CC BY
74
УДК 621.396.969
A.A. Синёва
Московский физико-технический институт (государственный университет) Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт океанологии
им. П. П. Ширшова РАН
Поляризационная радиолокация для обнаружения и идентификации пленочных загрязнений моря
Одной из важных проблем современного дистанционного зондирования является задача обнаружения и различения разнообразных пленочных загрязнений моря, включая производные от нефти. Широкое использование радиолокационных методов зачастую оказывается не всегда эффективным. Описываются основные принципы и методы поляризационной радиолокации и обработки поляризационных радиолокационных данных на основе современных теоретических и экспериментальных представлений. Показано, что современные методы обработки радиолокационных поляризационных сигналов являются эффективным средством улучшения алгоритмов, предназначенных для идентификации пленочных загрязнений в море.
Ключевые слова: пленочные загрязнения моря, радиолокационные изображения, поляризационные РСА, поляризационная обработка, поляриметрические характеристики.
1. Введение
В настоящее время достаточно много внимания уделяется проблеме обнаружения и идентификации пятен нефти и нефтепродуктов на поверхности моря. Это связано с негативным влиянием нефти на морские экосистемы, рыболовство, окружающую среду и другие сферы природопользования и деятельности человека. Основными источниками подобных загрязнений могут выступать нефтяные вышки и платформы, расположенные в прибрежных зонах. Однако другим важным источников пленочных загрязнений моря, как недавно стало ясно, превышающим аварийные объемы, - является сток рек и судовые разливы [1].
В связи с этим в условиях все возрастающего загрязнения Мирового океана и его прибрежных зон нефтью и нефтепродуктами использование данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в целях обнаружения нефтяных разливов становится всё более актуальным и важным аспектом деятельности, направленной на устранение подобных загрязнений.
Общепризнано, что космическая радиолокация является эффективным инструментом дистанционного зондирования для обнаружения разливов нефти, причем радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА), формирующие радиолокационные (РЛ) изображения (РЛИ) поверхности моря, являются одними из наилучших решений [1]. Широкое массовое применение данных космической радиолокации началось в 1991 г. с запуском европейского спутника ERS-1 (1991-2000) с РСА на борту. Его эстафету подхватили спутники ERS-2 (1995-2010), Radarsat-1 (1995-2013), Envisat (2002-2012), ALOS (2006-2011), Radarsat-2 (2007 - по настоящее время), ALOS-2 и Sentinel-IA (оба запущены в 2014 г.).
С одной стороны, РСА как инструмент наблюдения пленочных загрязнений является наиболее эффективным средством ДЗЗ, однако, с другой стороны, существует проблема определения с его помощью как типа загрязняющего вещества, так и ряда параметров самой нефтяной пленки, например толщины, и в итоге объемов разливов [1]. На сегодняшний день измерение морфометрических характеристик и площадей пятен на РЛИ не представляет практических затруднений [2, 3], однако для оценки толщины пленки приходится пользоваться другими дистанционными данными, например ИК/УФ-сканеров, лазерных флуориметров и СВЧ-радиометров, или косвенной информацией и методами, причем и то и другое не всегда доступно.
Поляриметрический режим РСА-съемки представляется перспективным режимом их работы, поскольку существенно расширяет возможности применения РСА для исследования поверхности моря [4, 5, 6]. В ближайшие планы ряда космических агентств входит запуск новых спутников ДЗЗ с РСА, имеющими специальные поляриметрические режимы съемки (табл. 1). В связи с этим в настоящей статье кратко описаны основы радиолокационной поляриметрии в морских задачах, решаемых с помощью поляриметрических РСА, основные принципы и методы поляризационной радиолокации и обработки поляризационных РСА-данных на основе современных теоретических и экспериментальных представлений.
Таблица1
Поляризационные и полнополяризационные режимы известных космических
РСА
спутник /датчик год запуска частотный диапазон поляризационные режимы ширина полосы обзора, км
Envisat/ASAR 2002+2012 С (5.35 ГГц) ГГ+ВВ, ГГ+ГВ, ВВ+ВГ 100
COSMO-SkyMed-1/2/3/4 2007, 2007, 2008, 2010 X (9.6 ГГц) ГГ+ВВ, ГГ+ГВ, ВВ+ВГ 30
TerraSAR-X 2007 X (9.6 ГГц) полная поляризация 15
Radarsat-2 2007 С (5.4 ГГц) полная поляризация 25
ALOS/PALSAR 2006-2011 Ь (1.3 ГГц) полная поляризация ~ 30
RIS AT-1 2012 С (5.35 ГГц) + компактная мода 25
ALOS-2 2014 Ь (1.3 ГГц) полная поляризация + компактная мода 50-70
Sentinel-1A 2014 С (5.35 ГГц) ГГ+ВВ, ГГ+ГВ, ВВ+ВГ 80
SAO-COM-1 2015 Ь (1.3 ГГц) + компактная мода ~ 40
Radarsat Constellation Mission (RCM) 3 спутника 2018 С (5.4 ГГц) полная поляризация + компактная мода 30-350
2. Поляризационная радиолокационная съемка
РСА - это микроволновые приборы ДЗЗ активного типа, испускающие и принимающие электромагнитные импульсы. После соответственной обработки данных генерируются РЛИ обозреваемой территории/акватории с высоким пространственным разрешением. Возможность круглосуточной съёмки, независимость от освещённости и слабая чувствительность к метеорологическим условиям делают РСА важным инструментом мониторинга различных процессов и явлений, в частности нефтяных разливов. РЛИ - это изображения в градациях серого, на которых более темный тон соответствует низкому обратному сигналу, а более светлый - высокому. К сожалению, однозначная физическая интерпретация РЛИ не всегда возможна; зачастую она требует привлечения моделей взаимодействия электромагнитных волн с подстилающей поверхностью и ряда дополнительных данных. При этом в случае РЛ-зондирования океана важнейшим фактором является наличие мелких гравитационно-капиллярных волн (ГКВ) или волн ряби на поверхности моря, часто называемых поверхностной шероховатостью. Шероховатость моря увеличивается с усилением ветра, так как возрастает количество и интенсивность ГКВ. Однако в условиях, близких к штилевым, морская поверхность выглаживается. Поэтому районам с сильными ветрами
соответствует сильный обратный сигнал, а районам слабых ветров и штилевым областям -слабый.
Поскольку одновременное измерение всех элементов матрицы рассеяния в РСА при обычном режиме съемки и при одних и тех же условиях наблюдения невозможно, для этого на практике используют разнесение зондирований по времени. При этом, например, сначала РСА излучает вертикально поляризованный (В) сигнал, принимая отраженный на соосной и ортогональной поляризациях, что дает комбинацию поляризаций ВВ и ВГ. Затем излучается горизонтально (Г) поляризованный сигнал, а прием снова происходит на обеих поляризациях, при этом получают комбинацию ГГ и ГВ. В результате этого имеют полную матрицу рассеяния.
Если РСА способен регистрировать все четыре набора поляризаций, то он называется полнополяризационным (или квадро-поляризационным в англоязычной литературе), в случае доступности только двух наборов, к примеру ВВ и ГГ, РСА носит название соосно-поляризационного, а если имеется возможность использования всего одного вида поляризации, к примеру ВВ, РСА называют однополяризационным [4, 7].
Принцип взаимодействия электромагнитной волны с морской поверхностью заключается в следующем. Излученная поляризованная волна при падении на некоторую поверхность отражается от неё, при этом в отражённой волне присутствует выделенное направление колебания вектора напряженности электромагнитного поля, иначе говоря, волна оказывается поляризованной. Поверхность моря, как говорилось выше, является взволнованной или шероховатой, то есть состоит, по сути, из огромного числа различно ориентированных элементарных площадок. Вследствие этого сигналы, отражённые от разных элементарных площадок, характеризуются различными поляризационными параметрами, общий же сигнал несёт информацию обо всей обозреваемой поверхности. Стоит также отметить, что в соосном поляризационном режиме зондирования интенсивность обратного сигнала выше, чем на перекрёстном, в связи с тем, что в перекрёстном режиме вклад сигнала, отраженного от каждой элементарной площадки, приводит к ослаблению интенсивности общего сигнала [2, 3]. Таким образом, очевидно, поляризационные РСА могут предоставить в распоряжение исследователей дополнительную физическую информацию, непосредственно относящуюся к векторной природе отражённой электромагнитной волны [4].
Полностью поляризационные РСА излучают и принимают как вертикально, так и горизонтально линейно поляризованный сигнал, и поэтому имеется возможность получать в каждой ячейке разрешения матрицу рассеяния 2x2 элемента. Однако по ряду технических и финансовых проблем на практике наиболее часто применяют упрощенные РСА, имеющие только соосные каналы и способные излучать и принимать только соосные компоненты, т.е. ВВ и ГГ. Кроме того, часто поляризационные сигналы в сосной и перекрестных модах не коррелированы между собой, что приводит к потере необходимой фазовой информации (случай Ешава^.
Хотя полно-поляризационные данные находят применение во многих геофизических приложениях, они обладают таким недостатком, как крайне узкая ширина полосы обзора (табл. 1). В связи с этим используются более простые, но более широкообзорные соосно-поляризационные РСА. В качестве альтернативы полно-поляризационному режиму был предложен компактно-поляризационный режим РСА-съемки [8]. Компактный, или когерентно соосно-поляризационный, режим РСА представляет собой режим, в котором излучается сигнал с одной поляризацией, а принимаемый сигнал содержит уже две ортогональные поляризации, каждую со своей фазой. Ожидается, что в подобном режиме качество получаемых данных будет сравнимо с качеством узкого полно-поляризационного режима и его можно будет полноценно использовать для мониторинговых задач.
Как подкласс компактно-поляризационной моды, недавно был предложен гибридно-поляризационный режим, при котором излучается круговая поляризация, а приходят две ортогональные, т.е. ВВ и ГГ [8]. Считается, что в связи с относительно простой архитектурой, широкой полосой обзора и возможностью исключения искажений в направлении
дальности РЛИ, полученные в гибридно-поляризационном режиме, по сравнению со стандартным полнополяризационным, будут иметь лучшие возможности для обнаружения и идентификации пленочных загрязнений среди прочих сликовых образований [9].
3. Пленочные загрязнения и радиолокационная поляриметрия
Как уже говорилось, пятна нефти и пленочных загрязнений уменьшают обратное рассеяние от морской поверхности, подавляя мелкомасштабные ГКВ, и проявляются на РЛИ в виде темных областей различной формы и размеров. Различия в интенсивности радиолокационного сигнала, рассеянного в области нефтяного пятна на морской поверхности и на поверхности чистой воды, позволяют выявлять пленочные загрязнения. С одной стороны, благодаря этому обнаружение разливов на поверхности моря с использованием стандартных РСА и приемов обработки изображений не составляет труда [1]. С другой стороны, области выглаживания ГКВ - нефтяные и биогенные пленки (биогенные поверхностно-активные вещества - ПАВ), а также штилевые зоны - создают на РЛИ практически похожие сигнатуры и могут быть легко перепутаны при анализе. Более того, таким же образом на РЛИ могут отображаться и другие аэрогидродинамические явления, имеющие место в верхнем слое моря или приводном слое атмосферы. Среди них: океанские внутренние и атмосферные гравитационные волны, зоны апвеллинга, выносы рек, океанские фронты и вихревые структуры, дождевые и конвективные ячейки, скопления плавающих водорослей, а также прочих сликообразующих веществ [1].
Помимо аэрогидродинамических возмущений, которые создают на морской поверхности и собственно на РЛИ сликообразные проявления, существует большой ряд пятен, создаваемых различными маслянистыми веществами, которые надо научиться различать. Это сырая нефть и тяжелые нефтепродукты (а также их эмульсии с водой), так называемые судовые разливы (судовая отработка и льяльные воды, представляющие собой широкий спектр смесей нефтепродуктов, а также ГСМ, пищевых жиров и лакокрасочных продуктов с водой) [1]. Особняком стоят сбросы балластных и промывочных вод в результате процедур мойки танков, которые могут содержать остатки самых разнообразных веществ, перевозимых в жидком виде, и реагентов, используемых для мойки, а также грифонные пленки нефти (естественного происхождения), пленки биогенных и искусственных ПАВ. Точный визуальный анализ и интерпретация их на РЛИ представляет определенные трудности, а надежная классификация практически невозможна.
Среди собственно нефтяных загрязнений моря можно выделить три основных класса, которые в настоящее время необходимо обнаруживать и идентифицировать:
• пятна сырой нефти и тяжелых нефтепродуктов, возникающие в результате аварийных ситуаций с платформами, танкерами, нефтепроводами и другими объектами топливно-энергического комплекса;
• судовые разливы, образующиеся в результате сброса широкого класса жидких отходов, содержащих разнообразные нефтепродукты, которые попадают в море из-за стандартных операций;
• пленки грифонной нефти естественного происхождения (в местах грифонной активности) [1].
В случае использования РСА с одним поляризационным каналом автоматическое распознавание практически невозможно, однако многоканальные (поляриметрические) РСА помогают найти решение этой проблемы. Так, в случае наличия на РЛИ пятен разной природы на помощь может прийти поляризационная радиолокационная съемка, так как механизмы рассеяния и поляриметрические свойства поверхностей, покрытых пленкой и свободных от нее, существенно различны [10]. Более того, как известно, поляриметрический механизм рассеяния на толстых пленках отличен от механизма рассеяния на тонких
пленках, например, биогенных, причем считается, что в последнем случае рассеяние формирует брегговский механизм [10, 11]. Ниже рассмотрим наиболее важные поляриметрические характеристики и методы обработки, которые позволяют улучшить идентификацию пятен-сликов на РЛИ.
4. Поляризационная обработка РЛИ
Стандартные поляризационные РЛИ отображают распределение удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) для данной поляризации. Было разработано несколько автоматических и полуавтоматических алгоритмов детектирования пятен при использовании однополяризационных РЛИ спутников КНЯ-1 2. Envisat и ЫаёагеаН, основанных на нейронных сетях, многоразмерных сегментациях изображений, кластерного анализа и других подходах [12]. Однако подобные методы обладают ограниченными возможностями распознавания пятен нефти из-за ряда сопряженных проблем, обусловленных окружающей средой и отсутствием дополнительных данных.
В работе [13] впервые была предпринята попытка применения мультиполяризационных данных БШ-С/Х для обнаружения и идентификации пленочных загрязнений моря. С запуском РСА (Ыас1аг8а1>2, ТеггаБАЫ-Х и другие), имеющих полный набор поляризаций, т.е. ГГ, ВВ, ГВ и ВГ, началась разработка новых подходов для обнаружения и идентификации нефтяных загрязнений [14, 15, 6]. Эти подходы используют корреляционные характеристики поляриметрических сигналов в случае зондирования участков моря, покрытых нефтяными плёнками [4]. Установлено также, что межканальные фазовые соотношения дают важный дополнительный дискриминационный признак для идентификации пленочных загрязнений [10].
Получаемые РСА компоненты вертикальной и горизонтальной поляризации формируют полный набор, достаточный для описания свойств рассеяния, и отражающие свойства поверхности могут быть полностью описаны так называемой матрицей рассеяния,
£нн £ну Егн
вун Буу_
Здесь верхние индексы виг обозначают отражённую и падающую волну соответственно. Элементы матрицы представляют собой комплексные величины, которые могут быть измерены поляриметрическими РСА. Также немаловажной особенностью этой матрицы является то, что она симметрична, т.е. Бну = 5ун, и, таким образом, имеет только три независимых компоненты [7].
При зондировании полно-поляризационные РСА генерируют матрицу рассеяния для каждого пикселя РЛИ, в которой содержится вся информация о поляриметрических свойствах рассеяния от исследуемой области. Из матрицы рассеяния методом декомпозиции или путем вычисления матрицы когерентности могут быть получены такие параметры поляризации [7], к примеру, энтропия (Н), анизотропия (А) и средний угол поворота плоскости поляризации (а).
Кратко остановимся на их свойствах, причем далее Аг, (г = 1, 2, 3) - собственные числа матрицы когерентности, а Рг - нормировка собственных чисел: Рг = ---—,
+ Д2 + Аз
(г = 1,2,3).
Энтропия
Н = ^(-Рг 10§3 Рг)
г=1
представляет собой степень хаотичности рассеяния, ее значения лежат в пределах от 0 до 1. Значению Н = 0 соответствует механизм однократного идеального рассеяния, а значению Н = 1 - полное диффузное рассеяние. Или, другими словами, нарастание энтропии
Рис. 1. Серия поляриметрических характеристик, рассчитанных для фрагмента полнополяризационного РЛИ Т1а(1аг8а1-2 от 8 июня 2011 на рис. 2: а) энтропия, б) анизотропия, в) угол а, г) «геометрическая интенсивность» (логарифм), д) величина коэффициента поляризационной корреляции, е) реальная часть со-поляризационного продукта (логарифм): рисунок из [6]
соответствует увеличению шероховатости поверхности и/или усложнению ее структуры, формирующей объемную составляющую рассеяния.
Анизотропия
^ _ А2 — Аз
А2 + Аз
это параметр, дополнительно характеризующий энтропию. Она определяет относительный вклад второхх) и третьих) собственных значений. С практической точки зрения анизотропия может быть полезной для обнаружения отличий при значениях энтропии Н > 0.7, ибо для меньших значений энтропии второе и третье собственные значения сильно «за-
шумляются», что, следовательно, также сильно «зашумляет» и анизотропию.
Угол поворота плоскости поляризации
3
a = ^ aiPi
г=1
характеризует доминирующий механизм рассеяния. Значение a = 0° соответствует рассеянию на поверхности, значение a = 45° - дипольному или объёмному рассеянию, а значение a = 90° - двойному отражению или многократным переотражениям.
В случае морской поверхности, свободной от нефтяной пленки, брегговская модель считается доминирующим механизмом рассеяния. Эта модель характеризуется низкими значениями энтропии (0 < Н < 0.5). В области связанных значений А, Н и а брегговское рассеяние также характеризуется низкими значениями А и a: А < 0.5 и 0 < а < 42.5°. Однако участки поверхности, покрытые нефтяной пленкой, начинают характеризоваться более высокими значениями Н, что подразумевает механизм(ы) рассеяния, отличные от брегговского (рис. 1).
Нельзя говорить об обработке РЛИ без упоминания соответствующего программного обеспечения (ПО). В настоящее время существует ряд коммерческих и свободно распространяемых прикладных программ, специально предназначенных для работы с РЛ-данными. Для ряда других программ создаются специальные модули, позволяющие проводить обработку поляриметрических данных (таких, как Envisat, ALOS/PALSAR, Radarsat-2, TerraSAR-X и другие). Они позволяют проводить синтез изображений из комплексных SLC-продуктов, калибровку данных, расчет различных поляриметрических параметров, когерентностей и других параметров. К такому ПО относятся такие программы, как ENVI со встраиваемым модулем SARScape, а также свободно распространяемые - NEST и PolSARPro (http://earth.eo.esa.int/polsarpro), причем последняя программа полностью разработана для поляриметрической обработки РЛ-данных.
В упомянутом выше ПО модуль поляриметрии и предназначен в том числе и для обработки РЛИ, полученных в различных поляризационных режимах, позволяя генерировать полную поляризационную матрицу. Особенность полностью поляриметрических данных состоит в возможности классификации объектов на РЛИ по типу отражения [14]. Например, одной из функций PolSARPro является классификация в области значений энтропия и угол а, которая позволяет выполнять классификацию объектов по типу отражения электромагнитных волн на подстилающей поверхности (выделять до 9 классов -области Z1-Z9 на рис. 2). Процедура такой классификации состоит в вычислении значений Н и а для каждого пикселя РСА-изображения и последующего нанесения точек с соответствующими значениями на двумерную Н — а диаграмму (рис. 2). В зависимости от того, в какую область значений Н и а попадает каждый конкретный пиксель изображения, ему присваивается определенный класс.
5. Другие подходы к мультиполяризационной обработке
Наряду с рассмотренными примерами стандартных методов поляризационной обработки в последнее время широкое распространение получают и иные подходы. Один из таких подходов описан в [15]. Его достоинством, по мнению авторов, является то, что он позволяет однозначно определить присутствие пятна-слика по значению коэффициента соответствия у (англ. - conformity coefficient). Выражение для него, записанное через элементы матрицы рассеяния, имеет следующий вид:
2(Re(SHH ^ v) — | SHV |2)
» = ^-^r,
(\Svv|2 + 2 |SHV|2 + |SHH|2)
где Sij - элементы матрицы рассеяния, Re - действительная часть, * - комплексное сопряжение.
Рис. 2. Результаты поляриметрической классификации РСА -ДЭ.ННЫХ RadorsEt- 2 от 8 июня 2011 на диаграмме «Н — а», характеризующие тип рассеяния на подстилающей поверхности, в том числе, покрытой пленками разной природы: I чистая вода (без пленочных загрязнений), II поверхность воды, покрытая пленкой растительного масла, III поверхность воды, покрытая пленкой нефтеэмульсии и сырой нефти: рисунок из [6]
Идея использования коэффициента у для классификации возникла в процессе изучения параметров влажности почвы с помощью поляризационных РСА. Классификация типов поверхности суши с учетом у позволяет отличить поверхности с двукратным и объемным рассеянием. В работе [15] было показано, что использование параметра у дает возможность различить механизмы рассеяния в нефтяном ел икс и на окружающей морской поверхности и, таким образом, обеспечить более надежную классификации. Однако в данной работе ввиду того, что в настоящее время работающих РСА с гибридно-поляризационном режимом ещё не существует, у был получен через элементы матрицы рассеяния полнополяризационного РСА.
Как отмечалось выше, одной из основных проблем, с которой сталкиваются специалисты при проведении мониторинга нефтяных разливов, является невозможность установить различие между нефтяными пятнами, областями гидродинамического выглаживания и зонами ветрового затишья. Один из подходов к решению этой проблемы был предложен в [16], он подразумевает использование набора дополнительных характеристик, таких как поляризационная разность, отношение и неполяризованная компонента.
УЭИР для поляризационных РЛИ в данном подходе может быть представлена как сумма поляризованной компоненты, которая присуща поверхностному брегговскому рассеянию, и неполяризованной компоненты, обусловленной вкладом обрушающихся волн. Последняя возникает при обратном рассеянии от неровных участков поверхности, к примеру, от крутых волн, и она одна и та же для ГГ и ВВ [17]. Таким образом, поляризационная разность и отношение выражаются как соответственно разность УЭПР (ВВ минус ГГ) и отношение УЭПР (ГГ к ВВ). Благодаря различной чувствительности коротких и более длинных обрушающихся волн к различным явлениям в океане, данный набор дополнительных параметров может быть использован как инструмент для дополнительного анализа РЛИ.
Поляризационная разность представляется в виде
Дсто = - = + ) - ^Ов* + ) = - &0В1,
где а^в - поляризованная компонента поверхностного брегговского рассеяния, ащв ~ непо-ляризованная компонента. Как видно из приведенного выше уравнения, в выражении для поляризационной разности полностью исключается неполяризованная компонента, возникающая из-за крутых обрушающихся волн. Таким образом, данный параметр несет информацию о приповерхностном ветре и наличии пятен-сликов на поверхности моря. Выражение для поляризационного отношения имеет вид
тяя „нн
I
р =
_ °0В + °WB
УУ УУ I
°о аов + а^в
Из выражения для поляризационной разности и отношения можно получить выражение для неполяризованной компоненты:
w
Wwb =
Аар
1 — Рв'
(унн
где рв = —При углах падения в ^ 25° последнее выражение можно переписать в виде
^В
I2
Рв = 7^72 (! + (зн - К2) .
Здесь Gp - коэффициенты рассеяния для соответствующей поляризации, зависящие от угла
л 1 д2 ^ 2
падения и, др = ^ —т^р—> а — средняя площадь склона волны в направлении плоскости падения. Здесь рассматриваются только волны с длиной волны, на порядок большей брег-говской длины волны. Второй член в скобке суммирования описывает влияние подобных обрушающихся волн на рв и в диапазоне углов падения 25-45° принимает значения от 0 (штиль) до 0.5 (умеренный ветер). Таким образом, можно заключить, что рв слабо зависит от скорости ветра и не зависит от направления зондирования. Что касается непосредственно неполяризованной компоненты, то ожидается, что она способна отображать проявления течений и практически не будет отображать пленки.
В качестве примера использования данного метода приведем результаты обработки оригинальных РЛ-данных, полученных спутником TerraSAR-X 8 июня 2011 г. в режиме Stripmap (рис. За, 36). Это РЛИ охватило участок Северного моря к западу от побережья Норвегии, на котором отобразились результаты эксперимента с разливом трех типов маслянистых веществ; он описан в работе [18, 6]. Три видимых на РЛИ пятна - это разливы растительного масла, нефтеэмульсии и сырой нефти соответственно. Ниже представлены результаты обработки поляризационных РЛИ спутника TerraSAR-X (ГГ (рис. За) и ВВ (рис. 36) каналы), а также результаты расчета указанных выше поляриметрических параметров для РЛИ Radarsat-2 (режиме Fine Quad), полученного 8 июня 2011 г. 16 мин позже РЛИ TerraSAR-X (рис. 4).
Результаты обработки по методу, предложенному в [16], показаны на рис. Зв, Зг. Как и ожидалось, на разностном изображении (рис. Зв) все разливы отчетливо видны. Однако, как видно из рис. Зг, значения поляризационного отношения в области сликов и в области чистой морской поверхности практически везде одинаковы. Лишь в правой части рисунка наблюдается характерное затемнение, соответствующее разливу сырой нефти, что может говорить о работе здесь механизма рассеяния, отличного от механизмов рассеяния в зонах других разливов.
1 2 3 а) б)
в) г)
Рис. 3. Фрагменты РЛИ спутника TerraSAR-X (8.06.2011. 17:11 UTC) акватории Северного моря (съемка в режиме Stripmap) с экспериментальными разливами трех типов: 1 растительного масла (имитирующего биогенные пленки), 2 - эмульсии с водой (содержание воды ~ 70%), 3 - сырой нефти (марки Balder 2001): а) ГГ поляризация: б) ВВ поляризация: в) поляризационная разность: г) поляризационное отношение. Скорость ветра 1 3 м/с, высота волн 1.5 м. ©DLR
Рис. 4. РЛИ Radarsat-2 (съемка в режиме Fine Quad) от 8 июня 2011, 17:27 UTC (слева) и его увеличенный фрагмент (справа) с теми же пятнами, что и на РЛИ TerraSAR-X (рис. 3). ©MDA, KSAT
На рис. 1, 2 приведены расчетные поляриметрические параметры для пятен, зарегистрированных на РЛИ Radarsat-2 (рис. 4) и их классификация на диаграмме Н — а, характеризующая тин рассеяния на подстилающей поверхности. Визуальный анализ рис. 1 показывает, что в целом, все пятна видны на всех панелях (рис. 1а-д), хотя в пределах нятен-сликов имеются градации яркости характеристик (отобразившиеся на рисунках цветом/градациями серого). Так, на рис. 1а, нятна-слики выделяются как области повышенной энтропии, что подразумевает более сложный механизм рассеяния в зоне слика. Очевидно, результаты такой обработки не дают однозначную информацию о тине того или иного
пленочного загрязнения, хотя можно выбрать набор параметров, которые так или иначе качественно и количественно характеризуют пятна различного типа. По мнению [4], такими характеристиками могут быть «геометрическая интенсивность» (или мера совместного вклада соосных каналов в интенсивность обратного сигнала) (рис. 1г) и реальная часть со-поляризационного продукта (рис. 1д). Однако более наглядно результаты такой обработки можно представить на рис. 2, на котором приведено распределение расчетных значений Н и а для фрагмента РЛИ Каёагеа^2 на плоскости параметров «И — а». Анализ диаграммы показывает, что расчетные поляриметрические значения группируются в трех характерных областях (показаны эллипсами и обозначены римскими цифрами), а именно:
1) вода, свободная от пленочных загрязнений (брегговский механизм - область 29),
2) поверхность моря, покрытая тонкой пленкой растительного масла (брегговский механизм - область Ъ9),
3) поверхность моря, покрытая пленкой сырой нефти/эмульсии (механизм хаотичного рассеяния на случайно организованных рассеивателях - область 26] при этом заметим, что ряд крайних значений для сырой нефти попал и в область объемного рассеяния -25).
6. Заключение
В настоящее время проблема обнаружения, идентификации и классификации пленочных загрязнений моря (как природных, так и антропогенных) с помощь космических РСА состоит главным образом в отсутствии полного набора необходимых данных и измерений (как дистанционных, так и контактных) о том или ином конкретном разливе. При их наличии она, однако, не представляет практических затруднений. С другой стороны, крайне необходимы независимые и дополнительные источники дистанционной информации о разливах. Такими источниками информации могут стать современные РСА с поляризационными режимами съемки.
Анализ конкретных РЛИ с пятнами, полученных поляриметрическими РСА как с использованием параметров декомпозиции Паули, так и по методу [16], показывает, что пленочные загрязнения в первом приближении можно достаточно надежно классифицировать на «тонкие» и «толстые». Первые - это разливы масел, имитирующих пленки биогенных ПАВ, а вторые - толстые неоднородные пленки сырой нефти и нефтяной эмульсии. Механизм проявления первых обусловлен подавлением пленками волн ряби в рамках брегговского механизма, второй - подавлением ГКВ и коротких гравитационных волн толстыми пленками нефти, причем наиболее вероятным механизмом является поверхностное рассеяние на неоднородностях самой пленки, в т.ч. модулируемых метровым-дециметровым волнением. (Наличие толстой нефтяной пленки на морской поверхности приводит к затуханию поверхностного волнения - уменьшению как средних возвышений, так и средней длины поверхностного волнения, а также к уменьшению спектральной плотности в широком спектральном диапазоне.) Метод [16] в принципе дает возможность отличения пленочных сликов от прочих явлений, создающих непленочные слики, т.е. от областей выглаживания, обусловленных слабым ветром и градиентами течений.
Однако, несмотря на оптимизм работ, посвященных поляризационной радиолокации, проведенные эксперименты показывают, что ее конкретные возможности существенно зависят от режима съемки (в том числе углов падения), рабочей частоты и порога шумов РСА-систем, условий окружающей среды, состояния пленки и ряда других причин. В узкополосных режимах полно-поляризационной съемки (15-25 км) имеются значимые эффекты, позволяющие улучшить идентификацию пленочных загрязнений, что означает возможность использования поляризационных характеристик в практической работе [4, 5, 6].
Метод компактной и гибридной поляриметрии может явиться современной альтернативой классической узкополосной поляриметрической съемке [15, 9]. Один из вариантов
поляризационных измерений в этой схеме предполагает излучение сигналов на одной поляризации (или одновременное на двух) с приемом отраженных сигналов на двух (четырех) поляризациях. Несмотря на смешивание элементов полной матрицы рассеяния на приеме, тем не менее оказывается возможной поляриметрическая декомпозиция сигнала и выделение компонент, характеризующих типы поверхностного рассеяния.
Кроме того, из-за сложности механизмов поляризационного рассеяния на поверхности моря для идентификации пленочных загрязнений в сложных условиях окружающей среды не следует рассматривать только один класс поляризационных параметров. Таким образом, только совместное и адекватное использование всего набора поляриметрических параметров и характеристик - ключ к успеху в идентификации и классификации пленочных загрязнений моря, регистрируемых на радиолокационных изображениях. Наконец, следует надеяться, что новое поколение РСА, работающих в компактном и гибридно-поляризационных режимах, позволит окончательно решить эту проблему. В связи с вышесказанным эксперименты с анализом поляризационных характеристик нефтяных и прочих пятен, имеющих как маслянистую, так и аэрогидродинамическую природу, несомненно, должны быть продолжены.
Радиолокационные данные спутника TerraSAR-X были предоставлены Немецким аэрокосмическим агентством (DLR) в рамках исследовательского проекта СОА1538. Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект № 14-05-93084.
Литература
1. Иванов А.Ю. Слики и плёночные образования на космических радиолокационных изображениях // Исследование Земли из космоса. — 2007. — № 3. — С. 73-96.
2. Иванов А.Ю., Достовалов М.Ю., Синева А.А. Определение параметров нефтяных загрязнений по данным космической поляризационной радиолокационной съёмки в районе нефтепромыслов «Нефтяные камни» в Каспийском море // Исследование Земли из космоса. - 2011. - № 5. - С. 31-44.
3. Ivanov A.Yu., Dostovalov M.Yu. Sineva A.A. Characterization of oil pollution around the oil rocks production site in the Caspian Sea using spaceborne polarimetric SAR imagery // Izvestiva. Atmospheric and Oceanic Physics. — 2012. — V. 48, N 9. — P. 1025-1037.
4. Migliaccio M., Nunziata F. Brown C.E. et al. Polarimetric synthetic aperture radar utilized to track oil spills 11 EOS. - 2012. - V. 93, N 16. - P. 161-162.
5. Brekke C., Kudryavtsev V., Salberg A.-B. et al. Current advances in SAR remote sensing of oil slicks and a look-ahead // Proceedings SeaSAR Workshop «Advances in SAR Oceanography». — 2012.
6. Skrunes S., Brekke C., Eltoft T. Characterization of marine surface slicks by Radarsat-2 multipolarization features // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2014. - V. 52., N. 9. - P. 5302-5319.
7. Polarimetrv Tutorial (http://earth.eo.esa.int/polsarpro/tutorial.html).
8. Raney R.K. Hybrid-polaritv SAR architecture // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2007. - V. 45, N 11. - P. 3397-3404.
9. Salberg A.-B., Rudjord O., Solberg A.H.S. Oil spill detection in hvbrid-polarimetric SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2014. — V. 52, N 10. - P. 6521-6533.
10. Migliaccio M., Nunziata F., Gambardella A. On the copolarised phase difference for oil spill observation // International Journal of Remote Sensing. — 2009. — V. 30, N 6. -P. 1587-1602.
11. Nunziata F., Sobieski P., Migliaccio M. The two-scale BPM scattering model for sea biogenic slicks contrast // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2009. — V. 47, N 8. - P. 1949-1956.
12. Solberg A.H.S., Brekke C., Husoy P.O. Oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2007. — V. 45. — P. 746-755.
13. Gade M., Alpers W., Huhnerfuss H. et al. Imaging of biogenic and anthropogenic ocean surface films by the multifrequencv/multipolarization SIR-C/X-SAR // Journal of Geophysical Research. - 1998. V. 103, N C9. - P. 18851-18866.
14. Migliaccio M., Nunziata F., Montuori A., Li X., Pichel W. A multifrequencv polarimetric SAR processing chain to observe oil fields in the Gulf of Mexico // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. — 2011. — V. 49, N 12. — P. 4729-4737.
15. Zhang B., Perrie W., Li X., Pichel W.G. Mapping sea surface oil slicks using Radarsat-2 quadpolarization SAR image // Geophysical Research Letters. — 2011. — V. 38, N 10.
16. Kudryavtsev V., Chapron B., Myasoedov A. Collard F., Johannessen J.A. On Dual Co-Polarized SAR Measurements of the Ocean Surface // IEEE Geoscience Remote Sensing Letters. - 2013. - V. 10, N4,- P.761-765.
17. Kudryavtsev V.N., Mauser D., Caudal G., Chapron B. A semiempirical model of the normalized radar cross-section of the sea surface. 1. Background model // Journal of Geophysical Research. — 2003. — V. 108, N. C3.
18. Skrunes S., Brekke C., Eltoft T. Oil spill characterization with multi-polarization C- and X-band SAR 11 Proceedings IGARSS. - 2012. - P. 5117-5120.
Поступим в редакцию 18.09.2014-
