СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОВЕРХНОСТИ МОРСКИХ ТЕЧЕНИЙ ПО КО-ПОЛЯРИЗАЦИОННЫМ СПУТНИКОВЫМ РАДИОЛОКАЦИОННЫМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ
METHOD OF IDENTIFYING SURFACE OF SEA CURRENTS ON CO-POLARISATION SATELLITE RADAR IMAGES

Настоящее изобретение относится к области физической океанографии и направлено на создание метода оперативной идентификации и определения характеристик поверхностных течений в море по ко-поляризационным (вертикальная и горизонтальная поляризации излучения и приема, т.е. ВВ и ГГ) спутниковым радиолокационных изображениям. Предлагаемый способ применим к анализу данных, поступающих с действующих спутников (например, RADARSAT-2) и самолетных радиолокационных систем.
Известны различные методы идентификации океанических течений по спутниковым данным, к которым можно отнести оптические (видимый и инфракрасный диапазоны) и альтиметрические методы (см. обзор в книге Robinson, 2010). Идентификация течений оптическими методами в видимом диапазоне основывается на перераспределении полем течений концентрации растворенных и взвешенных в воде частиц, что формирует пространственные неоднородности поля цвета морской воды, которое «трассирует» в видимом изображении поле «линий тока» поверхностных течений (см., например, Robinson, 2010). В инфракрасном диапазоне поле течений может быть идентифицировано в поле температуры поверхности моря (ТПО). Мезомасштабные течения в море являются квазигеострофическими, поэтому поле течений отображается на поверхности в виде поля градиентов ТПО. Как показано в (Isern-Fontanet et al., 2008), спутниковые ИК-изображения могут быть использованы для восстановления поля скорости течения. Однако принципиальным недостатком оптических методов, существенно ограничивающих их применение, является то, что они не могут быть применены в облачных условиях, являющихся типичными, например, для северных морей России. Более того, наблюдения морской поверхности в видимом диапазоне зависят от условий освещенности и, очевидно, невозможны в темное время суток. Радиолокационные (РЛ) методы свободны от этих недостатков - они не зависимы от условий освещенности и наличия облачности.
Опыт применения РЛ-методов показывает, что поверхностные течения различной природы могут быть идентифицированы в РЛ-изображениях. Однако это возможно лишь при умеренных скоростях ветра (от 3 м/с до 7-10 м/с), в условиях пространственной однородности поля ветра, и при определенных азимутах РЛ-зондирования по отношению к направлению ветра. Выполнение этих условий существенно ограничивает возможности практического применения РЛ-методов для диагностики морских течений (Jackson and Apel, 2005).
Доступность спутниковых двух ко-поляризационных РЛ-измерений (на ВВ и ГГ поляризациях) открывает принципиально новые возможности идентификации течений. Как показано в работе (Kudryavtsev et al., 2013), РЛ-изображения на ВВ и ГГ поляризациях могут быть преобразованы в два новых изображения, несущих информацию о различных типах «шероховатости» поверхности, отражающих радиоволны: спектр Брэгговской ряби и обрушения ветровых волн. Различная чувствительность этих отражателей к изменчивости скорости ветра и наличию течений, служит физической основой предлагаемого способа (Kudryavtsev et al., 2005).
Наиболее близким по своей технической сущности является «Способ определения параметров течений на морской поверхности» патент №2036430. Этот способ основан на измерениях состояния морской поверхности (запененность) и гидрометеорологических параметров (ветер, температура воздуха и воды). Источник данных не конкретизируется, однако указывается, что входные данные могут поступать из измерений, осуществляемых с борта самолета. Этот способ основан на идее взаимосвязи аномалий запененности с зонами конвергенции течений. Аномалии запененности предлагается находить из его полного поля путем вычитания коррелированной с ветром составляющей. Недостатком данного прототипа являются: (а) неопределенность источников данных о состоянии поверхности и гидрометеорологических параметрах; (б) из описания способа следует, что эти данные должны быть получены при самолетных измерениях с применением оптических методов.
Технический результат, достигаемый в заявленном способе, заключается в идентификации и определении характеристик поверхностных течений (продольный и поперечный размер зоны градиентов скорости течения, величина дивергенции вектора течений) на основе совместного анализа спутниковых РЛ-изображений на ВВ и ГГ поляризациях. Этот результат достигается путем преобразования ВВ и ГГ РЛ-изображений на два новых изображения, которые несут информацию о разных типах РЛ-отражателей на морской поверхности. Первое изображение (поляризационная разность, PD) получается вычитанием интенсивности () ВВ и ГГ изображений в линейных единицах), которое несет информацию о коротких малоинерционных Брэгговских волнах:
Второе изображение (неполяризованная составляющая, NP) несет информацию только об обрушениях волн:
в
где p - Брэгговское поляризационное отношение, рассчитываемое как
где  - коэффициенты рассеяния, равные:
R
10
коэффициент  k - волновое число радиоволны, U - скорость ветра на высоте 10 метров, g - ускорение свободного падения.
В силу малого масштаба релаксации Брэгговские волны не взаимодействуют с течениями, а их амплитуда зависит только от скорости локального ветра. Обрушения волн являются сильно инерционными, поэтому интенсивность их обрушений определяется как скоростью ветра, так и их взаимодействием с течениями. При этом контраст интенсивности обрушений (см. определение контраста (7)) пропорционален дивергенции течений (Kudryavtsev et al., 2012) - важнейшей характеристики морских течений:
где Κ=2π/L - волновое число наблюдаемой неоднородности, L - поперечный размер течения, ∇·u - дивергенция течений. Поэтому, преобразовав ВВ и ГГ РЛ-изображения в два новых изображения PD и NP, мы имеем возможность исключить из поля NP пространственные изменения скорости ветра, сохранив лишь его вариации трассирующие зоны дивергенции поверхностных течений. Таким образом, желаемый результат - определение характеристик течения на фоне пространственных неоднородностей поля ветра, достигается путем (а) выделения в поле NP-изменений, коррелированных с изменениями скорости ветра (NPw), и (б) последующим определением вариаций, вызванных течением: NPc=NP-NPw. Ветровые изменения NPw могут быть определены из линейной регрессии
где члены в угловых скобках обозначают величины, осредненные по изображению. Соответственно, вариации NP-сигнала, трассирующие течения по ко-поляризационным РЛ-измерениям, определяются выражением (в терминах контраста):
Способ работает следующим образом.
1. Исходными данными являются РЛ-изображения морской поверхности на ВВ и ГГ поляризациях.
10
2. По ΡЛ-изображению на ВВ-поляризации определяется средняя скорость ветра U с использованием стандартного алгоритма CMOD4 (Stoffelen and 1997).
3. Исходные ВВ и ГГ изображения трансформируются в два новых PD и NP  изображения по формулам (1) и (2).
4. Рассчитывается составляющая поля NPw, обусловленная пространственными изменениями скорости ветра, по формуле (6).
5. Определяется поле контрастов NP-изображений, обусловленное проявлениями поверхностных течений по ф-ле (7).
6. Поле контрастов ΡЛ-сигнала пересчитывается в поле дивергенции течений по формуле (5).
Таким образом, в результате проведения этих операций из двух ко-поляризационных РЛ-изображений мы получаем поле дивергенции поверхностных течений в океане при произвольных ветровых условиях.
Литература
Дулов В., В. Кудрявцев, В. Малиновский, Б. Нелепо, А. Родин (1995). Способ определения течений на морской поверхности. Патент №2036430. Зарегистрирован в Государственном реестре изобретений 27 мая 1995. Дата поступления заявки в Роспатент 20 февраля 1991.
Isern-Fontanet, J. G. Lapeyre, P. Klein, B. Chapron, and M.W. Hecht (2008), Three-dimensional reconstruction of oceanic mesoscale currents from surface information, J. Geophys. Res., 113, C09005, doi:10.1029/2007JC004692.
Jackson C.R., J.R. Apel (2005). Synthetic Aperture Radar Marine User′s Manual. NOAA/NESDIS, 457 pp.
Kudryavtsev V., B. Chapron, A. Myasoedov, F. Collard and J. Johannessen (2013), On dual co-polarized SAR measurements of the Ocean surface, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 10(4), 761-765, doi:10.1109/LGRS.2012.2222341.
Kudryavtsev V., D. Akimov, J.A. Johannessen and B. Chapron (2005), On radar imaging of current features: 1. Model and comparison with observations, J. Geophys. Res., 110, C07016, doi:10.1029/2004JC002505.
Kudryavtsev V., A. Myasoedov, B. Chapron, J. Johannessen and F. Collard (2012), Imaging meso-scale upper ocean dynamics using SAR and optical data, J. Geophys. Res., 117, C04029, doi: 10.1029/2011JC007492.
Robinson, I., (2010). Discovering the Ocean from Space: The unique applications of satellite oceanography. Springer Praxis Books / Geophysical Sciences. 619 pp.
Stoffelen Α., and D. Anderson (1997), Scatterometer data interpretation: Estimation and validation of the transfer function CMOD4, J. Geophys. Res., 102(C3), 5767-5780, doi:10.1029/96JC02860.