ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА
ОСОБЕННОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЛАЖНОСТИ ПОЧВЫ СВЧ-РАДИОМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ В ЛЕСНЫХ РАЙОНАХ © 2012 г. А. А. Чухланцев*, А. М. Шутко
Фрязинский филиал Учреждения Российской академии наук Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино Московской области *Е-таИ: chukhlantsev@ms.ire.rssi.ru Поступила в редакцию 02.06.2011 г.
Проведен сравнительный анализ погрешностей определения яркостной температуры и влажности почвы, возникающих при использовании той или иной конфигурации СВЧ-радиометрических измерений (на одной длине волны с привлечением априорной информации, на двух длинах волн или двух поляризациях, на двух поляризациях и нескольких углах наблюдения) в лесных районах. Показано, что картирование влажности почвы с абсолютной погрешностью 0.04 г/см3 (программная цель проекта $МО$) может быть выполнено при наличии растительного покрова, в том числе и леса, при наблюдении в Ь-диапазоне в надир и привлечении априорной информации о растительном покрове. При невысоких значениях влагосодержания растительного покрова на единицу площади Ж< 1 — 1.5 кг/м3 многоконфигурационные измерения также могут обеспечить приемлемую точность определения влажности почвы. При этом одновременно проводится оценка средней по пятну диаграммы направленности антенны оптической толщины (влагосодержания) растительности. Для больших значений влагосодержания растительности, в частности в лесных районах, погрешность многоконфигурационных измерений становится существенно больше требуемой.
Ключевые слова: микроволновая радиометрия, влажность почвы, лесные районы
ВВЕДЕНИЕ
В последнее время наблюдается повышенный интерес к исследованиям микроволнового излучения земной поверхности и разработке методик определения геофизических характеристик по данным дистанционного СВЧ-радиометрическо-го зондирования. Этот интерес стимулирован запуском космического аппарата SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (Kerr et al., 2010), а также установкой радиометрического комплекса L-диа-пазона ALRS (Advanced L-band Radiometric System) на российском сегменте МКС и запуском радиометрической системы L-диапазона на малом российском спутнике (Tishchenko et al., 2010). Одной из основных задач указанных космических систем является измерение влажности поверхностного слоя почвы в региональном и глобальном масштабах для последующего использования полученных данных в климатических и биосферных моделях. Основы дистанционного СВЧ-ра-диометрического метода определения влажности почвы заложены в 70-80-х годах прошлого века (Арманд и др., 1977; Шутко, 1986). В связи с высокой эффективностью метода в Советском Союзе даже были созданы самолетные службы мониторинга влажности почв территорий (Шутко, 1986). Использование СВЧ-радиометрического метода при зондировании из космоса требует некоторой
ревизии разработанных ранее методик, хотя опыт такого зондирования в России и имеется (Баша-ринов и др., 1974). Особый интерес представляет анализ применения метода для зондирования лесных районов, так как лесные экосистемы являются одним из важнейших объектов климатических и биосферных моделей.
Возможности определения влажности почвы СВЧ-радиометрическим методом под растительным покровом рассмотрены в работе Кирдяшева и др. (1979). Погрешности определения яркостной температуры и влажности почвы под растительностью по данным СВЧ-радиометрических измерений оценивались Шутко (1986), Чухланце-вым и Шутко (1988) и ряде других работ, обзор которых дал СИикЫаПзеу (2006). Рассматривались измерения с различной конфигурацией — на одной длине волны, на двух длинах волн или двух поляризациях, а также много конфигурационные измерения — на двух поляризациях и нескольких углах наблюдения. Яркостная температура системы почва—растительность зависит от влажности и типа почвы, степени ее шероховатости, температуры почвы и растительности, типа и влагосодержания растительного покрова. Если число измерительных каналов невелико, то для определения влажности почвы некоторые параметры приходится задавать априорно с использованием
вспомогательной информации. Увеличение количества измерительных каналов позволяет, в принципе, увеличить число определяемых геофизических параметров и сократить число априорно задаваемых параметров. Однако с увеличением числа измерительных каналов растет и погрешность определения, например, влажности почвы, и эта погрешность может стать больше, чем погрешность за счет неточности априорного задания параметров при использовании меньшего числа измерительных каналов. В опубликованных в последнее время работах многоконфигурационные измерения применяются для определения влажности почвы лесных экосистем. В связи с этим целесообразно провести сравнительный анализ погрешностей определения яркостной температуры и влажности почвы, возникающих при использовании того или иного способа измерений, что является целью данной работы.
ИСХОДНЫЕ СООТНОШЕНИЯ
В работе Кирдяшева и др. (1979) предложена трехкомпонентная модель для яркостной температуры Ть почвы при наличии растительного покрова на выбранной поляризации
Т = (1 - г - г)ТЛ1 + к + (1 - ^ - Ш\ - к, х (1)
где Т, ТЛ1 — температура почвы и растительности соответственно; к — коэффициент излучения почвы; г и I — коэффициент отражения и коэффициент пропускания растительного слоя соответственно. Первый член в правой части характеризует излучение растительного слоя, второй — излучение почвы, ослабленное растительностью, третий — излучение растительности, отраженное от почвы и ослабленное растительным слоем. В приближении однократного рассеяния (Чухлан-
цев, 1981; Мо й а1., 1982) г = ю(1 - е_т), г = е-т, где ю — альбедо единичного рассеивающего объема, т — оптическая толщина растительного слоя
Т = (1 - ю)(1 - е "X + к sTse-т + (1 - ю)(1 - е ~т) х
(2)
х Tv (1 - к s )е~ .
Данная модель известна как ю - т модель (Chanzy, Wigneron, 2000). Если в этой модели в качестве ю использовать не альбедо единичного объема среды, а коэффициент отражения оптически толстого растительного слоя r0, то данная модель становится точной при больших значениях т. Точность данной модели рассматривалась в ряде работ, например Винокуровой и др. (1991), и здесь не обсуждается. На ю - т модели базируется один из модулей так называемой L-MEB (L-band microwave emission of the biosphere) модели (Wigneron
etal., 2007), являющейся основой для интерпретации данных системы SMOS (Kerr et al., 2007). Если Ts ~ Tv, то ю - т модель приводится к виду (Чухланцев, Шутко, 1988)
Ть = Тьв + T (1 -Р),
(3)
где Ты — яркостная температура почвы; Т = (1 - г0)Т,
в = е ~2т — коэффициент передачи растительного слоя. Данный вид модели и будет в дальнейшем использоваться для анализа погрешности определения яркостной температуры почвы (а по ней — влажности) по данным дистанционных СВЧ радиометрических измерений.
ИЗМЕРЕНИЯ НА ОДНОЙ ДЛИНЕ ВОЛНЫ
При СВЧ радиометрических измерениях, проводимых на одной длине волны, оценка для яр-костной температуры почвы Т& под растительностью следует из выражения (3)
Т' — Т
Tbs = Т — Т-Ть.
в
(4)
Как видно из выражения (4), оценка Ты требует априорного задания параметров Т' и р. Коэффициент передачи определяется в основном типом растительного покрова и его влагосодержа-нием на единицу площади (Кирдяшев и др., 1979). Обращение яркостной температуры почвы во влажность почвы требует также априорного задания типа и шероховатости почвы. Однако поскольку целью данной работы является оценка влияния лесной растительности на определение влажности почвы, погрешности, возникающие за счет неточности задания типа и степени шероховатости почвы, не рассматриваются. Производные выражения (4) по Т', Т - Тъ и в характеризуют степень влияния неточности задания указанных параметров на величину оцениваемого значения ТЬ!!
дТ
ATbsT = —bs ДТ = АТ',
дТ'
ДТ
bs\r-n
дТ
u±bs Д(Т - Ть) = -
Д(Т' - Ть)
д(Т' - Ть)
lbs в
в
АТы в = Ар = Т—^ Ар.
dp
в
(5)
, (6)
(7)
Результаты расчета АТЬа вследствие неточности задания параметров Т', Т' - Тъ и в приведены Шутко (1986) и Чухланцевым, Шутко (1988). Показано, что основным источником погрешности определения яркостной температуры почвы является неточность задания коэффициента передачи. При в = 0.4—1 и Ар < 0.1 погрешность опре-
Эффективные значения коэффициента передачи для леса различной сомкнутости при наблюдении в надир
% 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4
0.15 0.235 0.32 0.405 0.49 0.575 0.66
0.25 0.325 0.4 0.475 0.55 0.625 0.7
деления яркостнои температуры почвы при T - Tbs = 80 К (сильно увлажненная почва) не превышает 10—20 К, что приводит к абсолютной погрешности определения влажности почвы 0.03—0.06 г/см3. (Заметим, что целевой установкой проекта SMOS является измерение влажности почвы с абсолютной погрешностью 0.04 г/см3). Для умеренно влажной почвы значение T - Tbs уменьшается и соответственно уменьшается погрешность оценки яркостной температуры и влажности почвы за счет неточности задания коэффициента передачи р. Однако при в < < 0.3—0.4 погрешность определения Tbs резко возрастает, что делает проблематичным определение влажности почвы на данной длине волны под такого вида растительностью.
К настоящему времени накоплен значительный статистический материал по значениям оптической толщины и коэффициента передачи лесной растительности в L-диапазоне (длина волны 21 см) при наблюдении в надир. В работе Кир-дяшева и др. (1979) найдено, что величина коэффициента передачи полога густого хвойного леса на данной длине волны не превышает 0.25. В работе (Vichev et al., 1995) исследовалась сезонная динамика коэффициента пропускания t крон различных деревьев. В летний период при наличии листвы для дуба, клена и липы получено значение t = 0.46—0.5, что дает для коэффициента передачи
в = t2 значение 0.21—0.25. В работе (Grant et al., 2007) для соснового леса высотой 22 м получено значение оптической толщины растительного слоя при наблюдении в надир т = 0.62 ± 0.08, что дает для коэффициента передачи значение 0.29. В работе (Grant et al., 2008) получены значения т = = 0.30; 0.60
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.