Моделирование и экспериментальное исследование собственного радиотеплового излучения влажных почв

18

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского

КАФЕДРА

Экспериментальной физики и радиофизики

Дипломная работа на соискание степени бакалавра радиофизики

Моделирование и экспериментальное исследование собственного радиотеплового излучения влажных почв

Выполнил: студент физического факультета ОмГУ

группы ФР-202б Баранов Д.В.

Научный руководитель: Бобров П.П.

Заведующий кафедры ЭФиРФ: Струнин В.И.

Омск-2006

Оглавление

Введение

1. Обзор моделей по расчёту яркостной температуры и отражающей способности.

1.1 Современное состояние моделирования радиояркостного излучения

1.2 Слоистая модель (по Башаринову А.Е.)

1.3 Некогерентная слоистая модель (по W.J. Burke)

1.4 Когерентная слоистая модель (по Бреховских Д.М.)

2. Экспериментальное исследование

2.1 Описание экспериментальной установки и объектов исследования

2.2 Методика калибровки радиометра и измерение радиояркостной температуры.

2.3 Результаты эксперимента

2.4 Восстановление профилей влажности по многочастотным радиометрическим данным

Заключение

Список литературы

Введение

В современном мире аэрокосмическое зондирование земных покровов стремительно превращается в отрасль информационных технологий, которая оказывает существенное влияние на прогресс экономики и устойчивое развитие мирового сообщества. Аэрокосмические методы дистанционного зондирования основываются на процессах собственного излучения и рассеяния электромагнитных волн видимого, инфракрасного и микроволнового диапазонов объектами природной среды [1-9]. В последнее десятилетие наблюдается существенный прогресс в области практического применения аппаратов дистанционного зондирования, работающих в радиоволновом диапазоне. Положительной особенностью микроволнового зондирования является возможность проведения наблюдений в любое время суток независимо от метеорологических условий, а также большая, по сравнению с оптическим диапазоном, глубина проникновения зондирующего излучения в исследуемые объекты земных покровов.

Микроволновая радиометрия почвогрунтов основана на достижениях в области технологий изготовления высокочувствительных радиометров с разрешением контрастов радиояркостной температуры порядка 0.1 К. Современная радиолокация поверхности Земли в микроволновом диапазоне базируется на сверхскоростной компьютерной обработке сигналов, соответствующих рассеянным электромагнитным полям, принимаемым на борту самолета или космического аппарата, что позволяет синтезировать приемные антенны сверхбольших размеров [10]. Это обеспечивает такое же пространственное разрешение на радиолокационных изображениях земных покровов, как и в случае применения оптических инструментов. Использование синтезированных приемных апертур [10-13] для радиометров также позволяет существенно улучшить их пространственное разрешение.

Вместе с тем наряду с задачей совершенствования аппаратурных средств зондирования одними из наиболее сложных проблем, решаемых при создании информационных технологий дистанционного зондирования, остаются обработка и достоверная тематическая интерпретация получаемых радиометрических и радиолокационных данных. С одной стороны, эти проблемы включают в себя разработку компьютерных алгоритмов на базе современных достижений теории распознавания образов и моделей процессов собственного излучения и рассеяния электромагнитных волн земными покровами. С другой стороны, чтобы обеспечить достоверность информации, полученной с применением дистанционного зондирования, необходимо создавать для тестовых участков базы геофизических данных, адекватно характеризующие исследуемые природные комплексы.

В связи с этим разработка методов измерения радиометрических данных с использованием различных моделей является актуальной.

К настоящему времени в области исследований по проблемам радиометрии и радиолокации земных покровов накоплен обширный экспериментальный и теоретический материал [1-8,14-45]. Благодаря способности сантиметровых и дециметровых волн проникать внутрь почвогрунта на глубину порядка длины волны микроволновое зондирование дает возможность дистанционно определять влажность в поверхностном слое, уровень близко стоящих к поверхности грунтовых вод, механический состав почвогрунтов, концентрацию солей в почве, глубину промерзания или оттаивания верхнего слоя и антропогенное загрязнение почвенного покрова.

Радиометрию используют для определения влажности почвы. Вода обладает самой большой диэлектрической проницаемостью. Таким образом, если вода попадает в почву, то она будет вносить вклад в диэлектрическую проницаемость почвы, которая состоит из воздушных полостей, плёнок воды, которые покрывают частицы грунта. Поэтому с увлажнением почвы её диэлектрическая проницаемость начинает возрастать, следовательно, увеличивается коэффициент отражения.

Целью работы является проверка разных моделей теплового излучения влажных почв в микроволновом диапазоне и исследование возможных решений обратной задачи радиометрии — определение физических свойств объекта по измеренной радиояркостной температуре.

В процессе выполнения работы были решены следующие задачи:

· анализ наиболее употребительных моделей и сравнение в модельном эксперименте

· экспериментальное исследование динамики радиояркостной температуры разных слоёв почв на трёх длинах волн 3.6, 6, 11 см.

· восстановление профиля влажности в этих почвах по одновременных излучениям радиояркостной температуры на этих длинах волн.

Научная новизна данной работы состоит в том, что в процессе проведённых исследований установлено, что динамика радиояркостной температуры в процессе испарения почвенной влажности зависит от типа почвы, что позволяет оценивать физические характеристики почв, находящихся в одинаковых метеоусловиях, дистанционным радиометрическим методом.

Практическое применение состоит в дистанционной оценке качества почв, что облегчает задачу составления земельного кадастра.

1. Обзор моделей по расчёту яркостной температуры и отражающей способности

1.1 Современное состояние моделирования радиояркостного излучения

аэрокосмическое зондирование почва радиояркостный

На данный момент в мире существует достаточно большое количество теорий, которые сами по себе верны, но при некоторых условиях не выполняются, дают сбой. Наверное, ещё не существует универсального способа или метода для определения тех или иных характеристик. Также и в радиометрии. Есть множество моделей, некоторые разные, некоторые почти одинаковые. Для примера можно рассмотреть характеристики почвы, которые надо учитывать, а которыми можно пренебрегать.

В идеальном случае мы считаем, что градиент температуры неизвестен, это есть функция, которую можно только аппроксимировать более простой, но точно задать невозможно. Или разбивать почвы на слои, желательно бесконечно малые и определять температуру каждого слоя. Также следует поступать с комплексной диэлектрической проницаемостью (КДП) и волновым числом, которое выражается через КДП. Зависит от КДП и коэффициент отражения каждого слоя, но эту зависимость можно определить с помощью простого математического аппарата. Влажность каждого слоя также нужно учитывать и определять.

Не надо забывать, что почва — это неоднородная среда. В почве встречаются камни, песчинки, живые организмы, мёртвые организмы, вода, трава, огромное количество ресурсов и различных типов составляющих. Каждая составляющая почвы имеет свою КДП, волновое число влажность, температуру, коэффициент отражения. То есть для задания алгоритма по расчёту яркостной температуры и отражающей способности надо каждый слой разбивать на много подслоёв или составляющие слоя. Такое задание параметров почвы очень сильно осложняет работу и сводит её к нереализуемой, так как всё учесть невозможно, причём наука далеко ещё не всё знает об окружающей нас природе (среде). Также на поверхности почвы существуют шероховатости, неровности, растительность, органические соединения (живые существа). В зависимости от географического расположения изменяются характеристики среды, а также угол под которым растут растения на поверхности, вид растений (насколько сильно они поглощают тепло, как глубоко корни приникают в почву и другое). Даже если учесть все известные зависимости и закономерности максимально точно, но всегда будет какое-то допущение, упрощение. Для этого и создано это множество моделей, которые учитываю одно, досконально просчитывая все возможные варианты, и не учитывают другое.

Модели, используемые при тематической обработке радарных или радиометрических изображений, можно условно поделить на два класса: физические и статистические. Физические модели строятся на основе знания закономерностей собственного излучения или рассеяния волн. Они содержат функциональные соотношения, связывающие совокупность геофизических параметров исследуемого природного объекта с измеряемыми характеристиками принимаемого микроволнового излучения. Это позволяет построить количественные алгоритмы восстановления с использованием математических методов решения обратных задач, соответствующих форме найденных функциональных соотношений. Статистические модели не содержат априорных функциональных соотношений. Они рассчитаны на получение статистических оценок геофизических параметров с помощью выборочных значений для конкретной совокупности характеристик электромагнитных полей, которые получаются в процессе зондирования, и геофизической информации, собираемой с тестовых участков. Этот подход широко использует обучение по выборкам и нейронные сети. Построение статистических моделей трудоемко, и они обычно справедливы для конкретных природных объектов. Однако ввиду сложности процессов собственного излучения и рассеяния электромагнитных волн при построении физических моделей для большинства реальных природных объектов часто встречаются непреодолимые трудности. Поэтому в настоящее время используются оба вида моделей в зависимости от сложности зондируемых природных комплексов. В ряде случаев применяются комбинированные модели, в которых используются как элементы статистических оценок, так и физические закономерности взаимодействия волн с природной средой.

В радиометрическом зондировании используется собственное тепловое излучение тел. Это излучение является равновесным и в микроволновом диапазоне волн, где h << kT описывается соотношением Релея — Джинса для абсолютно черного тела (АЧТ):

,

где B(T) — яркость излучения, Т — температура АЧТ.

Излучение нечерных тел характеризуется радиояркостной температурой:

,(1)

где — коэффициент излучения тела, нагретого до температуры Т. ( 1)

Особенностью АЧТ является поверхность, полностью поглощающая падающее излучение. Из закона Кирхгофа для излучения следует, что + R = 1 или

(2)

Для АЧТ = 1, R = 0. Таким образом:

, (3)

где T_эф — эффективная температура излучающего слоя (толщина которого сопоставима с толщиной скин-слоя).

Для изотермической (однородно нагретой) среды Т_эф = Т.

Для среды, температура которой изменяется по глубине, т.е. Т = Т(z), эффективная температура определяется по модели переноса излучения.

(4)

где (z) — постоянная затухания, — угол зондирования (угол излучения относительно зенита).

Излучение нечерных тел дополнительно к компоненте собственного излучения может иметь составляющую отраженного излучения:

где В‘ — яркость тела при отсутствии внешнего подсвета; В» — яркость, создаваемая внешним подсветом. Тогда кажущаяся яркостная температура тела будет:

(5)

где Т_вн — яркостная температура окружающей среды. При полевых измерениях с антеннами, направленными в надир, внешнее излучение — это излучение неба (реликтовое излучение Т_я=3 К и излучение атмосферы. Последним при безоблачном небе в дециметровом диапазоне длин волн можно пренебречь). Данную модель мы будем использовать для обработки экспериментальных данных.

Например однородная изотермическая модель (Thomas T. Wilheit,Jr [46]). Эта модель принимает, что почва однородна, температура и КДП всех слоёв одинаковы, то есть равномерно распределены по все толщине. Влажность постоянна.

КДП задаётся как, для данного е влажность также составляет определённое постоянное значение.

Тогда коэффициент преломления на границе воздух-почва есть:

Коэффициент отражения падающего излучения из воздуха на поверхность почвы:

Яркостная температура для этой модели [46] будет иметь вид (10).

В своём роде эта модель является верной, так как обычно характеристики почвы при рассмотрении ниже пятого слоя практически не вносят изменения в значение яркостной температуры.

Также существуют и другие модели, такие как когерентная модель изотермической среды (Е.А. Шаров, И.Н. Клепиков [47]), когерентная модель неизотермической среды — (Eni G. Njoku, Jin-Au Kong [48]).

В данной работе рассмотрены следующие модели и приняты следующие допущения:

1. Слоистая модель (по Башаринову А.Е.[47]). Преобразованная однослойная модель в многослойную, разбивая почву на слоя, задавая каждому из них КДП, температуру и влажность.

2. Некогерентная слоистая модель неизотермической среды (по W.J. Burke, T. Schmugge, J.F. Paris [49]). Слоистая модель, учитывающая температуру излучения неба. КДП, температура и влажность каждого слоя также заданы.

3. Когерентная слоистая модель (по Бреховскому [50],[51]). Эта модель предполагает, что КДП, температура, влажность заданы по слоям, коэффициент отражения от почвы в целом вычисляется по рекуррентным формулам коэффициента отражения каждого слоя в отдельности. Эта модель также зависит от длины волны, на которой происходит излучение.

1.2 Слоистая модель (по Башаринову А.Е.)

Эта модель рассматривается для теплового излучения слоисто-неоднородных неизотермических детерминированных сред с произвольной величиной поглощения и учитывает интерференционные эффекты.

Диэлектрическая проводимость имеет общий комплексный вид:

Пусть температура слоёв имеет следующую зависимость:

В этой модели яркостная температура имеет следующий вид уравнения переноса излучения [3]:

Примем следующие допущения:

1. не зависит от z

2. , k не зависит от z

3. — коэффициент отражения

В результате после не сложных математических преобразований получаем, что

Таким образом, получаем, что:

Наиболее сильные качественные отличия спектральных зависимостей излучения по предложенному методу от известных проявляются при наличии относительно локальных, более тонких, чем длина волны, температурных скачков. При этом, наряду с обычной модуляцией спектральной характеристики излучения за счёт интерференции волн при отражениях от диэлектрический неоднородностей среды, возникает дополнительная модуляция в виде синусоидальной составляющей, затухающей с уменьшением длины волны излучения.

Представляется, что предложенный метод и алгоритм численных расчётов могут быть использованы при решении более сложных задач теплового излучения, например, для сред с трёхмерными температурными и диэлектрическими аномалиями, с шероховатыми границами разделов, а также для сред со случайными неоднородностями параметров.

Также этот метод можно использовать для слоистой среды, у которой заданы послойно температура и диэлектрическая проницаемость среды. В этом случае для решения интеграла разбивают весь участок интегрирования на следующие интервалы: [z₁;z₂], [z₂;z₃], … [z_n;?]. Так как толщина каждого слоя почвы, диэлектрическая проницаемость и температура заданы изначально, то решение интеграла на всей толщине сводится к решению табличных определённых интегралов следующего вида:

В данном выражении k является комплексным и определяется также, как и для случая однородного распределения диэлектрической проницаемости по слоям почвы:

Значение коэффициента отражения теперь тоже разное на каждом слое. Мы учитываем, что после преломление в первом слое, будут происходить преломления в остальных слоях, что будет уменьшать угол падения на новый слой почвы. Допустим, падение волны происходит под углом и₁, значение диэлектрической проницаемости среды, из которой падает волна (воздух) е₁=1, диэлектрической проницаемости среды, в которой преломляется волна (1 слой почвы) е₂=4,1+j*0,41, тогда, используя закон преломления,

получим угол падения волны из первого слоя почвы во второй составит:

Тогда для границы раздела (n-1) и n слоёв будет справедливо:

Учитывая все допущения и изменения характеристик почвы в каждом слое, мы модем рассчитать яркостную температуру, а также отражающую способность почвы.

1.3 Некогерентная слоистая модель(по W.J. Burke)

Некогерентная модель неизотермической среды — одна из моделей, с помощью которой можно определить яркостную температуру. Существует множество моделей, каждая из которых принимает некоторые допущения, пренебрегая свойствами среды.

Данная модель содержит следующие допущения [49]:

1. Излучение считается некогерентным.

2. Нет ослабления излучения между поверхностью и антенной.

3. Яркость неба считается изотропной и имеет значение 3К.

4. Влажность и температура считаются функциями только глубины.

5. Диэлектрические и тепловые свойства почв постоянны в слоях определённой толщины.

6. Поверхность почвы считается гладкой. (растительность отсутствует)

Также будем считать, что диэлектрическая проницаемость имеет комплексный вид, тем самым рассмотрим наиболее общий случай.

С увеличением глубины, диэлектрическая проницаемость, а также влажность увеличивается.

На границе между j и (j-1) слоем излучение частично отражается, а частично проходит. Доля падающего электрического поля с горизонтальной и вертикальной поляризацией, отраженного обратно в j-ый слой даётся коэффициентами Френеля [49]:

где — комплексное волновое число, а действительная и мнимая часть рассчитываются по следующим формулам [49]:

и₀ — угол луча, отсчитываемый от нормали к поверхности. Он изменяется от 0⁰ до 90⁰.

— комплексная диэлектрическая проницаемость

Используя коэффициенты Френеля, мы можем получить коэффициенты отражения, которые могут быть рассчитаны как для горизонтальной, так и для вертикально составляющей поляризации [49]:

Эти коэффициенты также рассчитываются для каждого слоя почвы отдельно и включают в себя значения диэлектрической проницаемости каждого слоя. При правильных расчётах значения коэффициента отражения по этим двум формулам совпадают.

Рис. 1.3.1. Зависимость модуля коэффициента отражения от угла падения. 1-Горизонтальная поляризация |Rг|. 2-Вертикальная поляризация |Rв|

Рис. 1.3.2. Зависимость коэффициента поглощения от угла падения. 1-Горизонтальная поляризация |Rг|.2-Вертикальная поляризация |Rв|

На рисунке 1.3.1 показано поведение коэффициентов отражения | R_в| и | R_г|. от угла падения и согласно этой модели. Минимальное значение модуля коэффициента отражения соответствует углу Брюстера. А также на рисунке 1.3.2 показано поведение коэффициента поглощения от угла падения. Получившиеся графики непосредственно для этой модели согласуются с общей теорией.

Яркостная температура, измеренная антенной, представляет собой сумму яркостной температуры излучения неба, переотражённого от поверхности, и излучения с поверхности почвы [49]:

где R_p,1 — коэффициент отражения излучения от первого слоя

T_sky = 3К⁰ — яркостная температура излучения неба

А последнее слагаемое считается по следующей формуле [49]:

Где , с- скорость света, щ — частота излучения

Эта формула учитывает угол луча, слоистость почвы, а также температурный градиент, коэффициенты отражения каждого слоя, считается, что диэлектрические свойства считаются постоянными поперёк слоя. При наших расчётах считаем, что толщина слоёв почвы составляет 3см. Удобство этой модели состоит в следующем: все формулы учитывают, что волна будет преломляться в каждом слое, и изменение угла падения уже введены автором метода. Для вычисление яркостной температуры не требуется сильный математический аппарат, что значительно облегчает работу. Этот метод довольно прост в превращении в алгоритм. Можно не учитывать более пяти слоёв, так как при количестве слоёв больше пяти значение Т_р(1⁺,и₀) становиться очень малым и не вносит сильных изменений в итоговую формулу

1.4 Когерентная слоистая модель (по Бреховских Д.М.)

При разработке методов интерпретации данных зондирования одной из наиболее актуальных является задача адекватного описания взаимодействия электромагнитных волн с зондируемой средой, характеризуемой комплексной диэлектрической проницаемостью ??`?. Это связано с тем, что зондируемые материальные среды, а также строительные материалы, представляют собой сложные диэлектрические структуры. В реальных природных условиях эти среды постоянно контактируют с переменным температурным полем и водой в различных ее агрегатных состояниях. Эти переменные компоненты и определяют в основном диэлектрические свойства таких сред ?52?.

При решении задач радиоволновой диагностики состояния и свойств таких сред необходимо учитывать пространственное распределение ?`. Данные о профильном распределении ?` можно получить либо из априорных данных, либо используя приближенные теоретические модели ?53,54,55? ? либо экспериментально. Одно из направлений совершенствования методов интерпретации отраженных сигналов связано с решением модельных задач, учитывающих взаимодействие плоских волн со слоистой средой, которая описывается реальными геометрическими параметрами и реальными диэлектрическими характеристиками.

В настоящее время известны методы и аппаратура измерения диэлектрических параметров верхних слоев подповерхностных сред [52]. Предлагаемый метод определения толщин и диэлектрических параметров слоистых сред, таких как почвогрунты, строительных материалов и т.д. может расширить возможности уже известных методов.

Данный метод предполагает, что на слоисто-неоднородную диэлектрическую среду из свободного пространства (?` =1, ?`=1) падает плоская электромагнитная волна под различными ? углами ?http://jre.cplire.ru/win/nov99/4/text.html — fig1Рис.1?. Требуется определить значения коэффициента отражения ?R_отр.? от исследуемой среды в зависимости от угла падения волн горизонтальной и вертикальной поляризации в случае нахождения на поверхности среды диэлектрических слоёв. Верхний слой и подстилающая среда имеют полубесконечные толщины, а толщина второго сравнительно тонкого слоя переменная величина и соизмерима с длиной волны. Значения ?` второго слоя и подстилающей среды (третьего слоя) изменяются в ходе эксперимента.

Физическая модель: на рисунке 1.4.1 представлена геометрия данной задачи, показаны всего три слоя почвы, хотя для проведения численного моделирования среда с профильным распределением ?` обычно представляется в виде многослойной системы ?55?. В этом случае ?` будет функцией координаты ?, причём на границах между слоями эта функция может быть разрывной. Зависимость ?`??? внутри каждого слоя задается численными значениями в некоторых точках ? <sub>i.</sub> Для упрощения вычислений полагаем ?` между точками ? _i и ? _{i? ?} постоянной и однородной в ? и ? направлениях по слоям.

Рис. 1.4.1. Геометрия задачи. Вертикальная-E₀ и горизонтальная-H₀ поляризации.

Математическая модель: известно [56], что коэффициент отражения многослойной среды определяется по рекуррентной формуле:

,(1)

где (2)

где (3)

Используя формулы (1-3), найдем формулы для коэффициента отражения R_1-3 в случае принятой нами модели исследования:

, где , (4)

тогда для горизонтальной поляризации [50]:

где (5)

а для вертикальной поляризации [50]:

(6)

Значение коэффициентов, рассчитанных по формулам (1)-(3) и (5)-(6), совпадают, так как внешний вид получен из одного и того же выражения. Поэтому для расчетов и построения графиков можно использовать любое из двух соотношений, но я остановлюсь на последнем (5) и (6), так как для анализа нам необходимы значения коэффициентов отражения для горизонтальной и вертикальной составляющих. По аналогии можно получить значения коэффициентов отражения для четырёхслойной, пятислойной среды, а также для большего количества слоёв.

Рис. 1.4.2. Зависимость модуля коэффициента отражения от угла падения. 1-Горизонтальная поляризация |Rг|. 2-Вертикальная поляризация |Rв|

Рис. 1.4.3. Зависимость коэффициента поглощения от угла падения. 1-Горизонтальная поляризация |Rг|.2-Вертикальная поляризация |Rв|

На рисунках 1.4.2 и 1.4.3. показаны поведение коэффициентов отражения | R_в| и | R_г| и коэффициента поглощения от угла падения и. Данные графики, как и для предыдущей модели получены моделированием на компьютере, они не сильно отличаются от графиков модели W.J.Burke (небольшие различия в максимумах и минимумах), также согласуются с теорией. Таким образом эти модели можно использовать для решения поставленной задачи.

Для определения яркостной температуры будем использовать уже известное из многой литературы выражение:

,

где значение Т — температура почвы (считается съёмным параметром).

2. Экспериментальное исследование

2.1 Описание экспериментальной установки и объектов исследования

Эксперимент проводился с 08.05.06 по 11.05.06. (с 11:00 до 19:00 каждый день) на агростанции Омского Государственного Педагогического Университета и целью исследования являлось определение поведения (изменение) радиояркостной температуры влажной почвы в процессе её высыхания. Для эксперимента использовались следующие типы почвы: почва с высоким содержанием гумуса (6,6% гумуса), загрязнённая минеральным маслом (загрязнение производилось в июне 2004 года), чистый речной песок (0% гумуса) глубиной порядка 20см, что значительно превышает глубину эффективного излучения, глина (0,6% гумуса), извлечённая из горизонта С (1,5м от поверхностии), и почва с высоким содержанием гумуса (6,6 % гумуса), а также один водоём и металлическая пластина такого же размера, использующиеся, как водный и металлический эталоны. Коэффициент отражения металлического эталона (медь) составляет 0,9994.

Яркостную температуру металла считали равной температуре отражения атмосферы (4К в безоблачную погоду). Яркостная температура воды определялась по формуле Дебая и составила порядка 100К. Термодинамическая температура воды определялась градусником с точностью до 1 градуса. Размер участков 1,5*1,5м². Гранулометрический состав почвы 1,3 и 4 участков почти одинаков. Характеристический размер шероховатостей составляет 0,5-1см. Все участки обложены полителеновой плёнкой, чтобы исследуемая почва не обменивалась влагой с природной. Радиометры подвешивали на высоту порядка 2м. Диаметр лепестков составил 1.4, 1.2 и 1м соответственно для радиометров 11, 5 и 3.6 см. Точность измерений для 3,6 и 11 см составила 0,5К, а для 5 см — 1К. Время измерения одного цикла(2 калибровки и 4 участка) 20-25 минут. Для исследования была взята линейная зависимость напряжения вольтметра от яркостной температуры. Согласно [57] калибровочные участки должны удовлетворять 3 условиям:

1. Эталонные и исследуемые участки должны находится в дальней зоне.

2. Размеры участков подбираются таким образом, что главный лепесток диаграммы направленности имеющий по уровню 3Дб не выходил за границы участков.

3. Калибровочные и исследуемые участки должны быть расположены симметрично по отношению к окружающим предметам.

Для увлажнения почвы, с помощью лейки на каждый участок было равномерно распределено по 30л воды. Радиометры (3,6 см, 5 см и 11см) были установлены на передвижной раме (см. рисунок 2.1.1. — вид экспериментальной установки), перед работой мы их включили и дали прогреться около 40 минут. Разместили термометры на поверхности исследуемых участков — в исследуемые почвенные участки на глубину 0,5 и 1,5 см; один — в водоем, температуру металлической пластины принимали равной температуре воздуха.

Температуру воздуха определяли с помощью метеостанции. Произвели калибровку радиометров. Для этого измерить выходные сигналы радиометров, последовательно размещая их над центрами водного и металлического эталонов. Произвели измерение выходных сигналов радиометров, размещая их над центрами исследуемых участков. Одновременно снимали показания термометров соответствующих участков. Далее процесс повторяли через каждый час. Произвели отбор почвенных образцов для определения плотности и влажности (в 11:00 и в 18:00). Отбор производить с участков, находящихся на краях излучающего пятна. С каждого участка взять образцы из двух точек с глубин 0-1 см, 1-2 см, 2-3 см. Далее образцы высушивались и зная изменение массы почвы до и после сушки определяли влажность, а следовательно и диэлектрическую проницаемость.

2.2 Методика калибровки радиометра и измерение радиояркостной температуры

Любая реальная антенна кроме главного лепестка имеет также боковые, поэтому мощность на выходе складывается из мощностей, поступающих в главный лепесток и боковые лепестки. Если сама антенна не вносит потерь:

,

где — коэффициент рассеяния — доля мощности, принимаемая в боковые лепестки.

Если антенна обладает потерями, то входная мощность ослабляется и вносятся собственные шумы:

, (6)

Для идеальной антенны 0, 1, Т_а Т_ср.гл, т.е. антенная температура приблизительно равна средней яркостной температуре поверхности пятна, попадающего в главный лепесток.

Если коэффициент достаточно высок (для рупорных антенн без соединительного кабеля 1), то 0,1.

При калибровке радиометров используются следующие эталоны излучения: излучения неба, отраженное металлическим листом, излучение гладкой водной поверхности, излучение поглощающего покрытия. Размеры эталонов должны превышать размеры пятна, излучающего в главный лепесток, чтобы дифракционными явлениями на краях образцов можно пренебречь. На основе (6) запишем выражения для антенных температур Т_ам и Т_ав радиоизлучения металлического листа и водной поверхности в виде:

(7)

,(8)

где Т_ям, Т_яв, Т_яф — соответственно радиояркостные температуры излучения неба, отраженного от металлического листа, излучения, попадающего в боковые лепестки антенны, , — коэффициенты полезного действия и рассеяния, соответственно, Т₀ — температура антенны.

В том случае, если размеры эталонов одинаковы, изменением яркостной температуры фона при перемещении радиометра от одного эталона к другому можно пренебречь, а температура антенны не меняется, то из (6) и (8) можно получить:

,(9)

Если радиояркостная температура Т_ях исследуемого участка измеряется при тех же условиях, то, используя (6) и (9), получаем следующее выражение для определения радиояркостной температуры почвы для нашего эксперимента:

(10)

2.3 Результаты эксперимента

В процессе эксперимента удалось построить зависимость радиояркостной температуры почвы от времени, в течении которого происходило испарение с поверхности почвы. Эту зависимость представлена на рисунках 2.3.1-2.3.3. для четырёх типов почвы при зондировании на трёх длинах волн 3.6, 6, 11 см.

Рис.2.3.1. Зависимость радиояркостной температуры почвы от времени для радиометра с частотой 2,7ГГц на длине волны 11см.

Рис 2.3.2. Зависимость радиояркостной температуры почвы от времени для радиометра с частотой 6ГГц на длине волны 5см

Рис 2.3.3. Зависимость радиояркостной температуры почвы от времени для радиометра с частотой 8,2ГГц на длине волны 3,6см.

1 — почвы, загрязнённая маслом, с высоки содержанием гумуса, 2 — песок,

3 — почва с низким содержанием гумуса, 4 — почва с высоким содержанием гумуса

Видно, что радиояркостная температура растёт из-за испарения с поверхности почвы, причём этот рост наиболее заметен на более коротких длинах волн, где глубина зондирования мала. Это свидетельствует о том, что наиболее сильно высыхает поверхностный слой.

2.4 Восстановление профилей влажности по многочастотным радиометрическим данным

Восстановление профилей влажности является обратной задачей радиометрии. Используя экспериментально полученные значения радиояркостной температуры, а также модели, которые считают яркостную температуру по влажности почвы, я получил новые профили влажности, которые удовлетворят экспериментальные данные и хорошо согласуются с моделью.

Функция, которая описывает профили влажности, является полиномом второго порядка. Сравнивая экспериментальные данные с профилями влажности мы получили следующие зависимости. На рисунках 2.4.1.-2.4.5. показаны восстановленные профили влажности — 1 по слоистой когерентной модели и экспериментальные значения влажности — 2, измерения которой проводилось в это же время для почвы с высоким содержанием гумуса.

Рис.2.4.1.(7.05.06 12:08)Рис.2.4.2.( 7.05.06 19:27 )Рис.2.4.3.( 8.05.06 11:19 )

Рис.2.4.4.( 8.05.06 19:25 ) Рис.2.4.5.( 9.05.06 12:45 )

На рисунках 2.4.6.-2.4.10. показаны восстановленные профили влажности — 1 по слоистой когерентной модели и экспериментальные значения влажности — 2 для почвы с низким содержанием гумуса.

Рис.2.4.6.(7.05.06 12:10)Рис.2.4.7.( 7.05.06 19:30 )Рис.2.4.8.( 8.05.06 11:23 )

Рис.2.4.9.( 8.05.06 19:29 ) Рис.2.4.10.( 9.05.06 13:11 )

По этим графикам, можно сказать, что после полива участков, большая часть воды не успела впитаться и удерживалась ближе к поверхности, о чём говорят графики 2.4.1. и 2.4.6., со временем влага проникла более глубже, а первоначальная влага на поверхности частично испарилась и получилось, что на глубине коэффициент влажности стал больше, чем на поверхности. Так как в ходе эксперимента осадки отсутствовали, соответственно и профиль закрепился(сохранился). При моделировании профилей влажностей использовались данные о диэлектрической проницаемости почв, приведённых в [58].

Мы отказались от использования другой слоистой модели — модели W.J. Burke, так как она хорошо работает для толстых слоёв, а у нас слой почвы составляет порядка 0,1 — 0,2л. Поэтому тонкослойная когерентная модель наиболее лучше применима здесь для решения поставленной задачи. Модель по Башаринову А.Е. используется для однородной среды, поэтому мы отказались от использования и этой модели.

Заключение

Проведён анализ моделей теплового излучения, методом численного эксперимента, выбрана наиболее подходящая модель для решения поставленной задачи. Написаны программы по реализации моделей для расчёта яркостной температуры. Проверены несколько различных моделей для определения радиояркостной температуры, выявлены области применения каждой из них. Получены восстановленные профили влажности для двух различных типов почв. Составлена зависимость яркостной температуры от времени испарения ваги из почвы. По результатам эксперимента выявлены типы почв, используевшиеся в исследовании. Таким образом решена задача по определению типа почвы по профилю влажности и изменению радиояркостной температуры.

Список литературы

Башаринов А.Е., Гурвич А.С, Егоров СТ. Радиоизлучение Земли как планеты. — М.: Наука, 1974. — 207с.

Шутпко A.M. СВЧ-радиометрия водной поверхности и почвогрунтов. — М.: Наука, 1986. — 190с.

Ulaby F.T., Moore R.K., Fung А.К. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. — Washington: Artech House, 1986. — Vol. 1-3. — 2120p.

Арманд Н.А., Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А. Методы обработки данных радиофизического исследования окружающей среды. — М.: Наука, 1987. — 270с.

Шанда Э. Физические основы дистанционного зондирования: Пер. с англ. — М.: Недра, 1990. — 208с.

Кондратьев К. Я. Ключевые проблемы глобальной экологии // Теоретические и общие вопросы географии. — М.: ВИНИТИ, 1990. — 454с. — (Итоги науки и техники;Т. 9.)

Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. — М.: Наука, 1990. — 247с.

Сост. М. Назиров, А.П. Пичугин, Ю.Г. Спиридонов. Под ред. Л.М. Митника, СВ. Викторова. Радиолокация поверхности Земли из космоса. — Л.: Гидрометеоиздат, 1990. — 200с.

Под ред. акад. РАН В.А. Садовничего. Космическое землеведение. — М.: Изд-во МГУ, 1992. — Ч. 1. — 269с; 1998. — 4.2. — 571с.

В.Н. Антипов, В.Т. Горяинов, А.Н. Кулин и др. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры — М.: Радио и связь, 1988. — 304с.

Le Vine D.M., Wilheit T.T., Murphy R.E., Swift СТ. А Multifrequency Microwave Radiometer of the Future //IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1989. — GE-27.N2. — P.193-199.

Le Vine D.M., Griffis A.J., Swift СТ., Jackson T.J. ESTAR: A Synthetic Aperture Microwave Radiometer for Remote Sensing Applications // Proc. IEEE. — 1994. V.82. N12. — P.1787-1801.

Le Vine D.M., Jackson T.J., Swift СТ., Isham J., HakenM., Hsu A. Passive Microwave Remote Sensing with the Synthetic Aperture Radiometer, ESTAR, During the Southern Great Plains Experiment // Proc. of Intrnational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS’98). — Seattle, USA, 1998.

Рытое СМ. Теория электрических флуктуации и теплового излучения. — М.: Изд-во АН СССР, 1953. — 232с.

Левин М.Л., Рытое СМ. Теория равновесных тепловых флуктуации в электродинамике. — М.: Наука, 1967.

Рытое СМ., Кравцов Ю.А., Татарский В.И. Введение в статистическую радиофизику. — М.: Наука, 1978. — 4.2. — 464с.

Башаринов А.Е., Тучков Л.Т., Поляков В.М., Ананов Н.И. Измерение радиотепловых и плазменных излучений. — М. Сов. радио, 1968. — 390с.

Башаринов А.Е., Шутко A.M. Определение влажности земных покровов методами СВЧ-радиометрии (обзор) // РЭ. — 1978. — Т.23. N9. — С.1778-1791.

Shmugge T.J., Gloersen P.W., Wilheit Т., Geiger F. Remote Sensing of Soil Moisture with Microwave Radiometry // J. Geophys. Res. — 1974. — Vol.79, N2. —P.317-323.

Кондратьев К.Я., Рабинович Ю.М., Шульгина Е.М., Мелентьев В. В. Дистанционное определение запасов продуктивной влаги в почве // Метеорология и гидро логия. — 1977. — N6. — С.78-89.

Арманд Н.А., Башаринов А.Е., Шутко A.M. Исследования природной среды радиофизическими методами // Изв. вузов Радиофизика. — 1977. — Т.20, N9. — С.809-841.

Ньоку Э. Дж. Пассивное зондирование Земли из космоса в СВЧ-диапазоне (обзор) // ТИИЭР. — 1982. — Т.70, N7. — С.49-75.

Митник Л.М. Состояние и перспективы исследований глобального водообмена с применением спутниковой информации (обзор). — Обнинск: Информ. Центр, 1982. — Вып.2. — С.1-84.

А.с. 1020791 СССР МКИ G 01 S 71/6. Способ определения влажности почв / Зотова Е.Н., Геллер А.Г. — N2989880/18-09; Опубл.30.12.82; Бюл. N48. — 4с.

А.с. 985741 СССР МКИ G 01 S 22/04 Способ дистанционного определения профиля влажности и интегрального влагосодержания почвы / Реутов Е.А., Шутко A.M./ — N3987638/31-08; Опубл.07.87; Бюл. N28. — 4с.

Shmugge T.J. Microwave Remote Sensing of Soil Moisture // Proc. SPIE. — 1984. — Vol.481. — P.249-257.

Jackson T.J. Soil Water Modeling and Remote Sensing // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1986. — Vol. GE- 24, N1. — P.37-46.

Жуков Б.С. Физические основы дистанционного зондирования // Итоги науки и техники. — М.: ВИНИТИ, 1987. T.I. — с.6-78.

Jackson T.J., Shmugge T.J. Passive Microwave Remote Sensing System for Soil Moisture // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1989. — GE-27, N2. — P.225-235.

Jackson T.J., Schmugge T.J. Algorithm for Passive Microwave Remote Sensing of Soil Moisture // Remote Sensing Appl. — 1989. — P.3-17.

Jackson T.J., Schmugge T.J. Passive Microwave Remote Sensing System for Soil Moisture: Some Supporting Research // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1989. — GE-27, N2. — P.225-235.

Реутов Е.А., Шутко A.M. Определение влагосодержания почвогрунтов СВЧ-радиометрическим методом с привлечением априорной информации // Исследование Земли из космоса. — 1986. — N1. — С.71-77.

Mkrtchjan F.A., Reutov E.A., Shutko A.M. et al. Experiment in Bulgaria for Determination of Soil Moisture in the Top Onemeter Layer Using Microwave Radiometry and Apriory Information // Proc. of Intrnational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS’88). —Paris, 1988. — P.665-666.

34.Narasimha Rao P. V., Suresh Raju C, Rao K.S. Microwave Remote Sensing of Soil Moisture: Elimination of Textyren Effect // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1990. —GE-28. — N1. — P.148-151.

Будз М.Д., Комиссарнук А.А., Шабелъникова З.А. Изучение гидрогеолого-мелиоративного режима осушаемых земель западного региона УССР СВЧ-радиометрией. — Львов, 1989. — 70с. (Препринт N18-88). Ин-т прикл. проблем мех. и матем. АН УССР.

Jackson T.J. Measuring Surface Soil Moisture Using Passive Microwave Remote Sensing // Hydrological Processes. — 1993. — Vol.7. — P.139-152.

Jackson T.J., he Vine D.M., Griffis A.J. et al. Soil Moisture and Rainfall Estimation Over a Semiarid Environment with the ESTAR Microwave Radiometer // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1993. — GE-31, N4. — P.836-841.

Hydrology Data Report WASHITA’92 / Eds. by Jackson T.J., Schiebe F.R. National Agricultural Water Quality Laboratory. USDA-Agricultural Research Service, 1993.

Шульгина Е.М. Радиотепловое зондирование земных покровов // Зарубеж. радиоэлектрон. — 1993. — N4. —С.59-67.

40.Jackson T.J., О’Neil P. E., Swift C.T. Passive Microwave Observation of Diurnal Surface Soil Moisture // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — 1997. — GE-35. — N5. —P.1210-1222.

Самолетные испытания разработанных методов использования аэрокосмической информации // Отчет о НИР, ГГО им. А.И. Воейкова. — Л., 1985. — N гос. регистрации 01840050522.

Богородский В.В., Козлов А.И., Тучков Л.Т. Радиотепловое излучение земных покровов. — Л.: Гидрометеоиздат. 1979. — 248с.

Богородский В.В., Канарейкин Д.Б., Козлов А.И. Поляризация рассеянного и собственного радиоизлучения земных покровов. — Л.: Гидрометеоиздат, 1981. — 280с.

Андроников В.А. Аэрокосмические методы изучения почв. — М.: Колос, 1979. — 277с.

Космическое землеведение /Под ред. В.А. Садовничего. М.: Изд. МГУ. 1992

Thomas T. Wilheit, Jr. Radiative Transfer in a Plane Stratified Dielectric. // IEEE Transactions on Geoscience Electronics, VOL. GE-16, NO. 2, April 1978.

И.Н. Клепиков, Е.А. Шаров. Теоретическое исследование собственного излучения резконеоднородных неизотермических сред. 1992.

Eni G. Mjoku, Jin-Au Kong. Theory for Passive Microwave Remote Sensing of Near-Surface Soil Moisture. 10 July 1977, VOL. 82 NO. 20.

W.J Burke, T. Schmugge, J.F. Paris. Comparison of 2.8- and 21 — cm Microwave Radiometer Observation Over Soils With Emission Model Calculations. 20 January 1979, VOL. 84 NO. C1.

Бреховских Д.М. Волны в слоистых средах. изд-во «Наука» 1973г.

А.С. Шостак, В.В. Загоскин, С.П. Лукьянов, А.С. Карауш О. Возможности определения диэлектрической проницаемости верхних слоёв подстилающих сред по измеренным коэффициентам отражения при наклонном зондировании плоскими волнами вертикальной и горизонтальной поляризации в СВЧ диапазоне. Журнал радиоэлектроники №11, 1999. 9

Шутко А.М. СВЧ — радиометрия водной поверхности и почвогрунтов. -М.: Наука, 1986. 190 c.

Загоскин. В.В., Катаев С.Г., Тюльков Г.И., Чернышов В.Н. Исследование динамики пространственного распределения влажности, температуры и диэлектрических характеристик в капиллярно-пористых средах.- Изв. вузов. Физика, 1994. N11. — C.10.

Загоскин В.В., Катаев С.Г., Тюльков Г.И., Чернышов В.Н. Влияние тепловлажностных факторов на пространственное распределение диэлектрических характеристик в капиллярно-пористых средах с проводящим компонентом на сверхвысоких частотах. — Изв. вузов. Физика, 1996, N10. — C.50.

Загоскин В.В., Шостак А.C., Лукьянов C.П. Влияние профильных распределений диэлектрических характеристик почво-грунтов и тонких слоёв сред на коэффициент отражения при зондировании плоскими горизонтально поляризованными волнами в СВЧ диапазоне. — «Журнал радиоэлектроники»(электронный журнал), 1999, N8.

Козулин Ю.Н. Изв. АН СССР, сер.геофиз., 1960, стр. 1204.

Цейглин Н.М. Антенная техника и радиоастрономия — М.:Сов.Радио 1976. — 352с.

Беляева Т.А., Бобров А.П., Бобров П.П., Галеев О.В., Мандрыгина В.Н. Определение параметров моделей диэлектрической проницаемости почв с различной плотностью и различным содержанием гумуса по данным экспериментальных измерений в частотном диапазоне 0,1-20 ГГЦ // Исследование Земли из космоса. 2003. № 5. С. 28-34.