Дистанционный микроволновый мониторинг засоленных почв

УДК 537.874.34 : 631.445.52

Дистанционный микроволновый мониторинг засоленных почв

А.Н. Романов, И.В. Хвостов

Институт водных и экологических проблем СО РАН

Remote Microwave Monitoring Of Saline Soils

A.N. Romanov, I.V. Khvostov

Institute for Water and Environmental Problems of the Siberian Branch of the RAS

На примере степной зоны Западной Сибири проведен комплексный микроволновый мониторинг засоленных почв. Исследованы пространственно-временные характеристики микроволнового излучения почвенного покрова в условиях почвенного засоления. Исследованы зависимости микроволнового излучения засоленных почв Кулундинской степи от объемной влажности и температуры. Осуществлен анализ радиояркостных температур подстилающей поверхности, измеренных со спутника SMOS (Европейское космическое агентство). Для дистанционного определения объемной влажности почвы предложено использовать данные микроволнового зондирования со спутника и зависимости коэффициентов излучения от объемной влажности и температуры, рассчитанные по результатам лабораторных измерений диэлектрических характеристик засоленных почв. Для определения значений радиояркостных температур (ТВ) подстилающей поверхности использовались данные спутника БЫОБ (продукт L1с), сделанные на частоте 1.41 ГГц под углом зондирования 42.5° и откали-брованные в единицах радиояркостных температур. Данные продукта L1с привязаны к дискретной геодезической сетке DGG ШЕА 4Н9.

Ключевые слова дистанционное микроволновое зондирование, радиояркостная температура, коэффициент излучения, температура, влажность.

DOI 10.14258/izvasu(2017)4-09

A complex microwave monitoring of saline soils with the example of the West Siberia steppe zone is carried out. Spatio-temporal characteristics of the microwave radiation of soils under salinization are studied. Dependences of microwave radiation of Kulunda steppe saline soils on volumetric moisture and temperature are investigated. The analysis of underlying surface radiobrightness temperatures measured from the SMOS satellite is performed. The usage of SMOS remote sensing data and the dependence of emissivity on volumetric moisture and temperature coefficients calculated from laboratory measurements of saline soils dielectric properties is proposed for remote evaluation of volumetric soil moisture.

Radiobrightness temperatures of underlying surface are obtained from SMOS satellite data (product L1c) at 1.41 GHz, 42.5° calibrated in units of radiobrightness temperature. The L1c data are tied to the DGG ISEA 4H9 discrete geodetic grid.

Key words: remote microwave sensing, brightness temperature, emissivity, moisture, temperature.

Введение. Для дистанционного мониторинга засоленных почв разработаны космические методы зондирования, основанные на закономерностях излучения и отражения электромагнитных волн различных диапазонов подстилающей поверхностью и позволяющие обнаруживать участки почвенного засоления [1]. Микроволновое излучение почвенного покрова зависит от температуры, гранулометрического состава, влажности и засоленности почвы.

Совокупное влияние этих факторов ведет к значительным пространственно-временным вариациям радиоизлучательных параметров почв [2, 3]. Является актуальным совместное использование дистанционных и наземных наблюдений с целью определения пространственно-временного распределения влажности почвы в почвенном слое глубиной до 15 см [4]. Для обнаружения и картирования засоленных почв широко используются мульти-

спектральные и гиперспектральные данные, получаемые со спутников Landstat ТМ и Spot [5]. Засоленность почв может быть оценена по данным дистанционного гиперспектрального зондирования и наземных измерений электропроводности почвы на тестовых участках [6]. Предложен алгоритм определения почвенной засоленности, основанный на измерении значений мнимой части комплексной диэлектрической проницаемости почвы [7].

Почвенное засоление ведет к изменению зависимостей микроволнового излучения почвы от объемной влажности и температуры. Оценка влажности почвы и степени засоленности возможна на основе использования данных дистанционного зондирования засоленных почв в оптическом и микроволновом диапазонах [8]. Мультиспектральное зондирование почвенного покрова позволяет провести картирование засоленных земель на основе спектров незасоленных почв и соленых растворов [9]. Несмотря на имеющиеся данные, существующие алгоритмы дистанционного определения влажности почвы не позволяют с приемлемой точностью восстанавливать по спутниковым измерениям влажность засоленной почвы. В данной работе приведены результаты исследований зависимостей микроволнового излучения засоленных почв на юге Западной Сибири от объемной влажности, температуры. Нами изучены пространственно-временные характеристики микроволнового излучения почвенного покрова.

Методика исследований. Для определения значений радиояркостных температур (ТВ) подстилающей поверхности использовались данные спутника SMOS (продукт [10], сделанные

на частоте 1.41 ГГц под углом зондирования 42.5° и откалиброванные в единицах радиояркостных температур. Погрешность определения ТВ изменяется от ±3 К в центре до ±6 K на краях полосы захвата шириной 890 км. Съемка территории Западной Сибири производится в диапазоне углов зондирования от 0° до 55°. Разрешающая способность радиометра при зондировании под углом 42.5° составляет 45 км. Данные продукта L^ привязаны к дискретной геодезической сетке DGG ISEA 4H9 [11], Линейный размер ячейки составляет ~16 км, площадь ~195 км2.

Для измеренной со спутника радиояркостной температуры ТВ геодезической ячейки, включающей в себя отдельные участки с разными радиоизлучательными характеристиками, справедливо соотношение

T = Ij/ IS,

j=1 / j=1

где ТВ, Sj — радиояркостные температуры отдельных участков, а также процентные доли их площадей.

Соответственно, ТВ отдельного участка площадью & может быть рассчитана по формуле

(

T =

1Б

Л

TB -I Sj -I j

j=1

j=1 j *i

/ S,.

С одной стороны, формула (2) может быть использована для расчета ТВ объектов, размеры которых меньше разрешающей способности спутникового радиометра. С другой стороны, ТВ может быть рассчитана по формуле, имеющей для плоской слабошероховатой подстилающей поверхности следующий вид [12]:

тв = х-те(

где X, Теу — коэффициент излучения и эффективная температура скин-слоя подстилающей поверхности в слое толщиной Ье/= ^/J(4nлjЩtg5), X — длина

волны, |е| = е'л/Г-й&^Г, tgS = е"/е' — тангенс угла

потерь, е', е — действительная и мнимая части комплексной диэлектрической проницаемости е воды или почвы.

Величина ТеГ рассчитывается по формуле

r„-r.+ff«p

OD

-¡y(z')dz

dz.,

где Т0 — температура поверхности, ёТН2 — локальный градиент температуры, определенный по результатам наземных измерений на тестовых участках, погонный коэффициент поглощения по мощности при угле визирования в определялся по формуле

Y( z) =

4п

f

£'-sin2 <9

2

1 +

£'-sin2 9

-1

.

Для интерпретации спутниковых данных на тестовых участках определялись физические свойства подстилающей поверхности, проводился отбор проб почвы. В лабораторных условиях измерялись диэлектрические характеристики почв, используемые для построения зависимостей коэффициентов излучения х от объемной влажности W и температуры.

Результаты исследований. На рисунке 1 приведены карты-схемы пространственного распределения радиояркостных температур подстилающей поверхности Кулундинской степи, определенных со спутника SMOS и совмещенных с картографической основой, построенной по данным спутника Landsat.

2

Рис. 1. Карты-схемы пространственного распределения радиояркостных температур подстилающей поверхности Кулундинской степи, определенных по данным спутника SMOS: 26.02.2016

Значения ТВ определялись на горизонтальной поляризации под углом 42.5°. На рисунке 1а выделяются участки с пониженной радиояркостной температурой, соответствующие незамерзающим озерам Чаны и Кучук и участкам с почвенным засолением. Радиояркостный контраст АТВ для разных участков достигает 50-100 К. На рисунке 1б выделяются участки с пониженной радиояркостной температурой, связанные с переувлажнением территории за счет весеннего снеготаяния, оттаивания поверхностного слоя почвы.

На рисунке 2 приведен сезонный ход радиояркостной температуры, измеренной на горизонтальной поляризации под углом 42.5° Видно, что для разных лет зависимость Т^П) имеет качественно похожий

вид, однако различается количественно, что связано с погодными условиями в каждом году. В разные сезоны радиояркостные контрасты достигают 70100 К. В течение года выделяются четыре временных периода с разным поведением ТВ почвы.

Рассмотрим вариации ТВ начиная с понижения температуры воды ниже 0 °С:

1. Период с понижения температуры почвы ниже 0°С до промерзания почвенного покрова на глубину d > Ье, где Ье/ — толщина скин-слоя, обратная коэффициенту затухания, зависящая от диэлектрических характеристик подстилающей поверхности и длины волны X, на которой ведется зондирование [12]. Значения ТВ изменяются от 175 до 245 К. В

Рис. 2. Временной ход радиояркостной температуры подстилающей поверхности на горизонтальной поляризации в период с 2012 по 2016 г. для геодезической ячейки с координатами 52.95° с.ш., 79.49° в.д.

2. Период отрицательных температур (при ё > Ье/). ТЯ изменяется в пределах от 225 до 245 К и зависит от температуры поверхности почвы.

3. Переходный период от отрицательных температур к положительным. Значения ТВ изменяются от 245 до 175 и связаны с таянием снега, оттаиванием поверхностного слоя почвы.

4. Период положительных температур. Вариации ТВ = 175^275К зависят от изменений температуры, объемной влажности почвы. В свою очередь влажность почвы зависит от атмосферных осадков. Максимумы ТВ соответствуют засушливым периодам, минимумы ТВ — периодам с интенсивными дождевыми осадками.

Измеренные значения ТВ могут быть использованы при определении объемной влажности территории. Перепишем формулу (3) в следующем виде: X = Тв / Те{, где Тв определяется по данным SMOS, е/ — по данным MODIS/Terra (продукт MOD11А1), полученным из открытой базы LP DAAC (https:// lpdaac.usgs.gov).

Комбинирование временных трендов ТВ с зависимостями коэффициентов излучения х от объемной влажности и температуры (Т) позволяет оценить влажность засоленной почвы. Зависимость х^), установленная по данным диэлектрических измерений, приведена на рисунке 3 а. Обратная зависимость W(х), аппроксимированная полиномом второй степени, имеет вид

W = 0.517-0.932• х + 0.4135 х2, а = 0.06,

где с — среднеквадратическая погрешность.

Зависимость х(Т), приведенная на рисунке 3б, имеет вид

X = 2.97-0.016•Т + 2.3•Ю-5 • Т2, а = 0.003 .

Установленные зависимости являются основой для разработки дистанционного микроволнового способа определения влажности засоленной

а)

б)

Рис. 3. Зависимости коэффициента излучения х засоленной почвы от объемной влажности W при Т = 297 К (а) и температуры при W = 0.32 (б) на горизонтальной поляризации при угле зондирования 42.5°

почвы и могут быть использованы для калибровки радиометрической аппаратуры космического базирования.

Заключение. По данным спутника SMOS построены карты-схемы пространственного распределения радиояркостных температур подстилающей поверхности Западной Сибири. Для тестового участка, расположенного в Кулундинской степи, установлен сезонный и годовой ход радиояркостных температур. Для дистанционного определения объемной влажности почвы предложено

использовать данные дистанционного микроволнового зондирования и зависимости коэффициентов излучения от объемной влажности и температуры, рассчитанные по данным лабораторных измерений диэлектрических характеристик засоленных почв.

Данные SMOS получены в рамках проекта ESA № 4747 «Remote mapping of Siberian saline soils». Экспедиционное обследование территории выполнено при финансовой поддержке грантов РФФИ № 13-0598041, 15-05-05018, № 15-45-04060.

Библиографический список

1. Metternicht G.I. Assessing temporal and spatial changes of salinity using fuzzy logic, remote sensing and GIS. Foundations of an expert system // Ecological Modelling. — 2001. — V. 144, № 2-3.

2. Guo Y., Shi Z., Zhou L., Jin X, Tian Y., Teng H. Integrating Remote Sensing and Proximal Sensors for the Detection of Soil Moisture and Salinity Variability in Coastal Areas // Journal of Integrative Agriculture. — 2013. — V. 12, № 4.

3. Mulder V.L., Bruin S., Schaepman M.E., Mayr T.R. The use of remote sensing in soil and terrain mapping // Geoderma. — 2011. — V. 162, № 1-2.

4. Gravalos I., Moshou D., Loutridis S., Gialamas T., Kateris D, Bompolas E., Tsiropoulos Z., Xyradakis P., Fountas S. 2D and 3D soil moisture imaging using a sensor-based platform moving inside a subsurface network of pipes // Journal of Hydrology. — 2013. — V. 499.

5. Ding J.-L., Wu M.-C., Tiyip T. Study on Soil Salinization Information in Arid Region Using Remote Sensing TechniqueOriginal Research Article // Agricultural Sciences in China. — 2011. — V. 10, № 3.

6. Mashimbye Z.E., Cho M.A., Nell J.P., De Clercq W.P., Van Niekerk A., Turner D.P. Model-Based Integrated Methods for Quantitative Estimation of Soil Salinity from Hyperspectral Remote Sensing Data: A Case Study of Selected South African Soils // Pedosphere. — 2012. — V. 22, № 5.

7. Bell D., Menges C., Ahmad W., van Zyl J.J. The Application of Dielectric Retrieval Algorithms for Mapping Soil Salinity in a Tropical Coastal Environment Using Airborne Polarimetric SAR // Remote Sensing of Environment. — 2001. — V. 75, №3.

8. Melendez-Pastor I., Navarro-Pedreño J., Koch M., Gómez I. Applying imaging spectroscopy techniques to map saline soils with ASTER images // Geoderma. — 2010. — V. 158, № 1-2.

9. Weng Y.-L., Gong P., Zhu Z.-L. A Spectral Index for Estimating Soil Salinity in the Yellow River Delta Region of China Using EO-1 Hyperion Data // Pedosphere. — 2010. — V. 20, № 3.

10. Gutierrez A., Castro R. SMOS L1 Processor L1c Data Processing Model / S0-DS-DME-L1PP-0009. — N 2.7. — 2010. 31 May [Electronic resourse]. — URL: http://www. smos.com.pt/downloads/release/documents/SO-DS-DME-L1PP-0009-DPM-L1c.pdf

11. Sahr K., White D., Kimerling A.J. Geodesic Discrete Global Grid Systems // Cartography and Geographic Information Science. — 2003. V. 30, № 2.

12. Шарков Е.А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы. — М., 2014. — Т. 1.