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. 2017. Т. 14. № 1. С. 185-199

Развитие гидрологической обстановки на реках по данным двухчастотного дождевого радиолокатора: первые результаты

В.Ю. Караев 1 , М.А. Панфилова 1 , Е.М. Мешков 1 , Ю.А. Титченко 1 , Г.Н. Баландина 1 , З.В. Андреева 2 
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
2 Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета» Росгидромета, Москва, Россия
Одобрена к печати: 30.11.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-185-199
Мониторинг и прогнозирование наводнений являются ключевыми задачами для обеспечения безопасности жизнедеятельности населения. Современные космические средства существенно расширяют возможности наземной гидрологической сети, т.к. позволяют проводить измерения на больших территориях. Японское космическое агентство в 2014 году вывело на орбиту двухчастотный дождевой радиолокатор и, таким образом, у ученых появился новый радиолокационный инструмент изучения Земли. Разработан комплекс программ для обработки и анализа данных дождевого радиолокатора. Впервые проведена обработка измерений дождевого радиолокатора, которые были выполнены над сушей на территории России. В качестве тестового полигона был выбран Хабаровский край, на участке р. Амур от с. Мариинское до устья реки, и исследовалось проявление весеннего половодья 2015 года на радиолокационном изображении в Ku- и Ka-диапазонах. Источником данных контактных измерений был гидрологический пост в с. Мариинское. Было показано, что на радиолокационном изображении прослеживается временная динамика: переход от снежного покрова к весеннему половодью и его завершению. В данном случае существенных отличий данных в Ku- и Kа-диапазонах не наблюдалось. Осложняющим фактором является то, что рельеф на суше приводит к зависимости удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) от направления сканирования, и это затрудняет сравнение радиолокационных данных, получаемых на разных витках. Разбиение исследуемой области на участки и накопление информации об измерениях УЭПР под разными углами падения и направлениями сканирования на протяжении года позволит сформировать некий «паспорт» участка, учитывающий сезонность, осадки и т.п., и использовать его при обработке новых данных. Это повысит достоверность интерпретации наблюдаемых эффектов и оперативность получения информации.
Ключевые слова: двухчастотный дождевой радиолокатор, удельная эффективная площадь рассеяния, весеннее половодье, мониторинг гидрологической обстановки на реках
Полный текст

Список литературы:

  1. Караев В.Ю., Панфилова М.А., Титченко Ю.А., Мешков Е.М., Баландина Г.Н., Андреева З.В. Оценка возможностей двухчастотного дождевого радиолокатора для решения задач диагностики ледяного покрова внутренних водоемов // Тринадцатая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», ИКИ РАН, Москва, 16–20 ноября 2015. Тезисы. С. 268.
  2. Караев В., Панфилова М., Титченко Ю., Мешков Е., Баландина Г., Андреева З., Первые результаты мониторинга формирования и разрушения ледяного покрова в зимний период 2014–2015 гг. на оз. Ильмень по данным двухчастотного дождевого радиолокатора // Исследование Земли из космоса, принята к печати и выйдет в N 1–2, 2017.
  3. Миронов В.Л., Комаров С.А., Рычкова Н.В., Клещенко В.Н. Изучение диэлектрических свойств влажных почвогрунтов в СВЧ-диапазоне // Исследование Земли из космоса. 1994. № 4. С. 18–24.
  4. Романов А.Н. Диэлектрические и радиоизлучательные свойства засоленных почв в микроволновом диапазоне». Барнаул: изд. Алтайского университета, 2002. 118 с.
  5. Рыбальский Н.Г., Омельяненко В.А., Думнов А.Д., Самотесов Е.Д., Муравьева Е.В., Мирошниченко Н.А., Борискин Д.А., Кургачёва О.В., Черногаева Г.М., Пугач С.Л., Черепанский М.М., Демин А.П., Волосухин В.А. Государственный доклад «О состоянии и использовании водных ресурсов Российской Федерации в 2014 году» // М.: НИА-Природа, 2015. 270 с. URL: http://www.mnr.gov.ru/upload/iblock/dad/gosdokl_.pdf.
  6. Фролов А.В., Яковенко М.Е., Шумаков И.А. Обзор деятельности Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды за 2015 год // М.: ФГБУ ВНИИГМИ-МЦД, 2016. 70 с.
  7. Brakenridge R., Anderson E. MODIS-based flood detection, mapping and measurement: The potential for operational hydrological applications // In: Transboundary Floods: Reducing Risks through Flood Management / J. Marsalek, G. Stancalie, G. Balint (Eds.). Springer Netherlands: Berlin, Germany, 2006. P. 1–12.
  8. Brakenridge G.R., Kettner A.J. Dartmouth Flood Observatory. URL: http://floodobservatory.colorado.edu (accessed on 19 November 2014).
  9. JAXA GPM Data Utilization Handbook, First edition. 2014. Edited by JAXA. P. 92.
  10. Malinowski R., Groom G., Schwanghart W., Heckrath G. Detection and Delineation of Localized Flooding from WorldView-2 Multispectral Data // Remote Sensing. 2015. V. 7. No. 11. P. 14853–14875.
  11. Martinis S., Rieke C. Backscatter Analysis Using Multi-Temporal and Multi-Frequency SAR Data in the Context of Flood Mapping at River Saale, Germany // Remote Sensing. 2015. V. 7. No. 6. P. 7732–7752.
  12. Ticehurst C., Guerschman J.P., Chen Y. The Strengths and Limitations in Using the Daily MODIS Open Water Likelihood Algorithm for Identifying Flood Events // Remote Sensing. 2014. V. 6. No. 12. P. 11791–11809.
  13. Townsend P.A. Mapping seasonal flooding in forested wetlands using multi-temporal SAR // Photogramm. Eng. Remote Sensing. 2001. V. 67. P. 857–864.
  14. Ward D.P., Hamilton S.K., Jardine T.D., Petti N.E., Tews E.K., Olley J.M., Bunn S.E. Assessing the seasonal dynamics of inundation, turbidity, and aquatic vegetation in the Australian wet-dry tropics using optical remote sensing // Ecohydrology. 2013. V. 6. P. 312–323.