Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. № 6. С. 294-308

К вопросу об определении диаграммы рассеяния ледяного покрова по данным бистатического дистанционного зондирования в L-диапазоне

Д.А. Ковалдов 1 , Ю.А. Титченко 1 , В.Ю. Караев 1 , М.А. Панфилова 1 , В.П. Лопатин 2 , В.Ф. Фатеев 2 
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
2 Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений, Солнечногорск, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 07.11.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-294-308
Рассмотрены возможности бистатической схемы зондирования, реализуемой с помощью спутника TDS-1 (англ. TechDemoSat-1) и глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), для обнаружения морского льда и построения его диаграммы рассеяния в L-диапазоне. Предлагаемый подход основан на определении диаграмм рассеяния морского волнения и морского льда по частотно-временному спектру отражённого сигнала ГНСС (DDM, англ. Delay-Doppler Map). В процессе обработки анализируется доплеровский спектр (ДС) отражённого сигнала, регистрируемого приёмником в бистатической схеме зондирования ГНСС-Рефлектометрии (ГНСС-Р). В такой схеме измерение ширины ДС зависит от проекции скорости приёмника на отражённые лучи, соединяющие отражающие точки на поверхности с приёмником. В этом случае можно считать, что падающее излучение ГНСС в области отражения имеет плоский фронт, поэтому от проекции скорости излучателя зависит только центральная частота смещения ДС. Таким образом, зная геометрию задачи «излучатель – точка зеркального отражения – приёмник», можно для каждой частоты измеренного ДС определить соответствующий угол скольжения отражённого луча. Предлагаемый алгоритм применялся для данных спутника TDS-1, которые были получены при измерениях над Антарктикой в районе моря Уэдделла и в Атлантическом океане, а также в Охотском море. Для верификации типа отражающей поверхности (лёд/вода) использовались данные о сплочённости ледяного покрова радиометра AMSR-2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer-2). Подтверждено предположение, что ширина ДС от морского льда существенно меньше, чем от морского волнения. Были восстановлены диаграммы рассеяния для морского волнения и морского льда, затем полученные зависимости сравнивались с соотношениями, установленными по данным радиолокатора миссии GPM (англ. Global Precipitation Measurement) в Ku-диапазоне.
Ключевые слова: ГНСС, квазизеркальное отражение, L-диапазон, диаграмма рассеяния, дистанционное зондирование ледяного покрова, TDS-1
Полный текст

Список литературы:

  1. Лопатин В. П., Мурзабеков М. М., Бобров Д. С. Результаты определения профиля высот геоида и уклонения отвесной линии по сигналам ГНСС, отраженным от водной поверхности // Геодезия и картография. 2024. № 2. С. 21–30. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1004-2-21-30.
  2. Черноухов В. В., Добыкин В. Д. Рассеяние электромагнитных волн морской поверхностью при двухпозиционной локации // Радиотехника и электроника. 1995. Т. 40. № 3. С. 464–471.
  3. Alonso Arroyo A., Camps A., Aguasca A. et al. Dual-polarization GNSS-R interference pattern technique for soil moisture mapping // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2014. V. 7. No. 5. P. 1533–1544. DOI: 10.1109/JSTARS.2014.2320792.
  4. Camps A., Park H., Pablos M. et al. Sensitivity of GNSS-R spaceborne observations to soil moisture and vegetation // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 10. P. 4730–4742. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2588467.
  5. Cardellach E., Fabra F., Nogués-Correig O. et al. GNSS-R ground-based and airborne campaigns for ocean, land, ice, and snow techniques: Application to the GOLD-RTR data sets // Radio Science. 2011. V. 46. No. 6. Article RS0C04. 16 p. DOI: 10.1029/2011RS004683.
  6. Cartwright J. Novel applications of GNSS-R data from TechDemoSat-1 to monitoring the cryosphere: Thesis for the degree of Doctor of Philosophy. University of Southampton, United Kingdom, 2021. 151 p.
  7. Cartwright J., Banks C. J., Srokosz M. Sea ice detection using GNSS-R data from TechDemoSat-1 // J. Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124. Iss. 8. P. 5801–5810. DOI: 10.1029/2019JC015327.
  8. Chew C., Shah R., Zuffada C. et al. Demonstrating soil moisture remote sensing with observations from the UK TechDemoSat-1 satellite mission // Geophysical Research Letters. 2016. V. 43. Iss. 7. P. 3317–3324. DOI: 10.1002/2016GL068189.
  9. Clarizia M. P., Gommenginger C. P., Gleason S. T. et al. Analysis of GNSS-R delay-Doppler maps from the UK-DMC satellite over the ocean // Geophysical Research Letters. 2009. V. 36. Iss. 2. Article L02608. 5 p. DOI: 10.1029/2008GL036292.
  10. Clarizia M. P., Ruf C. S., Jales P., Gommenginger C. Spaceborne GNSS-R minimum variance wind speed estimator // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. No. 11. P. 6829–6843. DOI: 10.1109/TGRS.2014.2303831.
  11. Dielacher A., Fragner H., Moritsch M., Høeg P., Wickert J., Cardellach E., Koudelka O., Beck P., Walker R., Martin-Neira M., Lissi F. P. The passive reflectometer on board of PRETTY // Proc. ESA ARSI+KEO Conf. 2019.
  12. Gleason S. Remote sensing of ocean, ice and land surfaces using bistatically scattered GNSS signals from low Earth orbit: Thesis for the degree of Doctor of Philosophy. University of Surrey, UK, 2006. 223 p.
  13. Gleason S. Towards sea ice remote sensing with space detected GPS signals: Demonstration of technical feasibility and initial consistency check using low resolution sea ice information // Remote Sensing. 2010. V. 2. Iss. 8. P. 2017–2039. DOI: 10.3390/rs2082017.
  14. Gleason S., Hodgart S., Sun Y. et al. Detection and processing of bistatically reflected GPS signals from low Earth orbit for the purpose of ocean remote sensing // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2005. V. 43. No. 6. P. 1229–1241. DOI: 10.1109/TGRS.2005.845643.
  15. Gleason S., Lowe S., Zavorotny V. Remote sensing using bistatic GNSS reflections // GNSS Applications and Methods. Norwood, MA: Artech House, 2009. P. 399–436.
  16. GPM Data Utilization Handbook. 1st ed. JAXA, Japan, 2014. 92 p.
  17. Hall C. D., Cordey R. A. Multistatic Scatterometry // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. “Remote Sensing: Moving Toward the 21st Century”. 1988. V. 1. P. 561–562. DOI: 10.1109/IGARSS.1988.570200.
  18. Hobiger T., Haas R., Löfgren J. S. GLONASS-R: GNSS reflectometry with a frequency division multiple access-based satellite navigation system // Radio Science. 2014. V. 49. Iss. 4. P. 271–282. DOI: 10.1002/2013RS005359.
  19. Huang F., Sun Y., Xia J. et al. Progress on the GNSS-R product from Fengyun-3 missions // IGARSS 2024 — 2024 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 2024. P. 6717–6720. DOI: 10.1109/IGARSS53475.2024.10640688.
  20. Juang J.-C., Ma S.-H., Lin C.-T. Study of GNSS-R techniques for FORMOSAT mission // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 10. P. 4582–4592. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2575069.
  21. Karaev V., Titchenko Y., Panfilova M. et al. (2022a) Application of the Doppler spectrum of the backscattering microwave signal for monitoring of ice cover: A theoretical view // Remote Sensing. 2022. V. 14. Iss. 10. Article 2331. 23 p. DOI: 10.3390/rs14102331.
  22. Karaev V., Titchenko Y., Panfilova M. et al. (2022b) On the problem of the sea ice detection by orbital microwave Doppler radar at the nadir sounding // Remote Sensing. 2022. V. 14. Iss. 19. Article 4937. 18 p. DOI: 10.3390/rs14194937.
  23. Lagerloef G., Colomb F. C., Le Vine D. et al. The Aquarius/SAC-D mission: Designed to meet the salinity remote-sensing challenge // Oceanography. 2008. V. 21. No. 1. P. 68–81. DOI: 10.5670/oceanog.2008.68.
  24. Larson K. M., Gutmann E. D., Zavorotny V. U. et al. Can we measure snow depth with GPS receivers? // Geophysical Research Letters. 2009. V. 36. Iss. 17. Article L17502. 5 p. DOI: 10.1029/2009GL039430.
  25. Li C., Huang W. An algorithm for sea-surface wind field retrieval from GNSS-R delay-Doppler map // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014. V. 11. No. 12. P. 2110–2114. DOI: 10.1109/LGRS.2014.2320852.
  26. Lopatin V., Fateev V. Methods of bistatic GNSS-radio altimetry for determining height profile of the ocean and their experimental verification // Symp. Terrestrial Gravimetry: Static and Mobile Measurements (TG-SMM 2019). 2022. V. 153. P. 127–132. DOI: 10.1007/1345_2022_139.
  27. Martín-Neira M. A Passive Reflectometry and Interferometry System (PARIS): Application to ocean altimetry // ESA J. 1993. V. 17. P. 331–355.
  28. McMullan K. D., Brown M. A., Martín-Neira M. et al. SMOS: The payload // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2008. V. 46. No. 3. P. 594–605. DOI: 10.1109/TGRS.2007.914809.
  29. Melsheimer C., Spreen G. AMSR-2 ASI sea ice concentration data, Antarctic, version 5.4 (NetCDF) (July 2012 – December 2018) // PANGAEA. 2019. DOI: 10.1594/PANGAEA.898400.
  30. Najibi N., Jin S. Physical reflectivity and polarization characteristics for snow and ice-covered surfaces interacting with GPS signals // Remote Sensing. 2013. V. 5. Iss. 8. P. 4006–4030. DOI: 10.3390/rs5084006.
  31. Nogués-Correig O., Galí E. C., Campderrós J. S., Rius A. A GPS-reflections receiver that computes Doppler/delay maps in real time // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. No. 1. P. 156–174. DOI: 10.1109/TGRS.2006.882257.
  32. Panfilova M., Karaev V. Sea ice detection by an unsupervised method using Ku- and Ka-band radar data at low incidence angles: First results // Remote Sensing. 2023. V. 15. Iss. 14. Article 3530. 12 p. DOI: 10.3390/rs15143530.
  33. Panfilova M., Karaev V. Sea ice detection method using the dependence of the radar cross-section on the incidence angle // Remote Sensing. 2024. V. 16. Iss. 5. Article 859. 10 p. DOI: 10.3390/rs16050859.
  34. Ruf C. S., Atlas R., Chang P. S. et al. New ocean winds satellite mission to probe hurricanes and tropical convection // Bull. American Meteorological Soc. 2016. V. 97. Iss. 3. P. 385–395. DOI: 10.1175/BAMS-D-14-00218.1.
  35. Sun Y., Huang F., Xia J. et al. GNOS-II on Fengyun-3 satellite series: Exploration of multi-GNSS reflection signals for operational applications // Remote Sensing. 2023. V. 15. Iss. 24. Article 5756. 26 p. DOI: 10.3390/rs15245756.
  36. Sutton R., Schroeder E., Thompson A. et al. Satellite-aircraft multipath and ranging experiment results at L-band // IEEE Trans. Communications. 1973. V. 21. No. 5. P. 639–647. DOI: 10.1109/TCOM.1973.1091693.
  37. Unwin M., Jales P., Tye J. et al. Spaceborne GNSS-reflectometry on TechDemoSat-1: Early mission operations and exploitation // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 10. P. 4525–4539. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2603846.
  38. Yan Q., Huang W. Sea ice sensing from GNSS-R data using convolutional neural networks // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2018. V. 15. No. 10. P. 1510–1514. DOI: 10.1109/LGRS.2018.2852143.
  39. Yan Q., Huang W. Sea ice remote sensing using GNSS-R: A review // Remote Sensing. 2019. V. 11. Iss. 21. Article 2565. 26 p. DOI: 10.3390/rs11212565.
  40. Yan Q., Huang W., Moloney C. Neural networks based sea ice detection and concentration retrieval from GNSS-R delay-Doppler maps // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2017. V. 10. No. 8. P. 3789–3798. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2689009.
  41. Yang T., Wan W., Sun Z. et al. Comprehensive evaluation of using TechDemoSat-1 and CYGNSS data to estimate soil moisture over Mainland China // Remote Sensing. 2020. V. 12. Iss. 11. Article 1699. 19 p. DOI: 10.3390/rs12111699.
  42. Zavorotny V. U., Gleason S., Cardellach E., Camps A. Tutorial on remote sensing using GNSS bistatic radar of opportunity // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2014. V. 2. No. 4. P. 8–45. DOI: 10.1109/MGRS.2014.2374220.
  43. Zhu Y., Yu K., Zou J., Wickert J. Sea ice detection based on differential delay-Doppler maps from UK TechDemoSat-1 // Sensors. 2017. V. 17. Iss. 7. Article 1614. 18 p. DOI: 10.3390/s17071614.