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. 2019. Т. 16. № 2. С. 218-226

Восстановление кинематических характеристик поверхностного волнения и батиметрии по многоканальным оптическим снимкам комплекса «Геотон-Л1» на спутнике «Ресурс-П»

М.В. Юровская 1, 2 , В.Н. Кудрявцев 2, 1 , С.В. Станичный 1 
1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
2 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 12.02.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-218-226
Рассматривается подход к оценке скорости течения и глубины моря по паре оптических спутниковых изображений морской поверхности, полученных с задержкой во времени, сопоставимой с периодом наблюдаемых волн. Метод основан на анализе спектра сдвига фаз волн и оценке допплеровского сдвига в дисперсионном соотношении. Метод применён к многоканальным оптическим изображениям со спутника «Ресурс-П» № 1, где временной сдвиг обеспечивается за счёт смещения направления визирования в одном из каналов. В связи с отсутствием данных о точном времени съёмки в каждом канале и/или детальной информации о геометрии съёмки предлагается алгоритм оценки временного сдвига по смещению волн на морской поверхности. Алгоритм основывается на предположении об отсутствии течений и выполнении линейного дисперсионного соотношения волн. Полученное значение временного сдвига было использовано для оценки глубины моря в районе Керченского пролива по дисперсионному соотношению волн. Показано, что для надёжной оценки скорости течения необходима более точная информация о временном сдвиге и подпиксельная взаимная привязка изображений. Продемонстрирована возможность оценки скорости и направления объектов на морской поверхности (суда, обрушения волн) по максимуму корреляционной функции фрагментов снимка в двух каналах. Развитие предложенного подхода и улучшение алгоритмов привязки снимков оптико-электронной аппаратуры «Геотон-Л1» со спутника «Ресурс-П» могло бы послужить созданию нового инструмента оценки скорости течений из космоса.
Ключевые слова: оптические спутниковые изображения, последовательные снимки, «Геотон-Л1», «Ресурс-П», дисперсионное соотношение волн, течения, батиметрия, обрушения волн
Полный текст

Список литературы:

  1. Chapron B.,Collard F.,Ardhuin F. Direct measurements of ocean surface velocity from space: Interpretation and validation // J. Geophysical Research. 2005. V. 110. C07008. DOI: 10.1029/2004JC002809.
  2. Dugan J. P.,Piotrowski C. C.,Williams J. Z. Water depth and surface current retrievals from airborne optical measurements of surface gravity wave dispersion // J. Geophysical Research. 2001. V. 106(C8). P. 16903–16915. DOI: 10.1029/2000JC000369.
  3. Emery W. J.,Thomas A. C.,Collins M. J.,Crawford W. R.,Mackas D. L. An objective method for computing advective surface velocities from sequential infrared satellite images // J. Geophysical Research: Oceans. 1986. V. 91. P. 12865–12878.
  4. Goldstein R. M.,Zebker H. A. Interferometric radar measurement of ocean surface current // Nature. 1987. V. 328. P. 707–709.
  5. Kelly K. A. An inverse model for near-surface velocity from infrared images // J. Physical Oceanography. 1989. V. 19. P. 1845–1864.
  6. Kubryakov A.,Plotnikov E.,Stanichny S. Reconstructing Large- and Mesoscale Dynamics in the Black Sea Region from Satellite Imagery and Altimetry Data ― A Comparison of Two Methods // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 239. DOI 10.3390/rs10020239.
  7. Kudryavtsev V.,Yurovskaya M.,Chapron B.,Collard F.,Donlon C. (2017a) Sun glitter imagery of ocean surface waves: Part 1. Directional spectrum retrieval and validation // J. Geophysical Research: Oceans. 2017. V. 122. No. 2. P. 1369–1383. DOI: 10.1002/2016JC012425.
  8. Kudryavtsev V.,Yurovskaya M.,Chapron B.,Collard F.,Donlon C. (2017b) Sun glitter imagery of surface waves. Part 2: Waves transformation on ocean currents // J. Geophysical Research: Oceans. 2017. V. 122. No. 2. P. 1384–1399. DOI: 10.1002/2016JC012426.
  9. Leckler F.,Ardhuin F.,Peureux C.,Benetazzo A.,Bergamasco F.,Dulov V. Analysis and Interpretation of Frequency-Wavenumber Spectra of Young Wind Waves // J. Physical Oceanography. 2015. V. 45. No. 10. P. 2484–2496. DOI 10.1175/JPO-D-14-0237.1.
  10. Lee P. H. Y.,Barter J. D.,Beach K. L.,Hindman C. L.,Lake B. M.,Rungaldier H.,Shelton J. C.,Williams A. B.,Yee R.,Yuen H. C. X band microwave backscattering from ocean waves // J. Geophysical Research. 1995. V. 100. P. 2591–2611.
  11. Plant W. J. A model for microwave Doppler sea return at high incidence angles: Bragg scattering from bound, tilted waves // J. Geophysical Research. 1997. V. 102. P. 21131–21146.
  12. Young I. R.,Rosenthal W.,Ziemer F. A three‐dimensional analysis of marine radar images for the determination of ocean wave directionality and surface currents // J. Geophysical Research. 1985. V. 90(C1). P. 1049–1059. DOI: 10.1029/JC090iC01p01049.
  13. Yurovskaya M.,Kudryavtsev V.,Chapron B.,Rascle N.,Collard F. Wave Spectrum and Surface Current Retrieval from Airborne and Satellite Sunglitter Imagery // Proc. IGARSS’2018. Valencia. 2018. P. 3192–3195. DOI. 10.1109/IGARSS.2018.8518459.