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. 2018. Т. 15. № 1. С. 123-137

Сезонная изменчивость коэффициента обратного рассеяния по данным Sentinel-1 в применении к исследованию острова Котельный

К.А. Трошко 1, 2 , Е.А. Балдина 1 
1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
2 Институт географии РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 11.10.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-123-137
Новая космическая система радиолокационного зондирования Земли Sentinel-1 осуществляет съёмку приполярных районов с высокой повторяемостью, что открывает возможность регулярного мониторинга этих относительно малоизученных и труднодоступных территорий. Большой объём информации, полученной за первые годы работы этой системы, позволяет предварительно оценить информативность разновременных радиолокационных данных для характеристики этих районов. На примере острова Котельный (архипелаг Новосибирские острова) рассматриваются сезонные изменения удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР), полученной по разновременным данным радиолокатора C-диапазона, установленного на спутнике Sentinel-1A, за период с ноября 2014 г. по ноябрь 2016 г. Для десяти элементарных площадок, выбранных в пределах типичных ландшафтов острова, получены и проанализированы временные образы УЭПР. Привлечение дополнительной информации о местности (карт, снимков оптического диапазона, сведений о погоде) позволило охарактеризовать основные факторы, влияющие на интенсивность обратного сигнала от разных участков и её изменения в течение двухлетнего периода. Для большинства исследуемых участков наиболее существенные изменения УЭПР связаны с процессами, сопровождающими периоды с устойчивыми отрицательными (промерзание сезонно-талого слоя, выпадение снега) и положительными (таяние снежного покрова и сезонно-талого слоя, развитие растительного покрова) температурами. На относительные различия УЭПР площадок в пределах снимков одного срока в разной степени влияют такие свойства местности, как характер рельефа и его расчленения, грунтов, тип и обилие растительного покрова, заболоченность территории. Хорошая различимость арктических ландшафтов на основе многовременного хода УЭПР делает перспективным использование именно разновременных радиолокационных данных в задаче классификации типов ландшафтов и их картографирования.
Ключевые слова: Арктика, Новосибирские острова, остров Котельный, тундровые ландшафты, многолетняя мерзлота, радиолокационная съёмка Земли, Sentinel-1, разновременные снимки, C-диапазон, удельная эффективная площадь рассеяния, временной образ УЭПР, ­сезонные изменения
Полный текст

Список литературы:

  1. Материалы комплексного экологического обследования участков территории, обосновывающего придание этой территории правового статуса особо охраняемой природной территории федерального значения ― государственного природного заказника «Новосибирские острова». Т. 1. М.: Всемирный Фонд дикой природы, 2015. 483 с.
  2. Митник Л. М., Хазанова Е. С. Динамика ледяного покрова в морях Восточно-Сибирском и Лапте­вых по данным спутникового микроволнового зондирования во второй половине октября 2014 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 2. С. 100–113.
  3. Мышляков С. Г. Возможности радарных снимков Sentinel-1 для решения задач сельского хозяйства // Геоматика. 2016. № 2. С. 16−24.
  4. Новосибирские острова: сб. статей / под ред. Г. Л. Рутилевского, Р. К. Сиско. Л.: Мор. транспорт, 1963. 233 с.
  5. Новосибирские острова. Физ.-геогр. характеристика архипелага / под ред. Я. Я. Гаккеля. Л.: Гидро­метеоиздат, 1967. 212 с.
  6. Родионова Н. В. Сезонные вариации обратного рассеяния от естественных покровов Подмосковья в сезон 2015–2016 годов по радарным данным SENTINEL 1A // 14-я Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: тез. докл. 2016. С. 367. URL: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5482.
  7. Советская Арктика. Моря и острова Северного Ледовитого океана. М.: Наука, 1970. 526 с.
  8. Antonova S., Kääb A., Heim B., Langer M., Boike J. (2016a) Spatio-temporal variability of X-band radar backscatter and coherence over the Lena River Delta, Siberia // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 182. P. 169–191.
  9. Antonova S., Duguay C. R., Kääb A., Heim B., Langer M., Westermann S., Boike J. (2016b) Monitoring bedfast ice and ice phenology in lakes of the Lena river delta using TerraSAR-X backscatter and coherence time series // Remote Sensing. 2016. V. 8. Iss. 11. P. 903.
  10. Atwood D. K., Gunn G. E., Roussi C., Wu J., Duguay C., Sarabandi K. Microwave backscatter from Arctic lake ice and polarimetric implications // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2015. V. 53. Iss. 11. P. 5972–5982.
  11. Crosetto M., Monserrat O., Devanthéry N., Cuevas-González M., Barra A., Crippa B. Persistent scatterer interferometry using Sentinel-1 data // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2016. V. XLI-B7. P. 835–839.
  12. Duguay C. K., Rouse W. R., Lafleur P. M., Boudreau L. D., Crevier Y., Pultz T. J. Analysis of multi-temporal ERS–1 SAR data of subarctic tundra and forest in the northern Hudson Bay Lowland and implications for climate studies // Canadian J. Remote Sensing. 1999. V. 25. No. 1. P. 21–33.
  13. Lauknes T. R., Larsen Y., Eckerstorfer M., Christiansen H. H. Permafrost landform dynamics at Kapp Linné central Svalbard, observed using high-resolution TerraSAR-X data, 2009–2012 // TerraSAR-X Science Team Meeting: abstr. 10–12 June 2013, DLR Oberpfaffenhofen. 1 p.
  14. Liu L., Zhang T., Wahr J. InSAR measurements of surface deformation over permafrost on the North Slope of Alaska // J. Geophysical Research. 2010. V. 115. Iss. F3. CiteID F03023. 14 p.
  15. Nagler T., Rott H., Hetzenecker M., Wuite J., Potin P. The Sentinel-1 Mission: New Opportunities for Ice Sheet Observations // Remote Sensing. 2015. V. 7. Iss. 7. P. 9371–9389.
  16. Park S.-E., Yamaguchi Y., Singh G., Bartsch A. Spatio-temporal monitoring of permafrost region using SAR remote sensing // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. 2010. V. 38. Pt. 8. P. 142–144.
  17. Pivot F. C-Band SAR imagery for snow-cover monitoring at Treeline, Churchill, Manitoba, Canada // Remote Sensing. 2012. V. 4. Iss. 7. P. 2133–2155.
  18. Radiometric calibration of S-1 Level-1 Products Generated by the S-1 IPF. European Space Agency, 2015. 13 p.
  19. Sentinel-1 User Handbook. European Space Agency, 2013. 80 p.
  20. Sharov A., Nikolskiy D. Satellite map series of long-term elevation changes on Eurasia’s northernmost ice caps / ed. R. Lasaponara // Proc. EARSeL Symp. 3–6 June 2013. 14 p.
  21. Sobiech J., Boike J., Dierking W. Observation of melt onset in an Arctic tundra landscape using high resolution TerraSAR-X and Radarsat-2 data // Proc. IGARSS 2012. 2012. P. 3552–3555.
  22. Strozzi T., Kouraev A., Wiesmann A., Sharov A., Wegmüller U., Werner C. Estimation of Arctic glacier motion with satellite L-band SAR data // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112. Iss. 3. P. 636–645.
  23. Woodhouse I. H. Introduction to Microwave Remote Sensing. CRC Press, 2005. 400 p.