Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 7. С. 100-118
Первое применение отечественного спутника «Метеор-М» № 2 для дистанционного зондирования влажности и температуры тундровой почвы
К.В. Музалевский
1 , З.З. Ружичка
1 , И.В. Савин
1, 2 , М.Г. Захватов
3 , В.В. Гончаров
4 , А.Х. Сариев
4 , А.Ю. Каравайский
1 1 Институт физики им. Л.В. Киренского СО РАН- обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Красноярск, Россия
2 Российский университет дружбы народов, Москва
3 Сибирский Центр "НИЦ "Планета", Новосибирск, Россия
4 Научно-исследовательский институт сельского хозяйства и экологии Арктики, Норильск, Россия
Одобрена к печати: 29.08.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-100-118
В данной работе представлены результаты дистанционного зондирования температуры и влажности талого тундрового почвенного покрова на двух тестовых участках п-ова Таймыр с использованием поляриметрических наблюдений радиояркостной температуры на частоте 10,7 ГГц радиометром МТВЗА-ГЯ спутника «Метеор-М» № 2. Расположение пикселя зондирования радиометра МТВЗА-ГЯ было выбрано в районе г. Норильска и села Хатанга на п-ове Таймыр. Исследование охватывает период с 1 января по 31 декабря 2015 г. Метод восстановления температуры и влажности почвы основан на решении обратной задачи минимизацией нормы невязки между наблюдаемыми и рассчитанными значениями радиояркостной температуры. Расчет радиояркостной температуры проведен с использованием полуэмпирической модели радиотеплового излучения, параметры которой были предварительно откалиброваны на тестовых участках в районе г. Норильска и села Хатанга, а также модели комплексной диэлектрической проницаемости почвы с высоким содержанием органического вещества. Модель комплексной диэлектрической проницаемости почвенного покрова была создана в лабораторных условиях с использованием методов диэлектрической спектроскопии почвенных образцов, отобранных на тестовом участке в районе г. Норильска. Среднеквадратическое отклонение между восстановленными и измеренными значениями температуры и влажности почвы оказались не более 6,5 °С и 0,06 см3/см3 соответственно. Полученный результат указывает на перспективность использования поляриметрических наблюдений радиояркостной температуры на частоте 10,7 ГГц радиометром МТВЗА-ГЯ отечественного спутника «Метеор-М» № 2 для измерения температуры и влажности арктической тундровой почвы.
Ключевые слова: «Метеор-М», микроволновая радиометрия, модель микроволнового излучения почв, температура почвы, влажность почвы, арктическая зона
Полный текстСписок литературы:
- Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. В 2-х т. М.: Росгидромет. 2008. Т. 1. C. 230–291. URL: http://climate2008.igce.ru/v2008/htm/index00.htm.
- Al-Yaari A., Wigneron J.P., Ducharne A., Kerr Y., de Rosnay P., de Jeu R., Govind A., Al Bitar A., Albergel C., Munoz-Sabater J. Global-scale evaluation of two satellite-based passive microwave soil moisture datasets (SMOS and AMSR-E) with respect to Land Data Assimilation System estimates // Remote Sensing of Environment. 2014. Vol. 149. P. 181–195.
- Basharinov A., Shutko A. Simulation studies of the SHF radiation characteristics of soils under moist conditions // NASA Technical Translation. 1975. TT F-16. P. 489.
- Bircher S., Demontoux F., Razafindratsima S., Zakharova E., Drusch M., Wigneron J.-P., Kerr Y.H. L-Band Relative Permittivity of Organic Soil Surface Layers — A New Dataset of Resonant Cavity Measurements and Model Evaluation // Remote Sensing. 2016. Vol. 8. No. 12. P. 1–17.
- Chukhlantsev A.A. Microwave radiometry of vegetation canopies. Dordrecht, The Netherlands: Springer, 2006. 287 p.
- Dobson M.C., Ulaby F.T., Hallikainen M.T., El-Rayes M.A. Microwave dielectric behavior of wet soil — Part II: Dielectric mixing models // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1985. Vol. GE-23. P. 35–46.
- ESA Data User Element. GlobCover Map. 2017. URL: http://due.esrin.esa.int/page_globcover.php.
- Gill P.E., Murray W., Wright M.H. Practical optimization. L.: Academic Press, 1981. 401 p.
- Jones L.A., Kimball J.S., McDonald K.C., Chan S.T.K., Njoku E.G., Oechel W.C. Satellite Microwave Remote Sensing of Boreal and Arctic Soil Temperatures From AMSR-E // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007. Vol. 45. No. 7. P. 2004–2018.
- Kerr Y.H., Al-Yaari A., Rodriguez-Fernandez N., Parrens M., Molero B., Leroux D., Bircher S., Mahmoodi A., Mialon A., Richaume P. Overview of SMOS performance in terms of global soil moisture monitoring after six years in operation // Remote Sensing of Environment. 2016. Vol. 180. P. 40–63.
- Koike T. Description of the GCOM-W1 AMSR2. Soil Moisture Algorithm Descriptions of GCOM-W1 AMSR2 Level 1R and Level 2 Algorithms. Japan Aerospace Exploration Agency. Earth Observation Research Center, 2013. 119 p.
- Mironov V.L., Kosolapova L.G., Fomin S.V. Physically and mineralogically based spectroscopic dielectric model for moist soils // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2009. Vol. 47. No. 7. P. 2059–2070.
- Mironov V.L., Kerr Y.H., Kosolapova L.G., Savin I.V., Muzalevskiy K.V. A Temperature-Dependent Dielectric Model for Thawed and Frozen Organic Soil at 1.4 GHz // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015. Vol. 8. No. 9. P. 4470–4477.
- Mironov V.L., Savin I.V., Karavaysky A.Y. Dielectric model in the frequency range 0.05 to 15 GHz at temperatures −30°C to 25°C for the samples of organic soils and litter collected in Alaska, Yamal, and Siberian Taiga // Proc. IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Beijing. 2016. P. 2684–2687.
- Mitnik L.M., Cherny I.V., Mitnik M.L., Chernyavskii G.M., Kuleshov V.P., Baranyuk A.V. The MTVZA-GYa radiometer on the Meteor-M no. 2 satellite: the first 10 months in an orbit, calibration of data and retrieval of geophysical parameters // Abstract Intern. Symposium “Atmospheric Radiation and Dynamics“ (ISARD-2015). Saint-Petersburg-Petrodvorets, 2015. P. 23–25.
- Muskett R.R., Romanovsky V.E., Cable W.L., Kholodov A.L. Active-Layer Soil Moisture Content Regional Variations in Alaska and Russia by Ground-Based and Satellite-Based Methods, 2002 through 2014 // Intern. J. Geosciences. 2015. Vol. 6. P. 12–41.
- Njoku E.G. AMSR Land Surface Parameters. Surface Soil Moisture, Land Surface Temperature, Vegetation Water Content. Algorithm theoretical basis document / Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology, 1999. 47 p.
- Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. Gap analyses by variable or by type of mission. 2017. URL: https://www.wmo-sat.info/oscar/gapanalyses?variable=96.
- O’Neill P., Chan S., Njoku E., Jackson T., Bindlish R. Soil moisture active passive (SMAP) algorithm theoretical basis document Level 2 and 3 soil moisture (passive) data products / Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology, 2014. 77 p.
- Schwank M., Mätzler C., Wiesmann A., Wegmüller U., Pulliainen J., Lemmetyinen J., Rautiainen K., Derksen K., Toose P., Drusch M. Snow Density and Ground Permittivity Retrieved from L-Band Radiometry: A Synthetic Analysis // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015. Vol. 8. No. 8. P. 3833–3845.
- Status of the Global Observing System for Climate (GCOS-195), October 2015 / World Meteorological organization. 2015. URL: http://www.wmo.int/pages/prog/gcos/Publications/GCOS-195_en.pdf.
- 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. 18. P. 288–295.
- Wang J.R., Choudhury B.J. Remote sensing of soil moisture content over bare field at 1.4 GHz frequency // J. Geophysical Research. 1981. Vol. 86. P. 5277–5282.
- WMO Statement on the Status of the Global Climate in 2015 / World Meteorological Organization. WMO-No. 1167. Chairperson, Publications Board, 2016. P. 28.
- Ye N., Walker J.P., Guerschman J., Ryu D., Gurney R.J. Standing water effect on soil moisture retrieval from L-band passive microwave observations // Remote Sensing of Environment. 2015. Vol. 169. P. 232–242.
- Zhou J., Dai F., Zhang X., Zhao S., Li M. Developing a temporally land cover-based look-up table (TL-LUT) method for estimating land surface temperature based on AMSR-E data over the Chinese landmass // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015. Vol. 34. P. 35–50.