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)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII..153

Эффективный коэффициент отражения морской поверхности в Ku-диапазоне при малых углах падения

Караев В.Ю. (1), Титченко Ю.А. (1), Панфилова М. А. (1), Li X. (1), Мешков Е. М. (1)
(1) Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
При малых углах падения для описания обратного рассеяния электромагнитных волн СВЧ-диапазона морской поверхностью часто применяется метод Кирхгофа и используется концепция двухмасштабной модели отражающей поверхности, в соответствии с которой спектр поверхностного волнения делится на крупномасштабное, по сравнению с длиной волны падающего излучения, волнение и мелкомасштабное волнение (рябь). В рамках двухмасштабной модели предполагается, что «мелкая» рябь расположена на поверхности, которая формируется крупномасштабным волнением. Наличие «ряби» приводит к уменьшению мощности отраженного сигнала и для учета этого эффекта в теоретической модели вместо коэффициента Френели вводится понятие эффективного коэффициента отражения.
Задача определения эффективного коэффициента отражения неоднократно рассматривалась и были предложены различные аппроксимации, основанные на теоретических моделях рассеяния, (Зубкович, 1968; Elfouhaily et al., 1998) или на экспериментальных данных (Valenzuela, 1978; Freilich, Vanhoffm, 2003).
Зависимость сечения обратного рассеяния от угла падения излучения определяется статистическими характеристиками крупномасштабного волнения. Были разработаны алгоритмы, которые позволяют определить дисперсию уклонов крупномасштабного волнения вдоль направления зондирования. Обработка данных орбитального радиолокатора DPR (Dual-frequency Precipitation Radar) подтвердила эффективность разработанных алгоритмов (Chu et al., 2012; Panfilova et al., 2020).
На спутнике CFOSAT (Chinese-French Satellite) установлен волновый скаттерометр SWIM (Surface Waves Investigation and Monitoring), предназначенный для измерения спектра волнения. Благодаря первой в мире вращающейся антенне, работающей при малых углах падения, SWIM измеряет двумерное поле сечения обратного рассеяния под разными азимутальными углами и разными углами падения. Таким образом, схема измерения SWIM позволяет измерить азимутальную зависимость дисперсии уклонов крупномасштабного волнения (Karaev et al., 2021; Li et al., 2022), что необходимо для корректного вычисления эффективного коэффициента отражения.
Выполнена обработка данных SWIM и вычислены азимутальные зависимости дисперсии уклонов крупномасштабного волнения и эффективного коэффициента отражения. Отдельно выделен случай полностью развитого ветрового волнения и построена зависимость эффективного коэффициента отражения от скорости ветра. Показано, что эффективный коэффициент отражения уменьшается с увеличением скорости ветра. Подтверждено предположение, что эффективный коэффициент отражения обладает азимутальной анизотропией и принимает максимальные значения в направлении, перпендикулярном направлению ветра. Это может быть связано с тем, что спектральная плотность ряби, вызывающая ослабление мощности отраженного сигнала, минимальна в направлении, перпендикулярном направлению ветра. Полученные зависимости можно использовать для численного моделирования.
В ходе дальнейших исследований будет рассмотрен случай смешанного волнения, когда кроме ветрового волнения на поверхности присутствуют волны зыби.

Работа была выполнена в рамках госзадания ИПФ РАН (FFUF-2024-0033).

Ключевые слова: метод Кирхгофа, малые углы падения, эффективный коэффициент отражения, морское волнение, скорость приводного ветра, дисперсия уклонов
Литература:
  1. Зубкович С.Г. Статистические характеристики радиосигналов, отраженных от земной поверхности. М.: Советское радио. 1968. 224 с.
  2. Chu X., He Y., Karaev V.Yu., Chen G. (2012) Relationships between Ku-band radar backscatter and integrated wind and waves parameters at low incidence angles // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 50. No. 11. pp. 4599-4609
  3. Elfouhaily T., Vandemark D., Gourrion J., Chapron B. (1998) Estimation of wind stress using dual-frequency TOPEX data // Journal of Geophysical Research. Vol. 103. No. C 11, pp. 25101-25108
  4. Freilich M.H., Vanhoff B.A. (2003) The Relationship between Winds, Surface Roughness, and Radar Backscatter at Low Incidence Angles from TRMM Precipitation Radar Measurements // Journal of Atmospheric & Oceanic Technology. Vol. 20, pp. 549-562
  5. Karaev V.Yu., Panfiliva M.A., Ryabkova M.S., Titchenko Yu.A., Meshkov E.M., Li X. (2021) Retrieval of the two-dimensional slope field by the SWIM spectrometer of the CFOSAT satellite: discussion of the algorithm // Russian Journal of Earth Sciences. Vol. 21. No. 6. doi:10.2205/2021ES000784
  6. Li X., Karaev V., Panfilova M., Liu B., Wang Z., Xu Y., Liu J., He Y. (2022) Measurements of total sea surface mean square slope field based on SWIM data // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 60. P. 5114109, doi: 10.1109/TGRS.2022.3174392
  7. Panfilova M., Karaev V., Mitnik L., Titchenko Yu., Ryabkova M., Meshkov E. (2020) Advanced view at the Ocean Surface // Journal of Geophysical Researches, Oceans. Vol. 125, No. 11. e2020JC016531. https://doi.org/10.1029/2020JC016531
  8. Valenzuela G.R. (1978) Theories for the interaction of electromagnetic and oceanic waves — A review // Boundary Layer Meteorology, Vol. 13, pp. 61-85

Презентация доклада

Дистанционное зондирование криосферных образований