Investigation of the microwave signatures of the Baltic Sea ice

It is essential for winter shipping in the Baltic Sea to get reliable and up-to-date information of its rapidly changing ice conditions. Spaceborne synthetic aperture radar (SAR) images are the only way to produce this information operationally in fine scale independent of daylight and nearly independent of weather conditions. Currently, classification algorithms for the RADARSAT-1 and ENVISAT SAR images utilize mainly the image structure and only limited information on sea ice geophysics and empirical statistics of backscattering signatures of various ice types are utilized. Therefore, interpretation of the classification results is often difficult. Both classification results and their interpretation should very likely improve with the addition of this information. Spaceborne microwave radiometer data are not suitable for the operational Baltic Sea ice monitoring aiding ship navigation due to their coarse spatial resolution, but they can provide an independent data source on the sea ice conditions for validation of the SAR classification algorithms. Both SAR and radiometer data based sea ice products can also be utilized in the geophysical studies of the Baltic Sea ice. In order to support development of operational classification algorithms for SAR and radiometer data, basic research on the microwave remote sensing of the Baltic Sea ice has been conducted in this work. The research work included the following topics: (1) statistics of C- and X-band backscattering signatures of various ice types, (2) statistics of L- and C-band polarimetric discriminants of various ice types, (3) radar incidence angle dependence of backscattering coefficient (σ°) in RADARSAT-1 SAR images, (4) dependence between standard deviation and measurement length for σ° signatures and its usability in sea ice classification, (5) comparison between SAR σ° time series and results from a thermodynamic snow/ice model, and (6) statistics of passive microwave signatures of various ice types. Additionally, a comprehensive literature review of the previous work on the microwave remote sensing of the Baltic Sea ice is presented. The main results of this work include the following. It is not possible to discriminate open water and various ice types using the level of σ°, co- or cross-polarization ratio, or standard deviation of σ°. C-band VH-polarized σ° at high incidence angle provides slightly better ice type discrimination accuracy than any other combination of C- and X-band radar parameters. VH-polarization is more suitable for estimating the degree of ice deformation than co-polarizations. Snow wetness has a large effect on the σ° statistics. Notably, when snow cover is wet then the σ° contrasts between various ice types are smaller than in the dry snow case. Incidence angle dependence of the C-band HH-polarized σ° was derived for level ice and deformed ice. It is utilized in the operational SAR classification algorithms developed by Finnish Institute of Marine Research. The method for deriving the σ° incidence angle dependence is applicable for any SAR sensor. There is a large variation of level ice σ° with changing weather conditions. A 1-D high-resolution thermodynamic snow/ice model generally helps to interpret changes in the σ° time series. The modeled snow and ice surface temperature, cases of snow melting, and evolution of snow and ice thickness are related to the changes in σ°. It was found out that the standard deviation of σ° for various ice types depends on the length of measurement. This may be utilized in the SAR image classification. It is not possible to resolve concentrations of thin new ice and all other ice types combined in the Baltic Sea using radiometer data as has been done for the Arctic seasonal ice zones.Talvimerenkulku Itämerellä tarvitsee luotettavaa ja ajantasaista informaatiota Itämeren nopeasti muuttuvista jääoloista. Synteettisen apertuurin tutkan (SAR) kuvat ovat ainoa tapa tuottaa operatiivisesti tarvittavaa jääinformaatiota riippumatta päivänvalon määrästä ja lähes riippumatta sääolosuhteista. RADARSAT-1 ja ENVISAT SAR-tutkakuvien luokittelualgoritmit perustuvat tällä hetkellä lähinnä kuvien rakenteeseen, eikä merijään geofysiikkaa ja empiiristä tilastotietoa eri jäätyyppien sirontavasteista hyödynnetä kuin rajallisesti. SAR-kuvien luokittelutulosten tulkitseminen on siten usein vaikeaa. Sekä itse luokittelutulokset, että niiden tulkinta parantuisivat, jos luokittelualgorimit hyödyntäisivät edellä mainittua tietoa. Satelliittiradiometrien kuvat eivät sovellu Itämeren jään operatiiviseen monitorointiin niiden karkean spatiaalisen resoluution vuoksi. Niillä kuitenkin voitaisiin validoida SAR-kuvien luokittelualgoritmeja, koska ne ovat SAR-kuvista riippumaton datalähde Itämeren jääoloista. Tässä työssä on suoritettu seuraavaa perustutkimusta Itämeren jään mikroaaltokaukokartoituksessa, minkä tarkoituksena on tukea SAR- ja radiometrikuvien operatiivisten luokittelualgoritmien kehitystyötä: (1) eri jäätyyppien C- ja X-kanavien sirontakertoimien (σ°) statistiikka, (2) eri jäätyyppien L- ja C-kanavien polarimetristen diskriminanttien statistiikka, (3) σ°:n mittauskulmariippuvuus RADARSAT-1 SAR-kuvissa, (4) σ°:n keskihajonnan ja mittausmatkan välinen riippuvuus ja hyödyntäminen jäätyyppiluokittelussa, (5) SAR-kuvien sirontakerroinaikasarjojen vertailu merijään termodynamiikkamalliin, ja (6) eri jäätyyppien kirkkauslämpötilojen statistiikka. Työssä saavutettiin seuraavia merkittäviä tuloksia. Eri jäätyyppien ja avoveden luokittelu ei ole mahdollista käyttäen sirontakerrointa, yhdensuuntais- ja ristipolarisaatiosuhdetta tai σ° keskihajontaa. C-kanavan VH-polarisaation σ° suurella mittauskulmalla luokittelee eri jäätyypit hieman paremmin kuin mikään muu C- ja X-kanavan tutkaparametrikombinaatio. Merijään deformoitumisasteen estimointiin sopii paremmin VH-polarisaation σ° kuin yhdensuuntaispolarisaation. Lumipeitteen kosteudella on suuri vaikutus sirontakerroinstatistiikkaan; erityisesti, kun lumipeite on märkä on sirontakerroinkontrasti eri jäätyyppien välillä pienempi kun lumipeite on kuiva. C-kanavan HH-polarisaation σ°:n mittauskulmariippuvuus määritettiin tasaiselle ja deformoituneelle jäälle. Mittauskulmariippuvuuden laskentamenetelmää voidaan käyttää mille tahansa SAR-tutkakuvalle. Muuttuvat sääolosuhteet aiheuttavat suuria muutoksia tasaisen jään σ°:ssa. Merijään termodynamiikkamalli yleensä auttaa selittämään muutoksia σ°:n aikasarjassa. σ°:n muutokset ovat yhteydessä termodynamiikkamallilla laskettuihin lumen ja jään parametreihin. σ°:n keskihajonnan havaittiin riippuvan etäisyydestä. Tätä riippuvuutta voitaneen hyödyntään SAR-kuvien luokittelussa. Itämerellä satelliittiradiometridatalla pystytään määrittämään vain merijään kokonaiskonsetraatio, toisin kuin arktisten merien kausiluontoisilla merijääalueilla, missä myös eri jäätyyppien konsentraatioiden määrittäminen on mahdollista.reviewe