冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
冰层厚度变化是评估冰川物质平衡的重要环节，利用表面平行流假设并结合升降轨SAR数据集估算冰厚变化的方法近年来被视为研究热点.然而，这类方法往往需要通过正则化手段抑制观测不足引发的解算不确定性，而传统二范数的解算策略也易受到观测粗差引起的误差传播.为解决这一问题，本研究以锡亚琴冰川为例，提出结合Sentinel-1/2和高分三号数据估算偏移量，通过联合解算偏移量和迭代重加权最小二乘得到冰川三维流速和冰层厚度变化.通过多源数据增加观测量的思想取代正则化，消除正则化因子主观性对结果的影响.在表面平行流假设的条件下监测显示2018年7—9月锡亚琴冰川非表面平行流速约为-0.018 m·d-1，冰川主要表现为消融.与仅利用Sentinel-1升降轨道数据的解算结果相比，结合Sentinel-2和高分三号数据显著提高了三维流速的估计精度.在东西、北南和垂直方向上，精度分别提升了51%、30%和31%.研究结果表明多影像联合解算有助于提高冰川厚度变化精度，而我国高分三号卫星数据的应用显著提升了三维流速的解算精度.
格陵兰冰盖占全球总冰量的10%,其周围分布着许多溢出冰川，冰川消融会使更多的冰注入大海。本文基于96景Sentinel-1A数据，采用偏移跟踪算法获取2019—2022年彼得曼冰川表面流速，对冰川表面运动特征、季节性及年度变化进行分析。结果表明，彼得曼冰川表面流速呈现明显的季节性变化，夏季流速高，春、秋、冬季流速低，冰川剖面线流速明显快于两侧；2019—2022年冰川主体区域平均流速稳定，上游部分变化趋势一致，2021和2022年冰川主体部分冰流速较2019和2020年快，且高流速持续的时间更长；气温、降水量及风速促进了冰川表面流速运动，而海平面气压对冰川流速有抑制作用。从相关性来看，气温效应最为显著，风速次之，降水量影响最小。
格陵兰冰盖占全球总冰量的10%,其周围分布着许多溢出冰川，冰川消融会使更多的冰注入大海。本文基于96景Sentinel-1A数据，采用偏移跟踪算法获取2019—2022年彼得曼冰川表面流速，对冰川表面运动特征、季节性及年度变化进行分析。结果表明，彼得曼冰川表面流速呈现明显的季节性变化，夏季流速高，春、秋、冬季流速低，冰川剖面线流速明显快于两侧；2019—2022年冰川主体区域平均流速稳定，上游部分变化趋势一致，2021和2022年冰川主体部分冰流速较2019和2020年快，且高流速持续的时间更长；气温、降水量及风速促进了冰川表面流速运动，而海平面气压对冰川流速有抑制作用。从相关性来看，气温效应最为显著，风速次之，降水量影响最小。
格陵兰冰盖占全球总冰量的10%,其周围分布着许多溢出冰川，冰川消融会使更多的冰注入大海。本文基于96景Sentinel-1A数据，采用偏移跟踪算法获取2019—2022年彼得曼冰川表面流速，对冰川表面运动特征、季节性及年度变化进行分析。结果表明，彼得曼冰川表面流速呈现明显的季节性变化，夏季流速高，春、秋、冬季流速低，冰川剖面线流速明显快于两侧；2019—2022年冰川主体区域平均流速稳定，上游部分变化趋势一致，2021和2022年冰川主体部分冰流速较2019和2020年快，且高流速持续的时间更长；气温、降水量及风速促进了冰川表面流速运动，而海平面气压对冰川流速有抑制作用。从相关性来看，气温效应最为显著，风速次之，降水量影响最小。
格陵兰冰盖是仅次于南极冰盖的世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017-2019年三个时期春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018-2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。
格陵兰冰盖是仅次于南极冰盖的世界第二大陆地冰盖，其边缘分布的溢出冰川作为快速传输冰带，是造成冰盖消融的重要因素。本文以位于格陵兰岛东北部的Nioghalvfjerdsfjorden冰川为研究对象，探索开展基于Sentinel-1A和偏移量跟踪技术的溢出冰川表面运动特征研究，并利用非冰川区流速和CPOM NRT IV数据验证了结果的可靠性。对比分析2017-2019年三个时期春季冰流速，发现该冰川在2019年春季出现了最大流速上移现象，推断可能是由于2018-2019年间冰川融水渗透引起的底部润滑加剧所致。