引言

全球1.17億個湖泊中，有一半以上的湖泊間歇或長期被湖冰所覆蓋。湖冰不僅是冰凍圈的重要組成部分，也是區(qū)域乃至全球氣候的指示器。湖冰季節(jié)性特征顯著，能夠直觀反映出氣溫的變化。已有研究表明長時間序列的湖冰觀測數(shù)據(jù)可作為代用氣候記錄。另一方面，隨著湖冰的變化，湖泊表面的反射率等屬性也會發(fā)生變化，進而影響湖泊和大氣的物質(zhì)和能量交換，加劇氣候變化。

通過“WebofScience”核心數(shù)據(jù)庫，對檢索主題為“l(fā)akeice”的2000-2021年間的論文數(shù)量、被引頻次（圖1）

圖1 2000-2021年期間以“l(fā)ake ice”為主題的SCI論文數(shù)量及被引頻次

隨著不同遙感傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展及各類遙感數(shù)據(jù)源的獲取更加便捷，湖冰遙感監(jiān)測研究已發(fā)展了大量不同監(jiān)測技術(shù)和參數(shù)反演方法；并且，不同的學(xué)者開展湖冰研究所針對的湖泊對象、研究時段等都不一致，有必要匯總現(xiàn)有代表性研究結(jié)果，形成湖冰參數(shù)及變化特征在更宏觀時空尺度上的科學(xué)認(rèn)識和理解。本文在充分整理已有文獻的基礎(chǔ)上，總結(jié)了湖冰遙感監(jiān)測的數(shù)據(jù)源發(fā)展，再從湖冰范圍、物候、冰厚三個方面闡述遙感監(jiān)測或參數(shù)反演方法，最后通過對文獻的總結(jié)，探討當(dāng)前湖冰研究熱點區(qū)域的湖冰變化趨勢及影響因素。

湖冰監(jiān)測遙感數(shù)據(jù)源發(fā)展?fàn)顩r

2.1 湖冰監(jiān)測遙感衛(wèi)星發(fā)展

遙感從20世紀(jì)70年代開始應(yīng)用于湖冰監(jiān)測，主要方式大致可以分為兩大類：光學(xué)遙感和微波遙感。光學(xué)遙感是接收地面反射太陽能量的被動式系統(tǒng)，因此受云層的限制較大，在云層較厚和極夜情況下無法使用；微波受天氣狀況的影響較小，對云層具有一定穿透能力，可以全天候地對地表進行監(jiān)測，是常年多云地區(qū)的湖冰監(jiān)測的重要手段。

2.1.1光學(xué)遙感

光學(xué)遙感主要通過地物的反射光譜來區(qū)分地物，是確定冰蓋存在的重要工具。隨著國產(chǎn)衛(wèi)星的不斷發(fā)展，天宮二號、高分系列衛(wèi)星等也越來越多的應(yīng)用于湖冰遙感監(jiān)測中，GF-1和GF-6衛(wèi)星的多光譜空間分辨率為16m，二者結(jié)合部分地區(qū)的重訪周期可達2-4天。

2.1.2微波遙感微波

遙感又分為被動微波遙感和主動微波遙感，前者測量物體熱輻射，用亮溫值來度量地物屬性，后者通過發(fā)射電磁波獲取地物后向散射系數(shù)來探測地物屬性。與水體相比，冰的亮溫值和后向散射系數(shù)值都較高，且均隨著冰厚的增加而增加。因此，利用水體和冰的亮溫與后向散射差異，可以獲取湖冰物候和冰厚信息。

圖3 湖冰監(jiān)測研究中常見的遙感衛(wèi)星

常用于湖冰監(jiān)測的被動微波傳感器包括SMMR、SSM/I、AMSR-E/2和MWRI等。被動微波數(shù)據(jù)雖然可以達到每日重訪，但空間分辨率都比較低（部分25000m），岸線混合像元對湖冰識別精度影響較大，一般只適用于大型湖泊（比如>500km2）的湖冰監(jiān)測。主動微波遙感主要傳感器類型包括側(cè)視真實孔徑雷達（SLAR）、合成孔徑雷達（SAR）、散射計及雷達高度計（RA）。其中，SAR是最常見的主動微波傳感器，在過去50年里，70%的主動微波湖冰產(chǎn)品都使用了SAR數(shù)據(jù)。隨著SAR的不斷發(fā)展，也有學(xué)者使用SAR數(shù)據(jù)進一步研究湖冰類型、粗糙度、氣泡含量等冰結(jié)構(gòu)。1987年前，利用主動微波遙感進行的湖冰監(jiān)測研究是基于SAR數(shù)據(jù)的X波段，隨著歐空局（ESA）ERS-1衛(wèi)星的發(fā)射，C波段SAR數(shù)據(jù)受到越來越多學(xué)者的青睞。利用C波段SAR遙感可以很容易地檢測到湖水凍結(jié)，且對提取湖冰物候信息的準(zhǔn)確性較高。主動微波遙感數(shù)據(jù)重訪周期較長，不適合獨立應(yīng)用于湖冰物候監(jiān)測研究。

2.2 其他遙感數(shù)據(jù)源

發(fā)展野外實地探測時，在湖泊薄冰區(qū)域直接搭建儀器作業(yè)會有一定的危險性，利用航空遙感平臺監(jiān)測是安全有效的方法。航空遙感搭載體積小、成本低、連續(xù)性強的探地雷達系統(tǒng)（GPR）在大范圍平坦冰面的冰厚監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。早期的航空遙感采用飛機和直升機載人操作使用側(cè)視機載雷達觀測了阿拉斯加北坡湖冰。但直升機飛行前需要經(jīng)過嚴(yán)格的審批，投入大量的時間與成本。無人機（UAV）的發(fā)展為航空遙感提供了新的途徑。無人機有機動性強、事故率低、操作靈活、探測區(qū)域受限制小等優(yōu)點，與探地雷達結(jié)合可以更好地發(fā)揮二者優(yōu)勢。常用的輕小型無人機測繪遙感飛行平臺包括固定翼、旋翼和無人直升機等。衛(wèi)星遙感冰厚監(jiān)測在精度及適應(yīng)性上還存在局限性，但機載雷達觀測數(shù)據(jù)可為湖冰厚度遙感反演與模擬提供可靠的驗證數(shù)據(jù)。

湖冰識別與湖冰物候、冰厚遙感監(jiān)測研究進展

3.1 湖冰遙感識別方法

3.1.1遙感影像目視解譯

目視解譯時可以通過波段組合的方式來突出顯示水體和冰面的差異。如對Landsat8影像按照波段（Band-5/6/2）進行RGB假彩色合成：由于水體對可見光波段的強吸收作用，在湖泊未結(jié)冰之前，水體顏色呈黑色，水陸邊界明顯；而封凍時冰面呈現(xiàn)紫色，紋理特征明顯，隨著冰厚的增加，冰面顏色也由淺紫色向深紫色過渡。正是水體和冰面顏色、紋理等特征的差異，目視解譯才可以很好的將水體和冰面區(qū)分開。

圖4 冰、水以及其他主要地物的光譜反射率曲線圖

3.1.2單波段/遙感參量閾值法

單波段/遙感參量閾值法利用單一波段或遙感參量的反射率、亮溫或后向散射系數(shù)的差異來直接區(qū)分水和冰。由于水體在近紅外波段的反射率較低，在700nm以后反射率降低至幾乎為0；而冰在350-850nm波段仍有較高的反射率，且隨著波長的增加反射率逐漸降低。利用水和冰在近紅外波段反射率的差異，在晴朗無云的情況下，可以對二者較好的進行區(qū)分：設(shè)定閾值a，當(dāng)近紅外波段的反射率大于a時，則認(rèn)為該像元為冰。除此，由于水和冰的熱力差異，利用亮溫數(shù)據(jù)也可以區(qū)分湖冰和水體。湖冰后向散射系數(shù)比水體高，也可以用于較準(zhǔn)確的冰水區(qū)分。

3.1.3多波段/遙感參量指數(shù)閾值法

多波段/遙感參量指數(shù)閾值法是利用水和冰在多個波段或遙感參量的特征差異來構(gòu)建遙感指數(shù)間接提取湖冰的方法。歸一化差值積雪指數(shù)NDSI是最常用的指數(shù)，由綠光波段和短波紅外波段反射率計算得到，可以有效地減少植被、建筑陰影等噪聲對湖冰監(jiān)測帶來的影響（魏秋方和葉慶華，2010），以MODIS傳感器數(shù)據(jù)為例，NDSI的計算公式（1）如下：

NDSI=(Band4-Band6)/(Band4+Band6)（1）

式中：Band4為MODIS數(shù)據(jù)第4波段（綠光）反射率值；Band6為MODIS數(shù)據(jù)第6波段（短波紅外）反射率值。魏秋方提出了改進的歸一化差值積雪指數(shù)MNDSI，由近紅外波段和短波紅外波段反射率計算得到。這樣改進的MNDSI在計算水體和冰面時結(jié)果反差比NDSI要明顯，更有利于區(qū)分水體和冰面。MNDSI的計算公式（2）如下：

MNDSI=(Band2-Band6)/(Band2+Band6（2）

式中：Band2為MODIS數(shù)據(jù)第2波段（近紅外）反射率值；Band6為MODIS數(shù)據(jù)第6波段（短波紅外）反射率值。閾值法還有一種基于被動微波遙感亮溫數(shù)據(jù)的指數(shù)，由海冰密集度計算方法演變而來，是用極化比PR和頻率梯度GR之比來區(qū)分水體和冰面，計算公式（3），（4）如下：

PR=(TB19V-TB19H)/(TB19V+TB19H)（3）

GR=(TB37V-TB19H)/(TB37V+TB19H)（4）

式中：TB19V、TB19H、TB37V分別表示19GHz垂直、水平和37GHz垂直極化亮溫值。依據(jù)遙感數(shù)據(jù)源與湖泊所在區(qū)域的不同，分類閾值不一定相同，通常是設(shè)定一個初始閾值，并以0.0001遞增/遞減試錯，最終得到最佳閾值。初步閾值的設(shè)定可以參考閾值法識別湖冰的相關(guān)文獻：紅光波段反射率>0.1，近紅外波段反射率>0.05，紅光波段反射率-近紅外波段反射率>0.01，亮溫數(shù)值<3.8，NDSI>0.15。

3.1.4機器學(xué)習(xí)方法

傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)法識別湖冰的方法是通過對遙感影像進行目視解譯，選取典型的湖冰和水體像元建立訓(xùn)練樣本集，再選擇合適的分類器對影像進行分類和湖冰像元的提取。王瓊等基于支持向量機（SVM）分類對色林錯湖區(qū)的湖冰進行提取，發(fā)現(xiàn)支持向量機對于湖冰提取相對傳統(tǒng)方法具有更顯著的優(yōu)勢，總體分類精度在88.58%以上；隨機森林（RF）分類也常用于區(qū)分水和冰，相較于單波段閾值法和多波段指數(shù)閾值法提取精度更高，分類精度為0.9965，驗證精度為0.8072。Wu等評價了多個機器學(xué)習(xí)分類器的湖冰分類精度，包括MLR（多項邏輯回歸分析）、SVM、RF、GTB（梯度提升樹），其中RF和GTB的分類總體精度都達到了98%及以上，且RF對超參數(shù)的選擇相對不敏感，有較大潛力用于提取大尺度湖冰分布范圍。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與突破，基于深度學(xué)習(xí)的湖冰遙感識別受到廣泛關(guān)注。這種方法將湖冰檢測視為二分類語義分割問題，通過卷積操作提取影像特征，進行湖冰分類，利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的湖冰識別模型的平均交并比MIoU指標(biāo)在90%以上。Ma等結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場，通過遙感影像探測湖水的凍結(jié)狀態(tài)，平均總體精度達到93.10%，且對于小型湖泊有很好的應(yīng)用效果。

3.1.5湖冰遙感識別方法

比較遙感影像目視解譯法識別湖冰雖然有較高的精度，但需要依靠人為主觀的經(jīng)驗進行判斷，且湖泊眾多，遙感數(shù)據(jù)量巨大，難以實現(xiàn)批量化、定量表達。因此現(xiàn)代的湖冰遙感監(jiān)測以計算機自動化解譯方式為主，目視解譯主要應(yīng)用于檢驗階段。相對而言，機器學(xué)習(xí)方法具有高度智能化和分類自動化的優(yōu)勢，但機器學(xué)習(xí)模型用于冰面識別方法目前大多應(yīng)用于海冰識別?，F(xiàn)有湖冰遙感識別研究主要以單波段/遙感參量閾值法和多波段/遙感參量指數(shù)閾值法為主。

單波段/遙感參量閾值法操作簡單，根據(jù)需求選定適合的判別因子即可，重點和難點在于閾值的確定，其大小將直接影響湖冰提取結(jié)果的精度。多波段/遙感參量指數(shù)閾值法的閾值較易確定，但會有少量云被誤分的情況。一般而言，只用單個波段或數(shù)據(jù)進行湖冰監(jiān)測，可能無法消除大氣影響和系統(tǒng)誤差，提取結(jié)果精度較差，單閾值法只是湖冰監(jiān)測方法的一部分，結(jié)合多個閾值方法的效果更好。

在利用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測湖冰方面，孫皓等選定紅光波段和近紅外波段之差和紅光波段值閾值，對喜馬拉雅山北坡四個典型湖泊的湖冰進行提取；基于長期地表溫度，Nonaka等利用溫度閾值來監(jiān)測湖冰消融日期；NSIDC基于MODIS傳感器數(shù)據(jù)利用NDSI指數(shù)閾值法創(chuàng)建的MOD10A1/MYD10A1冰雪產(chǎn)品。對于微波遙感數(shù)據(jù)，監(jiān)測湖冰常用閾值法通常是基于后向散射系數(shù)和亮溫值數(shù)據(jù)，或利用PR和GR之比來區(qū)分水體和冰面。

3.2 湖冰物候遙感監(jiān)測

湖冰物候主要包括四個關(guān)鍵時間節(jié)點：湖面開始結(jié)冰的時間點——開始凍結(jié)時間FO；湖面首次出現(xiàn)全部凍結(jié)的時間點——完全凍結(jié)時間FU；湖冰開始融化的時間點——開始消融時間BO；湖冰完全融化的時間點——完全消融時間BU。由這四個時間節(jié)點可以進一步推算湖冰冰期DI（開始凍結(jié)和完全消融時間之間的長度）和湖冰完全封凍期DCI（完全凍結(jié)和開始消融時間之間的長度）。

湖冰物候遙感監(jiān)測一般是按照湖冰覆蓋占湖泊總面積的比值來確認(rèn)湖冰物候特征參數(shù)。隨著湖面溫度的下降，湖水由淺水岸邊結(jié)冰，在新生湖冰形成的過程中，可能會被強風(fēng)或突然的升溫打斷。為了避免這種偶然情況和湖岸邊混合像元的影響，一些學(xué)者將湖冰面積占湖泊面積比例超過5%時刻定義為開始凍結(jié)時間，湖冰面積占湖泊面積95%時刻定義為完全凍結(jié)時間。還有一些學(xué)者將該閾值分別調(diào)整至10%和90%。提取湖冰物候信息首先是確定遙感數(shù)據(jù)源，結(jié)冰時湖冰范圍每天都在變化，同時云層遮擋也會對湖冰物候監(jiān)測產(chǎn)生一定的影響，因此研究要求高時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)源，影像去云及填充是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。

可以結(jié)合同一天的其他遙感數(shù)據(jù)源或上下期影像對被云層覆蓋的范圍進行判斷：對于像素A，如果在同期的其他遙感數(shù)據(jù)中是水體（或其他類型如冰，下同），則該影像中像素A可確定為被水覆蓋；如果日期t的一個像素A被云覆蓋，則通過上一期及下一期影像判斷，若上下兩期都被水覆蓋，則確定日期t的A像素被水覆蓋。再利用上文介紹的湖冰識別方法提取湖冰信息，確定湖冰面積，計算湖冰占湖泊總面積的比值K，繪制該年份K值曲線，閾值線與K值曲線的交點即為物候信息的時間節(jié)點。

湖冰物候監(jiān)測方法可基于不同的數(shù)據(jù)源：光學(xué)遙感數(shù)據(jù)中MODIS傳感器數(shù)據(jù)因其每日的重訪問周期而最為常用，輔以高空間分辨率的影像數(shù)據(jù)來驗證提取的準(zhǔn)確性；微波遙感數(shù)據(jù)如微波亮溫數(shù)據(jù)通常生成時間序列，通過閾值法在時間序列上提取湖冰物候，如滑動t檢驗MTT閾值法可以有效的提取湖冰物候信息，檢查時間序列上的每個點前后一段時間內(nèi)的亮溫數(shù)據(jù)是否有顯著差異，獲取突變點作為判斷湖冰變化情況的依據(jù)；已有的冰雪產(chǎn)品可以直接計算湖冰面積變化；有學(xué)者基于AMSRE和AMSR2建立了2002-2015年北半球湖冰物候數(shù)據(jù)集，利用此數(shù)據(jù)集也可獲得湖冰物候信息。

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審核編輯黃宇