ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2017, № 2 · РАДИОТЕХНИКА

Радиофизические методы исследования характеристик морских льдов методами радарной поляриметрии

Л.Н. Захарова1, А.И. Захаров1, М.В. Сорочинский1

1 ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва, Россия
Полный текст (PDF) EDN YHVIIV

Аннотация

Рассмотрены современные методы наблюдения ледовых покровов поляриметрическими радарами с синтезированной апертурой, описаны методы декомпозиции отраженных сигналов и информативные поляризационные признаки объектов подстилающей поверхности. Приводятся результаты экспериментальных исследований морских льдов в различных акваториях и обсуждаются статистические характеристики поляризационных параметров радиолокационных отражений в различных частотных диапазонах при классификации различных типов морских льдов.

  • модели радиолокационных отражений
  • models of radar scattering
  • радиолокационная поляриметрия
  • радары с синтезированной апертурой
  • морские льды
Abstract (in English)

Modern remote sensing techniques of sea ice monitoring using polarimetric synthetic aperture radar observations are discussed, as well as backscattered signal decomposition techniques and polarimetric parameters characterizing the underlying surface. The results of experimental studies of sea ice with single polarization SARs in various signal frequency bands are presented. It is stated that single polarization measurements may provide the distinction of first year ice and multiyear ice in water areas, however varying observation conditions, especially weather conditions, may lead to strong alterations of the sea ice and water radiophysical properties and corruption of the ice classification results. Polarimetric radar observations are described in the paper, and different ways of polarization channels assimilation and combination are discussed. Backscatter polarimetric parameters may be split in two groups. The efficiency of first group of parameters: polarimetric intensity ratio, polarimetric phase difference, polarization channels correlation coefficient is demonstrated using experimental data described in open literature. It is shown that the use of these parameters and their statistical properties significantly expands an amount of sea ice types being discriminated. An application of second group of parameters derived in various decomposition techniques like as Freeman-Durden and Cloude-Pottier is discussed also. It is mentioned that though these parameters provide valuable information about sea ice scattering mechanisms, their standalone utilization is not so justified as surface scattering mechanism is typically dominating in ice covers backscatter. Polarimetric radar observations should be considered as preferable technique of sea ice observations as they provide qualitatively new information describing sea ice covers in addition to capability of single-channel configurations.

Для цитирования

Захарова Л.Н., Захаров А.И., Сорочинский М.В. Радиофизические методы исследования характеристик морских льдов методами радарной поляриметрии // Журнал радиоэлектроники. – 2017. – № 2.

Литература

  1. Савельев Б.А. Гляциология. - М: Изд. Московского университета, 1991.
  2. SAR. Synthetic aperture radar. Earth observing system. Instrument panel report: Earth observing system reports, volume IIf /National Aeronautics and Space Administration (NASA).
  3. Смирнов В. Г. Спутниковый мониторинг опасных ледяных образований в районах эксплуатационных работ на морских месторождениях углеводородного сырья // Проблемы Арктики и Антарктики, 2012, № 1(91).
  4. Баскаков А. И., Исаков М. В., Егоров В. В., Махалов А. М., Михайлов М. С., Пермяков В. А. Проблемы радиолокации морских льдов с буровых платформ в Арктике // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2014. N 7. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jul14/9/text.pdf.
  5. Волков А.М., Гриценко В.Д., Куревлева Т.Г. и др. Принципы построения космической системы нового поколения для ледовых и гидрометеорологических наблюдений// Исследование Земли из космоса, 1995, № 1, с. 63-73. Вагапов Р.Х., Гав
  6. рило В.П., Козлов А.И. и др. Дистанционные методы исследования морских льдов / Под ред. А.И. Козлова. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1993.
  7. Falkingham J.C. Global satellite observation requirements for floating ice focusing on synthetic aperture radar // Contract report for Environment Canada, March 2014. URL: https://www.wmo.int/pages/prog/sat/meetings/documents/PSTG-4_Doc_08-04_GlobSatObsReq-FloatingIce.pdf
  8. Scheuchl B. Sea ice monitoring using spaceborne multipolarization and polarimetric SAR imagery // The University of British Columbia tesis of dr. philosofy, 2006, April.
  9. Радиолокационные методы исследования Земли/Ю.А.Мельник, С.Г. Зубкович, В.Д. Степаненко и др. / Под ред. Ю.А. Мельника. М.: Сов. радио, 1980.
  10. Кейз К., Цвайфель П. Линейная теория переноса. М.: Мир, 1972.
  11. Бурцев А.И., Кровотынцев В.А., Назиров М. и др. Радиолокационные карты Арктики и Антарктиды по данным ИСЗ «Космос-1500» и предварительные результаты их анализа //Исследование Земли из космоса, 1985, № 3, с. 54-63.
  12. Matsuoka T., Uratsuka S., Takahashi A., et al. A backscattering model for bubbles in lake ice and comparisons with satellite and airborne SAR data//Proc. of IEEE IGARSS’99, 1999.
  13. Nghiem S.V., Kwok R., Yueh S.H., and Drinkwater M.R. Polarimetric signatures of sea ice. 1. Theoretical model// Journal of geophysical research, 1995, vol. 100, no. C7, pp. 13665 - 13679.
  14. Nghiem S.V., Kwok R., Yueh S.H., and Drinkwater M.R. Polarimetric signatures of sea ice. 2. Experimental observations// Journal of geophysical research, 1995, vol. 100, no. C7, pp. 13681 - 13698.
  15. Icewatch. Real-time sea ice monitoring of the Northern sea ice route using satellite radar technology. Final report: Technical report No. 113/ Nansen Environmental and Remote Sensing Center (NERSC), 1997.
  16. Dierking W. and Wesche C. C-Band radar polarimetry-useful for detection of icebergs in sea ice? //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, vol. 52, no. 1, pp. 25-37.
  17. Pottier E., Lee J.-S., Ferro-Famil L. Advanced Concepts //PolSARpro V3.0 - Lecture Notes. URL: https://earth.esa.int/documents/653194/656796/LN_Advanced_Concepts.pdf
  18. Moen M.-A. N., Doulgeris A. P., Anfinsen S. N., Renner A. H. H., Hughes N., Gerland S., and. Eltoft T. Comparison of automatic segmentation of full polarimetric SAR sea ice images with manually drawn ice charts // The Cryosphere Discuss., 2013, no 7, pp. 2595-2634.
  19. Dabboor M., Geldsetzer T. Towards sea ice classification using simulated RADARSAT Constellation Mission compact polarimetric SAR imagery // Remote Sensing of Environment, 2014, no. 140, pp. 189-195.
  20. Ferro-Famil L., Pottier E., and Lee J.-S. Unsupervised classification of multifrequency and fully polarimetric SAR images based on the H/A/Alpha-Wishart classifier//IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2001, vol. 39, no. 11, pp. 2332-2342.
  21. Haldar D., Das A., Mohan S., Pal O., Hooda R.S., and Chakraborty M. Assessment of L-band SAR data at different polarization combinations for crop and other landuse classification // Progress in electromagnetics research B, 2012, vol. 36, pp. 303-321.
  22. ingh G., Yamaguchi Y., and Park S.-E. General four-component scattering power decomposition with unitary transformation of coherency matrix // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, vol. 51, no. 5, pp. 3014-3022.
  23. Pottier E., Lee J.S. Application of the «B/A/a» polarimetric decomposition theorem for unsupervised classification on fully polarimetric SAR data based on the Wishart distribution // Proc. of the CEOS SAR Workshop, Toulouse, 26-29 October 1999, ESA SP-450, March 2000.
  24. Scheuchl B., Caves R., Cumming I., Staples G. H/A/a-based classification of sea ice using SAR polarimetry // Proceedings of the 23rd Canadian Symposium on Remote Sensing, Quebec City, August 21-24, 2001.
  25. Moreira A., Prats-Iraola P., Younis M., Krieger G., Hajnsek I., and Papathanassiou K.P. A tutorial on synthetic aperture radar // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2013, March, pp. 6-43.
  26. Marapareddy R., Aanstoos J.V. and Younan N.H. Advanced Unsupervised Classification Methods to Detect Anomalies on Earthen Levees Using Polarimetric SAR Imagery // Sensors, 2016, v. 16, p. 898.
  27. Benz U., Pottier E. Object Based Analysis of Polarimetric SAR Data in Alpha-Entropy-Anisotropy Decomposition Using Fuzzy Classification by eCognition // Proc. of IEEE IGARSS'01, 2001.
  28. Cloude S., and Pottier E. An entropy based classification scheme for land applications of polarimetric SAR //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1997, vol. 35, no. 1, pp. 68-78.
  29. An W., Cui Y., and Yang J. Three-component model-based decomposition for polarimetric SAR data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, vol. 48, no. 6, pp. 2732-2739.
  30. An W., Cui Y., Yang J. Three-component decomposition for polarimetric SAR//Proс. of IGARSS’2009.
  31. Freeman A., Durden S.L. A Three-Component Scattering Model for Polarimetric SAR Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1998, vol. 36, no. 3, pp. 963-973.
  32. Eltoft T., Doulgeris A., Grahn J. Model-based polarimetric decomposition of Arctic sea // Proc. of EUSAR'2014, 2014.
  33. Cui Y., Yamaguchi Y., Yang J., Park S.-E., Kobayashi H. and Singh G. Three-component power decomposition for polarimetric SAR data based on adaptive volume scatter modeling// Remote Sensing, 2012, no 4, pp. 1559-1572.
  34. Zhang H., Liu M., and Wang C. A Three-Component Scattering Model for Compact Polarimetric SAR Data Generated from TerraSAR-X, TerraSAR-X Data //Science Team Meeting. DLR - Oberpfaffenhofen, 14-16 February, 2011.
  35. Yamaguchi Y., Sato A., Boerner W.-M., Sato R., and Yamada H. Four-component scattering power decomposition with rotation of coherency matrix // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2011, vol. 49, no. 6, pp. 2251-2258.
  36. Singh G., Yamaguchi Y., and Park S.-E. General four-component scattering power decomposition with unitary transformation of coherency matrix // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013, vol. 51, no. 5, pp. 3014-3022.
  37. Yamaguchi Y., Moriyama T., Ishido M., and Yamada H. Four-Component Scattering Model for Polarimetric SAR Image Decomposition // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005, vol. 43, no. 8, p. 1699-1706.
  38. Калмыков А.И., Курекин А.С., Ефимов В.Б. и др. Радиолокатор бокового обзора ИСЗ «Космос-1500»//Там же. - 1985. - № 3.- С. 76-83.
  39. Бушуев А.В., Грищенко В.Д., Масанов А.Д. Дешифрирование морских льдов на радиолокационных спутниковых снимках//Там же. - С. 9-15.
  40. Carsey F.D., Holt B., Martin S., et al. Weddel - Scotia sea marginal ice zone observations from space October, 1984//Journal of Geophysical Research. -.1986, vol. 91. - No. C3. - P.3920.
  41. Martin S., Holt B., Cavalieri D., et al. Shuttle imaging Radar-B (SIR-B) Weddal sea ice observations: a comparison of SIR-B and SMMR ice concentrations//Journal of Geophysical Research. -.1987, vol. 92. -No. C7. - P.7173.
  42. Кондратьев В.А., Мелентьев В.В., Бобылев Л.П. и др. Опыт практического использования ERS-1 SAR изображений для целей мониторинга и совершенствования гидрометеорологического обеспечения ледового плавания по трассе северного морского пути//Исследование Земли из космоса. - 1995. - № 1. - С. 74-88.
  43. Drinkwater M.R., Kwok R., Winebrenner D.P., and Rignot E. Multifrequency polarimetric aperture radar observations of sea ice// Journal of geophysical research, 1991, vol. 96, no. C11, pp. 20679 - 20698.
  44. Nghiem S.V. and Bertola C. Study of multi polarization C-band backscatter signatures for Arctic sea ice mapping with future satellite SAR // Canadian Journal of Remote Sensing, 2001, vol. 27, no. 5, pp. 387-402.
  45. van Zyl J.J., Arii M., and Kim Y. Model-based decomposition of polarimetric SAR covariance matrices constrained for nonnegative eigenvalues // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2011, vol. 49, no. 9, p. 3452-3459.