ERS SAR studies of sea ice signatures in the Pechora Sea and Kara Sea region

Abstract

Results from a statistical analysis of 105 synthetic aperture radar (SAR) images and meteorological data are presented, covering parts of the Pechora Sea and Kara Sea in the Russian Arctic. Wind speed, air temperature, and other data were collected for the SAR sample areas, and a manual sea ice classification of the SAR samples was performed. All variables were input to different multivariate regression analyses, which were used to separate ice and water samples. In subsequent regression analyses the classes young ice and rough first-year ice were separated from water, and the two ice types were separated from one another. In the separation of all ice types from water, correlation coefficients of up to 0.90 were achieved between predicted and actual values. Correlation coefficients were as high as 0.93 between predicted and actual values for open water and young ice and for open water and rough first-year ice. When trying to separate young ice from rough first-year ice, correlation coefficients of about 0.60 were obtained. The study indicated that the mean and standard deviation of the backscattering coefficients and air temperatures were the most important information for separating water and sea ice using regression techniques.

Les résultats d'une analyse statistique d'une série de 105 images radar à synthèse d'ouverture (RSO) et de données météorologiques couvrant des secteurs de la Mer de Pechora et de la Mer de Kara dans l'Arctique russe est présentée. Des données de vent, de température et d'autres variables ont été acquises sur les sites d'échantillonnage et une classification manuelle des échantillons RSO a été réalisée. Toutes ces variables constituaient des intrants aux différentes analyses de régression multiple multivariée qui ont été utilisées au départ pour séparer les échantillons de glace des échantillons d'eau. Dans les analyses de régression multiple réalisées par la suite, les classes de jeune glace et de glace rugueuse de première année ont été séparées de l'eau, et les deux classes de glace ont été séparées l'une de l'autre. Dans la séparation de toutes les classes de glace et d'eau, des coefficients de corrélation atteignant 0,90 ont été enregistrés entre les données prédites et les données réelles. Les coefficients de corrélation atteignaient 0,93 entre les valeurs prédites et les valeurs réelles dans le cas de l'eau libre et de la jeune glace et pour l'eau libre et la glace rugueuse de première année. Les essais pour séparer la jeune glace de la glace rugueuse de première année ont donné des coefficients de régression d'environ 0,60. L'étude a montré que l'écart moyen et l'écart type des coefficients de rétrodiffusion et des valeurs de température constituaient l'information la plus importante pour séparer les classes à l'aide des techniques de régression.[Traduit par la Rédaction]