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高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法
摘要：
随着人们对全球气候变化的关注，以及对高山环境和生态系统的研究，对高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法的研究越来越受到关注。本论文旨在综述当前常用的高山冰川遥感信息提取方法，包括基于光学卫星遥感影像、雷达遥感影像、SAR遥感影像、激光遥感影像等，着重介绍它们在信息提取中的应用，以及优缺点和适用范围。
关键词：高山冰川；多时相；多角度；遥感信息提取
引言：
高山冰川是一种以冰雪为主的过渡区域，它将气候、水文、生态等因素紧密地联系在一起。随着全球气候变化的加剧，高山冰川的退缩加快，对区域水资源和生态环境造成了严重的威胁。因此，对高山冰川的研究和监测已成为维持生态平衡和减缓气候变化的重要任务。
遥感信息技术由于具有获取高时空分辨率、对大范围区域进行覆盖、数据处理速度快等优势，已成为高山冰川监测和研究的重要手段之一。尤其是多时相多角度遥感信息提取方法，能够综合多个时相和多个角度的遥感数据，得到更加准确和全面的冰川覆盖变化信息。目前，常用的遥感方法包括基于光学卫星遥感影像、雷达遥感影像、SAR遥感影像、激光遥感影像等。
本文将分别从以上四种方式对高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法进行综述和论述。
一、基于光学卫星遥感影像的高山冰川监测
由于高山区域大气层中的云雾等物质的影响，光学卫星遥感影像在高山冰川监测中常常会受到一些影响。但是，其高分辨率和色彩信息的表现优势，使其在冰川变化监测中占有重要地位。
在信息提取的方法方面，基于光学卫星遥感影像的方法主要包括了基于区域渐变法和基于人工神经网络算法两种。前者以地表温度分布和坡度为主要指标，后者则依据像元特征对冰川面积进行分类。
对于全冰期/雪期/干净地比例等指标，经过光学卫星数据处理所传递的遥感指数微小，使得这些指标的测量和变化分析变得困难。但是，近年来，基于高分辨率光学卫星影像的算法在分辨率精度和计算效率方面展现了出色的结果，如Minnich和Kargel等人使用QuickBird影像提取了长期变化（有效时间段15年）中墨西哥的热带冰川面积变化。
总体来说，通过利用高分辨率的光学卫星遥感数据，可以获取光学卫星遥感影像数据变化的动态信息，揭示了更为精细的冰川变化和气候变化之间的关系。
二、基于雷达遥感影像的高山冰川监测
基于雷达遥感影像的高山冰川监测具有高时空分辨率和对冰雪覆盖的强反射能力等显著优势，能够测量冰川生长和退缩的情况，是高山冰川监测的主要方法之一。
常用的雷达遥感影像数据处理方法包括干扰消除、多极化处理、地物分类等。特别是基于干扰消除这一环节，获得的冰雪精度比基于光学卫星遥感影像更好，可作为Snowmap的辅助数据。
同时，基于雷达遥感影像的改进算法（如Cutler）、基于二分树的决策算法等，被应用于提取冰川边缘线、面积变化等信息。总的来说，基于雷达遥感的算法应用更为广泛、效果更稳定，它们的结果也反映出一定程度的冰川变化和气候变化有关系的责任。
三、基于SAR遥感影像的高山冰川监测
对于高山冰川监测，SAR遥感影像通过其高分辨率、抗地表逆反射、多极化等优势，在检测冰川表面变化方面具有其他遥感技术不具备的优势。
SAR遥感影像主要包括短波和长波SAR，每种模式都有各自的优势。其中，短波SAR适合于检测冰川表面的微小变化，但其检测的范围较小，对数据质量和处理方法的控制要求较高。长波SAR更适合于监测冰川表面的大范围变化，但其分辨率相对较低。
近年来，SAR影像的处理技术得到了快速发展。SAR影像融合技术，如高光谱SAR影像融合技术，可以在分辨率和图像质量上达到比单一SAR影像更高的性能。此外，基于SAR复像像系数的自动分类算法，已被广泛应用于冰川监测和变化检测，比单一像素的分类算法具有更好的分类效果。
四、基于激光雷达遥感影像的高山冰川监测
激光雷达遥感影像能够在高山冰川监测中精确定位、进行高分辨率的测量和快速获取大量的点云数据，具有较强的便携性和自动化程度。
基于激光雷达遥感影像的方法主要包括两种：基于单点激光雷达技术和基于全波形激光雷达技术。前者通过激光束照射冰雪表面获取点云数据，后者则需要广泛覆盖冰川表面并以三维建模为目的测量植被、河流、地形等信息。比较具有代表性的激光雷达应用包括NASAScienceDefinitionTeam的On-IceAerospaceLaserAltimeter、激光测距仪（LaserRangefinderLRF）等。
基于激光雷达遥感影像方法的不足之处在于受条件限制较大（如天气条件、遥感影像依赖性强等），难以应用于大规模冰川变化监测或长时间序列的研究。
综述：
当前，高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法已经应用于多个国家和地区的高山冰川监测和研究，结合不同的遥感技术和数据处理方法，构建了一套比较完整的高山