Применение данных наземных полигонных спектрометрических измерений для калибровки данных ДЗЗ в задачах оценки гидролого-гидрогеологической безопасности
Рубрика:
| Костюченко, ЮВ, Соловьев, ДМ, Ющенко, МВ, Дугин, СС, Копачевский, ИМ, Билоус, ЮГ, Артеменко, ИГ |
| Косм. наука технол. 2012, 18 ;(6):14–21 |
| https://doi.org/10.15407/knit2012.06.014 |
| Язык публикации: Украинский |
Аннотация: Предложено теоретико-методические основы интеркалибрування данных спутниковых и полевых исследований спектральных свойств земных покровов в задачах оценки водного баланса и гидролого-гидрогеологической безопасности территорий. На основе анализа данных измерений полевого спектрорадиометра FieldSpec®3 FR определены статистические закономерности пространственно-временного распределения характеристик спектрального отражения по спектральным индексами, используемых для решения задачи. Предложено форму оптимального алгоритма расчета спектральных индексов на основе корреляционного анализа, а также общий вид калибровочных закономерностей для дальнейшей заверение данных спутниковых наблюдений.
|
| Ключевые слова: водный баланс, калибровка спутниковых данных, спектральные индексы |
References:
1. Acarreta J. R., Stammes P. Calibration comparison between SCIAMACHY and MERIS onboard ENVISAT // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. — 2005. —2. — P. 31—35.
2. ASD FieldSpec®3 FR User Manual – Boulder: ASD Document, 2007. — 96 p.
3. Castelli F., Entekhabi D.,Caporali E.Estimation of surface heat flux and an index of soil moisture using adjointstate surface energy balance // Water Resour. Res. — 1999. — 35. — P. 3115—3125.
4. Choudhury B. J., Ahmed N. U., Idso S. B., et al. Relations between evaporation coefficients and vegetation indices studied by model simulations // Remote Sens. Environ. — 1994. — 50. — P. 1—17.
5. Cowpertwait P. S. P.A generalized spatial-temporal model of rainfall based on a clustered point process // Proc. Roy. Soc. London A. — 1995. — 450. — P. 163—175.
6. Cox D. R., Hinkley D. V. Theoretical Statistics. — NY: Chapman & Hall, 1974. — 285 p.
7. Fowler H. J., Kilsby C. G., O’Connell P. E. Modeling the impacts of climatic change and variability on the reliability, resilience and vulnerability of a water resource system // Water Resour. Res. — 2003. — 39. — P. 1222; doi: 1029-2002WR001778.
8. Gao B. C. Normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Proc. SPIE. — 1995. — 2480. — P. 225—236.
9. Gupta H. V., Bastidas L. A., Sorooshian S., et al. Parameter estimation of a land surface scheme using multicriteria methods // J. Geophys. Res. — 1999. — 104. — P. 19,491— 19,503.
10. Jackson R. D., Slater P. N., Pinter P. J. Discrimination of growth and water stress in wheat by various vegetation indices through clear and turbid atmospheres // Remote Sens. Environ. — 1983. — 15. — P. 187—208.
11. Kostyuchenko Yu. V., Kopachevsky I. M., Solovyov D. M., et al. Way to reduce the uncertainties on ecological consequences assessment of technological disasters using satellite observations // Proc. of the 4th International Workshop on Reliable Engineering Computing «Robust Design –Coping with Hazards, Risk and Uncertainty», March 3—5, 2010, Singapore. — Singapore: National University of Singapore, 2010. — P. 765—776.
12. Peters-Lidard C. D., Zion M. S., Wood E. F. A soil — vegetation — atmosphere transfer scheme for modeling spatially variable water and energy balance processes // J. Geophys. Res. — 1997. — 102. — P. 4303—4324.