A. Frost, D. Murashkin, M. Wiercioch, B. Tings, S. Jacobsen

Meereis ist ständigen Veränderungen unterworfen. Stürme können innerhalb weniger Stunden große Eismassen zusammenschieben und offene Wasserbereiche schließen. Steht das Eis entsprechend unter Druck, schieben sich Schollen über- und untereinander. So entstandenes Packeis ist selbst für Eisbrecher schwer zu durchqueren. Synthetic Aperture Radar Satelliten wie TerraSAR-X liefern unabhängig von der Bewölkung großflächige Aufnahmen des Meereises und damit wertvolle Informationen für die Navigation von Schiffen in polaren Gewässern. In der hier vorliegenden Arbeit wird eine Methode zur automatischen Bestimmung hochaufgelöster Meereisdriftfelder aus TerraSAR-X Aufnahmereihen vorgestellt. Signifikante Strukturen im Meereis werden dabei mittels Phasenkorrelation über mehrere Aufnahmen hinweg erkannt und verfolgt. In den generierten Driftfeldern lassen sich Konvergenz- und Divergenzzonen identifizieren. Die erzeugten Driftvektoren bilden darüber hinaus die Grundlage für eine neuartige, multitemporale Analyse des Meereises hinsichtlich der Eisklasse.

Sea ice is subject to constant change. Storms can push large masses of ice together within a few hours, closing off open water areas. When the ice is under sufficient pressure, floes slide over and under each other. Pack ice formed in this way is difficult to traverse, even for icebreakers. Synthetic Aperture Radar satellites like TerraSAR-X provide large-scale images of sea ice, independent of cloud cover, and thus valuable information for navigating ships in polar waters. This work presents a method for the automatic determination of high-resolution sea ice drift fields from TerraSAR-X image sequences. Significant structures in the sea ice are detected and tracked across multiple images using phase correlation. Convergence and divergence zones can be identified in the generated drift fields. Furthermore, the generated drift vectors form the basis for a novel, multi-temporal analysis of the sea ice with regard to ice class.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2020

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2020

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 6 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2020091413282785990139

10.25967/530107

Raumfahrt, Fernerkundung, Meereisklassifizierung, Meereisdrift, Neuronale Netze

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Frost, A.; Murashkin, D.; et al. (2020): Meereisdrift-Kompensation zur multitemporalen Klassifizierung von Meereis aus satellitenbasierten SAR-Aufnahmen. Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. (Text). https://doi.org/10.25967/530107. urn:nbn:de:101:1-2020091413282785990139.

14.09.2020