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 текстСписок литературы:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.