山地冰川表面运动特征对于识别冰川链式灾害和研究全球气候变化具有重要意义。基于影像匹配的像素偏移量追踪（POT）方法是提取冰川表面大梯度形变的有效手段，然而POT方法的测量精度与影像分辨率密切相关，周期性获取的Sentinel-1分辨率较低（约5m×20m），在狭长形态的山地冰川上使用小窗口匹配时噪声的影响大，归一化互相关系数（NCC）峰值低，难以获取可靠的冰川位移。在本研究中，利用时序影像对的NCC堆叠提高NCC峰值，降低噪声的影响，牺牲了一定的时间分辨率来提高POT方法小窗口匹配的精度。通过对比堆叠数、搜索距离、匹配窗口大小等不同参数设置对实验结果的影响，提供POT方法计算位移的最佳参数组合策略。将该方法应用于雅弄冰川表面流速提取，使用2017年10月至2017年12月间Sentinel-1升轨数据集，提取了该时段冰川表面的形变。进行NCC堆叠后，非冰川区域的噪声被很好的抑制，冰川区域显示出了更强的空间覆盖和空间连续。稳定区域速度残差的平均值和方差都得到了不同程度的减小，堆叠NCC计算的速度残差均值比单像对NCC减小到二分之一以下，速度残差的标准差减小到原来的三分之一，大多数区域都表...
山地冰川表面运动特征对于识别冰川链式灾害和研究全球气候变化具有重要意义。基于影像匹配的像素偏移量追踪（POT）方法是提取冰川表面大梯度形变的有效手段，然而POT方法的测量精度与影像分辨率密切相关，周期性获取的Sentinel-1分辨率较低（约5m×20m），在狭长形态的山地冰川上使用小窗口匹配时噪声的影响大，归一化互相关系数（NCC）峰值低，难以获取可靠的冰川位移。在本研究中，利用时序影像对的NCC堆叠提高NCC峰值，降低噪声的影响，牺牲了一定的时间分辨率来提高POT方法小窗口匹配的精度。通过对比堆叠数、搜索距离、匹配窗口大小等不同参数设置对实验结果的影响，提供POT方法计算位移的最佳参数组合策略。将该方法应用于雅弄冰川表面流速提取，使用2017年10月至2017年12月间Sentinel-1升轨数据集，提取了该时段冰川表面的形变。进行NCC堆叠后，非冰川区域的噪声被很好的抑制，冰川区域显示出了更强的空间覆盖和空间连续。稳定区域速度残差的平均值和方差都得到了不同程度的减小，堆叠NCC计算的速度残差均值比单像对NCC减小到二分之一以下，速度残差的标准差减小到原来的三分之一，大多数区域都表...
格陵兰冰盖流速监测对定量估算冰盖物质损失以及研究冰盖对全球变暖的响应具有重要意义。利用SAR影像强度信息进行偏移量追踪是目前冰川流速监测的主要方法。冰川表面散射特性的变化会导致SAR影像强度信息发生改变，导致影像匹配失相关，从而造成提取的流速场中存在大量错误与空洞。为了克服该问题，本文提出了一套基于Sentinel-1 SAR影像提取冰川流速时序的数据处理流程：通过开运算、连通性分析、自适应中值滤波等方法去除单对追踪影像中的噪声与错误；同时利用现有产品的年度和月度平均流速数据完成基准校正并引入角度信息进一步去除部分噪声与粗差；最后通过间隔6日、12日、18日的追踪影像引入冗余配对，使用迭代的奇异值分解（SVD）方法求解时序方程组，构建冰川流速时序。将利用本方法提取的2018年—2020年间格陵兰Petermann溢出冰川6日间隔冰流速时序与现有流速产品进行对比表明，与由单轨数据生成的CPOM冰川流速产品相比，本方法获得的流速时序噪声更少，流速场在时空上更连续平滑，在相同冰川范围内有效数据覆盖范围更广。与由多轨数据合成的PROMICE产品比较表明两者的精度和有效数据覆盖率类似，但本文方法...
格陵兰冰盖流速监测对定量估算冰盖物质损失以及研究冰盖对全球变暖的响应具有重要意义。利用SAR影像强度信息进行偏移量追踪是目前冰川流速监测的主要方法。冰川表面散射特性的变化会导致SAR影像强度信息发生改变，导致影像匹配失相关，从而造成提取的流速场中存在大量错误与空洞。为了克服该问题，本文提出了一套基于Sentinel-1 SAR影像提取冰川流速时序的数据处理流程：通过开运算、连通性分析、自适应中值滤波等方法去除单对追踪影像中的噪声与错误；同时利用现有产品的年度和月度平均流速数据完成基准校正并引入角度信息进一步去除部分噪声与粗差；最后通过间隔6日、12日、18日的追踪影像引入冗余配对，使用迭代的奇异值分解（SVD）方法求解时序方程组，构建冰川流速时序。将利用本方法提取的2018年—2020年间格陵兰Petermann溢出冰川6日间隔冰流速时序与现有流速产品进行对比表明，与由单轨数据生成的CPOM冰川流速产品相比，本方法获得的流速时序噪声更少，流速场在时空上更连续平滑，在相同冰川范围内有效数据覆盖范围更广。与由多轨数据合成的PROMICE产品比较表明两者的精度和有效数据覆盖率类似，但本文方法...
偏移量追踪技术不易失相关，是利用光学与SAR卫星影像监测冰川流速的主要手段。该技术通过互相关方法获得像素级偏移量，并通过插值算法达到亚像素级别。实地测量冰川流速不易获取，难以用于验证亚像素级算法精度，因此本文采用图像处理方法对其精度进行分析。本研究以格陵兰Petermann和Kangerlussuaq冰川为例，通过模拟实验设定偏移量场并生成模拟的偏移影像，将COSI-Corr、autoRIFT和ImGRAFT等偏移量追踪软件得到的结果与设定偏移量场对比，而后使用三次函数拟合判断是否存在系统误差，并通过拟合函数的反函数对其进行校正。结果表明COSI-Corr软件的偏移结果的亚像素级系统误差较小，而autoRIFT和ImGRAFT存在一定的亚像素级系统误差且与实验区无关。autoRIFT的亚像素级系统偏差最大，校正后其单方向RMSE平均提升了0.0054 pixels(px)，提升率约为11%；而ImGRAFT(CCF-O)和ImGRAFT(NCC)的单方向RMSE平均分别提升了0.0014 px和0.0012 px，提升率较小。经校正后，autoRIFT精度最优，Petermann和Ka...
偏移量追踪技术不易失相关，是利用光学与SAR卫星影像监测冰川流速的主要手段。该技术通过互相关方法获得像素级偏移量，并通过插值算法达到亚像素级别。实地测量冰川流速不易获取，难以用于验证亚像素级算法精度，因此本文采用图像处理方法对其精度进行分析。本研究以格陵兰Petermann和Kangerlussuaq冰川为例，通过模拟实验设定偏移量场并生成模拟的偏移影像，将COSI-Corr、autoRIFT和ImGRAFT等偏移量追踪软件得到的结果与设定偏移量场对比，而后使用三次函数拟合判断是否存在系统误差，并通过拟合函数的反函数对其进行校正。结果表明COSI-Corr软件的偏移结果的亚像素级系统误差较小，而autoRIFT和ImGRAFT存在一定的亚像素级系统误差且与实验区无关。autoRIFT的亚像素级系统偏差最大，校正后其单方向RMSE平均提升了0.0054 pixels(px)，提升率约为11%；而ImGRAFT(CCF-O)和ImGRAFT(NCC)的单方向RMSE平均分别提升了0.0014 px和0.0012 px，提升率较小。经校正后，autoRIFT精度最优，Petermann和Ka...
2022年7月中国地质大学（武汉）冰川勘测组与登山组，在格拉丹东雪山开展了“第二次大学生长江源科考”工作。为详细分析该区域冰川时空特征信息，以此次科研数据为支撑，结合光学遥感影像解译、InSAR形变信息提取、激光雷达测高及高精度大地测量，进行了多源遥感影像融合处理研究。针对格拉丹东雪山及典型冰川，采用高分卫星GF1、GF6、GF7、ZY3与Landsat7遥感影像，利用空三加密、频域影像互相关匹配、波段比值法及目视解译，提取区域DOM、冰川面积及条数分布；利用Sentinel-1A、ICESat-2影像，以SAR影像空间域互相关偏移量追踪方法为支撑，分别提取冰川表面流速及高程变化；利用青海省域北斗CORS站点，采用Gamit/Globk双差无电离层组合模型、卫星星站差分（real-time extended,简称RTX）及RTK（real-time kinematic）方法，计算所有控制点三维空间坐标及高程异常值。结果表明：格拉丹东雪山共发育冰川512条，年均增长率为3.12%,面积1 111.96 km2,年均退缩速率为0.63%;姜根（古）迪如冰川日均最大流速...
2022年7月中国地质大学（武汉）冰川勘测组与登山组，在格拉丹东雪山开展了“第二次大学生长江源科考”工作。为详细分析该区域冰川时空特征信息，以此次科研数据为支撑，结合光学遥感影像解译、InSAR形变信息提取、激光雷达测高及高精度大地测量，进行了多源遥感影像融合处理研究。针对格拉丹东雪山及典型冰川，采用高分卫星GF1、GF6、GF7、ZY3与Landsat7遥感影像，利用空三加密、频域影像互相关匹配、波段比值法及目视解译，提取区域DOM、冰川面积及条数分布；利用Sentinel-1A、ICESat-2影像，以SAR影像空间域互相关偏移量追踪方法为支撑，分别提取冰川表面流速及高程变化；利用青海省域北斗CORS站点，采用Gamit/Globk双差无电离层组合模型、卫星星站差分（real-time extended,简称RTX）及RTK（real-time kinematic）方法，计算所有控制点三维空间坐标及高程异常值。结果表明：格拉丹东雪山共发育冰川512条，年均增长率为3.12%,面积1 111.96 km2,年均退缩速率为0.63%;姜根（古）迪如冰川日均最大流速...
为了更好地开展冰川变化与地质灾害隐患的监测研究，该文基于Sentinel-1A数据，使用合成孔径雷达影像偏移量追踪技术和GACOS辅助下的小基线集-InSAR方法，对阿尼玛卿冰川表面流速及周边区域地质灾害隐患点进行了监测分析。结果表明：2015—2021年阿尼玛卿冰川表面流速先增加后减缓，在2018年达到了最大(6 m/a);冰川流速暖季(5—9月)大于冷季(10月—次年4月);地质灾害隐患点多集中于冰川两侧，其形变速率与冰川运动速率一致性较好，推测与冰川融水对岩土体稳定性的影响有关。该文的研究结果可为冰川融化引起的地质灾害的防灾减灾工作提供重要参考。
为了更好地开展冰川变化与地质灾害隐患的监测研究，该文基于Sentinel-1A数据，使用合成孔径雷达影像偏移量追踪技术和GACOS辅助下的小基线集-InSAR方法，对阿尼玛卿冰川表面流速及周边区域地质灾害隐患点进行了监测分析。结果表明：2015—2021年阿尼玛卿冰川表面流速先增加后减缓，在2018年达到了最大(6 m/a);冰川流速暖季(5—9月)大于冷季(10月—次年4月);地质灾害隐患点多集中于冰川两侧，其形变速率与冰川运动速率一致性较好，推测与冰川融水对岩土体稳定性的影响有关。该文的研究结果可为冰川融化引起的地质灾害的防灾减灾工作提供重要参考。