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. 51-60

Многолучевая интерферометрия от сигналов навигационных спутников в слоистых структурах лесных массивов и льдов пресноводных водоёмов

Д.В. Харламов 1 , В.Г. Подопригора 2, 3 , М.Ю. Реушев 1, 3 , Д.С. Макаров 1, 4 , Е.Н. Васильев 4 
1 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
2 Институт физики им. Л.В. Киренского СО РАН, Красноярск, Россия
3 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
4 Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 10.04.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-51-60
Представлены результаты серии измерений амплитудно-временной зависимости интерференционного поля сигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) диапазона L1 (λ ≈ 0,19 м) при отражении от слоистых сред: снежно-ледового покрова пресноводного озера в зимне-весенний период и вблизи лесного массива. По результатам измерений выполнены: первичная выборка данных измерений с использованием облачного сервиса, последующая обработка данных путём быстрого фурье-преобразования (БФП) и дальнейший анализ результатов с помощью методик, применяемых в многолучевой ГНСС-рефлектометрии. Для анализа полученных рефлектограмм использована модель многолучевой интерференции в слоистых средах, для чего привлечена схема геометрической оптики. Это позволило, используя коэффициенты пропускания и отражения Френеля, рассчитать амплитуду и фазу волн, пришедших наряду с прямым сигналом на приёмную антенну. В дополнение к экспериментальным данным в работе представлены результаты вычислительного моделирования динамики снежно-ледового покрова, что позволило определить его температурный режим, состояние, другие термодинамические характеристики. Моделирование проведено на основе численного решения задачи Стефана в обобщённой постановке с учётом локальных климатических данных. Это позволило не только оценить текущее состояние слоёв, но и спрогнозировать их динамическое развитие с использованием метеорологических прогнозов. Результаты исследования могут применяться для мониторинга состояния ледового покрова от становления до таяния, а также лесных массивов с целью анализа их влажности, пожароопасности и густоты посадки.
Ключевые слова: ГНСС-рефлектометрия, сигналы навигационных спутников, слоистые среды, ледовые покровы, лес, диэлектрическая проницаемость, вычислительное моделирование
Полный текст

Список литературы:

  1. Васильев Е. Н. Моделирование динамики ледового покрова пресноводного водоема // Журн. Сибирского федер. ун-та. Математика и физика. 2022. Т. 15. № 6. С. 753–762. DOI: 10.17516/1997-1397-2022-15-6-753-762.
  2. Васильев Е. Н., Деревянко В. А. Динамика фазовых превращений в тепловом аккумуляторе системы терморегулирования бортовой радиоэлектронной аппаратуры // Теплофизика и аэромеханика. 2018. Т. 25. № 3. С. 481–488.
  3. Васильев Е. Н., Макаров Д. С., Сорокин А. В. Моделирование динамики ледовых покровов и ГНСС рефлектометрия в мониторинге состояния льда // Журн. Сибирского федер. ун-та. Техника и технологии. 2022. Т. 15. № 2. С. 261–271. DOI: 10.17516/1999-494X-0389.
  4. Кашкин В. Б., Рублева Т. В., Симонов К. В., Кашкина Л. В., Перетокин С. А., Дергунов А. В., Кабанов А. А., Одинцов Р. В., Мацулев А. Н., Мальканова А. В., Сорокин А. В., Подопригора В. Г., Реушев М. Ю., Макаров Д. С., Харламов Д. В., Пономарев Е. И., Швецов Е. Г., Зуев Д. В., Миронов В. А., Кругляков А. С. Прикладные аспекты исследования геосфер с использованием спутниковых технологий: монография. Красноярск: Сибирский федер. ун-т, 2023. 256 с.
  5. Макаров Д. С., Харламов Д. В., Сорокин А. В. Использование сигналов навигационных спутников для мониторинга земных покровов // Сибирский журн. науки и технологий. 2019. Т. 20. № 1. С. 8–19. DOI: 10.31772/2587-6066-2019-20-1-8-19.
  6. Малимонов М. И., Макаров Д. С., Харламов Д. В. Облачный сервис первичной обработки, визуализации, фильтрации и сохранения данных с четырехканального приемника-регистратора сигналов навигационных спутников в частотном диапазоне L1. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2022667433. Рег. 20.09.2022.
  7. Попов В. И. Распространение радиоволн в лесах. М.: Горячая линия – Телеком, 2015. 392 с.
  8. Сорокин А. В., Подопригора В. Г., Макаров Д. С. и др. Ориентационная упорядоченность элементов дерева в модели диэлектрической проницаемости древостоя // Изв. высш. учеб. заведений. Физика. 2020. Т. 63. № 2(746). С. 50–54. DOI: 10.17223/00213411/63/2/50.
  9. Jin S., Cardellach E., Xie F. GNSS Remote Sensing. N. Y.; L.: Springer Dordrecht Heidelberg, 2014. 286 p. DOI: 10.1007/978-94-007-7482-7.
  10. Karam M. A., Fung A. K., Lang R. H. et al. A microwave scattering model for layered vegetation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. Universities Space Research Association. 1992. V. 30. P. 201–234. DOI: 10.1109/36.158872.
  11. Lérondel G., Romestain R. Fresnel coefficients of a rough interface // Applied Physics Letters. 1999. V. 74. No. 19. P. 2740–2742.
  12. Reushev M. Yu., Podoprigora V. G., Makarov D. S. et al. Interaction of satellite navigation signals with forest and snow-ice layers // Russian Physics J., 2023. V. 66. No. 6. pp. 706–711. DOI: 10.1007/s11182-023-02996-z.
  13. Ulaby F., Moore R., Fung A. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. V. 3. From Theory to Applications. Norwood, Massachusetts: Artech House, 1986. 1120 p.