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. 2024. Т. 21. № 2. С. 223-234

Оптическая толщина растительности с учётом диэлектрических характеристик воды в живых растениях

А.Н. Романов 1 
1 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Россия
Одобрена к печати: 03.04.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-223-234
Микроволновое излучение почвенного покрова с наземным растительным покровом зависит от диэлектрических характеристик как почвы, так и растительности. При дистанционном микроволновом зондировании возникает проблема выделения вкладов растительности и почвы в суммарное излучение подстилающей поверхности. В данной работе изучена возможность учёта диэлектрических характеристик воды в живых растениях при дистанционном определении влажности почвы в случае неполного экранирования растительностью микроволнового излучения почвы. Для этой цели исследованы зависимости диэлектрических характеристик элементов надземных частей (листьев, стеблей, колосьев) пшеницы, овса, ржи от объёмной влажности. Экспериментально установлено различие диэлектрических характеристик нижних (первых, вторых) и верхних (третьих – пятых) листьев, а также колосьев пшеницы в разные периоды спелости. Кроме того, выявлены различия диэлектрических характеристик живых и погибших всходов овса. Установлена зависимость показателей преломления и поглощения от объёмной влажности для хлебных злаков (пшеницы, ржи, овса). С использованием рефракционной модели определены показатели преломления и поглощения воды в растениях. На основе измеренных диэлектрических параметров рассчитана зависимость оптической глубины растительности от объёмной доли воды в растениях и оценено экранирующее влияние растительности на микроволновое излучение почвы.
Ключевые слова: растительность, почва, температура, влажность, показатели преломления и поглощения, оптическая толщина растительности, коэффициент излучения, микроволновый диапазон
Полный текст

Список литературы:

  1. Башаринов А. Е., Тучков Л. Т., Поляков В. С., Ананов Н. И. Измерение радиотепловых и плазменных СВЧ-излучений. М.: Советская редакция, 1968. 390 с.
  2. Башаринов А. Е., Гурвич А. С., Егоров С. Т. Радиотепловое излучение Земли как планеты. М.: Наука, 1974. 188 с.
  3. Романов А. Н., Хвостов И. В., Рябинин И. В., Романов Д. А., Трошкин Д. Н. Дистанционные микроволновые индикаторы сухости леса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 21. 2024. № 1. С. 197–209. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-197-209.
  4. Чухланцев А. А., Шутко А. М. Особенности определения влажности почвы СВЧ-радиометрическим методом в лесных районах // Исслед. Земли из космоса. 2012. № 2. С. 3–10.
  5. Чухланцев А. А., Шутко А. М., Головачев С. П. Ослабление электромагнитных волн растительными покровами // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. № 11. С. 1285–1311.
  6. Шутко А. М. СВЧ-радиометрия водной поверхности и почвогрунтов. М.: Наука, 1986. 192 с.
  7. Эткин В. С., Шарков Е. А. Возможности дистанционного исследования Земли при помощи радиофизических систем // Косм. исслед. земных ресурсов: методы и средства измерений и обработки информации. М.: Наука, 1976. С. 99–109 .
  8. Arendt B., Grathwohl A., Waldschmidt C., Walter T. Influence of Vegetation on the Detection of Shallowly Buried Objects with a UAV-Based GPSAR // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. Kuala Lumpur, Malaysia, 2022. P. 100–103. DOI: 10.1109/IGARSS46834.2022.9883635.
  9. Birchak J., Gardner C., Hipp J., Victor J. High dielectric constant microwave probes for sensing soil moisture // Proc. IEEE. 1974. V. 62. No. 1. P. 93–98. DOI: 10.1109/PROC.1974.9388.
  10. Burke H.-H. K., Schmugge T. J. Effects of varying soil moisture contents and vegetation canopies on microwave emissions // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1982. V. GE-20. No. 3. P. 268–274. DOI: 10.1109/TGRS.1982.350442.
  11. Chukhlantsev A. A., Golovachev S. P., Shutko A. M. Experimental study of vegetable canopy microwave emission // Advances in Space Research. 1989. V. 9. No. 1. P. 317–321. https://doi.org/10.1016/0273-1177(89)90499-7.
  12. Dou Q., Xie Q., Peng X. et al. Soil moisture retrieval over crop fields based on two-component polarimetric decomposition: a comparison of generalized volume scattering models // J. Hydrology. 2022. V. 615. Pt. A. Article 128696. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128696.
  13. Ferrazzoli P., Guerriero L., Paloscia S. et al. Modeling polarization properties of emission from soil covered with vegetation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1992. V. 30. No. 1. P. 157–165. DOI: 10.1109/36.124226.
  14. Guan K., Wu J., Kimball J. S. et al. The shared and unique values of optical, fluorescence, thermal and microwave satellite data for estimating large-scale crop yields // Remote Sensing of Environment 2017. V. 199. P. 333–349. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.043.
  15. Huang H., Liao T.-H., Tsang L. et al. Combined active and Passive microwave remote sensing of Soil Moisture for vegetated surfaces at L-band // Progress in Electromagnetic Research Symp. (PIERS). Shanghai, China, 2016. P. 2528–2529. DOI: 10.1109/PIERS.2016.7735036.
  16. Itolikar A. B., Joshi A. S., Deshpande S. S. et al., Dielectric and Emissive Properties of Sorghum (Jowar) Vegetation at C-Band Microwave Frequency // Materials Today: Proc. 2020. V. 23. Pt. 2. P. 236–245. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.022.
  17. Kerr Y. H., Waldteufel P., Richaume P. et al. The SMOS Soil Moisture Retrieval Algorithm // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. No. 5. P. 1384–1403. DOI: 10.1109/TGRS.2012.2184548.
  18. Kirdiashev K. P., Chukhlantsev A. A., Shutko A. M. Microwave radiation of the earth’s surface in the presence of vegetation cover // Radio Engineering and Electronics. 1979. V. 24. P. 256–264.
  19. Li D., Yang C., Du Y. Efficient Method for Scattering from Cylindrical Components of Vegetation and Its Potential Application to the Determination of Effective Permittivity // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2017. V. 55. No. 11. P. 6120–6127. DOI: 10.1109/TGRS.2017.2720849.
  20. Matzler C. Seasonal evolution of microwave radiation from an oat field // Remote Sensing of Environment. 1990. V. 31. No. 3. P. 161–173. DOI: 10.1016/0034-4257(90)90086-2.
  21. Monsiváis-Huertero A., Judge J., Liu P.-W., Chakrabarti S. Monitoring Vegetation Conditions Over Agricultural Regions Using Active Observations // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. Waikoloa, HI, USA, 2020. P. 4351–4354. DOI: 10.1109/IGARSS39084.2020.9324414.
  22. Nelson S. O. Chapter 15 — Dielectric Properties Data // Dielectric Properties of Agricultural Materials and their Applications. Academic Press, 2015. P. 211–246. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802305-1.00015-4.
  23. Njoku E. G. Passive Microwave Remote Sensing of Earth from Space: A Review // Proc. IEEE. 1982. V. 70. Р. 728–749.
  24. Oza S. R. Panigrahy S., Parihar J. S. Concurrent use of active and passive microwave remote sensing data for monitoring of rice crop // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2008. V. 10. No. 3. P. 296–304. https://doi.org/10.1016/j.jag.2007.12.002.
  25. Pereira L. S., Paredes P., Melton F. et al. Prediction of crop coefficients from fraction of ground cover and height. Background and validation using ground and remote sensing data // Agricultural Water Management. 2020. V. 241. Article 106197. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106197.
  26. Romanov A. N. Some Behavior Features of Dielectric Properties of Water in Birch Wood at a Frequency of 1.41 GHz // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2022. V. 60. P. 1–8. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3157642.
  27. Schmugge T. J., Jackson T. J. A dielectric model of the vegetation effects on the microwave emission from soils // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1992. V. 30. No. 4. P. 757–760. DOI: 10.1109/36.158870.
  28. Schmugge T. J., Gloersen P. W., Wilheit T., Geiger F. Remote Sensing of Soil Moisture with Microwave Radiometry // J. Geophysical Research. 1974. V. 79. No. 2. P. 317–323.
  29. Wigneron J.-P., Calvet C., Kerr Y. et al. Microwave emission of vegetation: sensitivity to leaf characteristics // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1993. V. 31. No. 3. P. 716–726. DOI: 10.1109/36.225537.
  30. Wigneron J.-P., Kerr Y., Waldteufel P. et al. L-band microwave emission of the biosphere (L-MEB) model: Description and calibration against experimental data sets over crop fields // Remote Sensing of Environment. 2007. V. 107. No. 4. P. 639–655. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.10.014.
  31. Yashchenko A. S., Bobrov P. P. Impact of the Soil Moisture Distribution in the Top Layer on the Accuracy Moisture Retrieval by Microwave Radiometer Data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 9. P. 5239–5246. DOI: 10.1109/TGRS.2016.2559162.