第七届青年地学论坛

冰下结构的探测和识别是近十年来极地研究的热点之一，特别是南极和格陵兰的冰下湖、冰下通道和排水系统的探测与识别是国内外学者的关注重点。迄今为止，已有约400多个南极冰下湖泊被发现，其中“活动湖泊 (active lake)”主要是基于卫星测高技术，通过重复观测的高程变化而被确认；而雷达回波探测(Radio Echo Sounding, RES)和地震方法则在识别“确定湖泊(definite lake)”方面表现出优越的能力。目前，针对雷达测线图的目视分析和判读仍是冰下水体探测的主要手段，但其缺点是工作量大、并且严重依赖于操作者的主观经验，这在很大程度上阻碍了冰下水系统搜索和识别的效率。现有的用于识别冰下湖泊的标准主要包括：可疑湖泊相对于周围环境具有更高的反射率、冰岩界面是否平坦，是否是水势低洼处等，也可通过计算镜面反射率和绝对反射功率等进行冰下湖泊的探测与识别。这些方法虽然均具有一定的有效性，但国内外学者仍然在探求和发展更先进智能的、可用于高效识别冰下湖泊的自动方法。

联合时频分析 (Joint Time Frequency Analysis, JTFA) 技术，如短时傅立叶变换 (Short Time Fourier Transform, STFT)、小波变换 (Wavelet Transform, WT)、S 变换 (S Transform) 和广义 S 变换 (General S Transform)，能够从传统的时域数据中提取其频率特征。在本研究中，我们尝试将经典的 STFT 技术应用于区分冰水界面和冰岩界面的频率响应。我们针对已通过人工判读的冰下湖雷达测线图，通过一系列预处理、波形重整、和联合时频分析，发现在冰水界面上显示出了区别于冰岩界面的独特频率特征。我们在南极AGAP区域进行了测试，发现上述联合时频分析方法能够快速自动地识别冰下水体，与人工判读结果对比，其准确性可超过90%。该项研究工作表明， JTFA 技术可以作为提取冰下要素的频率特征的有力工具，并且能够对自动识别极地冰下结构，特别是冰下水体系统提供帮助。
 

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