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. № 2. С. 39-48

Оценка эффективности методов подавления спекла при дешифрировании свойств пахотных почв по радарным данным Radarsat-2 на примере тестовых полей в Саратовском Поволжье

Е.Ю. Прудникова 1 , И.Ю. Савин 1, 2 
1 Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Москва, Россия
2 Российский университет дружбы народов, Москва, Россия
Одобрена к печати: 03.04.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-2-39-48
Радарные данные обладают значительным потенциалом для почвенных исследований. Однако интерпретацию радарной информации усложняет наличие спекл-шума. В статье на примере тестового участка, расположенного в Саратовском Поволжье, проводится анализ адаптивных (Gamma Map, Refined Lee, Frost) и неадаптивных фильтров (Median) с точки зрения их способности подавлять спекл-шум, сохранять исходную информацию и влиять на возможность картографирования почвенных характеристик по радарным данным Radarsat-2. Установлено, что фильтр Gamma Map наиболее эффективно подавляет шум в вертикально-горизонтальной и вертикальной поляризациях вне зависимости от состояния поверхности почвы во время съемки. Использование данного фильтра с окном фильтрации 5 на 5 обеспечивает возможность моделирования содержания органического вещества и частиц размером 0,05–0,01 мм с общей точностью для открытой поверхности почв выше 70%, точность моделей для закрытой поверхности почв выше 60%. Меньший размер окна фильтрации (3 на 3) больше подходит для картографирования содержания частиц размером 1–0,25 мм и уклона местности на открытой поверхности почв. В случае гранулометрического состава и почвообразующих пород в вертикально-горизонтальной поляризации на территории исследований наиболее эффективно работает фильтр Refined Lee: полученные модели для открытой поверхности почв характеризуются общей точностью 63–65%. Рассматриваемые результаты справедливы только для изучаемых в работе радарных данных, срока съемки и региона исследований. В то же время полученные данные могут послужить основой для организации дистанционного мониторинга свойств поверхностного горизонта почв изученных полей, что важно для конкретного землепользователя.
Ключевые слова: фильтрация спекла, пахотные почвы, Radarsat-2, вертикальная поляризация, вертикально-горизонтальная поляризация
Полный текст

Список литературы:

  1. Дворкин Б.А. Международный конкурс на лучший тематический проект по обработке и использованию радарных данных для решения задач в различных областях народного хозяйства // Геоматика. 2012. № 1. С. 12–17.
  2. Прудникова Е.Ю. Автоматизированное картографирование пахотных почв по спутниковым данным для проектирования АЛСЗ (на примере тестовых полей в Саратовской области): Дисс. канд. биол. наук. М.: РГАУ-МСХА, 2013. 237 с.
  3. Терехов А.Г. Сравнительный анализ информативности спутниковых данных EOS MODIS и RADARSAT-1 в задаче анализа землепользования Северного Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 2. № 4. С. 345–351.
  4. Barbouchi M., Abdelfattah R., Chokmani K., Aissa N.B., Lhissou R., El Harti A. Soil Salinity Characterization Using Polarimetric InSAR Coherence: Case Studies in Tunisia and Morocco // Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE. 2015. Vol. 8. No. 8. P. 3823–3832.
  5. Betbeder J., Fieuzal R., Philippets Y., Ferro-Famil L., Baup F. Contribution of multitemporal polarimetric synthetic aperture radar data for monitoring winter wheat and rapeseed crops // J. Appl. Remote Sens. 2016. Vol. 10. No. 2. P. 1–19.
  6. Gagnon L., Jouan A. Speckle filtering of SAR images: a comparative study between complex-wavelet-based and standard filters // Optical Science, Engineering and Instrumentation, International Society for Optics and Photonics. 1997. P. 80–91.
  7. Grissa M., Abdelfattah R., Mercier G., Zribi M., Chahbi A., Lili-Chabaane Z. Empirical model for soil salinity mapping from SAR data // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), IEEE International. 2011. P. 1099–1102.
  8. He L., Panciera R., Tanase M.A., Walker J.P., Qin Q. Soil Moisture Retrieval in Agricultural Fields Using Adaptive Model-Based Polarimetric Decomposition of SAR Data // Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE. 2016. Vol. 54. No. 8. P. 4445–4460.
  9. Kweon S.K., Oh Y. Estimation of soil moisture and surface roughness from single-polarized radar data for bare soil surface and comparison with dual-and quad-polarization cases // Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE. 2014. Vol. 52. No. 7. P. 4056–4064.
  10. Lee J.S., Jurkevich L., Dewaele P., Wambacq P., Oosterlinck A. Speckle filtering of synthetic aperture radar images: A review // Remote Sensing Reviews . 1994. Vol.8. No. 4. P. 313–340.
  11. Ouchi K. Recent Trend and Advance of Synthetic Aperture Radar with Selected Topics // Remote Sensing. 2013. Vol. 5. No. 2. P. 716–807.
  12. Qiu F., Berglund J., Jensen J.R., Thakkar P., Ren D. Speckle noise reduction in SAR imagery using a local adaptive median filter // GIScience and Remote Sensing. 2004. Vol. 41. No. 3. P. 244–266.
  13. Shamsoddini A., Trinder J.C. Image texture preservation in speckle noise suppression // ISPRS TC VII Symposium. 2010. Vol. XXXVIII. Part 7A. P. 239–244.
  14. Sheng Y., Xia Z.G. A comprehensive evaluation of filters for radar speckle suppression // Geoscience and Remote Sensing Symposium , IEEE . 1996. Vol. 3. P. 1559–1561.
  15. Xiao J., Li J., Moody A. A detail-preserving and flexible adaptive filter for speckle suppression in SAR imagery // International Journal of Remote Sensing. 2003. Vol. 24. No. 12. P. 2451–2465.