Солнечный блик как инструмент исследования физических процессов в океане - Владимир Кудрявцев, ЛСО РГГМУ, СПб
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Солнечный блик
как инструмент исследования
физических процессов в океане
Владимир Кудрявцев, ЛСО РГГМУ, СПб
Мария Юровская, ст.н.с. МГИ РАН, Севастополь
Бертран Шапрон, ИФРЕМЕР/РГГМУ, Франция
Лекция основана на
результатах исследований опубликованных в статьях
Kudryavtsev V., A. Myasoedov, B. Chapron, J. Johannessen, and F. Collard, (2012). Imaging
meso-scale upper ocean dynamics using SAR and optical data, J. Geoph. Res. Oceans, 117, C04029.
Kudryavtsev V., A. Myasoedov, B. Chapron, J. Johannessen, F. Collard. Joint sun-glitter and
radar imagery of surface slicks, Remote Sensing of Environment (2012), doi:10.1016/j.rse.2011.06.029
Kudryavtsev V, M. Yurovskaya, B. Chapron, F. Collard, C. Donlon, (2017). Sun glitter Imagery of
Ocean Surface Waves. Part 1: Directional spectrum retrieval and validation. J. Geophys. Res. Oceans,
122.
Kudryavtsev V, M. Yurovskaya, B. Chapron, F. Collard, C. Donlon, (2017). Sun glitter Imagery of
Ocean Surface Waves. Part 2: Waves transformation on the Ocean Currents. J. Geophys. Res. Oceans,
122.
М. Юровская, В.Кудрявцев, А. Широков, И. Надоля. (2018). Об измерении спектра
поверхностных волн по фотографиям солнечного блика с БПЛА. Современные Проблемы
Дистанционного Зондирования Земли из Космоса, 2018. Т. 15. № 1, 245-257
Maria Yurovskaya, Nicolas Rascle, Vladimir Kudryavtsev, Bertrand Chapron, Louis Marié,
Jeroen Molemaker. (2018). Wave spectrum retrieval from airborne sunglitter images. Remote Sensing
of Environment 217 (2018) pp. 61–71
М.В. Юровская, В.Н. Кудрявцев, С.В. Станичный. Восстановление кинематических
характеристик поверхностного волнения и батиметрии по многоканальным оптическим снимкам
комплекса «Геотон-Л1» на спутнике «Ресурс-П». // Современные проблемы дистанционного
зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 218-226.
Yurovskaya M., V. Kudryavtsev, B. Chapron, F. Collard. (2019). Ocean Surface Current Retrieval
from Space: the Sentinel-2 Multispectral Capabilities. Remote Sensing of Environment, 234, (2019),
Что такое солнечный блик?
Это совокупность «солнечных зайчиков» - элементарных площадок на
поверхности моря, где происходит зеркальное отражение луча солнца в «глаз
наблюдателя»
Es - Интенсивность солнечного
излучения
ρ - коэффициент Френеля
φs , θ s - азимут и
зенитный угол солнца
φv , θ v - азимут и зенитный угол
наблюдения
ρEs
B= P ( Z1 , Z 2 )
4 cos θν cos β
4
При заданной геометрии наблюдений sin θ s cos ϕ s + sin θ v cos ϕ v
Z1 = −
(углы солнца и наблюдателя) наклоны cos θ s + cos θ v
поверхности, удовлетворяющие sin θ s sin ϕ s + sin θ v sin ϕ v
условию зеркального отражения равны: Z2 = −
cos θ s + cos θ v
:
Наклон зеркальной площадки:
tan β = Z1 + Z 22
2
Двумерное распределение вероятности
наклонов морской поверхности:
P ( Z1 , Z 2 )
Френелевский коэффициент отражение
η = n2 / n1 ≈ 1.33
показатель преломления
Модель распределения уклонов
Cox & Munk, 1954. Основываясь на аэрофотосъёмке солнечного блика
Поправки Гауссовского распределения
Z up Z cr
− c 21 (ξ 2 −1)η
1
ξ= η= 1
σ up σ cr 2 Skewness1
Ассиметрия
Гауссовское распределения − c 03 (η 3 − 3η)
1
6
ξ 2 + η 2
P (Z up ,Z cr )= + c 40 (ξ − 6ξ + 3)
1 1
exp −
4 2
2πσ upσ cr 2 24
Peakedness2
+ c 04 (η 4 − 6η 2 + 3)
1
Пиковатость
Среднеквадратичные 24
наклоны вдоль и поперёк
+ c 22 (ξ 2 −1)(η 2 −1)
1
ветра 4
Модельные параметры
2009
Распределение уклонов близко к распределению Гаусса:
1 s x sy2
2
− +
1 2 σ x2 σ y2
P( s x , s y ) = e
2πσ xσ y 2 2 2
Зависимость среднеквадратичного наклона σ= σ x + σy
от скорости ветра (Кокс и Манк, 1954):
2 −3 −3
σ =×
3 10 + 5.12 × 10 U 10
При возрастании ветра возрастает
вероятность появления более
крутых волн, увеличивается
«ширина» солнечного бликаШероховатость морской поверхности (среднеквадратичный наклон) изменяется не только за счет ветра, но и под действием иных факторов, - поверхностных загрязнений, поверхностных течений …
Характеристики поверхности, вызывающие вариации
яркости солнечного блика
1. Classical scattering problem described by Cox & Munk, 1954.
ρ E0
B ≡ I·cosθv = Ρ( Z x , Z y , s 2
, scr2 ,...)
4cos4 β
up
sin θ s cos ϕ s + sin θ v cos ϕ v sin θ s sin ϕ s + sin θ v sin ϕ v
=Zx = , Zx
cos θ s + cos θ v cos θ s + cos θ v
2. Decomposition of brightness field on mean (sun glint width scale) and
its variations (inner scale)
B= B + B
3. Retrieval of the image-resolved waves and the MSS variations
B ∂ς
2
= G − T s2 ,
B ∂x j s
zj
Transfer function is defined via image gradients:
1 1− Z jZ j
T = Gzj Z j +
2 1+ Z jZ j
Gz1 = (G Z
2 2,1 − G1Z 2,2 ) ∆ , Gz 2 = (G Z
1 1,2 − G2 Z1,1 ) ∆
=∆ Z1,2 Z 2,1 − Z1,1Z 2,2 2
−T s Изменения среднеквадратичного
наклона поверхности, формируется
s 2
B =
в основном короткими (мм – м)
ветровыми волны
B
Gzj ∂ς
∂x j Изменения наклонов поверхности
длинными волнами (> 20м)
1 1− Z jZ j
T = Gzj Z j +
2 1+ Z jZ j
Связь вариаций яркости блика с вариациями СКН («шероховатости») поверхности
и/или наклонами поверхности в длинных волнах определяется средними
градиентами яркости блика, Gzj , определяемых эмпирически.
Априорного задания модели распределения вероятности наклонов (например
Гауссова) – не требуется!Для исследования каких океанографических явлений можно
использовать солнечный блик?
По контрастам яркости блика, вызванных изменениями шероховатости
поверхности, - среднеквадратичного наклона:
• Горизонтальные градиенты течений
• Фронтальные разделы
• Поверхностные загрязнения
По вариациям яркости, вызванных локальными наклонами поверхности в
волнах:
• Спектры и иные характеристики поверхностных волн
• Поверхностные течения (допплеровский сдвиг)
• Глубина в прибрежной зонеИсточники данных 1. Фотографии морской поверхности 2. Спутниковые сканерные изображения
Исследования суб- и мезомасштабных
явлений в океане
на примере данных MODIS Terra/Aqua (NASA)
- 36 спектральных каналов в видимом и ИК диапазонах
- Ширина полосы обзора 2330 км
- Пространственное разрешение от 250 м до 1000м
- Повторяемость съемки 1-2 раза в суткиИсследования атмосферных процессов (через облака), особенностей
земного покрова, пожары, ледовый покров, цвет океана, биология,
качество вод … являются основными задачами MODIS.
При исследовании океан, солнечный блик – помеха,
от которой надо избавится.
Для нас – бесценный источник информацииПример исходного изображения
Cape Agulhas
GlintВосстановление вариаций шероховатости поверхности
океана по яркости солнечного блика
ρ E0
B ≡ I·cosθv = Ρ(Z x , Z y )
4cos4 β
sin θ s cosϕ s + sin θ v cosϕ v sin θ s sin ϕ s + sin θ v sin ϕ v
Zx = , Zx
cosθ s + cosθ v cosθ s + cosθ v
1. Океанические течения вызывают малые вариации
Шероховатости и следовательно яркости блика
B= B + B
2. Связь вариаций шероховатости
поверхности с контрастами яркости
B B = −T s2 s 2 ,
Передаточная функция Т определяется по градиентам яркости:
Scan stripes
1 1− Z jZ j
T = Gzj Z j +
2 1+ Z jZ j
Gz1 = (G Z2 2,1 − G1Z 2,2 ) ∆ , Gz 2 = (G Z 1 1,2 − G2 Z1,1 ) ∆
∆ = Z1,2 Z 2,1 − Z1,1Z 2,2MSS variations
B
B= B + B B
B
B s 2
Intensive currents, = −T 2
B
Eddies, mushroom structures, s
fronts, internal waves,
swell, and many many other
beautiful manifestations.
BКАКИЕ ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЙ
ВЫЗЫВАЮТ ВАРИАЦИИ
ШЕРОХОВАТОСТИ ОКЕАНА,
ИДЕНТИФИЦИРУЕМЫЕ ПО ЯРКОСТИ
СОЛНЕЧНОГО БЛИКА?
ИК-канал сканнера MODIS измеряет ТПО, по
которой можно оценить поле
поверхностных теченийВосстановления поля течений
по ТПО
1. Quasi – Geostrophic fields (Isern-Fontanet et al., 2008)
QG Stream-function
gα T s ( k )
SST (T s ) → ψ ( k , z ) = exp( n0 kz )
fnb k Vorticity of the surface QG current
z ( k= gα 2
Ω ) k 2ψ ( k=
) k T s (k )
fnb k
2. Interaction of the Ekman and QG currents (Klein and Hua, 1990)
−1 ∂U 2 −1 ∂U1
u1 =
− f uj , u2 =
f uj
∂x j ∂x j
3. Generation of vertical pumping (convergence/divergence)
∂
−1u j ∂ Ω z
−1
∇ ⋅ V = − f
∇ ⋅ V = − f u j ∂x Ω z
∂x jjТПО
ВЕТЕР
Поля завихренности и
дивергенции течений
полученные по ТПО
(MODIS) и полю ветра
(РСА)
ЗАВИХРЕННОСТЬ ДИВЕРГЕНЦИЯComparison of MSS contrasts and current divergence
Comparison of
SAR contrasts and current divergence
SAR DivergenceSurface Signatures of Coupled Eddies SST DIV MSS SAR There is apparent (i) similarity between MSS and SAR NRCS signatures, and (ii) correlation with surface current convergence
Surface Signatures of Coupled Eddies SST MSS SAR There is apparent (i) similarity between MSS and SAR NRCS signatures, and (ii) correlation with surface current convergence
Пространственные вариации шероховатости (СКН)
трассируют зоны конвергенции/дивергенции
поверхностных течений.
На суб- и мезо-масштабах зоны
ковергенции/дивергенции образуются при
взаимодействии поверхностных течений
(экмановский перенос, инерционные течения,
стоксов дрейф) с градиентами завихренности
основного теченияMean convergence/divergence signature around front (red circle) front normal Wind direction angle to wind (red arrow)
ВНУТРЕННИЕ ВОЛНЫ
ИСХОДНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ MODIS/Aqua Amazon Area April 26, 2009, 16:20.
MSS Contrasts
Нефтяные загрязнения
ПРИРОДНЫЕ НЕФТЯНЫЕ ЗАГРЯЗНЕНИЯ
Red channel MODIS/Terra RGB image
13 May 2006 (16:45 GMT)
Mean VariationsЗона инверсии
контрастов
1 1− Z jZ j
T= Gzj Z j + =
0
2 1+ Z jZ j
Gryphons
MSS variations
B s2
= −T 2
B s Brightness variationsКонтрасты нефтяных загрязнений
Synergy SAR and sunglitter imagery for oils spills studies:
Deepwater Horizon case study
April 20
Deepwater Horizon
May 24, 2010
Terra/MODISASAR (15:58 GMT)
Synergy
with SAR
April, 26, 2010
MERIS (15:56.GMT)
s 2 / s 2 ≈ 0.6 ⋅ σ 0 / σ 0СПЕКТРЫ ВОЛН
ВОССТАНОВЛЕНИЕ СПЕКТРА ВОЛН
ПО ФОТОГРАФИЯМ СОЛНЕЧНОГО
БЛИКА С БПЛАПреимущества БПЛА • простота использования, • экономичность, • возможность проведения измерений в труднодоступных районах, • обеспечение высокой точности географической привязки измерений, • возможность синхронного использования нескольких приборов
Эксперимент (п. Кацивели, 2015 г.)
Комплекс аэрофотосъемки
• БПЛА на базе восьми роторного
вертолета;
• фотографический модуль:
- подвес
- фотоаппарат (Sony NEX-7 с
объективом 16 мм)
- контроллер телеметрии,
Обеспечивает стабилизированную
съемку по заданному азимуту и
тангажу, и сохранение координат и
углов визирования фотоаппарата в
момент срабатывания затвора;
• Пульт управления и ПК для
постановки полетного задания и
получения данных в реальном
времениТехника измерений с БПЛА • Автономное управление БПЛА с помощью системы GPS-ГЛОНАСС • Время измерений – около 20 мин • Спуск затвора камеры – 1 раз в несколько секунд • Высота 200-250 м (в связи с ограничениями в районе эксперимента) • Направление съемки (на солнце) определялось исходя из координат и времени • Положение камеры, высота и углы съемки корректировались оператором в ходе полета
Полетное задание Потоковое видео
Отображение телеметрии
(высота и направление полета)Выборка данных
№ Время Скорость Направление Тангаж, Крен, Азимут, Высота,
съемки ветра, м/с ветра, градусы градусы градусы градусы м
1 5 окт 2015, 5 100 (В) 35 5 193 245
12:20
2 6 окт 2015, 4 95 (B) 30 1 210 245
13:20
3 6 окт 2015, 3 115 (ВЮВ) 44 2 245 198
15:10
4 7 окт 2015, 5 200 (ЮЮЗ) 37 -4 190 205
14:00
5 9 окт 2015, 8 100 (В) 44 -2 165 237
12:10Метод оценки спектра возвышений поверхности
(Stillwell, 1969; Bolshakov et al., 1988, 1990a, Лупян, 1980).
Яркость изображения:
ρEs
B= P ( Z1 , Z 2 )
4 cos θν cos β
4
Уклоны морской поверхности,
удовлетворяющие условиям зеркального
отражения:
sin θ s cos ϕ s + sin θ v cos ϕ v
Z1 = −
cos θ s + cos θ v Es – интенсивность солнечного
излучения
sin θ s sin ϕ s + sin θ v sin ϕ v
Z2 = −
cos θ s + cos θ v ρ - коэффициент Френеля
tan β = Z1 + Z 22
2
P – функция распределения
вероятностей для уклонов морской
поверхностиМетод оценки спектра возвышений поверхности
B ≡ Bρ cos θν = B( Z1 + ς 1 , Z 2 + ς 2 )
После линеаризации: Фурье-пространство:
~ ∂B
B = B − B0 = ς j ≡ Gzjς j Bˆ (K ) = G zj iK j ςˆ (K )
∂Z j
Спектр возвышений:
Сингулярность
S (K ) = S B (K ) /(Gzj K j ) 2 Gzj K j = 0
Где градиенты определяются через средние градиенты яркости изображения:
Gz1 =( G2 Z 2,1 − G1Z 2,2 ) ∆ ∂Z i
где ∆ = Z1, 2 Z 2,1 − Z1,1Z 2, 2 Zi, j =
Gz 2 =( G1Z1,2 − G2 Z1,1 ) ∆ ∂x jМетод оценки спектра возвышений поверхности
Поле яркости блика
Градиенты Спектр яркости
∂B ∂Z i
Gi = Zi, j = S B (K )
∂xi ∂x j
Спектр возвышений
∂B
Градиенты Gzj =
∂Z j S (K ) = ∑ S Bn (K ) ∑ zj j
( G n
K ) 2
n nИзображение, сделанное с БПЛА • Снимок Проекция
Средняя яркость и вариации яркости
Сглаженное
поле В
• Поле B ≡ Bρ cos θν
(В-В0)/В0 Восстановление
спектра
возвышений
N N
S (k ) = ∑ S (k )
ζ
n
B ∑ zi i
( G n
k ) 2
= n 1= n 1
Область, внутри которой
Направление Области для
можно пренебречь градиентов МПФ восстановления спектра
гидродинамическими
модуляциями яркости:
0.5 < Z n2 s 2 < 2
Передаточная функция Спектр яркостиСопоставление с данными волнографа
Спектр по Спектр по данным
изображению блика волнографа
Сравнение одномерных
спектровОстальные случаи табл. 1
Исследование поверхностных волн и течений на основе
спутниковых сканерных измерений
(на примере Sentinel-2)Sentinel-2 — семейство спутников дистанционного зондирования Земли Европейского
космического агентства (проект Copernicus). Спутники предназначены для мониторинга
использования земель, растительности, лесных и водных ресурсов, могут применяться
при ликвидации последствий стихийных бедствий.
Первые два спутник, Sentinel-2A и Sentinel-2B, запущены 23.06. 2015 и 7.03. 2017. Два
новых Sentinel-2C и Sentinel-2D будут запущены после 2021.
Элементы орбиты
Тип орбиты солнечно-синхронная орбита
Наклонение 98,5°
Период обращения 100,5 мин.
Интервал повторения 5 дней (для 2 спутников)
Высота орбиты 786 км
Целевая аппаратура
MSI мультиспектральная камера
Пространственное разрешение 10, 20, 60 м
Полоса захвата 290 км
Спектральная полоса 443—2190 нм
Скорость передачи 2 Гбит/с
Бортовая память 2,4 ТБОсобенности сенсоров Sentinel-2
Детекторы Sentinel-2
• 12 кластеров (детекторов), 13 спектральных
каналов в каждом
• Направление визирование отличается как у
соседних кластеров, так и у спектральных
датчиков
• Благодаря сдвигу углов, расстояние между
наблюдаемыми точками на поверхности – до
46 км для соседних кластеров и до 14 км для
спектральных каналов.
• В зоне солнечного блика изображение
выглядит «полосатым»Эти особенности позволяют:
Определять 2-мерные градиенты
яркости,
Gz1 =( G2 Z 2,1 − G1Z 2,2 ) ∆
Gz 2 =( G1Z1,2 − G2 Z1,1 ) ∆
следовательно,
восстанавливать спектры волн.
S (K ) = S B (K ) /(Gzj K j ) 2По задержке времени между каналами: определять пространственно-временную корреляцию волн, следовательно определять дисперсионные соотношения и доплеровские сдвиги за счет течения.
Временной сдвиг в разных каналах Sentinel-2 Для восстановления скорости течения оптимально рассматривать данные каналов B02 и B04: - разрешение 10 м - сдвиг во времени 1 с
Метод восстановления проекции скорости течения
Фазовая скорость:
2
~ ~*
B1 ⋅ B2 ~ ~ *
Φ = arg(B1 ⋅ B2 )
Coh = ~ ~ ~ ~
B1 ⋅ B1 ⋅ B2 ⋅ B2
* *
Φ ( k ∆t )
c + u cos(ϕ ) =
Линейная теория: Величина отклонения от
теоретической кривой
η exp i ( kx − Ωt ) служит оценкой проекции
скорости течения
Φ = −Ω∆t = −(ω + k ⋅ u ) ∆tПроверка метода на сопоставлении с
данными буев
sentinel.esa.int ndbc.noaa.govMethod Validation
California coast, 2016-04-19 18:44.
Buoy 46086 - San Clemente Basin,
National Data Buoy Center (NDBC).
Spectrum from buoy data Spectrum from S2 data Omnidirectional
spectraСравнение с натурными данными
Местоположение буя.
(41004 - Edisto, National Data
Buoy Center)
и фрагмент изображения
Sentinel-2. 2016-05-14 16:04
Спектр возвышений (буй) Спектр возвышений (S2) OmnidirectionalСравнение с натурными данными
California coast,
2016-04-29,18:40.
Buoy 46258 - Mission
Bay West 528 CA (220),
Scripps Institution of
Oceanography.
Спектр возвышений (буй) Спектр возвышений (S2) OmnidirectionalТрансформация волн на течении
Данные альтиметра
Поле течения и
вариации значимой
высоты волн (SWH)
по альтиметруGlobal firework animation during 3 weeks (with significant wave height)
Области для расчета спектра
Фрагмент изображения в области течения
Фрагмент изображения в области течения
Вариации яркости
ς ( x ) = ∫ bˆ( K ) ( Gzj K j ) exp ( K j x j ) dK
Возвышения морской
поверхности
ПолеПример восстановления поля возвышений ς ( x ) = ∫ bˆ( K ) ( Gzj K j ) exp ( K j x j ) dK
Спектры возвышений и оценки скорости течения
Значения на поле температуры
Разрезы перпендикулярно течению
Спектры для среднего разреза
Оценки скорости течения для среднего разреза
Спектральные характеристики для среднего разреза
mαβ = ∫ k1α k2β S ( k )dk
m102 + m01
2
K=
m00
m01
tan(ϕ ) =
m10
m + m − ( ( m − m ) 2 + 4m 2 )1/2
1/2
∆ϕ = 20 02 20 02 11
m20 + m02 + ( ( m20 − m02 ) + 4m112 )
2 1/2
Ray-tracing Model Calculations
Ω = gk + kU
∂Ω
x = ∂k
k = − ∂Ω
∂xИзменения спектра волн на течении:
Адиабатическое приближение
d
dt N = 0
d ∂Ω
x=
dt ∂k
d ∂Ω
dt k = −
∂x
Спектр волнового действия
сохраняется вдоль луча:
N [ k ( x, t )] = N 0 [ k ( x0 ,0)]Modeled and Observed Spectra
Observation
ModelEnergy Transformation Across the Current
Current
profile
Model: narrow
spectrum Energy transformation from
Sentinel-2 data
Model: wide
spectrumЗахват волн течением приводит к
значительным усилениям энергии (высоты
волн), которые представляют серьезную угрозу
океаническому судоходству.Восстановление океанических течений по допплеровским сдвигам частот поверхностных волн, измеренных из космоса
Метод: кросс-спектральный анализ изображений
в разных каналах, которые сдвинуты по времени
Фрагменты изображений двух каналов S2 (сдвиг по времени 2 с)
C = Φ (k ,ϕ m ) /(k∆t )
Корреляционная Спектр сдвига Проекция фазовой
функция фаз скорости:Алгоритм восстановление вектора скорости течения
Фрагменты изображений
каналов B02 и B04
(сдвиг по времени 2 с)
в районе течения мыса
Игольный
Спектр когерентности
и сдвига фаз
(в точках с высокими
значениями
когерентности)
• Для каждой точки Ni, где Coh2>0.8:
Ω i = Φ (kxi , kyi ) / ∆t = gki + kxiU x + kyiU y
(cистема N уравнений с 2 неизвестными)
(U x ,U y )Примеры восстановления вектора скорости течения
Течение мыса Игольный, Sentinel-2, 2016-01-04
Снимок Sentinel-2 Поле течений по альтиметруПримеры восстановления вектора
скорости течения
Мексиканский залив, 2018-04-09
ВолныПримеры восстановления вектора скорости течения
Сомалийское течение,
Sentinel-2, 2018-08-12Примеры восстановления вектора скорости течения
Отливное течение в районе Бретани:
Модель и Sentinel-2, 2018-04-03Восстановление течений по фотографиям моря с дрона
(Ю. Юровский, А. Кубряков)
Исходная серия изображенийВосстановленное поле течений
Поле завихренности
Вы также можете почитать
