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. 2017. Т. 14. № 5. С. 135-148

Связь радарных данных Sentinel 1 с наземными измерениями температуры почвы

Н.В. Родионова 1 
1 Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, РФ
Одобрена к печати: 21.06.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-135-148
В работе исследуется связь радарных данных Sentinel 1 с температурой почвы, измеренной на пяти наземных станциях, находящихся на территории Финляндии, Польши и Франции, за период 2014–2016 гг. Наземные измерения температуры и влажности почвы доступны на сайте International soil moisture network (https://ismn.geo.tuwien.ac.at). Наземные станции располагаются на широтах от 43° до 67° с.ш. и различаются почвами от почв хвойных бореальных лесов (Финляндия) до торфяных болотистых почв в Польше и почв, покрытых травой или с.-х. культурами, во Франции. Показано наличие положительной корреляции коэффициента обратного рассеяния с температурой почвы на глубине 5; 10; 20 и 30 см для четырех из пяти станций наземных измерений параметров почвы (отсутствует корреляция только для станции в Польше для болотистой местности). Показано, что при наличии корреляции для обеих поляризаций (VV и VH) коэффициент корреляции Спирмена ρs для согласованной поляризации превышает ρs для кросс-поляризации. В случаях наличия сильной связи между переменными построены регрессионные соотношения, связывающие коэффициент обратного рассеяния с температурой почвы. Рассмотрено влияние надпочвенной растительности и механического состава почвы на коэффициент корреляции.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, радарные данные C-диапазона, поляризация, температура почвы, коэффициент обратного рассеяния, коэффициент корреляции Спирмена
Полный текст

Список литературы:

  1. Бобров П.П., Кондратьева О.В., Мустакова М.М. Влияние содержания органического вещества в почвах на диэлектрическую проницаемость в диапазоне частот 10 кГц – 8,5 ГГц // Вестн. СибГАУ. 2013. № 5(51). C. 95–97.
  2. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: Бином. 2013. 472 с.
  3. Музалевский К.В., Миронов В.Л., Боике Дж., Швалева А.А., Евтюшкин А.В., Филатов А.В. Измерение температуры мерзлого деятельного слоя почвенного покрова арктической тундры по данным космического радара ALOS PALSAR // Изв. ВУЗов. Физика. 2013. Т. 56. № 10-3. C. 91–93.
  4. Attema E.P.W., Ulaby F.T. Vegetation modeled as a water cloud // Radio Sciences. 1978. Vol. 13. P. 357–364.
  5. Blumberg D.G., Freilikher V., Lyalko I.V., Vulfson L.D., Kotlyar A.L., Shevchenko V.N., Ryabokonenko A.D. Soil moisture (water-content) assessment by an airborne scatterometer // Remote Sensing of Environment. 2000. Vol. 71. P. 309–319. DOI: 10.1016/S0034-4257(99)00087-5.
  6. Bourgeau-Chavez L.L., Kasischke E.S., Rutherford M.D. Evaluation of ERS SAR Data for Prediction of Fire Danger in a Boreal Region // Intern. J. Wildland Fire. 1999. Vol. 9. No. 3. P. 183–194.
  7. De Roo R.D., Ulaby F.T., Dobson M.C. Using Microwave radar for soil moisture inversion under soybean canopies // Proc. 1998 IGARSS Symp. 6–10 July 1998. Seattle. WA. USA. Part 1. 1998. P. 94–96.
  8. Gherboudj I., Magagi R., Berg A.A., Toth B. Soil moisture retrieval over agricultural fields from multi-polarized and multi-angular RADARSAT-2 SAR data // Remote Sensing of Environment. 2011. Vol. 115. P. 33–43.
  9. Hallikainen M.T., Ulaby F.T., Dobson M.C., El-Rayes M.A., Wu L.-K. Microwave Dielectric Behavior of Wet Soil-Part 1: Empirical Models and Experimental Observations // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1985. Vol. GE-23. No. 1. P. 25–34.
  10. Jackson T.J., Schmugge T.J. Passive microwave remote-sensing system for soil moisture. Some supporting research // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1989. Vol. 27. No. 2. P. 225–235. DOI: 10.1109/36.20301.
  11. Khaldoune J., van Bochove E., Bernier M., Nolin M.C. An approach for mapping frozen soil of agricultural land under snow cover using RADARSAT-1 and RADARSAT-2 // IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium Proc. 2008. Vol. 3. P. III-382–III-385.
  12. Rignot E., Way J.B., McDonald K., Vierck L., Williams C., Adams P., Payne C., Wood W., Shi J. Monitoring of Environmental Conditions in Taiga Forests Using ERS-1 SAR // Remote Sensing of Environment. 1994. Vol. 49. No. 2. P. 145–154.
  13. Srivastava H.S., Patel P., Navalgund R.R. How far SAR has fulfilled its expectation for soil moisture retrieval // SPIE Digital Library. 2006. Nov. 13–17. Vol. 6410. Paper No. 64100. P. 1–12.
  14. Ulaby F.T., Baltivala P.P., Dobson M.C. Microwave backscatter dependence on surface roughness, soil moisture, and soil texture: Part 1 — bare soil // IEEE Trans. Geosciences Electronics. 1978. Vol. 16. P. 286–295. DOI: 10.1109/TGE 1978.294586.
  15. Wang J.R., Schmugge T.J. An empirical model for the complex dielectric permittivity of soils as a function of water content // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1980. Vol. GE-18. No. 4. P. 288–295.