ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2020. № 8
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.8.14
УДК 621.369.9
Сверхширокополосное импульсное зондирование слоистой структуры снежно-почвенного покрова. Теоретическое исследование
К. В. Музалевский
Институт физики им. Л.В. Киренского – обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, 660036, г. Красноярск, ул. Академгородок, д.50, стр.38
Статья поступила в редакцию 20 августа 2020 г.
Аннотация. В данной работе теоретически исследованы процессы отражения сверхширокополосного (СШП) импульса длительностью около 0,5 нс от слоистой структуры снежно-почвенного покрова в зависимости от влажности, плотности сухого сложения и температуры почвы, плотности, влажности и высоты снежного покрова, глубины промерзания почвы. Показано, что в случае, когда влажность почвы меньше максимального количества прочносвязанной воды, импульсными СШП радарными методами невозможно отличить талую почву от мерзлой при переходе температуры почвы через 0ºС. Наличие влажного снега является определяющим фактором (по отношению к температуре и влажности мерзлой почвы), влияющим на затухание амплитуды СШП импульса, отраженного от мерзлого почвенного покрова. Показана принципиальная возможность дистанционной диагностики: глубины промерзания почвы до 25см при вариации влажности снежного покрова от 0% до 3%, а также водного эквивалента снежного покрова при вариации толщины слоя снега от 5см до 35см и объемной влажности от 0% до 5%. В целом проведенные исследования показывают перспективность разработки радиолокационных импульсных СШП систем для дистанционного зондирования геофизических параметров слоистой структуры снежно-почвенного покрова.
Ключевые слова: радиолокация, СШП импульсы, влажность почвы, температура почвы, талое и мёрзлое состояние почвы, снежный покров, водный эквивалент снежного покрова, диэлектрическая проницаемость.
Abstract. In this work, the processes of UWB pulse reflection duration of about 0.5 ns (bandwidth of 4.9 GHz at a level of -10 dB) from the layered structure of the snow-soil cover are theoretically investigated, depending on the moisture, dry bulk density and temperature of mineral soil, density, moisture and height of snow cover, depth of soil freezing. It is shown that if the soil moisture is less than the maximum content of bound water, then using pulsed UWB radar methods it is impossible to distinguish thawed soil from frozen soil. The presence of wet snow is a determining factor (in relation to the temperature and moisture of the frozen soil) affecting the attenuation of the amplitude of UWB pulse reflected from the frozen soil. The fundamental possibility of remote diagnostics of the depth of soil freezing up to 25 cm with a variation in the moisture content of the snow cover from 0% to 3%, as well as the water equivalent of the snow cover with a variation in its thickness from 5 cm to 35 cm and moisture content from 0% to 5% were demonstrated in the paper. In general, the studies carried out show the prospects for the development of pulsed UWB radar systems for remote sensing of the geophysical characteristics of snow and soil cover.
Key words: radiolocation, ultra-wideband pulses, soil moisture, soil temperature, thawed and frozen state of the soil, snow cover, water equivalent of snow cover, dielectric constant.
Литература
1. Тарасова Л.Л. Оценка агрометеорологических показателей условий зимовки озимых зерновых культур в центральных черноземных областях в условиях климатических изменений // Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2016. № 360. C. 26-44.
2. Моисейчик В.А. Агрометеорологические условия и перезимовка озимых культур. Ленинград: Гидрометеоиздат. 1975. 294с.
3. Шульгин А.М. Климат почвы и его регулирование. Л.: Гидрометеотиздат. 1967. 302 с.
4. Береза О.В. Количественная оценка состояния озимых зерновых культур ко времени прекращения вегетации осенью по данным наземных и спутниковых наблюдений. Диссертация на соискание уч. степени кандидата географических наукю ФГБУ «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр РФ». 2018. 178 с.
5. Lemmetyinen J. et al. Retrieval of snow parameters from L-band observations - application for SMOS and SMAP// IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Beijing. 2016. pp. 7067-7070. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2016.7730843
6. Lemmetyinen J. et al. Snow density and ground permittivity retrieved from L-band radiometry: Application to experimental data // Remote Sensing of Environment. 2016. Vol. 180. P. 377-391.
7. Kelly R., Chang A., Tsang L., Foster J. A prototype AMSR-E global snow area and snow depth algorithm// IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.. 2003. Vol. 41. №. 2. P. 230–242
8. Cui Y., et al. Estimating Snow Water Equivalent with Backscattering at X and Ku Band Based on Absorption Loss // Remote Sens. 2016. Vol. 8(505).
9. Shah R. et al. Remote Sensing of Snow Water Equivalent Using P-Band Coherent Reflection // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2017. Vol. 14. № 3. P. 309-313.
10. Koch F., et al. Retrieval of Snow Water Equivalent, Liquid Water Content, and Snow Height of Dry and Wet Snow by Combining GPS Signal Attenuation and Time Delay // Water Resources Research. 2019. Vol. 55. No.5. P. 4465-4487.
11. Боярский Д.А., Романов А.Н., Хвостов И.В., Тихонов В.В., Шарков Е.А. Оценка глубины промерзания почвенного покрова по данным спутника SMOS // Исследование Земли из космоса. 2019. №2. C. 3-13.
12. Rautiainen K., et al. SMOS prototype algorithm for detecting autumn soil freezing // Remote Sensing of Environment. 2016. Vol 180. P. 346-360.
13. Baghdadi N., et al. Detection of Frozen Soil Using Sentinel-1 SAR Data // Remote Sens. 2018. Vol. 10(1182).
14. Muzalevskiy K.V., Ruzicka Z. Retrieving Soil Temperature at a Test Site on the Yamal Peninsula Based on the SMOS Brightness Temperature Observations // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. Vol. 9. №6. P. 2468-2477.
15. Yueh S. et al. UAS-based P-band signals of opportunity for remote sensing of snow and root zone soil moisture. // Proc. SPIE 10785, Sensors, Systems, and Next-Generation Satellites XXII, 107850B (25 September 2018).
16. Shutko A. M. et al. Teaching and Conducting scientific research: An experience in joint USA-Russia-Bulgaria-Holland-Ukraine international collaboration between // IEEE MicroRad, SanJuan. 2006. P. 82-86.
17. Acevo-Herrera R. et al. Design and First Results of an UAV-Borne L-Band Radiometer for Multiple Monitoring Purposes // Remote Sensing. 2010. Vol. 2. P. 1662-1679.
18. Dai E. et al. High Spatial Soil Moisture Mapping Using Small Unmanned Aerial System // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia. 2018. P. 6496-6499.
19. Gamba M., Marucco G., Pini M., Ugazio S., Falletti E., Lo Presti L. Prototyping a GNSS-Based Passive Radar for UAVs: An Instrument to Classify the Water Content Feature of Lands // Sensors. 2015. Vol. 15 (28287-28313).
20. Burr R., et al. Design and Implementation of a FMCW GPR for UAV-based Mine Detection // IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM). 2018. P.1-4.
21. García Fernández M. et al. Synthetic Aperture Radar Imaging System for Landmine Detection Using a Ground Penetrating Radar on Board a Unmanned Aerial Vehicle // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 45100-45112.
22. Kaundinya S. A UAS-based ultra-wideband radar system for soil moisture measurements // IEEE Radar Conference (RadarConf18), Oklahoma City, OK. 2018. P. 0721-0726.
23. Pérez Cerquera M., et al. UAV for Landmine Detection Using SDR-Based GPR Technology, Robots Operating in Hazardous Environments Hüseyin Canbolat. IntechOpen. 2017. https://doi.org/10.5772/intechopen.69738. Доступ online: https://www.intechopen.com/books/robots-operating-in-hazardous-environments/uav-for-landmine-detection-using-sdr-based-gpr-technology
24. Schartel M., et al. A Multicopter-Based Focusing Method for Ground Penetrating Synthetic Aperture Radars // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain. 2018, P. 5420-5423.
25. Schartel M. UAV-Based Ground Penetrating Synthetic Aperture Radar// IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility. 2018. https://doi.org/10.1109/ICMIM.2018.844350
26. Zhang X., et al. Development and Preliminary Results of Small-Size Uav-Borne Fmcw Sar // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain. 2018. P. 7825-7828.
27. Lundberg A., et al. Spatiotemporal Variations in Snow and Soil Frost—A Review of Measurement Techniques // Hydrology. 2016, Vol. 3(28).
28. Lundberg A., Thunehed H. Snow wetness influence on impulse radar snow surveys theoretical and laboratory study // Nord. Hydrol. 2000. Vol. 31. P. 89–106.
29. Clair J.S., Holbrook W.S. Measuring snow water equivalent from common-offset GPR records through migration velocity analysis // The Cryosphere. 2017. Vo. 11. P. 2997–3009.
30. Butnor J.R., et al. Measuring soil frost depth in forest ecosystems with ground penetrating radar// Agricultural and Forest Meteorology. 2014. Vol. 192-193:121-131.
31. Steelman C.M., Endres A.L. Evolution of high-frequency ground-penetrating radar direct ground wave propagation during thin frozen soil layer development// Cold Regions Science and Technology. 2009. Vol. 57. № 2–3. P. 116-122.
32. Muzalevskiy K.V., Ruzicka Z. Signatures of Sentinel-1 Radar and SMAP Radiometer Depending on the Temperature of Frozen Arctic Soil in the Cooling and Heating Process of the Active Layer // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia. 2018. P. 7176-7179.
33. Mironov V.L., Kosolapova L.G., Lukin Y.I., Karavaysky A.Yu, Molostov I.P. Temperature- and texture-dependent dielectric model for frozen and thawed mineral soils at a frequency of 1.4GHz// Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 200. P. 240-249.
34. Bradford J.H., et al. Complex dielectric permittivity measurements from ground-penetrating radar data to estimate snow liquid water content in the pendular regime // Water Resources Research. 2009. Vol. 45. No 8. P.W08403.
35. Sundström N., Gustafsson D., Kruglyak A., Lundberg A. Field evaluation of a new method for estimation of liquid water content and snow water equivalent of wet snowpacks with GPR// Hydrol. Res. 2013. Vol. 44. P. 600–613.
36. Paolo F.D. et al. A critical analysis on the uncertainty computation in ground-penetrating radar-retrieved dry snow parameters// Geophysics. 2020. No. 4. P. H39–H49.
37. Sihvola A., Tiuri M. Snow Fork for Field Determination of the Density and Wetness Profiles of a Snow Pack// IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1986. Vol. GE-24. No. 5.P. 717-721.
38. Tiuri M., et al. The complex dielectric constant of snow at microwave frequencies // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1984. Vol. 9. No. 5. P. 377-382.
39. CMT. Copper Mountain Technologies Compact Vector Network Analyzer. 2020. Available online: https://coppermountaintech.com/50-ohm-vnas/
40. Векторные рефлектометры серии CABAN [электронный ресурс]. Сайт компании ООО «Планар». 2020. Режим доступа: http://www.planarchel.ru/Products/Measurement%20instrument/r-series
41. Финкельштейн М.И., Карпухин В.И., Кутев В.А., Метелкин В.Н.. Подповерхностная радиолокация. М.: Радио и связь. 1994. 216с.
42. Финкельштейн М.И., Кутев В.А. О зондировании морского льда при помощи последовательности видеоимпульсов // Радиотехника и электроника. 1972. Т.17. № 10. С. 2107-2112.
43. Финкельштейн М.И., Мендельсон В.Л., Кутев В.А. Радиолокация слоистых земных покровов. М.: Советское радио. 1977. 176 с.
44. Финкельштейн М.И., Кутев В.А., Золотарев В.П. Применение радиолокационного подповерхностного зондирования в инженерной геологии. М.: Недра. 1986. 128 с.
45. Harris F.J. On the use of windows for harmonic analysis with the discrete Fourier transform// Proceedings of the IEEE. 1978. Vol. 66. №. 1. P. 51-83.
46. Музалевский К.В. Дистанционное измерение влажности в поверхностном слое минеральной почвы на двух частотах // Журнал радиоэлектроники. 2020. №1. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jan20/7/text.pdf.
https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.1.747. Калиткин Н. Н. Численные методы: учебное пособие. ‑ 2-е изд., исправленное. СПб.: БХВ-Петербург. 2011. 592 с.
48. Brekhovskikh L.M. Waves in Layered Media. New York, NY, USA, Academic: 1960. 561 p.
49. Mironov V.L., et al. A dielectric model of thawed and frozen Arctic soils considering frequency, temperature, texture and dry density // International Journal of Remote Sensing. 2020. Vol. 41. №10. P. 3845-3865.
50. Шпедт А.А., Трубников Ю.Н., Жаринова Н.Ю. Агрогенная деградация почв и почвенного покрова Красноярской лесостепи// Почвоведение. 2017. № 10. C. 1253–1261.
51. Mironov V.L., Kosolapova L.G., Lukin Yu.I., Karavaysky A.Yu., Molostov I.P. Temperature- and texture-dependent dielectric model for frozen and thawed mineral soils at a frequency of 1.4GHz// Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 200. P. 240-249.
Для цитирования:
Музалевский К.В. Сверхширокополосное импульсное зондирование слоистой структуры снежно-почвенного покрова. Теоретическое исследование. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. №8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.8.14