Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 621.396.96 Радиолокация. Методы радиоизмерений
УДК 621.396.969 Применение радиолокации
УДК 55 Геология. Геологические и геофизические науки
УДК 550.34 Сейсмология
УДК 550.383 Главное магнитное поле Земли
ГРНТИ 37.01 Общие вопросы геофизики
ГРНТИ 37.15 Геомагнетизм и высокие слои атмосферы
ГРНТИ 37.25 Океанология
ГРНТИ 37.31 Физика Земли
ГРНТИ 38.01 Общие вопросы геологии
ГРНТИ 36.00 ГЕОДЕЗИЯ. КАРТОГРАФИЯ
ГРНТИ 37.00 ГЕОФИЗИКА
ГРНТИ 38.00 ГЕОЛОГИЯ
ГРНТИ 39.00 ГЕОГРАФИЯ
ГРНТИ 52.00 ГОРНОЕ ДЕЛО
ОКСО 05.00.00 Науки о Земле
ББК 26 Науки о Земле
ТБК 63 Науки о Земле. Экология
BISAC SCI SCIENCE
В настоящее время активно развиваются методы радиолокационного дистанционного зондирования при малых углах падения (от вертикали до 15∘). Важным приложением этих методов является определение наличия и сплочённости морского льда. В данной работе представлен подход численного моделирования, в рамках которого моделируется отражающая поверхность с различной сплочённостью морского льда, и затем моделируются характеристики радиолокационного сигнала, отражённого этой поверхностью при заданной геометрии измерений. Без потери общности в данной работе будем рассматривать конкретную геометрию радиолокатора DPR (Dual-frequency Precipitation Radar) на спутнике миссии GPM (Global Precipitation Measurement) и только Ku-диапазон этого радиолокатора. Сигнал, отражённый морским волнением, будет рассчитываться в рамках приближения Кирхгофа. Поскольку общепризнанной модели для сигнала, рассеянного поверхностью морского льда при малых углах падения нет, то в качестве модели будет использоваться эмпирическая формула, полученная по данным DPR. В работе обсуждается метод определения сплочённости морского льда по данным радиолокационного зондирования при малых углах падения.
морской лёд, морское волнение, сечение обратного рассеяния, малые углы падения, квазизеркальное отражение, сплочённость морского льда
1. Басс Ф., Фукс И. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. — Москва : Наука, 1972. — 424 с.
2. Заболотских Е. В., Хворостовский К. С., Животовская М. А. и др. Спутниковое микроволновое зондирование морского льда Арктики. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2023. — Т. 20, № 1. — С. 9—34. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-1-9-34.
3. Караев В. Ю., Панфилова М. А., Митник Л. М. и др. Обратное рассеяние радиолокационного сигнала СВЧ диапазона однолетним морским льдом при малых углах падения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 3. — С. 229—241. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-229-241.
4. Радиолокационные методы и средства оперативного дистанционного зондирования Земли с аэро-космических носителей / под ред. С. Н. Конюхова, В. И. Драновского, В. Н. Цымбала. — Киев : Авиадиагностика, 2007. — 440 с.
5. Chan M. A., Comiso J. C. Arctic Cloud Characteristics as Derived from MODIS, CALIPSO, and CloudSat // Journal of Climate. — 2013. — Vol. 26, no. 10. — P. 3285–3306. — DOI:https://doi.org/10.1175/jcli-d-12-00204.1.
6. Comiso J. C., Cavalieri D. J., Markus T. Sea ice concentration, ice temperature, and snow depth using AMSR-E data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2003. — Vol. 41, no. 2. — P. 243–252. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2002.808317.
7. Hauser D., Tison C., Amiot T., et al. SWIM: The First Spaceborne Wave Scatterometer // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2017. — Vol. 55, no. 5. — P. 3000–3014. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2017.2658672.
8. JAXA. GPM Data Utilization Handbook. Version 1.0. — Japan Aerospace Exploration Agency, 2014. — 92 p.
9. Karaev V., Ponur K., Panfilova M., et al. Radar Sensing of SEA ICE at the Small Incidence Angles: Simulation and Comparison of the Different Approaches // IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. — IEEE, 2022. — P. 3818–3821. — DOI:https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9883231.
10. Laxon S. W., Giles K. A., Ridout A. L., et al. CryoSat-2 estimates of Arctic sea ice thickness and volume // Geophysical Research Letters. — 2013. — Vol. 40, no. 4. — P. 732–737. — DOI:https://doi.org/10.1002/grl.50193.
11. Mitnik L., Kuleshov V., Baranyuk A., et al. Monitoring of the Arctic Region Using Optical and Infrared Data from the Highly Elliptical Arktika-M Space System and Microwave Measurements from Low Earth Orbit Satellites // IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. — 2022. — P. 7194–7197. — DOI:https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9883384.
12. Nekrasov A., Khachaturian A., Labun J., et al. Towards the Sea Ice and Wind Measurement by a C-Band Scatterometer at Dual VV/HH Polarization: A Prospective Appraisal // Remote Sensing. — 2020. — Vol. 12, no. 20. — P. 3382. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs12203382.
13. Panfilova M., Karaev V. Sea Ice Detection Method Using the Dependence of the Radar Cross-Section on the Incidence Angle // Remote Sensing. — 2024. — Vol. 16, no. 5. — P. 859. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs16050859.
14. Peureux C., Longépé N., Mouche A., et al. Sea-Ice Detection From Near-Nadir Ku-Band Echoes From CFOSAT/SWIM Scatterometer // Earth and Space Science. — 2022. — Vol. 9, no. 6. — DOI:https://doi.org/10.1029/2021ea002046.
15. Ryabkova M., Karaev V., Guo J., et al. A Review of Wave Spectrum Models as Applied to the Problem of Radar Probing of the Sea Surface // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2019. — Vol. 124, no. 10. — P. 7104–7134. — DOI:https://doi.org/10.1029/2018jc014804.
16. Zabolotskikh E., Balashova E., Kudryavtsev V., et al. Synergistic Use of Satellite Scatterometer, SAR and Altimeter Data to Study First Year Sea Ice Properties // 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS. — IEEE, 2021. — P. 5633–5636. — DOI:https://doi.org/10.1109/igarss47720.2021.9553828.
