Purpose. The object of the work is to construct an automated system for calculating sea ice drift velocity fields using Sentinel-1A/B radar measurements based on the normalized maximum cross-correlation approach. The conditions and results of a numerical experiment aimed at evaluating the effectiveness of this technique for 63 pairs of radar images of the Fram Strait region for the summer-autumn periods in 2017 and 2018 are presented. Both the calculation algorithm and the qualitative and quantitative characteristics of the results are described in details. The effectiveness of the approach being applied to regular monitoring of ice drift is considered.
Methods and Results. The maximum cross-correlation (MCC) method was used for calculations. It is based on an automated finding of photographically similar fragments in the pairs of images, for which the sensing time interval is known. The Pearson correlation coefficient was applied as a proximity metric. As a result, 63 sea ice drift velocity fields were constructed for the Fram Strait region, each of which has a spatial scale of approximately several hundred thousand square kilometers. The method for filtering false correlations is proposed.
Conclusions. The approach applied in the study makes it possible to obtain automatically the sea ice drift velocity fields from the satellite data with high spatial resolution (40 m). The reconstructed velocity fields cover significant areas of the ocean surface. The method proposed for filtering false correlations permits to extract effectively the fragments with distortions resulting from the MCC algorithm limitations, from the calculation results.
Цель. Целью работы является построение автоматизированной системы расчета полей скорости дрейфа морского льда по данным радиолокационных (РЛ) измерений спутников Sentinel-1A/B на основе метода нормализованной максимальной кросс-корреляции. Изложены условия и результаты численного эксперимента, направленного на оценку эффективности указанной методики для 63 пар изображений района пролива Фрама в летне-осенние периоды 2017 и 2018 гг. Подробно описан алгоритм проведения расчетов, приведены качественные и количественные характеристики результатов. Изложены соображения об эффективности указанного подхода для регулярного мониторинга ледяного дрейфа.
Методы и результаты. Для расчетов использовался метод максимальной кросс-корреляции (МКК), основанный на автоматизированном поиске фотографически сходных фрагментов на парах изображений, для которых известен временной интервал съемки. При этом в качестве метрики близости использовался коэффициент корреляции Пирсона. В результате построены 63 поля скорости дрейфа морского льда в районе пролива Фрама, каждое из которых имеет пространственный масштаб порядка нескольких сотен тысяч квадратных километров. Предложен метод фильтрации ложных корреляций.
Выводы. Используемый в работе подход позволяет в автоматическом режиме восстанавливать динамику дрейфа морского льда по спутниковым снимкам с высоким пространственным разрешением (40 м). Восстановленные поля скорости охватывают значительные по площади фрагменты поверхности океана. Предложенный метод фильтрации ложных корреляций позволяет эффективно выделять фрагменты результатов расчетов с искажениями, обусловленными ограничениями алгоритма МКК.