Архив
Том 22, 2025
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. 2025. Т. 22. № 4. С. 101-117

Методика радиолокационной поляриметрической интерферометрии для определения высоты молодого соснового леса по данным TerraSAR-X/TanDEM-X зимнего периода

Т.Н. Чимитдоржиев 1 , И.И. Кирбижекова 1 , А.В. Дмитриев 1 
1 Институт физического материаловедения СО РАН, Улан-Удэ, Россия
Одобрена к печати: 05.06.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-101-117
В контексте проблемы углеродной нейтральности актуальна задача достоверных оценок секвестрации углерода бореальными лесами Сибири, значительные площади которых восстанавливаются в настоящее время после пожаров. Для таких оценок используется информация об основных биофизических параметрах леса — биомассе и высоте, в том числе молодых деревьев. В настоящем исследовании предложена методика оценки высоты молодого соснового подроста в зимний период по полностью поляриметрическим данным бистатической радиолокационной системы X-диапазона TerraSAR-X/TanDEM-X. Суть методики заключается в анализе многомодального распределения интерферометрической фазы компоненты поверхностного рассеяния и оценке диапазона её наиболее распространённых значений. Компонента поверхностного рассеяния определена методом поляриметрической интерферометрии PolInSAR. Полагается, что снег, покрывающий верхний ярус ветвей и хвои, в совокупности с таковыми формирует, в случае сомкнутых крон группы деревьев, отражающую поверхность. Последняя является верхним фазовым центром, а земная поверхность, также покрытая снежным покровом, в промежутках между группами деревьев — нижним фазовым центром поверхностного рассеяния. Различие в высоте между этими центрами предлагается считать средней высотой редкого молодого леса. В соответствии с такой постановкой задачи эту величину предлагается оценить на основе измерений ширины основной моды распределения фазы поверхностного рассеяния при помощи анализа производной функции плотности распределения и теоретического диапазона стандартного отклонения (2–3)σ. Результаты оценки показывают, что данная методика может быть использована для определённых стадий залесения/лесовосстановления сосновым лесом. Основное ограничение этой методики — измеряемое различие по высоте фазовых центров для механизмов поверхностного и объёмного рассеяния не должно превышать 2π — неоднозначности высоты.
Ключевые слова: спутниковая радиолокация, X-диапазон, поляриметрическая интерферометрия, физические механизмы рассеяния, поверхностное рассеяние, уголковое рассеяние, объёмное рассеяние, фазовый сдвиг, лесовосстановление, снежный покров
Полный текст

Список литературы:

  1. Бондур В. Г., Чимитдоржиев Т. Н., Кирбижекова И. И., Дмитриев А. В. Радиолокационное обнаружение аномальной динамики бугров пучения на примере Ямальского бугра/кратера 2020 г. // Докл. Российской акад. наук. Науки о Земле. 2022. Т. 506. № 1. С. 65–72. DOI: 10.31857/S2686739722700013.
  2. Бондур В. Г., Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Номшиев Ж. Д. Применение метода Stacking-InSAR для анализа изменений высоты лесного полога // Исслед. Земли из космоса. 2024. № 4. С. 69–76. DOI: 10.31857/S0205961424040067.
  3. Дмитриев А. В., Чимитдоржиев Т. Н., Добрынин С. И. и др. Оптико-микроволновая диагностика залесения сельскохозяйственных земель // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 168–180. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-168-180.
  4. Захаров А. И., Смирнов В. М., Яковлев О. И. Спутниковый мониторинг Земли: Радиолокационное зондирование поверхности. М.: Красанд, 2012. 248 с.
  5. Киселева Е. А., Михайлов В. О., Смольянинова Е. И., Дмитриев П. Н. К вопросу мониторинга смещений земной поверхности методами радарной спутниковой интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 122–134. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-122-132.
  6. Чимитдоржиев Т. Н., Захаров А. И., Татьков Г. И., Хаптанов В. Б., Дмитриев А. В., Будаев Р. Ц., Цыбенов Ю. Б. Исследование криогенных деформаций грунта в дельте реки Селенга с помощью спутниковой РСА-интерферометрии и наземного георадарного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2011. № 5. С. 58–63.
  7. Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Кирбижекова И. И. и др. Дистанционные оптико-микроволновые измерения параметров леса: современное состояние исследований и экспериментальная оценка возможностей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 9–26. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-9-24.
  8. Cloude S. Polarisation: Applications in remote sensing. Oxford: Oxford University Press, 2009. 453 p.
  9. Cloude S. R., Papathanassiou K. P. Polarimetric SAR interferometry // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 36. No. 5. P. 1551–1565. DOI: 10.1109/36.718859.
  10. Dagurov P. N., Chimitdorzhiev T. N., Dmitriev A. V., Dobrynin S. I. Estimation of snow water equivalent from L-band radar interferometry: simulation and experiment // Intern. J. Remote Sensing. 2020. V. 41. No. 24. P. 9328–9359. DOI: 10.1080/01431161.2020.1798551.
  11. Hu S., Xiu Q., Ballester-Berman J. D. et al. A general three-component polarimetric SAR interferometry target decomposition // Advances in Space Research. 2024. V. 74. Iss. 11. P. 5428–5437. DOI: 10.1016/j.asr.2024.08.043.
  12. Joshi S. K., Kumar S. Spaceborne PolInSAR tomography for vertical profile retrieval of forest vegetation // J. Applied Remote Sensing. 2017. V. 11. No. 1. Article 016001. DOI: 10.1117/1.JRS.11.016001.
  13. Lee J.-S., Pottier E. Polarimetric radar imaging: from basics to applications. Boca Raton: CRC Press, 2009. 398 p.
  14. Papathanassiou K. P., Cloude S. R. Single-baseline polarimetric SAR interferometry // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. V. 39. No. 11. P. 2352–2363. DOI: 10.1109/36.964971.
  15. Qiao H., Zhang P., Li Z. et al. A new snow depth retrieval method by improved hybrid DEM differencing and coherence amplitude algorithm for PolInSAR // J. Hydrology. 2024. V. 628. Article 130507. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2023.130507.
  16. Sandwell D. T., Price E. J. Phase gradient approach to stacking interferograms // J. Geophysical Research: Solid Earth. 1998. V. 103. No. B12. P. 30183–30204. DOI: 10.1029/1998JB900008.
  17. Seppi S., López-Martínez C., Joseau M. J. An assessment of SAOCOM L-band PolInSAR capabilities for canopy height estimation: A case study over managed forests in Argentina // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2024. V. 17. P. 5001–5014. DOI: 10.1109/JSTARS.2024.3363435.
  18. Xing C., Wang H., Zhang Z. et al. A review of forest height inversion by PolInSAR: Theory, advances, and perspectives // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 15. Article 3781. DOI: 10.3390/rs15153781.
  19. Zakharov A., Zakharova L. An influence of snow covers on the radar interferometry observations of industrial infrastructure: Norilsk thermal power plant case // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 3. Article 654. DOI: 10.3390/rs15030654.