海冰灾害是黄渤海地区主要的海洋自然灾害之一,是影响冰区船舶运输、钻采施工、生产作业的重要海洋环境条件,已成为黄渤海海域海上航运和开发生产中必须考虑的重要环境要素之一。海冰漂移监测是提高海冰灾害预报精度、减少海冰灾害的有效途径。由于环境条件的限制和时间、空间的约束,用传统方法进行大范围监测的实施与操作比较困难。韩国GOCI卫星所获取的遥感图像是目前应用于黄渤海海域大范围海冰漂移监测的主要依据,但该类图像目前仍主要依靠人工进行海冰漂移的图像解译,因而亟需研究海冰漂移自动监测技术,以提高图像解译效率,推动海冰漂移业务化监测的开展。本文结合北海分局预报中心的实际业务需求,综合利用形态学、聚类分析、SIFT特征匹配以及规则推理等方法,研究GOCI卫星图像中大面积海冰的漂移监测技术,提出了针对GOCI卫星图像中海冰漂移的自动监测算法。本文的主要研究内容包括以下几个方面：(1)调研了图像匹配以及尺度不变特征等相关理论知识,重点研究了SIFT算法的设计原理和基本思想,并将其应用于GOCI卫星图像的海冰特征匹配。(2)深入研究图像分割、形态学、聚类等图像处理方法,设计了GOCI卫星图像海冰识别算法,该方法可自动识别图像中存在的不同海冰。(3)针对SIFT算法无法实现随时间发生形变的海冰的特征匹配问题,本文提出了基于专家经验的海冰匹配推理规则,结合海冰识别和SIFT特征匹配结果进行发生了形变的海冰的匹配。(4)结合北海预报中心的业务需求,开发了一套卫星图像海冰漂移监测系统,能根据两幅卫星图像自动计算海冰漂移的方向和距离。