Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XXII.F.70

Использование метода взвешенного усреднения интерферограмм для анализа изменений высоты лесного полога

Чимитдоржиев Т.Н. (1), Дмитриев А. В. (1), Номшиев Ж.Д. (1), Худайбердиева О.А. (1)
(1) Институт физического материаловедения СО РАН, Улан-Удэ, Россия
Для расчета скорости смещений высоты фазовых центров рассеяния, фактически характеризующих динамику высоты лесного полога, вдоль линии обзора радиолокатора использовался метод взвешенного усреднения интерферограмм (англ. Stacking-InSAR) (Zhang et al., 2021). Последний предполагает наличие значительного количества «развернутых» интерферограмм. Для обработки больших объемов радиолокационных данных, полученных со спутников Sentinel-1A/B, был использован функционал онлайн платформы Alaska Satellite Facility’s Hybrid Pluggable Processing Pipeline (HyP3) (Hogenson et al., 2020). Эта онлайн платформа предоставляет доступ к радиолокационным данным спутников Sentinel-1A/B, позволяет выбирать данные для радиолокационной интерферометрии и выполнять интерферометрическую обработку, начиная от совмещения до получения изображения развернутой фазы с минимальным пространственным разрешением 40 м.
С учетом пространственного разрешения полученных интерферометрических данных и самого метода суммирования взвешенных интерферометрических фаз были сделаны следующие предположения/допущения:
1) считалось, что сплошной лесной подрост при усреднении образует поверхность, которая имеет одинаковые фазовые центры рассеяния;
2) предполагалось, что долговременные смещения этой поверхности соответствовали линейной зависимости;
3) фазовый шум (включая влияние атмосферы) является случайным во времени.
Первоначально для расчетов были использованы все доступные данные (независимо от сезона) с 2014 по 2021 г.: 344 интерферограммы радиолокатора Sentinel-1B с временной базой 12, 24 и 36 дней на нисходящей относительной орбите 135 и согласованной вертикальной поляризации. Далее для нивелирования временной декорреляции, вследствие изменения влажности или неучтенного влияния атмосферы в летний период времени использовались данные со средней когерентностью не менее 0.5 по всему тестовому полигону. В итоге, всем вышеперечисленным критериям с учетом ограничений по величине временной базовой линии (не более 36 дней) соответствовали 16 интерферограмм 2017 г., 17 интерферограмм 2018 г. и 15 за 2019 гг. По этим данным были выполнены расчеты.
В результате было обнаружено, что значительный, по сравнению с 2017 и 2019 гг., прирост высоты лесного полога был в 2018 г. Это согласуется с литературными данными: величина линейного и радиального прироста деревьев связана с количеством осадков. Так, например, в работе (Васильев и др., 2020) вычисление корреляции между временными рядами прироста древесины и количеством осадков проводилось, начиная с мая месяца года, предшествующего приросту, и заканчивалось в сентябре текущего года. При наземных исследованиях у образцов деревьев измерялись ширина годичных колец и ширина поздней древесины. Максимальная корреляционная связь была выявлена с суммой осадков для периода времени с мая по июль (r = 0.78). В данном случае количество осадков для тестового полигона в анализируемый период времени, полученным по данным (ERA5-Land Daily Aggregated, 2024), распределилось следующим образом: в 2016 г. – 3.99 см; в 2017 г.- 4.58 см; в 2018 г. – 5.62 см; в 2019 г. – 4.67 см. Различие между количеством осадков в 2018 г. и в 2017 г. составляло 1.04 см, а в 2018 по сравнению с 2019 г. - 0.95 см. Таким образом, в обоих случаях (2018 г. по отношению к 2017 и 2019 гг.) это различие составляло величину порядка 20% по сравнению с количеством осадков в 2017 г. Это вероятно и послужило причиной большего прироста лесной растительности в 2018 г.
Таким образом, показана принципиальная возможность радиолокационного интерферометрического мониторинга средней скорости изменения высоты фазовых центров рассеяния лесным пологом по временным рядам изображений интерферометрической фазы, полученной в результате использования подхода, основанного на использовании облачных расчетов. Полученные результаты согласуются с полевыми наблюдениями и могут быть использованы для расчета динамики надземной биомассы на основе зависимостей, полученных в работе (Solberg et al., 2014).
Исследования выполнены при поддержке гранта РНФ № 24-27-20044 (https://rscf.ru/project/24-27-20044/).

Ключевые слова: радиолокационная интерферометрия, высота леса, метод взвешенного усреднения интерферограмм, Stacking-InSAR, Sentinel-1
Литература:
  1. Zhang L., Dai K., Deng, J. Ge D., Liang R., Li W., Xu Q. Identifying Potential Landslides by Stacking-InSAR in Southwestern China and Its Performance Comparison with SBAS-InSAR. // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 3662. https://doi.org/10.3390/rs13183662.
  2. Hogenson K., Kristenson H., Kennedy J., Johnston A., Rine J., Logan T., Zhu J., Williams F., Herrmann J., Smale J., Meyer F. Hybrid Pluggable Processing Pipeline (HyP3): A cloud-native infrastructure for generic processing of SAR data. Zenodo, Oct. 20, 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.6917373.
  3. Васильев Д.Ю., Кучеров С.Е., Семенов В.А., Чибилёв А.А. Реконструкция атмосферных осадков по радиальному приросту сосны обыкновенной на Южном Урале. // Доклады РАН. Науки о Земле. 2020. Т. 490. № 1. С. 37-42. https://doi.org/10.31857/S2686739720010119
  4. ERA5-Land Daily Aggregated, 2024, [Электронный ресурс], URL: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ECMWF_ERA5_LAND_DAILY_AGGR (дата обращения 20 июня 2024)
  5. Solberg S., Næsset E., Gobakken T., Bollandsås O-M. Forest biomass change estimated from height change in interferometric SAR height models. // Carbon Balance Manage. 2014. V. 9, No. 5. https://doi.org/10.1186/s13021-014-0005-2

Презентация доклада

Видео доклада



Ссылка для цитирования: Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Номшиев Ж.Д., Худайбердиева О.А. Использование метода взвешенного усреднения интерферограмм для анализа изменений высоты лесного полога // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2024. C. 219. DOI 10.21046/22DZZconf-2024a

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

219