FY-3E/HIRAS-II作为世界上第一个晨昏轨道的星载红外高光谱仪器，评估其观测资料质量对提高资料同化分析场和全球数值天气预报精度具有十分重要的作用。本文基于2021年12月-2022年1月及2022年3月共35天的HIRAS-II观测，采用新息增量法检验了其在轨辐射观测资料质量，按陆地和洋面分别统计了O-B偏差和标准差的分布特征；进一步匹配相同时间段、相同区域的MetOp-B/IASI观测资料，使用双重差异的O-B法分析了HIRAS-II观测资料质量，可消除偏差中辐射传输模式模拟的影响。结果表明，不论海洋还是陆地，HIRAS-II长波与中波大部分通道的O-B平均偏差均小于0.5 K、标准差在1 K以内，陆地上标准差比洋面偏大（尤其是窗区通道）。664~665 cm^-1 CO₂吸收带和1 300~1 680 cm^-1 水汽吸收带，由于再分析资料的偏差引起RTTOV模拟的辐射值存在系统性误差，使得偏差较大；980~1 080 cm^-1 O₃吸收带和1 300 cm^-1 CH₄吸收带附近较大的偏差是由于辐射传输模式RTTOV中吸收气体浓度采用固定的气候廓线值造成的，这些波段与MetOp-B/IASI相比的double O-B偏差均趋近于0 K，说明O-B偏差主要是由于辐射传输模式模拟误差造成的，而不是仪器观测的质量低。短波大部分通道的O-B平均偏差在-2 K~2 K之间，标准差在2 K以内。1 920 cm^-1附近通道由于是仪器中波与短波的交界处，采用的探测器不同造成较大的O-B偏差。2 267~2 380 cm^-1较大的偏差是由于RTTOV模拟亮温时没有考虑非局地热力平衡NLTE效应的影响。波数大于2 400 cm^-1的短波波段由于太阳污染使得偏差和标准差都逐渐增大。HIRAS-II O-B偏差随扫描角存在不对称现象，使用时需要进行扫描角偏差订正。

北极航道海冰运动的准确预测对于保证航行安全、评估航道可通行性和动态修正航线具有重要的指导意义。传统的光流法无法满足海冰运动预测任务中“时空预测+语义分割”的要求。为此，基于MERSI-Ⅱ影像制作了海冰运动数据集SeaiceMoving，提出了一种基于Multiloss-SAM-ConvLSTM的海冰运动预测算法，该算法在SAM-ConvLSTM的基础上引入加权的FDWloss，强化了各节点空间语义的获取。针对样本分布不平衡，讨论了后端分割阈值的偏移效应，通过网格搜索确定最佳分割阈值，提高了海冰整体预测结果。实验结果表明，该方法的Kappa系数为0.75，IOU为0.61，Dice系数为0.76，相较于SAM-ConvLSTM，分别提高了0.1、0.12和0.1，对运动后海冰的位置预测和形状提取能力均有提升，减少了海冰“黏连”的情况。此外，该算法对薄云干扰下的海冰运动依然具备良好的预测能力，可以为北极航线的动态规划和航线修正提供较为准确的技术支撑。

基于我国风云极轨气象卫星FY-3D/MERSI-II（FengYun-3D/ Medium Resolution Spectral Imager-II）红外通道数据，结合星载激光雷达主动探测数据，开展北极地区夏季云检测模型研究。采用概率密度函数分析方法，并引入损失率，对相关阈值进行优化，提出适用于北极夏季的红外云检测方案，构建了基于置信度结果的云检测模型。精度检验结果表明，所构建的云检测模型的检测结果与时空匹配的星载主动探测结果具有较高的一致性，个例统计结果显示置信度高于0.8，云像元检测一致性100%。当置信度低于0.2时，存在10.15%云像元误判为晴空像元，误判云像元多为云顶高度在4~6 km之间的单层云，可能是卷云引起的误判。

基于风云三号卫星MERSI-Ⅱ影像的特性，提出了一种基于U-ASPP-Net的独立海冰分割算法，该算法在U-Net的基础上引入了空洞空间金字塔池化模块和空洞深度可分离卷积，构建了新型独立海冰分割网络U-ASPP-Net，并在网络后端将FDWloss作为损失函数，最后利用重叠消边策略生成最终的独立海冰分割图。为验证U-ASPP-Net的准确性与有效性，选取U-Net、Deeplab v3+和分区梯度差分与双峰阈值分割法作为对照方法进行实验，实验结果表明，基于U-ASPP-Net的独立海冰精细化分割方法在OA、Kappa系数、IOU、Dice系数四种指标上均优于其他方法，对细节与边缘的提取能力较强，对极小块海冰的还原度较高。此外，算法在一定程度上能够解决基于中分辨率遥感影像提取独立海冰时无法解决的薄云干扰问题，对薄云下的海冰依然具有良好的提取能力，能够为北极航线的动态规划提供较为准确的技术支持。