本研究基于时序的合成孔径雷达（SAR）数据，采用特征跟踪与模板匹配结合的计算机视觉技术，建立了高分辨率的卫星SAR北极海冰漂移反演算法，显著提高了反演的精度。针对从北极中部向弗拉姆海峡输运的海冰，与MOSAiC冰基漂流浮标进行了全面的对比验证和误差分析，评估了时序SAR数据的有效时间间隔。
海冰漂移作为主要的海冰动力参数，对理解北极海冰快速变化有重要意义，也是影响航道安全的重要因素。微波辐射计和散射计观测到的海冰漂移速度的逐年增加趋势，凸显了北极海冰动力特征的改变，但由于空间分辨率较低，尚无法刻画其变化过程。星载SAR是当前获取高分辨率的海冰特征最有效的观测手段。然而，面对北极海冰较为突出的时空变异性，传统的反演算法无法彰显SAR数据的应用优势。
哨兵1号（Sentinel-1，简称S1）搭载了SAR传感器，通过两颗卫星，即S1A和S1B组成星座，显著提升了北极海冰数据获取的时空覆盖度，为利用卫星SAR数据开展海冰漂移反演研究奠定了关键的数据基础。本研究将在局地尺度表现良好的计算机视觉技术应用至时序的S1数据，以实现高分辨率、高精度的北极海冰漂移反演。在利用计算机视觉技术提取图像动态信息的方法中，特征跟踪可实现像素级的矢量提取，但其结果往往是不均匀的矢量场；模板匹配可提取稠密的矢量信息，但不利于保持SAR数据高分辨率的特性。因此，本研究将特征跟踪和模板匹配两种方法相结合使用，通过算法间的优势互补，显著提高海冰漂移反演对北极复杂冰情的适应性。
最终建立的海冰漂移反演算法取得了较好的反演精度，尤其在海冰的非融化季节，与浮标对比的结果几乎是无偏的，基于间隔24小时的时序SAR数据，反演的海冰漂移的速度和方向偏差为0.00 cm/s和0.27◦，均方根误差为0.47 cm/s和4.73◦；优于业务化的10公里分辨率SAR海冰漂移产品，尤其对快速漂移的场景适应性较高。面对融化期时空变异性显著的海冰条件，基于间隔16小时以内的时序SAR数据，反演的海冰速度和方向偏差为0.52 cm/s和4.62◦，均方根误差为1.85 cm/s和4.73◦。结果表明，2020年全年的SAR海冰漂移反演结果呈现出季节性的变化，该变化趋势与低分辨率产品较为一致。为探索SAR反演海冰漂移的季节变异规律，本研究进一步探讨了在不同季节反演海冰漂移的有效时间间隔，为形成长期的北极SAR海冰漂移数据产品奠定了基础。
 

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