Исследование информативности дистанционного зондирования взвешенных частиц в морских водах при использовании спектрорадиометров со средним пространственным разрешением

Исследование информативности дистанционного зондирования взвешенных частиц в морских водах при использовании спектрорадиометров со средним пространственным разрешением

Геодезия и маркшейдерия
УДК: 528.831.1:535.214.4:535.33/.34
DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-1-7-15
1 Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, Az 1115, Азербайджанская Республика, г. Баку
2 Азербайджанский архитектурно-строительный университет, Аz 1073, Азербайджанская Республика, г. Баку

Финансирование: -

Аннотация:

Статья посвящена анализу информативности дистанционного зондирования взвешенных частиц в морских водах при использовании спектрорадиометров со средним пространственным разрешением. Отмечается, что межкалибровочные зависимости выходных показателей рассматриваемых спектрорадиометров среднего разрешения существенно различны, что указывает на необходимость разработки общей методологии при проведении сравнения их информационных характеристик. Сформулирована и решена задача сравнительного исследования информативности спектрорадиометров среднего разрешения при использовании их для оценки концентрации взвешенных твердых частиц в береговых водах морей и океанов. Согласно предлагаемому решению оптимальный межкалибровочной функцией является такая функция, при которой интегрированная величина разности показателей информативности сенсоров достигает минимума. Получено инвариантное условие, характеризующее функцию межкалибровки сравниваемых спектрорадиометров, при выполнении которого информативности измерителей минимально различны.

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Remotely-sensed chl. at the Chesapeake Bay mouth is correlated with annual freshwater flow to Chesapeake Bay / J. G. Acker, L. W. Harding, G. Leptoukh, T. Zhu, S. Shen // Geophysical Research Letters. – 2005. – Vol. 32(5). – L05601. doi:10.1029/2004GL021852.
  2. Binding C. E., Bowers D. G., Michelson-Jacob E. G. Estimating suspended sediment concentrations from ocean colour measurements in moderately turbid waters; the impact of variable particle scattering properties [Electronic resource] // Remote Sensing of Environment. – 2005. – Vol. 94 (3). – P. 373–383. [Mode of access]. – http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2004.11.002.
  3. An estimate of the distribution of suspended matter in Barents Sea waters on the basic of the Sea WIFS satellite ocean color scanner / V. I. Burenko, S. V. Ershova, O. V. Kopelevich, S. V. Shebestrov, V. P. Shevchenko // Oceanology. – 2001. – Vol. 41, No. 5. – P. 622-628.
  4. Ekercin S. Water Quality Retrievals from High Resolution Ikonos Multispektral imagery: A Case Study in Istanbul, Turkey [Electronic resource] // Water, Air and Soil Pollution. – 2007. – Vol. 183(1–4). – P. 239–251. [Mode of access]. – http://dx.doi.org/10.1007/s11270-007-9373-5.
  5. A case study of airborne and satellite remote sensing of a spring bloom event the Gulf of Finland [Electronic resource] / S. Koponen, J. Attila, J. Pulliainen, K. Kallio, T. Pyhalahti, A. Lindfors et al. // Continental Shelf Research. – 2007. – Vol. 27(2). – P. 228–244. [Mode of access]. – http://dx.doi.org/10.1016/j.csr.2006.10.006.
  6. Remote sensing of diffuse attention coefficient of photosynthetically active radiation in Lake Taihu using MERIS data [Electronic resource] / K. Shi, Y. Zhang, X. Liu, M. Wang, B. Qin // Remote Sensing of Environment. – 2014. – Vol. 140. – P. 365–377. [Mode of access]. – http://dx.doi.org/10.1016/j.sre.2013.09.013.
  7. Miller R. L., McKee B. A. Using MODIS Terra 250m imagery to map concentrations of total suspended matter in coastal waters // Remote Sensing of Environment. – 2004. – Vol. 93 (1–2). – P. 259–266.
  8. Doxaran D. Castaing P., Lavender S. J. Monitoring the maximum turbidity zone and detecting fine-scale turbidity features in the Gironde estuary using high spatial resolution satellite sensor (SPOT HRV, Landsat ETM+) data // International Journal of Remote Sensing. – 2006. – Vol. 27 (11). – P. 2303–2321.
  9. Worldview-2 high resolution remote sensing image processing for the monitoring of coastal areas / Engenio F., Marcello J., Bermejo J. A. (Eds.) // 21st European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2013) (9–13 September 2013). – 2013.
  10. Potential of high Spatial and Temporal Ocean Color Satellite Data to stady the Dynamics of Suspended Particles in a Micro-Tidal River Plume / A. Ody, D. Doxaran, Q. Vanhenellemont, B. Nechad, S. Novoa, G. Many et. al. // Remote Sensing. – 2016. – Vol. 8 (3). – P. 245.
  11. Dorji P., Fearns P. Impact of the spatial resolution of satellite remote sensing sensors in the quantification of total suspended sediment concentration: A case study in turbid waters of Northern Western Australia [Electronic resource] // PLoS ONE. – 2017. – Vol. 12 (4). – e0175042. – [Mode of access]. – https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175042.
  12. Эльсгольц Л. Е. Дифференциальное уравнение и вариационное исчисление. – М. : Наука, 1974. – 432 с.