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
Ваш e-mail:
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. № 7. С. 117-127

Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России

Е.В. Полякова 1 , Ю.Г. Кутинов 1, 2 , А.Л. Минеев 1 , З.Б. Чистова 1 
1 Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. Н.П. Лаверова РАН, Архангельск, Россия
2 Центр космического мониторинга Арктики Северного (Арктического) федерального университета, Архангельск
Одобрена к печати: 22.10.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-117-127
Материалы различных космических съёмок с искусственных спутников Земли широко применяются в мировой практике при изучении состояния природной среды. Основным современным способом представления формы земной поверхности выступает цифровая модель рельефа (ЦМР). Глобальные цифровые модели рельефа — это ЦМР, охватывающие всю или почти всю территорию Земли. В настоящее время назрела потребность в создании ЦМР дна Северного Ледовитого океана (СЛО) и акваторий прилегающих морей. Обычно для батиметрии используются две цифровые модели: GEBCO и IBCAO в различных модификациях. Для оценки переноса вещества и формирования подводного рельефа необходимо создание единой ЦМР дна океана и прилегающей суши (водосборного бассейна СЛО). Для территории суши наиболее подходящими оказываются ЦМР ASTER GDEM v2 и ArcticDEM. Модель ArcticDEM отличается высокой точностью (2 м). Данные ArcticDEM покрывают всю территорию севернее 60° с. ш., но не охватывают полностью площадь водосборного бассейна СЛО. Как и в любых других глобальных ЦМР, в ней есть области, не покрытые данными модели. Наибольшие территории с отсутствием данных имеют: Санкт-Петербург и Ленинградская обл. (20,19 %), Республика Карелия (17,13 %), Вологодская (14,96 %), Архангельская (11,48 %) и Кировская (8,7 %) области. Подобные «пробелы» следует заполнять данными других моделей, такими как ASTER GDEM v2, высотными отметками геодезических знаков и данными из топографических карт с обязательным искусственным уменьшением размера ячейки до исходного разрешения ArcticDEM. Модели ASTER GDEM v2 и ArcticDEM применимы для разных задач: первая — для выделения региональных трендов развития рельефа и региональных морфоструктур; вторая — для локального анализа слаборасчленённых форм рельефа.
Ключевые слова: цифровая модель рельефа, ArcticDEM, ASTER GDEM, субъекты России
Полный текст

Список литературы:

  1. Берлянт А. М. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986. 240 с.
  2. Кочкуркин Н. В. Кутинов Ю. Г. О возможности применения аэрофотосъемки в экологических целях на территории Архангельской области. Факты и соображения // Север: экология: сб. науч. тр. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. С. 351–363.
  3. Кутинов Ю. Г. Экогеодинамика Арктического сегмента земной коры. Екатеринбург: УрО РАН, 2005. 388 с.
  4. Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л ., Полякова Е. В ., Чистова З. Б. Выбор базовой цифровой модели рельефа (ЦМР) равнинных территорий Севера Евразии и её подготовка для геологического районирования (на примере Архангельской области). Пенза: Социосфера, 2019. 176 с.
  5. Минеев А. Л., Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б., Полякова Е. В. (2015а) Подготовка цифровой модели рельефа для исследования экзогенных процессов северных территорий Российской Федерации // Пространство и Время. 2015. № 3(21). С. 278–291. URL: https://space-time.ru/space-time/article/view/2226-7271provr_st3-21.2015.83.
  6. Минеев А. Л., Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б. (2015б) Методические аспекты создания цифровой модели рельефа Архангельской области на основе ASTER GDEM V. 2 // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2. URL: http://science-education.ru/129-21949.
  7. Минеев А. Л., Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б. Надёжность цифровой модели рельефа Архангельской области для проведения геоэкологических исследований // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 58–67. URL: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-58-67.
  8. Никольский Д. Б. Современные тенденции в радиолокационном дистанционном зондировании Земли // Геоматика. 2008. № 1. С. 7–10.
  9. Опыт системных исследований в Арктике. М.: Науч. мир, 2001. 644 с.
  10. Arefi H., Reinartz P. Accuracy enhancement of ASTER global digital elevation models using ICESat data // Remote Sensing. 2011. V. 3(7). P. 1323–1343. URL: https://doi.org/10.3390/rs3071323.
  11. Athmania D., Achour H. External Validation of the ASTER GDEM2, GMTED2010 and CGIAR-CSI-SRTM v4.1 Free Access Digital Elevation Models (DEMs) in Tunisia and Algeria // Remote Sensing. 2014. V. 6(5). P. 4600–4620. URL: https://doi.org/10.3390/rs6054600.
  12. Changwei J., Shortridge A., Lin S., Wu J. Comparison and validation of SRTM and ASTER GDEM for a subtropical landscape in Southeastern China // Intern. J. Digital Earth. 2013. P. 969–992. URL: https://doi.org/10.1080/17538947.2013.807307.
  13. Hvidegaard S. M., Soørensen L. S., Forsberg R. ASTER GDEM validation using LiDAR data over coastal regions of Greenland // Remote Sensing Letters. 2012. V. 3(1). P. 85–91. URL: https://doi.org/10.1080/01431161.2010.527389.
  14. Phama H. T., Marshall L., Johnson F., Sharma A. A method for combining SRTM DEM and ASTER GDEM2 to improve topography estimation in regions without reference data // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 210(1). P. 229–241. URL: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.03.026.