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. 2020. Т. 17. № 2. С. 206-214

О восстановлении поля поверхностных морских течений с использованием последовательных спутниковых радиолокационных изображений сликовых структур

О.А. Даниличева 1 , С.А. Ермаков 1, 2 , И.А. Капустин 1 
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Нижегородская область
2 Волжский государственный университет водного транспорта, Нижний Новгород
Одобрена к печати: 26.03.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-206-214
Проблема определения характеристик морских течений с использованием данных дистанционного зондирования океана достаточно сложна и пока не может считаться полностью решённой. Радар с синтезированной апертурой как всепогодный и круглосуточный прибор с высоким пространственным разрешением весьма перспективен для диагностики процессов в верхнем слое океана, в том числе для оценки скорости поверхностного слоя воды. Участки морской поверхности, покрытые биогенными плёнками, часто наблюдаются в условиях слабого/умеренного ветра как системы «нитевидных» структур. Эти структуры зачастую априорно рассматриваются в качестве маркеров морских поверхностных течений. Однако на данный момент проведено довольно мало исследований, которые соотносили бы движение сликовых структур на радиолокационных изображениях, полученных за сравнительно короткий промежуток времени, с полем поверхностных течений. В данной работе для оценки поверхностных морских течений были проанализированы два последовательных радиолокационных изображения, полученных с помощью Envisat ASAR и ERS-2. Временной интервал между последовательными кадрами составлял около 30 мин. Изображения характеризовались большим количеством сликовых структур, которые слабо изменились за 30-минутный интервал. Для восстановления поля скоростей течений были использованы стандартный кросс-корреляционный алгоритм (метод Maximum Cross Correlation) и метод «отслеживания» отдельных сликов, с помощью которых определялось пространственное смещение последних. Получено, что для некоторых «нитевидных» структур или их частей компоненты полученных скоростей направлены почти вдоль плёночных полос, и поэтому их можно рассматривать как индикаторы линий тока течений. Однако для значительной части структур скорости течений были направлены под довольно большим углом к касательным нитевидных сликов. Предполагается, что несоответствие между линиями тока течений и геометрией сликовых структур может быть обусловлено малой точностью определения компоненты скорости течений вдоль сликов, а также различным временем перестройки структуры сликов и поля течений при быстрых изменениях условий окружающей среды, в частности скорости и направления ветра.
Ключевые слова: сликовые структуры, морские течения, спутниковые радиолокационные изображения
Полный текст

Список литературы:

  1. Капустин И. А., Ермошкин  А. В., Богатов  Н. А., Мольков  А. А. Об оценке вклада приводного ветра в кинематику сликов на морской поверхности в условиях ограниченных разгонов волнения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. T. 16. № 2. С. 163–172.
  2. Шомина О. В., Капустин И. А., Ермошкин А. В., Ермаков С. А. О динамике искусственной сликовой полосы в прибрежной зоне Чёрного моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 222–232
  3. Bowen M. M., Emery W. J., Wilkin J. L., Tildesley P. C., Barton I. J., Knewtson R. Extracting multiyear surface currents from sequential thermal imagery using the maximum cross-correlation technique // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 2002. V. 19. P 1665–1676.
  4. DiGiacomo P. M., Holt B. Satellite observations of small coastal ocean eddies in the Southern California Bight // J. Geophysical Research. 2001. V. 106. P. 22521–22544.
  5. Ermakov S. A., Sergievskaya I. A., da Silva J. C., Kapustin I. A., Shomina O. V., Kupaev A. V., Molkov A. A. Remote Sensing of Organic Films on the Water Surface Using Dual Co-Polarized Ship-Based X-/C-/S-Band Radar and TerraSAR-X // Remote Sensing. 2018. V. 10(7). P. 1097.
  6. Gade M., Byfield V., Ermakov S., Lavrova O., Mitnik L. Slicks as Indicators for Marine Processes // Oceanography. 2013. V. 26. No. 2. P. 138–149.
  7. Kapustin I. A., Shomina O. V., Ermoshkin A. V., Bogatov N. A., Kupaev A. V., Molkov A. A., Ermakov S. A. On Capabilities of Tracking Marine Surface Currents Using Artificial Film Slicks // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 7.  P. 840.
  8. Lyzenga D. R., Marmorino G. O. Measurement of surface currents using sequential synthetic aperture radar images of slick patterns near the edge of the Gulf Stream // J. Geophysical Research. 1998. V. 103. P. 18769–18777.
  9. Marmorino G. O., Holt B., Molemaker M. J., DiGiacomo P. M., Sletten M. A. Airborne synthetic aperture radar observations of “spiral eddy” slick patterns in the Southern California Bight // J. Geophysical Research. 2010. V. 115. No. C5. C05010.
  10. McWilliams J. C., Colas F., Molemaker M. J. Cold filamentary intensification and oceanic surface convergence lines // Geophysical Research Letters. 2009. V. 36. No. L18602. P. 1–5.
  11. Qazi W. A., Emery W. J., Fox-Kemper B. Computing ocean surface currents over the coastal California Current System using 30-minute lag sequential SAR images // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52(12). P. 7559–7580.
  12. Sergievskaya I. A., Ermakov S. A., Ermoshkin A. V., Kapustin I. A., Molkov A. A., Danilicheva O. A., Shomina O. V. Modulation of Dual-Polarized X-Band Radar Backscatter Due to Long Wind Waves // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 4. P. 423.
  13. Shomina O. V., Ermoshkin A. V., Danilicheva O. A., Tarasova T. V., Kapustin I. A., Ermakov S. A. Slick bands kinematics due to marine current and wind: study and simulation // Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions: Proc. SPIE. 2019. V. 11150. 111501J.
  14. Yang H., Arnone R., Jolliff J. Estimating advective near-surface currents from ocean color satellite images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 158. P. 1–14.