=Paper=
{{Paper
|id=Vol-2033/20_paper
|storemode=property
|title=Мониторинг криогенных процессов в прибрежной зоне озер п-ва ямал на основе поляриметрических данных TanDEM-X и ALOS-2 PALSAR
(Monitoring of Cryogenic Processes in the Coastal Lake Zone of the Yamal Peninsula Based on Polarimetric Data TanDEM-X and ALOS PALSAR)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-2033/20_paper.pdf
|volume=Vol-2033
|authors=Irina I. Kirbizhekova,Timen N. Chimitdorzhiev,Yury A. Dvornikov
}}
==Мониторинг криогенных процессов в прибрежной зоне озер п-ва ямал на основе поляриметрических данных TanDEM-X и ALOS-2 PALSAR
(Monitoring of Cryogenic Processes in the Coastal Lake Zone of the Yamal Peninsula Based on Polarimetric Data TanDEM-X and ALOS PALSAR)==
https://ceur-ws.org/Vol-2033/20_paper.pdf
MONITORING OF CRYOGENIC PROCESSES IN THE COASTAL LAKE
ZONE OF THE YAMAL PENINSULA BASED ON POLARIMETRIC DATA
TANDEM-X AND ALOS PALSAR
Irina I. Kirbizhekova1, Tumen N. Chimitdorzhiev1, Yury A. Dvornikov2
1
Institute of Physical Material Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences,
Ulan-Ude, Russia
2
Tyumen Scientific Center, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, Tyumen, Russia
Abstract
The possibilities of using the TanDEM-X and ALOS2 PALSAR polarimeter data of the centimeter
and decimeter ranges for monitoring the cryogenic relief-forming processes of the Yamal Peninsula are
investigated. Statistical analysis of seasonal changes in intensity and parameters of polarimetric H-A-α-
decomposition in areas with landslides and actively growing thermocircuits of the Vaskina dacha landfill
is carried out.
Keywords: satellite radiolocation, TanDEM-X, ALOS2 PALSAR, differential interferometry,
polarimetric decomposition, cryomorphogenesis
МОНИТОРИНГ КРИОГЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В ПРИБРЕЖНОЙ ЗОНЕ ОЗЕР П-ВА
ЯМАЛ НА ОСНОВЕ ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ TANDEM-X И ALOS-2
PALSAR
Кирбижекова И.И.(1), Чимитдоржиев Т.Н.(1), Дворников Ю.А.(2)
1
Институт физического материаловедения СО РАН, Улан-Удэ
2
Институт криосферы Земли СО РАН, Тюмень
Исследованы возможности применения поляриметрических данных TanDEM-X и ALOS2 PAL-
SAR сантиметрового и дециметрового диапазонов для мониторинга криогенных рельефообразующих
процессов п-ва Ямал. Проведен статистический анализ сезонных изменений интенсивности и парамет-
ров поляриметрической Н-А-α-декомпозиции на участках с оползнями и активно растущих термоцир-
ков полигона Васькины дачи.
Ключевые слова: спутниковая радиолокация, ТanDEM-X, ALOS2 PALSAR, дифференциальная ин-
терферометрия, поляриметрическая декомпозиция, криоморфогенезиз.
Введение. Вследствие глобального потепления в арктических и бореальных регионах с
вечной мерзлотой происходят значительные изменения ландшафта. Методы дистанционного
зондирования Земли (ДЗЗ) основанные на постоянно растущем потоке спутниковых данных,
охватывают широкий диапазон пространственных и временных масштабов, и позволяют
надежно обнаруживать изменения в ландшафтах вечной мерзлоты. В работе [1] проведен ана-
лиз развития ситуации в период 2010-2015 в области применения ДЗЗ для обнаружения и
мониторинга изменений ландшафта с участием температуры поверхности, снежного покрова,
топографии, поверхностных вод, растительного покрова и структуры и нарушений в резуль-
тате пожаров и деятельности человека; а также возможностей датчиков, новых методов обра-
ботки изображений и многомерного анализа, расширенный публичный доступ к данным и ар-
хивам изображений, которые облегчают получение новых сведений о многодекадной дина-
мике ландшафтов вечной мерзлоты. В работах [2-4] представлены результаты предваритель-
ной оценки техногенного воздействия на тундровые ландшафты Центрального Ямала поле-
выми исследованиями и методами дистанционного зондирования. Например, наблюдаются
явные изменения растительного покрова на трассах и поверхностях, затронутых движением
транспорта.
К числу наиболее перспективных методов ДЗЗ для обнаружения изменений относятся
среди ряда других радиолокационная интерферометрия для обнаружения топографических и
подземных изменений; анализ временных рядов изображений высокого пространственного
разрешения и мультисенсорное слияние данных. Данные ДЗЗ также все чаще используются в
качестве параметров движения в моделях вечной мерзлоты и картографических схемах. Не-
давние успехи в изучении наземного льда и криостратиграфии связаны с агломерацией и де-
градацией мерзлоты, массивным ледообразованием и оценкой содержания наземного льда [5].
Применение методов ДЗЗ позволило улучшить оценки содержания льда в замороженных от-
ложениях.
На современном этапе большое внимание уделяется исследованию различных аспектов
и возможностей применения многолетних/мультивременных мультиполяризационных дан-
ных радаров с синтезированной апертурой (РСА). В частности, методы дистанционного зон-
дирования посредством РСА играют важную роль в современном мониторинге сельскохозяй-
ственных культур, извлечения морфологической информации [6, 7]. Учет пространственно-
временных изменений данных TerraSAR-X с двойной поляризацией HH-VV при мониторинге
водно-болотных угодий Буркина-Фасо позволил повысить точность классификации до 75-
97% [8].
На полуострове Ямал проводятся исследования радиотермического дистанционного зон-
дирования влажности и температуры почвы на базе данных спутника Soil Moisture and Ocean
107
Salinity (SMOS) и результаты указывают на перспективы использования полных поляримет-
рических многоугольных наблюдений яркостной температуры в L-диапазоне с целью измере-
ния температуры почвы в Арктическом регионе. [9, 10].
Характеристик территории исследования. Полигон исследования расположен в цен-
тральной части п-ва Ямал, в биоклиматической подзоне (CAVM Team, 2003). Высота рельефа
изменяется от 0 до 58 м над уровнем моря. Среднегодовая температура варьируется от –11 до
–4С, с растущим трендом в последние 2–3 десятилетия порядка +0,1С/год. Высота сезонного
талого слоя (СТС) колеблется от 0,6 до 1,6 м и более в зависимости от ландшафта, засоленно-
сти слоя и т.п. По территории полигона широко распространены пластовые льды мощностью
6–30 м неглубоко вблизи поверхности. Льды перекрыты песками, суглинками и торфом. Тол-
щина снежного покрова неравномерна, и достигает 15–30 см на горизонтальных участках, 1 м
и более в понижениях. Участок характеризуется развитием рельефообразующих криогенных
процессов, таких как термоэрозия, термоденудация, криогенное оползание и др. [2, 3]. Расти-
тельность на пологих склонах и днищах долин состоит из мхов, осок, кустарников и кустар-
ничков, высотой менее 40 см. Территория покрыта озерами (12%), с площадью от 0,14 до 347
га (в среднем 11,1 га), глубиной от 0,1 до 23 м (в среднем 3 м) и покрытых льдом в течение
8–9 месяцев в году, освобождаясь ото льда в июне–июле. Размер водосборных бассейнов ва-
рьируется от 0,25 до 713,93 га (в среднем 46,65 га). Берега озер значительно варьируются от
пляжей до крутых обрывов с активными криогенными процессами.
Исследования были выполнены на основе поляриметрических и интерферометрических
данных C-диапазона (длина волны 3 см) TanDEM-X 04 июня, 09 и 20 августа 2015 г., а также
поляриметрических данных L-диапазона (длина волны 25 см) ALOS2 PALSAR от 23 апреля и
02 мая 2015 г. и 30 апреля 2016 г.
Методика исследования. Для предварительного анализа были синтезированы RGB-
изображения на основе комбинаций интенсивности разных каналах поляризации разновре-
менных данных. На рис. 2 приведены два RGB-изображения для полигона Васькины дачи на
основе поляриметрических данных TanDEM-X от 04 июня и 20 августа 2015 г. Они демон-
стрируют в цвете характер отражения радиолокационного импульса на различных объектах и
сезонные изменения отражательных свойств: слабое отражение от открытой поверхности
воды (черный цвет), преобладание поверхностного отражения от поверхности озерного льда
(голубой цвет), преобладание объемного рассеяния на участках с почвенно-растительным по-
кровом (оттенки зеленого цвета), уголковое отражение на уступах, обрывах, ледяных образо-
ваниях и торосов (оттенки красного цвета) и т.д. Наиболее крупные и активно развивающиеся
криогенные объекты хорошо идентифицируются на подобных RGB-композитах, но неболь-
шие вяло развивающиеся или «затухающие» (заплывающие) образования малозаметны.
В качестве одного из перспективных направлений обнаружения криогенных оползней и
термоцирков стало непосредственное построение цифровой модели местности (ЦММ) высо-
кого разрешения [4] и топографическое моделирование. На основе тандемных данных
TerraSAR-TanDEM-Х методом дифференциальной интерферометрии была рассчитана ЦММ с
пространственным разрешением 8 м, а также определены такие параметры топографической
модели как наклон поверности, азимут, характеристики выпуклости и кривизны. Как оказа-
лось, на изображениях ЦММ и/или параметров топографического моделирования хорошо
видны только крупные развитые термоцирки. А слабые криогенные образования, в частности,
термоцирки техногенного происхождения, а также участки обрушения береговой линии мало
отличаются от соседних стабильных участков. Вероятно, для обнаружения и мониторинга та-
ких криогенных образований потребуются ЦММ с более высоким разрешением.
Другое направление исследований базируется на физическом контрасте поверхностей
стабильных и нестабильных участков, проявляющихся в различии интенсивности и поляри-
метрических характеристик радиолокационных изображений сантиметрового и дециметро-
вого диапазонов TerraSAR-TanDEM-Х и ALOS PALSAR 2015-2016 г.г. Распределение общей
интенсивности (span) радиолокационного импульса варьируется в зависимости от сезона. В
начале летнего периода, до оттаивания снежного и ледового покровов диапазон изменения
108
интенсивностей значительно больше и средняя интенсивность выше по сравнению с анало-
гичными характеристиками в августе. Статистический анализ сезонных изменений интенсив-
ности радиолокационного импульса показал, что в целом по полигону и в прибрежной зоне
(шириной порядка 50 м) 10 исследуемых озер и 10 озер со стабильными берегами (контроль-
ных) показал, что доля криогенных образований в изменениях интенсивности в макро и мезо-
масштабе незначительна. В то же время локальные различия криогенных образований с сосед-
ними участками существенны, особенно при удачной геометрии съемки.
а б
Рис. 1. а – расположение подспутникового полигона в центральной части п-ва Ямал;
б – активный термоцирк, сформировавшийся и растущий в береговой зоне озера.
а б
Рис. 2. RGB-изображения по поляриметрическим данным:
а – TanDEM-X 04 июня 2015 г.; б – TanDEM-X 20 августа 2015 г.
На основе поляриметрических радиолокационных данных TanDEM-X была проведена
декомпозиция Клода-Поттье и для каждого пикселя полигона рассчитаны три параметра, ха-
рактеризующих процессы рассеяния радиолокационного импульса: параметр α, энтропия H,
анизотропия А. На синтезированных RGB-изображениях наблюдаются высокие простран-
ственные флуктуации параметров Н, А, α.
Для 10 исследуемых озер с криогенными образованиями простроены профили вдоль бе-
реговой линии по периметру span, параметров α, H, A на разные даты съемки. Для сравнения
эффективности каждого из указанных параметров по оси ординат отложены отклонения пара-
метров от соответствующих средних значений и нормированных на среднее значение или
среднеквадратичное отклонение и выраженное в %. Для сглаживания пространственных и се-
зонных флуктуаций производится дополнительное усреднение. Так как параметр анизотропия
А, как правило, интерпретируется совместно с энтропией, то поэтому были также рассчитаны
нормированные и центрированные показатели для комбинаций энтропии и анизотропии: H*A,
(1-H)*A, H*(1-A), (1-H)*(1-A).
Сравнительный анализ сезонных изменений распределения параметров α, энтропии Н и
анизотропии А показал, что наибольшие отличия для контрольных стабильных участков и
участков с термоденудационными процессами наблюдаются для энтропии Н и параметра α в
109
середине летнего сезона после схождения снежного и ледового покровов. Распределение ани-
зотропии А практически не испытывает сезонных изменений для обоих типов участков.
Метод апробирован на криогенных образованиях трех типов: а) термоцирков 2012-
2015 гг., обусловленных повышением температуры; б) термоцирков, обусловленных техно-
генными факторами; в) участков обрушения береговой линии. В первом случае большинство
параметров отчетливо указывает на местоположение термоцирка, при этом возможность ин-
дикации на основе анизотропии А и комбинации Н*А невелика. Во втором случае большин-
ство параметров непригодны, существует слабая возможность индикации на основе энтропии
Н и комбинаций Н и А. В последнем случае большинство параметров отчетливо указывает на
местоположение зон разрушения, отсутствует возможность индикации на основе анизотропии
А и комбинации Н*А. На рисунке 4 приведены профили нормированных и центрированных
показателей для первого и последнего случаев. Как видно по рисунку большинство показате-
лей, за исключением анизотропии А и (Н*А), являются индикаторами для объектов исследо-
вания.
а б
Рис. 3. А – ЦММ по интерферометрическим данным TanDEM-X с пространственным разрешением
8 м; б – 3D-модель полигона. Стрелками обозначено местоположение термоцирков,
участков обрушения береговой линии.
Рис. 4. Индикация криогенных образований: вверху – термоцирков, обусловленных повышением лет-
ней температуры 2012-2015 г.г.; внизу – участков обрушения береговой лини озер.
Третье направление исследований было ориентировано на оценку возможности исполь-
зования количественных характеристик текстуры радиолокационных изображений интенсив-
ности и параметров поляриметрической декомпозиции α, H, A [4]. Для 12 разновременных
110
изображений интенсивности, α, H, A TanDEM-X 2015 г. были рассчитаны текстурные харак-
теристики, такие как среднее значение, вариация, диапазон значений, однородность и т.п. Син-
тезировано несколько десятков 40 RGB-композитов. Сравнительный анализ показал, что
наиболее оптимальны для быстрого обнаружения криогенных образований сочетание текстур-
ных характеристик положения и разброса разновременных α и Н (среднее значение, вариация,
диапазон значений и некоторых др.).
Заключение. В рамках исследования были получены следующие результаты:
Показано, что для развитых термоцирков интенсивность, поляриметрические характе-
ристики, параметры топографического моделирования, текстура изображений значительно от-
личаются от аналогичных показателей соседних стабильных участков, так отклонение от сред-
него значения береговой зоны данного озера достигает значений 2–3;
Установлено, что вариации интенсивности частично пригодны для локализации крио-
генных образований из-за влияния геометрических условий съемки, например, при недоста-
точной «освещенности» радиолокационным импульсом при неудачной ориентации объекта в
момент радиолокации;
Для небольших термоцирков, зон обрушения береговой линии, криогенных оползней
отклонения интенсивности и поляриметрических характеристик от среднего значения порядка
1–2, поэтому для большей надежности в качестве индикатора следует применять совокупность
параметров поляриметрической H–A–α–декомпозиции;
Быстрым и эффективным способом локализации криогенных образований является
комбинирование текстурных характеристик разновременных радиолокационных изображе-
ний, в частности средних значений и вариаций параметра α и Н.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 15-29-06003-офи_м).
ЛИТЕРАТУРА
[1] Jorgenson, M.T., Grosse, G. Remote sensing of landscape change in permafrost regions // Permafrost
and periglacial processes. Oct-Dec 2016. V.27. Is.4. pp.324-338.
[2] Khomutov, A. V.; Dvornikov, Yu. A.; Leibman, M. O.; et al. Study of techogenic disturbance dynamics
and impact on landscapes of central Yamal by field and remote-sensing metods // International Confer-
ence on Arctic, Subarctic - Mosaic, Contrast, Variability of the Cryosphere. Tyumen, Russia. Jul 02-05,
2015. RAS, Siberian Branch, FundamentStoryArkos LLC SPA; Gubernia Acad. Arctic, Subarctic: Mo-
saic, Contrast, Variability of the Cryosphere. P. 416-419.
[3] Дворников Ю.А. Процессы термоденудации в криолитозоне и их индикация по растворенному
органическому веществу: Дис. ... канд. геол.-мин.наук. Тюмень, ИКЗ СО РАН, 2016. 176 с.
[4] Чимитдоржиев Т.Н., Кирбижекова И.И., Быков М.Е. Исследование оползневых процессов и де-
формаций ландшафта полуострова Ямал методами радарной интерферометрии и текстурного
анализа //Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 7. С. 610-614.
[5] Gilbert, G.L.; Kanevskiy, M.; M., Julian B. recent advances (2008-2015) in the study of ground ice and
cryostratigraphy // permafrost and periglacial processes. V.27. Is.4.pp.377-389.
[6] Betbeder, J., Fieuzal, R., Philippets, Y. et al. Contribution of multitemporal polarimetric synthtetic ap-
erture radar data for monitoring wheat and rapeseed crops//Journal of applied sensing. May11 2016.
V.10, №026020.
[7] Yuzugullu, Onur; Erten, Esra; Hajnsek, Irena Morphology estimation of rice field using X-band PolSAR
data // 36th IEEE IGARSS. Beijing, CHINA. JUL 10-15, 2016. pp. 7121-7124.
[8] Moser, L. Schmitt, A. Wendleder, A. et al. Monitoring of lac Bam Wetland extent using dual-polarized
X-band SAR data // Remote sensing. Apr. 2016. V.8. Is.4. №.302.
[9] Muzalevskiy, K.V., Ruzicka, Z. Retrieving soil temperature a test site on the Yamal peninsula based on
the SMOS brightness temperature observations // IEEE journal of selected topics in applied Earth ob-
servations and remote sensing. Jun 2016. V.9. Is.6. pp.2468-2477.
[10] Mironov, V. L.; Molostov, I. P.; Karavaysky, A. Yu. Temperature dependent multi-relaxation spectro-
scopic dielectric model for arctic silt clay loam soil thawed and frozen at 0,1-15 GHz // 36th IEEE
IGARSS. Beijing, China. Jul 10-15, 2016. pp. 3122-3125.
111