Корреляция радарных данных SENTINEL 1 с наземными измерениями температуры и влажности почвы

В работе исследуется связь радарных данных Sentinel 1 С-диапазона с температурой и влажностью почвы, измеренных на семи наземных станциях, находящихся на территории Франции и Германии, за период 2014–2016 гг. Наземные измерения температуры и влажности почвы доступны на сайте International soil moisture network. Показано наличие как положительной, так и отрицательной корреляции коэффициента обратного рассеяния (КОР) с наземными измерениями температуры и влажности почвы. Показано, что корреляция зависит от механического состава почвы и шероховатости поверхности. В случае наличия сильной связи между переменными получены регрессионные соотношения между КОР и параметрами почвы.

Ключевые слова

радарные данные C-диапазона, поляризация, температура и влажность почвы, коэффициент обратного рассеяния, коэффициент корреляции Спирмена

Получено

22.12.2018

Дата публикации

22.12.2018

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Родионова Н. В. Корреляция радарных данных SENTINEL 1 с наземными измерениями температуры и влажности почвы // Исследование Земли из космоса – 2018. – Номер 4 C. 32-42 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/izk/s207987840001552-6-1 (дата обращения: 29.04.2024). DOI: 10.31857/S020596140002354-0
MLA	Rodionova, N. "Sentinel 1 Radar Data Correlation WITH GROUND Measurements of Soil Moisture and Temperature." Issledovanie Zemli iz kosmosa 4 (2018):32-42. DOI: 10.31857/S020596140002354-0
APA	Rodionova N. (2018). Sentinel 1 Radar Data Correlation WITH GROUND Measurements of Soil Moisture and Temperature. Issledovanie Zemli iz kosmosa (4), pp.32-42 DOI: 10.31857/S020596140002354-0

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1109

Оценка читателей: голосов 0

1. Беляева Т.А., Бобров А.П, Б обров П.П., Галлеев О.В., Мандрыгина В.Н. Определение параметров моделей диэлектрической проницаемости почв с различной плотностью и различным содержанием гумуса по данным экспериментальных измерений в частотном диапазоне 0.1-20 ГГц // Иссл. Земли из космоса. 2003. № 5. С. 28–34.

2. Музалевский К.В., Миронов В.Л., Боике Дж., Швалева А.А., Евтюшкин А.В., Филатов А.В. Измерение температуры мерзлого деятельного слоя почвенного покрова арктической тундры по данным космического радара ALOS PALSAR // Изв. вузов. Физика. 2013. Т. 56. № 10–3. C. 91–93.

3. Attema E.P.W., Ulaby F.T. Vegetation modeled as a water cloud // Radio Sci (USA). 1978. V. 13. P. 357–364.

4. Blumberg D.G., Freilikher V., Lyalko I.V., Vulfson L.D., Kotlyar A.L., Shevchenko V.N., Ryabokonenko A.D. Soil moisture (water-content) assessment by an airborne scatterometer // Rem. Sens. Environm. 2000. V. 71. P. 309–319.

5. Dubois P.C., van Zyl J.J., Engman T. Measuring soil moisture with imaging radars // IEEE Trans. GRS. 1995. V. 33. № 4. P. 916–926.

6. De Roo R.D., Ulaby F.T., Dobson M.C. Using Microwave radar for soil moisture inversion under soybean canopies // Proc. of GRS Symp. IGARSS’98. 8–10 July, 1998.

7. Gherboudj I., Magagi R., Berg А. A., Toth B. Soil moisture retrieval over agricultural fi elds from multi-polarized and multi-angular RADARSAT-2 SAR data // Rem. Sens. of Environm. 2011. V. 115. P. 33–43.

8. Gorrab A., Zribi M., Baghdadi N., Mougenot B., L. Chabaane Z. Potential of X-Band TerraSAR-X and COSMO-SkyMed SAR Data for the assessment of physical soil parameters // Rem. Sens. 2015. V. 7. P. 747–766.

9. Jackson T.J., Schmugge T.J. Passive microwave remote-sensing system for soil moisture. Some supporting research // IEEE Trans. GRS. 1989. V. 27. P. 225–235.

10. Khaldoune J., van Bochove E., Bernier M., Nolin M.C. An approach for mapping frozen soil of agricultural land under snow cover using RADARSAT-1 and RADARSAT-2// IEEE Intern. GRS Symp. (IGARSS’ 2008). Jul 2008. Boston, USA, 2008. V. 3. P.III-382-III-385.

11. Khaldoune J., van Bochove E., Bernier M., Nolin M.C. Mapping Agricultural Frozen Soil on the Watershed Scale Using Remote Sensing Data // Appl. and Envir. Soil Sci. V. 2011. Article ID 193237, 16 p., doi: 10.1155/2011/193237.

12. Oh Y., Sarabandi K., Ulaby F.T. An empirical model and an inversion technique for radar scattering from bare soil surfaces // IEEE Trans. GRS. 1992. V. 30. P. 370–381.

13. Thoma D.P., Moran M.S., Bryant R., Rahman M.M., Holifi eld Collins C.D., Keefer T.O., Noriega R., Osman I., Skrivin S.M., Tischler M.A., Bosch D.D., Starks P.J., Peters-Lidard C.D. Appropriate scale of soil moisture retrieval from high resolution radar imagery for bare and minimally vegetated soils // Rem. Sens. Environm. 2008. V. 112. P. 403–414.

14. Srivastava H.S., Patel P., Navalgund R.R. How far SAR has fullfi lled its expectation for soil moisture retrieval // SPIE Digital Library. 6410. 2006. Nov.13–17. Paper No. 64100. P. 1–12.

15. Ulaby F. T., Moore R. K., & Fung A. K. Microwave remote sensing: active and passive // From Theory to Appl. 1986. V. III. Dedham, MA: Artech House.

16. Zribi M., Dechambre M. A new empirical model to retrieve soil moisture and roughness from Radar Data // Rem. Sens. Environ. 2003. V. 84. P. 42–52.