Комплексирование радиолокационных данных для решения задач спутникового мониторинга

В настоящее время радиолокационные данные нашли широкое применение при решении многих прикладных задач, например, связанных с мониторингом чрезвычайных ситуаций и динамики развития сельскохозяйственных культур [1]. Основным преимуществом приборов, работающих в СВЧ диапазоне электромагнитных волн, является возможность получения данных практически при любых метеоусловиях и в любое время суток.
На сегодняшний день радиолокационные данные могут эффективно использоваться также для картографирования затопленных территорий [2] и оценки влажности грунтов [3]. Эта информация является чрезвычайно важной при мониторинге наводнений и построении гидрологических моделей подстилающей поверхности для оценки рисков, связанных с наводнениями. Кроме того, данные о влажности грунтов учитываются в моделях прогноза урожайности и могут использоваться при мониторинге засух.
В данной работе предложен новый подход для картографирования затопленных территорий, который основан на автоматической нейросетевой сегментации изображений с использованием пространственных взаимосвязей между пикселями [2]. Сегментация и классификация изображений выполняется с использованием нейронных сетей Кохонена. В качестве входных признаков используются значения коэффициента обратного рассеивания для окрестности пикселя 7х7. Для апробации предлагаемого метода были использованы радиолокационные изображения, полученные прибором SAR со спутника ERS-2 во время наводнения на реке Тиса в марте 2001 г., а также вспомогательные данные Landsat-7/ETM+ и Corine Land Cover 2000. На тестовых данных точность классификации построенной нейронной сети с размерностью входа 49 и решеткой нейронов 5х5 составила 99,90%.
Применение радиолокационных данных для оценки влажности грунтов связано со следующими трудностями [3]: (1) влиянием растительности на СВЧ сигнал; (2) влажность грунтов является быстро изменяющимся процессом, что требует использования данных с высоким временным разрешением. Так, данные со спутников ERS-2/SAR и Envisat/ASAR в режиме Image Mode имеют пространственное разрешение до 30 м и временное разрешение до 35 дней. В режимах Wide Swath Mode (WSM) и Global Monitoring (GM) прибор ASAR/Envisat предоставляет данные с временным разрешением до 3 дней и пространственным разрешением 150 м и 1 км соответственно. Приборы с синтезированной апертурой на спутниках ERS-2 и Envisat работают в С-диапазоне (длина волны 5,6 см), при котором на сигнал существенное влияние оказывает растительность, что затрудняет решение задачи оценки влажности. Поэтому на сегодняшний день наиболее проработанными являются модели для открытых грунтов.
В свою очередь, в Институте радиотехники и электроники (ИРЭ) РАН разработан двухлучевой панорамный малогабаритный радиометрический комплекс L-диапазона (длина волны 21 см) [4], что позволит избежать влияния растительного покрова. При этом существует возможность получения данных с временным разрешением до полусуток. Несмотря на низкое пространственное разрешение (до 150 км) использование данного прибора позволит получать интегральную оценку о влажности грунтов. Кроме того, эти данные могут использоваться как начальные для соответствующих моделей (например, модели оценки влажности грунтов Noah, связанной с моделью численного прогнозирования погоды WRF) для получения информации с более высоким пространственным разрешением (до 10 км).
Таким образом, интегральное использование данных с разных приборов и данных моделирования позволит повысить точность и эффективность оценки влажности грунтов на основе радиолокационной информации.
В докладе будут рассмотрены результаты применения нейросетевых методов обработки радиолокационных изображений для определения затопленных территорий, а также рассмотрены перспективы комплексирования разнородных данных для оценки влажности грунтов.

Литература
1. Committee on Earth Observation Satellites Disaster Management Support Group: The Use of Earth Observing Satellites for Hazard Support: Assessments & Scenarios // Final Report; National Oceanic & Atmospheric Administration, Department of Commerce, USA, 2001.
2. Куссуль Н.Н. и др. Нейросетевой метод мониторинга затопленных территорий с использованием радиолокационных спутниковых данных // Исследование Земли из космоса. - 2007 (в печати).
3. Low A., Ludwig R., Mauser W. Use of microwave remote sensing data to monitor spatio temporal characteristics of surface soil moisture at local and regional scales // Advances in Geosciences. - 2005. - Vol. 5. - Р. 49–56.
4. А.Н. Арманд, Ю.Г. Тищенко, В.С. Аблязов, А.А. Халдин. Спутниковая СВЧ радиометрия L-диапазона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Сб. научных статей. М., Азбука, 2006, вып. 3, т. 1, стр. 221-223.