Large-scale mapping of ground-fast Lake Ice in the Arctic using C-Band synthetic aperture radar observations

Abstract

Seen bedecken weite Gebiete der arktischen Tundra und stellen somit einen wichtigen Teil der Hydrosphäre und der Kryosphäre dar. Eine große Anzahl von ihnen ist relativ seicht, mit einer maximalen Tiefe von nur wenigen Metern. Sie gefrieren im Winter, abhängig von ihrer Tiefe, entweder ganz bis zum Grund oder erhalten Regionen mit flüssigen Wasser aufrecht (schwimmendes See-Eis). Es gibt zahlreiche Aspekte, die es interessant machen, diese Bereiche zu kartieren. Viele dieser Seen sind bedeutende Quellen von Methan-(CH4) Emissionen. Methan wird auch im Winter aus Regionen mit schwimmendem See-Eis freigesetzt und Emissionen aus arktischen Seen tragen beträchtlich zu den gesamten globalen Emissionen bei, um nur ein Beispiel zu nennen. Ziel dieser Arbeit war es, die Überwachung von bis zum Grund reichendem See-Eis mit raumgestützten Synthetischen Apertur Radaren (SARs) zu untersuchen. SARs bieten Tag- und Nacht-Akquisitionen, die unabhängig von Wolkenbedeckung sind und große Teile der Erde innerhalb einer relativ kurzen Zeitspanne beobachten können. ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Wide Swath Mode (WS) HH-polarisierte Szenen, die im April 2008 aufgenommen wurden (maximale Gefrierstufe wird im April angenommen), mit zirkum-arktischer Abdeckung wurden in einem ersten Schritt verwendet, um das Ausmaß der Flächen des bis zum Boden reichenden See-Eises über der Arktis zu kartieren. Hohe Unterschiede in der Radar-Rückstreuung zwischen schwimmendem See-Eis und bis zum Grund reichendem See-Eis wurden verwendet, um zwischen diesen beiden Klassen zu unterscheiden, wobei die Einstrahlwinkelabhängigkeit der Rückstreuung berücksichtigt wurde. See-Umrisse, die aus optischen Daten gewonnen wurden, wurden verwendet, um die Seen zu maskieren. Darüber hinaus wurde die Nützlichkeit, Sentinel-1 Extra Wide Swath Mode (EW) HH-polarisierte Daten mit ähnlichen Ansätzen für weitere Untersuchungen von bis zum Grund reichendem See-Eis zu verwenden, für einen kleineren Studienbereich untersucht. Es wurde eine geringere Trennbarkeit beobachtet, als für die ASAR WS Daten. Eine teilweise geringe Rückstreuung von schwimmendem See-Eis größerer Seen wird als die bedeutendste Fehlerquelle dafür angesehen. Um diesem Problem Rechnung zu tragen, wurden zwei neue Klassifizierungsmethoden, die auf Bildverarbeitungstechniken beruhen, vorgeschlagen und mit Sentinel-1 EW Daten getestet. Wesentliche verbleibende Probleme, die im ASAR WS zirkum-arktischen Klassifikationsergebnis identifiziert wurden, sind mit der Vorbereitung der See-Maske verbunden, wie zum Beispiel kleine Flussfragmente, die noch im endgültigen Klassifikationsergebnis enthalten sind. Allerdings wird davon ausgegangen, dass die Mehrheit der Seen korrekt identifiziert wurde. Die neu eingeführten Methoden zur Klassifizierung von Sentinel-1 EW Daten zeigen das Potenzial, die Ergebnisse für die größten Seen effektiv zu verbessern. Große Flächen in der Arktis werden voraussichtlich im April in den kommenden Jahren von Sentinel-1 EW Daten abgedeckt. Die verbesserten Methoden und die hohe Abdeckung werden Sentinel-1 EW Aufnahmen voraussichtlich sehr nützlich für weitere Studien über See-Eis, das bis zum Grund gefriert, in der Arktis machen.

Lakes cover vast areas of the arctic tundra and thus represent an important part of the hydrosphere and the cryosphere. A large number of them are relatively shallow, with a maximum depth of a few meters only. Depending on their depths, they either freeze entirely to the bottom (ground-fast ice), or maintain regions of liquid water beneath the top ice layer in winter (floating ice). There are numerous aspects that make it interesting to map these areas. Many of these lakes are major sources of methane (CH4) emissions. Methane is also released in winter from regions of floating lake ice and emissions from arctic lakes substantially contribute to the total global emissions, just to mention one example. The objective of this thesis was to investigate the monitoring of ground-fast lake ice with space-borne Synthetic Aperture Radars (SARs). SARs provide day and night acquisitions that are independent of cloud cover and can observe large parts of the earth within a relatively short time period. ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Wide Swath mode (WS) HH-polarized scenes acquired in April 2008 (maximum freezing stage is assumed in April) with circum-arctic coverage were used in a first step to map the extent of areas of ground-fast lake ice across the Arctic. High differences in radar backscatter between floating- and ground-fast lake ice were used to distinguish between these two classes, with the incidence angle dependence of backscatter taken into account. Lake outlines obtained from optical data were used to mask the lakes. Furthermore, the ability of using Sentinel-1 Extra Wide swath mode (EW) HH-polarized data with similar approaches for further studies on ground-fast lake ice was assessed for a smaller study area. Lower separability was observed than for the ASAR WS data, where partially low backscatter from floating lake ice of larger lakes is considered to be the most significant error source. To account for this problem, two new classification methods relying on image processing techniques were proposed and tested for Sentinel-1 EW data. Major remaining problems identified from the ASAR WS circum-arctic classification results are associated with the preparation of the lake mask, as for example small river fragments are still contained in the final classification result. However, the majority of lakes is assumed to be identified correctly. The newly introduced methods for classifying Sentinel-1 EW data show the potential to effectively improve results for the largest lakes. Large areas across the Arctic are expected to be covered by Sentinel-1 EW data in April in the upcoming years. The improved methods and the high coverage are expected to make Sentinel-1 EW scenes very useful for further studies on ground-fast lake ice in the Arctic.