В других диапазонах работают другие измерительные приборы - тепловизоры, которые преобразуют невидимое тепловое излучение в видимые с помощью электронно- лучевых трубок, фиксируя термические аномалии [3]. На инфракрасных изображениях в светлых областях регистрируются области с низкой температурой, с относительно более высокими - темными. Яркость тона прямо пропорциональна интенсивности теплового
11 потока. Тепловые снимки также можно проводить ночью. На рис.1.3. изображена пропускная способность атмосферы в дневное и в ночное время. На инфракрасных изображениях ясно видны береговая линия, ледовые условия, гидрографическая сеть, тепловые неоднородности водной среды, вулканическая активность и т.д. Кроме того, тепловые изображения используются для составления тепловых карт Земли [3].
Локальные термические аномалии, обнаруженные при
ИК-обследовании, интерпретируются как зоны разломов, а концентрические и зональные - как орографические или тектонические структуры. Например, наложенные полости
Центральной Азии, сделанные из свободных кайнозойских отложений, дешифруются на тепловых изображениях как аномалии площади с повышенной интенсивностью.
Рис. 1.3 Пропускная способность атмосферы. 1 – дневное время, 2 – ночное время.
Тепловые снимки в наше время используются для решения особых проблем, особенно в экологических исследованиях, поиске грунтовых вод, а также в инженерной геологии.
Инфракрасная аэрофотосъемка лесных массивов помогает идентифицировать места с больными деревьями по их разнице в отражении и поглощении инфракрасного излучения, чтобы обнаружить очаги лесных пожаров.
В сельском хозяйстве инфракрасная съемка используется для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур по их ИК-спектрам, составлению каталогов культурных и плодородных земель и орошаемых территорий. Термографические методы могут также использоваться для изучения роста растений, контроля за использованием воды в системах орошения (обнаружение потерь воды), в том числе для изучения микроклимата.
12 1.3.
Спектрометрирование ландшафта
1.3.1. Основные понятия и определения
Отражающие свойства природных и искусственных объектов описываются, как правило, с помощью коэффициентов спектрального отражения (СКО) [4]. Функции коэффициента спектрального отражения различных
природных образований описываются кривыми, общий вид которых показан на рис. 1.4. Согласно классификации Е. Л. Кринова
[5], все естественные образования со своими характеристическими спектральными характеристиками отражения делятся на три класса. На рисунке класс объектов обозначен римскими цифрами, тип объектов - арабскими.
Класс I - обнажения почвы - включают в себя четыре типа:
1. Почвы оподзоленные суглинистые, автомобильные дороги, некоторые типы конструкций.
2. Почвенно-черноземные и супесчаные, грунтовые дороги и т.п.
3. Песок, скалы, обнажения пустынь.
4. Глина, известняк, различные светлые объекты. Для спектральных кривых этого класса характерен плавный подъем к длинным волнам, типы поверхностей различаются по наклону кривых
Класс II - растительные образования - объединяет четыре типа поверхностей:
1. Хвойные виды лесных насаждений летом, сухие луга, травы с недостаточно сочной растительностью.
2. Хвойные виды лесных насаждений зимой.
3. Лесные насаждения лиственных пород летом, травяной покров с густой солнечной растительностью.
4. Лесные насаждения в период осенней окраски и спелых (пожелтевших) полевых культур.
У поверхностей данного класса характерен минимум в пределах основной полосы поглощения хлорофилла (0,66-0,68 мкм), максимум в области 0,55 мкм, а затем быстрый рост в сторону длинных волн с максимумом при приблизительно λ = 0, 8-1,0 мкм типы поверхностей этого класса в основном отличаются значением для данной области спектра.
Класс III - водные поверхности, пруды и снежный покров - объединяет три типа:
1. Снег, покрытый ледяной коркой.
2. Свежевыпавший снег.
13 3. Поверхность воды на определенном, достаточно большом угле к нормали, т.е. отражающая голубое небо.
Рис. 1.4 Основные спектральные классы природных объектов по Е.Л.Кринову[5].
Объекты третьего класса отличаются относительно небольшими изменениями в зависимости от длины волны. Кроме того, для снежных покрытий происходит небольшое уменьшение в направлении коротких длин волн и более значительное уменьшение к длинным длинам волн по отношению к максимальному значению в области длин волн λ =
0,5-0,7 мкм, где практически нет изменений в
. Коэффициенты яркости водных поверхностей достаточно малы и незначительно (до 4%) меняются в спектре.
Приведенные спектральные характеристики природных объектов применяются как ко всем ландшафтам, так и отдельным объектам, образующим естественный облик данного района. Например, при наличии снежного покрова весь пейзаж приобретает свойства, присущие объектам третьего класса. Выросшие пустынные степи, голые скалы и умеренные зоны поздней осенью или ранней весной, когда районы с преобладанием зеленой растительности можно отнести ко второму классу, а когда желто-коричневый цвет относится к первому классу. Вышеприведенная спектрофотометрическая классификация природных образований отражает только общие закономерности, которые уточняются в каждом конкретном
случае в зависимости от условий освещения, состояния поверхности и т.д.
В середине прошлого века произошло большое развитие техники дистанционного зондирования поверхности Земли и атмосферы, работающих на длинах волн,
14 превышающих 1 мкм. Это потребовало тщательного изучения спектральных отражательных свойств природных объектов в ближних (0,85-1,50 мкм), средних (1,50-
3,50 мкм) и отдаленных (3,50-15,00 мкм) инфракрасных диапазонах длин волн, включая, с учетом радиационного свойства самих объектов. Отражательные спектральные свойства природных объектов принято выражать спектральным коэффициентом яркости (СКЯ).
СКЯ
- это фотометрическая функция, которая характеризует структуру отраженного поверхностью излучения, как по длинам волн λ, так и по условиям наблюдения и освещения. Условия наблюдения определяются (рис. 1.5) надирным углом сканирования (наблюдения) θ′ и азимутальным углом между вертикалями сканирования и источника освещения (Солнца) Δ
, который отсчитывается от направления на источник.
Условия освещения обычно определяются углом высоты Солнца
, где
- надирный угол освещения или зенитный угол Солнца, и спектральной освещенностью объекта
, где и
– спектральные освещѐнности соответственно прямой и рассеянной солнечной радиацией, выраженные в Вт/м² мкм.
Рис.1.5 Геометрия измерения СКЯ освещенного солнцем.
По определению, СКЯ есть отношение спектральной плотности энергетической яркости исследуемой поверхности к спектральной плотности энергетической яркости идеально рассеивающей эталонной поверхности т.е.
;
(1.1)
Определение СКЯ предполагает строгое обеспечение одинаковых условий освещения исследуемой и эталонной поверхностей. В выражении (1.1) выражена в
(
). В дальнейшем вместо выражения «спектральная плотность
15 энергетической яркости» мы будем применять термины «энергетическая яркость» или просто «яркость».
Яркость идеального эталона постоянна при любых значениях углов θ, и зависит только от освещенности E(λ):
(1.2)
Зная СКЯ реального объекта, можно найти его спектральную яркость через освещенность
:
(
)
(
)
(1.3)
Следует отметить, что как природные объекты, так и эталонные поверхности, используемые при измерениях СКЯ молочные стекла, работающие на отражение или пропускание, баритовая бумага), отличаются от диффузных рассеивателей по своим отражающим характеристикам, а учет неортотропии стандартов очень сложный проблемой на практике и теории фотометрии. Ниже будет показано, что только при определенных условиях отражательные свойства некоторых поверхностей можно считать не зависящими от углов θ,
Таким образом, поверхность изучаемого естественного образования, определяющая
пространственное распределение излучения, отраженного поверхностью, имеет особое значение. Условно можно выделить четыре типа поверхностей [6] (рис. 1.5).
Зеркальные поверхности отражают поток, падающий на них в основном в плоскости падающего луча и под углом, равным углу падения. В видимой области такие поверхности включают сухие каменные поверхности, чистый лед, открытую скалистую почву. В радиодиапазоне зеркальное отражение характерно для водных поверхностей, глинистых грунтов. Необходимо также иметь в виду, что при отражении падающего излучения эти поверхности отличаются от идеально отражающих.
Поверхности антизеркальные отражают максимум в направлении источника излучения. Такое отражение характерно для лугов, сельскохозяйственных культур и другой растительности.
Ортотропные поверхности отражают поток, падающий на них равномерно, во всех направлениях или диффузно. В видимой области ортотропными поверхностями являются рыхлый снег, песок. В микроволновой области (например, когда изображения получены с использованием радара с боковым сканированием) диффузно отражают большие каменные осыпи.
Комбинированные поверхности обладают двумя максимумами отражения - зеркальным и антизеркальным. Таким образом отражаются рисовые поля, покрытые росой луга и т.д.
16
Способность поверхностей отражать падающую на них радиацию характеризует индикатрису отражения (рис. 1.6).
Каждый из этих типов отражающих поверхностей характеризуется индикатрисой отражения. Ортотропная поверхность имеет индикатрису, описываемую полусферой.
Индикаторы других типов отражающих поверхностей могут быть аппроксимированы комбинацией полусферы и части эллипсоида [16].
Принимая во внимание решение практических задач дистанционных исследований, данные о СКЯ поверхностях, если смотреть вертикально вниз в надире, представляют небольшой интерес. Надирные значения СКЯ объекта не зависят от азимутального угла и определяются только условиями освещения: освещенностью и высотой Солнца
Рис. 1.6 Вид индикатрис различных типов поверхностей. а - ортотропная; б - зеркальная; в - антизеркальная; г - комбинированная.
Угловая структура яркости поверхностей описывается спектральными индикатрисами яркости
, которые удобно представлять как отношения сигналов, пропорциональных яркости в направлении θ, φ, к сигналам, пропорциональным яркости в надире:
(
)
(1.4) где
- высота наблюдения;
17
- ординаты сигналов измерительной аппаратуры, выраженные, например, в мм, на ленте регистратора.
Через спектральные индикатрисы яркости рассчитываются спектральные коэффициенты анизотропии поверхностей для фиксированных,
,
,
:
∫
∫
;
(1.5)
Спектральный коэффициент анизотропии позволяет связать спектральное альбедо поверхности с ее КСЯ в надире:
;
(1.6)
Под альбедо поверхности понимают отношение восходящего потока излучений
↑ к нисходящему
↓, то есть
=
↑/
↓ выражается в
. В случае ортотропных поверхностей и
[19].
Информация о коэффициентах анизотропии и спектральных индикатрисах некоторых типов природных объектов позволяет использовать данные о спектральном альбедо, измеренном оборудованием с полусферическими полями зрения, для оценки
СКЯ поверхностей и, наоборот, для оценки территорий альбедо от данных СКЯ [4, 16, 17,
18].
СКЯ объектов ландшафта, воздушная дымка и облака зависят от физико- химических характеристик элементов этих объектов, влажности, температуры и растительного покрова, а также от фенофазы, сезона года, проективного покрытия, пространственной структуры, состава композиции (если пространственное разрешение устройства больше размеров гетерогенных частей объекта) и другие факторы. Поэтому одной из основных задач изучения оптических свойств природных объектов и растительного покрова, в частности, является поиск эмпирических зависимостей СКЯ этих объектов от различных факторов, влияющих на их значения.
Полнофункциональные описания вариаций спектральных коэффициентов яркости природных объектов от различных влияющих факторов называются каталогами СКЯ.
Каталоги или другие описания, которые не содержат полной информации о зависимости
СКЯ от факторов, которые влияют на их изменчивость и не имеют статистически значимыми рядами исходных данных, разумно называть атласы СКЯ. Исследования оптических свойств ландшафта и результаты практического использования многозонных съемок показали, что при составлении атласов и каталогов СКЯ необходимо учитывать особенности географического и климатического районирования Земли. Эта проблема решена при разработке карт распределения СКЯ[4].
18
Очевидно, что каталоги и атласы СКЯ поверхностей необходимы для создания оборудования для дистанционного изучения Земли и атмосферы, для обработки данных из многозонных съемок, для моделирования наблюдаемости объектов и для решения других научных и прикладных задач.
1.3.2. Cпектральное отражение почвенного покрова и обнажений
Известно, что количество гумуса (гумуса) в почве и его состав, а также состав минеральной части почвы объясняются факторами длительного действия, которые определяют изменения в СКЯ почв. Факторы времени включают степень измельчения и уплотнения почвы (связанные с ее обработкой или вызванные водой, ветром, солнечного излучения и температурой), содержание влаги, высоту Солнца над горизонтом и соотношение рассеянного и прямого излучения в суммарном нисходящем потоке освещенности, а также условия наблюдения (углы θ и и мгновенные углы поля зрения аппаратуры.
Влияние минерального и химического состава почв на их спектральную отражательную способность обычно изучается в лабораторных условиях. Образцы почв, взятые для исследований из различных областей, мест и горизонтов, подвергаются сушке, стандартному уплотнению и размельчению. Это устраняет влияние всех других факторов на отражающие свойства почв. Их абсолютное отражение измеряется с использованием спектрометров, в которых в качестве входных устройств применяются интегрирующие сферы.
Исследования
, образцов грунта, относящихся к разным типам в соответствии с их генетической классификацией, показали, что в видимом диапазоне спектра кривые разных типов почв, нанесенные на графики, представляют собой
семейство практически непересекающихся кривых, ординаты которых возрастают с ростом λ, Подъем более заметен в красной области спектра. Для гумусовых почв наблюдаются небольшие перегибы в области 0,510-0,620 мкм из-за повышенного содержания окислов железа.
Неоднородность отражательной способности почв, расположенных на разных глубинах, позволяет в дистанционных исследованиях распознавать нарушения естественного состояния почвенного и растительного покрова земной поверхности, связанные с прокладкой подземных коммуникаций, дренажных сетей и т.д.
Процессы эрозии (разрушения) почв под влиянием воды, ветра и хозяйственной активности человека приводят к большим изменениям отражательных свойств верхних слоев почвенного покрова как по спектру, так и по величине отражения.
19
В таблицы 1.1 приведены коэффициенты отражения некоторых почв в ближней ИК области спектра по [4]. Из данных таблицы 5.2 следует, что сухих карбонатных почв увеличивается с ростом λ до λ=1,1 - 1,3 мкм. У чернозѐма наблюдается возрастание с ростом λ до λ = 2,1 мкм.
Согласно работе, большинство минералов лучше всего отражают излучение с длиной волны 1-2 мкм. В почвах и минералах в ближней ИК-области спектра мелкие минимумы отражательной способности около 1,4 и 1,9 мкм связаны с поглощением жидкой водой.
Таблица 1.1.
Коэффициенты отражения почв в ближнем ИК диапазоне спектра [4]
Тип почвы и глубина взятия пробы
Длины волн, нм
700 900 1100 1300 1500 1700 1900 2100
Дерново- карбонатная сухая
0-12 см
29 41 50 55 52 53 50 63 12-20 см
65 71 79 84 82 33 82 82
Чернозем типичный
0-50 см сухой
II
17 24 31 36 43 43 50
Влажный
28,8%
6 10 17 23 26 30 26 39
Ряд пород и минералов, входящих в состав почвы, демонстрирует селективное отражение, связанное с полосами поглощения самого вещества. Таким образом, гранит и его обломочные породы имеют максимумы отражения около 640, 2100, 3900, 6500, 9000 и
21000 нм; Мрамор - около 560 нм, торф - около 620 и 820 нм, песчаная глина - около 610 и
1600 нм и т.д. Эти свойства позволяют классифицировать и распознавать минералы из их спектральных изображений.
В обзоре показаны перспективы использования в практике дистанционного изучения земной поверхности очень узких областей видимого и инфракрасного диапазонов для идентификации водосодержащих глинистых минералов, карбонатов, железных руд и других минералов. В работе показано, что в зависимости от геологического состава почв характерные сдвиги узких полос поглощения наблюдаются у растений, произрастающих на этих почвах, независимо от типов самих растений. Для обнаружения этих тонких эффектов используются спектрометры с разрешением порядка
1-2 нм и сканирующие радиометры с более чем 100 спектральными каналами.
Влияние степени измельчения почв и пород на отражательную способность проявляется в увеличении с уменьшением размера элементов материала.
20
В почвах наблюдается нелинейное увеличение отражательной способности с уменьшением совокупного размера. На ряде почв изменения степени очистки частиц,
особенно в высокодисперсных состояниях почв, приводят к изменению спектрального состава отраженного излучения. При уменьшении размера агрегатов образцов сухих почв от 8 до 2 мм отражение незначительно возрастает. Начиная с размеров частиц от 2 мм или менее интегральное отражение увеличивается в 1,3-1,5 раза для черноземов и в 1,5-2 раза для подзолистых почв.
Диффузное отражение монолитного гранита при λ = 2100 нм составляет 38%.
Осколки того же гранита; Размер 1-2 мм отражают 41% падающей энергии. Дальнейшая трансформация гранита в порошкообразное состояние с размерами частиц 0,1-0,25 мм и менее 0,038 мм приводит к увеличению отражения до 66% и 68% соответственно. При λ =
3,9 мкм гранитный монолит отражает 19% энергии, а описанные выше обломочные и порошкообразные гранитные образцы имеют коэффициенты отражения 25, 49 и 64%.
Скачать 2.08 Mb.