南极冰山的分布对于理解其对南大洋大气与物理环境的影响，以及其在全球气候变化中的作用至关重要。近年来，基于遥感影像与测高数据的冰山数据库取得了显著进展，形成了 BYU/NIC 冰山数据库、Altiberg 数据库以及高分辨率 SAR 冰山分布数据等产品。然而，目前仍缺乏一个能够整合不同尺度冰山并覆盖整个南大洋的统一数据库。
\n我们的研究基于 Google Earth Engine（GEE）平台的 Sentinel-1 SAR 影像，构建了覆盖南纬 55° 以南南大洋海域的环南极冰山综合数据集。我们采用一种半自动分类方法，将增量随机森林分类与人工修正相结合，用于提取面积大于 0.04 km² 的冰山，并生成了 2018 至 2023 年每年 10 月的冰山分布数据集。该数据集记录了冰山的地理坐标与几何属性（面积、周长、长轴与短轴），并给出面积不确定性估计；在固定密度假设下，进一步利用 Iceberg Size Scaling 方法推算冰山质量及其不确定性范围。
\n该数据集揭示了冰山数量与总面积显著的年际变化。具体而言，冰山数量从 2018 年的 34,825 个增长至 2021 年约 51,420 个，同时总面积由 38,668 km² 增至 52,276 km²；这两项增长均与主要冰架崩解事件相对应，随后在 2022 年出现回落。多年平均的年度冰山总面积为 44,859 ± 4,900 km²，平均质量为 9,162 ± 1,935 Gt。基于测试集样本的验证结果表明，该增量随机森林集成分类方法的准确率、召回率与 F1 值均超过 0.90。
\n与现有冰山产品（包括 BYU/NIC 冰山数据库与 Altiberg 数据库）的对比显示，各数据集在空间分布上具有较高一致性；同时，我们的数据集在空间覆盖范围、可检测冰山尺度以及在致密海冰区域的识别能力方面具有明显优势。该数据集可作为研究南极冰山对南大洋的影响、冰盖质量平衡、冰架崩解机制以及冰山解体对气候变化响应机制的新型数据资源
", "ds_source": "本项目数据主要来源于欧洲航天局（ESA）Sentinel-1 C 波段合成孔径雷达（SAR）Ground Range Detected（GRD）产品，通过 Google Earth Engine（GEE）平台在线获取与管理。为兼顾南大洋大范围覆盖与可用性，选用 Extra Wide（EW）幅宽模式数据，空间分辨率约 40 m，并使用极区主要可用的 HH 极化后向散射强度影像。研究范围为南纬 55° 以南南大洋海域；时间范围为 2018–2023 年每年 10 月（以冰山与海冰/海水散射差异最显著、最利于识别的月份为主）。GEE 提供的 Sentinel-1 数据已完成基础预处理（如热噪声去除、辐射定标与地形校正），项目在此基础上进一步生成月尺度镶嵌影像，并输出冰山矢量边界及其属性数据（如位置、面积、周长、长短轴等），作为最终数据产品。
", "ds_process_way": "在 GEE 中将研究区按 5°×5°网格切片获取每年 10 月 EW-HH 数据，并按时间顺序进行月合成/镶嵌以填补空缺；对 SAR 影像进行 TV（Total Variation）平滑以增强冰山边界，再用 SLIC 超像素分割生成对象单元；基于对象统计、直方图与纹理等特征构建增量集成随机森林分类器完成冰山识别，并在 ArcMap 10.8 中进行交互式人工校正；最终在南极极地立体投影（EPSG:3031）下计算面积/周长与几何轴，并依据 Iceberg Size Scaling 估算体积/厚度与质量及其不确定性范围。
", "ds_quality": "数据质量控制贯穿“获取—处理—识别—校正—属性计算—不确定性评估”全流程。其一，时相与覆盖一致性控制：以每年 10 月为统一观测窗口，并重点在多年有效观测范围的交集区域内开展年际对比，降低由观测空缺与覆盖差异引入的伪变化。其二，识别精度控制：采用基于对象的增量集成随机森林方法，并设置独立测试集开展逐年精度验证，综合指标（准确率、精确率、召回率、F1）均保持在较高水平；在自动识别后增加人工目视校正，进一步减少误检与漏检，并修正拼接边界处轮廓不完整、以及镶嵌导致的碎片化等问题。其三，属性精度控制：面积与周长在统一投影坐标系（EPSG:3031）下计算；长短轴使用主方向/PCA 方法由边界点推导，保证几何量定义一致。其四，不确定性量化与保守估计：年度总面积不确定性分解为影像分辨率引起的边界像元误差、识别误差（漏检/合并/轮廓偏差等）以及镶嵌重复计数误差，并通过误差传播给出年度总面积不确定性；质量不确定性则结合面积-体积参数化与自助法（bootstrap）对回归参数与厚度假设进行传播，形成质量区间。通过以上流程与量化评估，确保数据集具备可追溯的生产链条、明确的不确定性边界与可复现的质量控制依据。
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