Определение пространственного распределения глубин на основе многоспектральных данных высокого разрешения на Новосибирском водохранилище

Информационное обеспечение экологических исследованиий водохранилищ и математического моделирования их гидродинамических и термических режимов должно включать разноообразные сведения о текущем состоянии водохранилищ, в том числе батиметрические данные. Большое число водохранилищ не обеспечивается регулярными детальными данными батиметрической съемки, в результате которой можно устанавливать характер распределения глубин, определять особенности донного рельефа и рассчитывать объемы при разных отметках уровня воды.

В обжитых районах России создано свыше 2000 водохранилищ, что повлекло за собой преобразование ландшафтов бассейнов рек и естественных озер на площади свыше 700 тыс.кв.км. В частности, Новосибирское водохранилище было создано в 1957–1959 гг. в результате частичного затопления долины р.Оби. По заполнении водохранилища водоем имел следующие морфометрические характеристики: площадь акватории – 1070 кв.км, полный объем – 8.8 куб.км, максимальная глубина – 25.0 м, средняя глубина – 9.0 м. В течение 50 лет эксплуатации морфометрические характеристики водохранилища существенно изменились: площадь акватории – 1081,79 кв.км, полный объем - 7.78 куб.км, максимальная глубина – 24.2 м, средняя глубина – 7.19 м [1].

Фундаментальный принцип, лежащий в основе методов получения батиметрической информации на основе данных дистанционного зондирования (ДЗ), состоит в том, что различные длины волн солнечного излучения проникают в водную толщу до различных глубин; при этом дневной свет, распространяясь в толще воды, ослабевает с глубиной. Поэтому каждый волновой диапазон способен предоставлять информацию о глубине по мере продвижения света к поверхности дна и в обратном направлении.
Многоспектральные изображения высокого разрешения обычно включают данные в 4 спектральных диапазонах (Blue, Green, Red, NIR) с разрешением 2-4 м. Поскольку волны в NIR-диапазоне слабо проникают в водную толщу, а волны Red-диапазона характеризуются высоким ослаблением, NIR– и Red-диапазоны оказываются основными для получения батиметрических данных на мелководных участках. Для глубоководных участков данные Green- и Blue- диапазонов имеют самое важное значения с точки зрения определения батиметрии [2].

Предыдущие батиметрические исследовния на основе данных ДЗ ограничивались тремя необходимыми условиями [3] : ослабление света является экспоненциальной функцией глубины; качество воды (и как следствие, коэффициент ослабления) не изменяются в области, представленной на снимке; альбедо нижнего слоя (дна водохранилища) является почти постоянной величиной. И если первое из перечисленных условий всегда выполнялось, второе должно было проверяться в каждом отдельном случае, то третье условие выполнялось только при проведении предварительной классификации дна водоема и последующем применении батиметрического моделирования для каждого отдельно класса поверхности дна.

Представляемое исследование использует два вида многоспектральных снимков высокого разрешения: Ikonos (Blue, Green, Red, NIR; 4 м) и Worldview-2 (Сoastal, Blue, Green, Yellow, Red, Red-edge, NIR1, NIR2; 1,84 м). Такие снимки на территорию Новосибирского водохранилища использутся в различных методах получения батеметрических данных [4]: Log Ratio Transform, Principal Components, Independent Components. Точность полученных результатов коррелируется с данными батеметрической съемки, проводимой на водохранилище в течение двух лет.

Исследование выполняется в рамках интеграционного проекта СО РАН «Разработка принципов и информационно-вычислительных технологий обработки и интерпретации мультиспектральных спутниковых изображений высокого и сверхвысокого пространственного разрешения (для наук о Земле, экологии и природопользования)»

Литература:
1. Федорова Е. А., К. В. Марусин, А. Ш. Хабидов, 2010. Изменение морфометрических характеристик Новосибирского водохранилища за 50-ти летний период эксплуатации. Геоморфологические процессы и их прикладные аспекты: тр. VI Щукин. чтений.-М.,2010.-С.375-376.
2. Deidda M., Sanna G., 2012. Bathymetric Extraction using WorldView-2 High Resolution Images, XXII Congress of International Society of Photogrammetry and Remote Sensing, Melbourne, Australia.
3. Jupp D.L.B., 1988. Background and extensions to depth of penetration (DOP) mapping in shallow coastal waters. Proceedings of the Symposium on Remote Sensing of the Coastal Zone, Gold Coast, Queensland, Australia, pp. IV.2.1 – IV.2.19.
4. Stumpf, R.P. K. Holderied, M. Sinclair, 2003. Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnology and Oceanography, vol.48(1,2), p.547-556.