Нижний Новгород, Нижегородская область, Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 528.88 Применение дистанционного зондирования
УДК 528.8.04 Методы дистанционного зондирования
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
Для мониторинга происходящих климатических изменений активно применяются дистанционные методы и, в качестве одного из критериев, используется площадь морского льда в Арктике и Антарктике. Для оценки процессов внутри материков можно использовать длительность существования ледяного покрова на внутренних водоемах. Небольшие размеры водоемов не позволяют использовать традиционные методы, которые хорошо себя зарекомендовали в условиях моря. В данном исследовании рассматривается возможность применения данных двухчастотного дождевого радиолокатора для обнаружения формирования и разрушения ледяного покрова на небольших внутренних водоемах. Благодаря особенностям обратного рассеяния при малых углах падения (< 18∘), внутренние водоемы с размерами меньше элемента разрешения радиолокатора (5 км) «видны» на радиолокационных изображениях. На примере р. Волга показано, что переходы «вода-лед» и «лед-вода» могут быть обнаружены при анализе радиолокационных изображений и, таким образом, получены оценки длительности существования ледяного покрова на внутренних водоемах.
внутренний водоем, ледяной покров, двухчастотный дождевой радиолокатор, радиолокационное изображение, малые углы падения
1. Бордонский Г. С., Гурулев А. А., Крылов С. Д. Электромагнитные потери пресного льда в микроволновом диапазоне при 0∘С // Радиотехника и электроника. — 2014. — Т. 59, № 6. — С. 587—592. — DOI:https://doi.org/10.7868/s0033849414060060.
2. Бордонский Г. С., Казанцев В. А., Козлов А. К. Особенности диэлектрических характеристик льда вблизи температуры фазового перехода // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — Москва : Институт космических исследований РАН, 2024. — DOI:https://doi.org/10.21046/22DZZconf-2024a.
3. Гинзбург А., Костяной А., Серых И. и др. Климатические изменения гидрометеорологических параметров Каспийского моря (1980-2020) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 5. — С. 277—291. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-5-277-291.
4. Дегай А. Ю., Андреев М., Егоров В. и др. Развитие методов автоматического распознавания ледового покрытия на основе спутниковых данных оптического и ближнего инфракрасного диапазона для системы мониторинга рыболовства // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 4. — С. 27—40. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-4-27-40.
5. Дистанционное зондирование в метеорологии, океанографии и гидрологии / под ред. А. П. Крэкнелла. — Москва : Мир, 1984. — 535 с.
6. Животовская М., Заболотских Е., Шапрон Б. Ложная диагностика морского льда в Арктике спутниковыми микроволновыми радиометрами в экстремальных погодных условиях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2019. — Т. 16, № 6. — С. 209—220. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-6-209-220.
7. 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.
8. Караев В. Ю., Панфилова М. А., Митник Л. М. и др. Особенности радиолокационного зондирования ледяного покрова при малых углах падения на примере Охотского моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2020. — Т. 17, № 7. — С. 187—202. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-7-187-202.
9. Караев В. Ю., Сорокин Е. С., Титченко Ю. А. и др. К вопросу об использовании данных двухчастотного дождевого радиолокатора для мониторинга ледяного покрова внутренних водоемов // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — Москва : Институт космических исследований РАН, 2024. — С. 390. — DOI:https://doi.org/10.21046/22DZZconf-2024a.
10. Ковалдов Д. А., Титченко Ю. А., Караев В. Ю. и др. К вопросу об определении диаграммы рассеяния ледяного покрова по данным бистатического дистанционного зондирования в L-диапазоне // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2024. — Т. 21, № 6. — С. 294—308. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2024-21-6-294-308.
11. Ладога / под ред. В. А. Румянцева, С. А. Кондратьева. — Санкт-Петербург : Нестор-История, 2013. — 468 с.
12. Лед тронулся: Как уникальная платформа «Северный Полюс» помогает изучать Арктику. — 2023. — https://clck.ru/3M2VjX.
13. Мельник Ю. А., Зубкович С. Г. Радиолокационные методы исследования Земли. — Москва : Советское радио, 1980. — 260 с.
14. Митник Л., Хазанова Е. Радиолокационные, термические и оптические контрасты морского льда в Охотском море зимой // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2019. — Т. 16, № 5. — С. 255—267. — DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-5-255-267.
15. 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.
16. Ромасько В. Ю., Гордеева О. С., Новикова О. Г. и др. Спутниковый мониторинг положения кромки льда на крупных реках Сибири // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — Москва : Институт космических исследований РАН, 2024. — С. 123. — DOI:https://doi.org/10.21046/22DZZconf-2024a.
17. Тихонов В., Репина И., Раев М. и др. Новый алгоритм восстановления сплоченности морского ледяного покрова по данным пассивного микроволнового зондирования // Исследование Земли из космоса. — 2014. — № 2. — С. 35—43. — DOI:https://doi.org/10.7868/S0205961414020110.
18. Bremen University. Sea Ice Portal. — 2025. — (visited on 29.04.2025). https://www.seaice.uni-bremen.de/start/.
19. Bureau of Meteorology. State of the Climate 2024. Cryosphere. — 2024. http://www.bom.gov.au/stateof-the-climate/cryosphere.shtml.
20. Cooke C. L. V., Scott K. A. Estimating Sea Ice Concentration From SAR: Training Convolutional Neural Networks With Passive Microwave Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2019. — Vol. 57, no. 7. — P. 4735–4747. — DOI:https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2892723.
21. Hall D., Fagre D., Klasner F., et al. Analysis of ERS 1 synthetic aperture radar data of frozen lakes in northern Montana and implications for climate studies // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1994. — Vol. 99, no. C11. — P. 22473–22482. — DOI:https://doi.org/10.1029/94jc01391.
22. Halpern D. Satellites, oceanography and society. — Elsevier, 2000. — 368 p.
23. 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.
24. Hauser D., Tourain C., Hermozo L., et al. New Observations From the SWIM Radar On-Board CFOSAT: Instrument Validation and Ocean Wave Measurement Assessment // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2021. — Vol. 59, no. 1. — P. 5–26. — DOI:https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2994372.
25. JAXA. GPM Data Utilization Handbook. Version 1.0. — Japan Aerospace Exploration Agency, 2014. — 92 p.
26. Jeffries M., Morris K., Weeks W., et al. Structural and stratigraphie features and ERS 1 synthetic aperture radar backscatter characteristics of ice growing on shallow lakes in NW Alaska, winter 1991-1992 // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1994. — Vol. 99, no. C11. — P. 22459–22471. — DOI:https://doi.org/10.1029/94jc01479. —
27. Karaev V., Panfilova M., Titchenko Yu., et al. Monitoring of Inland Waters by Dual-Frequency Precipitation Radar: First Results // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. — 2018. — Vol. 11, no. 11. — P. 4364–4372. — DOI:https://doi.org/10.1109/JSTARS.2018.2874697.
28. Karvonen J. Baltic Sea Ice Concentration Estimation Using SENTINEL-1 SAR and AMSR2 Microwave Radiometer Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2017. — Vol. 55, no. 5. — P. 2871–2883. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2017.2655567.
29. Kim J.-W., Kim D.-J., Hwang B. J. Characterization of Arctic Sea Ice Thickness Using High-Resolution Spaceborne Polarimetric SAR Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2012. — Vol. 50, no. 1. — P. 13–22. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2011.2160070.
30. Konig C., Konig T., Singha S., et al. Combined Use of Space Borne Optical and SAR Data to Improve Knowledge about Sea Ice for Shipping // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 23. — P. 4842. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs13234842.
31. Leigh S., Wing Z., Clausi D. Automated Ice-Water Classification Using Dual Polarization SAR Satellite Imagery // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2014. — Vol. 52, no. 9. — P. 5529–5539. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2013.2290231.
32. Mätzler C., Wegmüller U. Dielectric properties of freshwater ice at microwave frequencies // Journal of Physics D: Applied Physics. — 1987. — Vol. 20, no. 12. — P. 1623–1630. — DOI:https://doi.org/10.1088/0022-3727/20/12/013.
33. Microwave Remote Sensing of Sea Ice / ed. by F. D. Carsey. — American Geophysical Union, 1992. — 462 p. — (Geophysical Monograph Series). — DOI:https://doi.org/10.1029/gm068.
34. Nekrasov A., Khachaturian A., Abramov E., et al. On Sea Ice/Water Discrimination by Airborne Weather Radar // IEEE Access. — 2020a. — Vol. 8. — P. 120916–120922. — DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3006617.
35. 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. — 2020b. — Vol. 12, no. 20. — P. 3382. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs12203382.
36. Panfilova M., Karaev V. Sea Ice Detection by an Unsupervised Method Using Ku- and Ka-Band Radar Data at Low Incidence Angles: First Results // Remote Sensing. — 2023. — Vol. 15, no. 14. — P. 3530. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs15143530.
37. 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. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs16050859.
38. Panfilova M., Karaev V., Mitnik L., et al. Advanced View at the Ocean Surface // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2020. — Vol. 125, no. 11. — e2020JC016531. — DOI: https://doi.org/10.1029/2020JC016531.
39. Patel A., Paden J., Leuschen C., et al. Fine-Resolution Radar Altimeter Measurements on Land and Sea Ice // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2015. — Vol. 53, no. 5. — P. 2547–2564. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2014.2361641.
40. Quartly G., Rinne R., Pissaro M., et al. Review of Radar Altimetry Techniques over the Arctic Ocean: Recent Progress and Future Opportunities for Sea Level and Sea Ice Research // The Cryosphere Discuss. Preprint. — 2018. — DOI:https://doi.org/10.5194/tc-2018-148.
41. Rajkumar K., Maheshwari M., Pallipad J., et al. Concurrent Use of OSCAT and AltiKa to Characterize Antarctic Ice Surface Features // Marine Geodesy. — 2015. — Vol. 38, sup1. — P. 497–509. — DOI:https://doi.org/10.1080/01490419.2014.1001047.
42. Remund Q., Long D. A Decade of QuikSCAT Scatterometer Sea Ice Extent Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2014. — Vol. 52, no. 7. — P. 4281–4290. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2013.2281056.
43. Rivas M., Verspeek J., Verhoef A., et al. Bayesian Sea Ice Detection With the Advanced Scatterometer ASCAT // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2012. — Vol. 50, no. 7. — P. 2649–2657. — DOI:https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2182356.
44. Troitskaya Yu. I., Rybushkina G., Soustova I., et al. Adaptive retracking of Jason-1 altimetry data for inland waters: the example of the Gorky Reservoir // International Journal of Remote Sensing. — 2012. — Vol. 33, no. 23. — P. 7559–7578. — DOI:https://doi.org/10.1080/01431161.2012.685972.
45. Troitskaya Yu. I., Rybushkina G. V., Soustova I. A., et al. Adaptive Retracking of Jason-1, 2 Satellite Altimetry Data for the Volga River Reservoirs // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. — 2014. — Vol. 7, no. 5. — P. 1603–1608. — DOI:https://doi.org/10.1109/jstars.2013.2267092.
46. Wu S., Shi L., Zou B., et al. Daily Sea Ice Concentration Product over Polar Regions Based on Brightness Temperature Data from the HY-2B SMR Sensor // Remote Sensing. — 2023. — Vol. 15, no. 6. — P. 1692. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs15061692.
47. Yan Q., Huang W. Spaceborne GNSS-R Sea Ice Detection Using Delay-Doppler Maps: First Results From the U.K. TechDemoSat-1 Mission // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. — 2016. — Vol. 9, no. 10. — P. 4795–4801. — DOI:https://doi.org/10.1109/jstars.2016.2582690.
48. Zabolotskikh E. V. Review of Methods to Retrieve Sea-Ice Parameters from Satellite Microwave Radiometer Data // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. — 2019. — Vol. 55, no. 1. — P. 110–128. — DOI:https://doi.org/10.1134/s0001433818060166.
49. Zakhatkina N. Yu., Alexandrov V. Yu., Johannessen O. N., et al. Classification of Sea Ice Types in ENVISAT Synthetic Aperture Radar Images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2013. — Vol. 51, no. 5. — P. 2587–2600. — DOI:https://doi.org/10.1109/tgrs.2012.2212445.
50. Zhai X., Wang Z., Zheng Z., et al. Sea Ice Monitoring with CFOSAT Scatterometer Measurements Using Random Forest Classifier // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 22. — P. 4686. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs13224686.
51. Zhang J., He P., Hu X., et al. Dynamic Lake Ice Movement on Lake Khovsgol, Mongolia, Revealed by Time Series Displacements from Pixel Offset with Sentinel-2 Optical Images // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 24. — P. 4979. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs13244979.
52. Zhang Z., Yu Y., Li X., et al. Arctic Sea Ice Classification Using Microwave Scatterometer and Radiometer Data During 2002-2017 // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2019. — Vol. 57, no. 8. — P. 5319–5328. — DOI:https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2898872.
