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
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. 2024. Т. 21. № 2. С. 9-22

Анализ эффективности применения глобальной погодной модели HRES (GACOS) для коррекции атмосферных помех в интерферометрических оценках полей смещений на примере вулканов Камчатки

М.С. Волкова 1 , В.О. Михайлов 1 , Р.С. Османов 1 
1 Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 27.02.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-9-22
Исследуется актуальная проблема устранения фазовых атмосферных задержек при расчёте полей смещений методом дифференциальной интерферометрии (англ. Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar — DInSAR) по спутниковым радиолокационным снимкам территории Камчатки. Выполнено тестирование модели атмосферной поправки GACOS (англ. Generic Atmospheric Correction Online Service) с использованием погодной модели HRES (англ. High Resolution) для коррекции полей смещений, полученных по снимкам спутника Sentinel 1А вулканических районов северной, центральной и южной Камчатки (вулканы Толбачик, Мутновский – Горелый, Карымский вулканический центр, Авачинско-Корякская группа вулканов). По статистическим оценкам эффективности введённых атмосферных поправок, положительный результат наблюдался для 63,3 % интерферограмм. Тропосферная компонента при этом удаляется если не полностью, то в значительной степени, в то время как турбулентная компонента остаётся в скорректированных результатах без изменений вместе с деформационной составляющей. В работе использованы статистические критерии (изменение в результате коррекции дисперсии поля смещений, коэффициента его корреляции с топографией, пространственного тренда), позволяющие оценить эффективность введения поправок. Для скорректированных полей смещений максимальная стандартная ошибка уменьшилась с 0,022 до 0,011 м. В некоторых случаях вычитание атмосферной поправки ухудшало значения статистических критериев. В целом, учитывая экстремальные для спутниковой радарной интерферометрии условия Камчатского региона (погода, рельеф, невысокая когерентность природных ландшафтов, низкое отношение сигнал/шум на интерферограммах), при положительном статистическом эффекте от введённой поправки погодную модель HRES (GACOS) рекомендуется применять при использовании методов дифференциальной интерферометрии для данной территории.
Ключевые слова: радарная спутниковая интерферометрия, РСА, Sentinel 1А, погодные модели, HRES, GACOS, атмосферные помехи, фазовые задержки, вулканы, Камчатка
Полный текст

Список литературы:

  1. Ингель Л. Х., Макоско А. А. О влиянии неоднородностей силы тяжести на теплообмен атмосферы с подстилающей поверхностью // Геофиз. исслед. 2022. Т. 23. № 3. С. 5–13. https://doi.org/10.21455/gr2022.3-1.
  2. Baran I., Stewart M. P., Kampes B. M. et al. A modification to the Goldstein radar interferogram filter // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2003. V. 41. No. 9. P. 2114–2118. DOI: 10.1109/TGRS.2003.817212.
  3. Beauducel F., Briole P., Froger J. L. Volcano-wide fringes in ERS synthetic aperture radar interferograms of Etna (1992–1998): Deformation or tropospheric effect? // J. Geophysical Research: Solid Earth. 2000. V. 105. Iss. B7. P. 16391–16402. DOI: 10.1029/2000jb900095.
  4. Bekaert D. P. S., Hooper A., Wright T. J. A spatially variable power law tropospheric correction technique for InSAR data // J. Geophysical Research: Solid Earth. 2015. V. 120. P. 1345–1356. https://doi.org/10.1002/2014JB011558.
  5. Biggs J., Dogru F., Dagliyar A. et al. Baseline monitoring of volcanic regions with little recent activity: application of Sentinel 1 InSAR to Turkish volcanoes // J. Applied Volcanology. 2021. V. 10. DOI: 10.1186/s13617-021-00102-x.
  6. Chaabane F., Avallone A., Tupin F. et al. A multitemporal method for correction of tropospheric effects in differential SAR interferometry: Application to the gulf of Corinth earthquake // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. No. 6. P. 1605–1615. DOI: 10.1109/tgrs.2007. 894026.
  7. Darvishi M., Cuozzo G., Bruzzone L., Nilfouroushan F. Performance evaluation of phase and weather-based models in atmospheric correction with Sentinel 1 data: Corvara Landslide in the Alps // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020. V. 13. P. 1332–1346. https://doi.org/10.1109/jstars.20.
  8. Deledalle C. A., Tupin F., Denis L. A non-local approach for SAR and interferometric SAR denoising // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 2010. P. 714–717. DOI: 10.1109/igarss.2010.5654217.
  9. Deledalle C. A., Denis L., Tupin F. NL-InSAR: Nonlocal interferogram estimation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. No. 4. P. 1441–1452. DOI: 10.1109/tgrs.2010.2076376.
  10. Doin M. P., Lasserre C., Peltzer G. et al. Corrections of stratified tropospheric delays in SAR interferometry: Validation with global atmospheric models // J. Applied Geophysics. 2009. V. 69. No. 1. P. 35–50. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2009.03.010.
  11. Ferretti A., Prati C., Rocca F. Permanent scatterers in SAR interferometry // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. V. 9. No. 1. P. 8–20. https://doi.org/10.1109/36.898661.
  12. Goldstein R. M., Werner C. L. Radar interferogram filtering for geophysical applications // Geophysical Research Letters. 1998. V. 25. P. 4035−4038. DOI: 10.1029/1998gl900033.
  13. Hanssen R. F. Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001. 308 p. https://doi.org/10.1007/0-306-47633-9.
  14. Hooper A., Zebker H., Segall P., Kampes B. A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers // Geophysical Research Letters. 2004. V. 31. No. 23. DOI: 10.1029/2004gl021737.
  15. Li Z., Fielding E. J., Cross P., Preusker R. Advanced InSAR atmospheric correction: MERIS/MODIS combination and stacked water vapour models // Intern. J. Remote Sensing. 2009. V. 30. No. 13. P. 3343–3363. DOI: 10.1080/01431160802562172.
  16. Parker A. L., Biggs J., Walters R. J. et al. Systematic assessment of atmospheric uncertainties for InSAR data at volcanic arcs using large-scale atmospheric models: application to the Cascade volcanoes, United States // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 170. P. 102–114. DOI: 10.1016/j.rse.2015.09.003.
  17. Stephens K. J., Wauthier C., Bussard R. C. et al. Assessment of Mitigation Strategies for Tropospheric Phase Contributions to InSAR Time-Series Datasets over Two Nicaraguan Volcanoes // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 5. Article 782. DOI: 10.3390/rs12050782.
  18. Wang Y., Chang L., Feng W. et al. Topography-correlated atmospheric signal mitigation for InSAR applications in the Tibetan plateau based on global atmospheric models // Intern. J. Remote Sensing. 2021. V. 42. No. 11. P. 4361–4379. DOI: 10.1080/01431161.2021.1892856.
  19. Yu C., Penna N. T., Li Z. (2017a) Generation of real-time mode high-resolution water vapor fields from GPS observations // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2017. V. 122. P. 2008–2025. DOI: 10.1002/2016jd025753.
  20. Yu C., Li Z., Penna N. T. (2017b) Interferometric synthetic aperture radar atmospheric correction using a GPS-based iterative tropospheric decomposition model // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 204. P. 109–121. DOI: 10.1016/j.rse.2017.10.038.
  21. Yu C., Li Z., Penna N. T., Crippa P. Generic atmospheric correction model for interferometric synthetic aperture radar observations // J. Geophysical Research: Solid Earth. 2018. V. 123. P. 9202–9222. https://doi.org/10.1029/2017JB015305.