筑与城乡规划学院
【刊名】冰川冻土
【关键词】 合成孔径雷达；冰川表面流速；特征匹配；喀喇昆仑
【资助项】中国科学院知识创新工程重要方向项目 （KZCX2-YW-Q03-04）；国家自然科学基金项目 （41071044）；国家自然科学基金项目 （40801025）；科技部基础性工作专项项目...
【ISSN号】1000-0240
【页码】P512-518
【年份】2019
【期号】第3期
【期刊卷】1;|7;|8;|2
【摘要】喀喇昆仑山区冰川因位于高海拔地区且远离人类正常活动的区域,使得连续的表面流速的地面观测很难实施,因此,对该区域冰川运动机理研究相对比较少.采用日本高级陆地观测卫星携带的相控阵型L波段合成孔径雷达(Advanced Land Observing Satellite,Phase Array L-band Synthetic Aper-ture Radar,ALOS PALSAR)特征匹配方法(Feature-Tracking)获取了音苏盖提冰川的季节表面流速,并对误差进行了分析.结果表明:季节和年均表面流速分布图上都存在两条明显快速运动的冰流;南分支冰川-斯嘎姆里冰川(Skamri Glacier)夏季的流速大于其他季节,冰流横截面流速特征表明,该分支存在明显的块体运动现象,很可能正处于跃动期.
【全文】 文献传递
应用SAR 特征匹配方法估计音苏盖提冰川表面流速
摘 要：喀喇昆仑山区冰川因位于高海拔地区且远离人类正常活动的区域，使得连续的表面流速的地面观测很难实施，因此，对该区域冰川运动机理研究相对比较少.采用日本高级陆地观测卫星携带的相控阵型L波段合成孔径雷达（Advanced Land Observing Satellite，Phase Array L－band Synthetic Aperture Radar，ALOS PALSAR）特征匹配方法（Feature－Tracking）获取了音苏盖提冰川的季节表面流速，并对误差进行了分析.结果表明：季节和年均表面流速分布图上都存在两条明显快速运动的冰流；南分支冰川－斯嘎姆里冰川（Skamri Glacier）夏季的流速大于其他季节，冰流横截面流速特征表明，该分支存在明显的块体运动现象，很可能正处于跃动期.
关键词：合成孔径雷达；冰川表面流速；特征匹配；喀喇昆仑
0 引言
山地冰川对气候波动十分敏感，是气候变化的重要指示器之一［1］.刘时银等［2］对中国西部冰川5 000多条冰川近50a来的研究表明，除了有少数冰川前进外，82.2%的冰川均处于退缩状态，总体冰川面积减少了4.5% .喀喇昆仑山冰川区是世界最高的冰川区域之一，受高海拔自然条件的限制，仅有少数几条冰川进行过实地观测，如巴托拉冰川［3－5］，并且也只是间断性测量，缺乏连续观测资料，尤其是冰川表面流速.然而该区冰川灾害频发，曾经有过数次对该区域冰川爆发洪水危及下游人们生命财产的报道［6－9］.因此，对该区域进行冰川运动监测十分重要.
光学和微波遥感技术的诞生及相关方法的发展，使得方便、快捷的冰川变化监测已经成为现实，尤其是冰川表面运动速度，例如光学图像的最大互相关法［10－11］，合成孔径雷达干涉测量技术及特征匹配技术（Feature－Tracking）［12］，已被广泛应用于极地冰川区和喜马拉雅山区［13－16］.
本文主要讨论应用ALOS PALSAR图像的Feature－Tracking获取喀喇昆仑山区音苏盖提冰川表面流速，并对其测量精度进行评价；在此基础上探讨了该冰川的表面流速季节变化特点以及动力特征.
1 研究区概况
音苏盖提冰川（中心位置在36°N，76°E）是中国面积最大的冰川（图1），位于喀喇昆仑山区，面积约420km2，长度约42km，末端海拔约4 000m，最高海拔7 050m，平衡线高度在5 380m左右［17－18］.该冰川是典型的大陆型树枝状山谷冰川，主要由4个大分支汇合而成，主干南北各有两大分支，冰川主要走向为NWW－SEE.受冬半年形成的巴基斯坦低压槽的影响，冬春季节降水量较丰富，雪线附近年平均降水量约为1 000mm［17－19］.
图1 音苏盖提冰川位置
（注：黑色虚线是冰川边界；底图为2006年的ASTER（1，2，4合成）影像；图中标示了主要分支冰川的中流线（F）和横断面（T）位置）
Fig.1 Location of the Yengisogat Glacier
表1 覆盖研究区的ALOS PALSAR数据对及相关信息
Table 1 ALOS PALSAR scenes in the studied area and relevant information
注：所有数据均为升轨模式，重访周期为46d.空间基线的长度较合适，冬季相对稍长.
季节图像1 图像2轨道号 获取日期／（年－月－日） 轨道号 获取日期／（年－月－日）数据类型垂直基线／m秋季18287 2009－06－30 18958 2009－08－15 FBD 44 08222 2007－08－10 08893 2007－09－25 FBD 112冬季 10235 2007－12－26 10906 2008－02－10 FBS 925春季 10906 2008－02－10 11577 2008－03－27 FBS 97夏季
2 数据与方法
2.1 数据源
本研究主要数据源为日本空间局于2006年1年24日发射的高级陆地观测卫星（Advanced Land Observing Satellite，ALOS）波长为23.5cm的L波段合成孔径雷达数据（Phased Array L－band type Synthetic Aperture Radar，PALSAR）.该数据包括单极化和双极化模式两种模式（Fine Beam Single Polarization mode，FBS；Fine Beam Double Polarization mode，FBD）.选取了7景（4对）覆盖音苏盖提冰川的双极化和单极化雷达数据（表1）.
使用的辅助数据包括从美国地质调查与测绘局（U.S Geology Survey，USGS）网站下载GDEM（ASTER Globe Digital Elevation Model）数据，以获取实验区域的高度与坡度.虽然GDEM目前仍是实验阶段的数据，但其精度与SRTM相当，而且空值区域是使用SRTM填补［20］.
2.2 方法
SAR特征匹配方法与光学图像的特征匹配原理相似，通过计算两个时段图像对的偏移量，拟合出像对整体偏移多项式，标准偏差可达1／20像素，根据图像的纹理（后向散射强度或条纹）的最大相关系数计算距离向和方位向的偏移［15，21］.基于此获取的水平向偏移，去除像对整体偏移的多项式趋势值，再结合DEM生成的坡度获取冰川三维表面流速.根据距离向与方位向的偏移可获得冰流方向.本研究采用瑞士的GAMMA软件的Offset Tracking模块实现位移提取.位移量向流速转换及流速矢量符号化过程采用美国ESRI（环境系统研究所）公司的ArcGIS软件实现，整体步骤如图2所示.
图2 SAR图像特征匹配获取冰川表面流速流程
Fig.2 Flow chart showing how to acquire the glacier surface flow velocity by using SAR Feature－tracking
2.3 误差分析
SAR图像特征匹配技术的误差主要来自图像对的偏移估计、偏移值转换为表面流速以及系统的误差.这里我们认为理论误差主要来自图像对的偏移估计，而且大致等于距离向与方位向误差之和［15］.因为，转换带来的误差及系统误差难以确定，可以通过选取图像上静止区域的偏差来衡量，并视为总误差.静止区域包括了上面提到的所有误差源，可以认为非冰川区域是静止区域.SAR Feature－Tracking方法的静止区域误差会因搜索窗口的大小不同而产生差异，黄磊等［22］曾就搜索窗口大小设置对光学和SAR图像特征匹配的误差进行研究，提出使用移动窗口进行最大相关搜索.本文对静止区域的匹配误差通过设置不同大小窗口搜索结果进行比较分析.选择128×256窗口尺寸进行最大相关匹配，对于ALOS PALSAR FBD数据相当于2 000m×800m实际大小.
图3 不同搜索窗口尺寸在静止区域的误差（注：normpdf是正态分布概率密度函数，因计算的误差是静止区域的偏移强度值，因此没有负值）
Fig.3 Errors in the static area for different scale of searching window
很显然，选择窗口尺寸（128×256）进行特征匹配在静止区域的误差小于64×192搜索窗口（图3），理论误差与静止区域误差如表2所列.
表2 理论误差与静止区域误差
Table 2 Theoretical errors and errors in the tictatic area
标识数据对轨道1 轨道2理论误差／（m·d－1）静止区域误差／（m·d－1）08222 08893 0.01 0.014冬季 10235 10906 0.022 0.032春季 10906 11577 0.008 0.008夏季 18287 18958 0.007 0.015年平均秋季0.017
冬季数据对在静止区域的误差比其他季节大，因基线相对比较长，图像对在特征匹配前图像对偏移估计的多项式的标准偏差（SD）值比较大的缘故.
3 结果与分析
秋、冬、春、夏四季节及年平均的冰川表面流速分布特征如图4所示.
从图4上可以看出，冰川表面流速在4个季节都存在2条快速流动的冰流F1～F2和F5～F6.虽然有研究显示，通常情况下山地冰川表面流速小于0.5m·d－1［21］，但考虑到研究区域位于喀喇昆仑山区，而且有跃动冰川的存在，表面流速可能会超过0.5m·d－1.图4（e）左下的插图是中流线C－C’的流速分布，与前人在该区域使用光学图像特征匹配方法结果的比较一致［23］，表明该SAR图像特征匹配方法估计的结果是可靠的.
比较不同分支冰川的中流线上的表面流速发现，夏季的流速相对其它3季比较大.南分支冰川（F5～F6）的中上部区域夏季表面流速远大于其他季节的流速，表明该冰川夏季流速很快，北分支（F3～F4）冰川的上部（积累区）速度突然增大，可能存在跃动现象或者是雪崩；而斯嘎姆里冰川（F1～F2）的每个季节的流速都比较大，夏季稍大，表明该冰川处于快速运动状态.斯嘎姆里冰川曾经在1978年发生过跃动［23］.
图4 冰川表面流速的季节变化
Fig.4 Seasonal and annual surface velocities in the Yengisogat Glacier
从不同分支冰川的横剖面的表面流速分布上可以看出，估计的流速值分布符合冰川的运动规律，即由中流线向边缘递减.夏秋季节的流速明显高于冬春季节.比较斯嘎姆里冰川的横剖面（T1）季节流速变化发现，夏季的流速由冰川边沿向中部迅速增加，其他季节则变化比较缓慢，这符合跃动冰川的动力特征，即夏季冰川底部发生了滑动［24］，呈现明显的块体运动而不是缓慢的冰川冰形变.T2横剖面的流速量级以及季节变化相比T1剖面较小，但该区段的冰流速度仍然很快（100m·a－1）.
4 讨论与结论
目前，大部分携带SAR传感器的卫星提供较长的时间基线数据对，合成孔径雷达图像Feature－Tracking技术是目前山地冰川表面流速估计比较合适的选择，冰川区域因获取时间间隔较长使得相干性较低，使干涉测量方法难以实施.使用SAR Feature－Tracking方法估计的冰川表面流速与光学图像相关方法的研究结果比较一致，而且能避免光学图像质量受云遮、雪盖的限制.
分析图4可以发现，夏季与秋季的流速比较大，冬春季节流速比较相近.原因之一就是冬季数据对的配准误差相对比较大，实际上静止区域的误差也相对较大，使得估计的流速值比实际值可能偏高.此外，也可能由于本区域的降水相对集中在冬春季节，导致冬春季节流速相差不大.而夏季在两个南分支的海拔5 400m左右高度上分别出现了＞1m·d－1的流速值，很有可能是冰川的跃动或雪崩所致.
图5 不同季节表面流速沿中流线（F1～F2，F3～F4和F5～F6）的变化
Fig.5 Surface velocities along the central flow line F1－F2，F3－F4，and F5－F6for the four seasons
图6 横剖面（T1，T2）不同季节表面流速的变化
Fig.6 Surface velocities in the transverse profile T1，T2for the four seasons
在季节以及年均表面流速分布图上，明显存在两条快速流动的冰流（F1～F2、F5～F6），而且南部的分支流速明显大于北部分支，原因很可能是由于冰川的朝向导致的.音苏盖提冰川位于北半球中纬度地区，大致是东西走向，北部是向阳面，北面的分支比南面分支能接收更多的太阳辐射，北分支消融大于南分支，导致南分支冰流几乎控制了整个冰川干流.虽然自20世纪以来全球气温变暖，但喀喇昆仑山区却表现出异常，气温没有上升，夏季气温有所下降，降水增加，致使冰川发生跃动或分支冰川末端出现前进的现象.
致谢：感谢匿名审稿人提出的宝贵意见以及许君利对本文的修改.
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Using Feature－Tracking of ALOS PALSAR Images to Acquire the Yengisogat Glacier Surface Velocities
Abstract：In this paper，the surface velocities of Yengisogat Glacier in the Karakoram were acquired using Feature－Tracking of the Japan Advanced Land Observing Satellite（ALOS）Phased Array type L－band Synthetic Aperture Radar（PALSAR）images.Four pairs of ALOS PALSAR images were processed and then the annual average velocities were calculated.The accuracy of calculation was discussed，and the results were compared with the previous measurements and found that they are well consistent.Two fast moving glacier flows are found.From the glacier surface flow velocity field，one can see that the south tributary（Skamri Glacier）contributes to the main flow of the glacier more in summer and were putting the glacier trunk forward.The features of the transverse profile velocity exhibit that the south tributary had evident block slide，which is an important sign of surging.The reason is probably the glacier response to precipitation increasing in winter and temperature decreasing in summer.
Key words：SAR；glacier surface velocity；feature－tracking；Karakoram Mountains
中图分类号：P343.6
文献标识码：A
文章编号：1000－0240（2011）03－0512－07
收稿日期：2010－11－25；
修订日期：2011－03－20
基金项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX2－YW－Q03－04）；国家自然科学基金项目（41071044）；科技部基础性工作专项项目（2006FY110200）；国家自然科学基金项目（40801025）资助