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. № 6. С. 169-179

Картографирование теплофизических неоднородностей тундровых ландшафтов по данным космической съёмки (на примере полуострова Ямал)

С.Г. Корниенко 1 
1 Институт проблем нефти и газа РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 24.10.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-169-179
Теплофизические (теплоизоляционные) свойства криогенных тундровых ландшафтов относятся к числу основных факторов, от которых зависит состояние многолетнемерзлых пород, в первую очередь глубина протаивания и промерзания грунтов. До настоящего времени практически не было результатов экспериментальных исследований, касающихся создания карт теплофизических свойств тундрового поверхностного покрова. В представленной работе впервые на примере территории центральной части п-ова Ямал рассмотрена возможность картографирования теплофизических неоднородностей тундрового почвенно-растительного покрова слоя суточных колебаний температуры по нормированным распределениям «кажущейся тепловой инерции» (Apparent Thermal Inertia, ATIN(/i)), построенным на основе данных спутников NOAA и MetOp-A/B (сканер AVHRR). В статье приведены результаты сравнения распределений ATIN(/i), рассчитанных по двум разным алгоритмам. Анализ нескольких распределений ATIN(/i), вычисленных по данным съёмки разных дат и лет, свидетельствует об их неслучайном характере и практической возможности их использования для картографирования теплофизических неоднородностей покрова территорий арктических и субарктических тундр. В качестве критерия допустимых (приемлемых) расхождений разных распределений ATIN(/i), связанных с влиянием случайных факторов, предлагается использовать значение среднеквадратического отклонения (СКО) диаграммы рассеяния двух распределений, построенных по данным съёмки одного и того же дня, но разного времени суток. Отмечена общая тенденция уменьшения средних значений и СКО параметра ATIN(/i) при повышении геоморфологических уровней от лайды и поймы до морских террас.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, кажущаяся тепловая инерция, картографирование, почвенно-растительный покров, тундра
Полный текст

Список литературы:

  1. Вечная мерзлота и освоение нефтегазоносных районов / под ред. Е. С. Мельникова, С. Е. Гречищева. М.: ГЕОС, 2002. 402 с.
  2. Гаврильев Р. И. Теплофизические свойства компонентов природной среды в криолитозоне: справоч. пособие. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2004. 146 с.
  3. Корниенко С. Г. Изучение и моделирование неоднородностей теплофизических свойств тундрового почвенно-растительного покрова по данным наземных наблюдений и космической съемки // 16-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»: сб. тез. Москва. 12–16 нояб. 2018. М.: ИКИ РАН, 2018. С. 413.
  4. Крицук Л. Н., Дубровин В. А. Карты геокриологического районирования как основа геоэкологической оценки осваиваемой территории криолитозоны // Разведка и охрана недр. 2003. № 7. С. 12–15.
  5. Морозова Л. М., Магомедова М. А. Структура растительного покрова и растительные ресурсы полуострова Ямал. Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та, 2004. 63 с.
  6. Павлов А. В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск: Наука, 1979. 284 с.
  7. Пендин В. В., Ганова С. Д. Геоэкологический мониторинг территорий расположения объектов транспорта газа в криолитозоне. М.: ОАО «ПНИИИС», 2009. 236 с.
  8. Kornienko S. G. Analysis of Errors in Estimating Changes in Water Body Areas by Satellite Data: Case Study of Thermokarst Lakes in Yamal Peninsula // Water Resources. 2016. V. 43. No. 6. P. 180–191.
  9. Liang Sh. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I Algorithms // Remote Sensing of Environment. 2000. V. 76. P. 213–238.
  10. Negm A., Capodici F., Ciraolo G., Maltese A., Provenzano G., Rallo G. Assessing the Performance of Thermal Inertia and Hydrus Models to Estimate Surface Soil Water Content // Applied Sciences. 2017. V. 7. 975. DOI: 10.3390/app7100975.
  11. Ramakrishnan D., Bharti R., Singh K. D., Nithya M. Thermal inertia mapping and its application in mineral exploration: results from Mamandur polymetal prospect, India // Geophysical J. Intern. 2013. V. 195(1). P. 357–368. DOI: 10.1093/gji/ggt237.
  12. Schieldge J. P., Kahle A. B., Alley R. E., Gillespie A. R. Use of thermal inertia properties for material identification // SPIE Image Processing for Missile Guidance. 1980. V. 238. P. 350–357. URL: https://gis.ess.washington.edu/keck/Publications/Use%20of%20thermal-inertia%20properties%20for%20material%20identification.pdf.
  13. Song C., Jia L. A Method for Downscaling FengYun-3B Soil Moisture Based on Apparent Thermal Inertia // Remote Sensing. 2016. V. 8. 703. DOI: 10.3390/rs8090703.
  14. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8. P. 127–150.
  15. Ulivieri C., Castronuovo M. M., Francioni R., Cardillo A. A split window algorithm for estimating land surface temperature from satellites // Advances in Space Research. 1994. V. 14(3). P. 59–65.
  16. Van de Griend A. A., Owe M. On the relationship between thermal emissivity and the normalized different vegetation index for natural surfaces // Intern. J. Remote Sensing. 1993. V. 14. No. 6. P. 1119–1131.
  17. Van Doninck J., Peters J., Baets B. D., Clercq E. M., Ducheyne E., Verhoest N. E. C. The potential of multitemporal Aqua and Terra MODIS Apparent Thermal Inertia as a soil moisture indicator // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2011. V. 13. P. 934–941.
  18. Verstraeten W. W., Veroustraete F., Van der Sande C. J., Grootaers I., Feyen J. Soil moisture retrieval using thermal inertia, determined with visible and thermal spaceborne data, validated for European forests // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 101. P. 299–314.