CC BY
68РАДИОЛОКАЦИЯ
МНОГОЧАСТОТНАЯ РАДИОЛОКАЦИЯ "ЭФФЕКТИВНОЙ" ВЛАЖНОСТИ ПОЧВЫ
1Калинкевич А.А., 1Кутуза Б.Г., 1Марчук В.Н., 1Масюк В.М., 2Плющев В.А.
Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, http://www.cplire.ru
Москва 125009, Российская Федерация
2Концерн радиостроения "Вега", http://www.vega.su
Москва 121170, Российская Федерация
Поступила в редакцию 27.08.2018
Представлена действительным членом РАЕН Р.П. Быстровым
Представлен обзор исследований по подповерхностному зондированию верхнего слоя почвы радиолокационным способом, а также по развитию алгоритма и методик совместной интерпретации радиолокационных изображений с использованием комплексов радиолокаторов бокового обзора с синтезированной антенной, работающих в широком диапазоне длин волн, включая дециметровые и метровые диапазоны. Предложен метод построения глубинного профиля "эффективной" влажности верхнего слоя земной поверхности. Представлены результаты наземных исследований по определению характеристик "пестроты" влажности и неоднородностей почвенного покрова. Особое внимание уделено использованию георадара для исследования неоднородностей верхнего слоя почвы. Проведение наземных экспериментов продиктовано необходимостью обосновать предлагаемый алгоритм по глубинному зондированию сельскохозяйственных полей в зимний период времени при низкой температуре с помощью радиолокационной станции с синтезированной апертурой.
Ключевые слова: радиолокационная станция с синтезированной апертурой, георадар, подповерхностное зондирование, глубинный профиль "эффективной" влажности, "пестрота" почвенного покрова УДК 621.371
Содержание
1. Введение (193)
2. Обоснование подхода для определения глубинного профиля земной поверхности (195)
3. Экспериментальные исследования "пестроты" почвенного покрова (197)
3.1. предпосылки для проведения экспериментальных исследований (197)
3.2. Эксперимент по измерению "пестроты" весовой влажности на разных глубинах верхнего слоя почвы (198)
3.3. "пестрота" подповерхностного слоя земной поверхности (199)
4. построение глубинного профиля "эффективной" влажности по результатам многочастотной радиолокационной съемки (202)
5. Экспериментальные результаты (204)
5.1. построение профиля "эффективной" влажности от глубины (205)
5.2. Анализ полученных результатов интерпретации (205)
6. Заключение (206) Литература (207)
1. ВВЕДЕНИЕ
К настоящему времени в ряде стран разработаны авиационные комплексы радиолокаторов бокового обзора с синтезированной антенной (РСА), работающие в широком диапазоне длин волн, включая дециметровые (Р) и метровые (УНр диапазоны [1-5]. Сопоставление радиолокационных изображений одного и того же участка местности в различных диапазонах волн показывает качественные различия, которые связаны как с особенностями поверхностного отражения, так и с особенностями отражения и поглощения электромагнитного излучения от подповерхностных слоев. Электромагнитное излучение разных длин волн проникает в земные покровы на разную глубину, поэтому встает вопрос о разработке методов использования радиолокационной информации (РЛИ), полученных в разных диапазонах длин волн для глубинного послойного зондирования земных покровов. Такой метод послойного подповерхностного зондирования качественно отличается от классического метода, основанного
РАДИОЛОКАЦИЯ
на зондировании земной поверхности короткими импульсами.
До последнего времени реальная практика подповерхностного зондирования в той или иной мере была связана со временем разделения сигналов, приходящих от подповерхностных слоев и объектов, расположенных под поверхностью. Общепринятым считается подповерхностное дистанционное
зондирование с борта самолета (вертолета) или поверхности слоистых земных покровов радиоимпульсом [6, 7], эффективная длительность которого составляет наносекунды и менее, при нормальном направлении распространения электромагнитного излучения к поверхности (с помощью георадаров). Отражение происходит на стыке слоев или объектов, имеющих различные диэлектрические свойства. В основу интерпретации положено разделение сигналов по времени от поверхности различных слоев или объектов, находящих под слоем грунта. Значительно реже используется метод зондирования поверхности Земли при вертикальном зондировании на разных частотах [8, 16]. Несмотря на сложную подповерхностную структуру земного покрова достигнуты большие успехи по применению георадара для решения ряда научно-прикладных задач [7].
При нормальном зондировании с помощью георадаров в рассмотрении используются зеркальные или квазизеркальные компоненты отражения в сочетании с законами отражения и преломления. Диффузные составляющие являются побочным фактором, затрудняющим интерпретацию. Радиолокационные
изображения соответствуют диффузной компоненте рассеяния, которая связана с шероховатостью, неоднородностями верхнего слоя земной поверхности. Моделирование обратного отражения для различных длин ЭМ волн от неизвестной структуры неоднородностей подповерхностного слоя в общем виде выполнить невозможно. В простейших случаях роль отражения от подповерхностных слоев пытаются учесть по влиянию их на отражательные свойства поверхностного слоя. На пример, физической основой изучения (обнаружения) грунтовых вод является изменение обратного отражения на шероховатостях почвенного покрова, вызванного
дополнительным увлажнением верхних слоев почвы за счет капиллярных явлений — изменением влажности вышележащих слоев почвы (капиллярной каймой) и, следовательно, отражательной способности. Несмотря на привлекательность идеи использования многочастотных РСА для построения глубинного профиля верхнего слоя земных покровов, заметного прорыва в данном направлении не наблюдается. Поэтому рассмотрение любых попыток совместного использования многочастотных радиолокационных
изображений для определения глубинного профиля верхнего слоя поверхности земли представляет огромный интерес.
В данной работе рассматривается возможность построения глубинного профиля однородного участка земной поверхности по результатам, полученным с помощью авиационного комплекса РСА, разработанного Концерном радиостроения "Вега" [1]. Комплекс одновременно функционирует в четырех диапазонах длин волн X (4 см), Ь (23 см), Р (68 см) и VHF (254 см) на различных поляризациях НИ, УУ, КН и НУ. Анализ РЛИ данного комплекса позволил предложить один из возможных методов построения глубинного профиля "эффективной" (см. далее) влажности почвы с/х угодий в зимний период времени на Европейской части России.
Наземные эксперименты по картированию влажности почвы на разных глубинах на отдельных участках местности, а также по определению параметров неоднородностей в верхних подповерхностных слоях с помощью георадара были продиктованы необходимостью обосновать предлагаемый алгоритм по совместной интерпретации РЛИ одного и того же участка местности, получаемых в различных диапазонах длин волн.
При рассмотрении проблемы возникли два принципиальных вопроса:
• моделирование верхнего слоя подстилающей поверхности с неизвестной структурой для построения глубинного профиля;
• разработка алгоритма вычисления глубинного профиля по результатам радиолокационной съемки в разных диапазонах длин волн.
РАДИОЛОКАЦИЯ
2. ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЛУБИННОГО ПРОФИЛЯ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ
Первым шагом в решении вопросов подповерхностного зондирования почвенных покровов с помощью многочастотной РСА было вычисление оценки уровня отраженного сигнала при боковом зондировании различных подповерхностных объектов РСА на длинах волн 4, 23, 68 и 254 см, которые используются в РСА комплексе [1]. Расчеты выполнялись в предположении отсутствия шероховатости поверхности и объемного отражения. Учитывалось только затухание в среде. Результаты модельных расчетов отражения от сферической полости, диэлектрического диска, металлической пластины в грунте приведены в работах [9-13, 15]. При этом задача нахождения отражения от диэлектрического объекта, облучаемого прошедшей в грунт волной, решалась в строгой электродинамической постановке. Исследовалась зависимость ЭПР от частоты зондирующего сигнала, от размеров объекта, от параметров грунта, от направления падения плоской волны и от поляризации. Для расчетов затухания во влажных песчано-глинистых грунтах использовалась модель, представленная в [9, 14]. В результате расчетов в [12, 13] были сделаны следующие выводы:
1. При зондировании диэлектрического объекта или полости в грунте, когда размер объекта сопоставим с длиной волны, наблюдаются осцилляции отраженного сигнала в зависимости от длины волны вследствие резонансных эффектов. При больших длинах волн сигнал монотонно убывает с увеличением длины волны.
2. При зондировании протяженных объектов на высоких частотах наблюдаются осцилляции отраженного сигнала в зависимости от угла падения, что связано с изрезанностью диаграммы обратного рассеяния.
3. Амплитуда отраженного сигнала может служить одним из признаков, на основании которого, при использовании набора частот, можно делать предположения о характере объекта, находящего в грунте.
4. Зависимость амплитуды отраженного сигнала от длины волны и угла падения, в принципе,
может быть использована для оценки размеров подповерхностных объектов. Однако отсутствие априорной информации о глубине расположения объекта и свойствах грунта, сильная зависимость затухания от длины волны являются серьезным препятствием в распознавании объектов.
5. Задача распознавания может ставиться для объектов, находящихся в песчаном грунте или песчано-глинистом грунте с небольшим содержанием глины и низкой влажностью.
6. В глинистом грунте очень велики потери, так что зондирование возможно лишь до очень небольших глубин — менее 0.5 м при использовании длинных волн.
В соответствии с выводами 4-6 можно "обрисовать круг" задач, которые можно решать:
а) подповерхностное зондирование при относительно простом геологическом строении и с особой сухостью пород при отсутствии растительного покрова;
б) подповерхностное зондирование мерзлых грунтов;
в) решение задач типа картирования гидрологического режима, когда уровень грунтовых вод располагается на небольшой глубине (картографирования зон подтопления).
Подобные расчеты и оценки обнаружения объектов можно найти и в других работах.
При решении задачи отражения даже в строгой электродинамической постановке слой поверхности над объектом предполагается однородным с известными диэлектрическими свойствами, отражение от слоя почвы не учитывается (учитывается только затухание), сопоставление по отражениям от объекта и слоя почвы не осуществляется.
Кроме того, на основании расчетов по отражению от различных объектов в однородных грунтах, выполненных в этих работах, были сделаны также следующие выводы. • Зависимость амплитуды отражённого сигнала от длины волны, в принципе, может быть использована для целей идентификации подповерхностных объектов. Амплитуда отражённого сигнала может служить одним из признаков, на основании которого, при использовании набора частот, можно
РАДИОЛОКАЦИЯ
делать предположения о характере объектов, находящихся в грунте.
• В глинистом грунте в случае относительно невысоких потерь (низкая температура, низкая влажность), зондирование возможно до 1-1.5 м. При этом потери особенно велики на высоких частотах. Поэтому из имеющегося набора длин волн зондирования практически могут быть использованы лишь самые длинные волны 254 см, и в некоторых случаях 68 см. Недостаточно большое число частот, на которых может приниматься и анализироваться сигнал, является препятствием в задаче идентификации объектов.
• Кроме того, в условиях отсутствия априорной информации о глубине расположения объекта и сильной зависимости затухания от длины волны, эффекты, связанные с влиянием формы и типа объекта на амплитуду отражённого сигнала будут сильно искажены влиянием затухания в грунте.
• При зондировании протяжённых металлических объектов на высоких частотах наблюдаются осцилляции отражённого сигнала в зависимости от угла падения, что связано с изрезанностью диаграммы рассеяния. Изрезанность диаграммы может служить для оценки размеров металлического объекта. Однако, для этого потребуется большой набор длин волн с меньшим различием соседних длин волн, чем в рассмотренном наборе длин волн. Наибольший сигнал в случае высоких частот ожидается в пределах узких лепестков диаграммы рассеяния. На низких частотах отражённый сигнал гораздо больше при больших углах падения, далёких от нормали к поверхности объекта. В случае протяжённых диэлектрических объектов изрезанность диаграммы рассеяния может быть менее выражена.
• Амплитуда отражённого сигнала сильно уменьшается по мере приближения направления зондирования к горизонту. Поэтому надо выбирать углы зондирования, ближайшие к нормали.
Следствием этих выводов диапазоны X и С имеют ограниченные возможности для подповерхностного зондирования. Ключевым моментом для разработки методики и алгоритма послойного подповерхностного зондирования будет являться представление механизма объемного обратного отражения.
Однако основной недостаток выполненных вычислений заключается в том, что рассматриваемый объект расположен в однородной среде, поверхность которой ровная.
Сложность использования многочастотных поляризационных изображений для послойного подповерхностного зондирования растительных и почвенных покровов заключается в том, что необходимо использовать сведения об объемном рассеянии, которых практически нет. С учетом же того, что состав, структура, минерализация и влажность подповерхностных слоев могут быть очень разнообразными и по-разному влиять на отражение в разных диапазонах длин волн, детальное моделирование обратного отражения от подповерхностных слоев и объектов очень проблематична даже в каждом отдельном случае.
При изучении отражения от земной поверхности при наклонном зондировании основное внимание уделяется отражению от шероховатой границы поверхности, предполагая, что поверхность обладает постоянными диэлектрическими свойствами. Обратное отражение при наклонном зондировании определяется величиной шероховатости раздела — соотношением среднеквадратического отклонения высоты поверхности (о) и длины волны радиоизлучения (X): о/Х. В случае 4-х частотной РСА соотношения о/Х могут иметь большой разброс: о/Х >> 1 для коротковолнового диапазона X = 4 см; о/Х << 1 для Р (X = 68 см) и УНР (X = 2.54 м) диапазонов. Поверхность можно считать гладкой, если о < Х/8соз© (релеевский критерий). Согласно указанному критерию для длинноволновых каналов РСА ряд поверхностей являются гладкими.
В [20, 21] рассматривается подход (метод малых возмущений о/Х << 1) для решения рассеяния на слабошероховатых поверхностях. В результате делаются следующие выводы: 1. Обратное отражение для W и НН поляризаций
зависит от перепада диэлектрических свойств
|Ле|2,
воздуха и поверхности спектральной
а также от
плотности шероховатости 2п 2п
поверхности при условии — = 2 — sin ©, где X
А X
— длина волны электромагнитного излучения, Л — длина волны шероховатости, © — угол наблюдения (брегговское условие). 2. Кросс-поляризационные компоненты
рассеянного поля при таком рассмотрении тождественно равны нулю.
РАДИОЛОКАЦИЯ
Радиолокационные съемки земной поверхности на длинах волн 4, 123, 68, 254 см показали, что кросс-поляризационные компоненты рассеянного поля всегда наблюдаются даже для VHF диапазона, когда многие слабошероховатые поверхности можно считать гладкими.
Следует отметить, что при наличии растительного покрова задачи обратного отражения сильно усложняются. Из-за сложности моделирования неоднородностей поверхности, особенно с растительностью и неоднородностями в верхнем слое почвы, в ряде случаев земную поверхность представляют в виде плоско слоистой структуры, слои которой имеют различные диэлектрические свойства. Однако при рассмотрении верхнего слоя земной поверхности в виде однородных диэлектрических слоев, имеющих ровные границы, при наклонном зондировании обратное отражение по законам геометрической оптики должно отсутствовать, что не соответствует экспериментам.
В [22-24] исследовался вопрос о влиянии влажности почвы на обратное отражение при наклонном зондировании (в отдельных экспериментах поверхность прикатывалась для уменьшения шероховатости). Было показано, что обратное отражение под углом к поверхности прямо пропорционально влажности (ж): oQ. = L + Lxm и слабо зависит от шероховатости поверхности. Из полученных результатов напрашивается вывод, что обратное отражение определяется не только шероховатостью поверхности, но также зависит от диэлектрической пространственной неоднородности поверхности. При этом характеристики этих неоднородностей зависят от среднего значения влажности почвы. По аналогии с отражением от шероховатой поверхности для объяснения полученных в [22, 24] результатов можно предположить, что обратное отражение зависит от величины спектральной плотности диэлектрической пространственной неоднородности поверхности, т.е. от спектральной плотности пространственного спектра диэлектрической неоднородностей
2п „ 2п . ^
поверхности при условии — = 2—sin ©. При
Д X
таком рассмотрении, если пространственные физические свойства поверхности меняются,
то от ровной плоской поверхности должно также наблюдаться обратное отражение электромагнитного излучения.
Таким образом, обратное отражение при наклонном зондировании должно зависеть не только от пространственного спектра шероховатости поверхности, но также и от флюктуаций диэлектрических свойств поверхности — обратное отражение будет пропорционально брегговской спектральной составляющей флюктуаций как шероховатости, так и диэлектрической проницаемости поверхности.
Неоднородность почвенного покрова — широко известное явление. В почвоведении существует понятие "пестроты" и индивидуальности почвенного покрова [25]. Под понятием "пестроты" почвенного покрова понимается неоднородность свойств почвенного покрова вдоль горизонтальной плоскости, а также по глубине. Обзор литературы по данному вопросу можно найти в работе [25]. Несмотря на обширность исследований по данному вопросу, использовать полученные почвоведами результатов для разработки механизма обратного отражения ЭМ волн оказалось невозможным из-за отсутствия конкретных значений как величины флюктуаций, так и пространственных спектральных функций этих неоднородностей. Именно этим объясняется необходимость проведения наземных исследований физических характеристик верхнего слоя поверхности.
3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПЕСТРОТЫ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА 3.1. Предпосылки для проведения экспериментальных исследований Известно, что в первую очередь влажность определяет диэлектрические свойства почвы (песка, суглинка, глины и т.д.) [9, 14]. С повышением влажности почвы заполнение микропор водой увеличивается, неравномерность заполнения микропор приводит к увеличению пространственной неоднородности диэлектрической проницаемости. Подтверждение этого можно наблюдать, анализируя результаты экспериментальных работ [25]: при бурении скважины над водной линзой в пустыне оказалось, что с увеличением среднего значения влажности
РАДИОЛОКАЦИЯ
почвы увеличиваются ее флуктуации по глубине (рис. 1).
Авторы не связывают флуктуации влажности с наличием слоистой структуры почвы. При моделировании обратного отражения, когда верхний слой земной поверхности представляется в виде плоских слоев, приходится учитывать только спектральную плотность "пестроты" диэлектрической проницаемости, которая определяется типом почвы, соленостью, влажностью и др.
В [14] проведены обширные исследования влияние влажности песка на поглощающие его свойства для различных длин волн, т.е. зная влажность песка можно рассчитать его затухание для различной толщины слоя.
В работе все изменения диэлектрической проницаемости в плоском подслое соотносим к "пестроте" влажности песка. Это является одним из допущений нашей модели для последующего построения глубинного профиля верхнего слоя почвы т.е. изменения неоднородности почвы; шероховатость, соленость и др. мы соотносим к влажности песка. При этом может оказаться, на первый взгляд, неожиданно очень большие и малые (нереальные) значения влажности, которую мы обозвали как "эффективная" влажность. Связано это с тем, что структура подповерхностного слоя неизвестна. Это является основным постулатом данной работы, который можно оспаривать. В результате, как будет показано далее, получаемый глубинный профиль "эффективной" влажности требует дополнительной физической
интерпретации, т.е. необходимо соотнести тот или иной слой "эффективной" влажности к осязаемой физической величине, например, снежному покрову, шероховатости почвы под снежным покровом, мерзлой почве и т.д. Этот этап работы выполняется по чисто априорной
Moisture, %
Рис. 1. Эпюры влажности в зоне закрепленных песков в пустыне Кара-Кум.
Рис. 2. Схема распределения слоев почвы, участвующих в обратном отражении радиолокационного сигнала различных
диапазонов длин волн. информации, которая должна соответствовать физическому смыслу.
На рис. 2 представлена схема слоев земной поверхности, участвующих в формировании обратного отражения. В случае отсутствия растительности РЛИ в диапазоне 4 см формируется слоем 1, который может включать и шероховатость, в диапазоне 23 см — слоем почвы 2, также включая шероховатость поверхности, и т.д.
3.2. Эксперимент по измерению "пестроты" весовой влажности на разных глубинах верхнего слоя почвы
Экспериментальные исследования выполнялись осенью, когда зеленый травяной покров отсутствовал. Вдоль трех параллельных прямых, расположенных на расстоянии 50 см друг от друга и длиной в 7 метров на ровной горизонтальной поверхности через каждые 50 см бурились скважины до глубины 2 м. С глубин 30 см, 83 см, 136 см, 189 см брались пробы почвы для дальнейшего определения весовой влажности. Анализ проб показал, что верхний слой почвы представляет собой глинистый алеврит, до глубины 83 см — средний суглинок, на глубинах 136 см и 189 см — суглинок моренный, т.е. состав почвы был относительно однородным. На рис. 3 представлены зависимости влажности почвы от расстояния вдоль одной из прямой, соответствующие разным глубинам. На длине участка в 7 метров наблюдались вариации влажности почвы. Измерения влажности в слоях почвы, расположенных на различных глубинах залегания от поверхности, показали, что влажность почвы для каждой глубины флуктуирует относительно среднего значения по крайне мере на расстоянии в 50 см для разных глубин и практически независимо друг от друга
РАДИОЛОКАЦИЯ
300 400 500
шаг бурения, см
Рис. 3. Пример пространственной вариации влажности
почвы на различных глубинах. (коэффициент корреляции Я < 0.17). Так как в слоях, расположенных на различных глубинах, средняя влажность оказалась различной, а состав почвы был относительно однородным, сопоставление величины дисперсии со средним значением влажности показало, что для данного диапазона влажности и конкретного участка почвы величина флуктуаций влажности растёт с увеличением влажности почвы 8т/ = Схт 1 (т 1 — среднее значение влажности в слое 1 на рис. 3).
Из этого эксперимента были сделаны следующие выводы:
1) действительно, по крайне мере, на расстоянии 50 см как по глубине, так и по пространству, влажность меняется;
2) среднеквадратическое значение флуктуации влажности прямо пропорционально значению влажности (по крайне мере для данного эксперимента при указанных значениях влажности) — рис. 4;
3) анализ зависимости флуктуаций влажности вдоль прямой линии на разных глубинах показал, что флюктуации влажности на разных глубинах мало коррелируемы (среднее значение коэффициента корреляции флуктуаций
2,5
о
§ I
а §
I §
ч 51
1,5
0,5
-0,5
н
-1
13 14 15 16 17 18
среднее значение измеренной влажности почвы, %
Рис. 4. Зависимость дисперсии флуктуаций влажности от средних значений измеренной влажности почвы.
Рис. 5. Пространственный спектр влажности.
влажности между слоями, располагаемыми на
расстоянии в 30 см, составил 0.17).
Второй эксперимент выполнялся следующим образом: на площади в 1 м2 через каждые 10 см с верхнего слоя брались образцы почвы для измерения влажности.
По результатам этих двух экспериментов были вычислены пространственные
спектры флуктуаций влажности, 1/см. Экспериментальные данные показаны на рис. 5.
Характерным оказалось то, что пространственные спектры влажности широкие, спектральные плотности для длин волн 23, 68 и 254 см примерно одинаковы, хотя эксперименты проводились в разное время в разных подмосковных участках.
3.3. "Пестрота" подповерхностного слоя земной поверхности
Неоднородности почвенного покрова определяются не только влажностью, но и типом почвы, соленостью, шероховатостью, наличием корневой системы растений и т.д. Однако исследования методом бурения не позволяют проводить изучение таких неоднородностей.
Известно, что для исследования слоистых почвенных систем и обнаружения объектов в верхних слоях почвы и т.д. используются георадары. Одновременно с этим возникают сомнения, можно ли использовать георадары для изучения неоднородностей среды. С этой целью для оценки характера неоднородностей диэлектрической проницаемости верхнего слоя почвы на двух участках ровной поверхности, имеющих разные значения обратного отражения в диапазоне УКВ, была выполнена попытка использовать георадарные системы двух типов серии "ГЕРАД" [26, 27]. Эксперимент выполнялся следующим образом: на свободном участке на расстоянии 20 метров друг от друга бурились
РАДИОЛОКАЦИЯ
скважины до глубины 2.5-3.0 м и измерялся глубинный профиль влажности (рис. 6).
В обоих районах почва является песчаной и до глубин примерно 2.5 метра влажность песка ~7^10% (действительная часть комплексной диэлектрической проницаемости е ~ 8), толщина капиллярной каймы около 1 метра.
Для выделения отраженных сигналов, определения их временных сдвигов и т.д. используется широкий арсенал наработанных методов [27, 28]. В данной работе использовались методы обработки результатов георадарной съемки [27]. Оптимальная последовательность этапов обработки георадарной съемки верхнего слоя почвы в лесу отрабатывалась по результатам измерения отражения от металлического предмета, зарытого в землю на глубину 70 см от поверхности. Основные этапы обработки и влияние их представлены на рис. 7.
Изображение на рис. 7, № 1 соответствует исходному изображению, первый этап обработки соответствует гильбертовому преобразованию — получению изображения в однополярной форме и подчеркивания перехода от белого к черному. Вид георадарного изображения после такой обработки показан на рисунке (рис. 7, № 2). Следующий этап связан с нахождением импульсной характеристики среды. Известно [6], отраженный из под поверхности сигнал и® можно представить как свертку излученного сигнала s(t) с импульсной характеристикой среды и® = ¿®*£®. Так как свертка во временной области соответствует произведению спектров соответствующих функций в спектральной
БОЛОНЬ
влажность, % 0 5 10 15 20 25 30 35 40
-; -Ф
1
[
\
V.
\ г -
0
50 100 150 200 .250, 300 350 400
тюково
влажность, % 0 5 10 15 20 25 30 35 40
/
/
\ »
!
1\
> V
\
Ч ч ■,
Уровень грунтовых вод
(предполагаемый)
глубина, см глубина, см
Рис. 6. Глубинные профили влажности на двух исследуемых
Рис 7. Отработка методики обработки георадарной съемки по металлическому предмету, расположенному в верхнем слое песка при различных начениях диэлектрической
проницаемости. области [28], то для получения импульсной характеристики нужно провести операцию:
С® = U(f)/S(f) (1)
и вычислить обратное преобразование Фурье от С®. Здесь и® = ®г(и®\ ^ = Дф), С® = ®(^(/)), где ® - преобразование Фурье. Проблема заключается в том, что модуль спектра исходного сигнала в некоторых областях выбранного частотного диапазона обращается в нуль. В результате при вычислении С® по формуле (1) может возникать неопределенность типа деления на нуль. Для устранения этой проблемы авторами [27] предложено следующее решение: при вычислении уравнения (1) в знаменатель вносят некую заведомо положительную добавку, много меньшую максимальной амплитуды 5®: С® = U®/S® + 0.01тахЛ® При этом импульсная характеристика среды будет: = ®Р%и®)/Щ + 0.01тах^(®)), здесь ® - быстрое обратное преобразование Фурье. Именно этот алгоритм реализован в процедуре инверсной фильтрации в настоящей работе. После этого этапа обработки георадарное изображение металлического объекта выглядит, как показано на рис. 7 (№ 3).
Следует подчеркнуть, что все ограничения, относящиеся к спектральной обработке (искажение импульса связано с дисперсией и частотной зависимостью поглощения) в не меньшей, а может быть даже и в большей мере относятся к инверсной фильтрации. То есть, достоверные результаты при использовании инверсной фильтрации можно ожидать в непоглощающих средах, либо в слабопоглощающих средах на относительно
РАДИОЛОКАЦИЯ
малых глубинах. Замечание: в работе [29] обработка методом инверсной фильтрации подвергается серьезной критике. Однако этот метод оказался одним из основных этапов обработки в настоящей работе.
Завершающий этап обработки
соответствовал выполнению синтезирования апертуры в направлении перемещения блока антенн при различных значениях диэлектрической проницаемости. Синтез изображения можно проводить при разных значениях диэлектрической проницаемости, характеризующей скорость распространения ЭМ волн в среде. На рис. 7 (№ 4^8) представлены обработанные георадарные изображения с разными значениями е. Анализ полученных изображений показал, что оптимальным является изображение, полученное при е = 10. Как было замечено ранее, при бурении скважин и измерении профилей влажности действительная часть диэлектрической проницаемости верхнего слоя почвы оказалось равной е ~ 8. Значения е, полученные разными способами, согласуются. В дальнейшем при обработке измерений мы использовали е = 10.
Георадарная съемка осуществлялась вдоль линии между точками бурения и по линиям, параллельным ей на расстояниях 0.5 и 1 метр. Для учета флюктуаций движения по каждой линии проводились пара георадарных съемок. Для сопоставления результатов разных "проходов" (насколько изображения двух проходов различаются, совпадают между собой) была введена физико-математическая величина [30] — среднее значение коэффициента автокорреляций между различными слоями. Смысл ее представлен ниже. На рис. 8 приведены результаты георадарной съемки в двух участков
й2тах; Ы®/!>®/) тах' М®Л>®/)
й5тах; %(®Ь®/)
поверхности, расположенных друг от друга на расстоянии порядка 5 км. Точки бурения А, В, С, D и влияние бурения на близлежащую почву показаны на рисунке.
На георадарных изображениях верхний слой почвы (до 2.5 м) разбивался на ряд подуровней (шаг квантования ~ соответствовал элементу разрешения по дальности). Для каждого подуровня полученных георадарных изображений вычислялась взаимная
автокорреляционная функция и ее максимальное значение К1тах. Среднее значение максимальных величин коэффициентов корреляции К1шях использовалось в качестве количественной меры совпадения результатов съемки. Обработка георадарных результатов таким методом для одного и того же участка позволила по значениям ^1шах оценить повторяемость результатов каждого "прохода", а также при каком смещении в сторону от центральной линии "прохода" корреляция пропадает. В качестве примера, в Таблице 1 приводятся значения максимальных коэффициентов корреляции для двух проходов по одной линии.
Результаты обработки графических файлов показали, что корреляционный анализ очень чувствителен к точности "установки" начальных параметров — необходимо очень тщательно устанавливать начало сканирования по горизонтали и вертикали. Кроме того, наблюдается сильная зависимость от контраста изображений. Отсюда следует вывод, что при обработке желательно было бы ввести еще один этап — предварительную фильтрацию вторичных изображений, особенно в плане повышения контраста и уменьшения шумов.
Полученные после рассмотренной выше обработки вторичные изображения позволили также вычислить пространственный спектр
Таблица 1.
Значения корреляции при повторяющихся проходах
Н,т
Во1оп (Больнь)
Т]икоуо (Тнжово)
Рис. 8. Результаты георадарной съемки в двух участков поверхности между точками бурения.
Участок Коэффициент корреляции
R1 0.4061
Р2 0.5839
R3 0.3058
R4 0.5183
R5 0.5111
р сред- 0.4650
РАДИОЛОКАЦИЯ
Рис. 9. Спектр пространственных флуктуаций неоднородностей для двух участков.
неоднородностей на разных глубинах. На рис. 9 представлен пространственный спектр неоднородностей на различных глубинах двух участков поверхности.
На рис. 9 ось х отображает пространственное волновое число К, ось у — глубину, ^ — интенсивность спектра в относительных единицах. Видно, что пространственные флюктуации неоднородностей, измеренные с помощью георадаров, сосредоточены на глубинах до одного метра (до глубин проникновения ЭМИ) и имеют сильно изрезанный вид. Кроме того, пространственные спектры по параллельным линиям, отстоящим друг от друга на расстоянии 0.5 м, являются независимыми (взаимный коэффициент корреляции составлял порядка 0.1). При усреднении по трем линиям, параллельно отстоящим друг от друга на расстояниях 0.5 и 1 метр, пространственные спектры сглаживаются.
4. ПОСТРОЕНИЕ ГЛУБИННОГО ПРОФИЛЯ "ЭФФЕКТИВНОЙ" ВЛАЖНОСТИ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МНОГОЧАСТОТНОЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СЪЕМКИ
Задача дистанционного зондирования земных покровов с помощью радиосигналов в разных диапазонах длин волн связана с определением профиля распределения комплексной диэлектрической проницаемости исследуемой поверхности е(^), где ^ — координата, связанная с глубиной.
Интерпретация радиолокационных
изображений земных покровов на разных частотах представляет некорректную обратную задачу [8, 19, 31]. Приближенное решение обратной задачи в общем случае находится с помощью построения сглаживающего функционала, представляющего функционал невязки между результатами измерений
рассеянного поля и модельной прямой задачей [31]. Эта задача в общем случае заключается в определении искомых параметров по информативному признаку P(s), получаемому из отраженного сигнала. Одним из наиболее универсальных информативных параметров исследуемого объекта является частотная зависимость комплексного коэффициента отражения. Как указано в [29], распространенным подходом к решению подобных задач является метод параметрической оптимизации, который заключается в построении математической модели исследуемой среды и минимизации функционала (целевой функции) p(s), характеризующего расстояние между информативным параметром, измеренным экспериментально P (f, s) и рассчитанным теоретически Pf s). Целевая функция задается следующим образом
р(е) = V
Z-i
i=1
P (f ,е) - Pt (f ,е)
P (f ,е)
(2)
где /(г = 1, 2, ..., Ц) — набор частот, на котором измеряются и рассчитываются информативные параметры.
Согласно [31], обратная задача имеет единственное и устойчивое решение только в том случае, если исходные экспериментальные и расчетные теоретические данные определены на бесконечном интервале частот, что на практике недостижимо. Экспериментально информативный параметр измеряется с некоторой ошибкой. Эти обстоятельства обусловливают некорректность решаемой обратной задачи, что выражается в существовании большого количества побочных минимумов функционала (2). Кроме того, для расчета модельного информативного признака Р/ е) необходимо решение прямой электродинамической задачи, что также представляет проблему. Для совершенствования решения такой некорректной задачи применяются различные алгоритмы: нейронный метод [32], использование дополнительной априорной информации при построении сглаживающего функционала [8].
В случае использования комплекса РСА ИМАРК в целях подповерхностного зондирования задача усложняется тем, что используются только 4 длины волны, а также невозможность создания даже приближенной
РАДИОЛОКАЦИЯ
модели обратного отражения подповерхностного объема. При таких условиях основное внимание приходится уделять априорной информации. В общем случае поиск решений будет ограничен кривыми (профиль влажности по глубине), которые можно аппроксимировать полиномами третьей степени.
Для разработки алгоритма послойного зондирования земных поверхностей необходимо решение прямой электродинамической задачи. Для реализации метода построения глубинного профиля в качестве первого предположения поверхность представляется в виде плоских тонких параллельных подслоев, невзирая на тип (растение, снежный покров, мерзлый грунт и т.д.). Каждый подслой характеризуется коэффициентом затухания и отражения. Представим, что имеется участок поверхности с однородной отражающей способностью а0. (эффективная площадь рассеяния для четырех длин волн к различна). При этом а(Ь) — эффективный коэффициент обратного отражения тонкого слоя на глубине залегания Ь при зондировании под углом 0. Тогда значение ЭПР а0. представляется в виде:
-2 J a¡ (x) dx
(в) = A¡a¡. (h)e 0 dh,
(3)
где а.(Ь) — зависимость коэффициента затухания электромагнитных волн для длины волны к от глубины, 0. — угол распространения электромагнитных волн (на данном этапе предполагается, что он постоянен в среде). Видно, что необходимо моделирование двух
зависимостей а.(Ь) и а.(Ь). Обратное отражение тонкого слоя от глубины залегания Ь и его возможная связь с коэффициентом затухания а.(Ь) неизвестны. Обратное отражение в случае плоского подслоя будет наблюдаться только при наличии пространственных диэлектрических неоднородностей в самом подслое в пределах элемента разрешения радиолокатора. Таким образом, необходимо связать коэффициент затухания с коэффициентом отражения. Первоначально выполним эту процедуру для влажной однородной почвы, имеющей зависимость а.(Ь) — коэффициента затухания от глубины с зависимостью а (Ь) — коэффициентом отражения для разных длин волн.
Многочисленные экспериментальные
данные показали, что обратное отражение под некоторым углом к поверхности прямо пропорционально влажности (т): а0. = Ь + Ь т и слабо зависит от шероховатости поверхности (см. рис. 10).
Увеличение влажности приводит как к увеличению коэффициента затухания, так и к увеличению обратного отражения. Для однородного слоя почвы с постоянной влажностью по глубине, следуя выражению (3), коэффициент отражения должен иметь вид а = А + А т. Предположим, что имеется связь между коэффициентом затухания и отражения тонкого слоя типа
а.(
= вЛь) + Аа
(4)
Так как а ~ т, то следуя выражению (3), ЭПР
действительно будет иметь вид п. = А, + А т.
-' 01 01 11
Таким образом, для объяснения обратного отражения от гладкой поверхности и ее
Частота: 4.5 ГГц
Поляризация: НН
Данные для открытой почвы:
11 полей с различным типом почвы и
различной шероховатостью поверхности
'3° (dB) = 0.148 ш, -15.% N = Ш Р -- 0.85
* Kji-швые точки
* 1974
* 1975 ■ 1977
О 25 50 75 100 125 150 т
Содержание влажности в верхнем 5-ем слое. (% полевой влажности) '
•fef-б
Данные по растительности:
А кукуруза В соевые бобы С просо Э пшеница * кустовые точки
Частота (ГГц): 4,5 Поляризация: НН Угол падения (град.): 10
о° МВ) * 0.133 щ - 13. N - 143 р =0.92
_I_I_
25 50 75 100 125 150
Содержание влажности в верхнем 5-см слое. (% полевой влажности)
Рис. 10. Коэффициент обратного отражения открытой почвы как функция влажности т® (полевая влажность) для различных условий шероховатости поверхности и различных текстурных композиций почвы [21-23].
РАДИОЛОКАЦИЯ
подповерхностных слоев естественно предположить, что в каждом подслое имеются пространственные диэлектрические неоднородности в пределах элемента разрешения. Увеличение влажности приводит к росту коэффициента затухания а ~ т, и одновременно к более сильной пространственной диэлектрической неоднородности почвы, которая усиливает обратное отражение.
В формуле (1) предполагается, что коэффициенты отражения от близлежащих слоев независимы, т.е. независимы флуктуации влажности. Вычисления коэффициента корреляции между зависимостями влажности от расстояния для разных слоев в нашем эксперименте показало, что среднее значение коэффициента влажности между слоями 0-30 см, 30-83 см, 83-136 см, 136-189 см составляет 0.170.15. До данного этапа мы оперировали только неоднородностями, связанными с влажностью. Расширим данное представление, обобщая его вообще на все неоднородности, т.е. введем понятие "эффективной" влажности. Для определенности, т.е. построения теоретической модели, в качестве исследуемой почвы будем считать песок с некоторой "эффективной" влажностью.
Таким образом, построение теоретической модели обратного отражения будет основываться на профиле "эффективной" влажности:
1. Представляем почву (разного типа, шероховатость, мерзлый грунт и т.д.) в виде песка, имеющего некоторую "эффективную" влажность.
2. Задаемся произвольным глубинным профилем "эффективной" влажности рис. 10а.
3. По результатам работ [14, 15] определяем зависимость коэффициент поглощения подслоев для четырех диапазонов длин волн X = 4 см, Ц = 23 см, Р = 68 см и УИГ = 254 см.
4. Согласно выражениям (3)-(4), вычисляем значения ЭПР для 4-х длин волн.
5. По значениям ЭПР, измеренным в результате радиолокационной съемки на этих же частотах с помощью комплекса РСА ИМАРК находим интегральную величину расхождения теоретических (п. 4) значений и экспериментальных данных.
Процедуры по пунктам 2-5 повторяются до тех пор, пока расхождения будут минимальны на рис. 10б.
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Многочастотная радиолокационная съемка проводилась в зимний период, который характеризовался обильными снегопадами и сильными (до —30° С) морозами. В качестве априорной информации была взята глубина снежного покрова на полях 50 см, глубина промерзания порядка 50 см. На рис. 11 представлена частотно-поляриметрическая
матрица радиолокационных изображений участка (размер участка 3х3 км2) выбранного полигона.
На рис. 11 указаны с/х поля № 1, 2, 3, РЛИ которых использовались для интерпретации подповерхностного зондирования. Обследование полей после схода снега показало: поле № 2 (рис. 12,б) представляет собой ровный участок местности с мелкой шероховатостью и всходами озимой пшеницы; поле № 1 (рис 12,в) — вспаханное поле, величина шероховатости которого ~20— 30 см; поле № 3 — ровный участок местности с низкой стерней, на РЛ изображениях которого в метровом диапазоне на УУ и НН поляризациях наблюдается качественное различие.
Среднее значение интенсивности и дисперсия РЛ сигнала для поля № 2 минимальны во всем диапазоне длин волн и на всех поляризациях, поэтому оно выбрано в качестве "опоры" для относительнойкалибровки.ПредварительноРЛИ каждого поля подвергалась пространственному усреднению (пространственной фильтрации) по 2000 пикселей для уменьшения влияния спекл-стуктуры. После этого на каждом поле выбиралось по три-четыре одинаковых по размеру участка и находилось среднее и среднеквадратическое отклонение. Полученные таким образом величины использовались для
X (4 см) Ь (23 см) Р (68 см) УНБ (254 см)
шваа шшл
уу||
я
Рис. 11. Многочастотная поляриметрическая матрица РЛИ участка тестового полигона.
РАДИОЛОКАЦИЯ
li.Llr.YtJ
Р 5 г ■ "-ь ' -. ■■ ■»■ ь -
о
о
■ > I
'у" V г- - „
Рис. 12. Участки земной поверхности, используемые для интерпретации результатов РЛ съемки.
построения зависимости контрастов от длины волны (рис. 13). При выполнении работы радиолокационные изображения в X, Ь и Р диапазонах калибровались с помощью уголковых отражателей в VHF, используя отражение от опор ЛЭП [18]. Отражение от уголковых отражателей и опор ЛЭП использовались для получения относительных значений контрастов.
Из рис. 13 видно, что контрасты для разных полей и поляризаций различны. Поэтому можно предположить, что и эффективный профиль влажности на разных поляризациях будет различным.
5.1. построение профиля "эффективной" влажности от глубины
Успех построения профиля "эффективной" влажности зависит от использования имеющейся априорной информации о подстилающей поверхности [8]. В качестве априорной информации принимались:
• Толщина снежного покрова на выбранных полях одинакова и составляет ~40-60 см.
• Между снегом и почвой имеется шероховатый слой поверхности, который обусловлен обработкой земли и наличием растительного покрова.
• Толщина мерзлого грунта на всех полях одинакова и составляет ~80 см.
Поля № 1 и № 2 расположены в непосредственной близости друг от друга и поэтому можно считать, что структура и влажность почвы на глубине более 1.4 м одинаковы. Влажность (весовая) почвы (грунт песчаный),
измеренная на глубине ~1.5 м в окрестности данного поля составляла величину ~40%.
На рис. 14а в качестве примера представлены два предполагаемых профиля влажности на НН поляризации; на рис. 14,б профиль, при котором теоретический и экспериментальный контрасты совпадают
Подобная процедура выполнена для каждой поляризации по полям № 1 и № 3 (см. рис. 15).
Результаты показывают, что профиль "эффективной" влажности зависит от поляризации, т.е. разные слои почвы вносят свой вклад в формирование обратного отражения.
Сложность моделирования заключалась в том, что нет сведений о затухании в различных диапазонах длин волн, данных о наличии пространственных неоднородностей в снегу и в мерзлой почве на элементе ~15х15 м2. При интерпретации предполагалось, что состояние поверхности (снег, шероховатость, мерзлый грунт, распределение влажности по глубине и т.д.) соответствует некоторому эффективному значению влажности и в соответствии с предложенной методикой (см. п.п. 4, 5) осуществлялся подбор профиля влажности так, чтобы теоретический и экспериментальный контрасты совпадали. 5.2. Анализ полученных результатов интерпретации
При рассмотрении РЛ изображений произведен выбор полей № 1, № 2, № 3 (рис. 12). Анализ показывает, что для РЛИ полей № 1 и № 2 в X, Р и VHF диапазонах нет контраста, в диапазоне Ь контраст значительный. Напрашивается
НН - поляризация
-эксп.поле №1 -эксп.поле №3
2,60 2,40 2,20 ё 2,00
I 2,! 6
\
^ 1,63
!___
7 ¡г I I
1 1,13
50 100 150 200 250 300 длина волны, см
\Л/ ■ поляризация
—♦—эксп.поле №1 —□— эксп.поле N23
УН - поляризация
11,6 3
1 1'25\ 5 1,25
*Л1 ]_ 1 1/ 1-й 1 Г
1 0,96
50 100 150 200 250 300 длина волны, см
1,50 1,40 1,30
я 1,20 о.
о 1,10 1,00 0,90 0,80
—♦—эксп.поле №1 —□—эксп.поле N23
/ к. 1,3 в
/ <¿7 Т
| 1 М.1 \ • 1,16
1 1 к 104 1
£ 0,98 0,94
50 100 150 200 250 300 длина волны, см
Рис. 13. Относительные значения контрастов для поля №1 и №3 на разных поляризациях.
РАДИОЛОКАЦИЯ
Подбор влажности для НН
■ опора - поле № 1
45 40
35 30 25 20 15 -10 5 -0 -5
Л
/ \ /
\ /
\ /
\ у
V
J:
100 150
Глубина, см
НН - поляризация
-эксп.поле №1
------- расчёт
2.8 -
1.2
0,8 -
ш 1
А
\ 1 IS
50
100 150 200 длина волны, см
250
300
Рис. 14. Профили «эффективной.» влажности на опорном поле и поле № 1.
вывод: в диапазоне X = 4 см РЛИ формируются снежным покровом; затухание в снежном покрове таково, что шероховатый слой почвы не влияет на отражение в X диапазоне. В диапазоне Ь затухание в снеге ослабевает и на характер изображения влияет переход снег-мерзлая земля. Неоднородности слоя снег-мерзлая земля для диапазонов Р и VHF малы и этот слой является ровным для этих диапазонов. Отражения в Р и VHF диапазонах определяют более глубокие слои. Результаты обработки это подтверждают. На глубинах 40-60 см просматривается резкое увеличение "эффективной" влажности, которая определяется шероховатостью. Для УЫ поляризации этот слой оказался несколько глубже. Глубокие слои сказываются на всех поляризациях одинаково.
Особенность полученных результатов по определению профиля "эффективной" влажности по полю № 3 заключается в том, что переходной слой снег-мерзлая земля слабо сказывается на обратном отражении в диапазонах длин волн Ь, Р и VHF. Так как верхний слой
Эффективная влажность поля №1
-НН -VV -VH
45 -40 -35 30 -25 20 -15 -10 -5 -0 --5 -
У/
( у \ Г1 '\ \ // //
Л \ У? У
' л \ 1 ;1 \ 1
; V\ \
1 j
j
100 150 200
Глубина, см
250
а
почвы представляет стерню, эффект объясним. На обратное отражение влияют глубины Ь > 150 см. Для УУ поляризации "эффективная" влажность больше, чем на ЫЫ поляризации, что и проявляется на РЛИ изображениях (см. элемент VHF-VV и VHF-HH матрицы рис. 2). Сопоставление фотокарт данной местности за 2003 и 1987 год показывает, что площадь поля № 3 увеличивается за счет уничтожения лесного массива, а особенность в изображении возможно объяснима наличием вертикальных корней под верхним слоем почвы. Таким образом, можно сделать вывод: предлагаемая методика позволяет анализировать характер подповерхностных слоев почвы в зимний период времени.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Решение проблемы послойного
подповерхностного зондирования верхнего покрова земной поверхности построено на следующих постулатах. Предполагается, что верхний слой почвы состоит из песка, подслои которого имеют ровные поверхности, и все
Эффективная влажность поля №3
----VV
-----VH
50 -
л
и
о 40 -56
с 30-ш
20 -10 -0 -
/ / , / /
/' /
/ /
/ / / /
/ / / / S '
/ / / / s
и JJ
100 150 200 250
Глубина, см ^
Рис. 15. Профили «эффективной» влажности на поле № 1(а) и поле № 3(б), вычисленные по радиолокационному
зондированию на разных поляризациях.
РАДИОЛОКАЦИЯ
изменения диэлектрической проницаемости соотносятся к "пестроте" влажности песка. Т.е. изменения типа неоднородности почвы, шероховатость, соленость и др. соотносятся к "эффективной" влажности песка. При задании различных профилей "эффективной" влажности решена прямая задача и построен сглаживающий функционал, представляющий функционал невязки между результатами измерений рассеянного поля и модельной прямой задачей. Однако получаемый глубинный профиль "эффективной" влажности требует дополнительной физической интерпретации, т.е. необходимо соотнести тот или иной слой "эффективной" влажности к осязаемой физической величине, например, снежному покрову, шероховатости почвы под снежным покровом, мерзлой почве и т.д. На этом этапе работы использовалась априорная информация, которая соответствует физическому смыслу. БЛАГОДАРНОСТИ
Работа выполнена при финансовой поддержке МНТЦ,
проект №2866.
ЛИТЕРАТУРА
1. IMARK — Multi-Frequency Airborne Polarimetric Radar System Operating on Board of TU-134A Flying Laboratory for Remote Observations of the Earth's Surface, Moscow Scientific Research Institute for Instrument Engineering, MNIIP/VEGA-M Corporation, Russia, 1998, 8 pp.
2. Freeman A, Durden SL, Zimmerman R. Mapping Subtropical Vegetation using Multi-frequency, Multipolarization SAR Data. Proc.Int.Geoscience and Remote Sensing Symp., 1992:1686-1689.
3. Kutuza B, Shutko A, Plushev V, Ramsey E, Logan B, DeLoach S, Haldin A, Novichikhin E, Sidorov L, Manakov V, Nelson G. Advantages of synchronous multi-spectral SAR and Microwave Radiometric observations of land covers from aircraft platforms. EUSAR2000, 3-rdEuropean Conference on SAR (23-25 May 2000), Munich, Germany, 2000:663-666.
4. Ulander L, Pierson W, Lundberg M, Follo P, Frolind P, Gustavsson A. CARABAS-II SAR change detection performance on ground targets concealed in foliage. Proc. of EUSAR 2004 (25-27 May), 5th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Ulm, GE, 2004:297-300.
5. Gustavsson A, Ulander L. Combining various ISR assets to create a common and complete ground picture. Proc. of EUSAR 2004 (25-27 May), 5th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Ulm, GE, 2004:301-304.
6. Финкельштейн МИ, Карпухин ВИ, Кутев ВА, Метелкин ВН. Подповерхностная радиолокация. М., Радио и связь, 1999, 266 с.
7. Гринев АЮ (ред.). Вопросы подповерхностной радиолокации. Москва, Радиотехника, 2005, 416 с.
8. Митрова ЕВ. Решение обратных задач подповерхностной радиолокации оптимизационными методами. Дис. уч.степ. канд. техн.наук, Рига, 1988, 193 с.
9. Druchinin SV. Models for calculation of dielectric constant of moist sandy-clayey soils in wavelengths from centimeters to tens of meters. GPR 2000, 8-th Intern. Conference on Ground Penetr. Radar, Gold Coast, (23-26 May), Australia, 2000:26-31.
10. Druchinin SV. Models for calculation of dielectric permittivity of moist sandy-clayey soils in wide range of frequencies. SSTA 2000, Intern. Conf. on Subsurface Sensing Technologies and Applications, San Diego, (30 July-4 Aug.), California, USA, 2000.
11. Druchinin SV Measured and calculated dielectric permittivity of moist clayey soils. 6-th Meeting of Environmental and Engineering Geophysics, Bochum, (Sept. 3-7), Germany, 2000:P-GR09.
12. Kutuza B, Kalinkevich A, Pliushchev V, Druchinin S. Multi-frequency SAR for Object Detection in Upper Subsurface Layers of the Earth. In: Complementary of Lidar and Radar-, RT0-MP-092, RTO/NATO, France, 2003.
13. Калинкевич АА, Кутуза БГ, Плющев ВА, Дручинин СВ. Возможности использования многочастотной РСА для зондирования подстилающей поверхности. Зарубежная радиоэлектроника, Успехи современной радиоэлектроники, 2001, 11:31-39.
14. Лещанский ЮИ, Лебедева ГН, Шумилин ВД. Электрические параметры песчаного и глинистого грунтов в диапазоне сантиметровых, дециметровых и метровых волн. Изв. ВУЗов. Радиофизика, 1971, 4(14):563-569.
15. Druchinin SV. Models for calculation of dielectric constant of moist sandy-clayey soils in wavelengths from centimeters to tens of meters. 8-th Intern. Conf. on Ground Penetrating Radar, (27 April 2000), doi: 10.1117/12.383576.
16. Митрова ЕВ, Карпухин ВИ. Исследование применения оптимальных методов к решению обратных задач зондирования ледовых покровов. Теория и техника радиолокации, навигации и радиосвязи в ГА, Рига, 1986, 38-44.
17. Druchinin S, Izyumov S. Measured and calculated dielectric permittivity of moist clayey soils. 6-th Meeting of Environmental and Engineering Geophysics, Bochum, (Sept. 3-7), Germany, 2000:P-GR09.
18. Калинкевич АА, Крылова МС, Манаков ВЮ. К вопросу об использовании опор ЛЭП в качестве реперных объектов при интерпретации РЛИ РСА УКВ диапазона. Труды 4-ой Всерос. научн. конф. "Радиофизические методы дистанционного зондирования сред", Муром, 30.06-3.07.2009:186-190.
19. Гринев АЮ. Численные методы решения прикладных задач электродинамики. М., Радиотехника, 2012, 336 с.
20. Яковлев ОИ, Якубов ВП, Урядов ВП, Павельев АГ. Распространение радиоволн. Под ред. Яковлева ОИ. М., ЛЕНАНД, 2009, 496 с.
21. Басс ФГ, Фукс ИМ. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М., Наука, 1972, 424 с.
РАДИОЛОКАЦИЯ
22. Ulaby FT, Moore RR, Fung АК. Microwave remote sensing.. London, Addison-Wesley Public. Comp., 1981.
23. Ulaby FT, Batlivala PP. Optimum Radar Parameters for Mapping Soil Moisture. IEEE Transaction and Geoscience Electronics, 1976, 2(GE-14):81-93.
24. Ulaby FT, Cihlar J, Moore RK. Active Microwave Measurement of Soil Water content. Remote Sensing of Environment, 1974, 3:185-203.
25. Чубаров ВИ. Питание грунтовых вод песчаной пустыни через зону аэрации. М., Недра, 1972, 135 с.
26. Марчук ВН, Смирнов ВМ. Применение георадаров серии "Герад" для решения научных и инженерно-физических задач. Труды Всерос. научн. конф. "Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике", Муром, (1-3 июля), 2003:455-459.
27. Марчук ВН. Методики проведения экспериментов по радиолокационному подповерхностному зондированию Земли и планет земной группы. Дис. уч. ст. канд. физ.-мат. наук, Фрязино, 2008, 163 с.
28. Марпл СЛ. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М., Мир, 1990, 584 с.
29. Арманд НА, Лукин ДС, Чубинский НП. Современные проблемы подповерхностной радиолокации. В кн.: Сверхширокополосные системы в радиолокации и связи. Конспект лекций. Научный совет РАН по комплексной проблеме "Распространение радиоволн", Муромский институт Влад.ГУ.
30. Калинкевич АА, Крылова МС, Масюк ВМ. Марчук ВН. Использование георадаров для исследования неоднородностей верхнего слоя почвы хвойного леса. Радиотехника, 2009, 3:98-103.
31. Тихонов АН, Арсенин ВЯ. Методы решения некорректных задач. М., Наука, 1979, 285 с.
32. Хилькевич ВВ. Определение параметров земных покровов с помощью нейронного метода. Сб. докл. Всерос. научн. конф. "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами", (20-22 июня) Муром, 2001:147-151.
Калинкевич Анатолий Анатольевич к.ф.-м.н., с.н.с.
ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН
11/7, ул. Моховая, Москва 125009, Россия
Кутуза Борис Георгиевич
д.ф.-м.н., проф.
ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН
11/7, ул. Моховая, Москва 125009, Россия
Марчук Василий Николаевич
к.ф.-м.н.
ИРЭ им. ВА. Котельникова РАН, Фрязинский филиал 1, пл. Введенского, Фрязино 141190, Моск. обл, Россия [email protected] Масюк Владимир Михайлович
к.ф.-м.н.
ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН
11/7, ул. Моховая, Москва 125009, Россия
Плющев Виктор Алексеевич
к.т.н.
Концерн радиостроения "Вега"
34, Кутузовский просп., Москва 121170, Россия
MULTI-FREQUENCY RADAR LOCATION OF THE "EFFECTIVE" SOIL MOISTURE
Anatoliy A. Kalinkevich, Boris G. Kutuza, Vasiliy N. Marchuk, Vladimir M.Masyuk
Kotelnikov Institute of Radioengineering and Electronics of Russian Academy of Sciences, http://www.cplire.ru/ Moscow 125009, Russian Federation Viktor A. Plyushchev
Radio Engineering Corporation "Vega", http://www.vega.su/ Moscow 121170, Russian Federation
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]
Abstract The review of studies on subsurface sensing topsoil radar method is presented, as well as on the development of an algorithm and techniques for combined interpretation of radar images using side-scan radar systems with a synthesized antenna operating over a wide range of wavelengths, including decimeter and meter bands. A method for constructing a deep profile of the "effective" moisture of the upper layer of the earth's surface is proposed. Ground experiments were conducted to determine the characteristics of the " diversity " of moisture and soil cover heterogeneities. The special attention was focused to using of ground penetrating radar for investigations of upper ground layer heterogeneities. The ground experiments were dictated by the need to justify the proposed algorithm for deep sounding of agricultural fields in the winter period at a low temperature with the help a synthetic antenna radar.
Keywords: synthetic antenna radar, ground penetrating radar, subsurface sensing, deep profile of the "effective" moisture, the "variety" of soil cover. UDC 621.371
Bibliography - 32 references Received 27.08.2018 RENSIT, 2018, 10(2):193-208_DOI: 10.17725/rensit.2018.10.193
