Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XV.E.131

Анализ ледовой обстановки крупных пресноводных озер по данным SMOS

Тихонов В.В. (1,2), Хвостов И.В. (3), Романов А.Н. (3), Шарков Е.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Моква, Россия
(2) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Россия
(3) Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Российская Федерация
Спутниковая микроволновая радиометрия находит широкое применение при исследовании криосферы Земли (Tedesco, 2015). Она используется для определения сплоченности и толщины морского ледяного покрова полярных регионов (Тихонов и др., 2016; Tian-Kunze et al., 2014; Ricker et al., 2017), изучения ледниковой толщи Гренландии и Антарктиды (Zwally, Giovinetto, 1995; Magand et al., 2008), анализа характеристик снежного покрова (Dietz et al., 2012; Lemmetyinen, 2012), выявления зон вечной мерзлоты и глубины промерзания почвы (Zuerndorfer et al., 1990). Данные спутниковой микроволновой радиометрии используются также для оценки толщины и фенологии ледового покрова больших пресноводных озер (Kang, 2012; Kang et al., 2010, 2012, 2014). В данных работах был выполнен анализ сезонных зависимостей яркостной температуры Большого Медвежьего и Большого Невольничьего озер по данным спутникового радиометра AMSR-E. Было показано, что наиболее чувствительным к фенологии ледяного покрова является канал 18.7 GHz H-pol, а яркостная температура канала 18.7 GHz V-pol сильно зависит от толщины льда. Полученные результаты позволили авторам разработать алгоритм определения фенологических фаз пресноводного ледяного покрова (даты начала замерзания, таяния, появления и исчезновения льда) по данным канала 18.7 GHz H-pol; а также построить простые регрессионные зависимости толщины льда от величины яркостной температуры канала 18.7 GHz V-pol для двух озер.
Однако данные радиометра AMSR-E (и более нового AMSR2) не исчерпывают возможности спутниковой микроволновой радиометрии. Глубина формирования излучения самой низкой частоты этих радиометров (6.9 GHz) для влажного снега и влажного льда составляет величину порядка нескольких сантиметров и менее (Tikhonov et al., 2014). Таким образом, в период таяния, AMSR будет принимать излучение только от тонкого верхнего слоя среды (снежный покров или лед), а информация из более глубоких слоев (ледяной покров) будет недоступна.
Прибор MIRAS (Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis), установленный на спутнике SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) работает на частоте 1.4 GHz. В этом диапазоне глубина формирования излучения значительно больше, что позволяет принимать его от более глубоких (по сравнению с AMSR) слоев снежного и ледяного покрова. В данном докладе представлен теоретический анализ сезонных вариаций яркостной температуры ряда больших пресноводных озер (Байкал, Ладожское, Большое Медвежье, Большое Невольничье и Гурон) по данным радиометра MIRAS. Анализ выполнен на основе модели микроволнового излучения плоскослоистой неоднородной, неизотермической среды (Sharkov, 2003; Tikhonov et al., 2014). В качестве входных параметров модели использованы реальные климатологические характеристики регионов, а также гляциологические данные по ледяным покровам, рассматриваемых озер. Проведенные исследования выявили три ярко выраженные сезонные области значений яркостных температур, соответствующие различным фенологическим фазам поверхности озер: устойчивый ледяной покров, разрушение и таяние льда и открытая водная поверхность. В докладе показана возможность определения начала разрушения ледяного покрова по данным спутниковой микроволновой радиометрии. Полученные результаты будут полезны для определения и уточнения сроков использования ледовых переправ, зимников, так как, начиная с этого периода лед, становится ненадежным и не может быть использован в качестве естественных переправ через водные объекты (реки, озера, водохранилища).
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 15-05-05018.

Ключевые слова: спутниковая микроволновая радиометрия, яркостная температура, пресноводный лед, разрушение ледового покрова
Литература:
  1. Тихонов В.В., Раев М.Д., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Репина И.А., Комарова Н.Ю. Спутниковая микроволновая радиометрия морского льда полярных регионов. Обзор. // Исследование Земли из космоса. 2016. № 4. С. 65-84.
  2. Dietz A. J., Kuenzer C., Gessner U., Dech S.: Remote sensing of snow – a review of available methods. // Int J Remote Sens. 2012. V. 33. № 13. P. 4094–4134.
  3. Kang, K. K.: Passive Microwave Remote Sensing of Ice Cover on Large Northern Lakes: Great Bear Lake and Great Slave Lake, Northwest Territories, Canada. Ph.D. thesis. University of Waterloo. Waterloo, Ontario, Canada. 2012. 148 p.
  4. Kang K.K., Duguay C. R., Howell S. E. L., Derksen C. P., Kelly R. E. J. Sensitivity of AMSR-E Brightness Temperatures to the Seasonal Evolution of Lake Ice Thickness. // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2010. V. 7. №. 4. P. 751-755.
  5. Kang K.K., Duguay C. R., Howell S. E. L. Estimating ice phenology on large northern lakes from AMSR-E: algorithm development and application to Great Bear Lake and Great Slave Lake, Canada. // The Cryosphere. 2012. № 6. P. 235–254.
  6. Kang K.K., Duguay C. R., J Lemmetyinen J., Gel Y. Estimation of ice thickness on large northern lakes from AMSR-E brightness temperature measurements. // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 150. P. 1-19.
  7. Lemmetyinen J. Microwave radiometry of snow covered terrain and calibration of an interferometric radiometer. Aalto University publication series doctoral dissertations 142/2012. School of Electrical Engineering. Department of Radio Science and Engineering. Helsinki. 2012. 162 p.
  8. Magand O., Picard G., Brucker L., Fily M., Genthon C. Snow melting bias in microwave mapping of Antarctic snow accumulation. // The Cryosphere. 2008. № 2. P. 109-115.
  9. Ricker R., Hendricks S., Kaleschke L., Tian-Kunze X., King J., Haas, C. A weekly Arctic sea-ice thickness data record from merged CryoSat-2 and SMOS satellite data. // The Cryosphere. 2017. № 11. P. 1607–1623.
  10. Sharkov E. A. Passive Microwave Remote Sensing of the Earth: Physical Foundations. Berlin, Heidelberg, London, New York etc: Springer/PRAXIS. 2003. 613 p.
  11. Tedesco M. Remote sensing of the cryosphere. Oxford: JohnWiley & Sons. 2015. 404 p.
  12. Tian-Kunze X., Kaleschke L., Maab N., Makynen M., Serra N., Drusch M., Krumpen T. SMOS-derived thin sea ice thickness: algorithm baseline, product specifications and initial verification. // The Cryosphere. 2014. № 8. P. 997–1018.
  13. Tikhonov V.V., Boyarskii D.A., Sharkov E.A., Raev M.D., Repina I.A., Ivanov V.V, Alexeeva T.A., Komarova N.Yu. Microwave model of radiation from the multilayer “ocean-atmosphere” system for remote sensing studies of the polar regions. // Progress In Electromagnetics Research B. 2014. V. 59. P. 123–133.
  14. Zuerndorfer B.W., England A.W., Dobson M.C., Ulaby F.T. Mapping freeze/thaw boundaries with SMMR data. // Agricultural and Forest Meteorolog. 1990. V. 52. P. 199-225.
  15. Zwally H.J., Giovinetto M.B. Accumulation in Antarctica and Greenland derived from passive-microwave data: a comparison with contoured compilations. // Annals of Glaciology. 1995. V. 21. P. 123-130.

Презентация доклада

Дистанционные исследования поверхности океана и ледяных покровов

301