李榮興，李國君，馮甜甜，沈 強，喬 剛，葉 真，夏夢蓮

1.同濟大學測繪與地理信息學院，上海 200092；2.同濟大學空間信息科學及可持續(xù)發(fā)展應用中心，上海 200092；3.中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院，湖北 武漢 430071；4.中國科學院大學地球與行星科學學院，北京 100049

南極冰蓋存儲了約91%的全球冰量，若全部融化能使全球海平面上升約58 m，這使其成為全球海平面上升的最大潛在貢獻者[1-3]。目前，南極冰蓋物質變化的定量評估方法有3種：輸入輸出法、衛(wèi)星測高法及衛(wèi)星重力測量法[4,5]。基于輸入輸出法的物質變化是指一個流域或冰蓋在一段時期內所有物質變化之和，即以降雪為主的物質積累、表面升華、融水徑流等作為輸入減去冰蓋注入海洋的冰通量作為輸出[4-7]。相比另外兩種方法，輸入輸出法能夠對各流域的物質變化分量進行單獨研究，更有助于理解各流域內的物質變化[8]。其中，冰通量的計算需要能夠反演冰從冰蓋內部向海洋運輸的速度和路徑的冰流速圖作為數據輸入[9-10]。因此，冰流速對評估南極冰蓋物質變化、理解南極冰蓋長期演變的過程，以及估計全球海平面的變化都具有極其重要的意義[11-12]。

早期南極表面冰流速的測量主要依靠現場觀測，通過監(jiān)測不同時間冰蓋表面特征的位置變化提取冰流速，具體觀測工具有花桿[13]、雪樁[14]、經緯儀或全球定位系統(tǒng)接收機[15]等。然而，南極冰蓋面積龐大，環(huán)境惡劣，基于點的實地測量覆蓋度低且耗時。隨著衛(wèi)星遙感數據處理技術的不斷發(fā)展，通過衛(wèi)星遙感影像獲取大范圍冰蓋表面冰流速的方法取得了很大進展[9,16]。雷達影像和光學影像是獲得南極表面冰流速的主要衛(wèi)星遙感數據源?；诶走_影像冰流速的提取始于20世紀90年代遙感衛(wèi)星ERS-1/2和RADARSAT-1的發(fā)射[3]，之后還有Envisat、Sentinel-1等雷達衛(wèi)星數據均被用于南極冰流速的提取[17]。利用雷達影像進行冰流速提取的技術可分為基于雷達干涉測量和基于偏移量跟蹤的方法。雖然基于雷達干涉測量的冰流速提取能達到厘米級的精度[9]，但是必須有能形成干涉的影像對，當冰流速較快或冰面受表面融水等因素的影響發(fā)生較大變化時，會造成干涉圖嚴重失相干[18-19]?；谄屏扛櫟姆椒▽ο喔尚砸筝^低，在一定程度上可彌補雷達影像基于干涉測量方法的不足[20]。但在滿足能形成相干影像以及基于偏移量跟蹤的時間間隔要求，并形成全南極測圖方面仍有著較高的難度。因此，利用雷達影像提取南極冰流速往往受到數據空間覆蓋和時間間隔的制約[21]。

光學衛(wèi)星遙感影像是覆蓋南極時間及空間最廣的衛(wèi)星數據源?？捎糜谀蠘O冰流速提取的光學影像最早可追溯到20世紀60年代的ARGON衛(wèi)星[22]，之后陸續(xù)發(fā)射的Landsat、SPOT、MODIS、ASTER、Sentinel-2、WorldView、資源三號等系列衛(wèi)星影像均可用于南極冰流速的提取。在空間覆蓋上，光學衛(wèi)星遙感影像可實現南極高緯度的覆蓋[23]。在重復觀測的時間上，最短的重復觀測間隔可達1 d，可實現不同時間跨度的冰流速提取。在空間分辨率上，可實現對南極冰蓋分米級的觀測，可支持南極高分辨率的冰流速提取。目前，綜合多源光學衛(wèi)星數據源能支撐月或年尺度南極冰流制圖[17,24]，隨著衛(wèi)星技術的不斷發(fā)展，預期在不久可實現周尺度的流速制圖[25]。在輻射分辨率上，Landsat 8影像已提升至16位，能夠區(qū)分輻射能量的細微差異，使裸巖、冰流線以及冰流線附近的小尺度紋理等特征得到更好的表達，有利于冰流速的提取[26]。由此可見，光學衛(wèi)星遙感影像為南極冰流速的提取提供了豐富的數據源?；诠鈱W影像進行南極冰流提取多采用影像相關技術，然而，由于南極冰蓋表面紋理特征匱乏，部分冰蓋邊緣區(qū)域流速過快導致冰蓋表面特征難以保持等實際問題，利用光學衛(wèi)星遙感影像進行南極冰流速提取也存在諸多挑戰(zhàn)。針對以上挑戰(zhàn)，國內外學者研發(fā)了多種針對光學影像的南極冰流速提取方法和工具，并發(fā)布了多種南極冰流速產品。

本文對現有基于光學影像的南極冰流速提取研究進行總結，從冰流速提取方法及工具，光學冰流速主要產品及應用等方面綜述了基于光學影像的南極冰流速研究的現狀，為南極冰蓋物質變化研究提供理論及數據支持。

1 光學影像的冰流速提取方法

基于光學遙感衛(wèi)星影像的冰流速提取可分為兩類：一類是對正射糾正后的影像通過影像特征跟蹤獲取其在兩張影像上的位移計算冰流速；另一類是利用光束法平差對原始影像進行核線影像糾正，再通過視差分解的方法將冰流運動視差從地形視差中分解出來，如圖1所示。本文將從正射影像糾正、單層/多層影像匹配、核線影像的視差分解以及流速圖生成幾個方面進行綜述。

圖1 基于光學遙感衛(wèi)星影像的冰流速提取流程

1.1 南極地區(qū)光學影像的正射糾正

用于冰流特征跟蹤的兩幅光學遙感影像可用光束法平差或基于DEM的正射校正方法，改正地形視差和由地圖投影、地理定位誤差等造成的幾何畸變，一般采用基于DEM的正射校正方法[27-28]。對光學影像進行正射糾正需要同時期的數字高程模型(digital elevation model,DEM)以及一定數量的地面控制點(ground control points,GCPs)[29]。南極常用的DEM產品有1940—1999年的RAMP(radarsat antarctic mapping project)DEM[30]、2003—2005年的GLAS/ICESat衛(wèi)星激光測高DEM[31]，以及覆蓋2009—2017年的REMA(reference elevation model of antarctic)[32]等。由于缺乏實地測量數量，GCPs一般需要在光學影像上選取，應盡量選在典型的穩(wěn)定地物上，如裸巖。具體位置選取可在DEM產品以及地貌暈渲圖的輔助下尋找山峰的最高點。當影像上裸巖分布少時，也可在其他比較穩(wěn)定的地物(如低流速的藍冰)上選取GCPs，但需參考已有藍冰分布數據庫和速度圖確認所選藍冰的穩(wěn)定性[33]。另外，冰隆是一種冰架上常見的特征，有研究證明在冰蓋擴張時期就已存在的冰隆經歷一個冰川周期后仍能保持穩(wěn)定狀態(tài)[34]，但由于冰隆表面光滑，缺乏明顯紋理特征，并且坡度較緩，一般在其表面脊線相交處選擇GCPs[35]。

1.2 光學影像對的單層匹配方法

對于處于同一參考坐標系下的南極正射影像對，可以通過兩張影像同名點的位移及其時間間隔計算冰流速。其中，同名點主要通過空間域或頻率域上的影像匹配技術獲得。

1.2.1 空間域影像匹配技術

南極光學影像的空間域匹配通常先在一張主影像上確定特征點的位置，然后再在搜索影像上尋找其同名點。特征點位置的確定主要有兩種方法，一是利用特征提取算子提取特征點，二是將由影像均勻劃分得到的格網點作為特征點[36]。對于南極冰流線，冰裂隙等紋理特征，比較適用的特征點提取算子有SIFT(scale invariant feature transform)算子、Harris算子、Shi-Tomasi算子等[35]。對于同名點位置的尋找則可利用特征點周圍像素的灰度值進行基于灰度的模板匹配。常用的匹配算法如歸一化互相關算法(normalized cross correlation,NCC)。該算法具有對光照強度的線性變化不太敏感，抗干擾性強等優(yōu)點[37]。

空間域影像匹配技術在南極冰流速提取中有著廣泛的應用。如文獻[37]基于NCC算法利用Landsat 7影像，在包括南極Pine Island冰川區(qū)域在內的全球5個區(qū)域實現了冰流速的提取；文獻[38]利用Landsat 7/8影像將SIFT算子與NCC算法相結合，實現了對南極Polar Record冰川區(qū)域的冰流速提取，并且證明了該方法在冰川流速方向發(fā)生改變區(qū)域的流速提取精度上有所提高。

1.2.2 頻率域影像匹配技術

頻率域匹配是通過在頻率域乘積運算或者估計頻率譜相位差來確定影像同名關系的匹配技術。相比空間域影像灰度匹配技術，頻率域匹配技術具有精度高、計算效率高以及對頻率相關噪聲和對比度不敏感等優(yōu)點，特別在視覺對比度較小的冰川區(qū)域，但在較小窗口條件下匹配效果受限[37]。

頻率域匹配方法的匹配形式可以分為頻域互相關和相位相關兩大類[39]。頻域互相關是傳統(tǒng)空間域互相關根據卷積定理在頻率域的實現，借助于快速傅里葉變換，頻域互相關的計算效率更優(yōu)。為了彌補頻域互相關未進行歸一化操作的影響，可采用影像梯度[40]或梯度方向[41]代替影像灰度來提高匹配可靠性。相位相關的理論基礎是傅里葉變換的平移特性，即空域下的平移在頻域下顯示為線性相位差[42]，可看作是頻域互相關的一種近似歸一化方式，由于該方法只采用頻域中的相位信息來進行處理，而與幅度信息無關，因此減小了對于影像強度和內容變化的敏感度[43]。

頻率域匹配技術在南極冰流速監(jiān)測應用中得到了廣泛使用，通過匹配多時相遙感影像高效地定量計算冰流運動變化導致的影像間二維位移場，并由此獲取冰流速圖。如文獻[44]采用ASTER、Landsat等遙感影像計算了東南極Cook冰川的流速及其變化情況；文獻[45]利用梯度方向頻域相關方法結合MODIS和Landsat多時相影像數據調查了南極半島Larsen C冰架2002—2009年間的冰流速；此外，文獻[46—47]利用梯度方向頻域匹配方法結合Landsat多光譜影像數據及利用梯度頻域匹配方法結合Sentinel-1A SAR強度影像數據估計了西南極Pine Island冰川的表面位移場和流速場。

1.3 光學影像對的多層匹配技術

在南極邊緣的快速冰川和冰架區(qū)域內，冰流速的差異很大。例如，文獻[24]在2015年的流速圖中，Totten冰架在邊緣垂直于冰流線方向的2.5 km距離內，既包括流速高達1000 m/a的高流速區(qū)域，又包括流速低于10 m/a的低流速區(qū)域。因此，在南極邊緣區(qū)域的同一景光學遙感影像中常覆蓋具有較大流速差的區(qū)域。若加上影像對的時間間隔較長(幾年甚至更長)，匹配特征更難獲得。在這種情況下，由于同名點的搜索區(qū)域難以整景統(tǒng)一，利用光學影像對直接匹配的結果中往往包含較多的匹配錯誤，加上準確匹配點難以獲得，導致冰流速提取結果的錯誤，因此多層影像匹配技術被應用在南極冰流速提取中。

多層影像匹配技術通過構建影像金字塔，對影像金字塔的每一層進行逐層匹配，實現從粗到精，逐層精化的匹配技術[48]。影像金字塔通常利用高斯濾波器與重采樣的方法生成[49-50]。執(zhí)行多層影像匹配時，首先在最頂層，即分辨率最低的影像上選取可靠的人工點作為影像的整體結構約束。人工點除了可以利用選取GCPs時的原則在裸巖、藍冰、冰隆等穩(wěn)定特征上選取，還可以在冰流區(qū)域的冰流線、冰裂隙、冰裂縫等有明顯紋理特征處選取。如裂隙折點、冰流線與其他特征之間的交點等。在接下來的影像層上可利用空間域匹配或頻率域匹配的方法逐步精化細節(jié)匹配，且每一層的匹配結果都被用于下一層的結構約束，直至完成全分辨率影像上的匹配。多層影像匹配方法可通過多層的影像結構逐層約束同名點的搜索范圍，使得具有不同流速大小的區(qū)域均能獲得較好的匹配結果。該方法已被利用到南極冰川和冰架區(qū)域的冰流速提取中，文獻[50]將該技術應用到20世紀80年代以前ARGON的歷史影像匹配中，獲取了南極Rayner冰川區(qū)域的冰流速。

1.4 核線影像的視差分解技術

高精度的正射影像對于冰流速的精確提取至關重要，尤其是在短時間間隔的冰流速提取工作中[51]。然而，在進行20世紀80年代以前的早期歷史遙感影像正射校正時，難以找到生成正射影像所需的時間吻合而且高精度的DEM產品。針對這個問題，文獻[50]基于間隔2個月的20世紀60年代的ARGON影像，首先利用光束法平差對原始影像進行核線糾正，再用影像匹配技術從核線影像對中提取同名點對計算其視差，并提出了視差分解技術將冰流運動引起的位移從地形起伏、鏡頭畸變等因素中分離出來，進而實現冰流速與地形信息的同時恢復。該方法的提出突破了原有立體像對處理方法只能獲取地形信息而不能同時得到速度的限制，使南極大范圍冰流速遙感觀測的時間前推到了20世紀60年代。

1.5 流速圖生成

1.5.1 長時間間隔流速高估誤差的改正

當用于冰流速提取影像對的時間間隔較長時(如3年以上)，快速冰川及冰流加速區(qū)域會出現冰流速的過高估計。造成這種誤差的主要原因是特征點在運動軌跡上的冰流速存在不均勻性，如在向前流動過程中的加速(或減速)會造成冰流速的高估(或低估)[52]。文獻[52]通過分析Totten和Pine Island冰川區(qū)域2013—2020年及David冰川區(qū)域1972—1989年的流速圖，證明了該問題的存在，并提出一種基于拉格朗日的流速改正方法，實現了長時間間隔流速圖的流速改正，使其描述的冰流速與年度冰流速結果一致。

1.5.2 冰流速的精度評估

基于光學遙感影像提取的冰流速可通過同時期的實測數據進行精度的評定，但該方法難以在全南極范圍內實施。因此，全南極冰流速圖的精度評估多采用理論分析的方法[9,51]。即考慮正射影像誤差、特征點提取誤差、同名點匹配誤差等因素，利用誤差傳播定律來計算冰流速提取的精度，生成南極冰流速的誤差圖。

2 光學冰流速提取工具

目前，基于以上南極冰流速提取方法，國內外多個機構開發(fā)出了多種冰流速提取軟件和工具，本節(jié)主要介紹4種常用的南極光學冰流速提取工具，分別是：Imcorr(image cross-correlation software)軟件、autoRIFT(autonomous repeat image feature tracking algorithms)軟件、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)軟件。

2.1 Imcorr軟件

Imcorr軟件是由美國國際冰雪數據中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)開發(fā)的冰流速測量軟件[36]。該軟件基于同一區(qū)域的兩幅正射影像對，利用互相關的快速傅里葉變換的方法，提取兩幅影像上相同特征在一段時間內的位移，進而實現冰流場的建立[53]。Imcorr軟件目前被廣泛用于光學遙感影像的冰流速測量中，如文獻[54]應用該軟件基于Landsat 4/5/7影像分別提取了1988—1991年和2000—2003年南極半島區(qū)域的冰流速；文獻[55]應用該軟件基于ASTER影像提取了Byrd冰川區(qū)域2000—2001年的冰流速[55]。

2.2 autoRIFT軟件

autoRIFT是由美國噴氣推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory,JPL)開發(fā)的基于空間域影像匹配技術的冰流速提取軟件，其目標是實現對光學衛(wèi)星影像的大規(guī)模處理。相較于現有的其他冰流匹配軟件，autoRIFT軟件具有以下優(yōu)勢：①采用嵌套網格設計、稀疏/密集組合搜索策略和視差過濾方法來提高匹配效率，同時使用快速高斯金字塔和過采樣方法進行亞像素匹配，使匹配精度可達1/64像素；②能夠在任何地理笛卡兒坐標網格上進行流速提取，避免了坐標轉換過程中的信息丟失或圖像失真等問題[16,56]?；谝陨蟽?yōu)勢，文獻[56]應用該軟件基于Landsat 4/5/7/8影像提取了南極1985—2018的ITS_LIVE(inter-mission time series of land ice velocity and elevation)流速產品，實現了南極冰流速圖快速、大規(guī)模地生成。

2.3 COSI-Corr插件

COSI-Corr是由美國加州理工學院開發(fā)的基于IDL(interface description language)的ENVI插件，該插件采用基于頻率域相位相關的亞像素匹配算法，為光學影像的精確校正、影像配準和相關等提供了工具，可使用其影像相關功能來提取冰流速[57]。該軟件已廣泛應用到南極冰流速提取工作中[58]。文獻[59]應用該軟件基于MODIS影像提取了2000—2012年期間南極半島北部冰架的冰流速[59]；文獻[11]應用該軟件基于Landsat 8影像生成了2014、2015年南極冰流速圖，并在2020年擴展至2013—2019南極范圍的年度冰流速數據，為在更高空間和時間尺度上研究南極提供了更好的數據條件[51]。

2.4 AISSIV軟件

AISSIV是由同濟大學開發(fā)的主要針對20世紀80年代以前早期長時間跨度的光學影像的南極大范圍冰流速提取軟件[27]。該軟件通過應用基于空間域的多層影像匹配技術，克服了流速差異大、影像對時間跨度長等困難，也可在流速較為均勻的區(qū)域進行單層影像匹配，以提高成圖效率。文獻[27，50，52，60]應用該軟件，基于20世紀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年東南極的歷史冰流速圖，為研究南極長期流速變化提供了寶貴的數據。

3 光學冰流速產品及應用分析

衛(wèi)星技術的不斷成熟為冰流速的研究提供了高質量的數據支持。在現有發(fā)布的基于光學遙感影像的南極大規(guī)模冰流速產品中，數據源平臺多集中在Landsat系列。該系列衛(wèi)星提供了20世紀70年代至今的光學影像，影像數據多且由Landsat 8影像提取的冰流產品精度可與基于雷達干涉測量技術生成的冰流產品相媲美[11]。此外，還有聯合Landsat影像和ARGON影像研發(fā)的20世紀60至80年代東南極歷史冰流速圖。

冰流速是反映冰蓋和冰川表面動態(tài)變化的重要參數，相關的冰流產品可被應用到冰川的運動規(guī)律研究、冰川對氣候變化的響應研究、南極科考安全冰上路徑選擇、南極機場冰雪跑道工程建設、冰架穩(wěn)定性的分析、南極冰蓋物質平衡的計算及其對海平面上升貢獻的評估等多個方面。

3.1 南極基于光學影像的冰流速產品

目前為止，國內外已發(fā)布了多種基于光學遙感影像的南極冰流速產品，時間可涵蓋1963—2019年，在南極的覆蓋范圍最南可至82.7°S，最高的空間分辨率為100 m(表1)。本文選取了3種具有代表性的南極冰流速產品進行詳細介紹。

表1 覆蓋南極區(qū)域基于光學影像的冰流圖

20世紀60至80年代東南極冰流速圖是目前僅有的80年代以前的東南極冰流速完整產品。此產品應用20世紀60年代的ARGON影像及20世紀70至80年代的Landsat 1/2/4/5約2000張遙感影像基于單層和多層影像匹配技術的AISSIV軟件生成了分辨率為500 m的1963—1989年東南極冰流速圖，如圖2(a)所示。此數據集在Amery冰架、Totten冰架、Fimbul冰架、David冰川及Byrd冰川等區(qū)域獲取了多期流速產品[52]，為實現持續(xù)的冰川及冰架流速分析提供了數據支持。

圖2 基于光學遙感衛(wèi)星影像的南極冰流速圖

ITS_LIVE的流速產品是由Gardner等通過autoRIFT軟件獲得的，使用的影像數據為Landsat 4/5/7/8，時間范圍為1985—2018年，覆蓋范圍很廣，包括冰蓋(格陵蘭和南極洲)和區(qū)域(阿拉斯加、加拿大北極、俄羅斯北極、斯瓦爾巴群島、亞洲高山、巴塔哥尼亞)。ITS_LIVE流速產品包括兩種流速圖，分別是原始影像對提取的流速圖[61]和年度平均流速圖[24]。影像對流速圖有120 m與240 m兩種分辨率的產品，年度流速圖目前僅有240 m分辨率的產品。其中影像對流速圖由重復軌或相近軌道影像提取，年度流速圖是通過對該年內所有影像對速度場的誤差加權平均值得到[24]。圖2(b)為該產品中經過平均的2000—2013年流速圖[16]。

文獻[11]利用Landsat 8光學影像，采用基于頻率域的相位相關技術的COSI-Corr插件，第一次成功研制出基于光學影像的全南極冰蓋最高分辨率(100 m)的年度(2014、2015年)冰流速圖，其精度與基于InSAR/SAR獲得的第一個全南極冰流速產品精度相當，但是空間分辨更高[11]。在此基礎上，文獻[51]改進了后處理技術和增加了數據的覆蓋，進一步研發(fā)出全南極2013—2019年期間每年的年度冰流速產品，這是第一個基于光學影像獲取的全南極該分辨率年度冰流速產品。圖2(c)為經過平均的2013—2019年南極冰流圖[51]。

3.2 冰流產品的區(qū)域應用

目前，針對南極冰流速已有較廣的研究與應用，本文以東南極的Wilkes Land區(qū)域以及Rayner冰川區(qū)域為例，展示基于光學影像的冰流速產品在南極的具體應用。

3.2.1 Wilkes Land區(qū)域

Wilkes Land位于東南極(102°E～142°E，66°S～70°S)，瀕臨東印度洋海域，Totten、Moscow以及Frost等冰川位于此區(qū)域，研究該區(qū)域的流速變化對東南極的變化評估至關重要[11]。文獻[11]在2018年利用Landsat 8影像數據生成2014、2015年的年度全南極流速圖，并利用文獻[9]生成的2008年的流速圖，與冰厚數據、表面物質平衡數據以及通量門等數據相結合應用輸入輸出法估算了南極2008—2014和2015年的物質平衡。并分析了Wilkes Land所在東印度洋海域區(qū)域的2008至2015年的冰流速變化圖，發(fā)現該區(qū)域存在大面積的冰川加速的現象，如Totten冰川加速了4%，Frost冰川加速了約8%。文獻[11]分析原因，得出該區(qū)域物質流失的增加可能與較暖的繞極深水沿冰架底部通道入侵內陸有關。

3.2.2 Rayner冰川區(qū)域

Rayner冰川位于南極東部，覆蓋范圍約104 000 km2，寬約16 km[9,50]。Rayner冰川前緣流速較快，高達1000 m/a以上，會出現崩解現象，冰川后端流速較慢，低于100 m/a。文獻[65]應用間隔兩個月的ARGON影像同時生成了1963年Rayner冰川區(qū)域的冰流速圖與數字地形模型，并發(fā)現由ARGON影像生成的1963年的DTM與2000—2010年的ASTER GDEM[65]相似，進而發(fā)現在這40年時間里，研究區(qū)域未發(fā)現顯著的高程變化，多期的地形數據為冰川區(qū)域的變化研究提供了重要的數據支持[66]。其生成的1963年流速圖與由SAR影像生成的2007—2009年流速圖的空間變化趨勢基本一致，進而從高程和流速兩方面得出該區(qū)域在此時間段內未發(fā)生顯著變化[50]。

4 基于光學遙感影像冰流速提取的挑戰(zhàn)與展望

目前，基于光學遙感影像的南極冰流速提取還存在以下挑戰(zhàn)：①流速提取精度?；诠鈱W遙感影像提取的冰流速受到傳感器噪聲、影像配準誤差以及特征匹配誤差等因素的影響，必須進一步提高流速提取精度，特別是提高接地線周圍的流速觀測精度，使得由此估算的南極冰蓋物質流失與全球海平面上升貢獻量的精度相應提高，從而支撐更精準的模型預測。②早期冰流速產品的時間覆蓋。雖然目前已有研究利用歷史光學遙感影像將冰流速提取追溯到了20世紀60年代，但80年代以前的多期流速產品還較少，如果能充分利用歷史光學遙感影像，研發(fā)60至80年代期間的大范圍多期流速產品，對于南極早期的冰流速變化趨勢以及長時期冰蓋物質平衡具有重要意義。③現代冰流速產品的時間分辨率。多國、多星座光學衛(wèi)星已經實現以周甚至天的時間尺度獲取圖像，因此需進一步研發(fā)周/天尺度的短期冰流速產品，為探究冰川短期速度變化(如季節(jié)性、突發(fā)性冰川變化)提供數據支持。④多影像的融合。考慮到光學影像易受極夜和云雨天氣等影響，可將光學影像與雷達影像相結合，彌補光學影像數據在特定情況下的不足，進而滿足更高時空分辨率以及更高制圖精度的南極冰流速制圖要求。

5 結 論

目前針對基于光學影像的南極冰流速的研究已取得大量的成果。在數據源方面，近幾十年新發(fā)展起來的衛(wèi)星遙感對地觀測，逐漸滿足全南極更高精度和更高時間分辨率的數據需求。另外，早期歷史光學衛(wèi)星數據的公布將研究南極冰流速的時間軸提前至20世紀60年代。在冰流速提取方法方面，特征匹配方法不斷改進，已發(fā)展出多種先進的冰流速制圖方法，并且提供了多種冰流速制圖工具。因而，基于現有的光學影像數據及技術資源，南極冰流速圖在時間分辨率、空間分辨率以及覆蓋范圍上都有了很大的提升，可實現從月到十幾年不等的多種時間間隔的南極冰流速制圖?，F有的南極冰流速提取方法可擴展至整個冰凍圈，實現諸如山地冰川，格陵蘭冰蓋等場景的冰流速提取，進而更好地支撐全球氣候變化的研究。