基于遥感影像的海岸带区域海冰识别对于反映气候变化趋势、保障船舶航行安全具有重要意义。近年来，许多研究基于深度学习方法分割和识别遥感影像中的海冰区域。 然而，海岸带区域的海冰覆盖尺度差异大、冰层边缘轮廓曲折且细碎，而且薄冰、碎冰由于与周围水体或冰面对比度较低更是难以辨别，这对现有基于深度学习的海冰识别研究提出了新的挑战。 本工作提出了一种全局-局部特征引导的细粒度语义分割与识别方法，用于光学遥感图像中的海冰智能识别。 所提方法设计全局-局部特征融合机制，使得全局结构关联特征和局部空间细节特征协同互补，增强特征完备性与鲁棒性；构建基于二维离散小波变换的细粒度特征增强机制，在特征重建过程中保留更多高分辨率的细节信息，提高对于碎冰、浮冰区域的识别精度。 此外，还构建了基于高分辨率光学遥感图像的多类型海冰分割与识别数据集，并在所构建数据集上验证了所提方法的有效性和先进性。实验结果表明，所提方法能够精细分割出光学遥感图像中的海冰覆盖区域并准确识别出不同的海冰类型。

海冰识别,深度学习,遥感图像解译,语义分割