利用歷史衛星影像重建南極Byrd冰川流速圖

黃勇

【摘 要】隨著全球氣候變暖，南極冰川流速研究成為海平面上升模型的一個關鍵參數。本文利用20世紀80年代的衛星影像，通過影像預處理及密集匹配，重建了南極Byrd冰川區域的歷史流速圖，為監測該區域的冰流速以及物質平衡提供了基礎。

【關鍵詞】南極;冰川流速;Landsat

中圖分類號： P228.3;P223.4 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2019）11-0001-002

【Abstract】With the global warming，velocity of glaciers in Antarctic has become a vital parameter of the sea level rise model.Satellite images have been used in this paper to rebuild the historical ice flow map of Byrd Glacier in Antarctic by image preprocessing and dense matching，which provides a foundation for monitoring the ice velocity and mass balance in this area.

【Key words】Antarctic;Glacier velocity;Landsat

0 引言

南極作為地球的冷源之一，是全球氣候變化研究中最為關鍵和敏感的區域，其物質平衡變化對全球海平面和氣候變化具有重要的影響[1]。政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告指出， 全球平均海平面在1901—2010年間上升的平均速率為1.7mm/y。南極冰層融化與全球海平面變化的定量關系及其影響機理，以及未來海平面變化的趨勢仍然存在相當大的不確定性[2]。而冰川流速作為南極冰蓋穩定性的一個指示器，是影響南極冰川物質平衡的一個重要因素，因此測定南極冰川流速在全球氣候變化精密定量化中扮演了非常重要的角色。

目前，南極冰流速監測主要分為兩類：野外實地測量和遙感監測法。野外實地測量利用花桿、GPS以及全站儀、經緯儀和激光測距儀等測繪儀器[3-6]，通過在實地直接測量地面點的位移得到該區域的冰流速。野外實地測量的突出優點是精度很高，但由于南極惡劣的氣候條件以及特殊的地質構造大大限制了實地測量的應用，無法進行大范圍、快速、持續的測量。自從20世紀70年代第一顆Landsat衛星發射成功以來，學者們便開始系統地對南極冰流速進行研究[7]。Rignot等綜合使用了1996年至2009年的SAR數據，首次繪制了全南極的表面流速圖[8]。由于南極歷史冰流速數據的缺失，導致監測南極冰流速變化困難重重。本文利用80年代的Landsat-4及Landsat-5影像對Byrd冰川進行遙感監測，并獲取了Byrd區域80年代的冰流速數據，使得對南極進行長時間的冰流速監測成為可能。

1 研究區域及數據

1.1 研究區域

Byrd冰川是南極洲的一個重要的冰川，長約136km，寬約24km，平均流速為650m/y[9]。同時Byrd冰川位于南極洲最大的集水區，每年流入Ross冰架的物質體積為23.62km3[10]。

1.2 衛星影像數據

本文使用Landsat-4以及Landsat-5的光學影像數據的獲取時間、分辨率、波段以及波長如表1所示。

2 研究方法

2.1 高斯高通濾波

由于冰流區底部基巖會引起冰流表面起伏，進而影響匹配結果，所以本文采用高斯高通濾波將這種由底部基巖引起的起伏剔除，同時增強影像表面的紋理。

高斯高通濾波首先對輸入的影像進行中心變化并計算圖像的傅里葉變換DFT，即F（u，v），然后用濾波器傳遞函數H（u，v）乘以F（u，v）并計算傅里葉反變換，最后把圖像由頻率域返回到空間域中。其中截止頻率處在距頻率中心距離為D0的高斯高通濾波器（GHPF）的傳遞函數由下式給出：

D0為截止頻率，D（u，v）是點（u，v）到傅里葉頻率域原點的距離，D（u，v）=[（u-M/2）2+（v-N/2）2）]1/2，n為濾波器的階數。

2.2 歸一化互相關匹配

通過光學影像進行冰川流速的監測主要采用特征跟蹤法，而提取完影像上的特征點之后，則需要利用互相關的方法來衡量兩組特征點之間的相似度。歸一化互相關是一種基礎且有效的檢測影像同名點的方法，歸一化互相關算法在視覺對比度較差的區域、薄云區域以及高視覺對比度區域中表現良好[11]。對于一對連續影像，將時間較早的圖像作為參考影像α，另一張影像則作為待搜索影像β。對于影像α上面的特征點P，首先以P為中心在影像α中確定一個矩形作為參考窗口，然后在影像β中以P的同名點P為中心也開辟一個窗口作為搜索窗口，以公式（2）計算兩者之間的相關系數[12]。兩次匹配保留相關系數r最高的一對點并認為是候選同名點， 只有當兩次匹配結果一致時保留這對同名點。

其中（a，b）是匹配窗口中心相對于參考窗口中心的坐標偏移量，f（xi，yj）和g（xi，yj）是參考窗口和匹配窗口（xi，yj）處的灰度值，f和g是參考窗口和匹配窗口的平均灰度值，m和n表示參考窗口和匹配窗口的長寬。

3 實驗過程

本實驗中所采用的衛星影像來自于Landsat-4和Landsat-5，而這兩個衛星所拍攝的影像定位精度較低，需要進行正射校正。本文通過選取7個人工控制點利用Geomatica軟件中的正射模塊來對原始影像進行正射校正，經過處理所得到的正射影像的定位精度有了明顯的提高，均小于一個像素（表2）。

在正射影像的基礎上，利用NCC匹配法進行影像匹配。在得到原始匹配點之后，根據相關系數以及冰流運動理論進行誤匹配點的剔除，最終將剩余特征點插值得到Byrd冰川區域的冰流圖。

如圖1所示，以Byrd冰川地區的LIMA影像為底圖，展示了冰川的流速，主冰流區域的流速在200-870m/y。

4 結語

本文利用南極區域的Landsat歷史影像，通過歸一化互相關匹配法以及高斯高通濾波得到同名像對的匹配點，并根據相關方法剔除誤匹配點，成功重建了東南極Byrd冰川80年代的流速圖。該流速圖為 計算Byrd冰川區域的物質平衡提供數據基礎，并為極地氣候精密定量化研究提供了有力的方法以及數據支持。

【參考文獻】

[1]張棟，孫波，柯長青，等.南極冰蓋物質平衡與海平面變化研究新進展[J].極地研究，2010，22（3）：296-305.

[2]IPCC.Working Group I Contribution to the IPCC Fifth As sessment Report，Climate Change 2013：The Physical Science Basis=Summary for Polieymakers[R/OL].[2013-10-28].http：//www.climatechange2013.org/images/uploads/WFIARS-SPM_Approv

ed27Sep2013.pdf.

[3]Budd W F，Corry M J，Jacka T H.Results From The Amery Ice Shelf Project[J].Annals of Glaciology，1982，3：36-41.

[4]King M A，Coleman R，Morgan P J，et al.Velocity change of the Amery Ice Shelf，East Antarctica，during the period 1968-1999[J].Journal of Geophysical Research，2007，112（F1）：F01013.

[5]Urbini S， Frezzotti M， Gandolfi S，et al.Historical behaviour of Dome C and Talos Dome （East Antarctica） as investigated by snow accumulation and ice velocity measurements[J].Global & Planetary Change， 2009， 60（3）：576-588.

[6]An M， Wiens D， An C， et al. Antarctic ice velocities from GPS locations logged by seismic stations[J].Antarctic Science， 2015，27（2）：210-222.

[7]Lucchitta B K，Ferguson H M.Antarctica：measuring glacier velocity from satellite images[J].Science，1986，234（4780）：1105-8.

[8]Rignot E， Scheuchl B. Ice flow of the Antarctic ice sheet.[J]. Science，2011，333（6048）：1427-30.

[9]Brecher H H.Photographic determination of surface velocities and elevations on Byrd Glacier[J].Antarct.J.US，1982，17（5）：79-81.

[10]Rignot E，Thomas R H. Mass balance of polar ice sheets[J].Science，2002，297（5586）：1502-1506.

[11]Heid T，Kb A.Evaluation of existing image matching methods for deriving glacier surface displacements globally from optical satellite imagery[J].Remote Sensing of Environment，2012，118（118）：339-355.

[12]Scambos T A，Dutkiewicz M J，Wilson J C，et al.Application of image cross-correlation to the measurement of glacier velocity using satellite image data [J].Remote Sensing of Environment，1992，42（3）：177-186.

※基金項目：國家重大科學研究計劃項目（2017YFA0603100）資助。

作者簡介：黃勇（1994—），男，江蘇張家港人，同濟大學測繪與地理信息學院測繪科學與技術專業2016級碩士研究生，主要研究方向是攝影測量與遙感。