Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 23, 2026
Номер 1 Номер 2
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
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. 2026. Т. 23. № 2. С. 231-247

Особенности восстановления профилей температуры неоднородно увлажнённой суглинистой почвы на основе многочастотных радиометрических наблюдений

К.В. Музалевский 1 
1 Институт физики им. Л.В. Киренского СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 05.02.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-2-231-247
В данной теоретической работе исследовались потенциальные возможности и погрешности нахождения профилей температуры в неравномерно увлажнённом по глубине талом суглинистом почвогрунте на основе многочастотных поляриметрических наблюдений радиояркостной температуры (РТ) в диапазоне частот от 1,4 до 18,7 ГГц и от 409 МГц до 18,7 ГГц. Для расчёта РТ (прямая задача) использовались модифицированная частично когерентная модель радиотеплового излучения почвогрунтов, лишённых покровов, с гладкой границей (в виде интегрального уравнения Фредгольма первого рода); физически обоснованная диэлектрическая модель почвогрунтов; модельные профили температуры и влажности, построенные на основе обобщения большого набора экспериментальных данных. Некорректно поставленная обратная задача по нахождению профилей температуры решалась с применением регуляризирующего алгоритма Тихонова, свойства сходимости которого были изучены для различных комбинаций профилей влажности и температуры. Показана достижимость практически значимой точности 2–4 К (среднее абсолютное отклонение от исходно заданных профилей) восстановления профилей температуры в слое 0–15 см даже в условиях относительно большой зашумлённости РТ 1,0 К. Наблюдение РТ на дополнительной частоте 409 МГц (к диапазону 1,4–18,7 ГГц) позволяет существенно (в ~3 раза) уменьшить погрешность восстановления профилей температуры на глубинах 15–35 см, при этом объёмная влажность поверхности почвогрунта должна быть менее 16 %. Особая практическая ценность проведённого исследования заключается в оценке возможностей восстановления профилей температуры почвогрунтов на заданном наборе рабочих частот спутников радиотеплового дистанционного зондирования, перспективных и действующих в настоящее время.
Ключевые слова: радиотепловое излучение, слоисто-неоднородные среды, неизотермические среды, почвогрунт, профили влажности, профили температуры, диэлектрическая проницаемость
Полный текст

Список литературы:

  1. Бреховских Л. М. Волны в слоистых средах. М.: Изд-во АН СССР, 1957. 502 с.
  2. Верлань А. Ф., Сизиков В. С. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев: Наукова думка, 1986. 543 с.
  3. Самарский А. А., Вабищевич П. Н. Численные методы решения обратных задач математической физики. М.: Изд-во ЛКИ, 2009. 480 с.
  4. Форсайт Дж., Молер К. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений. М.: Мир, 1969. 168 с.
  5. Кондратьев К. Я., Шульгина Е. М., Покровский О. М., Мартыщенко В. А., Мелешко В. П. Радиационный баланс подстилающей поверхности в Арктике по спутниковым данным // Тр. Гл. геофиз. обсерватории им. А. И. Воейкова. 1989. Вып. 295. С. 86–97.
  6. Музалевский К. В. Особенности радиотеплового излучения мёрзлых тундровых почв в L-диапазоне частот // Журн. радиоэлектроники. 2018. № 12. 37 с. DOI: 10.30898/1684-1719.2018.12.13.
  7. Шарков Е. А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: Физические основы. Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 544 с.
  8. Chen X., Su Y., Li Y. et al. Retrieving China’s surface soil moisture and land surface temperature using AMSR-E brightness temperatures // Remote Sensing Letters. 2014. V. 5. No. 7. P. 662–671. DOI: 10.1080/2150704X.2014.960610.
  9. Comiso J. C., Cho K. Description of GCOM-W1 AMSR 2 sea ice concentration algorithm // Descriptions of GCOM-W1 AMSR 2 Level 1R and Level 2 Algorithms. Ibaraki, Japan: Japan Aerospace Exploration Agency, Earth Observation Research Center, 2013. P. 6-1–6-28.
  10. Duan S.-B., Han X.-J., Huang C. et al. Land surface temperature retrieval from passive microwave satellite observations: State-of-the-art and future directions // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 16. Article 2573. DOI: 10.3390/rs12162573.
  11. Fily M., Royer A., Goïta K., Prigent C. A simple retrieval method for land surface temperature and fraction of water surface determination from satellite microwave brightness temperatures in subarctic areas // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 85. No. 3. P. 328–338. DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00011-7.
  12. Gaikovich K. P., Reznik A. N., Troitskii R. V. A radiometry method of determining the subsoil temperature profile and depth of soil freezing // Radiophysics and Quantum Electronics. 1989. V. 32. No. 12. P. 1082–1088. DOI: 10.1007/BF01038633.
  13. Hachem S., Duguay C. R., Allard M. Comparison of MODIS-derived land surface temperatures with ground surface and air temperature measurements in continuous permafrost terrain // The Cryosphere. 2012. V. 6. No. 1. P. 51–69. DOI: 10.5194/tc-6-51-2012.
  14. Han M., Lu H., Yang K. et al. A surface soil temperature retrieval algorithm based on AMSR-E multi-frequency brightness temperatures // Intern. J. Remote Sensing. 2017. V. 38. No. 23. P. 6735–6754. DOI: 10.1080/01431161.2017.1363438.
  15. Han W., Duan S.-B., Tian H., Lian Y. Estimation of land surface temperature from AMSR 2 microwave brightness temperature using machine learning methods // Intern. J. Remote Sensing. 2024. V. 45. No. 19–20. P. 7212–7233. DOI: 10.1080/01431161.2023.2208714.
  16. Hanks R. J., Gardner H. R., Fairbourn M. L. Evaporation of water from soils as influenced by drying with wind or radiation // Soil Science Soc. of America J. 1967. V. 31. No. 5. P. 593–598. DOI: 10.2136/sssaj1967. 03615995003100050001x.
  17. Jackson R. D. Diurnal changes in soil water content during drying // Field soil water regime. SSA Special Publication Ser. No. 5. Madison, Wisconsin, USA: Soil Science Society of America, 1973. P. 37–55. DOI: 10.2136/sssaspecpub5.c3.
  18. Jones L. A., Kimball J. S., McDonald K. C. et al. Satellite microwave remote sensing of boreal and Arctic soil temperatures from AMSR-E // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. No. 7. P. 2004–2018. DOI: 10.1109/TGRS.2007.898436.
  19. Karniadakis G. E., Kevrekids I. G., Lu L. et al. Physics-informed machine learning // Nature Reviews Physics. 2021. V. 3. No. 6. P. 422–440. DOI: 10.1038/s42254-021-00314-5.
  20. Kohn J., Royer A. AMSR-E data inversion for soil temperature estimation under snow cover // Remote Sensing of Environment. 2010. V. 114. No. 12. P. 2951–2961. DOI: 10.1016/j.rse.2010.08.002.
  21. Maeda T., Taniguchi Y., Imaoka K. GCOM-W1 AMSR 2 level 1R product: Dataset of brightness temperature modified using the antenna pattern matching technique // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2015. V. 54. No. 2. P. 770–782. DOI: 10.1109/TGRS.2015.2465170.
  22. Mao K., Zuo Z., Shen X. et al. Retrieval of land-surface temperature from AMSR 2 data using a deep neural network // Chinese Geographical Science. 2018. V. 28. No. 1. P. 1–11. DOI: 10.1007/s11769-018-0930-1.
  23. Marchand N., Royer A., Krinner G. et al. Snow-covered soil temperature retrieval in Canadian Arctic permafrost areas, using a land surface scheme informed with satellite remote sensing data // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 11. Article 1703. DOI: 10.3390/rs10111703.
  24. Mironov V. L., Muzalevskiy K. V., Savin I. V. (2013a) Retrieving temperature gradient in frozen active layer of Arctic tundra soils from radiothermal observations in L-band — Theoretical modeling // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2013. V. 6. No. 3. P. 1781–1785. DOI: 10.1109/ JSTARS.2013.2262108.
  25. Mironov V. L., Bobrov P. P., Fomin S. V. (2013b) Dielectric model of moist soils with varying clay content in the 0.04 to 26.5 GHz frequency range // 2013 Intern. Siberian Conf. on Control and Communications (SIBCON). Krasnoyarsk: Siberian Federal University, 2013. 4 p. DOI: 10.1109/SIBCON.2013.6693613.
  26. Mironov V. L., Muzalevskiy K. V., Ruzicka Z. Retrieving profile temperatures in a frozen topsoil near the TFS, Alaska, based on SMOS brightness temperatures at the 1.4-GHz frequency // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 12. P. 7331–7338. DOI: 10.1109/TGRS.2016.2599272.
  27. Mironov V. L., Kosolapova L. G., Lukin Y. I. et al. Temperature- and texture-dependent dielectric model for frozen and thawed mineral soils at a frequency of 1.4 GHz // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 200. P. 240–249. DOI: 10.1016/j.rse.2017.08.007.
  28. Muzalevskiy K. Retrieving soil moisture profiles based on multifrequency polarimetric radar backscattering observations. Theoretical case study // Intern. J. Remote Sensing. 2021. V. 42. No. 2. P. 506–519. DOI: 10.1080/01431161.2020.1809743.
  29. Muzalevskiy K. V. Heat equation-based temperature profiles retrieval in frozen tundra soil using dual-polarized multi-angular brightness temperature observations in L-band // Intern. J. Remote Sensing. 2024. V. 46. No. 4. P. 1864–1884. DOI: 10.1080/01431161.2024.2440670.
  30. Muzalevskiy K. V., Ruzicka Z. Retrieving soil temperature at a test site on the Yamal Peninsula based on the SMOS brightness temperature observations // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 6. P. 2468–2477. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2553220.
  31. Muzalevskiy K. V., Ruzhecka Z., Mironov V. L. Multifrequency radiometric method of the temperature profile measurement in the active topsoil // Radiophysics and Quantum Electronics. 2015. V. 58. P. 339–349. DOI: 10.1007/s11141-015-9608-z.
  32. Muzalevskiy K. V., Walker J. P., Brakhasi F. et al. On the use of dual-polarized multiangular observations of P-band brightness temperature for soil moisture profile retrieval in thawed mineral soil // Intern. J. Remote Sensing. 2024. V. 45. No. 5. P. 1498–1521. DOI: 10.1080/01431161.2024.2313993.
  33. Njoku E. G., Kong J.-A. Theory for passive microwave remote sensing of nearsurface soil moisture // J. Geophysical Research. 1977. V. 82. No. 20. P. 3108–3118. DOI: 10.1029/JB082i020p03108.
  34. Njoku E. G., Li L. Retrieval of land surface parameters using passive microwave measurements at 6–18 GHz // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 1999. V. 37. No. 1. P. 79–93. DOI: 10.1109/36.739125.
  35. Panagos P., De Rosa L. et al. Soil bulk density assessment in Europe // Agriculture, Ecosystems and Environment. 2024. V. 364. Article 108907. DOI: 10.1016/j.agee.2024.108907.
  36. Piepmeier J. R., Focardi P., Horgan K. A. et al. SMAP L-band microwave radiometer: Instrument design and first year on orbit // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2017. V. 55. No. 4. P. 1954–1966. DOI: 10.1109/TGRS.2016.2631978.
  37. Pulliainen J., Grandell J., Hallikainen M. T. Retrieval of surface temperature in boreal forest zone from SSM/I data // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 1997. V. 35. No. 5. P. 1188–1200. DOI: 10.1109/36.628786.
  38. Raissi M., Perdikaris P., Karniadakis G. E. Physicsinformed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations // J. Computational Physics. 2019. V. 378. P. 686–707. DOI: 10.1016/j.jcp.2018.10.045.
  39. Su Y., Chen X., Su H. et al. Digitizing the thermal and hydrological parameters of land surface in subtropical China using AMSR-E brightness temperatures // Intern. J. Digital Earth. 2017. V. 10, No. 7. P. 687–700. DOI: 10.1080/17538947.2016.1247472.
  40. Tan J., NourEldeen N., Mao K. et al. Deep learning convolutional neural network for the retrieval of land surface temperature from AMSR 2 data in China // Sensors. 2019. V. 19. No. 13. Article 2987. DOI: 10.3390/s19132987.
  41. Ulaby F. T., Moore R. K., Fung A. K. Microwave remote sensing: Active and passive. V. III: From theory to applications. Dedham, MA: Artech House, 1986. 1646 p.
  42. Wilheit T. T., Jr. Radiative transfer in a plane stratified dielectric // NASA Technical Memorandum. 1975. Article NASA-TM-X-71051. 19 p.
  43. Zheng X., Li X., Jiang T. et al. Retrieving soil surface temperature under snowpack using special sensor microwave/imager brightness temperature in forested areas of Heilongjiang, China: An improved method // J. Applied Remote Sensing. 2016. V. 10. No. 2. Article 026016. DOI: 10.1117/1.JRS.10.026016.
  44. Zhong Y., Meng L., Wei Z. et al. Retrieval of all-weather 1 km land surface temperature from combined MODIS and AMSR 2 data over the Tibetan Plateau // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 22. Article 4574. DOI: 10.3390/rs13224574.