当类别外观相似时：利用多频合成孔径雷达（SAR）与热红外（TIR）分离早期海冰类型

《Remote Sensing Letters》：When classes look alike: leveraging multifrequency SAR and TIR for separating early-stage sea ice types

　　

合成孔径雷达（SAR）图像中海冰类型的精确表征仍然面临挑战，其原因在于海冰具有动态变化特征，且某些冰类之间存在光谱相似性。本研究探讨了多源卫星数据在提升海冰判别精度方面的潜力，重点关注开阔水域与早期海冰类型的分离，尤其是新冰和幼冰，因为这些类别在雷达影像中常表现出相似特征。通过比较C波段与L波段SAR数据，研究人员考察了不同数据源之间的互补性。此外，研究还引入了来自Landsat 8/9的热红外（TIR）亮温，并分析了各类别雷达强度与热特征的分类直方图。尽管早期海冰类别与开阔水域表现出显著的类内变异性，且其SAR特征存在重叠，但热数据为这些类别之间提供了更强的对比度。研究同时表征了平整冰与变形冰相对稳定的后向散射行为，以建立参考框架。总体而言，结果强调了多样化卫星传感器在推进海冰类型表征方面的互补优势。

该文发表于《Remote Sensing Letters》，围绕海冰早期生长阶段的遥感识别难题展开，核心问题是开阔水域、 新冰与幼冰在合成孔径雷达（SAR）图像中的后向散射特征高度重叠，导致单一传感器条件下难以稳定区分。海冰被世界气象组织认定为关键气候变量，其形成与增长深刻影响海气间热量与气体交换，并通过盐通量改变上层海水盐度、密度及对流过程。因此，准确识别开阔水域和早期海冰类型，不仅对海冰制图具有基础意义，也直接关系到冰生成速率估算、极地环境监测以及海冰过程研究的可靠性。现有业务化海冰监测广泛依赖C波段SAR，但由于海面粗糙度、风场条件、指状叠覆、初始脊化及霜花等因素共同作用，开阔水域、新冰和幼冰可呈现相近的暗色或亮色散射响应，造成显著类别混淆。与此同时，随着ALOS-2及后续L波段任务的持续发展，多频SAR联合应用为弥补单频观测不足提供了现实基础。基于这一背景，研究人员尝试联合C波段、L波段以及热红外（TIR）信息，评估多源遥感在早期海冰类型判别中的增益。

研究选取东格陵兰海岸Belgica Bank为研究区，该区域海冰类型复杂，包含不同年龄和形态的定着冰与漂移冰，并反复出现开阔水域、冰间湖和含有新冰、幼冰的薄冰区。研究时段对应于2022年4月至5月的现场观测试验，具备多源卫星影像与原位观测近同时重叠这一独特优势，从而为精确标注海冰类别提供了坚实依据。研究人员重点分析Sentinel-1（S1）C波段双极化SAR与ALOS-2 PALSAR-2 L波段双极化SAR，并引入Sentinel-2（S2）光学影像和Landsat 8/9热红外亮温作为辅助数据。研究的主要目标包括：比较C波段与L波段在区分开阔水域、新冰和幼冰方面的能力差异；分析多极化条件下各海冰类别的后向散射统计分布；进一步评估热红外亮温在解决SAR类别重叠问题中的辅助价值；并以平整冰和变形冰作为相对稳定的参考类别，构建对比框架。研究结论表明，不同波段和不同传感器在海冰判别上具有明确互补性，单一频段难以稳定识别所有早期海冰类型，而SAR与TIR联合使用能够显著提升类别分离效果，尤其有助于动态过渡冰类的识别。

研究采用的关键技术方法主要包括以下几个方面。首先，利用2022年4月28日、5月3日和5月5日四类传感器近同时获取的重叠影像开展分析，最大时间差小于12小时，并结合现场观测数据控制海冰漂移影响。其次，对Sentinel-1与ALOS-2数据进行辐射定标、σ⁰后向散射反演、dB转换、斑点噪声滤波及统一投影配准；对Landsat 8/9 Band 10顶层大气（TOA）辐亮度反演亮温；全部数据重采样至40 m统一分辨率。再次，在多源影像联合判读及原位观测支持下，将样本标注为开阔水域（OW）、新冰（NI，<0.1 m）、幼冰（YI，0.1–0.3 m）、平整冰（LI）和变形冰（DI）五类。最后，通过统计均值、标准差、分布小提琴图、Fisher判别比（FDR）与Bhattacharyya距离（BD）以及亮温—后向散射散点关系，对不同类别可分性进行系统评估。样本队列来源于Belgica Bank研究区内与现场航次同步的多源遥感重叠观测。

在结果部分，论文首先讨论了“Class separability of sea ice in radar images”。研究人员基于统计量和分布图比较了五类目标在C波段与L波段、HH与HV极化条件下的后向散射差异。结果显示，开阔水域、新冰与幼冰在所有SAR配置下均存在显著分布重叠，其中以早期海冰类别的类内变异最为突出。尤其在C波段HH中，幼冰与开阔水域、变形冰的重叠十分明显，说明小尺度表面粗糙度对后向散射的增强会严重削弱类别边界。C波段HV对幼冰与开阔水域的区分略有改善，但整体仍存在显著交叠。L波段HH和HV中，由于新冰和幼冰的后向散射接近甚至低于噪声等效σ⁰（NESZ），其可分性进一步减弱，难以依赖L波段单独区分这两类薄冰。相比之下，变形冰始终表现出较强且较集中的散射分布，是SAR图像中最稳定、最易识别的类别；平整冰的分布也相对较窄，稳定性明显高于早期海冰与开阔水域。研究据此指出，单一SAR频段难以可靠完成早期海冰判别，海冰表面粗糙度和体散射差异共同造成类别混淆。

随后，论文借助FDR与BD热图比较了“OW–NI”“OW–YI”“NI–YI”等类别对在Sentinel-1与ALOS-2之间的相对可分性差异。结果表明，不同频段在不同类别对上的优势并不一致。Sentinel-1在区分新冰与幼冰方面表现更优，无论HH还是HV均能提供更高的类别分离能力；这说明C波段对于早期海冰发育阶段间的细微结构变化更为敏感。相对而言，ALOS-2在区分开阔水域与新冰、开阔水域与幼冰方面更具优势，尤其在HV极化下表现更明显，说明L波段在某些表面条件下更有助于识别开阔水域与薄冰之间的差异。该结果从定量角度验证了C波段与L波段的互补信息来源：前者更有利于薄冰发育过渡阶段识别，后者在开阔水域与薄冰分离上具有潜力。论文强调，这种互补性正是多频、多极化SAR策略的重要价值所在。

在“Brightness temperature and backscatter: complementary perspectives on sea ice”部分，研究进一步分析了Landsat热红外亮温对海冰类型分离的贡献。结果显示，开阔水域、新冰和幼冰在亮温分布上具有更清晰的热学分层关系，其中新冰形成位于开阔水域与幼冰之间的中间峰值，三者之间的热特征分离明显优于仅使用SAR时的情况。这说明即使在雷达后向散射高度重叠的条件下，热状态差异仍可为薄冰识别提供关键判据。相比之下，平整冰与变形冰在热红外域中重叠显著，这是由于厚冰中热通量减弱、表面温度差异较小，限制了TIR对较厚或较老冰类的区分作用。亮温与SAR后向散射的联合散点分析进一步表明，热信息能够显著增强开阔水域、幼冰及部分新冰样本之间的分群效果。特别是开阔水域与幼冰，在热域中的分离程度很高，证明跨传感器联合判别能够有效缓解SAR单独分类时的歧义。研究同时指出，虽然TIR在业务应用中受云覆盖限制较大，难以作为独立监测手段，但其在早期海冰形成阶段的辅助判别价值十分突出。

讨论部分围绕方法局限与综合意义展开。研究人员明确指出，本研究给出的类别分布与可分性度量并未对入射角（IA）引起的后向散射变化进行校正。对C波段而言，由于入射角范围较小，此影响可以较大程度忽略；但L波段HH通道具有更宽的入射角范围，因此其中一部分散射变异可能来源于入射角效应。不过，由于所有类别的感兴趣区域（ROI）均分布于整个入射角范围内，各类别均值差异及总体可分性解释仍然成立。研究建议未来可采用基于入射角分组的方法进一步提升L波段类别判别性能。论文同时强调，低后向散射类别在HV通道中普遍接近噪声底，使统计稳定性受到限制，因此海冰类型的稳健分离依赖于低噪声SAR系统，这对未来传感器设计和数据选用均具有实际启示。

研究结论部分可概括并翻译如下：研究评估了双极化C波段与L波段SAR结合TIR亮温区分新冰、幼冰、平整冰、变形冰与开阔水域的能力。结果表明，开阔水域与新冰在L波段、特别是HV极化下可以较可靠地区分；而新冰与幼冰在C波段中更易区分，因为其后向散射水平与NESZ之间差异较大，有利于识别细微纹理变化。TIR数据进一步提升了开阔水域与幼冰之间的可分性，因为二者具有几乎不重叠的亮温分布。然而，新冰仍是最难独立分类的类别，因为其在SAR和热域中同时与开阔水域和幼冰存在重叠。平整冰在SAR中与较薄冰类仍有一定重叠，并在热域中与变形冰强烈重叠；但变形冰始终保持强且集中的后向散射分布，因此在SAR影像中最容易可靠识别。总体而言，C波段与L波段SAR各具优势：C波段更有利于识别新冰与幼冰之间的过渡，L波段则在某些表面条件下更有助于区分新冰与开阔水域；TIR则通过表征温度对比进一步增强了早期海冰类型分类能力。尽管云覆盖、热敏感性及空间覆盖差异限制了TIR的独立应用，但SAR与热数据的联合证明是一种高效的海冰类型标注与判别方案，尤其适用于单一传感器方法容易失效的过渡区域。

综上，该研究的重要意义在于以严格的多源重叠观测为基础，系统揭示了早期海冰遥感识别中“同貌异类”问题的根源及解决路径。论文并未简单宣称某一种传感器优于另一种，而是清晰表明不同频段、不同极化以及热信息在不同类别对上具有差异化优势。这一结论对于未来海冰遥感分类方法设计具有直接启示：针对早期海冰，尤其是开阔水域、新冰和幼冰，应优先考虑多频SAR与TIR融合策略，而非依赖单一波段或单一统计特征。对即将持续增加的L波段观测资源而言，该文也提供了重要应用背景，说明L波段在薄冰—开阔水域分离中的潜力值得在未来业务化流程中进一步挖掘。