Введение За последние несколько десятилетий использование

СОЗДАНИЕ СПУТНИКОВОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ
ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕРРИТОРИИ
ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ СПУТНИКОВ СЕРИИ NOAA
Н.А. Абушенко, Г.Г. Криворучка, С.А. Тащилин
Институт солнечно-земной физики (ИСЗФ) СО РАН
E-mail: ckminf@iszf.irk.ru
Рассматриваются проблемы развития и оценки точности спутникового метода определения температуры подстилающей поверхности с пространственным разрешением 1 км2
для территорий основных районов сельскохозяйственной деятельности Иркутской области
на основе данных каналов 4 и 5 радиометра AVHRR спутников серии NOAA.
Введение
За последние несколько десятилетий использование оперативных и квазиоперативных данных спутниковых наблюдений нашло широкое применение в различных областях
экономической деятельности, в том числе и сельском хозяйстве. Основной областью применения спутниковой информации при проведении сельскохозяйственных работ является
оценка агрометеорологических условий на территориях сельскохозяйственной деятельности, а также следующих характеристик сельскохозяйственных культур и территорий сельскохозяйственных угодий: а) степень засушливости, б) вегетативный период, в) степень
засоренности, г) инвентаризация и картирование сельскохозяйственных земель. В настоящее время для этих целей используются данные ряда спутниковых систем, различающихся
между собой частотой получения информации, пространственным разрешением и спектральной областью наблюдений. [1].
Одним из главных агрометеорологических параметров является температура поверхности почвы. Известно достаточное количество работ, рассматривающих вопрос определения температуры поверхности суши с использованием данных искусственного спутника
земли (ИСЗ) NOAA. Достаточно полный обзор материалов изложен в работе “World Land
Surface Temperature Atlas” [2]. Радиометр AVHRR, установленный на борту спутника, имеет два канала (4 и 5), измеряющих собственное излучение Земли в диапазоне с центральной
длиной волны 11,5 и 12,5 мкм, соответственно. Методика определения температуры поверхности суши при помощи радиометрических спутниковых данных содержит ряд проблем, связанных с неоднородностью подстилающей поверхности, атмосферным влиянием в
виде водяного пара, а также недостаточным пространственным разрешением на местности
при достаточной периодичности съемки ИСЗ NOAA, а также ошибками пространственного
совмещения разновременных снимков.
Целью данной работы является развитие и оценка точности спутникового метода определения температуры подстилающей поверхности с пространственным разрешением в
1 км2 для территорий основных районов сельскохозяйственной деятельности Иркутской
области на основе данных каналов 4 и 5 радиометра AVHRR спутников серии NOAA.
Исследуемая территория
Территория сельскохозяйственных районов Иркутской области достаточно невелика.
Она в основном расположена вдоль Черемховской долины по течению р. Ангара, а также
вдоль долины р. Куда до верхнего течения р. Лена. Сельскохозяйственные поля небольшие
и имеют площадь в среднем менее 100 га. Форма полей неоднородна. Основными видами
выращиваемых культур являются яровые зерновые культуры (около 80 % посевных площадей), многолетние кормовые травы, силосные культуры. Начало вегетационного периода
298
Н.А. АБУШЕНКО, Г.Г. КРИВОРУЧКА, С.А. ТАЩИЛИН
традиционно характеризуется устойчивым переходом температуры воздуха через
5 градусов тепла весной в 1-й, 2-й декадах мая. Однако сроки посевов сельскохозяйственных культур характеризуются не только датами перехода температуры воздуха, но и сроками прекращения заморозков на поверхности почвы.
Данные
В качестве исходных спутниковых данных из архива телеметрии NOAA ИСЗФ СО
РАН были выбраны файлы телеметрии за весенние – летние – осенние периоды (апрельоктябрь) 1999–2002 гг. Визуально были отобраны более 450 файлов, не имеющих облачного покрова над рассматриваемой территорией. Из отобранных файлов телеметрии созданы
фрагменты интересующей территории. Фрагменты представляют собой многоспектральные снимки, записанные в формате TDF [3]. С целью пространственного совмещения разновременные снимки были переведены в географическую проекцию с разрешением 1,1 км
в пикселе. Проведена их относительная пространственная коррекция. Средняя точность
пространственного совмещения 450 снимков составила 1,1 пикселя.
Данные каналов 4 и 5 радиометра переведены в яркостную температуру. По всем
пунктам были собраны данные каналов 1, 2, 4 и 5 радиометра.
Метеорологические данные по температуре поверхности почвы за 1999-2002 г. были
взяты из архива Иркутского УГМС. Данные представляли значения температуры поверхности, измеренной контактным способом в сроки 00:00 (UTM), 06:00 (UTM), 09:00 (UTM),
21:00 (UTM).
Разница измерений спутниковыми и наземными методами составляла не более 1 ч.
Был произведен анализ снимков совместно с метеорологическими данными о наличии снежного покрова на выбранных пунктах метеорологической сети, после чего данные
спутникового зондирования для тех пунктов, где присутствует снежный покров, были отсеяны.
Методика
Нами были отобраны 14 алгоритмов расчета температуры поверхности почвы [2] для
проверки их на точность на территории с.-х. зоны Иркутской области и 13 пунктов метеорологической сети, находящихся в данном районе.
По всем пунктам найдены значения вегетационного индекса (NDVI) по формуле
NDVI = (A2 – A1) / (A2 + A1),
где А1, А2 — альбедо, измеренные в 1-м и 2-м каналах AVHRR, соответственно.
C помощью уравнений [4]:
e4 = 0,9897 + 0,029 ln(NDVI),
e5 = e4 – 0,01019 – 0,01344 ln(NDVI)
найдены значения излучательной способности поверхности почвы для каналов 4 и 5
AVHRR.
Осредненные по времени и по территории значения вегетационного индекса (NDVI)
и излучательной способности (e4 и e5) представлены в табл. 1.
Проведена проверка выбранных 14 алгоритмов на собранном массиве данных отдельно за ночные и дневные сроки. Алгоритмы, получившие наиболее удовлетворительные
результаты, представлены в табл. 2, где Т4 и Т5 — значения яркостной температуры в каналах 4 и 5 AVHRR.
СОЗДАНИЕ СПУТНИКОВОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ…
299
Таблица 1. Средние значения вегетационного индекса (NDVI)
и излучательной способности для каналов 4 и 5 AVHRR
NDVI
e4
e5
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Сезон
0,09
0,91
0,94
0,19
0,94
0,96
0,36
0,96
0,96
0,4
0,96
0,97
0,36
0,96
0,96
0,25
0,95
0,96
0,17
0,94
0,95
0,23
0,95
0,96
Таблица 2. Алгоритмы для расчета температуры поверхности почвы по данным NOAA AVHRR
Автор, год
Алгоритм
Beiker and Lee, 1990
Beiker and Lee, 1990-2
Price, 1984
Price and Sobrino, 1994
Uliveri, 1985
Uliveri, 1992
Vidal, 1991
Coll, 1997
Sobrino, 1993
Price, 1984-2
1,274 + 3,958437T4 – 2,94674T5
1,274 + 0,500852(T4 + T5) + 3,457589(T4 – T5)
T4 + 3,3633(T4 – T5) + 0,000825T5
T4 + 2,811982(T4 – T5) + 0,00286T5
T4 + 3(T4 – T5) + 1,5327
T4 + 1,8(T4 – T5) + 1,383
T4 + 2,78(T4 – T5) – 1,04952
T4 + 2,13(T4 – T5) – 0,58
T4 + 1,06(T4 – T5) + 0,46(T4 – T5)² + 2,173
T4 + 3,33(T4 – T5)
Сокращенное название
алгоритма
BL-1990
BL-1990-2
P-1984
PS-1994
U-1985
U-1992
V-1991
C-1997
S-1993
P-1984-2
П р и м е ч а н и е : алгоритмы представлены с учетом полученных данных об излучательной способности поверхности почвы, осредненных по рассматриваемой территории и
сезону.
Результаты проверки алгоритмов представлены в табл. 3.
Таблица 3. Результаты проверки алгоритмов на точность
Алгоритм
BL-1990
BL-1990-2
P-1984
PS-1994
U-1985
U-1992
V-1991
C-1997
S-1993
P-1984-2
Средняя
ошибка, ºС
Дисперсия, ºС²
Стандартное
отклонение, ºС
Оправдываемость
алгоритма, %
день
ночь
день
ночь
день
ночь
день
ночь
2,26
5,15
0,64
3,99
5,33
7,04
8,20
7,72
6,49
6,44
-1,33
1,43
-2,36
0,23
1,63
1,96
4,25
3,02
1,59
3,11
47,24
47,76
45,80
47,71
47,73
52,55
48,42
50,97
51,12
46,84
20,89
20,69
21,60
20,72
20,70
19,82
20,47
19,97
19,50
21,10
6,87
6,91
6,77
6,91
6,91
7,25
6,96
7,14
7,15
6,84
4,57
4,55
4,65
4,55
4,55
4,45
4,52
4,47
4,42
4,59
60
53
63
57
53
46
39
42
48
48
81
83
76
84
83
82
66
77
83
74
Как видно из табл. 3, наиболее хорошие результаты были получены для ночного времени суток по ряду алгоритмов (около 80 %). Для дневного времени суток результаты оказались значительно хуже (около 50 %). Однако, как для дневных, так и для ночных сроков
общепринятая точность измерения составляла не менее 60. При дальнейшем увеличении
точности оправдываемость значительно ухудшалась, что делало алгоритмы непригодными
300
Н.А. АБУШЕНКО, Г.Г. КРИВОРУЧКА, С.А. ТАЩИЛИН
для измерения температуры поверхности почвы. Причиной этого, возможно, является то,
что все имеющиеся алгоритмы имеют локальный характер, т. е. были рассчитаны для определенных физико-географических областей.
Поэтому целью следующего этапа было создание эмпирических алгоритмов, основанных на регрессионном отношении спутниковых и наземных данных, пригодных для определения температуры поверхности почвы именно для территории сельскохозяйственных
угодий Иркутской области.
Для этого по имеющейся выборке данных были рассчитаны коэффициенты корреляции, корреляционные отношения и различные уравнения регрессии между показаниями
каналов 4 и 5 радиометра и температурой почвы отдельно для дневных и ночных сроков и
проверены на точность. Данные о наиболее результативных уравнениях регрессии представлены в табл. 4. Графики уравнений регрессии представлены на рисунке. Номера уравнений табл. 4 соответствуют кривым 1, 2 и 3 на рисунке.
Таблица 4. Рассчитанные алгоритмы, получившие наиболее хорошие результаты
при проверке их на точность
Номер
Время
суток
Алгоритм
Мера тесноты связи
Точность
измерения, ºС
Оправдываемость, %
1
2
3
День
Ночь
Ночь
Тп = 3,5726 + 1,28878Т4 + 0,00542Т4²
Тп =0,9414Т4 + 3,7846
Тп = 2,88043 + 0,88329Т4 + 0,01098Т4²
η = 0,91
η = 0.89
η = 0.89
2,6
2,0
2,1
76
86
86
Графики уравнений регрессии метеорологических и спутниковых данных
Результаты
Как показал анализ плохой оправдываемости рассчитанных алгоритмов, наиболее
часто (около 90 %) случаи большой разницы между действительной и расчетной величинами наблюдались при очень высоких температурах подстилающей поверхности (более
40 °С), при температурах поверхности менее –5 °С и при большой разнице между показаниями каналов 4 и 5 радиометра. Особенно ярко эти случаи прослеживаются для дневной
части суток.
СОЗДАНИЕ СПУТНИКОВОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ…
301
Необходимо также учесть, что используемые для сравнения метеорологические измерения проводились на оголенной поверхности почвы и имеют точечный характер, а показания радиометра представляют собой осредненные данные в точке размером 1 км².
Кроме того, как утверждают специалисты-метеорологи Иркутского УГМС, метеорологические площадки некоторых метеостанций не являются репрезентативными для окружающей их местности, что может быть причиной разности между температурами поверхностей почвы на станции и сельхозмассиве.
Несомненно, что найденные алгоритмы определения подстилающей поверхности
почвы значительно уступают в своей точности методикам измерения в метеорологии. Однако данные, получаемые с помощью спутников серии NOAA, могут хорошо использоваться для построения карт распределения полей температуры почвы над большими территориями с относительно однородной поверхностью, а совместный их анализ с
оперативными метеорологическими данными значительно улучшил бы состояние информации о распределении температуры поверхности почвы на сельскохозяйственных массивах.
Работа производится в рамках договора между Институтом солнечно-земной физики
и Главным управлением сельского хозяйства (ГУСХ) Иркутской области.
Литература
1. Prata A.J. Land surface temperatures derived from the AVHRR and the ATSR. Part 1
Theory // J. Geophysical Research. 1993. V. 98. N D9. P. 16,689–16,702.
2. World Land Surface temperature Atlas 1992-1993 (ATBD), Yann H. Kerr – CESBIO,
Catherine Guillou – CETPJ.P. Lagouarde – INRA Bioclimatologie BordeauxFrançoise Nerry –
GRTR/LSIITCatherine Ottlé – CETP, 1998.
3. Cihlar J. et al. Multispectral, multichannel AVHRR data sets for land biosphere studies –
artifacts and corrections // Remote Sensing Environment. 1997. V. 60. P. 35–57.
302
Н.А. АБУШЕНКО, Г.Г. КРИВОРУЧКА, С.А. ТАЩИЛИН