1.一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）收集HY1C/D‑CZI DN影像数据，根据辐射定标系数和大气层顶反射率计算得到卫星大气层顶反射率Rtoa(l)数据；利用发布的每周海冰类型产品、中分辨率MODIS传感器06_L2云产品、目视解译和光谱特征，搭建多种目标的样本数据集包括云、水体、海冰；

（2）基于多种目标的样本数据集，计算云特征量包括6个光谱特征、4个结构特征、3个纹理特征，将得到的特征量输入到随机森林中进行训练和验证并对云检测精度进行综合评价；

（3）基于多种目标的样本数据集，计算海冰特征量包括8个光谱特征、3个纹理特征，将得到的特征量输入到随机森林中进行训练和验证并对海冰分类精度进行定量评价；

（4）最终生成高分辨率的海冰类型遥感产品集，进而分析其海冰类型时空变化特征。

2.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（1）中，卫星大气层顶反射率Rtoa(l)公式如下：；

其中，DN(λ)为波长λ处载荷数据观测的灰度值；g(λ)和b(λ)是波长λ处传感器辐射定标的增益和偏移量；d是卫星影像过境时的日地距离；θs为遥感影像过境时的太阳天顶角；

Esun(λ)是平均大气层顶太阳辐照度。

3.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（1）中，海冰包括：新冰、一年冰、多年冰。

4.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（2）中， 6个光谱特征包括：蓝光波段处的大气层顶反射率RTOA, blue、绿光波段处的大气层顶反射率RTOA, green、红光波段处的大气层顶反射率RTOA, red、近红外光波段处的大气层顶反射率RTOA, nir、白度指数Whiteness、归一化植被指数NDVI；其中，Whiteness公式如下：；

其中，i = blue, green, red, nir分别表示CZI的蓝、绿、红和近红外波段；M为4个波段大气层顶反射率的均值，whiteness为白度指数，M表示各波段反射率与均值的差值的绝对值；

NDVI公式如下：

；

其中，RTOA, nir为近红外波段处的大气层顶反射率，RTOA, red为红光波段处的大气层顶反射率。

5.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（2）中， 3个纹理特征包括：灰度共生矩阵计算的均值特征MeanGLCM、灰度共生矩阵计算的方差特征VarianceGLCM、灰度共生矩阵计算的对比度特征ContrastGLCM，公式分别如下：；

；

；

其中，m，n为图像行列数，i和j为像素的位置索引，θ为方向，d为像素相隔距离，μ为均值。

6.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（2）中， 4个结构特征包括：；

；

；

；

其中，I为输入图像，▽为一阶差分运算符，p为图像像素索引；w1为平衡值0.005，w2为平衡值0.01，w3为平衡值0.015，w4为平衡值0.02；S1, S2, S3, S4分别表示平衡值w1,w2,w3,w4对应的输出结果图像； 表示达到最小值时的变量S的取值。

7.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（3）中， 8个光谱特征包括：蓝光波段处的大气层顶反射率RTOA, blue、绿光波段处的大气层顶反射率RTOA, green、红光波段处的大气层顶反射率RTOA, red、近红外光波段处的大气层顶反射率RTOA, nir、近红外与蓝光的大气层顶反射率差和比NDWIH、蓝光与绿光的大气层顶反射率差和比NBG、蓝光与红光的大气层顶反射率差和比NBR、绿光与红光的大气层顶反射率差和比NGR；

其中，

；

；

；

；

其中，RTOA, blue为蓝光波段处的大气层顶反射率，RTOA, green为绿光波段处的大气层顶反射率，RTOA, red为红光波段处的大气层顶反射率，RTOA, nir为近红外波段处的大气层顶反射率。

8.根据权利要求1所述的一种北极海冰类型遥感提取方法，其特征在于，步骤（3）中，3个纹理特征包括：；

；

；

其中，MeanGLCM、VarianceGLCM、ContrastGLCM分别表示灰度共生矩阵计算的均值特征、方差特征、对比度特征；m，n为图像行列数，i和j为像素的位置索引，θ为方向，d为像素相隔距离，μ为均值。