Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. В.2. Т.5. С. 150-156

О ВОЗМОЖНОСТИ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ СУЩЕСТВУЮЩИХ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК СНЕЖНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ МИКРОВОЛНОВЫХ СЪЕМОК ИЗ КОСМОСА ДЛЯ МОНИТОРИНГА ВОДНЫХ РЕСУРСОВ

Г.А. Носенко 1, Н.А. Долгих 2, О.А. Носенко 3
1 Институт геграфии РАН, 109017 Москва, Старомонетный пер.,29
2 Центр космических информационных систем и технологий наблюдений Институт геграфии РАН, 117997 Москва, ул. Профсоюзная, 84/32 109017 Москва, Старомонетный пер.,29
3 Центр космических информационных систем и технологий наблюдений, 117997 Москва, ул. Профсоюзная, 84/32
Восстановление параметров снежного покрова (границ, высоты, водного эквивалента) с помощью данных пассивных микро-
волновых радиометров основано на изменениях яркостных температур, возникающих в результате появления снежного по-
крова на поверхности Земли. Радиометр измеряет значение температуры системы почва-снег-ландшафт-атмосфера, каждый
элемент которой обладает временной и пространственной изменчивостью, поэтому любая теоретическая модель излучения
работает корректно только в рамках определенных начальных и граничных условий. Решение этой проблемы в настоящий
момент находится на этапе разработки условных регрессионных или в лучшем случае полуэмпирических моделей с ограни-
ченной пространственной применимостью. Существующие алгоритмы, обеспечивающие приемлемую в глобальном масшта-
бе точность восстановления характеристик снежного покрова (20-25%) - это исключительно регрессионные модели. Перевод
этой задачи в практическую плоскость для регионального мониторинга водных ресурсов требует повышения точности.
Полный текст

Список литературы:

  1. Armstrong R.L., Barry R.G., Krenke A.N., Kadomtseva T.G., Kitaev L.M.. Monitoring Snow Fluctuations in the Former Soviet Union Using Surface Station Data and Passive Microwave Remote Sensing. Data of Glaciological Studies, Pub. 81, 1997, P. 179-192.
  2. Grody N. C, Basist A. N. Global Identification of Snowcover Using SSM/I Measurements. IEEE Transactions on Geosience and Remote Sensing, vol. 34, No. 1, January 1996, P. 237-249.
  3. Chang A. T. C., Rango A. Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for the AMSR-E Snow Water Equivalent Algorithm. November 30, 2000 VERSION 3.1
  4. Kelly R.E., Chang A.T., Leung Tsang, Foster, J.L. A prototype AMSR-E global snow area and snow depth algorithm. IEEE Transactions on Geopscience and Remote sensing. Vol. 41, no 2, 2003, P. 230-242.