潘荔君

(中铁第一勘察设计院集团有限公司, 陕西 西安 710043)

0 引言

西北航道全长约800海里,位于加拿大北部群岛水域之中。随着全球气候变暖,冰川融化,西北航道的自然环境发生了相应的变化,作为大西洋与太平洋之间的最短航道,西北航道的经济效益逐渐显现。但是航道内海冰的存在对船舶的通行造成了一定的安全隐患,如何对航道内海冰的类型、海冰密度进行量化等问题逐渐成为人们研究的热点。

现阶段,针对海冰的监测手段主要为:目测法、器测法、遥测法。目测法主要是海冰观测分析人员利用丰富的经验对海冰的类型及分布进行监测[1];器测法是借助浮标、破冰船、飞机等工具对海冰实行监测[2-4];遥测法则是利用计算机视觉的各类模型对卫星遥感影像进行处理,对大范围的海域进行实时的海冰监测。由于前两种方法难以实时监测,因此，越来越多的科研人员采用第三种方法[5-13]。孔毅[14]利用遥感影像的灰度共生矩阵特征和小波特征,对空间域和频域的纹理特征进行提取,实现对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)影像的海冰分类;王常颖[15]通过构建属性差决策树分类分析方法,充分考虑了SAR影像中原始多极化属性的特征,对属性差特征进行有效利用,实现了SAR影像中的海冰分类。张明[16]选择哨兵一号(Sentinel-1)影像,利用灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)的特征组合,选择支持向量机(Support Vector Machine, SVM)完成训练、分类;崔艳荣[17]利用卷积神经网络应对非线性、网络结构简单、可并行运算的优势,实现对SAR影像中的海冰分类。……