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. № 5. С. 203-216

Возможности дистанционного зондирования профилей влажности почв на основе поляриметрических наблюдений обратного рассеяния волн в P- и C-диапазонах частот

К.В. Музалевский 1 
1 Институт физики им. Л.В. Киренского СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 06.09.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-203-216
В данной теоретической работе предложен двухчастотный поляриметрический метод измерения профилей влажности в поверхностном слое агропочв толщиной до 30 см. Рассмотрен случай монотонного изменения влажности почвы с глубиной для профилей, которые измерялись в течение 37 дней после орошения. В качестве исходных значений сечений обратного радарного рассеяния выступали величины, рассчитанные на согласованных поляризациях методом Кирхгофа в скалярном приближении и методом малых возмущений на частотах 5,4 ГГц и 435 МГц соответственно. В этих расчётах использовались экспериментальные профили влажности и спектроскопическая рефракционная модель комплексной диэлектрической проницаемости для почвы с содержанием глинистой фракции, равной 14 %. Профили влажности почвы восстанавливались в ходе решения обратной задачи, информативным признаком в которой были отношения сечений обратного рассеяния на согласованных поляризациях, рассчитанные на двух частотах для измеренного и модельного профилей влажности почвы. В качестве модельного профиля влажности почвы выступала экспоненциальная функция. Среднеквадратичное отклонение и квадрат коэффициента корреляции между восстановленными и измеренными значениями влажности в поверхностном слое почвы толщиной 30 см оказались равны 0,01 см3/см3 и 0,92 соответственно. Выводы работы справедливы также и в случае бистатической конфигурации схемы зондирования. Исследование показывает перспективность разработки многочастотных радиолокационных систем комбинированного СВЧ- и дециметрового диапазонов для дистанционного зондирования профилей влажности почв.
Ключевые слова: обратное радарное рассеяние, бистатическое радарное рассеяние, агропочвы, профиль влажности, комплексная диэлектрическая проницаемость
Полный текст

Список литературы:

  1. Богородский В. В., Козлов А. И. Микроволновая радиометрия земных покровов. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 272 с.
  2. Васильев Е. К., Рабинович Ю. И., Широков К. П., Шульгина Е. М. Определение влажности и влагозапасов почв Ленинградской области СВЧ-радиометрическим методом // Тр. Ордена Трудового Красного Знамени Главной геофиз. обсерватории им. А. И. Воейкова. 1983. Вып. 478. С. 62–71.
  3. Зердев Н. Г., Кулемин Г. П. Определения влажности почв многоканальными радиолокационными методами // Исслед. Земли из космоса. 1993. № 1. С. 90–95.
  4. Комаров С. А., Якушев А. И. Сечение рассеяния радиоволн на плоскослоистом полупространстве с шероховатой границей // Радиотехника и электроника. 1998. Т. 43. № 6. С. 650–656.
  5. Кондратьев К. Я., Рабинович Ю. И., Шульгина Е. М. Определение влажности и запасов продуктивной влаги в почве по микроволновому излучению // Тр. Ордена Трудового Красного Знамени Главной геофиз. обсерватории им. А. И. Воейкова. 1976. Вып. 371. С. 3–11.
  6. Поверхностное и подповерхностное зондирование покровов с помощью многочастотного поляриметрического радиолокатора с синтезированной апертурой: отчет о НИР (закл.): № 01201280948 ФАНО РАН ФГБУН ИРЭ РАН / рук. Б. Г. Кутуза. М., 2015. 28 с.
  7. Alemohammad S. H., Konings A. G., Jagdhuber T., Moghaddam M., Entekhabi D. Characterization of vegetation and soil scattering mechanisms across different biomes using P-band SAR polarimetry // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 209. Р. 107–117.
  8. Bass F. G., Fuks I. M. Wave Scattering from Statistically Rough Surfaces. Pergamon Press, 1979. Р. 536.
  9. Brekhovskikh L. M. Waves in Layered Media. N. Y.: Academic Press, 1960. Р. 561.
  10. Brocca L., Crow W. T., Ciabatta L., Massari C., de Rosnay P., Enenkel M. A Review of the Applications of ASCAT Soil Moisture Products // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2017. V. 10. No. 5. Р. 2285–2306.
  11. Carreiras J. M. B., Quegan S., Le Toan T. Coverage of high biomass forests by the ESA BIOMASS mission under defense restrictions // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 196. Р. 154–162.
  12. Ceraldi E., Franceschetti G., Iodice A., Riccio D. Estimating the soil dielectric constant via scattering measurements along the specular direction // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2005. V. 43. No. 2. Р. 295–305.
  13. Choudhury B., Schmugge T., Chang A., Newton R. Effect of surface roughness on the microwave emission from soils // J. Geophysical Research. 1979. V. 84. No. C9. Р. 5699−5706.
  14. Corana A., Marchesi M., Martini C., Ridella S. Minimizing multimodal functions of continuous variables with the ‘Simulated Annealing’ algorithm ACM // Trans. Mathematical Software. 1987. V. 13. No. 3. Р. 262–280.
  15. Entekhabi D., Yueh S., O’Neill P. E., Kellogg K. H., Allen A., Bindlish R., Brown M., Chan S., Colliander A., Crlow W. T., Das N., De Lannoy G., Dunbar R. S., Edelstein W. N., Entin J. K., Escobar V., Goodman Sh. D., Jackson Th. J., Jai B., Johnson J., Kim E., Kim S., Kimball J., Koster R. D., Leon A., McDonald K. C., Moghaddam M., Mohammed P., Moran S., Njoku E. G., Piepmeier J. R., Reichle R., Rogez F., Shi J. C., Spencer M. W., Thruman S. W., Tsang L., Van Zyl J., Weiss B., West R. SMAP Handbook: Soil Moisture Active Passive. Mapping Soil Moisture and Freeze/Thaw from Space. Pasadena, CA, USA, California Institute of Technology, Jet Propulsion Lab., 2014. 192 p.
  16. Escorihuela M., Chanzy A., Wigneron J., Kerr Y. Effective soil moisture sampling depth of L-band radiometry: A case study // Remote Sensing of Environment. 2010. V. 114. No. 5. Р. 995–1001.
  17. Fletcher K. Sentinel-1: ESA’s Radar Observatory Mission for GMES Operational Services. ESA SP-1322/1. 2012. 96 p.
  18. Fung A. K. Microwave Scattering and Emission Models and Their Applications. Norwood: Artech House, MA, 1994. Р. 592.
  19. Fung A. K., Dawson M. S., Chen K. S., Hsu A. Y., Engman E. T., O’Neill P. O., Wanget J. A modified IEM model for: scattering from soil surfaces with application to soil moisture sensing // Proc. IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. NE, USA. 1996. V. 2. Р. 1297–1299.
  20. Fung A. K., Boisvert J., Brisco B. Interpretation of radar measurements from rough soil surface with a permittivity profile // Proc. IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. Singapore. 1997. V. 3. Р. 1376–1378.
  21. Gao H., Zhang W., Chen H. An Improved Algorithm for Discriminating Soil Freezing and Thawing Using AMSR-E and AMSR2 Soil Moisture Products // Remote Sensing. 2018. V. 10(1697). P. 1–17.
  22. Gill P. E., Murray W. Algorithms for the Solution of the Nonlinear Least-Squares Problem // SIAM J. Numerical Analysis. 1978. V. 15. No. 5. Р. 977–992.
  23. Gorrab A., Zribi M., Baghdadi N., Lili-Chabaane Z., Mougenot B. Multi-frequency analysis of soil moisture vertical heterogeneity effect on radar backscatter // Proc. Intern. Conf. Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP). 17–19 March 2014, Sousse, Tunisia. 2014. Р. 379–384.
  24. Gradshteyn I. S., Ryzhik I. M. Tables of Integrals, Series, and Products. 6th ed. San Diego, CA: Academic Press, 2000. 1163 p.
  25. Hoeben R., Troch P. A. Assimilation of active microwave observation data for soil moisture profile estimation // Water Resources Research. 2000. V. 36. No. 10. Р. 2805–2819.
  26. Khankhoje U. K., van Zyl J. J., Cwik T. A. Computation of Radar Scattering From Heterogeneous Rough Soil Using the Finite-Element Method // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 51. No. 6. Р. 3461–3469.
  27. Komarov S. A., Mironov V. L., Li S. SAR polarimetry for permafrost active layer freeze/thaw processes // Proc. IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 24–28 June 2002, Toronto, Canada. 2002. V. 5. Р. 2654–2656.
  28. Konings A. G., Entekhabi D., Moghaddam M., Saatchi S. S. The Effect of Variable Soil Moisture Profiles on P-Band Backscatter // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. No. 10. Р. 6315–6325.
  29. Kutuza B., Davidkin A., Dzenkevich A., Kalinkevich A., Manakov V., Plushchev V., Shishkova O., Verba V., Vostrov E. Multi-frequency polarimetric synthetic aperture radar for surface and subsurface sensing // Proc. EuRAD. Horizon House Publications Ltd, 2004. Р. 5–12.
  30. Kwon E. Y., Park S. E., Moon W. M., Lee K. K. Estimation of soil moisture content from L- and P-band AirSAR data: A case study in Jeju, Korea // Geosciences J. 2002. V. 6. No. 4. Р. 331–339.
  31. Liou Y. A., England A. W. A land surface process/radiobrightness model with coupled heat and moisture transport in soil // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 36. No. 1. Р. 273–286.
  32. Mironov V. L., Bobrov P. P., Fomin S. V. Multirelaxation Generalized Refractive Mixing Dielectric Model of Moist Soils // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2013. V. 10. No. 3. pp. 603–606.
  33. Moghaddam M., Rahmat-Samii Ya., Rodriguez E., Entekhabi D., Hoffman J. P., Moller D., Pierce L. E., Saatchi S. S., Thomson M. Microwave Observatory of Sub canopy and Subsurface (MOSS): A Mission Concept for Global Deep Soil Moisture Observations // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. No. 8. Р. 2630–2643.
  34. Oh Y., Sarabandi K., Ulaby F. T. An empirical model and an inversion technique for radar scattering from bare soil surfaces // IEEE Trans. Geoscience. Remote Sensing. 1992. Vol. 30. Р. 370–382.
  35. Quegan S., Lomas M., Papathanassiou K. P., Kim J-S., Tebaldini S., Giudici D., Scagliola M., Gucci P. Calibration Challenges for the Biomass P-Band SAR Instrument // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 22–27 July 2018, Valencia, Spain. 2018. Р. 8575–8578.
  36. Sadeghi M., Tabatabaeenejad A., Tuller M., Moghaddam M., Jones S. B. Advancing NASA’s AirMOSS P-Band Radar Root Zone Soil Moisture Retrieval Algorithm via Incorporation of Richards’ Equation // Remote Sensing. 2017. V. 9(1). P. 1–17.
  37. Schmugge T., Wilheit T., Webster Jr. W., Gloersen P. Remote sensing of soil moisture with microwave radiometers-II. NASA technical note D-8321. 1976. Р. 34.
  38. Status of the Global Observing System for Climate (GCOS-195). World Meteorological Organization. Chairperson, Publications Board. Oct. 2015. 373 p.
  39. Tabatabaeenejad A., Burgin M., Duan X., Moghaddam M. P-Band Radar Retrieval of Subsurface Soil Moisture Profile as a Second-Order Polynomial: First AirMOSS Results // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2015. V. 53. No. 2. Р. 645–658.
  40. Tian S., Renzullo L. J., van Dijk A. I. J. M., Tregoning P., Walker J. P. Global joint assimilation of GRACE and SMOS for improved estimation of root-zone soil moisture and vegetation response // Hydrology and Earth System Sciences. 2019. V. 23. Р. 1067–1081.
  41. Ulaby F. T., Moore R. K., Fung A. K. Microwave remote sensing. Active and Passive. V. 2: Radar Remote Sensing and Surface Scattering and Emission Theory. Addison-Wesley Publishing Company, 1982. Р. 457–1064.
  42. Walker J. P., Troch P. A., Mancini M., Willgoose G. R., Kalma J. D. Profile soil moisture estimation using the modified IEM // Proc. IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 3–8 Aug. 1997, Singapore. 1997. V. 3. Р. 1263–1265.
  43. Wigneron J.-P., Jackson T. J., O’Neill P. Modelling the passive microwave signature from land surfaces: A review of recent results and application to the L-band SMOS and SMAP soil moisture retrieval algorithms // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 192. Р. 238–262.
  44. Yashchenko A. S., Bobrov P. P. Impact of the Soil Moisture Distribution in the Top Layer on the Accuracy Moisture Retrieval by Microwave Radiometer Data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 9. P. 5239–5246.