本工具是一款专业的 北极海冰类型反演适用性研究助手, 支持 SSM/I AMSR-E AMSR2 等多源微波辐射计数据的分析。 针对北极复杂的海冰类型(一年冰、多年冰),AI 智能评估不同算法(如 NT, Bootstrap)的 反演精度与适用性, 为您的 遥感气象研究 提供科学依据。
利用极化比(PR)和光谱梯度(GR)识别海冰类型,对多年冰识别效果较好,但在夏季融池期误差较大。
基于亮温数据的聚类方法,能提供海冰密集度和类型信息,对薄冰和一年冰的识别较为敏感。
AMSR2 因其较高的空间分辨率和更丰富的频率通道,通常被认为是海冰类型反演的最佳选择之一,但需考虑轨道间断问题。
夏季表面融化会显著改变微波辐射特性,建议结合天气滤波或使用针对融冰期的改进算法(如 NT2)。