Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова

Александров, Виталий Юрьевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова
ВАК РФ 25.00.28, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова"

904688053

Александров Виталий Юрьевич

СПУТНИКОВЫЙ РАДИОЛОКАЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ МОРСКОГО ЛЕДЯНОГО ПОКРОВА

Специальность 25.00.28 - Океанология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

1 6 СЕН 2010

Санкт-Петербург - 2010 г.

004608053

Работа выполнена в Научном Фонде «Международный Центр по Окружающей Среде и Дистанционному Зондированию им. Нансена - "Нансен-Центр"»

Официальные оппоненты:

Доктор физико-математических наук, профессор

Лебедев Герман Андреевич

Доктор физико-математических наук, профессор

Биненко Виктор Иванович

Доктор физико-математических наук, профессор

Марченко Алексей Валерьевич

Ведущая организация:

Научный центр оперативного мониторинга Земли ОАО «Российские космические системы»

Защита состоится 30 сентября 2010 года в 13 часов на заседании диссертационного совета №327.002.01 при Арктическом и антарктическом научно-исследовательском институте по адресу: 199397, Санкт-Петербург, ул. Беринга 38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Арктического и антарктического научно-исследовательского института.

Автореферат разослан (О Об" _ 2010г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Радионов В.Ф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации

Морской ледяной покров занимает большие пространства в полярных областях Мирового океана, является одним из основных климатообразующих факторов и оказывает большое влияние на хозяйственную деятельность. На арктическом шельфе и в районах Крайнего Севера находятся крупнейшие в мире месторождения нефти и газа. Судоходство и грузопотоки по Северному морскому пути (СМП) напрямую связаны с развитием добычи минеральных ресурсов. Морской ледяной покров чрезвычайно разнообразен, и для его описания используется целый комплекс параметров, таких как сплоченность, возраст, толщина, размер ледяных полей, состояние поверхности, скорость и направление дрейфа и т.д. Получение достоверной, детальной и точной ледовой информации необходимо для обеспечения безопасности мореплавания, хозяйственной деятельности на шельфе арктических морей, проведения режимных и климатических исследований.

Мониторинг ледяного покрова проводится с целью гидрометеорологического обеспечения мореплавания на трассе СМП и других видов практической деятельности. В течение многих десятилетий основным средством получения информации о морских льдах являлась визуальная авиационная ледовая разведка (Бородачев и Шильников, 2002). Начиная с конца 1960-х гг. в оперативной практике стали широко использоваться спутниковые изображения в видимом диапазоне, а с 1978 г. - в инфракрасном (ИК)-диапазоне. В полярных регионах информация в оптическом диапазоне может быть получена, в среднем, один раз в три-пять суток, а в неблагоприятные периоды (конец лета - начало зимы) перерывы между наблюдениями могут достигать месяца и более. Поэтому, начиная с 1968 г., регулярная съемка ледяного покрова в Арктике производилась при помощи самолетных радиолокационных станций бокового обзора (РЛСБО) "Торос" и "Нить" (Лощилов, 1970; Горбунов и Лосев, 1974; Бушуев и др., 1995). При ледовых наблюдениях применялся серийный радиолокационный измеритель толщины морского льда «Аквамарин» (Бушуев и др., 1977). Важным этапом явился запуск спутников серии "Океан", на борту которого был установлен комплекс радиофизической аппаратуры, включавший радиолокатор бокового обзора и сканирующий микроволновый радиометр (Калмыков и др., 1985). Эти спутники обеспечивали регулярную съемку Арктики и Антарктики в период 1983-2000 гт. (Бурцев и др., 1985; Бушуев и др., 1985; Асмус и др., 2002). С целью оперативного получения ледовой и гидрометеорологической информации по всему Северному Ледовитому океану, ее автоматизированной обработки и комплексирования в ААНИИ была разработана концепция Автоматизированной ледово-информационной системы для Арктики ("АЛИСА"), которая в 1989 г. была введена в промышленную

эксплуатацию (Бушуев, 1997). В связи прекращением самолетных визуальных и инструментальных ледовых наблюдений в данной системе используются, главным образом, изображения видимого и инфракрасного диапазонов со спутников серий NOAA и EOS (Смирнов и Лощилов, 2007).

Предложенная в диссертации концепция мониторинга ледяного покрова в Арктике основывается на комплексном использовании радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА), обеспечивающих получение информации с разрешением 100-150 м по всем районам Арктики каждые два-три дня при любых метеорологических условиях и естественной освещенности, снимков оптического диапазона и данных спутниковых радар-альтиметров. Эффективность использования этих средств, в значительной степени, определяется состоянием методов обработки и интерпретации получаемых данных.

В диссертации предложено решение важной научной проблемы, которая заключается в создании комплекса методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов, а также синтеза данных дистанционного зондирования в различных диапазонах электромагнитных волн. Актуальность выполненных в диссертации исследований определяется необходимостью развития мониторинга ледяного покрова для обеспечения судоходства в Арктике и освоения ее природных богатств, что является приоритетной задачей России, особенно в условиях глобальных климатических изменений.

Цели и задачи исследования

Основной целью данного исследования является разработка концепции мониторинга ледяного покрова на основе использования данных спутниковых РСА, создание комплекса методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов, и синтеза данных дистанционного зондирования в различных диапазонах электромагнитных волн.

Основными задачами диссертации являются:

- оценить возможности определения основных параметров ледяного покрова по спутниковым данным и выбрать оптимальный состав средств дистанционного зондирования;

- выявить сезонные особенности отражательных свойств морских льдов в сантиметровом диапазоне длин волн, на различных поляризациях и углах падения, основываясь на экспериментальных исследованиях и литературных данных;

- определить состав параметров морских льдов, идентифицируемых по спутниковым радиолокационным изображениям X-, C-, S- и L-диапазонов электромагнитных волн, а также при совместном анализе радиолокационных изображений с данными микроволновой радиометрии и снимками видимого диапазона;

- оценить возможности автоматизации процесса интерпретации спутниковых изображений морских льдов, разработать методологию и алгоритмы определения возрастных видов морских льдов, их общей и частной сплоченности, разрывов и дрейфа ледяного покрова по спутниковым РСА-изображениям;

- продемонстрировать эффективность оперативных методов анализа РСА-изображений и разработать методологию их использования для выбора пути ледоколов и судов во льдах;

- доказать необходимость применения радиолокационной информации для решения научных задач на примере изучения региональных особенностей дрейфа льдов в море Лаптевых (в период 1979-1995 гг.) и верификации климатических изменений распространения многолетних льдов в Арктике;

Методы исследования

Методы исследования основаны на комплексном подходе к анализу спутниковой радиолокационной ледовой информации и включают применение теории радиолокации, методов обработки изображений, статистического анализа получаемых данных. Создание алгоритмов автоматизированного определения характеристик морских льдов базировалось на применении методов распознавания образов, линейного дискриминантного анализа, нейронных сетей и других. Разработка методов интерпретации спутниковых изображений морских льдов основывалась на данных, полученных автором в серии подспутниковых валидационных экспериментов. Изучение дрейфа морских льдов основывалось на комплексном анализе данных дистанционного зондирования и модельных расчетов.

Новизна результатов

В диссертационной работе на основе разработанной и предложенной автором концепции мониторинга морских льдов, которая базируется на совместном анализе спутниковых РСА-изображений, снимков оптического диапазона, данных спутниковых радар-альтиметров и наземных измерений, создан комплекс методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов и синтеза данных дистанционного зондирования ледяного покрова в различных диапазонах электромагнитных волн. В отличие от существующей системы, в качестве основного источника данных предлагается использовать РСА-изображения сантиметрового и дециметрового диапазона на ко- и кросс-поляризациях. В работе получен ряд новых научных результатов:

• обобщены и систематизированы данные о сезонной изменчивости удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) основных видов морских льдов в сантиметровом диапазоне длин волн. Выявлены закономерные взаимосвязи между УЭПР морских льдов и возрастом льда в С-диапазоне на ко- и кросс-поляризациях электромагнитного излучения, и ее изменения с углом падения;

• выполнен расчет влияния атмосферных образований на характеристики радиолокационного сигнала, отраженного от ледяного покрова, и показано, что грозы и сильный дождь могут изображаться на радиолокационных снимках Х-диапазона;

• разработана методология интерпретации РСА-изображений морских льдов С- и Б-диапазонов, усовершенствованы методы интерпретации радиолокационных изображений Х-диапазона;

• определен состав параметров морских льдов, идентифицируемых при комплексном анализе радиолокационных данных в мм, см и дм диапазонах длин волн, и в С-диапазоне на ко- и кросс-поляризациях;

• установлено, что оптимальный состав спутниковых датчиков дистанционного зондирования для получения информации о характеристиках ледяного покрова должен включать РСА С- или Х-диапазонов, сканирующий радиометр оптического диапазона и радар-альтиметр;

• созданы новые более эффективные алгоритмы автоматизированной обработки и интерпретации спутниковых РСА-изображений: определения возрастных видов льдов, общей сплоченности льдов и частной сплоченности многолетних льдов, дрейфа и характеристик разрывов;

• разработан и предложен новый метод определения толщины льда по данным измерений возвышения льда при помощи спутниковых радар-альтиметров;

• получены характеристики ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном в период 1979-1995 гг. на основе совместного анализа данных дистанционного зондирования и модельных расчетов;

• выполнена верификация характеристик распределения многолетних льдов в Арктике, полученных по данным спутниковых микроволновых радиометров, путем сравнения с данными обработки радиолокационных изображений Х- и С-диапазонов;

• продемонстрирована эффективность использования спутниковых РСА-изображений для выбора пути плавания во льдах на трассе СМП.

Основные положения, выносимые на защиту

• Обоснование выбора наиболее информативных средств дистанционного зондирования ледяного покрова, включающего спутниковые РСА-изображения сантиметрового и дециметрового диапазонов, снимки видимого и ИК-диапазонов и данные альтиметрии;

• Закономерности изменения удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) в зависимости от возраста морских льдов, сезона, а также частоты, поляризации и угла падения радиолокационного сигнала;

• Обоснование состава характеристик морских льдов, определяемых по радиолокационным изображениям в Х-, С-, 8- и Ь-диапазонах электромагнитных волн;

• Методология и алгоритмы автоматизированной тематической интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов;

• Метод расчета толщины льда по данным спутниковой альтиметрии.

Достоверность результатов

Достоверность научных результатов и выводов, полученных в диссертации, подтверждена сравнением с данными подспутниковых экспериментов, результатами практического использования по обеспечению навигации во льдах и независимыми экспертными оценками. На основе данных подспутниковых наблюдений развивались и валидировались методологии интерпретации и автоматизированной обработки спутниковых радиолокационных изображений морских льдов. Точность вычисления толщины льда по его возвышению на основе математических зависимостей, полученных автором, оценивалась по данным независимых измерений. Корректность определения навигационно-значимых параметров морских льдов по спутниковым РСА-изображениям, полученным на борту ледокола в режиме квазиреального времени, подтверждена высокой эффективностью их использования при выборе оптимального пути движения во льдах. Данные экспертных оценок подтверждают эффективность использования поляризационного отношения при анализе РСА-изображений со спутника Егржа! для выделения разрывов в многолетних льдах, крупных полей и участков мелкобитого и тертого льдов, а также айсбергов. Оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном получены на основе совместного анализа результатов, полученных с использованием динамико-термодинамической модели ледяного покрова, полуэмпирического метода, спутниковых радиолокационных изображений и данных микроволновой радиометрии.

Практическая значимость результатов

Основное практическое значение выполненных исследований заключается в совершенствовании системы информационного обеспечения коммерческого судоходства на трассе СМП, плаваний кораблей ВМФ, высокоширотных плаваний ледоколов и экспедиционных судов, а также решения задач устройства аэродромов на льду, организации и снятии дрейфующих станций "Северный Полюс" и т.д. В настоящее время большое значение приобретает получение ледовой информации для обеспечения безопасности работы буровых платформ и других сооружений на шельфе арктических морей.

Начиная с 2004 г. была организована регулярная передача РСА-изображений со спутника Ептеа! в штаб морских операций, где они применялись при подготовке

рекомендаций по выбору оптимального пути плавания во льдах и решении тактических задач навигации на борту ледоколов. Их использование позволило в два раза увеличить среднюю скорость каравана в тяжелых ледовых условиях, и на 3040% - в относительно легких ледовых условиях. В ходе экспедиционных исследований были показаны преимущества использования спутниковых РСА-изображений в качестве дополнения к традиционным ледовым картам, экспериментальным путем определены оптимальные размеры передаваемых файлов и зоны уверенного приема изображений по системам связи.

Результаты интерпретации и сигнатуры основных видов морских льдов представлены в руководстве по интерпретации РСА-изображений ледяного покрова. Разработанная автором методология приведения УЭПР морских льдов к фиксированному углу падения применяется при визуальной интерпретации и автоматизированной тематической обработке РСА-изображений. Метод определения толщины морского льда по данным радар-альтиметра предполагается использовать при обработке данных, которые будут поступать с нового спутника Сгуо5а1-2, запускаемого с целью изучения изменений толщины морских льдов и ледников.

Материалы диссертации использовались автором при проведении занятий для слушателей теоретического курса обучения ледовых экспертов и в лекциях для студентов по специальностям "океанология" и "дистанционное зондирование".

Личный вклад автора

Им выполнены расчеты влияния атмосферы на характеристики радиолокационных изображений морских льдов, анализ и обобщение данных о сезонной изменчивости УЭПР морских льдов. Разработан метод оценки толщины льда по данным спутниковых радар-альтиметров, основанный на данных измерений толщины и возвышения льда, а также высоты и плотности снега, проводившихся в экспедициях "Север". Проанализирован многолетний ряд спутниковых изображений, что позволило получить ценный фактический материал для изучения характеристик и динамики льдов, ассимиляции данных в моделях, выполнить верификацию разработанных методов.

Постановка задач и получение теоретических и практических результатов осуществлялось лично соискателем. В работах, выполненных в соавторстве, автор принимал участие во всех этапах исследования - выборе методов решения задач, анализе и интерпретации результатов, проведении экспедиционных исследований.

Апробация работы

Результаты работы докладывались на международных, всесоюзных и всероссийских научных конференциях и симпозиумах: первой всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований" (Баку, 1982); втором и третьем всесоюзных съездах океанологов (Ялта, 1982; Ленинград, 1987); симпозиумах "Радиолокационное исследование природных сред" (Санкт-Петербург, 1983, 1992, 1994, 1999, 2000); межведомственном всесоюзном совещании "Статистические методы обработки данных и системы дистанционного зондирования окружающей среды" (Минск, 1983); втором всесоюзном совещании по механике и физике льда (Москва, 1983); всесоюзном совещании "Радиофизические и оптические методы исследования снега и льда" (Ленинград, 1984); всесоюзном совещании "Ледовые прогнозы и расчеты" (Ленинград, 1984); всесоюзной конференции "Статистические методы обработки данных дистанционного зондирования окружающей среды" (Юрмала, 1986); всесоюзной конференции "Морские льды и хозяйственная деятельность на шельфе" (Мурманск, 1989); международных симпозиумах по наукам о Земле и дистанционному зондированию (IGARSS) (Эспоо, 1991; Сингапур, 1997; Сиэттл, 1998; Гамбург, 1999; Тулуза, 2003); восемнадцатой ежегодной конференции общества дистанционного зондирования (Данди, 1992); российско-германских совещаниях по проблеме исследования моря Лаптевых (Санкт-Петербург, 1993, 1994, 1995, 1996); симпозиуме по микроволновому дистанционному зондированию Земли, океана, льда и атмосферы (UR.SI) (Лоуренс, 1994); третьем циркумполярном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды Арктики (Фэрбенкс, 1994); международной конференции по распространению миллиметровых радиоволн (Харьков, 1994); российско-норвежском совещании по исследованию Карского моря (Санкт-Петербург, 1995); международных конференциях по инженерным работам в портах и океане (РОАС) (Мурманск, 1995; Хельсинки, 1999); четвертом симпозиуме по результатам работы спутника ERS (Флоренция, 1997); третьей международной конференции по радиоактивности окружающей среды в Арктике (Тромсе, 1997); международной конференции "Устойчивое развитие в Арктике" (Тромсе, 1998); симпозиуме по использованию снимков спутника RADARSAT (Монреаль, 1998); сорок девятой Арктической научной конференции по Международному сотрудничеству в исследованиях Арктики: обнаружение глобальных изменений и их влияния в западной Арктике (Фэрбенкс, 1998); международных симпозиумах стран СНГ по атмосферной радиации (МСАР) (Санкт-Петербург, 1999, 2000, 2002, 2004,

2009); международном симпозиуме по нефтепроводам (ISOPE-EUROMS) (Москва, 1999); международном коллоквиуме "Космическая информация для безопасности окружающей среды" (Москва, 1999); международном симпозиуме по спутникам ERS и Envisat "Взгляд из космоса на Землю в новом тысячелетии" (Гетеборг, 2000); всероссийской научной конференции "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" (Муром, 2001); пятом рабочем совещании "Взаимодействие суши и океана в российской Арктике" (Москва, 2002); симпозиуме по спутникам Envisat и ERS (Зальцбург, 2004); рабочем совещании по спутнику CryoSat (Фраскати, 2005); тридцать первом международном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды "Глобальный мониторинг для устойчивого развития и безопасности" (Санкт-Петербург, 2005); научном семинаре "Норвежско-Российское сотрудничество на Шпицбергене" (Тромсе, 2006); научной конференции "Моря высоких широт и морская криосфера" (Санкт-Петербург, 2007); третьей международной конференции "Земля из космоса -наиболее эффективные решения" (Москва, 2007); втором международном совещании по прогрессу в области океанографии на основе использования РСА-изображений спутников Envisat и ERS (Фраскати, 2008); шестой и седьмой всероссийской ежегодной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" (Москва, 2008, 2009); ассамблее Европейского геофизического союза (Вена, 2009); научной конференции "Морские исследования полярных областей Земли в Международном полярном году 2007/08" (Санкт-Петербург, 2010); международном Симпозиуме "Океаны из космоса" (Венеция,

2010).

Основные результаты диссертационной работы докладывались на научных семинарах по проблемам дистанционного зондирования и изучения полярных районов в Нансен-Центре и ААНИИ. В полном объеме диссертация докладывалась на научном семинаре Нансен-Центра и совместном семинаре отдела совершенствования ледово-информационной системы и отдела ледовых прогнозов ААНИИ.

Публикации

Основные результаты выполненных исследований опубликованы более чем в 60 научных работах, в том числе в книге "Дистанционное зондирование морских льдов на Северном Морском1. Пути: изучение и применение" (авторы О.М. Йоханнессен, В.Ю. Александров, И.Е. Фролов и др.), опубликованной в 2006 г. в издательстве Springer-Praxis на английском и в 2007 г. в издательстве "Наука" на русском языках, в разделах 2.2 и 6.5 альбома-монографии "Радиолокация поверхности Земли из Космоса", опубликованной в Гидрометеоиздате в 1990 г., и разделах 9.1.1 и 9.1.2 книги "Radar Imaging and Holography", опубликованной издательством Michael Faraday House в 2005 г., в публикациях автора в авторитетных

российских и зарубежных изданиях, соответствующих перечню научных изданий ВАК России: Доклады Академии Наук СССР, Исследование Земли из космоса, Проблемы Арктики и Антарктики, Вестник Санкт-Петербургского Государственного Университета, Journal of Geophysical Research, ШЕЕ Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Continental Shelf Research, Sea Technology, Polar Record, Canadian Journal of Remote Sensing, а также в работах, опубликованных в материалах многих всероссийских и международных научных конференций и симпозиумов.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения и списка литературы, состоящего из 411 наименований, 273 из которых - на иностранных языках. Объем работы составляет 349 страниц, включая 117 рисунков и 24 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выполненного исследования, важность и необходимость развития методов спутникового радиолокационного зондирования морских льдов в Арктике. Сформулированы цели и задачи диссертационной работы, определены объект, предмет и методы исследования, представлены личный вклад автора в изучение данной проблемы, научная новизна и практическая значимость полученных результатов и обоснована их достоверность. Приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Теоретические основы радиолокационного зондирования морских льдов» проанализированы средства и методы радиолокационного спутникового зондирования ледяного покрова, представлены теоретические основы радиолокационной съемки подстилающей поверхности, выполнена теоретическая оценка влияния гидрометеорологических образований на мощность принимаемого сигнала, обобщены и систематизированы данные об УЭПР морских льдов.

Основным преимуществом РСА является глобальное покрытие, высокое разрешение, независимость от освещенности и метеорологических условий, что особенно актуально в полярных областях, где облачность, туманы и освещенность ограничивают использование данных оптического диапазона. Поэтому радиолокационные изображения, получаемые с советских спутников "Океан" и "Алмаз-1" и европейского спутника ERS-1 нашли применение для мониторинга и изучения ледяного покрова. В настоящее время РСА с широкой полосой обзора, установленные на борту канадского спутника RADARSAT и европейского спутника Envisat, позволяют осуществлять съемку Арктики каждые два-три дня с разрешением 100-150 м, и получать информацию об основных характеристиках ледяного покрова.

РСА регистрирует амплитуду и фазу отраженного сигнала при движении спутника по орбите. В процессе обработки комплексные сигналы суммируются когерентно с соответствующим фазовым сдвигом, что позволяет получить такую же разрешающую способность, как у физической антенны с размером апертуры, равным перемещению спутника за время синтезирования. Мощность сигнала, принимаемого от протяженной поверхности, мерой рассеяния которой является УЭПР, вычисляется согласно основному уравнению радиолокации. Отражательная способность подстилающей поверхности определяется ее шероховатостью и комплексной диэлектрической проницаемостью. Предварительная обработка информации включает осреднение отраженных сигналов, радиометрическую и геометрическую коррекции. При выполнении абсолютной калибровки РСА-изображений становится возможным определение УЭПР наблюдаемых природных образований.

Автором выполнено теоретическое исследование влияния гидрометеорологических образований на мощность принимаемого радиолокационного сигнала, и получено следующее выражение для ее расчета:

Рпрт = РЛв)+Р,ЛО) = (°ЛЛе)+<7Л'ос№),

(4тг) К

ГДС г и " мощность зондирующего импульса, X - длина волны, б - коэффициент усиления антенны, коа - ослабление радиоволн в атмосфере, Я - наклонная дальность до цели, ап - ЭПР соответствующей площадки разрешения, игм - УЭПР гидрометеора, в - угол падения, отсчитываемый от надира, к'ос, - ослабление радиоволн в гидрометеоре, V - объем "гидрометеора". Расчеты показали, что влияние облачности и тумана на мощность принимаемого сигнала минимально, в то время как зоны интенсивного дождя могут ее существенно изменять. Данный вывод подтверждается результатами интерпретации данных радиолокационной съемки, на которой были зафиксированы зоны осадков на фоне ледяного покрова.

Относительный вклад поверхностного и объемного рассеяния радиолокационного сигнала зависит от глубины проникновения электромагнитного излучения в слой льда. Глубина проникновения определяется комплексной диэлектрической проницаемостью льда, которая зависит от распределения рассола и воздушных включений в его толще. Согласно выполненным расчетам, для покрытого солевыми цветами молодого льда глубина проникновения электромагнитных волн С- и Б-диапазонов не превышает нескольких мм, а Ь-диапазона — 1-2 см. У однолетнего льда с типичными значениями солености от 4 до б %а глубина проникновения составляет 10 см в С-, 17-18 см в 8- и около 30 см в Ь-диапазоне, а у многолетнего льда - увеличивается от 100 см в С- до 140 см в Ь-диапазоне. Таким образом, для молодого и однолетнего льдов характерным является рассеяние от его поверхности. Объемное рассеяние преобладает у многолетнего

льда, поскольку электромагнитные волны Х- и С-диапазонов рассеиваются на большом количестве воздушных пузырьков в его верхнем слое.

На основе обобщения и систематизации данных об УЭПР морских льдов показано, что ее изменения в Ku-, X-, и С-диапазонах радиоволн имеют следующие характерные особенности: а) низкие значения у начальных льдов и ниласа, б) их повышение у серого льда, в) понижение на стадии однолетнего льда с последующим увеличением при нарастании его толщины, и г) увеличение у многолетнего льда. Значения УЭПР одних и тех же видов морских льдов, расположенных в районе кромки и в массиве дрейфующих льдов, значительно различаются. Радиолокационный контраст между многолетним и однолетним льдами варьирует в период летнего таяния в зависимости от температуры, стадии таяния, площади снежниц, скорости ветра и целого ряда других факторов, что существенно усложняет интерпретацию получаемых изображений.

Анализ РСА-изображений С-диапазона выявил преимущества использования данных на НН-поляризации для изучения ледяного покрова. В то же время, представленные в литературе данные об УЭПР морских льдов в этом диапазоне получены, главным образом, при анализе изображений со спутников ERS, то есть на W-поляризации. В данном исследовании диапазоны изменения УЭПР основных видов морских льдов на НН-поляризации определены в результате обработки серии калиброванных РСА-изображений, полученных со спутника Envisat (Рис. 1).

Рис.1. УЭПР основных видов морских льдов, вычисленные по калиброванным РСА-изображениям, полученным со спутника Егмэа! (НН-поляризация, угол падения -23°). 1- водная поверхность, 2 - начальные виды льда, 3 - нилас, 4 - молодой лед, 5 -однолетний лед, 6 - однолетний деформированный лед, 7 - многолетний лед.

Представленные данные показывают некоторые отличительные особенности изменения УЭПР морских льдов в С-диапазоне на НН-поляризации — большой

диапазон значений у начальных льдов, минимальные значения у ниласа, близкие диапазоны изменения у молодого и многолетнего льдов. При разработке алгоритмов автоматизированного определения основных параметров морских льдов в дополнение к УЭПР необходимо использовать текстурные характеристики изображений и априорную информацию.

Во второй главе «Интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов» анализируется возможность идентификации основных параметров морских льдов по спутниковым радиолокационным изображениям, полученным в Х-, С- и S-диапазонах, и приводятся их типичные сигнатуры. При определении параметров ледяного покрова в процессе интерпретации используются яркость изображения, текстура, а также структура, размер и форма объектов. Яркость радиолокационного изображения, которая определяется УЭПР морских льдов, является основным прямым дешифровочным признаком. В тех случаях, когда различные виды льдов изображаются одинаковым тоном и текстурой, для их распознавания используется дополнительная информация - гидрометеорологические условия и дрейф льдов в предшествующий период, другие данные дистанционного зондирования, априорные данные о ледовых условиях. РСА-сигнатуры различных возрастных видов и других параметров льдов определялись и уточнялись по данным подспутниковых экспериментов, в которых оценивались возраст, толщина, торосистость, сплоченность и ряд других параметров морских льдов, выполнялись фото и видео съемки, проводились in situ измерения толщины льда, глубины и плотности снега, и ряда других параметров. При этом радиолокационные изображения сопоставлялись с реальными наблюдаемыми ледовыми условиями. Исследования проводились отдельно для радиолокационных изображений Х-, С- и S-диапазонов, поскольку УЭПР морских льдов зависит от частоты, а также поляризации и угла падения радиолокационного сигнала.

Методология интерпретации радиолокационных изображений Х-диапазона на VV-поляризации развивалась на основе данных, полученных со спутников серии "Океан". Показано, что по этим изображениям опознаются начальные, молодые, однолетние и многолетние льды, идентифицируются положение кромки льдов, границы между дрейфующим льдом и припаем, и между многолетним и однолетним льдами, обширные и гигантские ледяные поля, прибрежные и заприпайные полыньи, а также разводья шириной более половины элемента разрешения. Последовательные съемки одного и того же района позволяют прослеживать дрейф ледяного покрова, оценивать его скорость и направление. Вместе с тем заснеженность, толщина льда и некоторые другие параметры льдов не определяются.

Особенности интерпретации РСА-изображений S-диапазона рассматривались на примере съемок района антарктической станции Молодежная, где дрейфовало научно-экспедиционное судно (НЭС) "М.Сомов". Данные РСА спутника "Алмаз-1"

использовались для оперативной оценки ледовой обстановки в районе нахождения судна, разработки рекомендаций по тактике его движения, а также определения характеристик морских льдов и айсбергов. Установлено, что при интерпретации этих изображений выделяются дрейфующие и сидящие на грунте айсберги, идентифицируются границы распространения морских льдов и зон устойчивого и неустойчивого припая, возраст льдов и их преобладающие формы, степень торосистости. По данным повторных съемок определяются траектории дрейфа айсбергов. Продемонстрирована высокая эффективность РСА-изображений S-диапазона для обеспечения плавания судов в тяжелых ледовых условиях. При анализе изображений, полученных в летний период в Арктике, определяются положение кромки льдов, сплоченность и размеры льдин, выделяются зоны и полосы мелкобитого льда.

Методология интерпретации РСА-изображений С-диапазона, получаемых со спутников ERS, RADARSAT и Envisat, развивалась на основе серии подспутниковых экспериментов, выполненных в период 1997-2006 г. на борту атомных ледоколов и научно-экспедиционных судов. В результате исследований установлена возможность идентификации основных возрастных видов (начальный, молодой, однолетний и старый) и форм льда, участков ровного, слабо, умеренно и сильно деформированного льда, границы припая, а также прибрежных и заприпайных полыней и разрывов. Оценена информативность спутниковых РСА-изображений применительно к задаче обнаружения арктических айсбергов среди водной поверхности, припая и дрейфующих льдов. Показана принципиальная возможность использования данных Envisat с широкой полосой обзора для обнаружения айсбергов размером более 100 м на фоне морской поверхности и ровного припая. Сложность их обнаружения среди дрейфующих льдов обусловлена сходством сигнатур айсбергов и некоторых ледовых образований. Представлены особенности интерпретации изображений пресноводного и распресненного льдов. Показано, что радиолокационные контрасты между ровным и торосистым льдом уменьшаются и затем исчезают в период таяния. В летний период определяются положение кромки и сплоченность льдов, выделяются отдельные поля и полосы льда.

В третьей главе «Автоматизированная тематическая обработка спутниковых радиолокационных изображений морских льдов» проанализированы возможности автоматизации тематической обработки изображений ледяного покрова. Предложенный автором подход заключается в создании алгоритмов определения основных характеристик морских льдов - возраста, общей сплоченности и частной сплоченности многолетних льдов, характеристик разрывов и дрейфа льдов, которые, по мере их совершенствования, могут быть включены в общую схему интерактивной обработки, используемой в оперативной практике.

РСА-изображения, обработанные по инвариантной к дальности формуле преобразования значений пикселей в УЭПР, значительно темнее в дальней части полосы обзора по сравнению с ближней. При этом различия УЭПР ледяного покрова, обусловленные ее зависимостью от угла падения, могут достигать 10 дБ. Поэтому при выполнении тематической обработки РСА-изображений с широкой полосой обзора необходимо пересчитывать УЭПР морских льдов к фиксированному углу падения. Разработанный алгоритм включает в себя следующие этапы: вычисление УЭПР по яркости изображения, ее приведение к фиксированному углу падения 25° и пересчет в скорректированное значение яркости. Для калиброванных РСА-изображений со спутника Envisat приведение УЭПР морских льдов к углу падения 25° осуществляется по формуле:

а0 = 101g(A2siad/К) + {в- 25°)В,

где о0 - значение УЭПР, А2 - среднее значение яркости пикселя изображения, в -угол падения, В - коэффициент уменьшения УЭПР с увеличением угла падения. Значения коэффициента В для водной поверхности, серого, однолетнего и многолетнего льдов были определены по результатам обработки серии калиброванных РСА-изображений. Типичные угловые зависимости УЭПР многолетнего и однолетнего льдов представлены на Рис.2.

15 го 25

у>ол зоидяроняиим

а)

л \

Н<5

\>.- Л

Y !

\ 'Г ч ¡\ v ' '! 1

и.,;- •х. ! \ / "Чч i 1

" у-¡

25 30 М

yitKi юнднроаяння

б)

Рис. 2. Угловые зависимости УЭПР многолетнего и однолетнего льдов, полученные по калиброванным РСА-изображениям со спутника Егтва!: а) многолетний лед (0.19 дБ/град), б) однолетний лед (-0.24 дБ/град).

Алгоритм идентификации возрастных видов морских льдов на спутниковых радиолокационных изображениях включает в себя этапы сегментации, выбора признаков, и распознавания. В результате сегментации изображение разбивается на зоны с однородными тоновыми свойствами, которые соответствуют полям льда, каналам, полыньям, участкам деформированного льда, и т.д. Выполнена

сегментация РСА-изображений морских льдов с использованием следующих методов: а) пороговая классификация по гистограмме с последующим применением морфологических операторов размывания и расширения и итеративным слиянием зон; б) водораздельный алгоритм с последующим итеративным слиянием зон, и в) наращивание зон с их последующим итеративным слиянием. Показано, что использование метода пороговой классификации по гистограмме позволяет лучше выделить однородные по яркости крупные зоны, которые могут изображаться на ледовых картах. После выполнения процедуры генерализации мелких зон и верификации этот алгоритм можно использовать в процедурах автоматической интерпретации изображений и составления ледовых карт.

Разработанные автором, а также под его руководством алгоритмы распознавания возрастных видов льдов основаны на методах нейронных сетей, линейного дискриминантного анализа, и сравнения гистограмм. Обучающие и тестовые данные выбирались в районах проведения подспутниковых наблюдений. На основе анализа их информативности выбраны следующие признаки: среднее значение, моменты 2, 3 и 4 -го порядков и центральные моменты, текстурные признаки (однородность, контрастность, энтропия, момент обратной разности, выпуклость кластера и тень кластера), а также радиусы корреляции по направлениям 0°, 45° и 90°. Эти признаки рассчитывались по распределению значений пикселей в пределах окна вычислений. В исследованиях использовалась многослойная нейронная сеть прямого распространения, обученная с использованием алгоритма с обратным распространением ошибок (\Verbos, 1974; ЯитеШаЛ е! а1., 1986). Количественное сравнение результатов показало, что нейросетевой алгоритм обеспечил лучшую точность классификации (71%), чем ДЦА алгоритм (68%), однако, требует более долгого обучения.

В летнее время основным параметром ледяного покрова является сплоченность. Автором предложен метод определения сплоченности льдов по спутниковым изображениям, который включает следующие этапы: а) определение относительной площади льда и воды в каждом пикселе; б) выделение зон, в пределах которых льды распределены сравнительно равномерно; и в) вычисление значений сплоченности льда в этих зонах. Спутниковые РСА-изображения высокого разрешения квантуются на два уровня - лед и вода. Предварительно определяются минимальные (¿Лшп) и максимальные (</гаа*) значения УЭПР морского льда. Значения пикселей, превышающие сДих в случае сильного ветра, и меньшие сРтт -при слабом ветре помечаются как вода, а значения в промежутке между сРтт и ст"тах - как лед. На заключительном этапе сплоченность льда вычисляется в окне М х N пикселей.

При определении частной сплоченности многолетних льдов в центральной части Северного Ледовитого океана использовался метод байесовской

классификации. Для каждого вида льда рассчитываются апостериорные вероятности по формуле:

р(а>}/х,) = рОс,/а>})хр(т})/р(х1) р(*,) = 5>(*,/<»;)*/>(®у)

№

где р(со¡) - априорная вероятность, р(х/ш¡) - условная плотность распределения величины х1 в состоянии со,. Априорные вероятности появления многолетнего, ровного и деформированного однолетнего льдов были приняты равными 0.9, 0.05 и 0.05, соответственно. Условные плотности распределения р(х/со) рассчитывались по однородным участкам калиброванных РСА-изображений со спутника Егтва! Решение принимается в пользу того вида льда, для которого величина р(со/х¡) максимальна. Оценки частной сплоченности многолетних льдов в выделенных зонах соответствуют оценкам экспертов с точностью до трех-четырех процентов (Рис. 3).

_в)_

Рис. 3. Определение частной сплоченности многолетних льдов по РСА-изображению, полученному со спутника ЕтН^ 6 декабря 2005 г. (© Европейское космическое агентство) а) исходное изображение, приведенное к углу падения 25°, б) результат классификации, в) выделение зон различной частной сплоченности многолетнего льда: 1 - Сту=0.95; 2 - Сту=0.81; 3 - Сгау=0.62.

Алгоритмы автоматизированного определения дрейфа льдов основаны на нахождении максимума коэффициента корреляции между различными блоками пикселей (Fily, Rothrock, 1987; Daida, Samadani, 1990), и на распознавании характерных деталей ледяного покрова на последовательных РСА-изображениях. На основе сравнительного анализа существующих методов разработан и реализован вариант кросс-корреляционного алгоритма, в котором вместо последовательной обработки РСА-изображений с различной степенью осреднения используется принцип ограничения зоны поиска, что значительно уменьшает время вычислений и увеличивает точность определения дрейфа льдов. Показано, что результаты определения дрейфа по спутниковым изображениям с высокой точностью соответствуют данным, полученным с дрейфующих буев. Среднеквадратическая ошибка определения дрейфа, обусловленная неточностью географической привязки, составляет ±1.5 км для изображений NOAA AVHRR, и ±0.35 км - для РСА-изображений со спутника Envisat.

На основе сравнения различных подходов к решению задачи идентификации разрывов в ледяном покрове по спутниковым радиолокационным изображениям разработана методология их картирования, сочетающая преимущества визуального анализа изображений и методов автоматической обработки. Предложен набор параметров, определяющих характеристики разрывов:

• Удельная длина разрывов - отношение суммарной длины разрывов в данном квадрате к его площади

P,=(tLJ/S

т=\

• Нормированная роза-диаграмма разрывов - отношение суммарной длины участков разрывов в каждом диапазоне углов к общей длине разрывов в квадрате

m=l

• Парциальная удельная длина разрывов - отношение суммарной длины разрывов в каждом диапазоне углов к площади квадрата

Pp(<P) = Lm/Skb.,

• Среднее расстояние между разрывами - средняя протяженность пути между двумя пересечениями с разрывами при движении в пределах данного квадрата координатной сетки в заданном направлении. Курс отсчитывается относительно осевого меридиана 20-200°. В случае произвольного расположения разрывов среднее расстояние между ними определяется, если известна плотность разрывов и их роза-диаграмма

где в - курс относительно осевого меридиана 20° - 200°, tp„=0°, 45°, 90°, 135° соответственно для m = 1,2,3,4. Предложенные характеристики дают достаточно полное представление о разрывах в ледяном покрове и могут использоваться при решении научных и прикладных задач. Разработан алгоритм, позволяющий автоматически рассчитывать эти характеристики в узлах регулярной сетки для Арктики. Согласно выполненным расчетам, доля площади разрывов, фиксируемых по снимкам со спутника RADARSAT, составляет 81.5% их общей площади, а доля их протяженности - 38%. Оценки долей площади и протяженности разрывов, идентифицируемых по снимкам Envisat, равняются 75% и 26%, соответственно.

В четвертой главе «Совместный анализ спутниковых изображений ледяного покрова в различных частотных диапазонах» развивается метод комплексного анализа данных дистанционного зондирования - радиолокационных изображений со снимками оптического диапазона и данными пассивных микроволновых радиометров, а также радиолокационных изображений на различных частотах и поляризациях. Это обусловлено тем, что радиолокационная съемка ледяного покрова наряду с несомненными достоинствами имеет и ряд ограничений, в том числе по оценке толщины льдов, идентификации границы припая, отдельных ледяных полей и айсбергов.

Эффективность многочастотной радиолокационной информации оценена на основе анализа изображений морских льдов, полученных при помощи авиационного комплекса, состоящего из РСА L- (длина волны 23 см) и метрового (длина волны 180 см) диапазонов на НН-поляризации, также РЛСБО Х- (длина волны 3.1 см, VV-поляризация), и Ка- (длина волны 0.8 см, НН-поляризация) диапазонов. Установлено, что по изображениям Х-диапазона наиболее детально определяется возраст льдов. В Ка-диапазоне оцениваются количество и размеры многолетних и однолетних льдин в выделенных полях, и наблюдается наибольший контраст лед/вода в летний период. В L- и метровом диапазонах лучше выделяются айсберги, наслоения, торосы, гряды торосов, границы ледяных полей в зонах мелкобитого льда, зоны битого и раздробленного льда и отдельные льдины, составляющие крупные поля. Показано, что радиолокационная съемка в двух диапазонах: сантиметровом (Х- или С-) и дециметровом (S- или L-), позволяет наиболее точно определять возрастные виды льда, их формы и морфометрию поверхности.

В результате сравнения изображений, полученных со спутников ERS и RADARSAT, были установлены различия сигнатур водной поверхности, начальных и молодых льдов на НН- и VV-поляризациях, и их схожесть для других видов льдов. Показано, что при совместной интерпретации РСА-изображений на двух

поляризациях лучше выделяются начальные и молодые льды, а также однолетние льды в период таяния. Эти исследования получили развитие при анализе калиброванных РСА-изображений, полученных со спутника ЕгтБа! на трех комбинациях поляризаций (НН- и НУ-, УУ- и УН-, НН- и УУ-) при углах падения от 15° до 45°. Были построены двумерные поляризационные диаграммы значений УЭПР различных видов льдов. Для всех пикселей изображений рассчитывались ко-поляризационные отношения элементов ковариационной матрицы рассеяния:

Кии/т,

и кросс-поляризационные отношения:

= (^УЛ)/(^уу^УУ). И ^ЫЙА = (^АУ^ЙУ)/(^ЙАА

В результате анализа установлено, что ряд видов льда образуют неперекрывающиеся кластеры в двумерном пространстве, как например в случае, представленном на Рис. 4.

-24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10

ж ж и

■ ж *

* ж* * ■ ■____________

ЖОднол. ров. лед ООднолдеф. лед • Начал, ввды/ьдэ А Битый лёд Я Спокойная вода

Рис. 4. УЭПР различных видов морских льдов, вычисленные по изображениям, полученным со спутника Епу1за1 в режиме АРМ на НН-УУ поляризациях (слева) и НН-НУ-поляризациях (справа).

По данным на НН- и УУ-поляризациях лучше разделяются однолетний ровный лед и нилас, водная поверхность и поля однолетнего льда, а на НН- и НУ-поляризациях — спокойная водная поверхность и ровный однолетний лед. Начальные и молодые льды более достоверно выделяются по изображениям на двух поляризациях (НН-УУ, НН-НУ и УУ-УН).

Выявлен значительный потенциал режима альтернативной поляризации для выделения полыней и разрывов в ледяном покрове. В частности, по кросс-поляризационному (УУЛ/Н) отношению в массиве многолетних льдов распознаются разрывы, покрытые серым льдом (Рис. 5). Использование кросс-поляризации и кросс-поляризационного отношения позволяет идентифицировать айсберги на фоне взволнованной водной поверхности.

Рис. 5. Фрагмент изображения, полученного со спутника Envisat в режиме АРМ 23.03.2006 (полоса IS-6) а) НН-поляризация, б) поляризационное отношение HH/VV.

На основе созданного автором математического обеспечения обработаны съемки ледяного покрова, выполненные при помощи самолетной сканирующей радиометрической аппаратуры двухсантиметрового диапазона. Показана возможность определения сплоченности льдов, положения сплоченной и разреженной кромки льдов, границы раздела лед/суша, и некоторых видов льдов в сплошном ледяном покрове. Установлено, что при анализе совмещенных по полосе обзора спутниковых радиолокационных (3,15 см) и радиотепловых (0,8 см) изображений ледяного покрова уточняется определение положения кромки льдов, общей и частной сплоченности льдов, зон включения и преобладания старых льдов в зимний период, наличия молодых льдов среди старых и однолетних, и некоторых других параметров.

Анализ изображений видимого диапазона позволяет уточнить и детализировать результаты интерпретации РСА-изображений морских льдов. В частности, при совместном анализе радиолокационных и оптических изображений точнее определяется возрастной состав льдов, идентифицируется возраст льда в разводьях, определяется граница припая. Использование снимков видимого диапазона со спутников Landsat, SPOT или "Монитор-Э" позволяет значительно увереннее обнаруживать айсберги среди дрейфующих льдов.

В пятой главе «Применение спутниковой радиолокационной съемки для изучения ледяного покрова» представлены результаты режимных и климатических исследований в Арктике, выполненных автором с использованием спутниковой радиолокационной информации. Необходимость изучения дрейфа льдов в море Лаптевых и его ледообмена с Северным Ледовитым океаном обусловлена тем, что оно является основным районом формирования льда в Евразийском секторе Арктики (Визе, 1926; Карелин, 1943; Захаров, 1966, 1967; Тимохов, 1994). Ранее сезонная и межгодовая изменчивость ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым океаном рассчитывалась Захаровым (1966 и 1967) и Гудковичем с соавторами (1972) по среднемесячным градиентах атмосферного давления между мысом Арктический и островом Котельный. Полученные в данном исследовании оценки основаны на анализе спутниковых радиолокационных и пассивных микроволновых данных, а также расчетов с использованием динамико-термодинамической модели и полуэмпирического метода. По спутниковым радиолокационным изображениям определены вектора дрейфа за интервалы времени 1-5 суток, от 2 недель до 2 месяцев и 3-6 месяцев, а по последовательным радиолокационным изображениям со спутников "Океан" и КАБАШЗАТ и данным БЭМЛ - карты дрейфа и вынос льда из моря Лаптевых в зимние периоды 1987/1988, 1994/1995 и 1997/1998 гг. По этим данным верифицировались динамико-термодинамическая модель морских льдов и полуэмпирический метод, использовавшиеся для расчетов сезонной и межгодовой изменчивости ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым океаном с 1979 по 1995 гг. и между южной и северной частью моря Лаптевых с 1936 по 1995 гг., соответственно. Комбинация этих методов позволила детально оценить дрейф льдов в море Лаптевых и их вынос в Северный Ледовитый океан, связь с циркуляцией льдов в Северном Ледовитом океане, и перенос седиментов.

В результате выполненных исследований установлено, что в период 19791995 гг.: (1) среднемесячный вынос льдов из моря Лаптевых был положителен в течение всего года с максимумом в феврале и минимумом в августе; (2) вынос льдов через северную границу моря преобладал с октября по май, а поступление - с июня по сентябрь; (3) поступление льдов из Восточно-Сибирского моря преобладало в апреле, мае, ноябре и декабре, а максимум выноса приходился на сентябрь, (4) в зимний период преобладал вынос льдов, однако регулярно наблюдались периоды поступления льдов длительностью несколько дней и даже недель; (5) значение выноса льдов в зимний период изменялось от 251000 Ю 732000 км2 и, в среднем, составило 483000 км ; (6) в летний период поступление льдов через северную границу моря Лаптевых составило, в среднем, 40000 км2, вынос льдов происходил в 1982, 1985, 1987, 1991, и 1995, и; (7) в летний период перенос льдов из моря Лаптевых в Восточно-Сибирское море в среднем составил 69000 км .

В период с 1936 по 1995 г. вынос льдов из южной в северную части моря Лаптевых составил в среднем 309000 км2. Поступление морского льда произошло только в 1957 г. Анализ полученного ряда не выявил наличие климатического тренда. Установлено, что изменения режима дрейфа льдов в море Лаптевых, в значительной степени, соответствуют изменениям циркуляции льдов в Арктическом бассейне.

Верификация оценок частной сплоченности многолетних льдов и их площади, полученных по данным спутниковых пассивных микроволновых радиометров, необходима для получения достоверных оценок изменений, происходящих со льдами Арктики. В работе (ДоЬаппевзеп е1 а1., 1999) было впервые показано, что в период с 1979 по 1998 гг. площадь многолетних льдов сокращалась быстрее, чем общая площадь льдов Арктики, в среднем, на 30.5 х 103 км2/год, а по данным работы (ВекЬапвку е! а1., 2005), сокращение их площади в период с 1979 по 2004 гт. составило 37.3 х 103 км2/год. Выполненный в диссертации анализ показал соответствие положения границы многолетних льдов, полученного по данным ББМЛ и при интерпретации радиолокационных изображений со спутников ЯАОАКЗАТ и "Океан". При значениях частной сплоченности многолетних льдов в диапазонах 010% и больше 70%, ЭЗМЛ завышает оценки на 10-20%, и занижает на 20-30%, соответственно. Площадь многолетних льдов в Арктике в начале марта 1998 г. была определена путем обработки изображений, полученных со спутника КЛОАЯБАТ. Значения их частной сплоченности оценивались тремя экспертами в зонах, выделенных на фотокарте РСА-изображений Арктики. Среднее значение площади многолетних льдов, вычисленное по экспертным оценкам, составило 4135675 км2, при этом оценки различались не более чем на 5%. Ее незначительное отличие от значения, полученного по данным БЭМЛ (4059140 км2), в определенной степени подтверждает достоверность оценок уменьшения площади льдов.

В шестой главе «Практическое применение спутниковых радиолокационных изображений для обеспечения навигации во льдах» показана эффективность использования РСА-изображений на трассе СМП. Обеспечение навигационной безопасности при плавании во льдах предъявляет особые требования к информации о распределении, состоянии и динамике ледяного покрова, прогнозированию ледовых условий плавания. Навигационная ледовая информация в зависимости от целей и задач подразделяется на три основные категории: стратегическая, оперативная и тактическая информация. Стратегическая ледовая информация используется администрацией Севморпути и штабами морских операций для планирования и управления работой флота. На основе оперативной ледовой информации осуществляется выбор вариантов маршрутов проводки судов, расстановки ледоколов по участкам работы, выбора мест формирования караванов и определения их количественного состава, составления навигационных рекомендаций

для ледоколов и судов, обеспечения безопасности плавучих или стационарных буровых установок и нефтяных терминалов. Основным назначением тактической ледовой информации является выбор оптимального пути плавания во льдах, обеспечивающего наибольшую безопасность с наименьшими затратами времени и энергоресурсов. Показано, что по спутниковым данным в микроволновом диапазоне основные параметры ледяного покрова определяются с точностью, удовлетворяющей требования пользователей. Для получения стратегической ледовой информации могут использоваться пассивные микроволновые радиометры, скатгерометры и РСА-изображения в режиме глобального мониторинга, а при составлении оперативных ледовых карт - РСА-изображения в режимах с широкой полосой обзора и глобального мониторинга, получаемые со спутника Envisat.

На основе серии экспериментов на борту атомных ледоколов и судов выявлен значительный потенциал данных РСА для решения тактических задач навигации во льдах. При решении этих задач фотокарты РСА-изображений, полученных со спутников ERS-1/2, RADARSAT и Envisat, передавались на борт атомных ледоколов в режиме квазиреального времени. Путь плавания прокладывался непосредственно по изображениям, на которых определялись районы с более легкими ледовыми условиями - участками чистой воды, протяженными разрывами в ледяных массивах, и т.д. Установлено, что РСА-съемка со спутников ERS в узкой полосе эффективна только для ограниченных и наиболее сложных участков трассы СМП, таких как проливы Карские Ворота или Вилькицкого. РСА-изображения со спутников RADARSAT и Envisat в режиме с широкой плосой обзора позволяют значительно улучшить пространственное покрытие вдоль предполагаемого маршрута плавания. Необходимость усреднения РСА-изображений до разрешения 600 м и сжатия объема файла приблизительно до 200 кБ при его передаче на суда обусловлена ограничениями современных систем связи в Арктике по объему передаваемой информации. Опытным путем установлена возможность передачи на ледоколы изображений и результатов их анализа по системе связи Inmarsat и телевизионным каналам спутниковой системы «Орбита».

Начиная с 2004 г., РСА-изображения со спутника Envisat на экспериментальной основе использовались для обеспечения операций ледоколов в Карском море. При этом еженедельно принимались изображения с нескольких орбит, что позволило регулярно составлять фотокарты западной части СМП. По ним выделялись границы припая и зоны льдов различного возраста, заприпайные полыньи, участки разреженного льда, зоны деформации в ледяных массивах и районы формирования трещин и разводий. Выбор пути плавания осуществлялся по участкам более тонкого и ровного льдов и заприпайным полыньям. Полученные данные использовались для определения мест формирования караванов и планирования оптимальных маршрутов плавания.

Методология использования РСА-изображений для выбора пути плавания во льдах совершенствовалась на основе серии экспедиционных исследований в Арктике, и включает в себя этапы заказа изображений, их получения, обработки и передачи на ледоколы, представления изображений на борту ледокола и, непосредственно, выбора пути плавания. Заказ изображений осуществляется таким образом, чтобы произвести съемку западной части трассы СМП примерно каждые трое суток. Обработка изображений проводится в специализированном центре, и включает в себя: преобразование в формат 8 бит/пиксель, коррекцию по дальности, осреднение с целью уменьшения спекл-шума, преобразование изображения в полярную стереографическую проекцию с наложением береговой черты и сетки географических координат, и представление в виде, позволяющим осуществить его передачу на борт ледокола. Результаты экспериментальных исследований показали, что представление РСА-изображений на борту ледокола в виде отдельного слоя электронной картографической навигационно-информационной системы (ECDIS) вместе с навигационными данными, батиметрической и метеорологической информацией значительно облегчает выбор наиболее безопасного и легкого маршрута плавания.

В седьмой главе «Развитие системы и методов мониторинга морских льдов» показана необходимость совершенствования технических средств получения ледовой информации, методов обработки и комплексирования данных, поступающих с различных спутниковых, самолетных и наземных систем дистанционного зондирования. Перспективные спутниковые РСА будут выполнять съемку ледяного покрова в X-, С- и L-диапазонах, на различных комбинациях поляризаций с разрешением единиц - десятков метров, и разработанные в диссертации методологии предполагается использовать в качестве основы при интерпретации поступающих данных. Опыт интерпретации изображений, получаемых при помощи РЛСБО "Торос" и "Нить" (Бушуев и др., 1983) и спутников серии "Океан" (Бушуев, Быченков, 1983; Митник, Викторов, 1990; Alexandrov, Loshchilov, 1993), показал, что Х-диапазон является оптимальным для определения возраста морских льдов, в частности, для различения многолетнего и однолетнего льдов, а также обнаружения ниласа и серого льда. Поэтому получение РСА-изображений этого диапазона со спутников TerraSAR-X и COSMO SkyMed представляет несомненный интерес для развития мониторинга ледяного покрова в Арктике. РСА спутников Sentinel будут работать той же частоте, поляризациях и углах падения, что и РСА спутников ERS, RADARSAT и Envisat. Поэтому разработанные методологии будут использоваться при обработке и интерпретации информации с этих спутников. Как было показано выше, формы льдов и морфометрия их поверхности наиболее точно определяются по РСА-изображениям дециметрового диапазона. Разработанная в данном исследовании методология

интерпретации изображений S- и L-диапазонов будет применяться при анализе РСА-данных перспективного российского спутника "Кондор-Э".

Важнейшим параметром морского льда является его толщина. Анализ данных РСА позволяет различать однолетний и многолетний льды, однако их толщина изменяется в очень широком диапазоне. По спутниковым ИК-изображениям определяется толщина льдов тоньше 1 м (Lebedev, Paramonov, 1999). Для ограниченных участков возможно ее определение при помощи сонара вертикального зондирования, радиолокационного видеоимпульсного измерителя толщины, измерителя электромагнитной (ЭМ) индукции, при совместном использовании кинематической GPS и лазера, и при помощи проникающего радара (GPR). Запуск спутника CryoSat-2 в 2010 г., на борту которого установлен радар-альтиметр нового поколения SIRAL, работающий на частоте 13.575 Ггц, позволяет производить съемку всего Северного Ледовитого океана и определять возвышение льда путем разделения импульсов, отраженных от ледяных полей и водной поверхности в разрывах (Wingham et al., 2006). Автором разработан метод пересчета возвышения льда в толщину, основанный на анализе данных их in situ измерений, выполненных во время посадок на лед в высокоширотных воздушных экспедициях "Север". Получена регрессионная зависимость между средней толщиной льда и его возвышением, которая позволяет рассчитывать толщину однолетних льдов в Российской Арктике в период март-май:

Нке =8.13Fte +0.37(i?2 = 0.996)

Другой метод расчета толщины льда по его возвышению основан на уравнении изостатического равновесия:

Hj= pj(pw - Pi) Fi + ps„ Hsr/(pw - Pi),

где pw - плотность воды, /j, - плотность льда, ps„ - плотность снега, и Hsn - высота снега. По данным измерений в экспедициях "Север" получены оценки параметров, входящих в это уравнение. Медиана высоты снега на однолетнем льду в местах посадки и неопределенность ее значения составляют, соответственно, 0.05 м и 0.05 м, а средняя плотность снега - (324.1± 49.6) кгм"3. С использованием значения средней плотности снега плотность морского льда в каждой точке, где измерялись возвышение и толщина льда и высота снега, была вычислена по формуле:

„ _ „ PwFi + Ps„Hsn

Pi =PW----

Среднее значение плотности льда, вычисленное по данным этих измерений, составило (916.70±35.70) кгм"3. Значение pw принято равным 1025 кгм". В результате преобразований получена следующая зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда:

Я,. = 9.46 F, +0.15

При подстановке в уравнение изостатического равновесия среднеклиматических значений высоты и плотности снега на многолетнем льду, и плотности многолетнего льда, определенной как средневзвешенное значение плотностей его верхнего и нижнего слоев, получено следующее соотношение между его толщиной и возвышением:

Я, =6.24^+1.07

В предположении, что неопределенности значений плотностей льда (ер;), воды (в^) и снега (ер,„), высоты снега {гНт ) и возвышения (ер,), измеренного радар-альтиметром, не коррелированы, ошибка определения толщины льда (ег2) по данным измерений его возвышения радар-альтиметром определяется как:

= 4(_Ь>-)' + 4 ( у + е2в ( )2 +

г М(Р„-А) {Рщ-Рд "ЛР.-РУ

,2 , Р, Нтрт

^_/______ЯП Г ^

(р„-р,) (Р*-Р/)2 (р„-р,)2

„2 / ^Ру, + НтРы у

(Р» ~ Рг)2 (Р.-Р,)2

Установлено, что неопределенности значений плотности льда и измерения его возвышения вносят наибольший вклад в ошибку вычисления толщины, которая для однолетнего льда толщиной 1 м и 2 м может достигать 60% и 41%, соответственно (Рис. 6).

Рис. 6. Вклад неопределенностей значений возвышения льда, плотности льда и высоты снега в ошибку вычисления толщины льда. Ошибка определения возвышения льда принята равной 0.05м.

Для многолетнего льда основной вклад вносит неопределенность значения плотности льда, поскольку относительная ошибка измерения возвышения меньше, чем для однолетнего льда. Для многолетнего льда толщиной 2.4 м и 3.0 м ошибка может достигать 24% и 21%, соответственно. В этих вычислениях предполагалось, что ошибка измерения возвышения составляет +0.05 м как для однолетнего, так и многолетнего льда. При ее уменьшении до 0.01 м путем осреднения ряда измерений CryoSat-2, ошибка вычисления толщины уменьшится примерно до 32% для однолетнего льда толщиной 1.0 м, и до 18% для многолетнего льда толщиной 2.3 м. Эти ошибки обусловлены, главным образом, неопределенностью значений плотности льда.

Зависимости между толщиной и возвышением однолетнего льда, полученные в данном исследовании и по данным измерений на дрейфующей станции "СП-29" соответствуют друг другу (Рис. 7). Завышение оценок толщины однолетнего льда в работе (Giles et al., 2007) объясняется использованием значений высоты снега, характерных для многолетних льдов в центрвальной Арктике. Выявленные существенные расхождения в оценках толщины многолетнего льда показывают необходимость проведения измерений их толщины и возвышения с целью совершенствования метода обработки данных радар-альтиметра со спутника CryoSat-2.

—а— уравнение изостаггического равновечия —— Wacfrmm» 2000 —*— Giles 2007 —О— Миронов, Сенько (1995)

* данные измерений автора — эмпирическая зависимость по данным "Север"

. стандартное отклонение по данным "Север*.

Рис. 7. Зависимости между толщиной и возвышением льда в Арктике, полученные по данным измерений толщины и возвышения льда в экспедициях "Север" и при

подстановке данных измерений высоты и плотности снега и плотности льда в уравнение изостатического равновесия. Представлены зависимости, полученные по данным измерений на дрейфующей станции "СП-29" (Миронов и Сенько, 1995); по данным (Giles et al., 2007) и данным (Wadhams, 2000). Наложены данные полевых измерений, выполненных автором.

Зависимость между толщиной льда и возвышением снега, определенная по данным наземных измерений в экспедициях "Север", может использоваться при вычислении толщины льда по данным лазерного альтиметра, который измеряет общее возвышение поверхности ледяного покрова, представляющего сумму возвышений льда и снега. Неопределенность вычисления толщины льда вызвана главным образом изменениями высоты снега, которые наиболее значительны у толстого льда. Сравнение с данньми независимых измерений на однолетнем льду показало, что различия оценок не превышают 0.7 м. В июле-августе, когда высота снежного покрова на льду минимальна, определение толщины льда возможно с высокой точностью.

На основе синтеза данных дистанционного зондирования ледяного покрова установлено, что определение возрастных видов морских льдов по трем источникам данных (изображений, полученных со спутников ERS и RADARSAT, и "Метеор"), соответствует визуальной интерпретации эксперта, и при этом, является более детальным. Точность определения возраста льдов составила 91%, что значительно лучше, чем по каждому изображению в отдельности. Использование информации видимого диапазона низкого разрешения уменьшает шум, но сохраняет мелкомасштабные свойства льда, улучшает распознавание ниласа и открытой воды и делает результаты менее зависимыми от скорости ветра. Представленные результаты доказывают, что синтез спутниковых изображений видимого диапазона и РСА-изображений на различных поляризациях позволяет улучшить определение характеристик морских льдов.

Заключение и рекомендации

В диссертации разработана и предложена концепция мониторинга морских льдов, которая базируется на совместном анализе спутниковых РСА-изображений, снимков оптического диапазона, данных спутниковых радар-альтиметров и наземных измерений, и на ее основе создан комплекс методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов и синтеза данных дистанционного зондирования ледяного покрова в различных диапазонах электромагнитных волн.

1. На основании выполненных автором теоретических и экспериментальных исследований показано, что облачность, туман и снегопад не влияют на мощность принимаемого радиолокационного сигнала, а интенсивные дожди и грозы могут

значительно ее изменять и, в отдельных случаях, маскировать изображение морского льда.

2. Основными особенностями изменения УЭПР морских льдов в Ки-, Х-, и С-диапазонах являются низкие значения у начальных льдов и ниласа, их повышение у серого льда, понижение на стадии однолетнего льда, и увеличение у многолетнего льда. УЭПР морских льдов могут изменяться в зависимости от района. Радиолокационный контраст между многолетним и однолетним льдами варьирует в период летнего таяния, и изменяется или исчезает в зависимости от многих факторов. Диапазоны изменения УЭПР основных видов льдов в С-диапазоне на НН-поляризации оценены при обработке калиброванных изображений со спутника Еггаза!.

3. Характеристики морских льдов, которые идентифицируются по радиолокационным изображениям Х- и Б- диапазонов, выявлены в результате сопоставления с данными подспутниковых экспериментов. По изображениям X-диапазона на УУ-поляризации опознаются начальные, молодые, однолетние и многолетние льды, обширные и гигантские ледяные поля, прибрежные и заприпайные полыньи, разводья шириной более половины элемента разрешения, определяются положение кромки льдов, границы между дрейфующим льдом и припаем, многолетним и однолетним льдами. По РСА-изображениям 8-диапазона идентифицируются дрейфующие и сидящие на грунте айсберги, возраст льдов, их преобладающие формы, степень торосистости, границы распространения льдов, зон устойчивого и неустойчивого припая. В летний период определяется положение кромки льдов, их сплоченность и размер льдин, выделяются участки и полосы мелкобитого льда.

4. Выявлены и верифицированы сигнатуры основных видов и параметров льда на РСА-изображениях С-диапазона (УУ- и НН-поляризации), полученных со спутников Е118-1/2, КАВАЯЗАТ и Егтва!. В зимний период определяются основные возрастные виды и формы льда, участки ровного, слабо, умеренно и сильно деформированного льда, границы припая, прибрежных и заприпайных полыней и разрывов. В летний период фиксируется положение кромки, оценивается сплоченность льдов, и выделяются отдельные поля и полосы льда. Оценены возможности и ограничения РСА по обнаружению айсбергов среди водной поверхности, припая и дрейфующих льдов.

5. Подход к автоматизации тематической обработки спутниковых изображений основан на создании алгоритмов определения основных характеристик морских льдов, которые, по мере их совершенствования, включаются в общую схему интерактивной обработки изображений, используемую в оперативной практике. Разработаны алгоритмы приведения УЭПР морских льдов к фиксированному углу падения, определения возрастных видов льда, общей и частной сплоченности льдов, разрывов и дрейфа льдов. Созданные автором или под его руководством алгоритмы

распознавания возрастных видов льдов основаны на методах нейронных сетей, линейного дискриминантного анализа, и сравнения гистограмм, а алгоритм определения частной сплоченности многолетних льдов по РСА-изображениям - на методе байесовской классификации. Разработана методология картирования разрывов, сочетающая преимущества визуального анализа изображений и методов автоматической обработки, позволяющих рассчитывать характеристики разрывов в узлах регулярной сетки для Арктики. Реализованный вариант кросс-корреляционного алгоритма позволяет значительно уменьшить время вычислений и увеличить точность определения дрейфа льдов.

6. Установлено, что данные Х-диапазона содержат наиболее полную информацию о возрасте льдов. Айсберги, наслоения, торосы, гряды торосов, границы ледяных полей в зонах мелкобитого льда лучше выделяются в L- и метровом диапазонах. Анализ радиолокационных изображений С-диапазона на НН-и VV-поляризациях улучшает идентификацию льда, водной поверхности, полей однолетнего льда, и зон молодого льда. По кросс-поляризационному (W/VH) отношению в массиве многолетних льдов выделяются разрывы, покрытые серым льдом, и айсберги на фоне взволнованной водной поверхности. При совместной интерпретации РСА-изображений и снимков оптического диапазона точнее определяется вид льда в полыньях и разводьях, идентифицируются айсберги, устраняются неоднозначности при интерпретации ряда других характеристик ледяного покрова.

7. Получены оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном в период 1979-1995 гг., основанные на комплексном анализе спутниковых радиолокационных изображений и данных пассивной микроволновой радиометрии совместно с данными модельных расчетов. По РСА-изображениям со спутника RADARSAT оценена площадь многолетних льдов в Арктике, что позволило верифицировать ее оценки, полученные по данным SSM/I.

8. В серии экспедиций на борту атомных ледоколов продемонстрирована эффективность спутниковых РСА-изображений при решении задач выбора пути плавания во льдах. Радиолокационные изображения, получаемые со спутника Envisat, регулярно использовались для картирования ледовой обстановки и подготовки рекомендаций по преодолению тяжелых льдов на отдельных участках трассы СМП.

9. Разработанные в диссертации методологии предполагается развивать при анализе РСА-изображений с новых спутников: TerraSAR-X, COSMO-SkyMed (X-диапазон), Sentinel (С-диапазон), "Кондор-Э" (S-диапазон) и ALOS PALSAR (L-диапазон). Преемственность программ спутникового радиолокационного зондирования открывает возможности для развития мониторинга морских льдов.

10. Разработан алгоритм определения толщины льда по данным измерений его возвышения при помощи спутниковых радар-альтиметров. Получена

эмпирическая регрессионная зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда в период март-май по данным измерений в высокоширотных воздушных экспедициях "Север". На основании выполненных оценок высоты и плотности снега, а также плотности однолетнего льда уравнение изостатического равновесия преобразовано в линейную зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда. Соотношение между толщиной и возвышением многолетнего льда получено при подстановке в уравнение изостатического равновесия среднеклиматических значений высоты и плотности снега, и плотности многолетнего льда, вычисленной как средневзвешенное значение плотностей его верхнего и нижнего слоев.

Основное содержание работы опубликовано в следующих работах:

1. Использование статистических характеристик радиолокационных изображений льдов для их распознавания // Тр. ААНИИ. 1977. Т. 343. С. 151-154. (соавтор Бушуев A.B.).

2. Дешифрирование радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ГГО. 1979. Т. 433. С. 130-135. (соавтор Лощилов B.C.).

3. Различия отражающих свойств основных возрастных видов морских льдов //Тр. ГГО. 1982. Т. 470. С. 87-91.

4. Некоторые результаты интерпретации радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ААНИИ. 1983. Т. 379. С. 50-53. (соавтор Лощилов B.C.).

5. Определение сплоченности морских льдов по азрокосмическим изображениям // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 2. С. 5-11. (соавторы Бушуев A.B., Лощилов B.C.).

6. Количественная интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов с использованием априорных данных // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 28-31. (соавтор Лощилов B.C.).

7. Влияние отражения от осадков на характеристики радиолокационных изображений морских льдов // Тр. ГГО. 1985. Т. 490. С. 70-75.

8. Алгоритмы наземной обработки данных самолетного сканирующего СВЧ-радиометра // Тр. ГГО. 1985. Т. 489. С. 59-69. (соавторы Афиногенов Л.П., Рабинович Ю.И.).

9. Методика и некоторые результаты обработки контрастов лед/вода по данным самолетного сканирующего радиометра // Тр. ГГО. 1986. Т. 509. С. 162-178. (соавторы Бровирова Т.Ю., Мелентьев В.В., Микикечко А.Н., Михневич А.К., Пилипенко В.К., Рабинович Ю.И., Рыбаков Ю.В., Шанников Д.В.).

10. Оценка влияния гидрометеоров на характеристики радиолокационных изображений морских льдов // Исследование Земли из Космоса. 1987. № 2. С. 37-43.

11. Самолетные исследования ледяного покрова Охотского моря с помощью сканирующего СВЧ-радиометра / В сб.: Электрофизические и физико-механические свойства льда,- JL: Гидрометеоиздат, 1989. С. 78-87. (соавтор Мелентьев В.В.).

12. Оценка возможности автоматизированного определения характеристик разрывов в ледяном покрове по спутниковым радиолокационным изображениям // Исследование Земли из Космоса. 1989. № 3. С. 12-17. (соавторы Лощилов B.C., Терентьев И.В.).

13. СВЧ-излучательные свойства различных типов подстилающей поверхности при отрицательных температурах // Доклады АН СССР. 1989. Т. 306. № 1. С. 67-70. (соавторы Кондратьев К.Я., Мелентьев В.В.).

14. Рассеяние радиоволн ледяным покровом / В альбоме-монографии: Радиолокация поверхности Земли из Космоса, под ред. Л.М. Митника, С.В. Викторова. - М.: Гидрометеоиздат, 1990. С. 23-30. (соавторы Митник Л.М., Никитин П.А., Ефимов В.Б., Калмыков А.И., Курекин А.С., Пичугин А.П., Синицын Ю.А., Тимченко А.И.).

15. Интерактивный анализ и картографирование характеристик ледяного покрова / В альбоме-монографии: Радиолокация поверхности Земли из Космоса, под ред. Л.М. Митника, С.В. Викторова. - М.: Гидрометеоиздат, 1990. С. 164-174. (соавторы Никитин П.А., Назиров М., Бушуев А.В., Лощилов B.C.).

16. Модельные расчеты СВЧ-излучательных свойств пресноводного льда и мерзлых грунтов // Тр. ААНИИ. 1991. Т. 421. С. 138-146. (соавтор Мелентьев В.В.).

17. Remote Sensing of Arctic and Antarctic sea ice // Proceedings of the 18-th Annual Conference of the Remote Sensing Society, Dundee, UK, September 15-17, 1992. Nottingham, England, 1992. P. 17-34. (co-authors Bushuev A.V., Loshchilov V.S.).

18. Multifrequency radar signatures of ice cover // Proceedings of the 18-th Annual Conference of the Remote Sensing Society, Dundee, UK, September 15-17, 1992. Nottingham, England, 1992. P. 35-46. (co-authors Blinkov A.N., Kolpak V.V., Loshchilov V.S., Savich V.A., Torokhov G.A., Fomin V.A.).

19. Sea Ice sensing using aircraft and satellite radars / In: Satellite Remote Sensing of the Oceanic Environment, eds. J. Sugimori, Stewart. - Seibutsu Kenkyusha, 1993. P. 324-333. (co-author Loshchilov V.S.).

20. Об определении сплоченности морского ледяного покрова по снимкам высокого разрешения со спутника NOAA / В сб.: Научные результаты экспедиции ЛАПЭКС - 93, под ред. Л.А. Тимохова. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1994. С. 158-164. (соавторы Эйкен X., Мартин Т.).

21. Определение дрейфа льдов в море Лаптевых по спутниковым изображениям и данным буев // В сб.: Научные результаты экспедиции ЛАПЭКС -93, под ред. Л.А. Тимохова. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1994. С. 174-179. (соавторы Эйкен X., Мартин Т.).

22. Определение статистических характеристик разрывов в узлах регулярной сетки по спутниковым снимкам // Тр. ДАНИИ. 1995. Т. 435. С. 55-61.

23. Operational tracking of the oil polluted ice in the Arctic seas and the Arctic Ocean // Proc. of "POAC'95 - 13-th International Conference on Port and Ocean Engineering under Arctic Condition", vol.3, 1995. (co-authors Brestkin S.V., Gorbunov Yu.A., Losev S.M.).

24. Satellite radar monitoring of ice drift in the Laptev Sea // Ber. Polarforsch.

1995. Vol. 176. P. 17-19. (co-authors Eicken H., Kolatschek J.).

25. Studies of clean and Sediment-laden Ice in the Laptev Sea // Ber. Polarforsch. 1995. Vol. 176. P. 62-70. (co-authors Eicken H., Viehoff Th., Martin Th., Kolatschek J., Reimnitz E.).

26. Ice dynamics in the southwestern Laptev Sea as derived from ERS-1 SAR images // Berichte zur Polarforschung. 1995. Vol. 176. P. 20-24. (co-authors Kolatschek J., Viehoff Т., Eicken H., Nagelsbach E.).

27. Исследование айсбергов и морских льдов в Антарктике по данным PC А спутника «Алмаз-1» // В кн.: Айсберги Мирового Океана, под ред. И.К. Попова. СПб.: Гидрометеоиздат, 1996. С. 30-36. (соавторы Лощилов B.C., Проворкин А.В.).

28. Arctic and Antarctic Research Institute, St. Petersburg // Sea Technology.

1996. Vol. 37. № 10. P. 47-53. (co-authors Grishchenko V.D., Williams R.G.).

29. Sea-ice processes in the Laptev sea and their importance for sediment export // Continental Shelf Research. 1997. Vol. 17. № 2. P. 205-233. (co-authors Eicken H., Reimnitz E., Martin Th., Kassens H., Viehoff Th.).

30. ICEWATCH - Sea Ice observations of the Northern Sea Route using ERS SAR and Okean SLR data // Proceedings of Third ERS Symposium, Florence, March 1997, ESA-SP-414, Vol.2. P. 907-916. (co-authors Johannessen O.M., Sandven S., Pettersson L.H., Kloster K., Hamre Т., Volkov A.M., Asmus V., Grishchenko V.D., Smirnov V.G., Bobylev L.P., Melentyev V.V.).

31. Studies of sea-ice dynamics in the Kara and Laptev Seas from satellite images // Proc. of the Russian-Norwegian workshop-95: Natural conditions of the Kara and Barents Seas, St.Petersburg, February 26-March 2, 1995. 1997. P. 279-281. (co-author Rakhina T.V.).

32. Demonstration of RADARSAT ScanSAR data for summer ice navigation in the Northern Sea Route // The INSROP Newsletter. 1998. Issue 1. Vol. 6. P. 11-13. (coauthors Sandven S., Melentyev V., Smirnov V.).

33. Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника "Океан" с использованием кросс-корреляционного алгоритма // Исследование Земли из космоса. 1998. № 4. С. 102-110. (соавторы Рахина Т.В., Бушуев А.В., Сандвен С.).

34. Practical demonstration of real-time RADARSAT SAR data for ice navigation on the Northern Sea Route // INSROP Working Paper. 1999. № 134. 32 p. (co-

authors Sandven S., Dalen O., Lundhaug M., Melentyev V., Smirnov V., Babich N., Kloster K.).

35. Synergestic use of RADARSAT, ERS and "Okean" Radar Images for Sea Ice Studies in the NSR // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp, June 28 - July 2,1999. Hamburg, Germany, 1999. P. 1570-1572. (co-authors Johannessen O.M., Sandven S., Pettersson L.H., Bobylev L.P., Khizhnichenko V.M., Volkov A.M., Lundhaug M., Dalen O., Kloster K., Bogdanov A.V., Zaitsev L.V.).

36. SAR study of the transition zone between fast ice and drifting ice in the Bothnian Bay in March 1997 // Proc. of the 15th Intern, conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions, Espoo, Finland, August 23-27, 1999. Vol. 2, Espoo 1999. P. 518-528. (co-authors Sandven S., Lundhaug M., Dalen O., Kloster K., Hamre Т.).

37. 1CEWATCH: Demonstration of satellite SAR ice data in the Northern Sea Route // Proc. of the 15th Intern. Conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions, Espoo, Finland, August 23-27, 1999. Vol. 2, Espoo 1999. P. 498-507. (coauthors Johannessen O.M., Sandven S., Pettersson L.H., Volkov A.M., Asmus V.V., Milekhin O.E., Krovotyntsev V.A., Grishchenko V.D., Smirnov V.G., Bobylev L.P., Melentyev V.V., Duchossois G., Kohlhammer G.).

38. Analysis of winter sea ice in the Kara Sea region using SAR data and field observations // Proc. of the I5"1 intern. Conf. on port and ocean engineering under Arctic conditions, Espoo, Finland, August 23-27, 1999. Vol. 1. Espoo, 1999. P. 181-190. (coauthors Sandven S., Lundhaug M., Dalen 0., Bogdanov A., Kloster K.).

39. ICEWATCH: Real-Time Sea-Ice Monitoring in the Northern Sea Route (a Cooperative Earth Observation Project Between the Russian and the European Space Agencies) // Исследование Земли из космоса. 2000. № 16(2). P. 269-281. (co-authors Johannessen O.M., Volkov A.M., Bobylev L.P., Grishchenko V.D., Sandven S., Pettersson L.H., Melentyev V.V., Asmus V.V., Milekhin O.E., Krovotyntsev V.A., Smirnov V.G., Duchossois G., Kozlov V., Kohlhammer G., Solaas).

40. Sea ice circulation in the Laptev Sea and ice export to the Arctic Ocean: Results from Satellite Remote Sensing and Numerical Modeling // Journal of Geophysical Research. 2000. Vol.105. № C7. P. 17143-17159. (co-authors Martin Th„ Kolatschek J., Eicken H., Kreyscher M., Makshtas A.).

41. Winter navigation in the Northern Sea Route using RADARSAT data // Polar Record. 2000. № 36 (199). P. 333-342. (co-authors Sandven S., Johannessen O.M., Pettersson L.H., Dalen O.).

42. Satellite radar ice monitoring for winter navigation in the Kara sea // Proc. of ERS-ENVISAT Symposium "Looking down to Earth in the New Millenium", 16-20 October 2000, Gothenburg, Sweden. 8 p. (CD-ROM publication), (co-authors Pettersson L.H., Sandven S., Dalen O., Melentyev V.V., Bogdanov A.V., Babich N.G.).

43. Sea Ice Investigations in the Laptev Sea Area in Late Summer using SAR data // Canadian Journal of Remote Sensing. 2001. Vol. 26. № 5. 3. 502-516. (co-authors Sandven S., Dalen 0., Lundhaug M., Kloster K., and Zaitsev L.V.).

44. Радиолокационные сигнатуры морских льдов Российской Арктики // Сб. докладов Всероссийской научной конференции Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами". Муром, 2001. С. 344347. (соавторы Богданов А.В., Сандвен С., Клостер К., Дален О.).

45. Особенности радиолокационных сигнатур льдов Финского залива, Ладожского и Онежского озер по изображениям спутника ERS-2 // Исследование Земли из Космоса. 2002. № 3. С. 71-80. (соавторы Богданов А.В., Филатов Н.Н., Йоханнессен О.М., Бобылев Л.П., Сандвен С., Александров М.В.).

46. Iceberg identification in the Eurasian Arctic using SAR images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., 21-25 July 2003, Toulouse, France. IEEE, Piscataway, NJ, 2003. 3 p. (CD-ROM publication), (co-authors Sandven S., Kloster K.).

47. A comparative analysis of data on multiyear sea ice distribution in the Arctic as retrieved from satellite passive microwave radiometer and radar images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., 21-25 July 2003, Toulouse, France. IEEE, Piscataway, NJ, 2003. 3 p. (CD-ROM publication), (co-authors Johannessen O.M., Samsonov I.V., Bobylev L.P., Kloster K.).

48. Comparison of SSM/I- and SAR-derived estimates of old ice area in the Arctic // Proc. of the 31st Intern. Symp. on Remote Sensing of Environment. Global monitoring for sustainability and Security 2003, St.Petersburg (CD-ROM publication), (coauthors Kloster K., Bobylev L.P., Alexandrov M.V., Johannessen O.M., Babina O.).

49. Comparison of sea ice signatures in OKEAN and RADARSAT radar images for the northeastern Barents Sea // Canad. J. Remote Sensing. 2004. № 30(6). P. 882-892. (co-authors Sandven S., Kloster K., Bobylev L.P., Zaitsev L.V.).

50. Satellite SARs. SAR sea ice monitoring in the Arctic // Chapters 9.1.1. and 9.1.2 in: A. Pasmurov and J. Zinoviev "Radar Imaging and Holography". Stevenage, Herts, UK, The Institution of Electrical Engineers, Michael Faraday House, 2005, p. 191-204. (coauthors Johannessen O.M., and Sandven S.).

51. Multi-sensor approach to automated classification of sea ice image data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2005. № 43(7). P. 1648-1664. (coauthors Bogdanov A.V., Sandven S., Johannessen O.M., Bobylev L.P.).

52. Remote sensing of sea ice in the Northern Sea Route: studies and applications. Chichester, UK: Springer-Praxis, 2006. (co-authors Johannessen O.M., Frolov I.Ye., Sandven S., Bobylev L.P., Pettersson L.H., Kloster K., Smirnov V.G., Mironov Ye.U., Babich, N.G.). Русский перевод: Научные исследования в Арктике, том 3. Дистанционное зондирование морских льдов на Северном морском пути: изучение и применение. СпБ.: Наука, 2007. 437 с. (со-авторы Йоханнессен О.М., Фролов И.Е.,

Сандвен С., Петтерссон Л.Х., Бобылев Л.П., Клостер К., Смирнов В.Г., Миронов Е.У., Бабич Н.Г.).

53. Обнаружение арктических айсбергов по спутниковым изображениям РСА и видимого диапазона высокого разрешения // Исследование Земли из Космоса. 2008. № 3. С. 44-55. (со-авторы Волков В.А., Сандвен С., Бабикер М., Клостер К).

54. Оценка УЭПР морских льдов разного возраста по радиолокационным изображениям спутника Envisat П Исследование Земли из Космоса. 2008. № 4. С. 311. (со-автор Пиотровская Н.Ю.).

55. Цифровая обработка РСА-изображений морских льдов спутника Envisat // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. № 1(78). С. 90-94. (со-автор Пиотровская Н.Ю.).

56. Верификация оценок площади многолетних льдов в Арктике, получаемых по данным спутниковых микроволновых радиометров // Вестник Санкт-Петербургского Университета. 2008. Серия 4-Физика Химия. Вып. 4. С. 54-60. (соавторы Шалина Е.В., Бабина О.И., Йоханнессен О.М., Бобьшев Л.П., Клостер К.).

57. Алгоритм определения толщины льда по данным спутникового радар-альтиметра // Сборник трудов конференции в рамках III Международного полярного года. Санкт-Петербург, Российский государственный гидрометеорологический университет, 12-13 ноября 2008. С. 9-11.

58. Классификация морских льдов по РСА-изображениям спутника Envisat // Сборник трудов Шестой Всероссийской ежегодной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва ИКИ РАН, 2009 г., с. 373 - 379. (со-авторы Захватанна Н.Ю., Коросов A.A., Фролов И.Е., Йоханнессен О.М.).

59. The relation between sea ice thickness and freeboard in the Arctic // The Cryosphere Discussions. 2010. № 4. P. 641-661. (co-authors Sandven S., Wahlin J., Johannessen O.M.).

60. Complex analysis of sea ice SAR images // Proceedings "Oceans from Space" Symposium. Venice, Italy. 2010. P. 13-14. (co-authors Johannessen O.M., Sandven S., Bobylev L., Yarigina A., Volkov V., Zakhvatkina N.).

61. Анализ возможностей определения характеристик ледяного покрова по радиолокационным изображениям со спутника Envisat в режиме альтернативной поляризации // Метеорологический вестник: электронный журнал ISSN 2077-8252. 2010. Т. 3,№ 1(6), с. 7-16.

Подписано в печать 09.06.2010 г. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 2,4- Тираж 100 экз. Заказ № 1655.

Отпечатано в ООО «Издательство "JIEMA"» 199004, Россия, Санкт-Петербург, В.О., Средний пр., д.24 тел.: 323-30-50, тел./факс: 323-67-74 e-mail: izd_lema@mail.ru http://www.Iemaprint.ru

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Александров, Виталий Юрьевич

Введение - цели и задачи работы

Глава 1. Теоретические основы радиолокационного зондирования морских льдов

1.1. Развитие систем и методов спутникового радиолокационного зондирования морских льдов

1.2. Радиолокационная съемка ледяного покрова

1.2.1. Параметры и свойства радиолокаторов

1.2.2. Основное уравнение радиолокации

1.2.3. Калибровка и коррекции радиолокационных изображений

1.2.4. Влияние гидрометеорологических образований на мощность сигнала, отраженного от ледяного покрова

1.3. Обратное рассеяние радиолокационного сигнала ледяным покровом

1.3.1.Механизмы рассеяния радиолокационного сигнала морским льдом 1,

1.3.2. Удельная эффективная площадь рассеяния морских льдов в зимний период

1.3.3. Удельная эффективная площадь рассеяния морских льдов в период таяния

Выводы к главе 1.

Глава 2. Интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов

2.1. Изображения Х-диапазона (спутник "Океан")

2.2. Изображения Б-диапазона (спутник "Алмаз-1")

2.3. Изображения С-диапазона (спутники ЕЯ81/2, КАБАЯЗАТ, ЕМУТБАТ)

2.3.1 Виды морских льдов

2.3.2. Формы припая

2.3.3. Формы плавучего льда

2.3.4. Кромка льдов

2.3.5. Пространства чистой воды среди льда

2.3.6. Характеристики ледяной поверхности

2.3.7. Айсберги

2.3.8. Пресноводный и распресненный льды 95 Выводы к главе

Глава 3. Автоматизированная тематическая обработка спутниковых радиолокационных изображений морских льдов

3.1. Предварительная обработка радиолокационных изображений

3.2. Распознавание возрастных видов морских льдов

3.2.1. Последовательность операций

3.2.2. Сегментация изображений

3.2.3. Выбор признаков

3.2.4. Алгоритм с обучением

3.2.5. Результаты

3.3. Определение сплоченности морских льдов

3.3.1. Идентификация морских льдов и водной поверхности

3.3.2. Вычисление общей сплоченности льдов

3.3.3. Вычисление частной сплоченности многолетних льдов

3.4. Оценка дрейфа льдов

3.5. Определение характеристик разрывов в ледяном покрове

3.5.1. Выделение разрывов

3.5.2. Вычисление статистических характеристик разрывов 141 Выводы к главе

Глава 4. Совместный анализ спутниковых изображений ледяного покрова в различных частотных диапазонах

4.1. Многочастотные радиолокационные изображения

4.2. Радиолокационные изображения со спутников "Океан", ERS и RADARSAT

4.3. Радиолокационные изображения на ко-и кросс-поляризациях

4.4. Радиолокационные и пассивные микроволновые данные 166 4.5 Радиолокационные и оптические изображения 174 Выводы к главе

Глава 5. Применение спутниковой радиолокационной съемки для изучения ледяного покрова

5.1. Дрейф льдов в море Лаптевых

5.1.1. Определение дрейфа по спутниковым радиолокационным изображениям

5.1.2. Расчет ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном по спутниковым данным и моделям

5.1.3. Анализ полученных результатов и выводы

5.2. Оценки распространения многолетних льдов в Арктике

Глава 6. Практическое применение спутниковых радиолокационных изображений для обеспечения навигации во льдах

6.1. Анализ возможностей средств дистанционного зондирования по обеспечению навигации

6.1.1. Навигационная ледовая информация

6.1.2. Использование спутниковой радиолокационной информации для обеспечения плавания во льдах

6.2. Результаты применения спутниковых радиолокационных изображений для решения задач навигации во льдах

6.2.1 .Изображения со спутников ЕЯ8-1/

6.2.2. Изображения со спутника КАБАЕЗАТ

6.2.3. Изображения со спутника ЕЫУ18АТ 243 6.3. Методология использования радиолокационных изображений для выбора пути ледоколов во льдах

Глава 7. Развитие системы и методов мониторинга морских льдов

7.1. Перспективные спутниковые радиолокаторы

7.2. Системы и методы для определения толщины льда

7.2.1. Радар-альтиметр

7.2.2. Лазерный альтиметр

7.2.3. Самолетные, наземные и подводные системы

7.3. Синтез данных дистанционного зондирования ледяного покрова

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова"

Развитие системы мониторинга ледяного покрова в Арктике на основе современных спутниковых средств дистанционного зондирования является важнейшей научной задачей. Морской ледяной покров занимает большие пространства в полярных областях Мирового океана, является одним из климатообразующих факторов, и оказывает большое влияние на хозяйственную деятельность. Морской ледяной покров чрезвычайно разнообразен и для его описания используется комплекс параметров, таких как сплоченность, возраст, толщина, размер ледяных полей, состояние поверхности, скорость и направление дрейфа и т.д. Получение достоверной и точной ледовой информации необходимо для обеспечения безопасности мореплавания, хозяйственной деятельности на шельфе арктических морей, проведения режимных и климатических исследований.

Для эффективного обеспечения практической деятельности в Арктике и решения научных задач необходимо осуществлять мониторинг ледяного покрова - регулярные наблюдения за распределением, характеристиками, динамикой морских льдов, их межгодовой и сезонной изменчивостью. Система мониторинга морских льдов в Арктике развивается с начала 20 века, когда впервые стала выполняться визуальная авиационная ледовая разведка, которая в течение многих десятилетий оставались основным средством получения информации о морских льдах. Инструментальные дистанционные методы наблюдений стали применяться в середине 40-х гг. XX века, когда впервые была проведена аэрофотосъемка ледяного покрова [54, 124].

После запуска в 1966 г. первого отечественного метеорологического спутника "Космос-122" началось планомерное использование изображений видимого диапазона для ледовых наблюдений [48, 53]. В 1967-1969 гг. была создана сеть автономных пунктов приема информации (АППИ) в ААНИИ и во всех арктических управлениях, после чего спутниковая информация стала приниматься в режиме реального времени и широко использоваться в оперативной практике. Начиная с 1978 г. со спутников серии NOAA стали поступать изображения в ИК-диапазоне, после чего ледовые наблюдения стали круглогодичными.

В полярных регионах информация в оптическом диапазоне может быть получена, в среднем, 1 раз в три-пять суток, а в неблагоприятные периоды (конец лета - начало зимы) перерывы между наблюдениями могут достигать месяца и более [54]. Поэтому, начиная с 1968 г. для мониторинга и картирования морских льдов широко использовались отечественные самолетные радиолокационные станции бокового обзора (РЛСБО) "Торос" и "Нить", что позволило перейти к круглогодичным ледовым авиационным наблюдениям для обеспечения морских транспортных операций и способствовало повышению качества ледовых прогнозов [54].

Большое значение для развития радиолокационного мониторинга морских льдов имел запуск в 1983 г. первого советского спутника системы "Океан". Установленный на его борту комплекс радиофизической аппаратуры, который включал радиолокатор бокового обзора и сканирующий микроволновый радиометр, а также многоканальный оптический радиометр, обеспечивал возможность получения совмещенных изображений одной и той же полосы на земной поверхности [83]. Система "Океан" позволяла проводить радиолокационные исследования и регулярно получать ледовую информацию в Арктике, Антарктике, Балтийском море и морях Дальнего Востока до 2000 г. [45, 92, 110, 111, 147]. В ААНИИ были подготовлены методические указания по вопросам приема, обработки и использования получаемых данных для картирования морских льдов [50].

Необходимость оперативного получения ледовой и гидрометеорологической информации по всему Северному Ледовитому океану, ее автоматизированной обработки и комплексирования на основе системного подхода обусловила разработку в ААНИИ концепции

Автоматизированной ледово-информационной системы для Арктики ("АЛИСА") и ее ввода в 1989 г. в промышленную эксплуатацию [47, 56]. Центр ледовой и гидрометеорологической информации ААНИИ обеспечивает сбор, обработку и распространение ледовой информации потребителям в режиме квазиреального времени [147].

Основным источником ледовой информации в системе "АЛИСА" являются изображения оптического диапазона со спутников серий NOAA и EOS, что ограничивает возможности получения данных при неблагоприятных метеорологических условиях, а также состав определяемых параметров морских льдов. Поэтому возникает необходимость использования средств дистанционного зондирования высокого разрешения, позволяющих получать данные о положении кромки льдов и границе многолетних льдов, видах, формах льдов и характеристиках их поверхности, разрывах и айсбергах при любых метеорологических условиях и отсутствии естественной освещенности.

Таким средством являются спутниковые радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА). Эффективность их использования для изучения морских льдов была доказана на основании анализа данных, полученных американским спутником SEASAT (1978 г.) и советскими спутниками "Космос-1870" (1989 г.) и "Алмаз-1" (1991 г.). Однако, в связи с тем, что спутники были экспериментальными, и их основной задачей являлась проверка различных технических решений, получаемая информация использовалась в оперативной работе в ограниченном объеме. Начиная с 1991 г. РСА, устанавливались на европейских спутниках ERS-1/2 и использовались при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли, в том числе при изучении ледяного покрова [168, 217, 253]. Основным недостатком, ограничивающим их применение для мониторинга ледяного покрова, является узкая полоса обзора. Запуски в 1995 г. канадского спутника RADARSAT и в 2002 г. европейского спутника

Егшва!:, позволяющих производить радиолокационную съемку с разрешением 100 м и 150 м, соответственно, в полосе обзора шириной около 500 км, создали предпосылки для регулярного получения детальной ледовой информации в Арктике. Использование данных РСА для обеспечения навигации на СМП потребовало решения ряда организационных задач: получения информации в режиме квазиреального времени, ее передачи потребителям и других.

Важной научной проблемой современной океанологии является создание методов интерпретации, обработки и анализа данных радиолокационного зондирования морских льдов, заключающихся в преобразовании поля яркости спутниковых РСА-изображений в характеристики ледяного покрова. Уровень развития методов обработки и интерпретации спутниковых снимков в значительной степени определяет информативность дистанционных данных и, как следствие, эффективность мониторинга морских льдов. В диссертации предложено решение научной проблемы создания комплекса методов интерпретации и обработки данных спутникового радиолокационного зондирования морских льдов.

Этапы решения данной проблемы заключаются в следующем. Автором выполнено обобщение и систематизация данных об удельной эффективной площади рассеяния радиолокационного сигнала (в дальнейшем употребляется термин УЭПР) от морских льдов в различные сезоны, а также вычислены ее значения для основных возрастных видов льдов по калиброванным РСА-изображениям, полученным со спутника Епу1за1;. УЭПР ледяного покрова зависит от состояния поверхности и электрофизических характеристик морских льдов, а также от частоты, поляризации и угла падения радиолокационного сигнала, и определяет яркость РСА-изображения. Выявленные в диссертации зависимости УЭПР от возраста морских льдов и состояния их поверхности использовались при анализе РСА-изображений ледяного покрова.

Важнейшей задачей является установление состава параметров морских льдов, которые идентифицируются по спутниковым радиолокационным изображениям, полученным в различных диапазонах длин волн на ко- и кросс-поляризациях. Решение этой задачи основывается на проведении серии подспутниковых экспериментов, в которых полученные радиолокационные снимки сопоставлялись с реально наблюдаемыми ледовыми условиями.

При регулярном получении данных РСА высокого разрешения объем получаемой информации значительно возрастает, и их визуальная интерпретация становится весьма трудоемкой. Поэтому автоматизация тематической обработки спутниковой радиолокационной информации является актуальной. Предложенный в диссертации подход к решению данной задачи основан на моделировании процесса визуальной интерпретации изображений и разработке методов и алгоритмов определения основных параметров морских льдов - возраста, общей сплоченности, характеристик разрывов, дрейфа и ряда других.

Совместный анализ спутниковых радиолокационных изображений и данных в других диапазонах позволяет расширить состав определяемых параметров ледяного покрова. В диссертации выявлены преимущества использования радиолокационных данных, полученных на различных длинах волн и поляризациях, синтеза радиолокационных изображений и снимков оптического диапазона. В частности, показано, что при совместной интерпретации РСА-изображений и снимков видимого диапазона точнее определяется возрастной состав льдов, идентифицируются разрывы и айсберги. По радиолокационным изображениям см диапазона лучше определяются возрастные виды льдов, а по изображениям дм диапазона -характеристики их поверхности. Анализ РСА-данных на ко- и кросс-поляризациях позволяет увереннее различать лед и водную поверхность, границу припая, обнаруживать айсберги, а также разрывы в многолетнем льду.

Доказательство эффективности и преимуществ использования РСА-изображений при решении практических задач обеспечения навигации во льдах осуществлялось в серии экспедиций на борту атомных ледоколов и научно-исследовательских судов в Арктике. В этих экспедициях спутниковые РСА-изображения принимались на борту в режиме квазиреального времени, анализировались, и использовались при выборе пути плавания во льдах [152, 155, 160, 271, 350, 353]. В результате этих экспериментов была убедительно доказана эффективность их использования и возможность определения параметров ледяного покрова, необходимых для решения тактических и стратегических задач информационного обеспечения мореплавания во льдах.

Развитие системы мониторинга морских льдов в Арктике основывается на совершенствовании технических средств получения ледовой информации, методов обработки и комплексирования данных, поступающих с различных спутниковых, самолетных и наземных систем дистанционного зондирования. В диссертации проанализированы характеристики планируемых к запуску спутниковых РСА и показано, что предложенные методы интерпретации данных дистанционного зондирования ледяного покрова могут быть использованы при обработке информации с этих спутников. На основании выполненных исследований показаны преимущества автоматического синтеза радиолокационных данных и снимков видимого диапазона. Проанализированы различные методы определения толщины льдов, и показана возможность использования для этой цели данных спутникового радар-альтиметра. Автором на основании обработки данных измерений толщины и возвышения льда, высоты и плотности снега на льду получены зависимости, позволяющие вычислять толщину льда по его возвышению, измеряемому радар-альтиметром. Данный метод предполагается использовать при обработке данных со спутника CryoSat.

Таким образом, в диссертации представлены комплексные исследования по проблеме радиолокационного мониторинга морских льдов, и результаты разработки методов интерпретации и анализа данных радиолокационного дистанционного зондирования, включающие изучение отражающих свойств ледяного покрова, создание методов интерактивной и автоматизированной интерпретации радиолокационных изображений морских льдов, а также их синтеза с данными дистанционного зондирования в различных спектральных диапазонах. Разработана методология использования спутниковых РСА-изображений на борту ледокола для выбора оптимального пути плавания во льдах. Приведены результаты исследований дрейфа льдов и распространения многолетних льдов в Арктике, выполненных по данным РСА. Сформулированы основные направления развития системы мониторинга ледяного покрова в Арктике на основе использования перспективных спутниковых средств дистанционного зондирования.

Основные результаты выполненных исследований включены в монографию "Дистанционное зондирование морских льдов на Северном Морском Пути: изучение и применение" (авторы О.М. Йоханнессен, В.Ю. Александров, И.Е. Фролов и др.), опубликованную в 2006 г. в издательстве Springer-Praxis на английском и в 2007 г. в издательстве "Наука" на русском языке.

Актуальность исследования

Актуальность исследований обусловлена необходимостью получения достоверной и детальной информации о состоянии морских льдов для обеспечения навигации на трассе СМП, безопасности работы буровых платформ на шельфе арктических морей, а также исследований климата. На

Арктическом шельфе и в районах Крайнего Севера находятся крупнейшие в мире месторождения нефти и газа. Судоходство и грузопотоки по СМП напрямую связаны с развитием добычи минеральных ресурсов. Поэтому совершенствование транспортной системы, включая СМП, средств связи и производственных мощностей, является приоритетом развития Арктики [185]. Большое научное и практическое значение имеет исследование климатических изменений, определяющих состояние льдов в Арктике.

Для решения вышеперечисленных задач Центр ледовой и гидрометеорологической информации ААНИИ осуществляет мониторинг морских льдов на арктических акваториях и обеспечивает сбор, обработку и распространение ледовой информации потребителям. В настоящее время основным источником данных о ледовой обстановке в Арктике являются изображения оптического диапазона со спутников серий NOAA и EOS, что затрудняет получение информации при наличии облачности.

Регулярное получение достоверной ледовой информации высокого разрешения с целью обеспечения навигации на трассе СМП, безопасности работы буровых платформ на шельфе арктических морей и исследований изменений климата может быть достигнуто только на основе анализа спутниковых РСА-изображений. Поэтому в диссертационной работе выполнен широкий круг исследований вопросов их интерпретации, и обработки. Автором проанализированы отражательные свойства различных видов морских льдов, выявлен состав их параметров, который определяется по РСА-изображениям, получаемым на различных длинах волн, поляризациях и углах падения, и установлены их типичные сигнатуры. Разработан ряд методов и алгоритмов автоматизированной интерпретации получаемой информации. Определен состав датчиков, которые являются наиболее информативными при дистанционном зондировании ледяного покрова и разработаны вопросы синтеза получаемой ими ледовой информации, что, несомненно, является актуальным в России и за рубежом.

Цели и задачи исследования

Основными задачами диссертации являются:

- определить состав параметров морских льдов, идентифицируемых по спутниковым радиолокационным изображениям Х-, С-, Б- и Ь-диапазонов электромагнитных волн, а также при совместном анализе радиолокационных изображений с данными микроволновой радиометрии и снимками видимого диапазона;

• продемонстрировать эффективность оперативных методов анализа РСА-изображений и разработать методологию их использования для выбора пути ледоколов и судов во льдах; доказать необходимость применения радиолокационной информации для решения научных задач на примере изучения региональных особенностей дрейфа льдов в море Лаптевых (в период 1979-1995 гг.) и верификации климатических изменений распространения многолетних льдов в Арктике;

Методы исследования

Личный вклад автора

Личный вклад автора заключается в развитии концепции радиолокационного мониторинга ледяного покрова в Арктике, формулировании целей и задач исследования и их реализации, разработке методов и алгоритмов интерпретации данных дистанционного зондирования ледяного покрова, и обобщении полученных результатов. Автор руководил основными этапами выполненных работ, проводил конкретные исследования в соответствии с разработанной им концепцией анализа спутниковой радиолокационной информации о морских льдах, принимал участие во многих арктических экспедициях, организовывал подспутниковые эксперименты и проводил наблюдения на борту научно-исследовательских судов и ледоколов. Им выполнены расчеты влияния атмосферы на характеристики радиолокационных изображений морских льдов, анализ и обобщение данных о сезонной изменчивости УЭПР морских льдов. Разработан метод оценки толщины льда по данным спутниковых радар-альтиметров, основанный на данных измерений толщины и возвышения льда, а также высоты и плотности снега, проводившихся в экспедициях "Север". Проанализирован многолетний ряд спутниковых изображений, что позволило получить ценный фактический материал для изучения характеристик и динамики льдов, ассимиляции данных в моделях, выполнить верификацию разработанных методов.

Достоверность результатов

Достоверность научных результатов и выводов, полученных в диссертации, подтверждена сравнением с данными подспутниковых экспериментов, результатами практического использования по обеспечению навигации во льдах и независимыми экспертными оценками. На основе данных подспутниковых наблюдений развивались и валидировались методологии интерпретации и автоматизированной обработки спутниковых радиолокационных изображений морских льдов. Точность вычисления толщины льда по его возвышению на основе математических зависимостей, полученных автором, оценивалась по данным независимых измерений. Корректность определения навигационно-значимых параметров морских льдов по спутниковым РСА-изображениям, полученным на борту ледокола в режиме квазиреального времени, подтверждена высокой эффективностью их использования при выборе оптимального пути движения во льдах. Данные экспертных оценок подтверждают эффективность использования поляризационного отношения при анализе РСА-изображений со спутника Егшза! для выделения разрывов в многолетних льдах, крупных полей и участков мелкобитого и тертого льдов, а также айсбергов. Оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном получены на основе совместного анализа результатов, полученных с использованием динамико-термодинамической модели ледяного покрова, полуэмпирического метода, спутниковых радиолокационных изображений и данных микроволновой радиометрии.

Научная новизна

• разработана методология интерпретации РСА-изображений морских льдов С- и 8-диапазонов, усовершенствованы методы интерпретации радиолокационных изображений Х-диапазона;

• установлено, что оптимальный состав спутниковых датчиков дистанционного зондирования для получения информации о характеристиках ледяного покрова должен включать РСА С- или X-диапазонов, сканирующий радиометр оптического диапазона и радар-альтиметр;

Практическая значимость

Начиная с 2004 г. была организована регулярная передача РСА-изображений со спутника Envisat в штаб морских операций, где они применялись при подготовке рекомендаций по выбору оптимального пути плавания во льдах и решении тактических задач навигации на борту ледоколов. Их использование позволило в два раза увеличить среднюю скорость каравана в тяжелых ледовых условиях, и на 30-40% - в относительно легких ледовых условиях. В ходе экспедиционных исследований были показаны преимущества использования спутниковых РСА-изображений в качестве дополнения к традиционным ледовым картам, экспериментальным путем определены оптимальные размеры передаваемых файлов и зоны уверенного приема изображений по системам связи.

Результаты интерпретации и сигнатуры основных видов морских льдов представлены в руководстве по интерпретации РСА-изображений ледяного покрова. Разработанная автором методология приведения УЭПР морских льдов к фиксированному углу падения применяется при визуальной интерпретации и автоматизированной тематической обработке РСА-изображений. Метод определения толщины морского льда по данным радар-альтиметра предполагается использовать при обработке данных, которые будут поступать с нового спутника Сгуо8а1>2, запускаемого с целью изучения изменений толщины морских льдов и ледников.

Основные положения, выносимые на защиту

• Обоснование выбора наиболее информативных средств дистанционного зондирования ледяного покрова, включающего спутниковые РСА- изображения сантиметрового и дециметрового диапазонов, снимки видимого и ИК-диапазонов и данные альтиметрии;

• Метод расчета толщины льда по данным спутниковой альтиметрии.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, семи глав и заключения. Во введении показана актуальность выполненного исследования, обоснована важность и необходимость применения спутникового радиолокационного зондирования для развития системы мониторинга морских льдов. Сформулированы цели и задачи диссертационной работы, объекта и

Заключение Диссертация по теме "Океанология", Александров, Виталий Юрьевич

Выводы

Дрейф льдов в море Лаптевых и вынос льдов в Северный Ледовитый океан изучались по данным дистанционного зондирования и модельным расчетам. Зимой 1987/1988 и 1994/1995 гг. карты дрейфа и вынос льда из моря Лаптевых определялись по последовательным радиолокационным изображениям, полученным со спутника "Океан", и данным SSM/I. Сезонная и межгодовая изменчивость ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым океаном рассчитана при помощи крупномасштабной динамико-термодинамической модели в период с 1979 по 1995 гг. и при помощи полуэмпирического метода - с 1936 по 1995 гг. В целом, полученные значения согласуются друг с другом. Комбинация этих методов позволила лучше оценить дрейф льдов в море Лаптевых и их вынос в Северный Ледовитый океан, связь с циркуляцией льдов в Северном Ледовитом океане, а также перенос седиментов. Основные результаты работы следующие

• Изучение сезонной и межгодовой изменчивости ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым Океаном в период с 1979 по 1995 гг. выявило, что (1) в среднем, сезонный цикл среднемесячного выноса льдов из моря Лаптевых положителен в течение всего года с максимумом в феврале и минимумом в августе, (2) вынос льдов через северную границу моря преобладал с октября по май, а поступление - с июня по сентябрь, (3) поступление льдов из Восточно-Сибирского моря преобладало в апреле, мае, ноябре и декабре, а максимум выноса приходился на сентябрь, (4) в зимний период при преобладании выноса льдов регулярно наблюдались периоды поступления льдов длительностью несколько дней и даже недель, (5) значение выноса льдов в зимний период изменялось от 251,000 до 732,000 км2 и, в среднем, составило 483,000 км2 и; (6) в летний период поступление льдов через северную границу моря Лаптевых преобладало во все годы за исключением 1982, 1985, 1987, 1991, и 1995, и, в среднем, составило 40,000 о км"; (7) в летний период перенос льдов из моря Лаптевых в ВосточноСибирское море в среднем составил 69,000 км*.

• В период с 1936 по 1995 г. вынос льдов из южной в северную части моря Лаптевых составил в среднем 309,000 км2. Поступление морского льда в море Лаптевых произошло только в 1957 г. Анализ полученного ряда не выявил долгопериодного тренда.

• Изменения режима дрейфа льдов в море Лаптевых, в значительной степени, соответствуют изменениям циркуляции льдов в Арктическом бассейне.

5.2. Оценки распространения многолетних льдов в Арктике

Ледяной покров Арктики представляет собой важную компоненту климатической системы Земли и является индикатором глобального потепления, последствия которого по результатам климатических моделей заметнее всего проявятся в полярных районах. Данные пассивного микроволнового зондирования, получаемые с датчиков 8ММЯ и БЗМЛ, широко используются при проведении климатических исследований -изучении трансформации ледяного покрова Арктики и трендов площади и распространения морских льдов [310]. При обработке полей радиояркостных

213 температур, измеренных данными приборами, определяются сплоченность льда, граница его распространения и площадь, занимаемая льдом. Данные пассивного микроволнового зондирования позволяют определять частную сплоченность однолетнего и многолетнего льдов [190, 268, 376].

Анализ данных SMMR, полученных со спутника Nimbus-7 в период с 1978 по 1987 гг., показал уменьшение протяженности ледяного покрова в Арктике на 2.4% за десятилетие [230]. Анализ данных SSM/I подтверждает эту тенденцию, причем показывает, что скорость сокращения ледяного покрова увеличивается. Публиковавшиеся в течение последних нескольких лет данные констатировали уменьшение площади льдов с 1978 по 2003 гг. со скоростью чуть более 3% за декаду [82, 179, 262]. Анализ данных, выполненный на конец 2006 г., показал увеличение скорости сокращения площади арктических льдов до 3.9% за декаду. Экстремальное уменьшение морского ледяного покрова летом 2007 г. было вызвано, отчасти, аномально высокой температурой воздуха в весенние и летние месяцы (особенно в апреле), а также сильными ветрами, которые способствовали усиленному выносу льдов из Арктики [191]. В связи с этим, согласно расчетам, средняя скорость уменьшения площади арктических льдов возросла еще больше, до -4.62% за декаду, по данным на декабрь 2007 г.

Значительный интерес представляют изменения, происходящие с многолетними льдами Арктики. В работе [268] было впервые показано, что площадь многолетнего льда сокращается быстрее, чем общая площадь льдов Арктики. Изменения в среднем составили 30.5 х 103 км2/год, или тренд равный -7% за декаду в период с 1979 по 1998 гг. По данным работы [175], в период с 1979 по 2004 гг. сокращение площади многолетнего льда в январе составило 37.3 х 103 км2/год. О сокращении площади многолетних льдов также судят по изменениям, произошедшим со льдом в сентябре. Согласно [191], скорость сокращения площади льдов в Арктике в период с 1979 по 2007 гг. составила в среднем -11.4 % за декаду.

Сравнение оценок, полученных при помощи алгоритма NASA Team, с данными самолетных радиолокаторов и пассивных микроволновых радиометров показало, что крупномасштабные особенности распределения многолетнего льда правильно определяются по данным спутниковых микроволновых радиометров [184]. В то же время была выявлена значительная изменчивость оценок параметров многолетнего льда, обусловленная изменением излучательной способности различных полей многолетнего льда [236], различиями термодинамических температур льда на глубинах проникновения излучения на частотах 19- и 37 ГГц [231], и изменением высоты снежного покрова [183]. Сравнение с результатами анализа радиолокационных изображений, полученных со спутников "Океан" и RADARSAT, показало, что алгоритм NASA Team занижает оценки частной сплоченности многолетних льдов. Наибольшие различия между оценками наблюдались в ноябре-декабре [38]. Сравнение оценок, полученных по данным SMMR с использованием алгоритма NORSEX, с данными самолетных многоканальных радиометров, показало, что в прикромочной зоне Баренцева моря значения частной сплоченности многолетних льдов занижаются на 10% [381].

В данном исследовании сравниваются оценки частной сплоченности и площади многолетних льдов в различных районах Северного Ледовитого Океана, полученных по данным SSM/I на основе алгоритма NORSEX и радиолокационным изображениям, полученным со спутников RADARSAT и "Океан".

Выполненные исследования базируются на оценках параметров морских льдов по данным SSM/Ï, устанавливавшегося на спутниках серии DMSP (F8, Fil, F13, F14, F15). Датчик SSM/I измеряет радиояркостные температуры (TBs) на частотах 19, 22, 37 и 85 ГГц. Измерения на частоте 22 ГГц выполняются на вертикальной (V) поляризации, а на всех остальных как на V-, так и на горизонтальной (Н) поляризациях [377]. Получаемые данные обрабатываются в Национальном Центре Снега и Льда (NSIDC) в США.

Данные архивируются в виде ежедневных карт радиояркостных температур в полярной стереографической проекции. Они покрывают полярные районы за исключением круговых секторов с центрами в полюсах и радиусом 280 км, для которых данные измерений отсутствуют из-за наклона орбиты. Размер элемента разрешения составляет 70 х 45 км для частоты 19.3 ГГц, 60 х 40 км - для 22.2 ГГц, 38 х 30 км - для 37.0 ГГц, и 16 х 14 км - для 85.5 ГГц. Размер ячейки сетки данных составляет 12.5 км на частоте 85.5 ГГц и 25 км на более низких частотах. Файл данных составлен из 304 столбцов и 448 строк.

В алгоритме NORSEX [376, 381] предполагается, что радиояркостная температура в элементе разрешения представляет собой сумму радиояркостных температур многолетнего и однолетнего льдов, а также водной поверхности с весовой функцией соответствующей их относительной площади:

Тв ~ Стекп,Тш -f СрувруТру + Coweow272, (5.3) где сш,сру,с0}г относительные площади многолетнего льда, однолетнего льда и водной поверхности в элементе разрешения, em>eFY>eow - их излучательные способности и Tmy and TFY - температуры двух рассматриваемых видов льда. Относительные площади многолетнего льда, однолетнего льда и водной поверхности удовлетворяют следующему соотношению:

Для параметризации термодинамической температуры однолетнего льда использовалось соотношение: где Тм - среднемесячная температура воздуха в Арктике. Температура поверхности многолетнего льда предполагается равной приземной температуре воздуха. Использованные значения излучательной способности льдов и водной поверхности, а также данные in-situ наблюдений и их среднеквадратические отклонения [216] приведены в таблице 5.1. Предполагается, что излучательные способности двухлетнего и многолетнего льда одинаковы. С + С + С

-W т FY т ^OW

5.4)

Т^О.4* Tat+ 0.6* ТД=272),

5.5)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Развитие системы мониторинга ледяного покрова в Арктике имеет большое значение для выполнения климатических и режимных исследований, обеспечения безопасности мореплавания, разработки нефтегазовых месторождений на шельфе арктических морей, и ряда других задач. В результате выполненных в диссертационной работе исследований решена крупная научная проблема развития системы мониторинга морских льдов на основе комплексного использования данных спутникового радиолокационного зондирования с данными в других диапазонах. Основным преимуществом съемки при помощи радиолокаторов с синтезированной апертурой является возможность регулярного получения информации высокого разрешения независимо от условий погоды и естественной освещенности.

Выполненные автором теоретические и экспериментальные исследования показали, что облачность, туман и снегопад слабо влияют на характеристики отраженного радиолокационного сигнала, и только интенсивные дожди и грозы могут значительно изменять величину принимаемого РЛС сигнала и, в отдельных случаях, маскировать изображение морского льда. Данное обстоятельство необходимо учитывать при интерпретации изображений, полученных в летний период.

Яркость радиолокационного изображения определяется удельной эффективной площадью рассеяния ледяного покрова, которая также зависит от длины волны, поляризации и угла падения электромагнитной волны. Анализ и обобщение и литературных данных показали, что основными особенностями изменения УЭПР морских льдов в Ки-, Х-, и С-диапазонах являются низкие значения у начальных льдов и ниласа, их повышение у серого льда и понижение на стадии однолетнего льда с последующим увеличением при нарастании толщины последнего. Рассеяние многолетнего льда увеличивается по сравнению с однолетним льдом. УЭПР морских льдов могут изменяться в зависимости от их расположения, например в районе кромки или в массиве дрейфующих льдов. Значения УЭПР многолетнего и однолетнего льдов значительно варьируют в период летнего таяния, и радиолокационный контраст между ними изменяется или исчезает.

В настоящее время съемка ледяного покрова осуществляется, в основном, в С-диапазоне на НН-поляризации. Анализ калиброванных изображений спутника Егтва! позволил оценить диапазоны изменения УЭПР основных видов льдов при данных параметрах. Полученные результаты использовались затем при разработке методов интерпретации и анализа РСА-изображений морских льдов.

Визуальная интерпретация изображений является основным методом получения информации о параметрах ледяного покрова. Разработка и совершенствование методов интерпретации радиолокационных изображений морских льдов Х-, С- и Б- диапазонов выполнялось на основе серии подспутниковых экспериментов, и в результате были выявлены основные характеристики морских льдов, которые идентифицируются по этим изображениям.

По радиолокационным изображениям Х-диапазона на УУ-поляризации опознаются начальные, молодые, однолетние и многолетние льды, определяются положение кромки льдов, граница между дрейфующим льдом и припаем, многолетним и однолетним льдами. Выделяются обширные и гигантские ледяные поля, прибрежные и заприпайные полыньи, опознаются разводья шириной более половины элемента разрешения. Последовательные съемки одного и того же района позволяют прослеживать дрейф ледяного покрова с оценкой его скорости и направления. Такие параметры морских льдов как заснеженность, возраст льда в широком диапазоне и некоторые другие не определяются. По РСА-изображениям Б-диапазона выделяются дрейфующие и сидящие на грунте айсберги, идентифицируется возраст льдов, их преобладающие формы, степень торосистости, границы распространения льдов и зон устойчивого и неустойчивого припая,. В летний период определяется положение кромки льдов, их сплоченность и размер льдин, выделяются зоны и полосы мелкобитого льда.

Сигнатуры основных видов и параметров льда на РСА-изображениях С-диапазона на УУ- и НН-поляризациях выявлены и верифицированы на основе анализа изображений, полученных со спутников ЕК8-1/2, КАВАЕ^АТ и Егмза1. Установлена возможность определения основных возрастных видов (начальный, молодой, однолетний и старый) и форм льда, выделения участков ровного, слабо, умеренно и сильно деформированного льда, идентификации границы припая, а также прибрежных и заприпайных полыней и разрывов. В летний период фиксируется положение кромки, оценивается сплоченность льдов, и выделяются отдельные поля и полосы льда. Оценены возможности и ограничения РСА по обнаружению айсбергов среди водной поверхности, припая и дрейфующих льдов. Выявлены неоднозначности интерпретации РСА-изображений, вызванные сходством сигнатур различных видов и параметров льда - сложно различать тонкий, средний и толстый однолетний льды, а также двухлетний и многолетний льды. На основании проведенных исследований была рекомендована следующая последовательность методических приемов дешифрирования радиолокационных изображений: выделение кромки ледяного покрова и границ многолетних льдов, границ припая, крупных разводий, каналов и полыней, однородных зон с различным состоянием льда, определение характеристик ледяного покрова в выделенных зонах, и составление ледовой карты.

Предложенный в диссертации подход к автоматизации тематической обработки спутниковых изображений заключается в создании алгоритмов определения отдельных характеристик морских льдов, которые, по мере их совершенствования, могут быть органично включены в общую схему интерактивной обработки изображений, используемой в оперативной практике. В результате выполненных исследований разработана методология автоматизированной интерпретации ледяного покрова по РСА изображениям. Созданы алгоритмы приведения УЭПР морских льдов к одному углу падения, определения возрастных видов льда, общей и частной сплоченности нескольких видов льдов, дрейфа льдов и характеристик разрывов в ледяном покрове, что позволяет в значительной степени автоматизировать процедуры интерпретации РСА изображений морских льдов. Разработанная методология распознавания возрастных видов морских льдов на спутниковых радиолокационных изображениях включает в себя этапы предварительной обработки изображений, их сегментации, выбора признаков, и непосредственно распознавания. Автором или под его руководством разработаны алгоритмы сегментации радиолокационных изображений и распознавания возрастных видов льдов, основанные на методах нейронных сетей, линейного дискриминантного анализа, и сравнения гистограмм, алгоритм определения частной сплоченности многолетних льдов по РСА-изображениям, основанный на методе байесовской классификации. Разработана методология картирования разрывов, сочетающая преимущества визуального анализа изображений и методов автоматической обработки. Предложен набор параметров, описывающих характеристики разрывов и разработан алгоритм, позволяющий автоматически рассчитывать эти характеристики в узлах регулярной сетки для Арктики. Разработан и реализован алгоритм, основанный на вычислении кросскорреляции, который позволяет с высокой точностью определить дрейф льдов при существенном уменьшении времени работы.

Выполненные исследования показали, что анализ радиолокационных изображений, полученных при помощи четырехчастотного авиационного комплекса, позволяет значительно расширить количество определяемых параметров морских льдов. Установлено, что изображения Х-диапазона содержат наиболее ценную информацию о возрасте льдов. Айсберги, наслоения, торосы, гряды торосов, границы ледяных полей в зонах мелкобитого льда лучше выделяются в Ь- и метровом диапазонах.

Анализ радиолокационных изображений С-диапазона на различных поляризациях обеспечивает более полное и детальное определение возрастных видов и ряда других параметров ледяного покрова. Анализ изображений на НН- и УУ-поляризациях при больших углах падения позволяет улучшить разделение льда и водной поверхности, и выделение полей однолетнего льда. На НН- и НУ-поляризациях при малых углах падения разделяются взволнованная водная поверхность и полосы льда, выделяются зоны молодого льда. Разрывы, покрытые серым льдом, выделяются в массиве многолетних льдов по кросс-поляризационному (УУ/УН) отношению. В этом режиме идентифицируются айсберги на фоне взволнованной водной поверхности. При совместной интерпретации РСА-изображений и снимков оптического диапазона улучшается определение ряда характеристик морских льдов, и устраняются неоднозначности интерпретации. На основании выполненных исследований для мониторинга ледяного покрова рекомендовано использование следующего состава средств дистанционного зондирования: спутниковые РСА сантиметрового и дециметрового диапазонов на ко- и кросс-поляризациях, радиометр оптического диапазона и радар-альтиметр.

Спутниковые радиолокационные изображения получили применение в научных исследованиях для изучения припая, полыней, дрейфа льдов, верификации оценок распространения льдов и ряда других задач.

Использование РСА изображений совместно с данными модельных расчетов позволили получить оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном в период 1979-1995 гг. По РСА-изображениям, полученным со спутника RADARSAT, была оценена площадь многолетних льдов в Арктике, что позволило верифицировать ее оценки, полученные по данным SSM/I.

В серии демонстрационных компаний на борту атомных ледоколов в Арктике было доказано, что данные спутниковых РСА могут эффективно использоваться на борту ледоколов для выбора пути плавания во льдах. Изображения, получаемые со спутника Envisat, регулярно используются для картографирования ледовой обстановки и подготовки рекомендаций по преодолению тяжелых льдов на отдельных участках трассы СМП.

Развитие системы мониторинга морских льдов предполагает совершенствование, технических средств получения ледовой информации, методов обработки и комплексирования данных, поступающих с различных спутниковых, самолетных и наземных систем, дистанционного зондирования, а также средств связи для передачи информации на суда. Преемственность программ спутникового радиолокационного зондирования открывает возможности для развития мониторинга морских льдов. Разработанные в диссертации методологии анализа и обработки могут быть использованы при анализе РСА-изображений с перспективных спутников: TerraSAR-X, COSMO-SKYMED и "Метеор-М" (Х-диапазон), Sentinel (С-диапазон), "Кондор-Э" (S-диапазон) и ALOS PALSAR (L-диапазон).

Важнейшим параметром ледяного покрова является его толщина. Возможности ее определения, как по спутниковым РСА-изображениям, так и данным в других диапазонах существенно ограничены. Выполненные в диссертации исследования показали принципиальную возможность определения толщины льда по данным измерений его возвышения при помощи спутниковых радар-альтиметров и лазерных альтиметров.

Эмпирическая регрессионная зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда в период март-май получена по данным измерений, выполненных во время посадок на лед при проведении высокоширотных воздушных экспедиций "Север". По данным измерений в экспедициях "Север" были также вычислены средняя высота и плотность снега и их стандартные отклонения, а также получены оценки плотности однолетнего льда. С использованием этих данных уравнение гидростатического равновесия было преобразовано в линейную зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда. Соотношение между толщиной и возвышением многолетнего льда было получено из уравнения гидростатического равновесия при подстановке в него среднеклиматических значений высоты и плотности снега, и плотности многолетнего льда, определенной как средневзвешенное значение плотностей его верхнего и нижнего слоев.

Основное содержание диссертации докладывалось на ряде научных конференций, в частности:

• На 1-ой всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований" - Баку (1982);

• На 2-м и 3-м всесоюзных съездах океанологов - Ялта (1982), Ленинград (1987);

• На симпозиумах "Радиолокационное исследование природных сред" -С.Петербург (1983, 1992, 1994, 1999,2000);

• На межведомственном всесоюзном совещании "Статистические методы обработки данных и системы дистанционного зондирования окружающей среды" - Минск (1983);

• На 2-м всесоюзном совещании по механике и физике льда - Москва (1983);

На всесоюзном совещании "Радиофизические и оптические методы исследования снега и льда" - Ленинград (1984);

На всесоюзном совещании "Ледовые прогнозы и расчеты " — Ленинград (1984);

На всесоюзной конференции "Статистические методы обработки данных дистанционного зондирования окружающей среды " - Юрмала (1986);

На всесоюзной конференции "Морские льды и хозяйственная деятельность на шельфе" — Мурманск (1989);

На международных симпозиумах по наукам о Земле и дистанционному зондированию (ЮАЯБЗ) - Эспоо, Финляндия (1991), Сингапур (1997), Сиэттл, США (1998), Гамбург, Германия (1999), Тулуза, Франция (2003);

На 18-й ежегодной конференции общества дистанционного зондирования - Данди, Великобритания (1992);

На российско-германских совещаниях по проблеме исследования моря Лаптевых-С. Петербург (1993, 1994, 1995, 1996); На симпозиуме по микроволновому дистанционному зондированию Земли, океана, льда и атмосферы (1Ж81)- Лоуренс, Канзас, США (1994);

На 3-м циркумполярном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды Арктики - Фэрбенкс, США (1994); На международной конференции по распространению миллиметровых радиоволн - Харьков, Украина (1994);

На российско-норвежском совещании по исследованию Карского моря - С-Петербург (1995);

На международных конференциях по инженерным работам в портах и океане (РОАС) - Мурманск (1995), Хельсинки, Финляндия (1999);

На 4-м симпозиуме по результатам работы спутника ERS - Флоренция, Италия (1997);

На 3-й международной конференции по радиоактивности окружающей среды в Арктике - Тромсе, Норвегия (1997);

На международной конференции "Устойчивое развитие в Арктике" -Тромсе, Норвегия (1998);

На симпозиуме по использованию снимков спутника RADARSAT -Монреаль, Канада (1998);

На 49-й Арктической научной конференции по Международному сотрудничеству в исследованиях Арктики: обнаружение глобальных изменений и их влияния в западной Арктике - Фэрбенкс, Аляска, США (1998);

На международных симпозиумах стран СНГ по атмосферной радиации (МСАР) - С.Петербург (1999, 2000, 2002, 2004);

На международном симпозиуме по нефтепроводам (ISOPE-EUROMS) -Москва (1999);

На международном коллоквиуме "Космическая информация для безопасности окружающей среды" - Москва (1999); На международном симпозиуме по спутникам ERS и ENVISAT "Взгляд из космоса на землю в новом тысячелетии" - Гетеборг, Швеция (2000);

На всероссийской научной конференции "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" - Муром (2001);

На пятом рабочем совещании "Взаимодействие суши и океана в российской Арктике" - Москва (2002);

На симпозиуме по спутникам ENVISAT и ERS - Зальцбург, Австрия (2004);

• На рабочем совещании по спутнику CRYOSAT - Фраскати, Италия (2005);

• На 31-м международном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды "Глобальный мониторинг для устойчивого развития и безопасности " - С. Петербург, (2005);

• На научном семинаре "Норвежско-Российское сотрудничество на Шпицбергене" - Тромсе, Норвегия (2006);

• На научной конференции "Моря высоких широт и морская криосфера" - С.-Петербург (2007);

• На третьей международной конференции "Земля из космоса - наиболее эффективные решения" - Москва (2007);

• На втором международном совещании по прогрессу в области океанографии на основе использования РСА-изображений спутников ENVISAT и ERS - Фраскати, Италия (2008);

• На шестой и седьмой Всероссийских ежегодных конференциях "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва (2008, 2009);

• На ассамблее Европейского геофизического союза - Вена, Австрия (2009);

• На конференции "Морские исследования полярных областей Земли в Международном полярном году 2007/08" (Санкт-Петербург, 2010);

• На международном Симпозиуме "Океаны из космоса" (Венеция, 2010). В полном объеме результаты диссертационной работы докладывались на научном семинаре Нансен-Центра и совместном семинаре отдела совершенствования ледово-информационной системы и отдела ледовых прогнозов ААНИИ. Основное содержание диссертации, ее результаты и выводы опубликованы более чем в 60 научных работах, в том числе в книге "Дистанционное зондирование морских льдов на Северном морском пути: изучение и применение" (авторы О.М. Йоханнессен, В.Ю. Александров, И.Е. Фролов и др.), опубликованной в 2006 году в издательстве Springer-Praxis и в 2007 году в издательстве "Наука", в авторитетных российских и зарубежных изданиях, соответствующих перечню научных изданий ВАК России: Доклады Академии Наук СССР, Исследование Земли из космоса, Проблемы Арктики и Антарктики, Вестник Санкт-Петербургского Государственного Университета, Journal of Geophysical Research, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Continental Shelf Research, Sea Technology, Polar Record, Canadian Journal of Remote Sensing, a также в трудах Всероссийских и международных научных конференций.

Результаты выполненных в диссертации исследований использовались в штабе морских операций Мурманского морского пароходства при обеспечении морских операций на трассе Северного морского пути. Разработанные в диссертации методология и алгоритмы, в частности интерпретации РСА-изображений морских льдов, угловой коррекции РСА-изображений, могут использоваться в Ледово-информационном центре ААНИИ и других организациях, занимающихся вопросами получения и обработки ледовой информации.

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Александров, Виталий Юрьевич, Санкт-Петербург

1. Александров В.Ю., Бугиуев A.B. Использование статистических характеристик радиолокационных изображений льдов для их распознавания // Тр. ААНИИ. 1977. Т. 343. С. 151-154.

2. Александров В.Ю. Распознавание образов при помощи гистограмм // Сб. "Алгоритмы и программы" М., ВИЭМС. Вып. 4(23). 1978. С. 41.

3. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Дешифрирование радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ГТО. 1979. Вып. 433. С. 130-135.

4. Александров В.Ю. Различия отражающих свойств основных возрастных видов морских льдов // Тр. ГГО. 1982. Вып. 470. С. 87-91.

5. Александров В.Ю., Матросов С.Ю. О коррекции радиолокационных изображений природных объектов // Сб. "Первая всесоюзная конференция Биосфера и климат по данным космических исследований". Баку, 1982. С. 73.

6. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Солонин A.C. Оптимальные алгоритмы распознавания морских льдов по данным дистанционного зондирования // Сб. Второй всесоюзный съезд океанологов, Физика и химия океана, тезисы докладов, вып. 4, часть 1, 1982, МГИ АН УССР.

7. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Некоторые результаты интерпретации радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ААНИИ. 1983. Т. 379. С. 50-53.

8. Александров В.Ю. Влияние отражения от осадков на характеристики радиолокационных изображений морских льдов // Тр. ГГО. 1985. Вып. 490. С. 70-75.

9. Ю.Александров В.Ю., Бушуев A.B., Лощилов B.C. Определение сплоченности морских льдов по аэрокосмическим изображениям // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 2. С. 5-11.

10. Александров В.Ю., Лощилов B.C. Количественная интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов с использованием априорных данных // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 28-31.

11. Александров В.Ю., Бровирова Т.Ю., Мелентъев В.В., Микикечко А.Н.и др. Методика и некоторые результаты обработки контрастов лед/вода по данным самолетного сканирующего радиометра // Тр. ГГО. 1986. Вып. 509. С. 162-178.

12. Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Оценка УЭПР морских льдов разного возраста по радиолокационным изображениям спутника ЕТЧЛ/ТБАТ // Сб. "Тезисы докладов научной конференции Моря высоких широт и морская криосфера11. С.-Петербург, 2007. С. 16

13. Александров В.Ю., Волков В.А., Сандвен С., Бабикер М. Обнаружение айсбергов в российской Арктике по спутниковым данным // Сб. "Тезисы докладов научной конференции Моря высоких широт и морская криосфера". С.-Петербург, 2007. С. 15

14. Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Цифровая обработка РСА-изображений морских льдов спутника ЕКРЛ8АТ // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. № 1(78). С. 90-94.

15. Александров В.Ю. Алгоритм определения толщины льда по данным спутникового радар-альтиметра // Сб. трудов конференции в рамках Ш

16. Международного полярного года. Санкт-Петербург, Российский государственный гидрометеорологический университет, 12-13 ноября 2008. С. 9-11.

17. ЪЪ.Аппелъ И.Л., Гудкович З.М. Отражательная способность ледяного покрова в период таяния льда в юго-восточной части моря Лаптевых // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 27-31.

18. Асмус В.В., Никитин П.А., Попов В.И, Спиридонов Ю.Г. Цифровая обработка радиолокационных изображений, полученных со спутника «Космос-1500» // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 107-114.

19. Атлас океанов. Северный Ледовитый океан / Под ред. С.Г. Глушкова. Изд. Главного управления навигации и океанографии министерства обороны СССР, 1980. 189 с.

20. Афиногенов Л.П., Александров В.Ю., Рабинович Ю.И. Алгоритмы наземной обработки данных самолетного сканирующего СВЧ-радиометра // ТрГГО. 1985. Вып. 489. С. 59-69.

21. Богородский В.В., Козлов А.И. Микроволновая радиометрия земных покровов. Л., Гидрометеоиздат, 1985, 272 с.

22. Брязгин H.H. К вопросу об альбедо поверхности дрейфующих льдов // Проблемы Арктики и Антарктики. 1959. Вып. 1. С. 33-39.

23. Бурцев А.И., Кровотынцев В.А., Назиров М., Никитин П.А., Спиридонов Ю.Г. Радиолокационные карты Арктики и Антарктиды по данным ИСЗ «Космос-1500» и предварительные результаты их анализа // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 54-63.

24. Бушуев A.B. Развитие и совершенствование системы и методов ледовых наблюдений // Проблемы Арктики и Антарктики. 1991. Вып. 66. С. 170-183.

25. Бушуев A.B. Сбор, обработка и анализ данных по льду // Морской лед (справочное пособие): СПб., Гидрометеоиздат, 1997. С. 317 386.

26. Бушуев A.B., Быченков Ю.Д. Исследование распределения и динамики морских льдов по телевизионным снимкам ИСЗ "Метеор": Временная инструкция. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 133 с.

27. Бушуев A.B., Быченков Ю.Д. Использование радиолокационных снимков ИСЗ "Космос-1500" для исследования распределения и динамики морских льдов // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 23-27.

28. Бушу ев A.B., Быченков Ю.Д., Лощшов B.C., Масанов АД. Исследование ледяного покрова с помощью радиолокационных станций бокового обзора (РЛСБО): Методическое пособие. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 120 с.

29. Бушуев A.B., Волков H.A., Григценко В.Д. Наблюдения за морскими льдами и их исследования, создание автоматизированной ледово-информационной системы // Проблемы Арктики и Антарктики. 1995. Вып. 70. С. 104-119.

30. Бушуев A.B., Волков H.A., Гудкович З.М., Лощшов B.C. Результаты изучения дрейфа и динамики морского ледяного покрова Арктического бассейна весной 1961 года//Тр. ААНИИ. 1967. Т. 257. С. 26-44.

31. Бушуев A.B., Волков H.A., Гудкович З.М., Новиков Ю.Р. и др. Автоматизированная ледово-информационная система для Арктики (АЛИСА) // Тр. ААНИИ. 1977. Т.343. С. 6 16.

32. Визе В.Ю. Гидрологический набросок морей Лаптевых и ВосточноСибирского // Материалы комиссии по изучению Якутской АССР, том 5. Л., Академия Наук СССР, 1926.

33. Визе В.Ю. Об изучении дрейфа льдов в проливе Вилькицкого // Проблемы Арктики. 1938. Вып. 1. С. 41-46.

34. Воеводин, В.А., Попов, И.К. Методы изучения морфометрических характеристик айсбергов // Айсберги мирового океана / Под ред. И.К. Попова, В .А. Воеводина. СПб., 1996. С. 18-29.

35. Горбунов Ю.А. Ледообмен через Новосибирские проливы // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 66-72.

36. Горбунов Ю.А., Быченков Ю.Д., Лосев С.М., Кулаков И.Ю., Проворкин A.B. Дрейф льда в Гренландском море в 1979 1980 гг. // Труды ААНИИ. 1985. т. 400. С. 32-60.

37. Горбунов Ю.А., Гудкович З.М., Аппелъ И.Л. Особенности дрейфа льдов в юго-восточной части моря Лаптевых // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 45-65.

38. Горбунов Ю.А., Карелин И.Д. Межгодовые изменения ледообмена через Новосибирские проливы // Тр. ААНИИ. 1981. Т. 372. С. 114-116.

39. Гудкович З.М., Доронин Ю.П. Дрейф морских льдов. СПб: Гидрометеоиздат, 2001. 111 с.

40. Гудкович З.М., Кириллов A.A., Ковалев Е.Г., Сметанников A.B., Спичкин В.А. Основы методов сверхдолгосрочных ледовых прогнозов в Арктических морях. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 348 с.

41. Гудкович З.М., Николаева А.Я. Дрейф льдов в арктических морях и его связь с ледяным покровом советских арктических морей // Тр. ААНИИ. 1963. Т. 104. С. 1-186.

42. А.Доронин Ю.П., Хейсин Д.Е. Морской лед. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 318 с.

43. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.1в.Жевакин С.А., Наумов А.П. К расчету коэффициента поглощения сантиметровых и миллиметровых радиоволн в атмосферном кислороде // Радиоэлектроника. 1965. № 10(6). С. 987-996.

44. Захаров В. Ф. Изменение ледяного покрова моря Лаптевых в связи с осцилляциями барического поля в Арктике // Тр. ААНИИ. 1967. Т. 257. С. 5772.

45. Захаров В.Ф. Морские льды в климатической системе. СПб.: Гидрометеоиздат, 1996. 213 с.79 .Зражевский А.Ю. Методика расчета поглощения в атмосферных парах воды в миллиметровом и субмиллиметровом диапазонах // Радиоэлектроника. 1976. № 21(5). С. 951-957.

46. Зубакин Г.К. (ред.). Ледяные образования морей западной Арктики. СпБ.: ААНИИ, 2006. 272 с.81 .ЗубовН.Н. Арктические льды. М.: Главсевморпуть, 1944. 525 с.

47. Калмыков А.И., Курекин А. С., Ефимов В.Б. и др. Радиолокатор бокового обзораИСЗ "Космос-1500" //Исследование Земли из космоса. 1985. № 3.С. 76-83.

48. Карелин Д.Б. Влияние атмосферных условий на ледовые условия в море Лаптевых//Проблемы Арктики. 1943. Вып. 3. С. 124-135.

49. Карелин Д.Б. Влияние гидрометеорологических условий на состояние льдов в море Лаптевых // Тр. АНИИ. 1945. Т. 188.259 с.

50. Карелин ИД. Исследование крупномасшабных потоков морских льдов по ТВ снимкам с ИСЗ // Проблемы Арктики и Антарктики. 1985. Вып. 60. С. 86-93.

51. Карелин ИД. Система крупных разрывов в дрейфующих льдах Карского моря в зимний период // Тр. ААНИИ. 1998. Т. 438. С. 51-62.

52. Кондратьев К.Я., Биненко В.И., Дьяченко Л.И., Корзов В.И. Альбедо и угловые характеристики отражения подстилающей поверхности и облаков. Л.: Гидрометеоиздат. 1981. 232 с.

53. Кондратьев К.Я., Мелентъев В.В., Александров В.Ю. СВЧ-излучательные свойства различных типов подстилающей поверхности при отрицательных температурах // Доклады АН СССР. 1989. Т. 306. № 1. С. 6770.

54. Кровотынцев В.А., Мшехин O.E., Попов В.И., Спиридонов ЮТ. Радиолокационные наблюдения из космоса за динамикой ледяного берега и дрейфом айсбергов в Антарктике // Исследование Земли из космоса. 1991. № 4. С. 87-96.

55. Кузнецов И.М., Миронов Е. У. Особенности нарастания толщины морского льда// Тр. ААНИИ. 1995. Т.435. С.35-46.

56. Кузнецов И.М., Тимерев A.A. Изменение альбедо льда в зависимости от состояния его поверхности по измерениям с самолета // Проблемы Арктики и Антарктики. 1972. Вып. 40. С. 71-77.

57. Кузъмичев А.П. Система сбора и распространения информации по Арктике // Докл. науч.-практ. Совещ. "Гидрометеорологическое обеспечение хозяйственной деятельности в Арктике и замерзающих морях", СПб., 27-29 марта 2002 г. СПб., 2002. С. 186-189.

58. Лебедев ГА. Гидрофизические и радиофизические исследования Арктического бассейна // Проблемы Арктики и Антарктики. 1999. Вып. 71. С. 78-105.

59. Лосев С.М., Горбунов ЮА., Дымент Л.Н. Оценка характеристик разрывов в ледяном покрове моря Лаптевых по снимкам самолетного радиолокатора бокового обзора и снимкам со спутников Земли "Метеор" и "NOAA" // Метеорология и гидрология. 2003. № 2. С. 59-67.

60. Лосев С.М., Горбунов ЮА., Дымент Л.Н., Сергеева И А. Макродеформации ледяного покрова в Арктическом бассейне // Метеорология и гидрология. 2005. № 8. С. 38-50.

61. Лощилов B.C. Снежный покров на льдах центральной Арктики // Проблемы Арктики и Антарктики. 1964. № 17. С. 36-45.

62. Лощилов B.C., Парамонов А. И. Определение и картографирование толщины морского льда в Арктике по спутниковым изображениям в ИК-диапазоне // Исследование Земли из космоса. 1997. № 5. С.63-72.

63. Макштас А.И Тепловой баланс арктических льдов в зимний период. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 68 с.

64. Марченко A.B. О распространении волн зыби в неоднородном ледяном покрове // Изв. РАН. Механика жидкости и газа. 1996. № 5. С. 162169.

65. Мелентъев В.В., Александров В.Ю. Модельные расчеты СВЧ-излучательных свойств пресноводного льда и мерзлых грунтов // Тр. ААНИИ. 1991. Т. 421. С. 138-146.

66. Мельник ЮА. Радиолокационные методы исследования Земли. М.: Сов. Радио, 1980. 262 с.

67. Миронов Е. У., Сенъко Н.П. О взаимосвязи толщины и осадки льда // Тр. ААНИИ. 1995. Т.435. С.47-54.

68. Митник Л.М., Викторов C.B. (ред) Радиолокация поверхности Земли из Космоса, Альбом-монография. М., Гидрометеоиздат, 1990. 199 с.

69. Митник Л.М., Десятова Г.И., Ковбасюк В.В. Определение характеристик ледяного покрова Охотского моря зимой 1983-1984 гг. по данным радиолокационного зондирования // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 16-22.

70. Николаева А.Я., Гудкович З.М. Некоторые результаты изучения дрейфа льдов при помощи дрейфующих радиобуев // Проблемы Арктики и Антарктики. 1961. Вып. 8. С. 11-17.

71. Николаева А.Я., Шестериков Н.П. Метод вычисления ледовых условий (на примере моря Лаптевых) // Тр. ААНИИ. 1970. Вып. 292. С. 143217.

72. Огути Т. Распространение и рассеяние электромагнитных волн в дожде и других гидрометеорах // ТИИЭР. 1983. № 71(9). С. 6-65.

73. Панфилов A.A. О мезомасштабной пространственной изменчивости дрейфа льдов в зимний период // Тр. ААНИИ. 1990. Т. 418. С. 178-184.

74. Панфилов A.A. О вихревых движениях сплоченного морского льда в осенне-зимний период // Тр. ААНИИ. 1995. Вып. 435. С. 62-67.

75. Радионов В.Ф., Брязгин H.H., Александров Е.И. Снежный покров в Арктическом бассейне. СПб, Гидрометеоиздат, 1996, 124 с.

76. Рахина Т.В., Александров В.Ю., Бушуев A.B., Сандвен С. Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника "Океан" с использованием кросс-корреляционного алгоритма // Исследование Земли из Космоса. 1998. № 4. С. 102-110.

77. Рожков В.А. Методы вероятностного анализа океанологических процессов. JL, Гидрометеоиздат, 1979. 280 с.

78. Руководство по производству ледовой авиаразведки / под ред. H.A. Волкова. JI., Гидрометеоиздат, 1981, 240 с.

79. Спиридонов Ю.Г., Пичугин А.П. Влияние метеоусловий на характеристики радиолокационных изображений земной поверхности из Космоса // Исследование Земли из Космоса. 1984. № 6. С. 21-27.

80. Справочник по климату Антарктиды. Солнечная радиация. Радиационный баланс. Солнечное сияние. JL, Гидрометеоиздат, 1976, Т. 1. 131 с.

81. Степаненко В.Д. Радиолокация в метеорологии. JL: Гидрометеоиздат, 1966. 361 с.

82. Степанюк И. А. Технологии испытаний и моделирования морского льда. СПб.: Гидрометеоиздат. 2001. 77 с.

83. Степанюк И.А., Смирнов В.Н. Методы измерений характеристик динамики ледяного покрова. СПб: Гидрометеоиздат. 2001. 135 с.

84. Тимерев A.A. Отражательные свойства подстилающей поверхности полярных районов // Тр. ААНИИ. 1976. Т. 328. С. 106-115.

85. Финкелыитейн М.И., Лазарев Э.И. Радиолокационный видеоимпульсный измеритель толщины морского льда как новое перспективное средство ледовой разведки // Тр. ААНИИ. 1977. Т.343. С. 104113.

86. Хохлов Г.П. Физико-химические характеристики верхних слоев различных видов морских льдов в районе станции "СП-22" // Тр. ААНИИ. 1978. Т.359. С. 4-12.

87. Царев В.А., Коровин В.П. Неконтактные методы измерений в океанологии. Учебное пособие. СПб: РГГМУ. 2005. 184 с.

88. Цымбал В.Н., Калмыков А.И., Курекин A.C., и др. Информационные возможности радиолокационной системы бокового обзора ИСЗ "Космос-1500" // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 84-92.

89. Черепанов Н.В. Классификация льдов природных водоемов // Тр. ААНИИ. 1976. Т.331. С. 77-99.

90. Шестериков Н.П. Предварительный анализ дрейфа радиобуев в арктических морях // Проблемы Арктики. 1957. Вып. 2. С. 85-91.

91. Яковлев Г.Н. Снежный покров на дрейфующем льду в центральной Арктике // Проблемы Арктики и Антарктики. 1960. № 3. С. 6576.

92. Яншин A.JI., Соловьева В.А. (ред) Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири. Новосибирск: Наука, 1988. 224 с.

93. Abramov V. Atlas of Arctic Icebergs, The Greenland, Barents, Kara, Laptev, East-Siberian and Chukchi Seas and the Arctic Basin. NJ, USA: Backbone Publishing Company, 1996. 70 p.

94. Alexandrov V.Yu., Bushuev A.V., Loshchilov V.S. Remote Sensing of Arctic and Antarctic sea ice // Proc. of the 18-th Annual Conf. of the Remote Sensing Society, Dundee. UK, September 15-17, 1992. Nottingham, England, 1992. P. 17-34.

95. Alexandrov V.Y., Korsnes R. Ice drift in the Greenland Sea estimated from ERS-1 SAR and NOAA AVHRR images // Norsk Polarinstitutt, Report № 83. Oslo, 1993. 15 p.

96. Alexandrov V.Yu., Loshchilov V.S. Sea-ice sensing using aircraft and satellite radars / Eds. J. Sugimori, Stewart. Seibutsu Kenkyusha, Australia, 1993. P. 324-333.

97. Alexandrov, V.Y., Eicken H., Kolatschek J. Satellite radar monitoring of ice drift in the Laptev Sea // Berichte zur Polarforschung. 1995. Vol. 176. S. 1719.

98. Alexandrov V.Y., Grishchenko V.D., Williams R.G. Arctic and Antarctic Research Institute, St. Petersburg // Sea Technology, vol. 37, N 10, 1996, pp. 47-53.

99. Alexandrov V.Yu., Kolatschek J. Sea-ice conditions during the TRANSDRIFT III expedition II Berichte zur Polarforschung. 1997. Vol. 248. S. 19-20.

100. Alexandrov V.Yu., Kolatschek J. Sea-ice remote sensing // Berichte zur Polarforschung. 1997. Vol. 248. S. 28-29.

101. Alexandrov V.Y., Sandven S., Johannessen O.M., Pettersson L.H., Dalen O. Winter navigation in the Northern Sea Route using RADARSAT data // Polar Record. 2000. № 36 (199). P. 333-342.

102. Alexandrov V.Y., Sandven S., Kloster K. Iceberg identification in the Eurasian Arctic using SAR images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., 21-25 July 2003, Toulouse, France. IEEE, Piscataway, NJ, 2003. (CD-ROM publication).

103. Alexandrov V.Y. Snow measurements // Berichte zur Polarforschung. 2004. Vol. 481. S. 40-41.

104. Alexandrov V.Y., Sandven S., Kloster K., Bobylev L.P., Zaitsev L.V. Comparison of sea ice signatures in OKEAN and RADARSAT radar images for the northeastern Barents Sea // Canad. J. Remote Sensing. 2004. № 30(6). P. 882892.

105. Alexandrov V.Y., Johannessen O.M., Sandven S., Bobylev L., Yarigina A., Volkov V., Zakhvatkina N. Complex analysis of sea ice SAR images // Proceedings "Oceans from Space" Symposium. Venice, Italy. 2010. P. 13-14.

106. Alexandrov V.Y., Sandven S., Wahlin J., Johannessen O.M. The relation between sea ice thickness and freeboard in the Arctic // The Cryosphere Discussions. 2010. № 4. P. 641-661.

107. AGF-211 cruise report 2007 // UNIS. 2007. 143 p.

108. Askne J., Carlstrom A., Dierking W., Ulander L. ERS-1 SAR backscatter Modeling and Interpretation of Sea Ice Signatures // Proc. of Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., August 8-12, Pasadena, California. Piscataway, NJ, 1994. P. 162-164.

109. Askne J., Ulander L.M.H., Carlstrom A. et al. Validation of ERS-1 SAR measurements of sea ice during Arctic-91 // Proc. First ERS -1 SymposiumSpace at the Service of our Environment, Cannes, France, 4-6 November 1992. ESA SP-359, 1993. P. 289-294.

110. Banfield J. Automated tracking of ice floes: A stochastic approach // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1991. № 29(6). P. 905-911.

111. Barber D.G., Thomas A., Papakyriakou T.N. Role of SAR in Surface Energy Flux Measurements Over Sea Ice // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds. C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 35 67.

112. Barber D.G., Yackel J.J., Hanesiak J.M. Sea Ice, RADARSAT-1 and Arctic Climate Processes: A Review and Update // Canad. J. Remote Sensing. 2001. №27(1). P. 51-60.

113. Beaven S.G., Gogineni S.P., Shanableh M. Radar backscatter signatures in the Central Arctic // Int. J. Remote Sensing. 1994. № 15(5). P. 11491154.

114. Belchansky G.L, Douglas D.C., Eremeev V.A., Platonov N.G. Variations in the Arctic's multiyear sea ice cover: A neural network analysis of SMMR-SSM/I data // Geophys. Res. Lett. 2005. Vol. 32. L09605. doi. 10.1029/2005GL022395.

115. Bertoia C., Falkingham J., Fetterer F. Polar SAR Data for Operational Sea Ice Mapping // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds. C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 202-234.

116. Beveridge J.R., et al. Segmenting images using localizing histograms and region merging // Intern. J. Computer Vision. 1989. № 2(3). P. 311-347.

117. Bishop C.M. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Clarendon Press, 1995. 482 p.

118. Bjorgo E., Johannessen O.M., Miles M.W. Analysis of merged SMMR-SSM/I time series of Arctic and Antarctic sea ice parameters 1978-1995 // Geophys. Res. Letters. 1997. № 24(4). P. 413-416.

119. Bogdanov A.V., Sandven S., Johannessen O.M., Alexandrov V.Yu., Bobylev L.P. Multi-sensor approach to automated classification of sea ice image data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2005. № 43(7). P. 1648-1664.

120. Carsey F., editor Microwave Remote Sensing of Sea Ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. 462 p.

121. Carsey F., Harfing R., Wales C. Alaska SAR Facility: The US Center for Sea Ice SAR Data // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 189-200.

122. Cavalieri D.J. The validation of Geophysical Products using Multisensor data// Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 233-242.

123. Cavalieri D., J. Crawford M. Drinkwater D. Eppler, L.Farmer, R. Jentz, C. Wackerman. Aircraft active and passive- microwave validation of sea ice concentration from the DMSP SSM/I // J. Geophys. Res. 1991. № 96. P. 2198922008.

124. Collins M.J. Information Fusion in Sea Ice Remote Sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 431-441.

125. Collins M.J., Emery W.J. A Computational Method for Estimating Sea Ice Motion in Sequential Seasat Synthetic Aperture Radar Imagery by Matched Filtering // J. Geophys. Res. 1988. № 93(C8). P. 9241-9251.

126. Collins M.J., Livingstone C.E., Raney R.K. Discrimination of sea ice in the Labrador marginal ice zone from synthetic aperture radar image texture // Intern. J. Remote Sensing. 1997. № 18(3). P. 535-571.

127. Colony R., Thorndike A.S. An estimate of the mean field of Arctic sea ice motion // J. Geophys. Res. 1984. № 89. P. 10623-10629.

128. Comiso J. Arctic multiyear ice classification and summer ice cover using passive-microwave satellite data // J. Geophys. Res. 1990. № 95. P. 1341113422.

129. Comiso J., Parkinson C., Gersten R., Stock L. Accelerated decline in the Arctic sea ice cover // Geophys. Res. Lett. 2008. Vol. 35. L01703, doi:10.1029/2007GL031972.

130. Comiso, J.C., P. Wadhams, W. Krabill, R. Swift, J. Crawford, and W. Tucker. Top/bottom multisensory remote sensing of Arctic sea ice // J. Geophys. Res. 1991. № 96(C2). P. 2693-2711.

131. Cox G. F. N., and W.F. Weeks. Equations for determining the gas and brine volumes in sea ice samples // CRREL Report 82-30. 1982. Hanover, NH.

132. Crane R.G., Anderson M.R. Springtime microwave emissivity changes in the southern Kara Sea // J. Geophys. Res. 1994. № 99. P. 14303-14309.

133. Daida J., Samadani R. Object-Oriented Feature-Tracking Algorithms for SAR Images of the Marginal Ice Zone It IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1990. №28(4). P. 573-589.

134. Dierking W., Busche T. Sea ice monitoring by L-band SAR: an assessment based on literature and comparisons of JERS-1 and ERS-1 imagery // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2006. № 44(2). P. 957970.

135. Dokken S.T. Sea ice and ocean environmental applications of spaceborne SAR: Ph.D thesis. Chalmers University of Technology. Goteborg, Sweden. 2000.

136. Dokken S. T., Häkansson B., Askne J. Inter-Comparison of Arctic Sea Ice Concentration Using RADARSAT, ERS, SSM/I and In-Situ Data // Canadian Journal of Remote Sensing. 2000. № 26(6)". P. 521-536.

137. Drinkwater M.R. Satellite Microwave Radar Observations of Antarctic Sea Ice // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 35-68.

138. Drinkwater M.R., Kwok R., Rignot E., Israelsson H., Onstott R.G., Winebrenner D.P. Potential applications of polarimetry to the classification of sea ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 419-430.

139. Ebert E.E., Curry J. A. An intermediate one-dimensional thermodynamic sea ice model for investigation of ice-atmosphere interactions // J. Geophys. Res. 1993. № 98. P. 10085-10109.

140. Eckes C., Fritzke, B. Classification of sea-ice with neural networks -results of the EU research project ICE ROUTES // Interim Rep. 2001-02 of Institut für Neuroinformatik. Ruhr-Universität Bochum, Germany. 2001.

141. Edel H., Shaw E., Falkingham J., Borstad G. The Canadian RADARSAT Program // Backscatter. 2004. № 15(1). P. 11-15.

142. Eicken H., LensuM., Lepparanta M., Tucker W.B., Gow A. J., Salmela O. Thickness, structure and properties of level summer multiyear ice in the Eurasian sector of the Arctic Ocean // J. Geophys. Res. 1995. № 100(C11). P. 22697-22710.

143. Eicken H., Reimnitz E., Alexandrov V, Martin T., Kassens H., and Viehoff T. Sea ice processes in the Laptev Sea and their importance for sediment export// Continental Shelf Research. 1997. № 17(2). P. 205-233.

144. Eicken H., Viehoff T., Martin T., Kolatschek J., Alexandrov V, Reimnitz E. Studies of clean and sediment-laden ice in the Laptev Sea // Berichte zur Polarforschung. 1995. № 176. S. 62-70.

145. Efimov V.B., Kalmykov A.I., Alexandrov V.Yu., Loshchilov VS. et. al. Use of multifrequency airborne radar for sea ice observations in the Arctic // Proc. of the Intern. Conference on Millimeter Waves. 1994, Kharkov.

146. Emery W.J., Fowler C.W. Fram Strait satellite image-derived ice motions // J. Geophys. Res. 1991. № 96. P. 4751-4768.

147. Emery W.J., Fowler C.W., Maslanik J.A. Satellite-derived maps of Arctic and Antarctic sea ice motion: 1988 to 1994 // Geophys. Res. Letters. 1997. № 24. P. 897-900.

148. Fetterer F., Gineris D. Evaluating ERS-1 motion and classification products // Proc. First ERS -1 Symposium Space at the Service of our Environment, 4-6 November 1992, Cannes, France. ESA SP-359, 1993. P. 373375.

149. Fetterer F.M., Gineris D.J., Kwok R. Sea ice type maps from Alaska synthetic aperture radar facility imagery: an assessment // J. Geophys. Res. 1994. № 99(C11). P. 22443-22458.

150. Fily M., Rothrock D.A. Sea ice tracking by nested correlations // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1987. № 25(5). P. 570-580.

151. Fisher R.A. The use of multiple measurement in taxonomic problems // Annals Eugenics. 1936. № 7. P. 179-188.

152. Fleshe H. Estimation of ice motion from satellite images: MSc thesis. Division of Electronics and Computer Technique, Norwegian Institute of Technology (NIT). Trondheim, 1988.

153. Flett D„ Vachon P.W. Marine Applications of SAR in Canada // Backscatter. 2004. № 15(1). P. 16-21.

154. Furevik B.R., Johannessen O.M., Sandvik A.D. SAR-Retrieved Wind in Polar Regions Comparison with In Situ Data and Atmospheric Model Output // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. № 40(8). P. 1720-1732.

155. Giles, K. A. and S.M. Hvidegaard. Comparison of spaceborne radar altimetry and airborne laser altimetry over sea ice in the Fram Strait // International Journal of Remote Sensing, 2006. № 27(15). P. 3105-3113.

156. Giles, K.A., S.W. Laxon, A.L. Ridout. Circumpolar thinning of Arctic sea ice following the 2007 record ice extent minimum // Geophysical Research Letters, 2008. № 35, L22502, doi:10.1029/2008GL035710.

157. Gill R.S., Valeur H.H. Ice cover discrimination in the Greenland waters using first-order texture parameters of ERS SAR images // Intern. J. Remote Sensing. 1999. № 20(2). P. 373-385.

158. Gloersen P., Campbell W.J. Recent variations in Arctic and Antarctic sea-ice covers //Nature. 1991. № 352. P. 33-36.

159. Gloersen P., Campbell W.J., Cavalieri D.J., Comiso J.C., Parkinson C.L., Zwally H.J. Arctic and Antarctic Sea Ice 1978-1987 // Satellite Passive Microwave Observations and Analysis. 1992. NASA publication SP-511. 200 p.

160. Gloersen P., Cavalieri D. Reduction of weather effects in the calculation of sea ice concentration from microwave radiance // J. Geophys. Res. 1986. №91. P. .3913-3919.

161. Gogineni S.P., Moore R.K., Grenfell T.C., Barber D.G., Digby S., Drinkwater M. The Effects of Freeze-Up and Melt Processes on Microwave Signatures // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 330-341.

162. Gonzalez R.C., Wintz P. Digital image processing. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1987.

163. Green W.B. Digital image processing. A systems approach. NY: Van Nostrand Reinhold, 1989. 251 p.

164. Grenfell T. Surface-based passive microwave studies of multiyear sea ice // J. Geophys. Res. 1992. № 97. P. 3485-3501.

165. Grenfell T.C., Cavalieri D.J., Comiso J.C., Drinkwater M.R., Onstott R.G., Rubinstein I., Steffen K., Winebrenner D.P. Considerations for Microwave Remote Sensing of Thin Sea Ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 291-301.

166. Haas C. Validation of CryoSat sea-ice products: instruments and methods // Proc. Intern. Geosci. Rem. Sens. Symp, 2002. IEEE, Toronto, Canada, 3 p. CD-ROM.

167. Haas C., Dierking W., Busche T., Hoelemann J., Wegener C. Monitoring Polynya Processes and Sea Ice production in the Laptev Sea // Proc. ENVTSAT Symp., Salzburg, 6-10 September, 2004. Abstr. № 137. ESA Publication Division, Netherlands, 2004. SP-572.

168. Haas C., Eicken H. Interannual variability of summer sea ice thickness in the Siberian and Central Arctic under different atmospheric circulation regimes // J. Geophys. Res. 2001. № 106(C3). P. 4449-4462.

169. Hall D.L. Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion. Norwood, MA: Artech House, 1992. 320 p.

170. Hallikainen M., Winebrenner D.P. The physical basis for sea ice remote sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 29-46.

171. Hara Y., Atkins R.G., Shin R.T., Kong J.A., Yueh S.H., Kwok R. Application of neural networks for sea ice classification in Polarimetrie SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995. № 33(3). P. 740-748.

172. Haralic R.M., Shanmugan K., Dinstein I. Textural features for image classification // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1973. № 3(6). P. 610-621.

173. Harder M. Dynamik, Rauhigkeit und Alter des Meereises in der Arktis -Numerische Untersuchungen mit einem grosskaligen Modell // Berichte zur Polarforschung. 1996. № 203. P. 1-126.

174. Harder M., Lemke P. Modeling the extent of sea ice and ridging in the Weddell Sea, in The Polar Oceans and Their Role in Shaping the Global Environment // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 187-197.

175. Harder M., Lemke P., Hilmer M. Simulations of sea ice transport through Fram Strait: Natural variability and sensitivity to forcing // J. Geophys. Res. 1998. № 103. P. 5595-5606.

176. Hebbeln D., Wefer G. Effects of ice coverage and ice rafted material on sedimentation in Fram Strait // Nature. 1991. № 350. P. 409-411.

177. Hibler W.D. A dynamic thermodynamic sea ice model // J. Phys. Oceanogr. 1979. № 9. P. 815-846.

178. Hibler III, W.D., S. Ackley, W.F. Weeks, and A. Kovacs. Top and bottom roughness of a multiyear ice floe // AIDJEX Bulletin. 1972. № 13. P. 7792.

179. Hibler W.D., Zhang J. Interannual and climatic characteristics of an ice ocean circulation model // NATO ASI Series. Series I: Global and Environmental Change. 1993. Vol. 12. P. 633-652.

180. Holmes Q.A., Niiesch D.R., Shuchman, R.A. Textural analysis and real-time classification of sea ice types using digital SAR data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1984. № 22(2). P. 113-120.

181. Hvidegaard S. M., Forsberg R. Sea ice thickness from airborne laser altimetry over the Arctic Ocean north of Greenland // Geophys. Res. Letters. 2002. № 29(20).

182. Ivanov B., Alexandrov V. Albedo of the ice Cover during Late Summer time and Energy Exchange Processes // Berichte zur Polarforschung. 1994. № 149. P. 47-51.

183. Jeffries M.O., Schwartz K., Li S. Arctic summer sea-ice SAR signatures, melt-season characteristics, and melt-pond fractions // Polar Record. 1997. №33(185). P. 101-112.

184. Johannessen O.M., Johannessen J.A., Svendsen E., Shuchman R.A., Campbell W.J., Josberger, E. Ice-edge eddies in the Fram Strait marginal ice zone // Science. 1987. № 236. P. 427-429.

185. Johannessen O.M., Sandven S. ERS-1 SAR ice routing of L'Astrolabe through the Northeast Passage // Arctic News-Record, Polar Bulletin. 1992. № 8(2). P. 26-31.

186. Johannessen O.M., Sandven S., Budgell W.P., Johannessen JA., Shuchman R.A. Observation and simulation of ice tongues and vortex pairs in the marginal ice zone // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 109-136.

187. Johannessen O.M., Miles M.W., Bjorgo E. The Arctic's shrinking sea ice //Nature. 1995. № 376. P. 126-127.

188. Johannessen O.M., Sandven S., Drottning A., Kloster К., Hamre Т., Miles M. ERS-1 SAR Sea Ice Catalogue // ESA Publications Division. ESTEC, Noordwijk, the Netherlands. 1997. 89 p.

189. Johannessen O.M., Shalina E. V., Miles M. W. Satellite Evidence for an Arctic Sea Ice Cover in Transformation // Science. 1999. № 286. P. 1937-1939.

190. Johannessen O.M., Sandven S., Dalen 0., Kloster K, Lundhaug M., Hamre Т., Melentyev V, Alexandrov V, Bogdanov A., Babich N.G. SAR Sea Ice Interpretation Guide // NERSC Technical Rep. 2003. № 227. 105 p.

191. Johannessen O.M., Alexandrov V.Yu., Frolov L.Ye., Sandven S., Bobylev L.P., Pettersson L.H., Kloster K, Smirnov V.G., Mironov Ye.U., Babich,

192. N.G. Remote sensing of sea ice in the Northern Sea Route: studies and applications. Chichester, UK: Springer-Praxis, 2006.

193. Karvonen J.A. Baltic Sea ice SAR segmentation and classification using modified pulse-coupled neural networks // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. № 42(7). P. 1566-1574.

194. Kassens H., Dmitrenko I., Rachold V., Thiede J., Timokhov L. Russian and German scientists explore the Arctic's Laptev Sea and its climate system // Eos Trans. 1998. № 79(27). P. 322-323.

195. Ketchum R.D. Dual frequency radar ice and snow signatures // J. Glaciology. 1983. № 29(102). P. 186-192.

196. Ketchum R.D., Tooma S.G. Analysis and Interpretation of air-borne Multifrequency Side-looking radar sea ice imagery // J. Geophys. Res. 1973. № 78(3). P. 520-538.

197. Key J., Maslanik J.A., Schweiger, A.J. Classification of merged AVHRR and SMMR Arctic data with neural networks // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1989. № 55(9). P. 1331-1338.

198. Kim Y.S., Moore R.K., Onstott R.G., Gogineni, S. Towards the identification of optimum radar parameters for sea-ice monitoring // Journal of Glaciology. 1985. № 31(109). P. 214-219.

199. Kloster, K, Fleshe H., Johannessen O.M. Ice motion from airborne SAR and satellite imagery // Advanced Space Res. 1992. № 12(7). P. 149-153.

200. KolatschekJ., ViehoffT., EickenH., Nagelsbach E., Alexandrov V. Ice dynamics in the southwestern Laptev Sea as derived from ERS-1 SAR images // Berichte zur Polarforschung. 1995. № 176. S. 20-24.

201. Kondratyev K.Y., Melentyev V.V. Microwave remote sensing of the snow and ice cover: the Russian experience // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 497-504.

202. Korsnes R. Quantitative analysis of sea ice remote sensing imagery // Intern. J. of Remote Sensing. 1993. № 14(2). P. 295-311.

203. Kramer H.J. Observation of the Earth and its Environment. Survey of Missions and Sensors. Berlin: Springer-Verlag, 1996. 960 p.

204. Kreyscher M. Dynamics of Arctic Sea Ice: Validation of different rheology schemes for the use in climate models // Berichte zur Polarforschung. 1998. №291. 98 p.

205. Kwok R. The RADARSAT Geophysical Processor System // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 235-257.

206. Kwok R., Cunningham G.F. Backscatter characteristics of the winter ice cover in the Beaufort Sea I I J. Geophys. Res. 1994. № 99(C4). P. 7787-7802.

207. Kwok R., Cunningham G.F. Seasonal ice area and volume production of the Arctic Ocean: November 1996 through April 1997 // J. Geophys. Res. 2002. № 107(C10). doi:10.1029/2000JC000469.

208. Kwok R., Cunningham G., Holt B. An Approach to Identification of Sea Ice Types From Spaceborne SAR data // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 355-360.

209. KwokR., Cunningham G.F., Nghiem S. V. A study of the onset of melt over the Arctic Ocean in RADARSAT synthetic aperture radar data // J. Geophys. Res. 2003. № 108(C11). doi:10.1029/2002JC001363.

210. Kwok R., Cunningham G.F., Zwally H.J., Ti D. Ice, Cloud and land Elevation Satellite (ICESat) over Arctic sea ice: Retrieval of freeboard // J. Geophys. Research. 2007. № 112, C12013. doi:10.1029/2006JC003978.

211. Kwok R., Curlander J.C., McConnell R., Pang S.S. An ice-motion tracking system at Alaska SAR facility I I IEEE J. Oceanic Engineering. 1990. № 15(1). P. 44-54.

212. Kwok R., Drinkwater M., Pang A, Rignot E. Characterization and classification of sea ice in polarimetric SAR data // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp, 1991, Helsinki. IEEE, Piscataway, 1991. P. 85-88.

213. Kwok R., Rignot E., Holt B., Onstott, R.G. Identification of sea ice types in spaceborne synthetic aperture radar data // J. Geophys. Res. 1992. № 97(C2). P. 2391-2402.

214. KwokR., Zwally H. J., Yi D. ICESat observations of the Arctic sea ice: A first look // Geophys. Res. Letters 2004b. № 31, L16401. doi: 10.1029/2004GL020309.

215. Lachenbruch P.A. Discriminant Analysis. New-York: Hafner Press, 1975.

216. Laxon S., Peacock N., Smith D. High interannual variability of sea ice thickness in the Arctic region // Nature. 2003. № 425. P. 947-950.

217. Laur H., Bally P., Meadows P., Sanches J., Schaettler B., Lopino E. ERS SAR Calibration Derivation of the backscattering Coefficient in ESA ERS SAR PRI Products // Document № ES-TN-RS-PM-HL09. Issue 2, Rev. 4. ESA, ESRIN, Italy, 1997. 41 p.

218. Lopes A., Fjor toft R, Ducrot D., Marthon P., Lemarechal C. Edge Detection and Segmentation of SAR Images // Homogeneous Regions. Inform. Proc. for Remote Sensing / Ed. C.H.Chen. World Scientific Publishers, 1999. P. 139.

219. Lundhaug M. ERS SAR studies of sea ice signatures in the Pechora Sea and Kara Sea region // Canad. J. Remote Sensing. 2002. № 28(2). P. 1-14.

220. Makynen M., Hallikainen M. Radar studies of Baltic Sea ice // Proc. of the 15th Intern, conf. on Port and Oceanic engineering under arctic conditions, Espoo, Finland, 23-27 August 1999. Vol. 1. Espoo, 1999. P. 256-265.

221. Malmgren F. On the properties of sea-ice // The Norwegian North polar expedition with the "Maud" 1918-1925. Scientific results. Vol. la. Special reports / John Griegs Boktrykkeri, Bergen, Norway, 1927. P. 1-67.

222. Markus T., Dokken S.T. Evaluation of Late Summer Passive Microwave Arctic Sea Ice retrievals // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. № 40(2). P. 348-356.

223. Martin S., Steffen K., Comiso J., Cavalieri D., Drinkwater M., Holt B. Microwave Remote Sensing of Polynyas // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 303-311.

224. Martin T. Sea ice drift in the East Greenland current // Proc. of the Fourth Circumpolar Symp. on Remote Sensing of the Polar Environ. Lyngby, Denmark, 1996. P. 101-104

225. Martin T., Augstein E. Large-scale drift of Arctic Sea ice retrieved from passive microwave satellite data // J. Geophys. Res. 2000. № 105. P. 87758788.

226. Martin T., Lemke P. Sea ice drift and thickness in the East Greenland Current // Nordic Seas, Arct. Ocean Sci. Board and Sonderforschungbereich "Proc. Relevant to Clim.". Hamburg, Germany, 1995. P. 135-138,

227. Maslanik J.A., Serreze M.C., Barry R.G. Recent decreases in Arctic summer ice cover and linkages to atmospheric circulation anomalies // Geophys. Res. Letters. 1996. № 23. P. 1677-1680.

228. McConnell R., Kwok R., Curlander J.C., Kober W. Pang S.S. TO Correlation and Dynamic time warping: Two methods for tracking ice floes in SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1991. № 29(6). P. 1004-1012.

229. Melling H. Detection of features in first-year pack ice by synthetic aperture radar (SAR) // Intern. J. Remote Sensing. 1998. № 19(6). P. 1223-1249.

230. Miles M. W., Barry R. G. A 5-year climatology of winter sea ice leads in the western Arctic // J. Geophys. Res. 1998. № 103. P. 21723-21734.

231. Miller, P.A., S.W. Laxon, D.L. Feltham, D.J. Cresswell. Optimization of sea ice model; using basinwide observations of Arctic sea ice thickness, extent and velocity // Journal of Climate. 2006. № 19. P. 1089-1108.

232. Mobley C.D., G.F. Cota, T.C. Grenfell, R.A. Maffione, W. Scott Pegau, and D.K. Perovich. Modeling light propagation in sea ice // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1998. № 36(5). P. 1743-1749.

233. Moctezuma Flores M., Maitre Y., Parmiiggiani F. Sea-Ice Velocity Fields Estimation on Ross Sea AVHRR Images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., Pasadena, California, August 8-12, 1994. IEEE, Piscataway, 1994. P. 1300-1302.

234. Moore R.K., Soofi K.A., Purduski S.M. A radar clutter model: Average scattering Coefficients of Land, Snow and Ice // IEEE Trans, on Aerospace and Electronic Systems. 1980. № 16(6). P. 783-799.

235. Neurnberg D., Wollenburg I., Dethleff D., Eicken H., Kassens H., Letzig T., Reimnitz E., Thiede J. Sediments in Arctic sea ice: Implications for entrainment, transport and release // Marine Geology. 1994. № 119. P. 185-214.

236. Nghiem S. On the use of ENVISAT ASAR for Remote Sensing of Sea Ice // Proc. of ENVISAT Symp., Salzburg, 6-10 September, 2004. Abstr. № 672. ESA Publication Division, Netherlands, 2005. SP-572.

237. Nghiem S. V., Kwok R., Yueh S.H., Gow A.K., Perovich D.K, Hsu C.-C., Ding K.-H., Kong J.A., Grenfell, T.C. Diurnal Thermal Cycling Effects on

238. Microwave Signatures of thin Sea Ice // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 36(1). P. 111-124.

239. Nghiem S.V., Martin S., Perovich D.K., Kwok R., Drucker R., Gow A.J. A laboratory study of the effect of frost flowers on C-band radar backscatter from sea ice // J. Geophys. Res. 1997. № 102(C2). P. 3357-3370.

240. Ninnis R.M., Emery W.J., Collins M.J. Automated extraction of pack ice motion from advanced very high resolution radiometer imagery // J. Geophys. Res. 1986. № 91. P. 725-734.

241. Nystuen J.A., Garcia Jr., F.W. Sea ice classification using SAR backscatter statistics // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. №30(3). P. 502-509.

242. Onstott R. G. SAR and scatterometer signatures of sea ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 73-104.

243. Onstott R.G., Moore R.K., Weeks W.F. Surface based scatterometer results of Arctic Sea Ice // IEEE Trans. Geoscience and Electronics. 1979. № 17(3). P. 78-85.

244. Onstott R.G., Shuchman R.A. SAR Measurements of Sea Ice // Synthetic Aperture Radar Marine User's Manual / Eds C.R.Jackson, J.R.Apel. Washington, DC, US, 2004. P. 81-115.

245. Paola J.D., Schowengerd R.A. A detailed comparison of backpropagation neural network and maximum-likelihood classifiers for urbanland use classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995. №33(4). P. 981-996.

246. Pavlov V.K. Circulation in ice-covered waters, In: M. Lepparanta (ed.), Physics of ice-covered waters, vol. 2, 1998, 447-482, Helsinki University Printing House, Helsinki

247. Perovich D.K., Maycut G.A., Grenfell T.C. Optical properties of ice and snow in the polar oceans, 1: observations // SPIE. 1986. № 637 (Ocean Optics VIII). P. 232-240.

248. PJirman S.L., Colony R., Nuernberg D., Eicken H., Rigor I. Reconstructing the origin and trajectory of drifting Arctic sea ice // J. Geophys. Res. 1997. № 102. P. 12575-12586.

249. PJirman S.L., Lange M.A., Wollenburg I., Schlosser P. Sea ice characteristics and the role of sediment inclusions in deep-sea deposition: Arctic-Antarctic comparisons // NATO ASI Ser. C. 1989. № 308. P. 187-211.

250. Proshutinsky A.Y., Johnson M.A. Two circulation regimes of the wind-driven Arctic Ocean // J. Geophys. Res. 1997. № 102. P. 12493-12514.

251. RADARSAT data products specifications // Document RSI-GS-026, ver. 3.0. Richmond, British Columbia, Canada, 2000. 133 p.

252. Reimnitz E., Dethleff D., Neurnberg D. Contrasts in Arctic shelf sea-ice regimes and some implications: Beaufort Sea and Laptev Sea // Mathematical Geology. 1994. № 119. P. 215-225.

253. Remund Q.P., Long D.G., Drinkwater M.R. An Iterative Approach to Multisensor Sea Ice Classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2000. № 38(4). P. 1843-1856.

254. Rigor I., Colony R. Sea-ice production and transport of pollutants in the Laptev Sea, 1979 1993 // Science of Total Environ. 1997. № 202. P. 89-110.

255. Robinson I.S. Measuring the Oceans from Space. The principles and methods of satellite oceanography. Berlin: Springer-Verlag, 2004. 669 p.

256. Romanov LP. Atlas of ice and snow of the Arctic Basin and Siberian Shelf seas // edited by A. Tunik. Backbone Publishing Company. 1995. 277 p.

257. Rosenblatt F. The Perception: A probabilistic model for information storage and organization in the brain // Psychological Review. 1958. № 65. P. 386408.

258. Rothrock D.A., Yu Y., Maykut, G.A. Thinning of the Arctic sea-ice cover // Geophys. Res. Letters. 1999. № 26(23). P. 3469-3472.

259. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors //Nature. 1986. № 323. P. 533-536.

260. Sandven S., Alexandrov V, Dalen O., Lundhaug M., Melentyev V., Smirnov V., Babich N., Kloster K. Practical demonstration of real-time RADARSAT SAR data for ice navigation on the Northern Sea Route // INSROP Working Paper. 1999. № 134. 32 p.

261. Sandven S., Alexandrov V, Gerland S., Hall R., Kloster K. Sea ice thickness and freeboard as function of snow and ice properties. Abstracts of the CRYOSat 2005 Workshop, 8-10 March 2005, Frascati, Italy. On CD-ROM.

262. Sandven S., Alexandrov V, Melentyev V, Smirnov V. Demonstration of RADARSAT ScanSAR data for summer ice navigation in the Northern Sea Route // The INSROP Newsletter. 1998. № 1. P. 11-13.

263. Sandven S., Dalen O., Lundhaug M., Kloster K, Alexandrov V.Y., Zaitsev L. V. Sea Ice Investigations in the Laptev Sea Area in Late Summer using SAR data// Canad. J. Remote Sensing. 2001. № 26(5). P. 502-516.

264. Sandven S., Groenvall H., Seina A., Valeur H.H., Nizrovsky M., Gill R., Andersen H. S., Haugen V.J., Kloster K. Operational Sea Ice Monitoring by Satellites in Europe // NERSC Technical Rep. 1997. № 129.

265. Sandven S., Johannessen O. M., Fahrbach E., Buch E., Cattle H., Toudal Pedersen L., Vihma T. The Arctic Ocean and the Need for an Arctic GOOS // EuroGOOS Publication. 2005. № 22. P, 1-50.

266. Sandven S., Johannessen O.M., Miles M.W., Pettersson L.H., Kloster K Barents sea seasonal ice zone features and processes from ERS-1 synthetic aperture radar: Seasonal Ice Zone Experiment 1992 // J. Geophys. Res. 1999. № 104(C7). P. 15843-15857.

267. Sandven S., Kloster K, Hamre T., Stette M. Satellite Monitoring of the Northern Sea Route in the summer of 1995 // NERSC Technical Rep. 1995. № 105. 54 p.

268. Sandven S., Kloster K, Johannessen O.M. SAR Ice Algorithms for Ice Edge, Ice Concentration, and Ice kinematics // NERSC Technical Rep. 1991. № 38.

269. Schulson, E.M., A.L. Fortt, D. Iliescu, and C.E. Renshaw. Failure envelope of first-year Arctic sea ice: The role of friction in compressive fracture // J. Geophys. Res. 2006. № ill, C11S25, doi:10.1029/2005JC003235.

270. Schulz-Stellenfleth J. and Lehner S. Spaceborne synthetic aperture radar observations of ocean waves traveling into sea ice // J. Geophys. Res. 2002. №C8, 10.1029/2001JC000837.

271. Sea Ice Information Services in the World // WMO Publication. 2000. № 574. 88 p.

272. Sephton A.J., Partington K.C. Towards operational monitoring of Arctic Sea Ice by SAR // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 259-279.

273. Shokr M.E. Evaluation of second-order texture parameters for sea ice classification from radar images // J. Geophys. Res. 1991. № 96(C6). P. 1062510640.

274. Shokr M.E. Field Observations and Model Calculations of Dielectric Properties of Arctic Sea Ice in the Microwave C-Band // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 36(2). P. 463-478.

275. Soh L.K., Tsatsoulis C. Texture analysis of SAR sea ice imagery using gray level co-occurrence matrices // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1999. № 37(2). P. 780-795.

276. Soh L.K., Tsatsoulis C„ Gineris D., Bertoia C. ARKTOS: An intelligent system for SAR sea ice image classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. № 42(1). P. 229-248.

277. Soh L.-K., Tsatsoulis C., Holt B. Identifying ice floes and computing ice floe distributions in SAR images // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 9-34.

278. Steffen K, Heinrichs J. Feasibility of sea ice typing with synthetic aperture radar (SAR): Merging of Landsat thematic mapper and ERS-1 SAR satellite imagery // J. Geophys. Res. 1994. № 99(C11). P. 22413-22424.

279. Steffen K, Key J., Cavalieri D.J., Comiso J., Gloersen P., Germain K.S., Rubinstein I. The estimation of geophysical parameters using passive microwave algorithms // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 201-231.

280. Stroeve J., Li, X., Maslanik. An intercomparison of DMSP Fll- and F13-derived sea ice products // J. Remote Sensing of Environment. 1998. № 64. P. 132-152.

281. Sturm M., J. Holmgren, and D.K Perovich. Winter snow cover on the sea ice of the Arctic Ocean (SHEBA): Temporal evolution and spatial variability // J. Geophys. Res. 2002. № 107(C10), 8047, doi:10.1029/2000JC000400.

282. Sun Y. Ice motion retrieval from SAR imagery in terms of intensive derivative // Proc. of the Intern. Geoscience and. Remote Sensing Symp., May 1992, Houston, Texas, USA. Vol. 1. IEEE, Piscataway, NJ, 1992. P. 585-587.

283. Sun Y. A new correlation technique for ice motion analysis // EARSeL Advances in Remote Sensing. 1994. № 3(2). P. 57-63.

284. Timco G.W., and R.M.W. Frederking. A review of sea ice density // Cold Regions Science and Technology. 1996. № 24. P. 1-6.

285. Timokhov L.A. Regional characteristics of the Laptev and the East Siberian Seas: Climate, topography, ice phases, thermohaline regime, circulation // Berichte zur Polarforschung. 1994. № 144. P. 15-31.

286. Tonboe, R.T., L.T. Pedersen, and C. Haas. Simulation of the satellite radar altimeter sea ice thickness retrieval uncertainty // The Cryosphere Discussions. 2009. № 3. P. 513-559.

287. Tucker III W.B., Perovich D.K., Gow A.J., Weeks W.F., Drinkwater M.R. Physical Properties of Sea Ice Relevant to Remote Sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 9-28.

288. Ulaby F.T., Moore R.K., Fung A.K. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. Vol. 1-3. Addison-Wesley Publishing Company, 1981.

289. Ulander L.M.H., Carlstrom A., Askne J. Effect of frost flowers, rough saline snow and slush on the ERS-1 SAR backscatter of thin Arctic sea-ice // Intern. J. Remote Sensing. 1997. № 16(17). P. 3287-3305.

290. Vainio J. Near real time Use of the Envisat ASAR Images as an Aid of winter Navigation in the Baltic Sea // Proc. of ENVISAT Symp., Salzburg, 6-10 September 2004. Abstr. № 509. ESA Publication Division, Netherlands, 2005. SP-572.

291. Vehvilainen, J.P. Ice density and permeability // AGF-211 cruise report 2007. 2007. P. 44-53, UNIS.

292. Vesecky J.F., Samadani R., Smith M.P., Daida J.M. Observation of sea-ice dynamics using synthetic aperture radar images: Automated analysis // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 26(1). P. 38-47.

293. Vinje T., Nordlund N., Kvambekk A. Monitoring ice thickness in the Fram Strait// J. Geophys. Res. 1998. № 103(C5). P. 10437-10449.

294. Vowinckel E., Orvig S. The climate of the North Polar Basin // World Survey of Climatology. 1970. Vol. 14. P. 129-252.

295. Wackerman C.C. Digital SAR Image Formation // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 105-110.

296. Wackerman C.C., Miller D.L. An automated algorithm for sea ice classification in the marginal ice zone using ERS-1 synthetic aperture radar imagery//ERIM Technical Rep. 1996.

297. Wadhams P. Sea ice thickness changes and their relation to climate // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 337-361.

298. Wadhams P. Ice in the Ocean. Amsterdam: Gordon and Breach Science Publishers, 2000. 351 p.

299. Wadhams, P., W.B. Tucker III, W.B. Krabill, R.N. Swift, J.C. Comiso, R.N. Davis. Relationship between sea ice freeboard and draft in the Arctic Basin, and implication for ice thickness monitoring // J. Geophys. Res. 1992. № 97(C12). P. 20325-20334.

300. Warren S.G., Rigor I.G., Untersteiner N., Radionov V.F., Bryazgin N.N., Aleksandrov Y.I. Snow depth on Arctic Sea Ice // J. Climate. 1999. № 12. P.1814-1829.

301. Weeks W.F. Sea ice properties and geometry // AIDJEX Bulletin, 1976. №34. P. 137-172.

302. Weeks W., Ackley S.F. The growth, structure, and properties of sea ice // NATO ASI Series. Series B: Physics. 1986. Vol. 146. P. 9-164.

303. Werbos P.J. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioural sciences: Ph.D. Thesis. Harvard University, Cambridge, 1974.

304. Willis C.J., Macklin J.T., Partington K.C., Teleki K.A., Rees W.G., Williams R.G. Iceberg detection using ERS-1 Synthetic Aperture Radar I I Intern. J. Remote Sensing. 1996. № 17(9). P. 1777-1795.

305. Winebrenner D. Accuracy of thin ice/open water classification using Multi polarization SAR // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 1990. IEEE, Piscataway, NJ, 1990. Vol. 1. P. 2237-2240.

306. Winebrenner D.P., Holt B., Nelson, E.D. Observation of autumn freeze-up in the Beaufort and Chukchi Seas using the ERS-1 synthetic aperture radar // J. Geophys. Res. 1996. № 101(C7). P. 16401-16419.

307. Winebrenner D.P., Long D.G., Holt B. Mapping the Progression of Melt Onset and Freeze-Up on Arctic Sea Ice Using SAR and Scatterometry // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis. R.Kwok. Berlin, 1998. P. 129- 144.

308. WMO Sea Ice Nomenclature // WMO rep. 1989.№ 259. 147 p.

309. Zhu S.C., Yuille A. Region Competition: Unifying Snakes, Region Growing, and Bayes/MDL for Multi-Band Image Segmentation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. № 18(9). P. 884900.

310. Zwally, H.J., Comiso, J.C., Parkinson C.L., Campbell, W.J., Carsey F.D., amd Gloersen, P. Arctic Sea Ice, 1973-1976: Satellite Passive Microwave Observations, NASA SP-459, NASA, Washington, DC, 1983.

Информация о работе

Александров, Виталий Юрьевич
доктора физико-математических наук
Санкт-Петербург, 2010
ВАК 25.00.28

Диссертация

Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова ВАК РФ 25.00.28, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова"

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Александров, Виталий Юрьевич

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова"

Заключение Диссертация по теме "Океанология", Александров, Виталий Юрьевич

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Александров, Виталий Юрьевич, Санкт-Петербург

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова
ВАК РФ 25.00.28, Океанология