Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 3. С. 59-73
Повышение информативности среднесуточных полей измерений спутниковых микроволновых радиометров
Е.В. Заболотских 1 , Д.Е. Яковлев 1 , Е.В. Львова 1 , М.Д. Кудель 1 , К.И. Ярусов 1 1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 05.03.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-3-59-73
Данные спутниковых микроволновых радиометров обеспечивают глобальный мониторинг параметров атмосферы и подстилающей поверхности независимо от облачности и солнечного освещения. Однако низкое пространственное разрешение измерений радиояркостной температуры TB на низкочастотных каналах ограничивает их применение. В работе дан краткий обзор существующих методов повышения пространственного разрешения микроволновых измерений. Также рассмотрен метод улучшения чёткости и информативности полей среднесуточных измерений радиометра AMSR2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) на каналах С-диапазона для региона Арктики. Суть метода заключается в использовании перед усреднением данных регулярной координатной сетки с разрешением 1×1 км и пересчёте исходных данных TB первого уровня обработки на новую сетку методом билинейной интерполяции. Данный метод позволяет сохранить в среднесуточных данных максимум информации от всех измерений за сутки и избежать избыточного сглаживания данных, неизбежного при использовании традиционных подходов. В результате информативность данных, а с нею и чёткость полей TB повышается за счёт высокого временного разрешения радиометрических измерений в высоких широтах. Приведены примеры увеличения чёткости полей TB на частоте 6,9 ГГц по сравнению со стандартным продуктом Японского агентства аэрокосмических исследований. Данный подход может быть использован для изучения свойств подстилающей поверхности на основании анализа измерений AMSR2 на частоте 6,9 ГГц. Перспективным представляется применение подхода для восстановления сплочённости морского льда по данным измерений на каналах 6,9 ГГц, на которых минимальны как влияние атмосферы, так и изменчивость излучения льда и воды.
Ключевые слова: Арктика, AMSR2, поля радиояркостной температуры, пространственное разрешение, среднесуточные данные
Полный текстСписок литературы:
- Заболотских Е. В. Восстановление значений водозапаса облаков над морским льдом Арктики по данным радиометра AMSR2 // Метеорология и гидрология. 2025. № 11. С. 5–11. DOI: 10.52002/0130-2906-2025-11-5-11.
- Заболотских Е. В., Шапрон Б. Повышение пространственного разрешения каналов С-диапазона радиометра AMSR2 для мониторинга арктических морей с использованием каналов измерений на 36,5 ГГц // Морской гидрофиз. журн. 2025. Т. 41. № 5. С. 694–714.
- Backus G. E., Gilbert J. F. Numerical applications of a formalism for geophysical inverse problems // Geophysical J. Intern. 1967. V. 13. No. 1–3. P. 247–276.
- Bai Y., Zheng Z., Shen J. et al. Spatial resolution enhancement of Microwave Radiation Imager (MWRI) data // Remote Sensing. 2025. V. 17. No. 6. Article 1034. DOI: 10.3390/rs17061034.
- Brodzik M. J., Long D. G., Hardman M. A. Calibrated Passive Microwave Daily EASE-Grid 2.0 Brightness Temperature ESDR (CETB). Algorithm theoretical basis document. Version 2.1. NSIDC, 2024. 98 p. DOI: 10.5281/zenodo.11626219.
- Choi M., Hur Y. A microwave-optical/infrared disaggregation for improving spatial representation of soil moisture using AMSR-E and MODIS products // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 124. P. 259–269. DOI: 10.1016/j.rse.2012.05.009.
- Comiso J. C. Enhanced sea ice concentrations and ice extents from AMSR-E data // J. Remote Sensing Soc. of Japan. 2009. V. 29. No. 1. P. 199–215. DOI: 10.11440/rssj.29.199.
- Descriptions of GCOM-W1 AMSR2 Level 1R and Level 2 algorithms. No. NDX-120015A. Earth Observation Research Center, Japan Aerospace Exploration Agency, 2013. 119 p.
- Early D. S., Long D. G. Image reconstruction and enhanced resolution imaging from irregular samples // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. V. 39. No. 2. P. 291–302. DOI: 10.1109/36.905237.
- Greenwald T. J., Stephens G. L., Vonder Haar T. H., Jackson D. L. A physical retrieval of cloud liquid water over the global oceans using Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) observations // J. Geophysical Research: Atmospheres. 1993. V. 98. No. D10. P. 18471–18488. DOI: 10.1029/93JD00339.
- Gu H., England A. W. AMSR-E data resampling with near-circular synthesized footprint shape and noise/resolution tradeoff study // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. No. 10. P. 3193–3203. DOI: 10.1109/TGRS.2007.895412.
- Hu W., Yao Z., Chen S. et al. Spatial resolution and data integrity enhancement of microwave radiometer measurements using total variation deconvolution and bilateral fusion technique // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 14. Article 3502. DOI: 10.3390/rs14143502.
- Imaoka K., Maeda T., Kachi M. et al. Status of AMSR2 instrument on GCOM-W1 // Proc. SPIE. Earth Observing Missions and Sensors: Development, Implementation, and Characterization II. 2012. V. 8528. Article 852815. 6 p. DOI: 10.1117/12.977774.
- Lenti F., Nunziata F., Estatico C., Migliaccio M. On the spatial resolution enhancement of microwave radiometer data in Banach spaces // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 52. No. 3. P. 1834–1842. DOI: 10.1109/TGRS.2013.2255614.
- Li Y., Hu W., Chen S. et al. Spatial resolution matching of microwave radiometer data with convolutional neural network // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 20. Article 2432. DOI: 10.3390/rs11202432.
- Lindsley R. D., Long D. G. Enhanced-resolution reconstruction of ASCAT backscatter measurements // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2015. V. 54. No. 5. P. 2589–2601. DOI: 10.1109/TGRS.2015.2503762.
- Long D. G., Daum D. L. Spatial resolution enhancement of SSM/I data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 36. No. 2. P. 407–417. DOI: 10.1109/36.662726.
- Long D. G., Hardin P. J., Whiting P. T. Resolution enhancement of spaceborne scatterometer data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1993. V. 31. No. 3. P. 700–715. DOI: 10.1109/36.225536.
- Long D. G., Brodzik M. J., Hardman M. A. Enhanced-resolution SMAP brightness temperature image products // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2019. V. 57. No. 7. P. 4151–4163. DOI: 10.1109/TGRS.2018.2889427.
- Long D. G., Brodzik M. J., Hardman M. Evaluating the effective resolution of enhanced resolution SMAP brightness temperature image products // Frontiers in Remote Sensing. 2023. V. 4. Article 1073765. DOI: 10.3389/frsen.2023.1073765.
- Lu M., Hoang K. O., Kumarasiri A. D. T. N. Temperature effects in AMSR2 soil moisture products and development of a removal method using data at ascending and descending overpasses // Remote Sensing. 2024. V. 16. No. 9. Article 1606. DOI: 10.3390/rs16091606.
- Maeda T., Tomii N., Seki M. et al. Validation of hi-resolution sea surface temperature algorithm toward the satellite-borne microwave radiometer AMSR3 mission // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2021. V. 19. Article 4500305. DOI: 10.1109/LGRS.2021.3066534.
- Nunziata F., Alparone M., Camps A. et al. An enhanced resolution brightness temperature product for future conical scanning microwave radiometers // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2021. V. 60. Article 5301812. DOI: 10.1109/TGRS.2021.3109376.
- Poe G. A. Optimum interpolation of imaging microwave radiometer data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1990. V. 28. No. 5. P. 800–810. DOI: 10.1109/36.58966.
- Serreze M. C., Cassano E., Crawford A. et al. The observed evolution of Arctic amplification over the past 45 years // https://egusphere.copernicus.org/. Preprint egusphere-2025-3690. 2025. 22 p. DOI: 10.5194/egusphere-2025-3690.
- Sethmann R., Burns B. A., Heygster G. C. Spatial resolution improvement of SSM/I data with image restoration techniques // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1994. V. 32. No. 6. P. 1144–1151. DOI: 10.1109/36.338362.
- Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels // J. Geophysical Research: Oceans. 2008. V. 113. No. C2. Article C02S03. DOI: 10.1029/2005JC003384.
- Stogryn A. Estimates of brightness temperatures from scanning radiometer data // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 1978. V. 26. No. 5. P. 720–726. DOI: 10.1109/TAP.1978.1141919.
- Wentz F. J., Gentemann C., Smith D., Chelton D. Satellite measurements of sea surface temperature through clouds // Science. 2000. V. 288. No. 5467. P. 847–850. DOI: 10.1126/science.288.5467.847.
- Xing D., Hou J., Huang C., Zhang W. Estimation of snow depth from AMSR2 and MODIS data based on deep residual learning network // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 20. Article 5089. DOI: 10.3390/rs14205089.
- Zabolotskikh E. V., Khvorostovsky K. S., Chapron B. An advanced algorithm to retrieve total atmospheric water vapor content from the advanced microwave scanning radiometer data over sea ice and sea water surfaces in the Arctic // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2020. V. 58. No. 5. P. 3123–3135. DOI: 10.1109/TGRS.2019.2948289.