vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2022-27-2-102-114 Дистанционное зондирование земли, фотограмметрия Исследование возможностей обработки радиолокационных и многозональных космических изображений подстилающей поверхности Аловсат Шура-оглы Гулиев Гулиев Аловсат Шура-оглы Т. А. Хлебникова Хлебникова Т. А. Государственная нефтяная компания Азербайджанской Республики (ГНКАР), г. Баку, Азербайджан Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия 2022 27 2 102 114 © Аловсат Шура-оглы Гулиев, Т. А. Хлебникова, 2022 2022 Аловсат Шура-оглы Гулиев, Т. А. Хлебникова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Статья посвящена исследованию флуктуационных характеристик радиолокационных изображений водной поверхности. Целью статьи ставилось выполнение исследований в области полуавтоматического анализа изображений, позволяющего определять площади нефтяных загрязнений в шельфовых акваториях с использованием разновременных данных радиолокатора с синтезированной апертурой и многозонального совмещенного изображения с пространственным разрешением 10 м. Объектом исследования являлись методы дистанционного зондирования Земли, используемые для обнаружения и картографирования разливов нефти. Полученные результаты позволили сделать вывод о том, что при совместной обработке многозональных и временных рядов радиолокационных изображений одной и той же территории представляется возможным обработать множество идентифицируемых объектов водной поверхности и распознать зоны нефтеразливов на ранних стадиях, что позволит своевременно их ликвидировать и значительно снизить экологические и экономические последствия. Sentinel-1A Sentinel-2A радиолокационные снимки многозональные космические снимки мониторинг нефтяных загрязнений Sentinel-1A Sentinel-2A radar images multi-zone satellite images oil pollution monitoring 1. Lawa R. J., Kelly C. The impact of the "sea empress" oil spill [Electronic resource] // Aquatic Living Resources. – 2004. – Vol. 17. – P. 389–394. – Mode of access: https://www.semanticscholar.org (дата обращения 05.12.2020). 2. Palinkas L., Downs M., Petterson J., Russell J. Social, Cultural, and Psychological Impacts of the Exxon Valdez Oil Spill // Human Organization. – 1993. – Vol. 52. – P. 1–13. – DOI: 10.17730/humo.52.1.162688w475154m34. 3. Piatt J. F., Ford G. R. How many seabirds were killed by the Exxon Valdez oil spill? [Electronic resource] // American Fisheries Society symposium. – 1996. – Vol. 18. – P. 712–719. – Mode of access: https://pubs.er.usgs.gov (дата обращения 05.08.2020). 4. Picou J. S., Gill D. A., Dyer C. L., Curry E. W. Disruption and stress in an Alaskan fishing community: Initial and continuing impacts of the Exxon Valdez oil spill [Electronic resource] // Organization & Environment. – 1992. – Vol. 6. – P. 235–257. – Mode of access: https://www.jstor.org (дата обращения 20.09.2020). 5. Beyer J., Trannum H. C., Bakke T., Hodson P. V., Collier T. K. Environmental effects of the Deepwater Horizon oil spill: A review [Electronic resource] // Marine Pollution Bulletin. – 2016. – Vol. 110. – P. 28–51. – Mode of access: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27301686/ (дата обращения 20.09.2020). 6. Li P., Cai Q., Lin W., Chen B., Zhang B. Offshore oil spill response practices and emerging challenges [Electronic resource] // Marine Pollution Bulletin. – 2016. – Vol. 110. – P. 6–27. – Mode of access: https://europepmc.org/article/med/27393213 (дата обращения 20.09.2020). 7. Espedal H. A., Wahl T. Satellite sar oil spill detection using wind history information [Electronic resource] // International Journal of Remote Sensing. – 1999. – Vol. 20. – P. 49–65. – Mode of access: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1571919705800278 (дата обращения 05.08.2020). 8. Liu P., Li Y., Liu B., Chen P., Xu J. Semi-automatic oil spill detection on X-band marine radar images using texture analysis, machine learning, and adaptive thresholding // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – P. 756. – DOI: 10.3390/rs11070756. 9. Tong S., Liu X., Chen Q., Zhang Z., Xie G. Multi-feature based ocean oil spill detection for polarimetric SAR data using random forest and the self-similarity parameter [Electronic resource] // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – P. 451. – Mode of access: https://link.springer.com/article/10.1007/s12601-020-0023-9 (дата обращения 02.01.2021). 10. Захаров А. И., Ковалевский Н. П., Синило В. П. особенности методов обработки радиолокационной космической информации [Электронный ресурс] // Космонавтика и ракетостроение. – 2014. – № 5 (78). – С. 108–113. – Режим доступа: https://istina.msu.ru (дата обращения 02.01.2021). 11. Moreira A., Prats -Iraola P., Younis M., Krierger G., Hajnsek I., Parathanassiou K. A Tutorial on Synthetic Aperture Radar // IEEE Geoscience and remote sensing magazine. – 2013. – Vol. 1, Issue 1. – P. 6–43. 12. Ouchi K. Recent Trend and Advance of Synthetic Aperture Radar with Selected Topics // Remote Sensing. – 2013. – Vol. 5, Issue 2. – P. 716–807. – DOI: 10.3390/rs5020716. 13. Аловсат Ш. Г., Хлебникова T. A. Выявление мест нефтезагрязнений шельфовой зоны по материалам космических съемок (на примере акватории Нефтяных Камней (Каспий)) [Электронный ресурс] // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 3. – С. 52–64. – Режим доступа: https://geocartography.ru/source/vestnik_ssugt/2019_3_52-64 (дата обращения 02.01.2021). 14. Колмогоров А. Н. Избранные труды. Т. 2: Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс]. – М. : Наука, 2005. – 581 с. – Режим доступа: https://www.livelib.ru/book/1000384446 (дата обращения 02.01.2021). 15. Ширяев А. Н. Вероятность-1 [Электронный ресурс]. – М. : МЦНМО, 2017. – 552 с. – Режим доступа: http://www.mathnet.ru (дата обращения 02.01.2021). 16. Круглов В. М., Королев В. Ю. Предельные теоремы для случайных сумм [Электронный ресурс]. – М. : Изд-во Московского университета, 1990. – 269 с. – Режим доступа: https://istina.msu.ru (дата обращения 02.01.2021). 17. Fingas M. F., Brown C. E. Review of Oil Spill Remote Sensing // Proceedings of the Sixth International Conference on Remote Sensing for Marine and Coastal Environments, Veridian ERIM International, Ann Arbor, MI. – 2000a. – P. 211–218. 18. Аловсат Ш. Г. Методы аэрокосмического мониторинга для оценки экологического состояния шельфоввых объектов нефтегазодобычи [Электронный ресурс] // Нефтегазовый комплекс: проблемы и решения : материалы Второй национальной научно-практической конференции с международным участием (Южно-Сахалинск, 24–26 сентября 2019 г.) / ред. Л. М. Богомолов, В. А. Мелкий; ИМГиГ ДВО РАН, СахГУ. – Южно-Сахалинск : ИМГиГ ДВО РАН, 2019. – С. 4–11. – Режим доступа: http://books.imgg.ru/atlasfull/proc1.pdf. 19. Attema E., Snoeij P., Duesmann B., Davidson M., Floury N., Rosich B., Rommen B., Levrini G. GMES Sentinel-1 mission and system [Electronic resource] // European Space Agency, (Special Publication). – 2009. – Vol. 668. – P. 26–30. – Mode of access: https://earth.esa.int (дата обращения 17.04.2021). 20. Snoeij P., Attema E., Torres R., Levrini G. C-SAR Instrument Design for the Sentinel-1 Mission // Proceedings of the 2010 IEEE Radar Conference (10–14 May 2010). – Washington, DC, USA. – P. 25–30. – DOI: 10.1109/RADAR.2010.5494660. 21. ESA Copernicus–Open Access Hub [Electronic resource]. – Mode of access: https://scihub.copernicus.eu. 22. Han B. Screening and validation of new diagnostic ratios of dibenzothiophenes and fluorenes for identification of seriously weathered oil spills // Environmental technology. – 2021. – Vol. 42, No. 1. – P 1–8. – DOI: 10.1080/09593330.2019.1619843. 23. Chua, Candice C. Tiered approach to long-term weathered lubricating oil analysis: GC/FID, GC/MS diagnostic ratios, and multivariate statistics [Electronic resource] // Analytical methods. – 2020. – Vol. 12, Issue 43. – P. 5236–5246. – Mode of access: https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2020/ay/d0ay01510e (дата обращения 17.04.2021). 24. Lillesand T. M., Kiefer R. W., Chipman J. W. Remote sensing and image interpretation / 6th ed. – New York, NY : John Wiley & Sons, 2008. 25. Shannon C. E. A mathematical theory of communication // Bell System Technical Journal. – 1948. – Vol. 3. – P. 379–423.