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. 149-161

Доплеровский спектр радиолокационного сигнала, отражённого морской поверхностью при малых углах падения: эксперимент

В.Ю. Караев 1 , М.А. Панфилова 1 , М.С. Рябкова 1 , Ю.А. Титченко 1 , Е.М. Мешков 1 
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
Одобрена к печати: 30.12.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-149-161
Продолжен анализ свойств доплеровского спектра радиолокационного сигнала сверхвысокочастотного диапазона, отражённого морской поверхностью, при углах падения меньше 19º. Данные были получены в ходе эксперимента на морской океанографической платформе, расположенной в Чёрном море. Для описания доплеровского спектра помимо ширины и смещения впервые применялись коэффициенты асимметрии и эксцесса. Показано, что коэффициенты растут при увеличении угла падения и могут быть использованы для разработки количественного критерия перехода от квазизеркального (метод Кирхгофа) к резонансному (метод возмущений) механизму обратного рассеяния. Разработана оригинальная процедура калибровки данных радиолокатора, опирающаяся на теоретическую модель рассеяния и позволяющая сравнивать измерения разных радиолокаторов. При обработке данных эксперимента применялась процедура определения эффективной скорости ветра и эффективного безразмерного ветрового разгона для заданной модели спектра ветрового волнения. Восстановленный таким образом спектр волнения использовался для вычисления статистических моментов второго порядка и определения спектральных и энергетических характеристик отражённого сигнала. Численные оценки показали, что зависимости сечения обратного рассеяния, ширины и смещения доплеровского спектра от угла падения хорошо коррелируют с измерениями при малых углах падения (<8–14º). Сравнение дисперсий уклонов крупномасштабного (по сравнению с длиной волны излучения) волнения, вычисленных по спектру ветрового волнения и восстановленных по угловой зависимости сечения обратного рассеяния, показало хорошее совпадение. Для описания рассеяния в переходной области углов падения (~10–20º) необходимо учитывать резонансный механизм обратного рассеяния.
Ключевые слова: ширина и смещение доплеровского спектра, метод Кирхгофа, двухмасштабная модель рассеивающей поверхности, малые углы падения, ветровое волнение, диаграмма направленности антенны
Полный текст

Список литературы:

  1. Басс Ф., Фукс И. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М: Наука, 1972. 424 с.
  2. Караев В., Каневский М., Мешков Е. Упрощенное описание морского волнения для задач радиолокационного дистанционного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2011. № 2. С. 26–39.
  3. Караев В., Панфилова М., Баландина Г., Чу К. Восстановление дисперсии наклонов крупномасштабных волн по радиолокационным измерениям в СВЧ-диапазоне // Исслед. Земли из космоса. 2012. № 4. С. 62–77.
  4. Караев В., Рябкова М., Панфилова М., Титченко Ю., Мешков Е. Свойства доплеровского спектра радиолокационного СВЧ-сигнала, отраженного морской поверхностью при малых углах падения // 16-я Всероссийская открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. 12–16 нояб. 2018. М.: ИКИ РАН, 2018. С. 278.
  5. Караев В., Титченко Ю., Мешков Е., Панфилова М., Рябкова М. Доплеровский спектр радиолокационного сигнала, отраженного морской поверхностью при малых углах падения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. № 6. С. 221–234.
  6. Курьянов Б. Ф. Рассеяние звука на шероховатой поверхности с двумя типами неровностей // Акустический журн. 1962. T. 8. № 3. C. 325–333.
  7. Панфилова М. А., Караев В. Ю., Титченко Ю.А, Рябкова М. А. Восстановление статистических характеристик ветрового волнения по ширине и смещению доплеровского спектра отраженного радиолокационного сигнала // 15-я Всероссийская открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. 13–17 нояб. 2017. М.: ИКИ РАН, 2017. С. 296.
  8. Титченко Ю. А., Караев В. Ю. Метод определения параметров морского волнения с помощью модифицированного акустического волнографа // Изв. высш. учеб. заведений. Сер. «Радиофизика». 2012. Т. 55. № 8. С. 544–554.
  9. Фукс И. М. К теории рассеяния радиоволн на взволнованной поверхности моря // Изв. высш. учеб. заведений. Сер. «Pадиофизика». 1966. T. 9. № 5. C. 876–887.
  10. Ardhuin F. The SKIM Mission: a Pathfinder for Doppler Oceanography from Space // Doppler Oceanography from Space: Proc. Workshop. Brest, France. 10–12 Oct. 2018. 47 p. URL: https://dofs.sciencesconf.org/data/pages/Ardhuin.pdf (accessed 14.10.2019).
  11. Boisot O., Amarouche L., Lalaurie J.-C., Guerin C.-A. Dynamical Properties of Sea Surface Microwave Backscatter at Low-Incidence: Correlation Time and Doppler Shift // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 12. P. 7385–7395.
  12. Chu X., He Y., Karaev V., Chen G. Relationships between Ku-band radar backscatter and integrated wind and waves parameters at low incidence angles // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. No. 11. P. 4599–4609. DOI 10.1109/TGRS.2012.2191560.
  13. Fois F., Hoogeboom P., Chavalier F., Stoffelen A. An analytical model for the description of the full-polarimetric sea surface Doppler signature // J. Geophysical Research: Oceans. 2015. V. 120. P. 988–1015.
  14. Freilich M. H., Vanhoff B. A. The relation between winds, surface roughness, and radar backscatter at low incidence angles from TRMM Precipitation Radar measurements // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 2003. V. 20. No. 4. P. 549–562.
  15. GPM Data Utilization Handbook. First Edition. Japan Aerospace Exploration Agency, 2014. 92 p.
  16. Hauser D., Tison C., Amiot T., Delaye L., Corcoral N., Castillan P. SWIM: the first spaceborne wave scatterometer // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2017. V. 55. No. 5. P. 3000–3014.
  17. Johnson J., Toporkov J., Brown G. A Numerical Study of Backscattering From Time-Evolving Sea Surfaces: Comparison of Hydrodynamic Models // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. V. 39. No. 11. P. 2411–2420. DOI: 10.1109/36.964977.
  18. Karaev V., Kanevsky M., Balandina G., Cotton P., Challenor P., Gommenginder C., Srocosz M. On the problem of the near ocean surface wind speed retrieval by radar altimeter: two-parametric algorithm // Intern. J. Remote Sensing. 2002. V. 23. No. 16. P. 3263–3283.
  19. Karaev V., Ryabkova M., Panfilova M., Titchenko Yu., Meshkov Eu. The Doppler spectrum of the microwave radar signal backscattered by the sea surface at low incidence angles // Proc. IGARSS. 2018. P. 979–982.
  20. Li X., Xu X. Scattering and Doppler spectral analysis for two-dimensional linear and nonlinear sea surfaces // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. No. 2. P. 603–611.
  21. Nouguier F., Guerin С., Soriano G. Analytical Techniques for the Doppler Signature of Sea Surfaces in the Microwave Regime — II: Nonlinear Surfaces // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. No. 12. P. 4920–4927.
  22. Nouguier F., Chapron B., Collard F., Mouche A., Rascle N., Ardhuin F., Wu X. Sea Surface Kinematics from Near-Nadir Radar Measurements // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2018. V. 56. No. 10. P. 6169–6179.
  23. Panfilova M., Karaev V., Guo J. (2018a) Oil slick observation at low incidence angles in Ku band // J. Geophysical Research, Oceans. 2018. V. 123. No. 3. P. 1924–1936. URL: https://doi.org/10.1002/2017JC013377.
  24. Panfilova M., Ryabkova M., Titchenko Y., Karaev V. (2018b) Retrieving of significant wave height and period from the Doppler spectrum of backscattered microwave signal // 12th European Conf. Antennas and Propagation (EuCAP 2018): Proc. L., 2018. P. 1–3. DOI: 10.1049/cp.2018.1084.
  25. Panfilova M., Ryabkova M., Karaev V., Skiba E. Retrieval of the statistical characteristics of wind waves from the width and shift of the Doppler spectrum of the backscattered microwave signal // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2019. V. 20. No. 3. P. 1–7.
  26. Ryabkova M., Karaev V. A modified wave spectrum for modeling in remote sensing problems // Proc. IGARSS. 2018. P. 3274–3277.
  27. Ryabkova M., Karaev V., Titchenko Y., Guo J. A review of wave spectra models as applied to the problem of radar probing of the sea surface // J. Geophysical Research: Oceans. 2019. No. 124. P. 1–31. URL: https://doi.org/10.1029/2018JC014804.
  28. Titchenko Yu., Karaev V. Sea surface waves parameters retrieval method based on the measurement of the Doppler spectrum of the quasispecular reflected waves // Proc. IGARSS. 2017. P. 721–724.
  29. Toporkov J., Brown G. Numerical simulations of scattering from time-varying, randomly rough surfaces // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2000. V. 38. No. 4. P. 1616–625. DOI: 10.1109/36.851961.
  30. Toporkov J., Brown G. Numerical Study of the Extended Kirchhoff Approach and the Lowest Order Small Slope Approximation for Scattering from Ocean-Like Surfaces: Doppler Analysis // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 2002. V. 50. No. 4. P. 417–425.
  31. Toporkov J., Sletten M. Investigation of Doppler Spectra of Sea Backscatter through Large-Scale Monte Carlo Simulations: Direct Numerical Solution and Approximate Models // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS-2018): Proc. Valencia, 2018. P. 41–44. DOI: 10.1109/IGARSS.2018.8518836.
  32. Voronovich A., Zavorotny V. Theoretical model for scattering of radar signals in Ku- and C-bands from a rough sea surface with breaking waves // Waves Random Media. 2001. V. 11. P. 247–269.
  33. Wang J., Xu X. Doppler simulation and analysis for 2-D Sea surfaces up to Ku-band // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 1. P. 466–478.
  34. Wright J. W. A new model for sea clutter // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 1968. V. 16. P. 217–223.