Дистанционное зондирование (океанография)

Дистанционное зондирование в океанографии - широко используемый метод наблюдений. ^{[ 1 ]} что позволяет исследователям получать данные о местоположении без проведения физических измерений в этом месте. Дистанционное зондирование в океанографии в основном относится к измерению свойств поверхности океана с помощью датчиков на спутниках или самолетах, которые составляют изображение улавливаемого электромагнитного излучения . Инструмент дистанционного зондирования может либо принимать излучение от поверхности Земли (пассивное), отраженное от Солнца или излучаемое, либо посылать излучение на поверхность и улавливать отражение (активное). Все инструменты дистанционного зондирования оснащены датчиком, который фиксирует интенсивность излучения в определенных окнах длины волны , чтобы получить спектральную характеристику для каждого местоположения. Физическое и химическое состояние поверхности определяет излучательную и отражательную способность для всех полос электромагнитного спектра , связывая измерения с физическими свойствами поверхности. ^{[ 2 ]} В отличие от пассивных инструментов, активные инструменты дистанционного зондирования также измеряют время двустороннего распространения сигнала; который используется для расчета расстояния между датчиком и отображаемой поверхностью. Спутники дистанционного зондирования часто оснащены другими приборами, которые отслеживают их местоположение и измеряют атмосферные условия.

Наблюдения дистанционного зондирования, по сравнению с (большинством) физических наблюдений, последовательны во времени и имеют хороший пространственный охват. Поскольку океан текучий, он постоянно меняется в разных пространственных и временных масштабах. Регистрация пространственных изменений океана с помощью дистанционного зондирования считается чрезвычайно ценной и находится на переднем крае океанографических исследований. ^{[ 3 ]} Высокая изменчивость поверхности океана также является определяющим фактором различий между дистанционным зондированием суши и океана.

Дистанционное зондирование океана

Характеристики

Дистанционное зондирование активно используется в различных областях естественных наук, таких как геология , ^{[ 4 ]} физическая география, ^{[ 5 ]} экология, ^{[ 6 ]} археология и метеорология ^{[ 7 ]}^{[ 8 ]} но дистанционное зондирование океана совершенно другое. ^{[ 3 ]} В отличие от большинства наземных процессов, океан, как и атмосфера, изменчив в гораздо более коротких временных масштабах по всему пространству; океан всегда движется. Временная изменчивость объекта исследования определяет удобство использования конкретных данных и применимых методов и является причиной того, что методы дистанционного зондирования существенно различаются на поверхности океана и суши. Сегодняшние спутники не могут отследить ни одну волну на поверхности океана. Океанские волны разбиваются или исчезают до того, как будет сделано новое наблюдение, объекты с этой временной шкалой на суше встречаются реже. В отличие от растительности, снега и другой суши, покрывающей океан, он непрозрачен для большинства электромагнитных излучений. ^{[ 9 ]} (за исключением видимого света), поэтому поверхность океана легко контролировать, но получить информацию о более глубоких слоях сложно. Дистанционное зондирование позволяет проводить временной анализ в широком пространственном масштабе, поскольку спутники имеют постоянное время повторного посещения , обеспечивают широкое изображение и часто работают несколько лет подряд. Эта концепция постоянных данных во времени и пространстве стала прорывом в океанографии , которая ранее опиралась на измерения с дрифтеров , прибрежных мест, таких как мареографы , кораблей и буев . Все измерения на месте либо имеют небольшой пространственный охват, либо различаются по местоположению и времени, поэтому не дают постоянных и сопоставимых данных.

История

Дистанционное зондирование в том виде, в каком мы его знаем сегодня, началось с запуска первого спутника на околоземной орбите Landsat 1 в 1973 году. ^{[ 10 ]} Landsat 1 предоставил первые мультиспектральные изображения объектов суши и прибрежных зон по всему миру и уже показал свою эффективность в океанографии. ^{[ 11 ]} хотя и не предназначен специально для этого. В 1978 году НАСА делает следующий шаг в области дистанционного зондирования океанографии, запуская первый орбитальный спутник, предназначенный для исследования океана. ^{[ 12 ]} Сисат . На спутнике было установлено 5 различных приборов: радиовысотомер для определения высоты морской поверхности, микроволновый скаттерометр для определения скорости и направления ветра, микроволновый радиометр для определения температуры поверхности моря (SST), оптический и инфракрасный радиометр для проверки облаков и характеристик поверхности. и, наконец, первый радар с синтезированной апертурой (SAR). Seasat проработал всего несколько месяцев, но вместе со сканером цвета прибрежной зоны (CZCS) на Nimbus-7 доказал осуществимость многих методов и инструментов дистанционного зондирования океана. TOPEX/POSEIDON , высотомер, выпущенный в 1992 году, предоставил первую непрерывную глобальную карту топографии морской поверхности и продолжил возможности, исследованные Seasat. Миссии Джейсон-1 , Джейсон-2 и Джейсон-3 продолжают измерения с 1992 года по сегодняшний день, чтобы сформировать полный временной ряд глобальной высоты морской поверхности. Также нашли продолжение другие технологии, размещенные на Seasat. Усовершенствованный радиометр очень высокого разрешения (AVHRR) Использовался ли датчик во всех миссиях NOAA и сделал ли получение данных SST доступным с непрерывными временными рядами с 1979 года. Европейское космическое агентство (ESA) продолжило разработку SAR с помощью миссий ERS-2 , ENVISAT , а теперь и Sentinel-1, предоставив больший пространственный след, снижение разрешения и выполнение двойных миссий, чтобы сократить эффективное время повторного посещения. Оптическое дистанционное зондирование океана получило продолжение после CZCS с полярно-орбитальными миссиями ENVISAT , OrbView-2 , MODIS и совсем недавно с Sentinel-3 , установив непрерывный рекорд с 1997 года. Sentinel-3 в настоящее время является одной из наиболее оснащенных миссий для составить карту океана с помощью высотомера SAR, мультиспектрального спектрометра, радиометра и нескольких других инструментов на нескольких спутниках с чередующимися орбитами, обеспечивающих исключительные временные и пространственное разрешение.

Методы

Физическое и химическое состояние поверхности или объекта оказывают непосредственное влияние на излучательную способность , отражательную способность и преломление электромагнитного излучения. Датчики на инструментах дистанционного зондирования улавливают излучение, которое можно преобразовать обратно для определения физико-химических свойств поверхности. Содержание воды, температура, шероховатость и цвет — характеристики, которые часто выводятся из спектральных характеристик поверхности. Датчик на спутнике возвращает составной сигнал для определенной области внутри зоны обслуживания, называемой ячейкой, а размер уникальных ячеек называется пространственным разрешением. Пространственное разрешение датчика определяется расстоянием от земли и доступной полосой пропускания для передачи данных. Спутник проходит над одним и тем же местом последовательно во времени с одним и тем же интервалом, называемым временем повторного посещения или временным разрешением. Датчики не могут иметь одновременно очень высокое временное и пространственное разрешение, поэтому необходимо найти компромисс, соответствующий цели миссии. Датчики на спутниках имеют ошибки измерения, вызванные, например, атмосферными помехами, неточностью геолокации и топографическими искажениями. В полных производных продуктах дистанционного зондирования часто используются простые вычисления или алгоритмы для преобразования спектральной сигнатуры ячейки в физическую величину. Все методы передачи спектральных данных имеют определенные погрешности, которые могут способствовать ошибкам измерения конечного результата. Часто характеристики поверхности можно определить с очень низкой погрешностью благодаря корректировкам данных, использованию бортовых данных или моделей, а также физически правильному переводу спектральных характеристик в физико-химические характеристики.

Хотя интересно знать характеристики поверхности в определенный момент, часто исследования больше интересуют документирование изменения поверхности с течением времени или перенос характеристик в пространстве. Обнаружение изменений использует последовательный временной компонент данных дистанционного зондирования для анализа изменения свойств поверхности во времени. Обнаружение изменений основано на наличии как минимум двух наблюдений, сделанных в разное время для визуального или аналитического анализа разницы между двумя изображениями. На суше обнаружение изменений с помощью дистанционного зондирования используется, например: для оценки последствий извержения вулкана, ^{[ 13 ]} проверять рост растений во времени, ^{[ 14 ]} карта вырубки лесов, ^{[ 15 ]} и измерить таяние ледникового покрова. ^{[ 16 ]} В океанографии поверхность меняется быстрее, чем время повторного посещения спутника, что затрудняет мониторинг определенных процессов. Обнаружение изменений в океанографии требует, чтобы характеристики менялись непрерывно, например, повышение уровня моря , или изменяли пространственный масштаб медленнее, чем время повторного посещения спутника, например, цветение водорослей . Другой способ сделать вывод об изменении только по одному получению данных — это вычислить динамическую составляющую и направление на основе статического изображения, которое используется в альтиметрии RADAR для определения скорости поверхностного течения.

Варианты использования дистанционного зондирования

Температура поверхности моря (тепловая инфракрасная радиометрия)

Поверхность океана излучает электромагнитное излучение $B$ в зависимости от температуры $T$ на определенной частоте $\nu$ следуя закону Планка для излучения черного тела, масштабируемому по излучательной способности $\epsilon$ поверхности, поскольку океан не является идеально черным телом.

$B(\nu ,T)={\frac {2h\nu ^{3}}{c^{2}}}{\frac {1}{e^{\frac {h\nu }{k_{\mathrm {B} }T}}-1}}\cdot \epsilon$

С $B(\nu ,T)$ спектральное сияние, $h$ Планка постоянная ; $c$ скорость света и $k$ Больцмана постоянная . Большая часть излучения, испускаемого Землей, находится в тепловом инфракрасном спектре, который является частью атмосферного окна , спектральной области, в которой атмосфера существенно не поглощает излучение. Излучение, исходящее от земной поверхности с длиной волны в пределах атмосферного окна, может быть уловлено пассивным радиометрическим датчиком на высоте спутника. Излучение, улавливаемое датчиком, корректируется с учетом атмосферных возмущений и радиационного шума для расчета яркостной температуры поверхности океана. При правильной оценке излучательной способности морской воды (~ 0,99) можно определить температуру серого тела поверхности океана, также называемую температурой поверхности моря (SST).

Чтобы правильно устранить атмосферные возмущения, как излучение, так и поглощение, бортовые радиометры калибруются для каждого измерения с помощью измерений ТПО в нескольких диапазонах и/или под разными углами. Атмосферная поправка возможна только в том случае, если измеряемая поверхность не покрыта облаками, поскольку они существенно мешают излучаемому излучению. Облака либо удаляются как жизнеспособные пиксели на изображении с использованием алгоритмов удаления облаков, либо обрабатываются с использованием гистограмм и методов пространственной когерентности (до 80 % облачности). Радиометрия фиксирует температуру поверхности кожи (глубина ~ 10 микрон) океана, которая значительно отличается от объемных измерений ТПО на месте. Явления вблизи, но не на поверхности, такие как формирование суточного термоклина, плохо фиксируются спутниками, но ТПО по-прежнему может иметь огромную ценность в океанографии. В целом спутники измеряют ТПО с точностью ~0,1–0,6 К, в зависимости от датчика, и испытывают лишь ограниченные проблемы, такие как пятна на поверхности.

Полученные наборы данных SST действительно изменили океанографические исследования в 1980-х годах и имеют множество различных применений. SST — это четкий климатологический индикатор, связанный с циклами ЭНСО , погодой и изменением климата , но он также может указывать на движение океанских вод. Аномалии ТПО могут выделять мезомасштабные вихри , океанские фронты и области апвеллинга, вертикального перемешивания или стока рек, поскольку вода локально становится более холодной или теплой из-за переноса. ТПО напрямую связано с горизонтальным градиентом плотности , который очень силен на фронтах и вызван океанскими течениями и вихрями. Течения и фронты видны на изображениях SST и могут быть обнаружены с помощью обнаружения границ с помощью фильтров верхних частот или преобразований ядра для изучения динамики и происхождения. ТПО широко используется для отслеживания апвеллинга и силы речного стока, поскольку эти процессы отчетливо видны как отрицательные аномалии ТПО. ^{[ 17 ]}

Картирование цветения водорослей (оптическое)

– Цветение водорослей это усиленный рост фотосинтезирующих организмов в водной системе, который проявляется в резком изменении цвета воды. Цветение водорослей часто вызвано локальным обогащением водной системы питательными веществами, которые временно устраняют ограничивающий фактор роста фотосинтезирующих организмов, таких как цианобактерии. Из-за истощения кислорода, блокирования солнечного света и выделения возможных токсинов цветение водорослей может нанести вред окружающей среде. Водоросли характеризуются зеленым цветом, обусловленным спектрами поглощения хлорофилла -а в этих организмах. Оптические спутники, такие как Sentinel-2 , или активные радиометры, такие как Sentinel-3 и MODIS, могут регистрировать отражательную способность поверхности океана в видимом и ближнем инфракрасном спектре. Области с более высокой концентрацией водорослей у поверхности имеют ярко выраженный цвет. Спектральный признак цветения водорослей в воде улавливается датчиком как высокий коэффициент отражения зеленого и ближнего инфракрасного излучения и низкий коэффициент отражения красного света.

Для картирования цветения водорослей пороговое значение используется в сочетании со спектральным индексом, таким как нормализованный индекс различий растительности (NDVI) . При одном наблюдении можно зарегистрировать интенсивность и место цветения водорослей, а при втором наблюдении в другое время можно отследить смещение и изменение интенсивности цветения водорослей. Цветение водорослей используется для изучения внутренних волновых структур, апвеллинга и речных стоков, ^{[ 21 ]} все они приносят питательные вещества в поверхностные воды, поскольку они коррелируют с концентрацией водорослей. Загрязнение часто совпадает с водами с высоким содержанием питательных веществ, что делает цветение водорослей хорошим индикатором серьезности и воздействия загрязнения воды. ^{[ 22 ]}

Высота поверхности моря ( радиолокационная альтиметрия )

Радиовысотомеры RADAR посылают микроволновые импульсы на поверхность и улавливают интенсивность отражения в течение короткого периода времени, измеряя время двустороннего распространения сигнала. Электромагнитное излучение распространяется со скоростью света $c$ таким образом, время в пути в обе стороны $t$ дает информацию о высоте спутника над поверхностью $R_{sat}$ по формуле $R_{sat}={\frac {c\cdot t}{2}}$ . Чтобы определить высоту морской поверхности по высоте спутника, время двустороннего путешествия необходимо скорректировать с учетом динамических ошибок, атмосферных условий и местного геоида. высоты $h_{geoid}$ . Локальное изменение высоты морской поверхности из-за динамических эффектов, таких как ветер и течения, можно выразить с помощью следующей формулы.

$h_{dyn}=H_{sat}-RH_{sat}-h_{geoid}-h_{tide}-h_{atm}$

$h_{dyn}$ — это динамическая высота морской поверхности (SSH), которая меняется в зависимости от ветра и текущих условий.
$H_{sat}$ — высота спутника над эталонным эллипсоидом , которая составляет порядка 100 км и известна с точностью до сантиметра.
$R_{sat}$ – высота спутника над поверхностью океана; – величина, измеренная спутником с точностью до сантиметра.
$h_{geoid}$ - это локальная разница высот между геоидом и опорным эллипсоидом, которая составляет порядка ± 100 см и может быть оценена с использованием временных рядов данных альтиметрии океана.
$h_{tide}$ - это местная разница высот, вызванная приливными движениями, величина которых зависит от времени суток.
$h_{atm}$ — местная разница высот, обусловленная разницей атмосферного давления над поверхностью.

Трудно правильно оценить $h_{geoid}$ , $h_{tide}$ и $h_{atm}$ в определенный момент и место. В качестве решения аналитики дистанционного зондирования используют аномалию высоты морской поверхности (SSHA), для которой требуется только информация о высоте прилива и атмосферном давлении, которую можно получить на основе дрифтеров, погодных программ и моделей приливов. Высота геоида для извлечения данных SSHA определяется на основе длинных временных рядов тех же данных альтиметрии RADAR. SSHA рассчитывается путем вычитания среднего временного значения SSH или средней морской поверхности (MSS) из текущего SSH с помощью $h_{MSS}=[(h_{dyn}+h_{geoid})]$ так что: $h_{SSHA}=h_{dyn}+h_{geoid}-MSS$

Хотя SSHA может показывать аномалии поверхностных течений океана, часто показатель, называемый абсолютной динамической топографией (ADT), рассчитывается с использованием независимого измерения высоты геоида для отображения общего количества океанских течений.

$h_{ADT}=h_{SSHA}+h_{MSS}-h_{geoid}$ высота геоида измеряется с помощью таких инструментов, как Gravity and Ocean Circulations Explorer (GOCE) или Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE).

С запуском TOPEX/POSEIDON в 1992 году начался непрерывный временной ряд глобальных данных SSH, которые оказались чрезвычайно ценными при оценке повышения уровня моря за последние десятилетия путем объединения данных с местными приливами. Динамическая высота морской поверхности, полученная с помощью радиолокационной альтиметрии, дает полезную информацию об океанских течениях. Если предположить геострофический баланс , аномалию скорости и направление поверхностных течений, перпендикулярных эстакаде спутника, можно рассчитать по формуле:

$fv_{a}=g{\frac {\partial h_{ssha}}{\partial x}}$ и $fu_{a}=g{\frac {\partial h_{ssha}}{\partial y}}$ для $u=[u]+u_{a}$ и $v=[v]+v_{a}$

С $f$ сила Кориолиса, $g$ гравитационная постоянная, $u,v$ зональная и меридиональная скорость и $h_{SSHA}$ полученная аномалия высоты морской поверхности. Радиовысотомеры способны собирать данные даже в облачную погоду, но покрывают земной шар только до широты ~60–65°. Часто пространственное разрешение радиовысотомеров не слишком велико, но их временной охват огромен, что позволяет осуществлять постоянный мониторинг поверхности океана. Радиовысотомеры также можно использовать для определения конкретной высоты волны и оценки скорости ветра с использованием формы волны и коэффициента обратного рассеяния обратного сигнала с ограниченным импульсом. ^{[ 23 ]}

Проблемы дистанционного зондирования в прибрежных зонах

Пример распределения хлорофилла, полученного с помощью MODIS, с отсутствующими пикселями вдоль береговой линии.

Когда дело доходит до картирования прибрежных регионов, могут быть многочисленные ограничения в отношении датчиков и методов, используемых инструментами дистанционного зондирования. Некоторые проблемы возникают из-за проблем с разрешением и размером пикселей, поскольку большинство спутников дистанционного получения изображений имеют размер пикселя примерно 1 квадратный километр. Это создает проблемы с анализом прибрежных регионов с желаемым уровнем детализации, поскольку большинство прибрежных процессов происходят в пространственном масштабе, который примерно такой же (или меньший), как размер пикселя, предоставляемый спутниками удаленной съемки. Кроме того, большинство океанских датчиков имеют глобальную частоту охвата 1-2 дня, что может быть слишком долго для наблюдения за временным масштабом прибрежных океанских процессов.

Кроме того, дистанционное зондирование прибрежных районов столкнулось с проблемами точной интерпретации цвета океана. Цвет бассейнов открытого океана в основном контролируется фитопланктоном и распространяется предсказуемо или совместно с другими компонентами в толще воды, такими как хлорофилл а . Однако по мере приближения к береговой линии и перемещения из открытого океана в шельфовые моря, в прибрежные воды частицы в воде не связываются с хлорофиллом. На видимый цвет могут влиять оптически активные компоненты толщи воды, такие как отложения стоков или загрязнения. На спутники также могут влиять «эффекты соседства», когда цвет суши может перетекать в пиксели прибрежного океана. Наконец, устранить воздействие атмосферы сложно из-за сложной и динамичной смеси прибрежных аэрозолей и морских брызг. Все эти факторы могут усложнить точный анализ прибрежных регионов со спутников дистанционного зондирования. ^{[ 24 ]}

Использование БПЛА в дистанционном зондировании

Спутники, являясь основой дистанционного зондирования, имеют ограничения в пространственном , спектральном и временном разрешении. Чтобы преодолеть эти ограничения, спутниковое дистанционное зондирование использует интерполяцию и моделирование для заполнения пробелов. Хотя методы интерполяции и моделирования могут быть разработаны с высокой степенью статистической точности, по своей сути они представляют собой обоснованное предположение, основанное на окружающих условиях. Использование БПЛА или дронов в качестве инструмента дистанционного зондирования может предоставить данные с более высоким разрешением, которые затем можно будет использовать для заполнения пробелов в спутниковых данных, часто по более низкой цене, чем спутники или самолеты с экипажем. Заметные преимущества можно найти в зазорах в пикселях, обнаруженных вдоль прибрежных районов в спутниковых данных, а также в возможности проводить наблюдения за определенной территорией между проходами спутников. ^{[ 25 ]}

Современные технологии предоставили пользователям БПЛА множество платформ, которые можно оснастить коммерческими или изготовленными по индивидуальному заказу пакетами датчиков. Эти датчики состоят из мультиспектральных , гиперспектральных датчиков, а также камер стандартного визуального спектра и высокой четкости. ^{[ 25 ]} Размер современных БПЛА также является фактором, способствующим их применимости. Для спутников и самолетов с экипажем требуются береговые средства или корабли, способные поддерживать операции взлета и посадки. Малые БПЛА, масса которых составляет менее 55 фунтов, могут запускаться практически из любого места на берегу, а также с судна любого размера в море. Для их эксплуатации требуется очень мало экипажа, а требования к летной подготовке доступны и их относительно легко получить.

Существуют некоторые ограничивающие факторы для использования БПЛА для дистанционного зондирования океана. Во-первых, дальность действия ограничена запасом топлива на борту или емкостью аккумулятора, а также расстоянием от контроллера. Многие правительства также вводят ограничения на дальность действия, заявляя, что БПЛА должны летать в пределах прямой видимости без посторонней помощи. Использование БПЛА на море должно сопровождаться судном из-за этих ограничений по дальности действия. Более того, сами датчики сталкиваются с теми же проблемами, что и датчики, установленные на спутниках, а именно, с изменением отражательной способности океана в прибрежных зонах; однако более высокое разрешение, обеспечиваемое датчиками, установленными на БПЛА, позволяет более разнообразно назначать пиксели, уменьшая эффект смешивания наземной и водной среды и уменьшая объем вычислений, необходимых для учета сдвигов отражательной способности.

Ссылки

^ Деви, Гаятри К.; Ганасри, БП; Дваракиш, Г.С. (2015). «Применение дистанционного зондирования в спутниковой океанографии: обзор» . Водные процессии . 4 : 579–584. Бибкод : 2015AqPro...4..579D . дои : 10.1016/j.aqpro.2015.02.075 . ISSN 2214-241X .
^ Навальгунд, Ранганатх (01 сентября 2018 г.). «Комплексное дистанционное зондирование, том 9: Применение на благо общества» . Современная наука . 115 (5): 988. doi : 10.18520/cs/v115/i5/988-988 . ISSN 0011-3891 . S2CID 155885488 .
^ Jump up to: ^а ^б Робинсон, Ян С. (2010), «Методы спутниковой океанографии» , «Открытие океана из космоса » , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 7–67, doi : 10.1007/978-3-540-68322-3_2 , ISBN 978-3-540-24430-1 , получено 24 июня 2021 г.
^ Гупта, Рави П. (24 ноября 2017 г.). Геология дистанционного зондирования . Спрингер. ISBN 978-3-662-55876-8 . OCLC 1159415928 .
^ Бойд, Дорин С. (2009). «Дистанционное зондирование в физической географии: перспектива XXI века» . Прогресс в физической географии: Земля и окружающая среда . 33 (4): 451–456. Бибкод : 2009ПрПГ...33..451Б . дои : 10.1177/0309133309346645 . ISSN 0309-1333 . S2CID 15963461 .
^ Нед., Хорнинг (2010). Дистанционное зондирование для экологии и сохранения природы: справочник по методам . Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-921994-0 . OCLC 717352848 .
^ Йейтс, HW; Бандин, WR (1975). «Метеорологические применения дистанционного зондирования со спутников» . Труды IEEE . 63 (1): 148–163. дои : 10.1109/proc.1975.9714 . ISSN 0018-9219 . S2CID 21300447 .
^ Фучжун, Вэн (2017). Пассивное микроволновое дистанционное зондирование Земли: для метеорологических приложений . Джон Уайли и сыновья, Инкорпорейтед. ISBN 978-3-527-33629-6 . OCLC 994737066 .
^ «Морская вода. Оптические свойства» . Британская энциклопедия . Проверено 18 мая 2021 г.
^ «Лэндсат-1» . www.usgs.gov . Проверено 23 июня 2021 г.
^ Мол, Джордж А.; Гордон, Ховард Р. (1975). «Об использовании спутника для изучения ресурсов Земли (LANDSAT-1) в оптической океанографии» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 4 : 95–128. Бибкод : 1975RSEnv...4...95M . дои : 10.1016/0034-4257(75)90008-5 . ISSN 0034-4257 .
^ «НАСА — NSSDCA — Космический корабль — Подробности» . nssdc.gsfc.nasa.gov . Проверено 23 июня 2021 г.
^ Фрэнсис, Питер В. (1989). «Дистанционное зондирование вулканов» . Достижения в космических исследованиях . 9 (1): 89–92. дои : 10.1016/0273-1177(89)90471-7 . ISSN 0273-1177 .
^ Ченг, Тао; Ян, Чжэнвэй; Иноуэ, Ёсио; Чжу, Ян; Цао, Вэйсин (04 февраля 2016 г.). «Предисловие: Последние достижения в области дистанционного зондирования для мониторинга роста сельскохозяйственных культур» . Дистанционное зондирование . 8 (2): 116. Бибкод : 2016RemS....8..116C . дои : 10.3390/rs8020116 . ISSN 2072-4292 .
^ Блан, Лилиан; Гонд, Валерий; Хо Тонг Мин, Динь (2016), «Дистанционное зондирование и измерение вырубки лесов» , Дистанционное зондирование поверхности суши , Elsevier, стр. 27–53, doi : 10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5 , ISBN 978-1-78548-105-5 , получено 24 июня 2021 г.
^ Сасген, Инго; Воутерс, Берт; Гарднер, Алекс С.; Кинг, Микалия Д.; Тедеско, Марко; Ландерер, Феликс В.; Дале, Кристоф; Спаси, Химаншу; Феттвейс, Ксавье (20 августа 2020 г.). «Возвращение к быстрой потере льда в Гренландии и рекордные потери в 2019 году обнаружены спутниками GRACE-FO» . Связь Земля и окружающая среда . 1 (1): 8. Бибкод : 2020ComEE...1....8S . дои : 10.1038/s43247-020-0010-1 . ISSN 2662-4435 . S2CID 221200001 .
^ Хопкинс, Джо; Лукас, Марк; Дюфау, Клэр; Саттон, Мэрион; Стум, Жак; Лоре, Оливье; Каннельер, Клэр (2013). «Обнаружение и изменчивость шлейфа реки Конго по спутниковым данным о температуре поверхности моря, солености, цвете океана и уровне моря» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 139 : 365–385. Бибкод : 2013RSEnv.139..365H . дои : 10.1016/j.rse.2013.08.015 . ISSN 0034-4257 .
^ Молков, Александр А.; Федоров Сергей В.; Пелевин Вадим Владимирович; Корчемкина, Елена Н. (22 мая 2019 г.). «Региональные модели определения концентрации хлорофилла а и ОВВ в Горьковском водохранилище с высоким разрешением по снимкам Sentinel-2» . Дистанционное зондирование . 11 (10): 1215. Бибкод : 2019RemS...11.1215M . дои : 10.3390/rs11101215 . ISSN 2072-4292 .
^ Альба, немец; Анабелла, Ферраль; Марсело, Скавуццо; Андреа, Гуачалья Аларкон; Ивана, Троппер; Гильермо, Ибаньес; Сандра, Торрусио; Михал, Шимони (июль 2019 г.). «Спектральный мониторинг цветения водорослей в эвтрофном озере с помощью Sentinel-2» . IGARSS 2019–2019 Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . IEEE. стр. 306–309. дои : 10.1109/igarss.2019.8898098 . ISBN 978-1-5386-9154-0 . S2CID 208034312 .
^ Брамич, Джеймс; Болч, Кристофер Дж.С.; Фишер, Эндрю (январь 2021 г.). «Улучшенное обнаружение хлорофилла по красному краю для Sentinel 2» . Экологические показатели . 120 : 106876. Бибкод : 2021EcInd.12006876B . дои : 10.1016/j.ecolind.2020.106876 . ISSN 1470-160X . S2CID 224992333 .
^ Фигейрас, ФГ; Питчер, GC; Эстрада, М. (2006), Динамика вредного цветения водорослей в связи с физическими процессами , Экологические исследования, том. 189, Springer Berlin Heidelberg, стр. 127–138, doi : 10.1007/978-3-540-32210-8_10 , ISBN. 978-3-540-32209-2 , получено 24 июня 2021 г.
^ Хафиз, Сидра; Синг Вонг, чувак; Аббас, Савайд; Ю. Т. Квок, Коко; Никол, Джанет; Хо Ли, Квон; Тан, Даньлин; Пун, Лилиан (05 июня 2019 г.), «Обнаружение и мониторинг загрязнения морской среды с использованием технологий дистанционного зондирования», Мониторинг загрязнения морской среды , IntechOpen, doi : 10.5772/intechopen.81657 , ISBN 978-1-83880-811-2 , S2CID 134367482
^ Зигер, С.; Винот, Дж.; Янг, ИК (1 декабря 2009 г.). «Совместная калибровка мультиплатформенных альтиметрических измерений скорости ветра и высоты волн за последние 20 лет» . Журнал атмосферных и океанических технологий . 26 (12): 2549–2564. Бибкод : 2009JAtOT..26.2549Z . дои : 10.1175/2009jtecha1303.1 . ISSN 1520-0426 .
^ «Пленарное заседание 5 OCB2022» . Ютуб . 7 октября 2022 г.
^ Jump up to: ^а ^б Грей, Патрик Клифтон; Ларсен, Грегори Д.; Джонстон, Дэвид В. (15 февраля 2022 г.). «Дроны устраняют слепое пятно наблюдений в биологической океанографии» . Границы в экологии и окружающей среде . 20 (7): 413–421. Бибкод : 2022FrEE...20..413G . дои : 10.1002/плата.2472 . ISSN 1540-9295 . S2CID 246896438 .

[1] Деви, Гаятри К.; Ганасри, БП; Дваракиш, Г.С. (2015). «Применение дистанционного зондирования в спутниковой океанографии: обзор» . Водные процессии . 4 : 579–584. Бибкод : 2015AqPro...4..579D . дои : 10.1016/j.aqpro.2015.02.075 . ISSN 2214-241X .

[2] Навальгунд, Ранганатх (01 сентября 2018 г.). «Комплексное дистанционное зондирование, том 9: Применение на благо общества» . Современная наука . 115 (5): 988. doi : 10.18520/cs/v115/i5/988-988 . ISSN 0011-3891 . S2CID 155885488 .

[:1-3] Jump up to: ^а ^б Робинсон, Ян С. (2010), «Методы спутниковой океанографии» , «Открытие океана из космоса » , Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, стр. 7–67, doi : 10.1007/978-3-540-68322-3_2 , ISBN 978-3-540-24430-1 , получено 24 июня 2021 г.

[4] Гупта, Рави П. (24 ноября 2017 г.). Геология дистанционного зондирования . Спрингер. ISBN 978-3-662-55876-8 . OCLC 1159415928 .

[5] Бойд, Дорин С. (2009). «Дистанционное зондирование в физической географии: перспектива XXI века» . Прогресс в физической географии: Земля и окружающая среда . 33 (4): 451–456. Бибкод : 2009ПрПГ...33..451Б . дои : 10.1177/0309133309346645 . ISSN 0309-1333 . S2CID 15963461 .

[6] Нед., Хорнинг (2010). Дистанционное зондирование для экологии и сохранения природы: справочник по методам . Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-921994-0 . OCLC 717352848 .

[7] Йейтс, HW; Бандин, WR (1975). «Метеорологические применения дистанционного зондирования со спутников» . Труды IEEE . 63 (1): 148–163. дои : 10.1109/proc.1975.9714 . ISSN 0018-9219 . S2CID 21300447 .

[8] Фучжун, Вэн (2017). Пассивное микроволновое дистанционное зондирование Земли: для метеорологических приложений . Джон Уайли и сыновья, Инкорпорейтед. ISBN 978-3-527-33629-6 . OCLC 994737066 .

[9] «Морская вода. Оптические свойства» . Британская энциклопедия . Проверено 18 мая 2021 г.

[10] «Лэндсат-1» . www.usgs.gov . Проверено 23 июня 2021 г.

[11] Мол, Джордж А.; Гордон, Ховард Р. (1975). «Об использовании спутника для изучения ресурсов Земли (LANDSAT-1) в оптической океанографии» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 4 : 95–128. Бибкод : 1975RSEnv...4...95M . дои : 10.1016/0034-4257(75)90008-5 . ISSN 0034-4257 .

[12] «НАСА — NSSDCA — Космический корабль — Подробности» . nssdc.gsfc.nasa.gov . Проверено 23 июня 2021 г.

[13] Фрэнсис, Питер В. (1989). «Дистанционное зондирование вулканов» . Достижения в космических исследованиях . 9 (1): 89–92. дои : 10.1016/0273-1177(89)90471-7 . ISSN 0273-1177 .

[14] Ченг, Тао; Ян, Чжэнвэй; Иноуэ, Ёсио; Чжу, Ян; Цао, Вэйсин (04 февраля 2016 г.). «Предисловие: Последние достижения в области дистанционного зондирования для мониторинга роста сельскохозяйственных культур» . Дистанционное зондирование . 8 (2): 116. Бибкод : 2016RemS....8..116C . дои : 10.3390/rs8020116 . ISSN 2072-4292 .

[15] Блан, Лилиан; Гонд, Валерий; Хо Тонг Мин, Динь (2016), «Дистанционное зондирование и измерение вырубки лесов» , Дистанционное зондирование поверхности суши , Elsevier, стр. 27–53, doi : 10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5 , ISBN 978-1-78548-105-5 , получено 24 июня 2021 г.

[16] Сасген, Инго; Воутерс, Берт; Гарднер, Алекс С.; Кинг, Микалия Д.; Тедеско, Марко; Ландерер, Феликс В.; Дале, Кристоф; Спаси, Химаншу; Феттвейс, Ксавье (20 августа 2020 г.). «Возвращение к быстрой потере льда в Гренландии и рекордные потери в 2019 году обнаружены спутниками GRACE-FO» . Связь Земля и окружающая среда . 1 (1): 8. Бибкод : 2020ComEE...1....8S . дои : 10.1038/s43247-020-0010-1 . ISSN 2662-4435 . S2CID 221200001 .

[17] Хопкинс, Джо; Лукас, Марк; Дюфау, Клэр; Саттон, Мэрион; Стум, Жак; Лоре, Оливье; Каннельер, Клэр (2013). «Обнаружение и изменчивость шлейфа реки Конго по спутниковым данным о температуре поверхности моря, солености, цвете океана и уровне моря» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 139 : 365–385. Бибкод : 2013RSEnv.139..365H . дои : 10.1016/j.rse.2013.08.015 . ISSN 0034-4257 .

[18] Молков, Александр А.; Федоров Сергей В.; Пелевин Вадим Владимирович; Корчемкина, Елена Н. (22 мая 2019 г.). «Региональные модели определения концентрации хлорофилла а и ОВВ в Горьковском водохранилище с высоким разрешением по снимкам Sentinel-2» . Дистанционное зондирование . 11 (10): 1215. Бибкод : 2019RemS...11.1215M . дои : 10.3390/rs11101215 . ISSN 2072-4292 .

[19] Альба, немец; Анабелла, Ферраль; Марсело, Скавуццо; Андреа, Гуачалья Аларкон; Ивана, Троппер; Гильермо, Ибаньес; Сандра, Торрусио; Михал, Шимони (июль 2019 г.). «Спектральный мониторинг цветения водорослей в эвтрофном озере с помощью Sentinel-2» . IGARSS 2019–2019 Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . IEEE. стр. 306–309. дои : 10.1109/igarss.2019.8898098 . ISBN 978-1-5386-9154-0 . S2CID 208034312 .

[20] Брамич, Джеймс; Болч, Кристофер Дж.С.; Фишер, Эндрю (январь 2021 г.). «Улучшенное обнаружение хлорофилла по красному краю для Sentinel 2» . Экологические показатели . 120 : 106876. Бибкод : 2021EcInd.12006876B . дои : 10.1016/j.ecolind.2020.106876 . ISSN 1470-160X . S2CID 224992333 .

[21] Фигейрас, ФГ; Питчер, GC; Эстрада, М. (2006), Динамика вредного цветения водорослей в связи с физическими процессами , Экологические исследования, том. 189, Springer Berlin Heidelberg, стр. 127–138, doi : 10.1007/978-3-540-32210-8_10 , ISBN. 978-3-540-32209-2 , получено 24 июня 2021 г.

[22] Хафиз, Сидра; Синг Вонг, чувак; Аббас, Савайд; Ю. Т. Квок, Коко; Никол, Джанет; Хо Ли, Квон; Тан, Даньлин; Пун, Лилиан (05 июня 2019 г.), «Обнаружение и мониторинг загрязнения морской среды с использованием технологий дистанционного зондирования», Мониторинг загрязнения морской среды , IntechOpen, doi : 10.5772/intechopen.81657 , ISBN 978-1-83880-811-2 , S2CID 134367482

[23] Зигер, С.; Винот, Дж.; Янг, ИК (1 декабря 2009 г.). «Совместная калибровка мультиплатформенных альтиметрических измерений скорости ветра и высоты волн за последние 20 лет» . Журнал атмосферных и океанических технологий . 26 (12): 2549–2564. Бибкод : 2009JAtOT..26.2549Z . дои : 10.1175/2009jtecha1303.1 . ISSN 1520-0426 .

[24] «Пленарное заседание 5 OCB2022» . Ютуб . 7 октября 2022 г.

[:0-25] Jump up to: ^а ^б Грей, Патрик Клифтон; Ларсен, Грегори Д.; Джонстон, Дэвид В. (15 февраля 2022 г.). «Дроны устраняют слепое пятно наблюдений в биологической океанографии» . Границы в экологии и окружающей среде . 20 (7): 413–421. Бибкод : 2022FrEE...20..413G . дои : 10.1002/плата.2472 . ISSN 1540-9295 . S2CID 246896438 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]