Оценка водного эквивалента снега по данным пассивного микроволнового сканирования земной поверхности с использованием искусственных нейронных сетей для территории Российской Федерации


https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-1-43-51

Полный текст:


Аннотация

Формулируется проблема оценки накопленных снегозапасов на обширных, климатически разнообразных территориях. Предложено использование искусственных нейронных сетей для восстановления водного эквивалента снежного покрова на основе микроволнового спутникового зондирования и опорных данных снегомерных съёмок. Подход апробирован для территории Российской Федерации.

Об авторах

А. А. Волчек
Брестский государственный технический университет
Беларусь


Д. А. Костюк
Брестский государственный технический университет
Беларусь


Д. О. Петров
Брестский государственный технический университет
Беларусь


Список литературы

1. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети обработки информации. Красноярск: изд. Ин-та физики СО АН СССР: Препринт № 59Б, 1986. 20 с.

2. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974. 368 с.

3. Горкин А.П. География: Современная иллюстрированная энциклопедия. М.: РОСМЭН, 2006. 624 с.

4. Китаев Л.М., Титкова Т.Б. Оценка снегозапасов по данным спутниковой информации // Криосфера Земли. 2010. Т. 14. № 1. С. 76–80.

5. Котляков В.М. Избранные сочинения в шести книгах: Книга 2. Снежный покров и ледники Земли. М.: Наука, 2004. 488 с.

6. Митник М.Л., Митник Л.М. Калибровка и валидация данных микроволнового радиометра AMSR-E спутника AQUA // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Вып. 2. Т. 1. С. 244–249.

7. Носенко Г.А., Долгих Н.А., Носенко О.А. О возможности практической реализации существующих алгоритмов восстановления характеристик снежного покрова по данным микроволновых съемок из космоса для мониторинга водных ресурсов // Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов: Сборник. Т. II. М.: изд. GRANP polygraph, 2005. С. 150–156.

8. Носенко О.А., Носенко Г.А. Снежный покров Европейской части России в микроволновом диапазоне (AMSR-E и SSM/I) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Вып. 4. Т. 2. С. 97–103.

9. Chang A.T.C., Foster J.L., Hall D.K., Rango A., Hartline B.K. Snow water equivalent determination by microwave radiometry // Cold Regions Science and Technology. 1982. № 5. P. 259–267.

10. Chang A.T.C., Foster J.L., Hall D.K. Nimbus-7 SMMR derived global snow cover parameters // Annals of Glaciology. 1987. № 9. P. 39–44.

11. Foster J.L., Chang A.T.C., Chang K.H.D. Comparison of snow mass estimates from a зrototype passive microwave snow algorithm, a revised algorithm and a snow depth climatology // Remote Sensing of Environment. 1997. № 62. P. 132–142.

12. Gan T.Y., Kalinga O., Purushottam S. Comparison of snow water equivalent retrieved from SSM/I passive microwave data using artificial neural network, projection pursuit and nonlinear regressions // Remote Sensing of Environment. 2009. V. 113. № 5. P. 919–927.

13. Global snow monitoring for climate research – design justification file. European Space Agency Study Contract Report 21703/08/I-EC Deliverable 1.7, 2010. 246 p.

14. Hollinger J.P., Pierce J.L., Poes G.A. SSM/I Instrument evaluation // IEEE Trans. Geos. Remote Sensing. 1990. № 28. P. 781–790.

15. Rumelhart D.E. Hinton G.E., Williams R.J. Learning Internal Representations by Error Propagation // Parallel Distributed Processing: V. 1. Cambridge: MIT Press, 1986. P. 318–362.

16. Semmens K.A., Ramage J., Bartsch A., Liston G.E. Early snowmelt events: Detection, distribution, and significance in a major sub-arctic watershed // Environmental Research Letters. 2013. V. 8. № 1, art. no. 014020.

17. Stiles W.H., Ulaby F.T. The active and passive microwave response to snow parameters // Journ. of Geophys. Research. 1980. № 85. P. 1037–1044.

18. Tedesco M., Pulliainen J., Takala M., Hallikainen M., Pampaloni P. Artificial neural network-based techniques for the retrieval of SWE and snow depth from SSM/I data // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 90. № 1. P. 76–85.

19. Tong J., Déry S.J., Jackson P.L., Derksen C. Testing snow water equivalent retrieval algorithms for passive microwave remote sensing in an alpine watershed of western Canada // Canadian Journ. of Remote Sensing. 2010. V. 36. Suppl. 1. P. S74–S86.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Волчек А.А., Костюк Д.А., Петров Д.О. Оценка водного эквивалента снега по данным пассивного микроволнового сканирования земной поверхности с использованием искусственных нейронных сетей для территории Российской Федерации. Лёд и Снег. 2016;56(1):43-51. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-1-43-51

For citation: Volchek A.A., Kostyuk D.A., Petrov D.O. Water equivalent of snow retrieved from data of passive microwave scanning with the use of artificial neural networks over the Russian Federation territory. Ice and Snow. 2016;56(1):43-51. (In Russ.) https://doi.org/10.15356/2076-6734-2016-1-43-51

Просмотров: 438

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2076-6734 (Print)
ISSN 2412-3765 (Online)