Рассматривается вопрос об идентификации талых/мерзлых почв в приповерхностном слое в районе метеостанций Тикси, Верхоянска, Томтора (Оймякона) и Якутска с широтой места от 62° до 71° с.ш. по радарным данным Sentinel 1В С-диапазона с поляризациями VV и VH за период 2017-2018 годов. Определение состояния мерзлой/талой почвы осуществляется двумя способами: 1) по многовременным радарным данным на основе значительного на 3-5 дБ перепада значений коэффициента обратного рассеяния (КОР) при переходе к состоянию замерзания/оттаивания почвы, 2) по нахождению порогового значения КОР, при котором температура в верхнем слое почвы опускается ниже 0°С. Многовременные радарные данные позволяют определить начало процесса замерзания/оттаивания приповерхностного слоя почвы по максимальным перепадам значений сигма 0, которые для периода 2017/2018 годов для Тикси, Верхоянска, Томтора (Оймякона) и Якутска составляют до 6 дБ при оттаивании, что соответствует изменению действительной части диэлектрической проницаемости (ДП) почвы до 8 относительных единиц, и до 4 дБ при замерзании верхнего слоя почвы. Для Верхоянска получены наибольшие перепады КОР и, соответственно, скачки ДП почвы. Найденные по радарным данным пороговые значения сигма 0, при которых температура в верхнем слое почвы опускается ниже 0°С, позволили построить локальные карты мерзлой и талой почвы в районе тестовых участков.
Показано, что коэффициент корреляции Спирмена между температурой воздуха и КОР для кросс-поляризации превышает значение корреляции для согласованной поляризации.
В работе сделана оценка влияния растительности на КОР в соответствии с моделью водяного облака. Получена оценка значений VWC (vegetation water content) через значения NDVI и КДП (комплексная диэлектрическая проницаемость) растений. Показана существенная роль эмпирических параметров, зависящих от геометрической структуры растительного покрова, на оценку влияния растительности на КОР.
Работа выполнена в рамках государственного задания.

Ключевые слова: радарные данные С-диапазона, коэффициент обратного рассеяния, температура воздуха, талое/мерзлое состояние почвы, коэффициент корреляции Спирмена

Литература:

[1]. Khaldoune J., Van Bochove E., Bernier M., Nolin M.C. Mapping agricultural frozen soil on the watershed scale using remote sensing data// Appl. Environment Soil Sci. 2011. Article ID 193237. P. 1-16. DOI: 10.1155/2011/193237.
[2]. Ulaby F.T., Moore R.K., Fung A.K. Microwave Remote Sensing: Active and Passive: Vol. 1. Fundamentals and Radiometry. Artech House, Dedham, Mass, USA, 1982.
[3]. Hallikainen M.T., Ulaby F.T., Dobson M.C., El-Rayes M.A., Wu L.K. Microwave dielectric be-havior of wet soil- part 1: empirical models and experimental observations// IEEE Trans. GRS. 1985. 23(1). P. 25-34.
[4]. Родионова Н.В. Анализ радарных данных Sentinel 1 для идентификации талых и мерзлых почв в районе Анадыря (Чукотка) и Белой Горы (Якутия)// ИЗК. 2019. №1. C. 29-37. DOI: https://doi.org/10.31857/S0205-96142019129-37.
[5]. Родионова Н.В. Обратное рассеяние от приповерхностного слоя талых/мерзлых почв Аляски по радарным данным Sentinel 1// РЭНСИТ. 2019. T. 11. №1. C. 21-30.
[6]. Baghdadi N., Bazzi H., El Hajj M., Zribi M. Detection of frozen soil using Sentinel-1 SAR da-ta//Remote Sens. 2018. 10. 1182; doi: 10.3390/rs10081182.
[7]. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/toolboxes/sentinel-1.
[8]. https://www2.gwu.edu/~calm/data.north.html.
[9]. Dubois P.C., van Zyl J.J., Engman T. Measuring soil moisture with imaging radars // IEEE Trans. GRS. 1995. 33(4). P. 916-926.
[10]. Mironov V.L., Muzalevsky K.V. Spaceborne radar monitoring of soil freezing/thawing processes in the arctic tundra// Russian Physics Journal. 2013. 55(8). (Russian Original №. 8. August, 2012).
[11]. Haralick R.M. Statistical and structural approaches to texture// Proc. IEEE. 1979. 67(5). P. 786-804.

Презентация доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

443