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. № 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.