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 текстСписок литературы:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Ouchi K. Recent Trend and Advance of Synthetic Aperture Radar with Selected Topics // Remote Sensing. 2013. Vol. 5. No. 2. P. 716–807.
- 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.
- Shamsoddini A., Trinder J.C. Image texture preservation in speckle noise suppression // ISPRS TC VII Symposium. 2010. Vol. XXXVIII. Part 7A. P. 239–244.
- 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.
- 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.