基于光学遥感卫星影像的南极冰流速产品和方法研究综述

李荣兴，李国君，冯甜甜，沈 强，乔 刚，叶 真，夏梦莲

1.同济大学测绘与地理信息学院，上海 200092；2.同济大学空间信息科学及可持续发展应用中心，上海 200092；3.中国科学院精密测量科学与技术创新研究院，湖北 武汉 430071；4.中国科学院大学地球与行星科学学院，北京 100049

南极冰盖存储了约91%的全球冰量，若全部融化能使全球海平面上升约58 m，这使其成为全球海平面上升的最大潜在贡献者[1-3]。目前，南极冰盖物质变化的定量评估方法有3种：输入输出法、卫星测高法及卫星重力测量法[4,5]。基于输入输出法的物质变化是指一个流域或冰盖在一段时期内所有物质变化之和，即以降雪为主的物质积累、表面升华、融水径流等作为输入减去冰盖注入海洋的冰通量作为输出[4-7]。相比另外两种方法，输入输出法能够对各流域的物质变化分量进行单独研究，更有助于理解各流域内的物质变化[8]。其中，冰通量的计算需要能够反演冰从冰盖内部向海洋运输的速度和路径的冰流速图作为数据输入[9-10]。因此，冰流速对评估南极冰盖物质变化、理解南极冰盖长期演变的过程，以及估计全球海平面的变化都具有极其重要的意义[11-12]。

早期南极表面冰流速的测量主要依靠现场观测，通过监测不同时间冰盖表面特征的位置变化提取冰流速，具体观测工具有花杆[13]、雪桩[14]、经纬仪或全球定位系统接收机[15]等。然而，南极冰盖面积庞大，环境恶劣，基于点的实地测量覆盖度低且耗时。随着卫星遥感数据处理技术的不断发展，通过卫星遥感影像获取大范围冰盖表面冰流速的方法取得了很大进展[9,16]。雷达影像和光学影像是获得南极表面冰流速的主要卫星遥感数据源。基于雷达影像冰流速的提取始于20世纪90年代遥感卫星ERS-1/2和RADARSAT-1的发射[3]，之后还有Envisat、Sentinel-1等雷达卫星数据均被用于南极冰流速的提取[17]。利用雷达影像进行冰流速提取的技术可分为基于雷达干涉测量和基于偏移量跟踪的方法。虽然基于雷达干涉测量的冰流速提取能达到厘米级的精度[9]，但是必须有能形成干涉的影像对，当冰流速较快或冰面受表面融水等因素的影响发生较大变化时，会造成干涉图严重失相干[18-19]。基于偏移量跟踪的方法对相干性要求较低，在一定程度上可弥补雷达影像基于干涉测量方法的不足[20]。但在满足能形成相干影像以及基于偏移量跟踪的时间间隔要求，并形成全南极测图方面仍有着较高的难度。因此，利用雷达影像提取南极冰流速往往受到数据空间覆盖和时间间隔的制约[21]。

光学卫星遥感影像是覆盖南极时间及空间最广的卫星数据源。可用于南极冰流速提取的光学影像最早可追溯到20世纪60年代的ARGON卫星[22]，之后陆续发射的Landsat、SPOT、MODIS、ASTER、Sentinel-2、WorldView、资源三号等系列卫星影像均可用于南极冰流速的提取。在空间覆盖上，光学卫星遥感影像可实现南极高纬度的覆盖[23]。在重复观测的时间上，最短的重复观测间隔可达1 d，可实现不同时间跨度的冰流速提取。在空间分辨率上，可实现对南极冰盖分米级的观测，可支持南极高分辨率的冰流速提取。目前，综合多源光学卫星数据源能支撑月或年尺度南极冰流制图[17,24]，随着卫星技术的不断发展，预期在不久可实现周尺度的流速制图[25]。在辐射分辨率上，Landsat 8影像已提升至16位，能够区分辐射能量的细微差异，使裸岩、冰流线以及冰流线附近的小尺度纹理等特征得到更好的表达，有利于冰流速的提取[26]。由此可见，光学卫星遥感影像为南极冰流速的提取提供了丰富的数据源。基于光学影像进行南极冰流提取多采用影像相关技术，然而，由于南极冰盖表面纹理特征匮乏，部分冰盖边缘区域流速过快导致冰盖表面特征难以保持等实际问题，利用光学卫星遥感影像进行南极冰流速提取也存在诸多挑战。针对以上挑战，国内外学者研发了多种针对光学影像的南极冰流速提取方法和工具，并发布了多种南极冰流速产品。

本文对现有基于光学影像的南极冰流速提取研究进行总结，从冰流速提取方法及工具，光学冰流速主要产品及应用等方面综述了基于光学影像的南极冰流速研究的现状，为南极冰盖物质变化研究提供理论及数据支持。

1 光学影像的冰流速提取方法

基于光学遥感卫星影像的冰流速提取可分为两类：一类是对正射纠正后的影像通过影像特征跟踪获取其在两张影像上的位移计算冰流速；另一类是利用光束法平差对原始影像进行核线影像纠正，再通过视差分解的方法将冰流运动视差从地形视差中分解出来，如图1所示。本文将从正射影像纠正、单层/多层影像匹配、核线影像的视差分解以及流速图生成几个方面进行综述。

图1 基于光学遥感卫星影像的冰流速提取流程

1.1 南极地区光学影像的正射纠正

用于冰流特征跟踪的两幅光学遥感影像可用光束法平差或基于DEM的正射校正方法，改正地形视差和由地图投影、地理定位误差等造成的几何畸变，一般采用基于DEM的正射校正方法[27-28]。对光学影像进行正射纠正需要同时期的数字高程模型(digital elevation model,DEM)以及一定数量的地面控制点(ground control points,GCPs)[29]。南极常用的DEM产品有1940—1999年的RAMP(radarsat antarctic mapping project)DEM[30]、2003—2005年的GLAS/ICESat卫星激光测高DEM[31]，以及覆盖2009—2017年的REMA(reference elevation model of antarctic)[32]等。由于缺乏实地测量数量，GCPs一般需要在光学影像上选取，应尽量选在典型的稳定地物上，如裸岩。具体位置选取可在DEM产品以及地貌晕渲图的辅助下寻找山峰的最高点。当影像上裸岩分布少时，也可在其他比较稳定的地物(如低流速的蓝冰)上选取GCPs，但需参考已有蓝冰分布数据库和速度图确认所选蓝冰的稳定性[33]。另外，冰隆是一种冰架上常见的特征，有研究证明在冰盖扩张时期就已存在的冰隆经历一个冰川周期后仍能保持稳定状态[34]，但由于冰隆表面光滑，缺乏明显纹理特征，并且坡度较缓，一般在其表面脊线相交处选择GCPs[35]。

1.2 光学影像对的单层匹配方法

对于处于同一参考坐标系下的南极正射影像对，可以通过两张影像同名点的位移及其时间间隔计算冰流速。其中，同名点主要通过空间域或频率域上的影像匹配技术获得。

1.2.1 空间域影像匹配技术

南极光学影像的空间域匹配通常先在一张主影像上确定特征点的位置，然后再在搜索影像上寻找其同名点。特征点位置的确定主要有两种方法，一是利用特征提取算子提取特征点，二是将由影像均匀划分得到的格网点作为特征点[36]。对于南极冰流线，冰裂隙等纹理特征，比较适用的特征点提取算子有SIFT(scale invariant feature transform)算子、Harris算子、Shi-Tomasi算子等[35]。对于同名点位置的寻找则可利用特征点周围像素的灰度值进行基于灰度的模板匹配。常用的匹配算法如归一化互相关算法(normalized cross correlation,NCC)。该算法具有对光照强度的线性变化不太敏感，抗干扰性强等优点[37]。

空间域影像匹配技术在南极冰流速提取中有着广泛的应用。如文献[37]基于NCC算法利用Landsat 7影像，在包括南极Pine Island冰川区域在内的全球5个区域实现了冰流速的提取；文献[38]利用Landsat 7/8影像将SIFT算子与NCC算法相结合，实现了对南极Polar Record冰川区域的冰流速提取，并且证明了该方法在冰川流速方向发生改变区域的流速提取精度上有所提高。

1.2.2 频率域影像匹配技术

频率域匹配是通过在频率域乘积运算或者估计频率谱相位差来确定影像同名关系的匹配技术。相比空间域影像灰度匹配技术，频率域匹配技术具有精度高、计算效率高以及对频率相关噪声和对比度不敏感等优点，特别在视觉对比度较小的冰川区域，但在较小窗口条件下匹配效果受限[37]。

频率域匹配方法的匹配形式可以分为频域互相关和相位相关两大类[39]。频域互相关是传统空间域互相关根据卷积定理在频率域的实现，借助于快速傅里叶变换，频域互相关的计算效率更优。为了弥补频域互相关未进行归一化操作的影响，可采用影像梯度[40]或梯度方向[41]代替影像灰度来提高匹配可靠性。相位相关的理论基础是傅里叶变换的平移特性，即空域下的平移在频域下显示为线性相位差[42]，可看作是频域互相关的一种近似归一化方式，由于该方法只采用频域中的相位信息来进行处理，而与幅度信息无关，因此减小了对于影像强度和内容变化的敏感度[43]。

频率域匹配技术在南极冰流速监测应用中得到了广泛使用，通过匹配多时相遥感影像高效地定量计算冰流运动变化导致的影像间二维位移场，并由此获取冰流速图。如文献[44]采用ASTER、Landsat等遥感影像计算了东南极Cook冰川的流速及其变化情况；文献[45]利用梯度方向频域相关方法结合MODIS和Landsat多时相影像数据调查了南极半岛Larsen C冰架2002—2009年间的冰流速；此外，文献[46—47]利用梯度方向频域匹配方法结合Landsat多光谱影像数据及利用梯度频域匹配方法结合Sentinel-1A SAR强度影像数据估计了西南极Pine Island冰川的表面位移场和流速场。

1.3 光学影像对的多层匹配技术

在南极边缘的快速冰川和冰架区域内，冰流速的差异很大。例如，文献[24]在2015年的流速图中，Totten冰架在边缘垂直于冰流线方向的2.5 km距离内，既包括流速高达1000 m/a的高流速区域，又包括流速低于10 m/a的低流速区域。因此，在南极边缘区域的同一景光学遥感影像中常覆盖具有较大流速差的区域。若加上影像对的时间间隔较长(几年甚至更长)，匹配特征更难获得。在这种情况下，由于同名点的搜索区域难以整景统一，利用光学影像对直接匹配的结果中往往包含较多的匹配错误，加上准确匹配点难以获得，导致冰流速提取结果的错误，因此多层影像匹配技术被应用在南极冰流速提取中。

多层影像匹配技术通过构建影像金字塔，对影像金字塔的每一层进行逐层匹配，实现从粗到精，逐层精化的匹配技术[48]。影像金字塔通常利用高斯滤波器与重采样的方法生成[49-50]。执行多层影像匹配时，首先在最顶层，即分辨率最低的影像上选取可靠的人工点作为影像的整体结构约束。人工点除了可以利用选取GCPs时的原则在裸岩、蓝冰、冰隆等稳定特征上选取，还可以在冰流区域的冰流线、冰裂隙、冰裂缝等有明显纹理特征处选取。如裂隙折点、冰流线与其他特征之间的交点等。在接下来的影像层上可利用空间域匹配或频率域匹配的方法逐步精化细节匹配，且每一层的匹配结果都被用于下一层的结构约束，直至完成全分辨率影像上的匹配。多层影像匹配方法可通过多层的影像结构逐层约束同名点的搜索范围，使得具有不同流速大小的区域均能获得较好的匹配结果。该方法已被利用到南极冰川和冰架区域的冰流速提取中，文献[50]将该技术应用到20世纪80年代以前ARGON的历史影像匹配中，获取了南极Rayner冰川区域的冰流速。

1.4 核线影像的视差分解技术

高精度的正射影像对于冰流速的精确提取至关重要，尤其是在短时间间隔的冰流速提取工作中[51]。然而，在进行20世纪80年代以前的早期历史遥感影像正射校正时，难以找到生成正射影像所需的时间吻合而且高精度的DEM产品。针对这个问题，文献[50]基于间隔2个月的20世纪60年代的ARGON影像，首先利用光束法平差对原始影像进行核线纠正，再用影像匹配技术从核线影像对中提取同名点对计算其视差，并提出了视差分解技术将冰流运动引起的位移从地形起伏、镜头畸变等因素中分离出来，进而实现冰流速与地形信息的同时恢复。该方法的提出突破了原有立体像对处理方法只能获取地形信息而不能同时得到速度的限制，使南极大范围冰流速遥感观测的时间前推到了20世纪60年代。

1.5 流速图生成

1.5.1 长时间间隔流速高估误差的改正

当用于冰流速提取影像对的时间间隔较长时(如3年以上)，快速冰川及冰流加速区域会出现冰流速的过高估计。造成这种误差的主要原因是特征点在运动轨迹上的冰流速存在不均匀性，如在向前流动过程中的加速(或减速)会造成冰流速的高估(或低估)[52]。文献[52]通过分析Totten和Pine Island冰川区域2013—2020年及David冰川区域1972—1989年的流速图，证明了该问题的存在，并提出一种基于拉格朗日的流速改正方法，实现了长时间间隔流速图的流速改正，使其描述的冰流速与年度冰流速结果一致。

1.5.2 冰流速的精度评估

基于光学遥感影像提取的冰流速可通过同时期的实测数据进行精度的评定，但该方法难以在全南极范围内实施。因此，全南极冰流速图的精度评估多采用理论分析的方法[9,51]。即考虑正射影像误差、特征点提取误差、同名点匹配误差等因素，利用误差传播定律来计算冰流速提取的精度，生成南极冰流速的误差图。

2 光学冰流速提取工具

目前，基于以上南极冰流速提取方法，国内外多个机构开发出了多种冰流速提取软件和工具，本节主要介绍4种常用的南极光学冰流速提取工具，分别是：Imcorr(image cross-correlation software)软件、autoRIFT(autonomous repeat image feature tracking algorithms)软件、COSI-Corr(co-registration of optically sensed images and correlation)插件及AISSIV(antarctic ice sheet/ice shelf surface ice velocity in the 1960s—1980s)软件。

2.1 Imcorr软件

Imcorr软件是由美国国际冰雪数据中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)开发的冰流速测量软件[36]。该软件基于同一区域的两幅正射影像对，利用互相关的快速傅里叶变换的方法，提取两幅影像上相同特征在一段时间内的位移，进而实现冰流场的建立[53]。Imcorr软件目前被广泛用于光学遥感影像的冰流速测量中，如文献[54]应用该软件基于Landsat 4/5/7影像分别提取了1988—1991年和2000—2003年南极半岛区域的冰流速；文献[55]应用该软件基于ASTER影像提取了Byrd冰川区域2000—2001年的冰流速[55]。

2.2 autoRIFT软件

autoRIFT是由美国喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory,JPL)开发的基于空间域影像匹配技术的冰流速提取软件，其目标是实现对光学卫星影像的大规模处理。相较于现有的其他冰流匹配软件，autoRIFT软件具有以下优势：①采用嵌套网格设计、稀疏/密集组合搜索策略和视差过滤方法来提高匹配效率，同时使用快速高斯金字塔和过采样方法进行亚像素匹配，使匹配精度可达1/64像素；②能够在任何地理笛卡儿坐标网格上进行流速提取，避免了坐标转换过程中的信息丢失或图像失真等问题[16,56]。基于以上优势，文献[56]应用该软件基于Landsat 4/5/7/8影像提取了南极1985—2018的ITS_LIVE(inter-mission time series of land ice velocity and elevation)流速产品，实现了南极冰流速图快速、大规模地生成。

2.3 COSI-Corr插件

COSI-Corr是由美国加州理工学院开发的基于IDL(interface description language)的ENVI插件，该插件采用基于频率域相位相关的亚像素匹配算法，为光学影像的精确校正、影像配准和相关等提供了工具，可使用其影像相关功能来提取冰流速[57]。该软件已广泛应用到南极冰流速提取工作中[58]。文献[59]应用该软件基于MODIS影像提取了2000—2012年期间南极半岛北部冰架的冰流速[59]；文献[11]应用该软件基于Landsat 8影像生成了2014、2015年南极冰流速图，并在2020年扩展至2013—2019南极范围的年度冰流速数据，为在更高空间和时间尺度上研究南极提供了更好的数据条件[51]。

2.4 AISSIV软件

AISSIV是由同济大学开发的主要针对20世纪80年代以前早期长时间跨度的光学影像的南极大范围冰流速提取软件[27]。该软件通过应用基于空间域的多层影像匹配技术，克服了流速差异大、影像对时间跨度长等困难，也可在流速较为均匀的区域进行单层影像匹配，以提高成图效率。文献[27，50，52，60]应用该软件，基于20世纪80年代以前的ARGON影像和Landsat 1/2/4/5影像已成功提取了1963—1989年东南极的历史冰流速图，为研究南极长期流速变化提供了宝贵的数据。

3 光学冰流速产品及应用分析

卫星技术的不断成熟为冰流速的研究提供了高质量的数据支持。在现有发布的基于光学遥感影像的南极大规模冰流速产品中，数据源平台多集中在Landsat系列。该系列卫星提供了20世纪70年代至今的光学影像，影像数据多且由Landsat 8影像提取的冰流产品精度可与基于雷达干涉测量技术生成的冰流产品相媲美[11]。此外，还有联合Landsat影像和ARGON影像研发的20世纪60至80年代东南极历史冰流速图。

冰流速是反映冰盖和冰川表面动态变化的重要参数，相关的冰流产品可被应用到冰川的运动规律研究、冰川对气候变化的响应研究、南极科考安全冰上路径选择、南极机场冰雪跑道工程建设、冰架稳定性的分析、南极冰盖物质平衡的计算及其对海平面上升贡献的评估等多个方面。

3.1 南极基于光学影像的冰流速产品

目前为止，国内外已发布了多种基于光学遥感影像的南极冰流速产品，时间可涵盖1963—2019年，在南极的覆盖范围最南可至82.7°S，最高的空间分辨率为100 m(表1)。本文选取了3种具有代表性的南极冰流速产品进行详细介绍。

表1 覆盖南极区域基于光学影像的冰流图

20世纪60至80年代东南极冰流速图是目前仅有的80年代以前的东南极冰流速完整产品。此产品应用20世纪60年代的ARGON影像及20世纪70至80年代的Landsat 1/2/4/5约2000张遥感影像基于单层和多层影像匹配技术的AISSIV软件生成了分辨率为500 m的1963—1989年东南极冰流速图，如图2(a)所示。此数据集在Amery冰架、Totten冰架、Fimbul冰架、David冰川及Byrd冰川等区域获取了多期流速产品[52]，为实现持续的冰川及冰架流速分析提供了数据支持。

图2 基于光学遥感卫星影像的南极冰流速图

ITS_LIVE的流速产品是由Gardner等通过autoRIFT软件获得的，使用的影像数据为Landsat 4/5/7/8，时间范围为1985—2018年，覆盖范围很广，包括冰盖(格陵兰和南极洲)和区域(阿拉斯加、加拿大北极、俄罗斯北极、斯瓦尔巴群岛、亚洲高山、巴塔哥尼亚)。ITS_LIVE流速产品包括两种流速图，分别是原始影像对提取的流速图[61]和年度平均流速图[24]。影像对流速图有120 m与240 m两种分辨率的产品，年度流速图目前仅有240 m分辨率的产品。其中影像对流速图由重复轨或相近轨道影像提取，年度流速图是通过对该年内所有影像对速度场的误差加权平均值得到[24]。图2(b)为该产品中经过平均的2000—2013年流速图[16]。

文献[11]利用Landsat 8光学影像，采用基于频率域的相位相关技术的COSI-Corr插件，第一次成功研制出基于光学影像的全南极冰盖最高分辨率(100 m)的年度(2014、2015年)冰流速图，其精度与基于InSAR/SAR获得的第一个全南极冰流速产品精度相当，但是空间分辨更高[11]。在此基础上，文献[51]改进了后处理技术和增加了数据的覆盖，进一步研发出全南极2013—2019年期间每年的年度冰流速产品，这是第一个基于光学影像获取的全南极该分辨率年度冰流速产品。图2(c)为经过平均的2013—2019年南极冰流图[51]。

3.2 冰流产品的区域应用

目前，针对南极冰流速已有较广的研究与应用，本文以东南极的Wilkes Land区域以及Rayner冰川区域为例，展示基于光学影像的冰流速产品在南极的具体应用。

3.2.1 Wilkes Land区域

Wilkes Land位于东南极(102°E～142°E，66°S～70°S)，濒临东印度洋海域，Totten、Moscow以及Frost等冰川位于此区域，研究该区域的流速变化对东南极的变化评估至关重要[11]。文献[11]在2018年利用Landsat 8影像数据生成2014、2015年的年度全南极流速图，并利用文献[9]生成的2008年的流速图，与冰厚数据、表面物质平衡数据以及通量门等数据相结合应用输入输出法估算了南极2008—2014和2015年的物质平衡。并分析了Wilkes Land所在东印度洋海域区域的2008至2015年的冰流速变化图，发现该区域存在大面积的冰川加速的现象，如Totten冰川加速了4%，Frost冰川加速了约8%。文献[11]分析原因，得出该区域物质流失的增加可能与较暖的绕极深水沿冰架底部通道入侵内陆有关。

3.2.2 Rayner冰川区域

Rayner冰川位于南极东部，覆盖范围约104 000 km2，宽约16 km[9,50]。Rayner冰川前缘流速较快，高达1000 m/a以上，会出现崩解现象，冰川后端流速较慢，低于100 m/a。文献[65]应用间隔两个月的ARGON影像同时生成了1963年Rayner冰川区域的冰流速图与数字地形模型，并发现由ARGON影像生成的1963年的DTM与2000—2010年的ASTER GDEM[65]相似，进而发现在这40年时间里，研究区域未发现显著的高程变化，多期的地形数据为冰川区域的变化研究提供了重要的数据支持[66]。其生成的1963年流速图与由SAR影像生成的2007—2009年流速图的空间变化趋势基本一致，进而从高程和流速两方面得出该区域在此时间段内未发生显著变化[50]。

4 基于光学遥感影像冰流速提取的挑战与展望

目前，基于光学遥感影像的南极冰流速提取还存在以下挑战：①流速提取精度。基于光学遥感影像提取的冰流速受到传感器噪声、影像配准误差以及特征匹配误差等因素的影响，必须进一步提高流速提取精度，特别是提高接地线周围的流速观测精度，使得由此估算的南极冰盖物质流失与全球海平面上升贡献量的精度相应提高，从而支撑更精准的模型预测。②早期冰流速产品的时间覆盖。虽然目前已有研究利用历史光学遥感影像将冰流速提取追溯到了20世纪60年代，但80年代以前的多期流速产品还较少，如果能充分利用历史光学遥感影像，研发60至80年代期间的大范围多期流速产品，对于南极早期的冰流速变化趋势以及长时期冰盖物质平衡具有重要意义。③现代冰流速产品的时间分辨率。多国、多星座光学卫星已经实现以周甚至天的时间尺度获取图像，因此需进一步研发周/天尺度的短期冰流速产品，为探究冰川短期速度变化(如季节性、突发性冰川变化)提供数据支持。④多影像的融合。考虑到光学影像易受极夜和云雨天气等影响，可将光学影像与雷达影像相结合，弥补光学影像数据在特定情况下的不足，进而满足更高时空分辨率以及更高制图精度的南极冰流速制图要求。

5 结 论

目前针对基于光学影像的南极冰流速的研究已取得大量的成果。在数据源方面，近几十年新发展起来的卫星遥感对地观测，逐渐满足全南极更高精度和更高时间分辨率的数据需求。另外，早期历史光学卫星数据的公布将研究南极冰流速的时间轴提前至20世纪60年代。在冰流速提取方法方面，特征匹配方法不断改进，已发展出多种先进的冰流速制图方法，并且提供了多种冰流速制图工具。因而，基于现有的光学影像数据及技术资源，南极冰流速图在时间分辨率、空间分辨率以及覆盖范围上都有了很大的提升，可实现从月到十几年不等的多种时间间隔的南极冰流速制图。现有的南极冰流速提取方法可扩展至整个冰冻圈，实现诸如山地冰川，格陵兰冰盖等场景的冰流速提取，进而更好地支撑全球气候变化的研究。