利用历史卫星影像重建南极Byrd冰川流速图
【类型】期刊
【作者】黄勇(同济大学空间信息科学及可持续发展中心;同济大学测绘与地理信息学院)
【作者单位】同济大学空间信息科学及可持续发展中心;同济大学测绘与地理信息学院
【刊名】科技视界
【关键词】 南极;冰川流速;Landsat
【资助项】国家重大科学研究计划项目(2017YFA0603100)资助
【ISSN号】2095-2457
【页码】P1-2,40
【年份】2019
【期号】第11期
【摘要】随着全球气候变暖,南极冰川流速研究成为海平面上升模型的一个关键参数。本文利用20世纪80年代的卫星影像,通过影像预处理及密集匹配,重建了南极Byrd冰川区域的历史流速图,为监测该区域的冰流速以及物质平衡提供了基础。
【全文】 文献传递
利用历史卫星影像重建南极Byrd冰川流速图
Reconstruction of Ice Velocity Map of Byrd Glacier in Antarctica Based on Historical Satellite Images
0 引言
南极作为地球的冷源之一,是全球气候变化研究中最为关键和敏感的区域,其物质平衡变化对全球海平面和气候变化具有重要的影响[1]。政府间气候变化专门委员会第五次评估报告指出, 全球平均海平面在1901—2010 年间上升的平均速率为1.7mm/y。南极冰层融化与全球海平面变化的定量关系及其影响机理,以及未来海平面变化的趋势仍然存在相当大的不确定性[2]。而冰川流速作为南极冰盖稳定性的一个指示器,是影响南极冰川物质平衡的一个重要因素,因此测定南极冰川流速在全球气候变化精密定量化中扮演了非常重要的角色。
目前,南极冰流速监测主要分为两类:野外实地测量和遥感监测法。野外实地测量利用花杆、GPS 以及全站仪、经纬仪和激光测距仪等测绘仪器[3-6],通过在实地直接测量地面点的位移得到该区域的冰流速。野外实地测量的突出优点是精度很高,但由于南极恶劣的气候条件以及特殊的地质构造大大限制了实地测量的应用,无法进行大范围、快速、持续的测量。自从20 世纪70 年代第一颗Landsat 卫星发射成功以来,学者们便开始系统地对南极冰流速进行研究[7]。Rignot 等综合使用了1996 年至2009 年的SAR 数据,首次绘制了全南极的表面流速图[8]。由于南极历史冰流速数据的缺失,导致监测南极冰流速变化困难重重。本文利用80年代的Landsat-4 及Landsat-5 影像对Byrd 冰川进行遥感监测,并获取了Byrd 区域80 年代的冰流速数据,使得对南极进行长时间的冰流速监测成为可能。
表1 所用卫星影像的名称、分辨率、获取时间及波段
影像名称分辨率(m) 获取时间波段LM40451191983327AAA04_B4601983/11/23 MSS4 LM40451201983327AAA04_B4601983/11/23 MSS4 LT05_L1GS_054119_19841202_20170219_01_T2_B4301984/12/02TM5 LT05_L1GS_055118_19841225_20170219_01_T2_B4301984/12/25TM5 LT05_L1GS_054119_19861224_20170215_01_T2_B4301986/12/24TM5 LT04_L1GS_050119_19881209_20170205_01_T2_B4301988/12/09TM4 LT04_L1GS_055118_19890129_20170204_01_T2_B4301989/01/29TM5 LT04_L1GS_045120_19890208_20170204_01_T2_B4301989/02/08TM4 LT04_L1GS_050119_19891212_20170201_01_T2_B4301989/12/12TM4 LT04_L1GS_045119_19891225_20170201_01_T2_B4301989/12/25TM4
1 研究区域及数据
1.1 研究区域
Byrd 冰川是南极洲的一个重要的冰川,长约136km,宽约24km,平均流速为650m/y[9]。同时Byrd 冰川位于南极洲最大的集水区,每年流入Ross 冰架的物质体积为23.62km3[10]。
1.2 卫星影像数据
本文使用Landsat-4 以及Landsat-5 的光学影像数据的获取时间、分辨率、波段以及波长如表1 所示。
2 研究方法
2.1 高斯高通滤波
由于冰流区底部基岩会引起冰流表面起伏,进而影响匹配结果,所以本文采用高斯高通滤波将这种由底部基岩引起的起伏剔除,同时增强影像表面的纹理。
高斯高通滤波首先对输入的影像进行中心变化并计算图像的傅里叶变换DFT,即F(u,v),然后用滤波器传递函数H(u,v)乘以F(u,v)并计算傅里叶反变换,最后把图像由频率域返回到空间域中。其中截止频率处在距频率中心距离为D0 的高斯高通滤波器(GHPF)的传递函数由下式给出:
D0 为截止频率,D(u,v)是点(u,v)到傅里叶频率域原点的距离,D(u,v)=[(u-M/2)2+(v-N/2)2)]1/2,n 为滤波器的阶数。
2.2 归一化互相关匹配
通过光学影像进行冰川流速的监测主要采用特征跟踪法,而提取完影像上的特征点之后,则需要利用互相关的方法来衡量两组特征点之间的相似度。归一化互相关是一种基础且有效的检测影像同名点的方法,归一化互相关算法在视觉对比度较差的区域、薄云区域以及高视觉对比度区域中表现良好[11]。对于一对连续影像,将时间较早的图像作为参考影像α,另一张影像则作为待搜索影像β。对于影像α 上面的特征点P,首先以P 为中心在影像α 中确定一个矩形作为参考窗口,然后在影像β 中以P 的同名点P’ 为中心也开辟一个窗口作为搜索窗口,以公式(2)计算两者之间的相关系数[12]。两次匹配保留相关系数r 最高的一对点并认为是候选同名点, 只有当两次匹配结果一致时保留这对同名点。
其中(a,b)是匹配窗口中心相对于参考窗口中心的坐标偏移量,f(xi,yj)和g(xi,yj)是参考窗口和匹配窗口(xi,yj)处的灰度值,和是参考窗口和匹配窗口的平均灰度值,m 和n 表示参考窗口和匹配窗口的长宽。
3 实验过程
本实验中所采用的卫星影像来自于Landsat-4 和Landsat-5,而这两个卫星所拍摄的影像定位精度较低,需要进行正射校正。本文通过选取7 个人工控制点利用Geomatica 软件中的正射模块来对原始影像进行正射校正,经过处理所得到的正射影像的定位精度有了明显的提高,均小于一个像素(表2)。
表2 实验所用影像正射校正后的定位误差
影像名称分辨率(m) 定位误差(m)LM40451191983327AAA04_B46019.988 LM40451201983327AAA04_B46015.742 LT05_L1GS_054119_19841202_20 170219_01_T2_B43021.661 LT05_L1GS_055118_19841225_20 170219_01_T2_B43019.528 LT05_L1GS_054119_19861224_20 170215_01_T2_B4305.783 LT04_L1GS_050119_19881209_20 170205_01_T2_B43014.789 LT04_L1GS_055118_19890129_20 170204_01_T2_B43011.598 LT04_L1GS_045120_19890208_20 170204_01_T2_B43027.695 LT04_L1GS_050119_19891212_20 170201_01_T2_B43022.036 LT04_L1GS_045119_19891225_20 170201_01_T2_B43027.459
在正射影像的基础上,利用NCC 匹配法进行影像匹配。在得到原始匹配点之后,根据相关系数以及冰流运动理论进行误匹配点的剔除,最终将剩余特征点插值得到Byrd 冰川区域的冰流图。
如图1 所示,以Byrd 冰川地区的LIMA 影像为底图,展示了冰川的流速,主冰流区域的流速在200-870m/y。
图1 Byrd 冰川流速图
4 结语
本文利用南极区域的Landsat 历史影像,通过归一化互相关匹配法以及高斯高通滤波得到同名像对的匹配点,并根据相关方法剔除误匹配点,成功重建了东南极Byrd 冰川80 年代的流速图。该流速图为计算Byrd 冰川区域的物质平衡提供数据基础,并为极地气候精密定量化研究提供了有力的方法以及数据支持。
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