CC BY
112
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ВОЗМОЖНОСТИ СПУТНИКОВЫХ СВЧ-РАДИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ
Ю.С. ГАЛКИН, проф. каф. физики МГУЛ, д-р техн. наук,
А.Г ГРАНКОВ, ст. науч. сотр. ИРЭ РАН, д-р физ.-мат. наук,
A. А. МИЛЬШИН, ст. науч. сотр. ИРЭ РАН,
B. Н. ХАРЧЕНКО, проф. каф. физики МГУЛ, д-р техн. наук,
В.С. ШАЛАЕВ, проф. МГУЛ, д-р техн. наук,
АС. ШМАЛЕНЮК , ст. науч. сотр. ИРЭ РАН, канд. физ.-мат. наук
С момента становления спутниковой СВЧ-ра-диометрии лесные районы, в основном тропические леса, использовались как природный калибровочный репер, т.е. как природный аналог абсолютно черного тела. Но уже интерпретация первых измерений показала, что лес может быть объектом исследований. Так, сопоставление измерений с первого спутника с СВЧ-радиометром Космос-243 и спутника Нимбус-5 над лесом в бассейне реки Ориноко в Центральной Америке позволили проследить за изменениями гидрологического режима на интервале в несколько лет. За прошедшие десятилетия в области исследования лесов спутниковыми СВЧ-радиометрическими методами был достигнут значительный прогресс.
В спутниковой СВЧ-радиометрии, как и в других областях дистанционного зондирования, нет четко зафиксированного определения «системы высокого разрешения». Это понятие определяется на основе экспертных оценок, исходя из уровня развития технических средств [1] и требований, предъявляемых к пространственному разрешению по набору решаемых задач [2]. Угловая разрешающая способность 0 радиометра связана с диаметром антенны D и длиной волны X известным соотношением:
0 = X / D,
а пространственное разрешение на местности L зависит от расстояния вдоль луча антенны между радиометром и зондируемой поверхностью R:
L = 0 х R.
Лучшие действующие спутнико-
вые радиометры имеют угловое разрешение 0 = 0,18-2,2° в диапазоне длин волн X = 0,3-4,5 см с пространственным разрешением от 5 до 60 км
[1]. В настоящее время к системам высокого разрешения относят спутниковые СВЧ-радиометры с разрешением на местности лучше 10 км.
Обзор теоретических и экспериментальных исследований леса методами спутниковой
СВЧ-радиометрии, представленный в докладах
[3], показал, что в экологических и климатических направлениях изучения лесных экосистем основная роль принадлежит всепогодным спутниковым СВЧ-радиометрическим методам. Для решения этих задач в виду их глобальности в наибольшей степени подходят спутниковые сканирующие многоканальные радиометры миллиметрового и сантиметрового диапазонов, которыми оснащены спутники Nimbus-7, DMSP, ADEOS-II, EOS-Aqua, а также планируемый к запуску в 2007 г. L-радиометр в рамках миссии SMOS (the Soil Moisture and Ocean Salinity) для измерения влажности почв и солености океанов. В настоящее время сформировались следующие направления исследований лесов:
1) моделирование радиотеплового излучения лесов при спутниковых наблюдениях;
2) классификация типов лесов с помощью спутниковых СВЧ-радиометрических методов;
3) спутниковый мониторинг температурно-влажностного режима (режима засухи и пожароопасности) бореальных лесов;
4) спутниковый мониторинг сезонной и межгодовой динамики радиотеплового излучения бореальных лесов;
5) изучение тропических лесов спутниковыми СВЧ-радиометрическими методами;
6) оценка оптической толщины и биомассы лесов спутниковыми СВЧ-радиометрически-ми методами.
Есть значительное количество публикаций, посвященных исследованиям лесов спутниковыми радиометрическими методами. Мы не ставили целью выполнить обзор по всем публикациям в области исследования леса спутниковыми СВЧ-радиометрическими методами. Наша задача заключалась в вычленении наиболее важных направлений в этой области дистанционного зондирования.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
83
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Моделирование радиотеплового излучения лесов
Основной интегральной величиной, характеризующей интенсивность радиотеплового излучения, является яркостная температура (ЯТ) Г^среды. При спутниковых измерениях, как и при остальных схемах радиометрических измерений, радиометр измеряет антенную температуру TA. Антенная температура связана с яркостной температурой среды соотношением
ТА = -П[ TBT (Q)D(Q)dQ,
Ч-Я Q
где D(Q) - нормированная диаграмма направленности антенны;
П - коэффициент полезного действия антенны;
TBT(Q) - угловое распределение ЯТ среды.
На этапе калибровки радиометра антенные температуры преобразуются в яркостные. При моделировании и тематической обработке удобнее представлять интеграл от углового распределения ЯТ в виде распределения яркостных температур в пикселе (например, в квадрате) T BT
TB
= 1 fT
о)
j=i
где f, TBT - соответственно, относительные площади и яркостные температуры j-го типа поверхности (открытой почвы, почвы с растительностью, водной поверхности и т.п.) в пикселе.
Применение систем высокого разрешения позволяет уменьшить количество типов поверхностей в элементе разрешения в соответствии с
(1), что в конечном счете повышает точность восстановления геофизических параметров.
При спутниковых наблюдениях радиометр принимает излучение, формируемое тремя средами - почвой, растительностью и атмосферой. Яркостная температура системы почва - лес - атмосфера (СПЛА) может быть представлена в виде полуэмпирической модели
T BT = T BT + T BT + T BT 1 Е 1 S 1 C 1 SKY ’
где TSBT - радиоизлучение почвы, ослабленное лесным пологом и атмосферой,
TSBT = (1 - О TseXP(-TC - ТА);
TSKYBT - прямое восходящее TABT излучение атмосферы и отраженное излучение атмосферы TABT и космоса TCOSBT, ослабленное лесом и атмосферой,
T
’ = TABT + r(TABT + TcosBTexp(- TA))exp(-2Tc - Ta);
TCBT - прямое и отраженное излучение леса,
TCBT = Tc(1 - Шс)[1 - exp(- Tc)][1 +
+ r exp(- Tc)]exp(- Ta)
с температурой полога TC и почвы TS; интегральным ослаблением пологом tc и атмосферой ta; коэффициентом отражения почвы r s и альбедо лесного полога юс.
Спектральная зависимость яркостной температуры СПЛА обусловлена наличием частотной зависимости параметров r (f), юс(/), TA(f) и Tc(f) в приведенных соотношениях. Частотные зависимости коэффициента отражения почвы и альбедо растительности имеют монотонный характер и слабо влияют на спектральный характер TEBTf). Спектральная зависимость TA(f) имеет выраженный характер, обусловленный наличием резонансных областей поглощения в линии кислорода (~ 0,5 см) и водяного пара (~ 1,35 см). Поглощение в атмосфере хорошо изучено, и необходимые данные можно найти в справочных изданиях.
Из приведенных выше соотношений следует, что основным параметром, определяющим поглощение радиоволн лесным пологом, является тс, величина которого при зондировании в миллиметровом, сантиметровом и дециметровом диапазонах определяется поглощением в листьях, хвое, ветвях крон и стволах
т = t +t +t +t
C L N B T
Основной проблемой при моделировании и интерпретации экспериментальных данных является выбор модели для тс.
Для оценки величины интегрального поглощения необходимы знания о комплексной диэлектрической проницаемости (КДП), мнимая часть которого определяет спектральный характер поглощения радиоволн.
Для иллюстрации спектральной зависимости КДП лесной растительности воспользуемся работой [4], в которой выполнены оценки мнимой части КДП свободной воды (соленость S = 8 г/л), хвои и листвы в диапазоне волн 0,003-3 м. Результаты расчетов представлены на рис. 1. Как следует из графиков, характер спектра мнимой части КДП растительности определяется главным образом спектральными особенностями КДП растительной влаги. Поэтому в ряде случаев используется полуэмпирическое соотношение для описания зависимости интегрального ослабления радиоволн в пологе
тс = AJWsv'' = bW,
где f - частота;
84
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
10
100
100
& ш
10
:
100
10
1 10
Длина волны, м 1; —•— 2; —ж— 3
100
Рис. 1. Спектральная зависимость мнимой части КДП. Кривые: 1 - соленая вода, 2 - листья, 3 - хвоя
1
1
1
Рис. 2. Спектральная зависимость ЯТ сплошного елового леса от биомассы древостоя в L- и P-диапазоне при зондировании в надир
Рис. 3. Угловая зависимость коэффициента излучения лиственного леса в L-диапазоне. Вклад почвы, стволов и крон в общее излучение леса (непрерывная линия - ГП, пунктирная линия - ВП)
W - влагозапас лесного полога на единицу площади;
b - эмпирический коэффициент, (удельное ослабление), связывающий на данной длине волны интегральное ослабление лесного полога с влагозапасом, а следовательно, с биомассой.
На рис. 2 представлен пример спектральной зависимости ЯТ сплошного елового леса от биомассы древостоя на длинах волн 21, 43 и 75 см при зондировании в надир [5]. Отмечается практически линейный характер зависимости ЯТ от биомассы.
Поляризационные измерения лесных покровов в СВЧ-диапазоне дают дополнительную информацию. Для иллюстрации мы приводим рис. 3 из работы [8], где представлена угловая зависимость коэффициента излучения лиственного леса на волне 21 см на горизонтальной (ГП или H) и вертикальной (ВП или V) поляризациях. В работе исследовался вклад почвы, стволов и крон в общее излучение леса и важный вывод: в L-диапазоне вклад в общее излучение (поглощение) стволовой массы является незначительным. Основное поглощение обусловлено поглощением радиоволн элементами кроны деревьев.
Таким образом, многочисленные модельные исследования указывают на прямую зависимость характеристик ослабления радиоволн лесным пологом от содержания растительной влаги или биомассы полога.
Классификация типов лесов с помощью спутниковых СВЧ-радиометрических методов
В основу классификации типа земной поверхности положены спектральные и поляризационные различия излучательных характеристик доминирующего типа поверхности в антенном пятне. Для анализа применяются статистические подходы.
Одной из первых публикаций, посвященных классификации лесов, была работа финских ученых [9]. Авторы использовали данные сканирующего радиометра SMMR спутника Nimbus-7 за осенние периоды 1978-1982 гг. над лесными областями Южной Финляндии. Анализ радиояркостных температур на частотах 10.7 и 18 ГГц (10.7Н, 18Н) на горизонтальной поляризации (Н) позволил выделить семь типов ландшафта: лес с доминированием сосны, разреженный хвойный лес, густой хвойный лес, лиственный лес, сельскохозяйственные угодья, болотистая местность и вода (рис.4).
Наиболее эффективным подходом является классификации типов земной поверхности по данным радиометра SSM/I полярных спутников серии DMSP: F-08, F-10 г F-16, которые функционируют с 1987 г. по настоящее время. SSM/I
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
85
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
является четырехчастотным, семиканальным инструментом, измеряющим излучение на ГП (H) и ВП (V) на частотах 19,35 (19V, 19H), 22,235 (22V), 37 (37V, 37H) и 85,5 ГГц (85V, 85H). Для идентификации тропических лесов используется следующий алгоритм [10]
T вт _ T вт < 4- (T вт + T вт) / 2 _
1 22V 1 19V '■ 19V 1 37V
_ (T BT + T BT) / 2 < 19-
'Л 19V 37 V >' ’ ’
T bt _ t bt > о- t bt _ t bt< 45- t bt > 26?
Здесь представлены значения ЯТ в Кельвинах. Алгоритмы получены на основе обработки спутниковых экспериментальных данных над тропическими лесами в экваториальной зоне _ в бассейне Амазонки и в Конго. Дальнейшие исследования показали, что данные радиометра SMM/I позволяют определять до семи разновидностей тропических лесов [11]. Представленные данные были получены благодаря применению специальных алгоритмов для повышения пространственной разрешающей способности, что повысило точность классификации до 81 %.
Помимо «чистых» СВЧ-методов для классификации лесов применяют комплексные подходы с привлечением средств оптического и СВЧ-диапазонов (радиолокация), которые имеют существенно лучшее пространственное разрешение по сравнению с СВЧ-радиометрами.
Спутниковый мониторинг температурно-влажностного режима (засухи и пожароопасности) бореальных лесов
СВЧ-радиометрические методы позволяют определять или индицировать важные в пожароопасном отношении параметры и состояние лесного полога, такие как температура полога, приземное влагосодержание атмосферы, осадки, потоки тепла и влаги, радиационный индекс сухость.
Наличие тесной корреляционной связи между интегральным влагосодержанием атмосферы и температурой приземного воздуха позволяет определять температуру воздуха в пологе леса по данным измерения радиотеплового излучения на волне 1,35 см _ резонансной линии поглощения водяного пара. Для четырех исследуемых лесных районов была построена регрессионная зависимость среднемесячных температуры воздуха в пологе леса и ЯТ на волне 1,35 см по данным радиометра SSM/I спутника DMSP F08 за апрель-сентябрь 1988-1989 гг. Уравнение регрессии имеет вид
T = _ 295,72 _ 1,16414 T22VBT.
и
X
o'
сЗ
О-
$
04
с
5
Н
300
250 -
200 -
150 - 5 у
100
100 150 200 250 300
Температура Т18 Н, К
Рис. 4. Пример двухканальной (частоты 10.7 и 18 ГГц) обработки радиометра SMMR спутника Nimbus-7 для классификации семи типов лесов: 1 _ лес с доминированием сосны; 2 _ разреженный хвойный лес; 3 _ болотистая местность; 4 _ густой хвойный лес; 5 _ вода; 6 _ лиственный лес; 7 _ сельскохозяйственные угодья
Более эффективными являются алгоритмы, основанные на многоканальных измерениях. В работе [16] получены два алгоритма восстановления температуры T A в лесном пологе по данным радиометра SSM/I.
Первый алгоритм, основанный на линейной регрессии
T = 0,2769T19Vbt _ 0,5101 T19HBT + 0,09758T22VBT +
+ 0,6959T37Vbt _ 0,4244T37Hbt _ 0,03812T85VBT _
_ 0,02716T« BT _ 243,4.
85H
Второй эмпирический алгоритм основан на поляризационных различиях излучения леса на частоте 19,35 ГГц
TA = [2,275T19VBT _ 1,275T19HBT] / 0,9432.
Рис. 5. Пример определения зоны выпадения и интенсивности осадков в штате Оклахома по данным СВЧ-изме-рений со спутника DMSP F14 (виток 487)
86
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
...Температура воздуха;
---85V; -И-85Н; 37V; 37H;
22V; 19V; —i— 19Н
Рис. 6. Сезонная динамика среднемесячных ЯТ и температуры воздуха в лесном пологе в Московской области в 1997 г. по данным радиометра SSM/I
В качестве критерия сезонной изменчивости пожарной опасности леса в работах [6] используется среднемесячное значение радиационного индекса сухости (РИС), определяемого как отношение радиационного баланса (РБ) R к количеству тепла LP (L - скрытая теплота парообразования), которое необходимо затратить на испарение выпавших осадков P за рассматриваемый промежуток времени. РБ является одним из климатообразующих факторов. Для пожароопасных сезонов приращение РИС достигает десятков и сотен процентов в зависимости от сезона и географической зоны. Нами была выявлена взаимосвязь широтного хода спектров среднемесячных ЯТ и РИС для лесов различных географических зон в весенний период пожароопасного сезона по данным спутников DMSP F10, F11, F13, F14 за апрель-май 1997 г. Целесообразность использования спектра ЯТ для оценки РИС объясняется высокой степенью корреляции между ЯТ и РБ TBT = 233,5 + 343R с коэффициентом корреляции 0,98.
Для обнаружения зон осадков и оценки их интенсивности по данным радиометра SMM/ I используются различные подходы, в том числе частотная методика, которая считается лучшей для средних широт. Интенсивность осадков определялась по разности ЯТ на ВП в каналах 85 и 37 ГГц (рис. 5).
Поскольку характерный пространственный корреляционный интервал метеорологических параметров в приземном слое составляет около 25 км, то используемые спутниковые технические средства должны иметь лучшее разрешение. Например, определение зон и интенсивности
осадков с помощью радиометра SMM/I осуществляется с разрешением 12,5 км, а у радиометра AMSR-E спутника EOS-Aqua пространственное разрешение вдвое лучше.
Спутниковый мониторинг сезонной и межгодовой динамики радиотеплового излучения бореальных лесов
Исследование сезонной и межгодовой динамики спектров ЯТ представляет интерес для изучения глобальных изменений, влияния погодных и климатических факторов на характеристики излучения зондируемых природных объектов.
В работах [7, 13] выполнены экспериментальные исследования сезонной динамики среднемесячных значений ЯТ системы поверхность-лес-атмосфера в различных географических зонах Северного полушария с апреля по сентябрь 1988, 1989, 1990 и 1997 гг. Обрабатывались архивные данные радиометра SSM/I спутников DMSP F-08, F-10, F-13, F-14. Исследования показали, что сезонный ход ЯТ СПЛА для различных физико-географических зон обусловлен текущими погодными условиями и прежде всего особенностями температурно-влажностного режима в интерфейсном слое лес-атмосфера (рис. 6).
Для оценки межгодовой и сезонной изменчивости ЯТ в работе [13] используется коэффициент вариаций 5 = оыТ / ТыТ , где аыТ - среднеквадратичное и ТыТ - средние за месяц значения ЯТ. При короткопериодных изменениях климата мерой изменчивости обычно служат среднемесячные значения дисперсии исследуемого параметра, а не средние значения. Результаты обработки среднемесячных значений коэффициента вариаций ЯТ СПЛА по Аляске, Кеть-Чулыму, Московской области и Оклахоме представлены в работе [13]. Анализ экспериментальных значений коэффициента вариаций ЯТ в разных лесных зонах выявил ряд отличий, связанных с влиянием местных природных и климатических условий. Эти отличия проявляются в сезонном ходе, спектральных особенностях, диапазоне изменения сезонных и межгодовых величин, зональном характере минимума коэффициента вариаций. Выявлена взаимосвязь сезонной и межгодовой динамики коэффициента с уровнем пожароопасности лесов на месячных временных масштабах.
Пример крупномасштабного радиотеплового излучения Земли на волне 4,5 см на вертикальной поляризации представлен на рис. 7.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
87
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Рис. 7. Крупномасштабное радиотепловое излучение Земли на волне 4,5 см на ВП по данным радиометра SMMR спутника Nimbus-7
Рис. 8. Пример использования данных радиометра SSM/I для оценки запаса стволов в пикселе в лесах Финляндии
Изучение тропических лесов спутниковыми СВЧ-радиометрическими методами
Тропические леса составляют 17,8 % всех лесов. Особенностью архитектоники тропического леса является отсутствие доминирующего типа растительности. На участке в 1 га может совместно произрастать до 100 типов различных видов деревьев. Тропические леса развиваются в условиях равномерного увлажнения и равномерной температуры в течение года. Наблюдается выраженная вертикальная стратификация температуры полога и влажности воздуха. Тропические
леса характеризуются самым высоким среди растительных сообществ уровнем биомассы, достигающим 40-60 кг/м2.
При интерпретации экспериментальных данных лес моделируется непрерывной средой со случайными пространственными флуктуациями диэлектрической проницаемости в отличие от других типов лесов, растительные элементы которых моделируются тонкими и толстыми цилиндрами (хвоя, веточки, ветви и стволы) и дисками (листва). Помимо решения задачи классификации типов тропических лесов перед СВЧ-радиометрией ставится задача оценки тепло- и влагообмена в пологе. На начальном этапе исследований делаются попытки оценить градиент температуры и влажности в пологе и определить зоны выпадения осадков. В [8] данные радиометра SMMR использовались для определения температуры в нижней и верхней частях полога, а в [7] - для температуры и влажности.
Оценка оптической толщины и биомассы лесов спутниковыми СВЧ-радиометрическими методами
Определение характеристик ослабления радиоволн и биометрических показателей леса является приоритетной задачей спутниковой СВЧ-радиометрии. В [8] приводится ссылка о наличии корреляционной связи между данными SMM/I и запасом стволовой древесины для лесов Финляндии в зимний период (рис. 8). В [15] разработан и
88
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
применен на данных SMMR алгоритм определения оптический толщины растительности т использующий связь тс с поляризационным индексом
MPDI = (TVBT - THBT) / (TBT + THBT) в виде тс = t с = Cjln(C2MPDI + C3), где коэффициенты определяются диэлектрическими свойствами почв. Сезонный ход поляризационного PI и частотного FI индексов по данным радиометра SMM/I [14] на частотах 19 и 37 ГГц указывает на взаимосвязь индексов с биомассой листвы лесов.
Заключение
Спутниковые СВЧ-радиометрические методы имеют широкий спектр возможностей в исследовании леса и определении параметров системы почва-лес-атмосфера. Достоинством СВЧ-радиометрических методов является наличие устойчивых взаимосвязей между характеристиками излучения СПЛА и биометрическими, агрометеорологическими параметрами исследуемой среды. Одним из факторов, снижающих эффективность метода, является низкая пространственная разрешающая способность.
Системы высокого разрешения снижают количество типов поверхностей в элементе разрешения и тем самым улучшают качество радиометрического разрешения по определяемым геофизическим параметрам.
Расширение спектрального диапазона в области дециметровых волн позволит в будущем перейти к глобальной оценке лесной биомассы и влажности почв под лесным пологом.
В данной работе использовались спутниковые и метеорологические данные, предоставленные NASA Marshall Space Flight Center Distributed Active Archive Center (MSFC DAAC, в настоящее время - Global Hydrology Resource Center), Satellite Active Archive, NCEP/NCAR. Авторы выражают им свою искреннюю признательность и благодарность за помощь.
Работа выполнена при финансовой поддержке МНТЦ, грант № 2059.
Библиографический список
1. Гранков, А.Г. Современное состояние епутниковых СВЧ-радиометрических средств для исследования климатоформирующих процессов / А.Г. Гранков, А.А. Мильшин // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - 1999. - № 12. - С. 17-34.
2. Кондратьев, К.Я. Глобальная экология: дистанционное зондирование. Итоги науки и техники, сер. Атмосфера, океан, космос. Программа «Разрезы» / К.Я. Кондратьев,
А.А. Бузников, О.М. Покровский. - М.: ВИНИТИ. - 1992.
- Т 14. - 312 с.
3. Гранков, A.K Применение спутниковых СВЧ-радиомет-рических методов в исследовании леса / A.K Гранков, А.А. Мильшин, А.А. Чухланцев и др. // Тез. докл. 2-й открытой Всеросс. конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - М., 2004. - C. 185.
4. Гранков, AT. Спектральные особенности радиотеплового излучения лесного полога / Л.Г. Гранков, А.А. Миль-шин, А.А. Чухланцев и др. // 59 научная сессия РН-ТОРЭС им. А.С. Попова, 19-20 мая 2004 г. - М., 2004.
- С. 146-148.
5. Мильшин, А.А. Исследование сезонной динамики характеристик излучения системы поверхность-лес-ат-мосфера в СВЧ-диапазоне / А.А. Мильшин, А.Г. Гранков, Н.К. Шелобанова // Препринт № 3 (624), ИРЭ РАН.
- М., 1998. - 62 с.
6. Мильшин, А.А. Сезонная динамика взаимосвязи СВЧ-излучения и радиационного индекса сухости лесов при разных уровнях пожароопасности / А.А. Мильшин, А.Г. Гранков, Н.К. Шелобанова // LIII научная сессия РНТОРЭС им. А.С.Попова, 20-21 мая 1998. - М., 1998.
- С. 86-87.
7. Гранков, А.Г. Сезонная и межгодичная динамика радиотеплового излучения леса с разным уровнем пожароопасности по данным радиометра SSM/I / А.Г. Гранков, О.О. Кузнецов, А.А. Мильшин и др. // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - 1999. - № 10. -С. 2-14.
8. Pampaloni P. Microwave radiometry of forests // Waves in Random Media. 2004. 14. P. 275-298.
9. Hallikainen M.T., Jolma P.A., Hyypa J.M. Satellite Microwave Radiometry of forest and surface types in Finland // IEEE Trans. on Geos. and Rem. Sens., vol.26, NO. 5, 1988, P. 622-628.
10. Neale C.M.U., McFarland M.J., and Chang K. Land-Surface-Type Classification Using Microwave Brightness Temperatures from the Spatial Sensor Microwave/Imager // IEEE Trans. and Geosc. and Rem. Sensing, vol.28, No.5, 1990, Р 829-838.
11. Long D.G., Daum D.R., and Hardin PJ. Spatial Resolution Enhancement of SSM/I Data: Vegetation Studies of the Amazon Basin // Proceedings of IEEE IGARSS’96, Burham Yates Conference Center, Lincoln, Nebraska, USA, 27-31 May 1996, Р 1606-1608.
12. Pulliainen J., Grandell J. and Hallikainen M. SSM/I-Based Surface Temperature Retrieval Methods for Boreal Forest Zone // Proceedings of IEEE IGARSS’96, Burham Yates Conference Center, Lincoln, Nebraska, USA, 27-31 May 1996,P 2110-2112.
13. Noilhan J. and Calvet J.-C. Mesoscale land-atmosphere models and usefullness of microwave remote-sensing data // ESA/ NASA International Workshop. VSP, 1994, B.J. Choudhury, J.H. Kerr, E.G. Njoku and P Pampaloni, Р17-54.
14. Calvet J.-C., Wigneron J.-P, Kerr Y.H. and Brito J.L.S. Use of passive microwaves over The Amazon forest // IGARSS’92, Houston, 2, 1992, Р 1673-1675.
15. Owe M., R.de Jeu, and Walker J. A. Methodology for Surface Soil Moisture and Vegetation Optical Depth Retrieval Using the Microwave Polarization Difference Index // IEEE Trans. On Geosc. And Remote Sensing, Vol.39, No. 8, 2001, Р. 1643-1654.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 2/2007
89
