ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2021. № 8
Оглавление выпуска

Текст статьи (pdf)

English page

 

DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.8.1

УДК 621.369.9

 

ЗОНДИРОВАНИЕ ВОДНОГО ЭКВИВАЛЕНТА СНЕЖНОГО ПОКРОВА ШИРОКОПОЛОСНЫМИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМИ ИМПУЛЬСАМИ С БОРТА БПЛА

 

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 15 июля 2021 г.

 

Аннотация. В работе исследовалась возможность дистанционного зондирования с борта беспилотного летательного аппарата-квадрокоптера (БПЛА) широкополосным импульсом длительностью 1,05 нс снежного покрова тестового участка сельскохозяйственного поля в районе пос. Минино, Красноярский край, с 23 ноября 2020 по 4 марта 2021 гг. Для формирования, излучения и приема широкополосных импульсов использовалась логопериодическая антенна (полоса пропускания от 1,36 ГГц до 4,89 ГГц) и компактный векторный анализатор цепей CABAN R60 (ООО «Планар», г. Челябинск). Показано, что как при наземном, так и дистанционном зондировании с борта БПЛА временные задержки между импульсами, отраженными от границы воздух-снег и снег-почва, линейно зависят от водного эквивалента снежного покрова, измеренного на тестовом участке. При этом наклон этих линейных зависимостей определяется средней плотностью снежного покрова. Полученные экспериментальные результаты показывают перспективность развития дистанционных технологий радарного картирования основных характеристик снежного покрова с борта малых аэроплатформ, которые могут дополнить информационное обеспечение существующих систем, используемых в точном земледелии.

Ключевые слова: радиолокация, БПЛА, СШП импульсы, снежный покров, водный эквивалент снежного покрова, плотность снежного покрова, высота снежного покрова, мёрзлые почвы.

Abstract. In this paper the possibility of snow cover remote sensing from an unmanned aerial vehicle-quadrocopter (UAV) with using a broadband pulse of 1.05 ns duration was investigated on the agricultural field near Minino village, Krasnoyarsk Territory from November 23, 2020 to March 4, 2021. A log-periodic antenna (from 1.36 GHz to 4.89 GHz bandwidth) and a compact vector network analyzer CABAN R60 (LLC Planar, Chelyabinsk) were used to generate, emit and receive broadband pulses. It is shown that both ground-based and remote sensing from the UAV, the time delays between pulses reflected from the air-snow and snow-soil interface linearly depend on the snow water equivalent, measured at the test site. The slope of these linear dependences is determined by the average density of the snow cover. The obtained experimental results show the promising of development of remote sensing technology for radar mapping of the main characteristics of the snow cover from UAV, which can supplement the information support of existing systems used in precision farming.

Key words: radiolocation, UAV, ultra-wideband pulses, snow cover, snow water equivalent, snow density, height of snow cover, frozen soil.

Литература

1. Šipoš D., Gleich D. A Lightweight and Low-Power UAV-Borne Ground Penetrating Radar Design for Landmine Detection. Sensors. 2020. Vol.20. No.8. P.2234.

2. Noviello C., Esposito G., Fasano G., Renga A., Soldovieri F., Catapano I. Small-UAV Radar Imaging System Performance with GPS and CDGPS Based Motion Compensation. Remote Sensing. 2020. Vol.12. No.20. P.3463.

3. García Fernández M. et al. Synthetic Aperture Radar Imaging System for Landmine Detection Using a Ground Penetrating Radar on Board an Unmanned Aerial Vehicle. IEEE Access. 2018. Vol.6. P.45100-45112.

4. Pérez Cerquera M., et al. UAV for Landmine Detection Using SDR-Based GPR Technology, Robots Operating in Hazardous Environments Hüseyin Canbolat. [online]. IntechOpen. 2017. Дата доступа: 15.07.2021. https://www.intechopen.com/books/robots-operating-in-hazardous-environments/uav-for-landmi ne-detection-using-sdr-based-gpr-technology

5. Kaundinya S. A UAS-based ultra-wideband radar system for soil moisture measurements. IEEE Radar Conference. Oklahoma City. 2018. P.0721-0726.

6. Wu K., Rodriguez G.A., Zajc M., Jacquemin E., Clément M., De Coster A., Lambot S. A new drone-borne GPR for soil moisture mapping. Remote Sensing of Environment. 2019. Vol.235. No.111456.

7. Arnold E., Rodriguez-Morales F., Paden J., Leuschen C., Keshmiri S., Yan S., Ewing M., Hale R., Mahmood A., Blevins A., Mishra A., Karidi T., Miller B., Sonntag J. HF/VHF Radar Sounding of Ice from Manned and Unmanned Airborne Platforms. Geosciences. 2018. No.8. P.182.

8. Jenssen R.O.R., Svein J. Drone-mounted UWB snow radar: technical improvements and field results. Journal of Electromagnetic Waves and Applications. 2020. Vol.34. No.14. P.1930-1954.

9.  Jenssen R.O.R., Jacobsen S.K. Measurement of Snow Water Equivalent Using Drone-Mounted Ultra-Wide-Band Radar. Remote Sensing. 2021. Vol.13. No.13. P.2610.

10. Eckerstorfer M., et al. UAV-borne UWB radar for snowpack surveys. [online]. Tromso Science Park, Tromso. 2018. 13 p. Дата доступа: 15.07.2021. https://norut.no/sites/default/files/norut_rapport_8-2018_0.pdf

11.  Финкельштейн М.И., Карпухин В.И., Кутев В.А., Метелкин В.Н.. Подповерхностная радиолокация. Москва, Радио и связь. 1994. 216 с.

12.  Финкельштейн М.И., Кутев В.А. О зондировании морского льда при помощи последовательности видеоимпульсов. Радиотехника и электроника. 1972. Т.17. №10. С.2107-2112.

13.  Финкельштейн М.И., Мендельсон В.Л., Кутев В.А. Радиолокация слоистых земных покровов. М.: Советское радио. 1977. 176 с.

14.  Финкельштейн М.И., Кутев В.А., Золотарев В.П. Применение радиолокационного подповерхностного зондирования в инженерной геологии. Москва, Недра. 1986. 128 с.

15.  Arcone S., Yankielun N. 1.4 GHz radar penetration and evidence of drainage structures in temperate ice: Black Rapids Glacier, Alaska, U.S.A. Journal of Glaciology. 2000. Vol.46. No.154. P.477-490.

16.  Kwok R., Kurtz N. T., Brucker L., Ivanoff A., Newman T., Farrell S. L., King J., Howell S., Webster M. A., Paden J., Leuschen C., MacGregor J. A., Richter-Menge J., Harbeck J., Tschudi M. Intercomparison of snow depth retrievals over Arctic sea ice from radar data acquired by Operation IceBridge. The Cryosphere. 2017. Vol.11. P.2571-2593.

17.  Sold L. et al. Methodological approaches to infer end-of-winter snow distribution on alpine glaciers. Journal of Glaciology. 2013. Vol.59. P.1047-1059.

18.  Gusmeroli A., Wolken G., Arendt A. Helicopter-borne radar imaging of snow cover on and around glaciers in Alaska. Annals of Glaciology. 2014. Vol. 55. No.67. P. 8-88.

19.  Dronecode [online]. Qgroundcontrol. Дата доступа: 15.07.2021. http://qgroundcontrol.com/

20.  PX4 autopilot. [online]. jMAVSim with SITL. Дата доступа: 15.07.2021. https://docs.px4.io/master/en/simulation/jmavsim.html

21. Музалевский К.В, Фомин С.В. Сверхширокополосное импульсное зондирование слоистой структуры снежно-почвенного покрова. Экспериментальное исследование. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. № 8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.8.15

22. 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

23. EBAY [online]. Ultra Wideband Log Periodic Antenna. Дата доступа: 15.07.2021. https://www.ebay.com.au/itm/1-35-9-5GHz-15W-Ultra-Wideband-Log-Periodic-Antenna-SMA-Connector-High-Accuracy-/183118828851

24. Harris F.J. On the use of windows for harmonic analysis with the discrete Fourier transform. Proceedings of the IEEE. 1978. Vol.66. No 1. P.51-83.

25. Lynch P. The Dolph-Chebyshev Window: A Simple Optimal Filter. Monthly Weather Review. 1997. Vol.125. P.655-660.

26. Lundberg A., Thunehed H., Bergström J. Impulse Radar Snow Surveys – Influence of Snow Density. Hydrology Research. 2000. Vol.31. No.1. P.1–14.

 

Для цитирования:

Музалевский К.В. Зондирование водного эквивалента снежного покрова широкополосными электромагнитными импульсами с борта БПЛА. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2021. №8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.8.1