Определение течений в водохранилище по последовательным внутрисуточным спутниковым изображениям

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Восстановление поля течений дистанционными методами – традиционная задача океанологии. Для ее решения применительно к водным объектам с большими пространственными размерами (открытые районы морей и океанов) регулярно применяются спутниковые инструменты: альтиметры, доплеровские радары, оптические сенсоры. Последние хорошо работают для водоемов со значительными температурными градиентами вод при применении метода обработки последовательных спутниковых изображений с различной временной задержкой. Реже в качестве маркеров для поиска соответствий в изображениях и оценке смещений используются области интенсивного цветения фитопланктона, которые являются неотъемлемой частью множества небольших эвтрофных водоемов. Мониторинг таких водоемов возможен спутниковыми сканерами цвета, обеспечивающими высокое пространственное разрешение. Целью настоящей работы являлось исследование возможности восстановления поля течений в Горьковском водохранилище, как примера эвтрофного водоема среднего размера, по последовательным снимкам двух различных сканеров цвета высокого разрешения с небольшой временной задержкой между снимками. В работе приведено описание подспутникового судового эксперимента и представлены результаты восстановления поля течений методом максимальных корреляций по спутниковым изображениям в сравнении с судовыми данными. Показано, что предложенный метод имеет перспективы развития.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. А. Капустин

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Волжский государственный университет водного транспорта

Автор, ответственный за переписку.
Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород; Нижний Новгород

А. А. Мольков

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Волжский государственный университет водного транспорта

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород; Нижний Новгород

О. А. Даниличева

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород

О. В. Шомина

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород

Г. В. Лещев

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород

Д. В. Доброхотова

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород

А. В. Ермошкин

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: kia@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород

Список литературы

  1. Алеев М. Ю. Биоконвекция у морских планктонных водорослей // Экология моря. 1991. Т. 38. С. 99–107.
  2. Гузиватый В. В., Науменко М. А., Румянцев В. А. Оценка поверхностных течений Ладожского озера методом максимальной кросс-корреляции // Исследование Земли из космоса. 2020. № 1. С. 20–30.
  3. Доброхотова Д. В., Капустин И. А., Мольков А. А., Лещёв Г. В. Исследование влияния режима работы ГЭС на перераспределение фитопланктона в верхнем водном слое в приплотинном участке Горьковского водохранилища // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 242–252.
  4. Капустин И. А., Вострякова Д. В., Мольков А. А., Даниличева О. А., Лещев Г. В., Ермаков С. А. (2021a) Натурные подспутниковые наблюдения конвергентных течений в приповерхностном слое воды по их пенным образам // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 188–196.
  5. Капустин И. А., Ермаков С. А., Смирнова М. В., Вострякова Д. В., Мольков А. А., Чебан Е. Ю., Лещёв Г. В. (2021b) О формировании изолированной линзы речного стока круговоротом в Горьковском водохранилище // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 214–221.
  6. Капустин И. А., Мольков А. А. Структура течений и глубины в озерной части Горьковского водохранилища // Метеорология и гидрология. 2019. № 7. С. 110–117.
  7. Лебедев С. А., Костяной А. Г. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря. М.: Изд. центр «МОРЕ» Международного ин-та океана, 2005. 366 с.
  8. Мольков А. А., Корчёмкина Е. Н., Лещев Г. В., Даниличева О. А., Капустин И. А. О влиянии цианобактерий, волнения и дна на коэффициент яркости воды Горьковского водохранилища // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 203–212.
  9. Aleskerova A., Kubryakov A., Stanichny S., Medvedeva A., Plotnikov E., Mizyuk A., Verzhevskaia L. Characteristics of topographic submesoscale eddies off the Crimea coast from high-resolution satellite optical measurement // Ocean Dyn. 2021. V. 71. P. 655–677.
  10. Amani M., Moghimi A., Mirmazloumi S. M., Ranjgar B., Ghorbanian A., Ojaghi S., Ebrahimy H., Naboureh A., Nazari M. E., Mahdavi S., Moghaddam S. H.A., Asiyabi R. M., Ahmadi S. A., Mehravar S., Mohseni F., Jin S. Ocean Remote Sensing Techniques and Applications: A Review (Part I) // Water. 2022. V. 14. № 22. P. 3400.
  11. Bowen M. M., Emery W. J., Wilkin J. L., Tildesley P. C., Barton I. J., Knewtson R. Extracting multiyear surface currents from sequential thermal imagery using the maximum cross-correlation technique // J. Atmos. Ocean. Technol. 2002. V. 19. P. 1665–1676.
  12. Castellanos P., Pelegrí J. L., Baldwin D., Emery W. J., Hernández-Guerra A. Winter and spring surface velocity fields in the Cape Blanc region as deduced with the maximum cross-correlation technique // Int. J. Remote Sens. 2013. V. 34. P. 3587–3606.
  13. Chapron B., Collard F., Ardhuin F. Direct measurements of ocean surface velocity from space: Interpretation and validation // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2005. V. 110. № C7.
  14. Chelton D. B., Schlax M. G., Samelson R. M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies // Prog. Oceanogr. 2011. V. 91. № 2. P. 167–216.
  15. Chen G., Han G., Yang X. On the intrinsic shape of oceanic eddies derived from satellite altimetry // Remote Sens. Environ. 2019. V. 228. P. 75–89.
  16. Chen W. Nonlinear inverse model for velocity estimation from an image sequence // J. Geophys. Res. Ocean. 2011. V. 116. P. C06015.
  17. Danilicheva O. A., Ermakov S. A., Kapustin I. A. Retrieval of surface currents from sequential satellite radar images // Sovrem. Probl. Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli Iz Kosm. 2020. V. 17. P. 93–96.
  18. Delandmeter P., Lambrechts J., Marmorino G. O., Legat V., Wolanski E., Remacle J.-F., Chen W., Deleersnijder E. Submesoscale tidal eddies in the wake of coral islands and reefs: Satellite data and numerical modelling // Ocean Dyn. 2017. V. 67. P. 897–913.
  19. Dransfeld S., Larnicol G., Le Traon P. Y. The potential of the maximum cross-correlation technique to estimate surface currents from thermal AVHRR global area coverage data // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2006. V. 3. P. 508–511.
  20. Early J. J., Samelson R. M., Chelton D. B. The evolution and propagation of quasigeostrophic ocean eddies // J. Phys. Oceanogr. 2011. V. 41. № 8. P. 1535–1555.
  21. Emery W. J., Thomas A., Collins M., Crawford W. R., Mackas D. An objective method for computing advective surface velocities from sequential infrared satellite images // J. Geophys. Res. Ocean. 1986. V. 91. P. 12865–12878.
  22. Emery, W. Fowler C., Clayson C. Satellite-image-derived Gulf Stream currents compared with numerical model results // J. Atmos. Ocean. Technol. 1992. V. 9. P. 286–304.
  23. Gade M., Seppke B., Dreschler-Fischer L. Mesoscale surface current fields in the Baltic Sea derived from multi-sensor satellite data // Int. J. Remote Sens. 2012. V. 33. P. 3122–3146.
  24. Hamze-Ziabari S.M., Foroughan M., Lemmin U., Barry D. A. Monitoring Mesoscale to Submesoscale Processes in Large Lakes with Sentinel-1 SAR Imagery: The Case of Lake Geneva // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 19. P. 4967
  25. Kapustin I. A., Shomina O. V., Ermoshkin A. V., Bogatov N. A., Kupaev A. V., Molkov A. A., Ermakov S. A. On Capabilities of Tracking Marine Surface Currents Using Artificial Film Slicks // Remote Sens. 2019. V. 11. P. 840.
  26. Kozlov I. E., Plotnikov E. V., Manucharyan G. E. Brief Communication: Mesoscale and submesoscale dynamics in the marginal ice zone from sequential synthetic aperture radar observations // Cryosphere 2020. V. 14. P. 2941–2947.
  27. Kubryakov A. A., Stanichny S. V., Zatsepin A. G., Kremenetskiy V. V. Long-term variations of the Black Sea dynamics and their impact on the marine ecosystem // J. Mar. Syst. 2016. V. 163. P. 80–94.
  28. Liu T., Merat A., Makhmalbaf M., Fajardo C., Merati P. Comparison between optical flow and cross-correlation methods for extraction of velocity fields from particle images // Exp. Fluids. 2015. V. 56. P. 166.
  29. Marmorino G., Chen W. Use of WorldView-2 along-track stereo imagery to probe a Baltic Sea algal spiral // Remote Sens. 2019. V. 11. P. 865.
  30. Marmorino G. O., Holt B., Molemaker M. J., DiGiacomo P.M., Sletten M. A. Airborne synthetic aperture radar observations of “spiral eddy” slick patterns in the Southern California Bight // J. Geophys. Res. Ocean. 2010. V. 115. P. C05010.
  31. Marmorino G. O., Smith G. B., North R. P., Baschek B. Application of airborne infrared remote sensing to the study of ocean submesoscale eddies // Front. Mech. Eng. 2018. V. 4. P. 10.
  32. Molkov A., Fedorov S., Pelevin V. Toward Atmospheric Correction Algorithms for Sentinel-3/OLCI Images of Productive Waters // Remote Sens. 2022. V. 14. P. 3663.
  33. Notarstefano G., Poulain P. M., Mauri E. Estimation of surface currents in the Adriatic Sea from sequential infrared satellite images // J. Atmos. Ocean. Technol. 2008. V. 25. P. 271–285.
  34. Osadchiev A., Sedakov R. Spreading dynamics of small river plumes off the northeastern coast of the Black Sea observed by Landsat 8 and Sentinel-2 // Remote Sens. Environ. 2019. V. 221. P. 522–533.
  35. Qazi W. A., Emery W. J., Fox-Kemper B. Computing ocean surface currents over the coastal California current system using 30-min-lag sequential SAR images // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2014. V. 52. P. 7559–7580.
  36. Raj R. P., Johannessen J. A., Eldevik T., Nilsen J. Ø., Halo I. Quantifying mesoscale eddies in the Lofoten Basin // J. Geophys. Res. Ocean. 2016. V. 121. P. 4503–4521.
  37. Rio M. H., Santoleri R. Improved global surface currents from the merging of altimetry and sea surface temperature data. Remote Sens. Environ. 2018. V. 216. P. 770–785.
  38. Shomina O., Danilicheva O., Tarasova T., Kapustin I. Manifestation of Spiral Structures under the Action of Upper Ocean Currents // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 8. P. 1871.
  39. Stal L. J. Cyanobacterial mats and stromatolites // Ecology of Cyanobacteria II. 2012. P. 65–125.
  40. Sun H., Song Q., Shao R., Schlicke T. Estimation of sea surface currents based on ocean colour remote-sensing image analysis // Int. J. Remote Sens. 2016. V. 37. P. 5105–5121.
  41. Yang Z., Johnson M. Hybrid particle image velocimetry with the combination of cross-correlation and optical flow method // J. Vis. 2017. V. 20. P. 625–638.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Карта глубин южной части Горьковского водохранилища с наложенным треком судна (а) и поле приводного ветра над акваторией водохранилища в момент проведения измерений на высоте 7 метров (б). Выделенная красным часть трека соответствует времени максимального суточного расхода через ГЭС, оранжевым цветом обозначены моменты увеличения и уменьшения суточного расхода. Оранжевыми стрелками отмечено направление движения судна. Точкой и буквами L и S отмечены моменты спутниковой съемки в привязке к судовым измерениям. Черные стрелки показывают направление течения русла

Скачать (382KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графики внутрисуточного расхода воды через ГЭС 05.08.2022 (день предшествующий измерениям) и 06.08.2022. Красными точками обозначен период проведения измерений, зеленая точка – момент пролета спутника с точностью до часа

Скачать (136KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Композитные RGB-изображения Landsat-9/OLI (11:04) (L) (а) и Sentinel-2A/MSI (11:34) (S) (б) Горьковского водохранилища от 06.08.22 с наложенным треком судна. Стрелками отмечено направление движения судна

Скачать (562KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Восстановленные по спутниковым изображениям поля течений на Горьковском водохранилище 6 августа 2022 г.: синий канал с наложенным треком судна (а), зеленый канал (б), красный канал (в) и ближний ИК-канал (г)

Скачать (1010KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Сравнение результатов ADCP-измерений течений на глубине 0,8 м и результата обработки спутниковых изображений в зеленом канале вдоль трека судна. ADCP – синие вектора, красные вектора – между пролетами спутников (11:04–11:34), зелёные вектора – по методу МСС (а). Увеличенная юго-восточная часть акватории с близкими по времени и пространству к спутниковой съемке ADCP-измерениями (б)

Скачать (515KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Графики магнитуды и направления (куда) полученного течения с помощью ADCP, MCC и векторная сумма для данных ADCP с 3% ветрового вклада для участка LS

Скачать (138KB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».