Вариации ледяного покрова океана оказывают существенное влияние на климат. Также наблюдения за состоянием ледяного покрова важны для построения безопасных маршрутов морских судов. Основным источником данных о состоянии ледяного покрова служит дистанционное зондирование океана со спутников. Данные о сплоченности ледяного покрова за долгий период собираются по измерениям микроволновой радиометрии. Обзор алгоритмов приведен, например, в [1, 2]. Однако, измерения активной радиолокации также показали свою применимость для картографирования морского льда.
В связи с недавним запуском спутников GPM c радиолокатором DPR (Ka- и Ku-диапазон) на борту и спутника CFOSAT с радиолокатором SWIM (Ku-диапазон) на борту развиваются алгоритмы детектирования ледяного покрова по данным при малых углах падения.
По измерениям радиолокатора SWIM был разработан алгоритм детектирования ледяного покрова с применением Байесова подхода [3]. В работе [4] на частном примере по данным SWIM рассмотрена задача детектирования ледяного покрова с опорой только на измерение сечения обратного рассеяния методом Оцу для углов падения от 2 до 10 градусов.
Данная статья посвящена детектирования льда по данным об NRCS для Ku- и Ka-диапазонов. Рассматриваются данные для углов падения от 0 до 18 градусов. Детектирование ледяного покрова проводится на основе алгоритма кластеризации K-means. Ранее этот метод применялся для обнаружения морского льда с использованием данных радиовысотомера [5] и измерений РСА [6]. В настоящей работе этот метод впервые применен к данным NRCS в Ku- и Ka-диапазонах при малых углах падения, отличных от нуля. Исследуются следующие вопросы: как эффективность классификации типа поверхности лед/вода зависит от угла падения, какова точность при раздельном использовании данных Ku-диапазона и Ka-диапазона по сравнению с их совместным использованием. Валидация проводится с использованием данных радиометра AMSR-2 [7]. Также построены зависимости сечения обратного рассеяния от сплоченности ледяного покрова. Показано, что наибольшая точность детектирования ледяного покрова достигается при углах падения 10-12 градусов, при этом эффективность алгоритма выше для данных Ku-диапазона.

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-77-10064.