Экспериментальное и теоретическое исследование угловых и поляриметрических особенностей радиотеплового излучения почвенного покрова в ходе естественных циклов промерзания и оттаивания на частоте 1,4 ГГц

Автор: Музалевский К.В., Ященко А.С., Бобров П.П.

Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau

Рубрика: Математика, механика, информатика

Статья в выпуске: 1 т.18, 2017 года.

Бесплатный доступ

Проведено экспериментальное тестирование возможности восстановления температуры почвенного покрова, находящегося в процессе замерзания и оттаивания, из угловых поляриметрических наблюдений радиояркостной температуры на частоте 1,4 ГГц. Экспериментально исследована чувствительность многоугловых поляриметрических значений радиояркостной температуры относительно глубины промерзания поверхностного слоя почвы. Экспериментально показана возможность идентификации талого и мерзлого состояния почвенного покрова на основе наблюдений радиояркостной температуры. Период исследования охватывает 62 ч с 27 по 30 октября 2016 г. Измерения радиояркостной температуры производились недалеко от г. Омска на сельскохозяйственном поле. Измерения радиояркостной температуры осуществлялось на вертикальной и горизонтальной поляризации на угле наблюдения 10º, 25º и 40º. Калибровка радиометра выполнялась по стандартному методу над водным бассейном и металлическими листами. Синхронно с радиометрическими измерениями проводились измерения влажности, температуры и глубины промерзания почвы. Кроме того, в полевых условиях с использованием портативного анализатора цепей измерялась, синхронно с радиометрическими измерениями, диэлектрическая проницаемость поверхностного слоя почвы на тестовом участке. Для моделирования радиояркостной температуры использовалась простая модель радиотеплового излучения почвенного покрова, не покрытого растительностью. В качестве диэлектрической модели использовалась модель комплексной диэлектрической проницаемости минеральной почвы с высоким содержанием глинистой фракции. Метод восстановления температуры и влажности почвы основан на минимизации нормы невязки между измеренными и рассчитанными значениями радиояркостной температуры. В результате решения обратной задачи получены временные ряды восстановленных значений температуры, влажности и шероховатости поверхности почвенного покрова. Среднеквадратическое отклонение и квадрат коэффициента корреляции между восстановленным и измеренными значениями температуры полностью промерзшей почвы составили 0,6 К и 0,63 соответственно. Восстановленные значения влажности почвы находятся в интервале влажностей почвы от 0,19 до 0,37 см3/см3, измеренных на тестовом участке. Предлагаемая методика восстановления температуры в случае полностью промерзшего излучающего слоя почвы обладает потенциалом для увеличения точности в ходе усложнения используемой модели.

Еще

Радиометрия, талые и мерзлые почвы, влажность, температура, диэлектрическая проницаемость

Короткий адрес: https://sciup.org/148177691

IDR: 148177691

Список литературы Экспериментальное и теоретическое исследование угловых и поляриметрических особенностей радиотеплового излучения почвенного покрова в ходе естественных циклов промерзания и оттаивания на частоте 1,4 ГГц

  • Status of the Global Observing System for Climate. World Meteorological Organization. Chairperson. Publications Board. October. 2015, P. 373.
  • Hachem S., Duguay C. R., Allard M. Comparison of MODIS-derived land surface temperatures with ground surface and air temperature measurements in continuous permafrost terrain. The Cryosphere. 2012, No. 6, P. 51-69.
  • Muskett R. R., Romanovsky V. E., Cable W. L., Kholodov A. L. Active-Layer Soil Moisture Content Regional Variations in Alaska and Russia by Ground-Based and Satellite-Based Methods, 2002 through 2014. International Journal of Geosciences. 2015, Vol. 6, P. 12-41.
  • Jones L. A., Kimball J. S., McDonald K. C., Chan S. T. K., Njoku E. G., Oechel W. C. Satellite Microwave Remote Sensing of Boreal and Arctic Soil Temperatures From AMSR-E. IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2007, Vol. 45, No. 7, P. 2004-2018.
  • Zhao S., Zhang L., Zhang T., Hao Z., Chai L., Zhang Z. An empirical model to estimate the microwave penetration depth of frozen soil. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2012, P. 4493-4496.
  • Schwank M., Mätzler C., Wiesmann A., Wegmüller U., Pulliainen J., Lemmetyinen J., Rautiainen K., Derksen K., Toose P., Drusch M. Snow Density and Ground Permittivity Retrieved from L-Band Radiometry: A Synthetic Analysis. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015, Vol. 8, No. 8, P. 3833-3845.
  • OSCAR. Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. . Gap analyses by variable or by type of mission. Available: https://www.wmo-sat.info/oscar/gapanalyses?variable=96.
  • Zhou J., Dai F., Zhang X., Zhao S., Li M. Developing a temporally land cover-based look-up table (TL-LUT) method for estimating land surface temperature based on AMSR-E data over the Chinese landmass. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015, Vol. 34, P. 35-50.
  • Kerr Y. H., Al-Yaari A., Rodriguez-Fernandez N., Parrens M., Molero B., Leroux D., Bircher S., Mahmoodi A., Mialon A., Richaume P. Overview of SMOS performance in terms of global soil moisture monitoring after six years in operation. // Remote Sens. Environ. 2016, Vol. 180, P. 40-63.
  • Al-Yaari A., Wigneron J. P., Ducharne A., Kerr Y., de Rosnay P., de Jeu R., Govind A., Al Bitar A., Albergel C., Munoz-Sabater J. Global-scale evaluation of two satellite-based passive microwave soil moisture datasets (SMOS and AMSR-E) with respect to Land Data Assimilation System estimates. // Remote Sens. Environ. 2014, Vol. 149, P. 181-195.
  • Muzalevskiy K. V., Yury L. Effects of organo-mineral structure of arctic topsoil on the own thermal radiation in the L-band. 2015. International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Omsk, 2015, P. 1-4.
  • Mironov V., Savin I. A Temperature-Dependent Multi-Relaxation Spectroscopic Dielectric Model for Thawed and Frozen Organic Soil at 0.05-15 GHz. // Physics and Chemistry of the Earth. Parts A/B/C. Available online 14 March 2015.
  • Wigneron J. P. Evaluating an Improved Parameterization of the Soil Emission in L-MEB. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2011, Vol. 49, No. 4, P. 1177-1189.
  • Njoku E. G. AMSR Land Surface Parameters. Surface Soil Moisture, Land Surface Temperature, Vegetation Water Content. Algorithm theoretical basis document. Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology. 1999, 47 p.
  • O'Neill P., Chan S., Njoku E., Jackson T., Bindlish R. Soil moisture active passive (SMAP) algorithm theoretical basis document Level 2 & 3 soil moisture (passive) data products. Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology. 2014, 77 p.
  • Koike T. Description of the GCOM-W1 AMSR2. Soil Moisture Algorithm Descriptions of GCOM-W1 AMSR2 Level 1R and Level 2 Algorithms, Japan Aerospace Exploration Agency. Earth Observation Research Center. 2013, 119 p.
Еще
Статья научная