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
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. 2004. В.1. Т.1. С. 145-151

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ SSM/I ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦЫ И ВЫСОТЫ СЕЗОННОГО СНЕЖНОГО ПОКРОВА С ЦЕЛЬЮ МОНИТОРИНГА ОПАСНЫХ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА РЕКАХ ЕВРОПЕЙСКОЙ ЧАСТИ РОССИИ

Н.А. Долгих , А.И. Данекин , О.А. Носенко 
Центр космических наблюдений (ЦКН)
Микроволновое спутниковое дистанционное зондирование может существенно рас-
ширить возможности наблюдения за изменениями снежного покрова, благодаря своей спо-
собности проникать через большинство облаков, независимости данных от темноты, а так-
же возможности определять глубину снежного покрова и значение водного эквивалента
объективно без вмешательства аналитика в оперативном режиме. Это необходимо для по-
стоянно действующих моделей прогноза и регионального гидрологического мониторинга.
Для анализа, восстановления и интерполяции высоты сезонного снежного покрова по
радиояркостным температурам СВЧ-радиометра SSM/I используются геостатистические
методы и геоинформационные технологии. Выбранные коэффициенты в линейных регрес-
сиях определены исключительно на базе использованных каналов SSM/I и их комбинаций,
поэтому для каждой точки, где есть наземные измерения, ищутся свои коэффициенты рег-
рессии. Получены предварительные результаты по учету влияния леса при определении вы-
соты снежного покрова.

Список литературы:

  1. Голунов В.А. Тепловое излучение сухого однородного снежного покрова в диапазо- не ММВ // Успехи современной радиоэлектроники. 2002. № 6.
  2. Armstrong R.L., Brodzik M.J. Hemispheric-scale comparison and evaluation of passivemicrowave snow algorithms // Annals of Glaciology. 2002. N 34.
  3. Armstrong R.L., Chang A.T.C., Rango A., Josberger E. Snow and grain-size relationships with relevance for passive microwave studies // Annals of Glaciology. 1993. N 17.
  4. Brubaker K.L., Jasinsky M., Chang A.T.C., Josberger E. Interpolating sparse surface measurements for calibration and validation of satellite-derived snow water equivalent in Russian Siberia // Remote Sensing and Hydrology. 2000 (Proc. of a symp. held at Santa Fe, New Mexico, USA, April 2000), IAHS Publ. 2001. N 267.
  5. 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.
  6. Grody N.C., Basist A.N. Global Identification of Snowcover Using SSM/I Measurements // IEEE Transactions on Geosience and Remote Sensing. 1996. V. 34. N 1, January.
  7. Hiltbrunner D. Land Surface Temperature and Microwave Emissivity from SSM/I Data. Inaugural dissertation, Bern, 1996.