海冰是全球气候变化的一个敏感预计因子,对全球气候研究具有重要的科学意义;随着具有“黄金水道”之称的西北水道和北方航线的通航能力的逐渐增强,海冰还对全球经济格局转变具有重大的战略意义。研究海冰目前主要以合成孔径雷达(SAR)海冰图像作为数据依据。SAR海冰图像呈时空非平稳性(不同时期、不同地点的统计特征均可能不同),完全依靠计算机的自动解译方法鲁棒性较差,需要辅以一定的专家知识。冰情图中包含了关于冰的类型、含量、形状等各种专家知识,且具有丰富的历史存档资料可供免费使用,但是目前仅有少量研究开始探讨挖掘其中的信息。结合二者,本文通过将冰情图中的专家知识引入SAR海冰图像的分割过程,研究建立了SAR海冰图像分割的一个新途径。论文的主要工作如下:(1)采用加拿大RADARSAT-1卫星提供的地理参考级SAR遥感数据,建立了原始的雷达辐射强度与后向散射系数之间的转换方法,得到了传统意义的SAR图像。(2)采用加拿大冰服务局(Canadian Ice Service)提供的免费冰情图,建立了冰情图地理坐标转与SAR图像网格坐标之间的转换方法,实现了二者坐标系统的统一。(3)通过以基于马尔可夫随机场(MRF)海冰图像分割方法作为基础,以冰情图中提取的专家知识作为指导,建立了专家知识与计算机自动化分割方法相结合的新方法,实现了一个基于冰情图的SAR海冰分割系统。(4)针对当前研究缺乏基础研究平台和后继研究比较困难的情况,建立了面向对象的基础算法库,实现了一套基于用户界面的软件系统。实验结果表明,本文方法较传统方法在分割效果与速度上均有所提高,证明了该方法在SAR海冰图像解译方面的有效性。