В 2020г. в связи с ограничениями, связанными с пандемией, в рамках проекта было проведено несколько семинаров на платформе Zoom. В семинарах принимали участие исполнители проекта. Gulab Singh, Jorge Arigony-Neto , Г.А. Носенко, А.В. Сосновский, И.И. Лаврентьев, Т.Е. Хромова, Результаты обсуждений были доложены на международном гляциологическом симпозиуме.

1.

Обсуждались алгоритмы оценки пространственного распределения плотности снега на ледниках Свальбарда по данным ALOS-2 / PALSAR-2.

Плотность приповерхностного снега влияет на запас энергии и поверхностной массы. Ближняя поверхность плотность зависит от снегопада, таяния снега, ветрового заноса и метаморфизма снега. Плотность снега также является важным параметром для определения глубины снежного покрова на основе георадара. Спутниковое дистанционное зондирование обещает большой потенциал в изучении снега из-за его повторяемости. возможности мониторинга и синоптического охвата. Микроволновые радарные датчики идеально подходят для космической съемки, потому что почти все датчики не зависят от погоды, а микроволны распространяются в атмосфере с небольшими эффектами ухудшения из-за облаков, штормов, дождя, тумана,

насыщенности аэрозолями и помутнения. Радар дистанционного зондирования с его чувствительностью к диэлектрику и геометрические характеристики объектов и возможность получения подповерхностной информации является одним из наиболее перспективных подходов к прогнозированию плотности снежного покрова. Более того, дистанционное зондирование с поляриметрическим радаром предлагает эффективные и надежные средства сбора информации, необходимой для обнаружения слоев снежного покрова, что невозможно с помощью оптических методов. Алгоритм восстановления плотности использует полностью поляриметрических наборов данных ALOS-2 / PALSAR-2. полученных 4 апреля 2015 г., полевые наблюдения и прочую дополнительную информацию. Алгоритм также предполагает использование обобщенного параметра объемного рассеяния из обобщенной модели разложения Сингха-Клоуда. Оценка плотности снега с использованием поляриметрических данных SAR основаны на физическом моделировании диэлектрической проницаемости. Объемная диэлектрическая проницаемость снежного покрова рассчитывается из коэффициентов пропускания Френеля. Полученная диэлектрическая проницаемость используется для определения плотности снега с помощью эмпирической модели. Измерения девяти снежных шурфов (полевые данные) были выполнены в режиме, близком к реальному времени прохождения спутника над районом Остре-Гронфьордбреен, регион Западная Земля Норденшельд, Эти полевые наблюдения в дальнейшем используются для подтверждения полученных результатов по алгоритму инверсии. Также обнаружено, что плотность снежного покрова, оцененная моделью,

хорошо согласуется ст плотностью снежного покрова, измеренной в полевых условиях. Средняя абсолютная ошибка плотности снежного покрова составляет 23,8 кг / м3, что находится в пределах допустимого диапазона значений.

2.

Обсуждались возможности использования данных георадара и POLSAR для определения пространственной и временной изменчивости толщины снежного покрова на ледниках Шпицбергена. Полностью поляриметрические данные SAR от ALOS-2 / PALSAR-2 использовались для генерации поляриметрической когерентности и 6SD-разложения. Эти параметры изучаются с помощью наземных георадарных измерений, которые проводились практически в реальном времени. Разрешение измерений георадара уменьшено, чтобы соответствовать разрешению продуктов SAR. После сравнения SD с поляриметрическими параметрами, получены следующие результаты.Фирновые области демонстрируют вариации рассеивающей способности, особенно в соединении мощности рассеяния, что свидетельствует о неоднородности среды и связанных с ней эффектов анизотропии. Были введены четыре различных поляриметрических параметра, чтобы показать их связь с высотой снежного покрова. Среди них когерентность кополяризации (между HH и VV) и отношение объема к мощностям рассеяния двойного отскока , которые хорошо коррелируют с высотой снежного покрова. Обнаружена отрицательная корреляция с мощностью рассеяния двойного отскока. Этот взаимосвязь проверяется с помощью двух наборов точек георадара, используемых для тестирования. Исследование было продолжено путем введения алгоритма инверсии высоты снежного покрова, используя комбинацию этих поляриметрических параметров. Среди одномерных моделей для SD инверсии, входы с поляриметрической когерентностью работали лучше всего, в то время как комбинация когерентности с нормализованным объемом и мощностью рассеяния двойного отскока продемонстрировали мощность многомерного процесса инверсии SD. Получены R2 0,84 и RMSE 0,18. с этими инверсиями. Инвертированные SD с использованием данных POLSAR также подтверждаются наземными георадиолокационные измерениями, показывающими довольно хорошее согласие. Карта ошибок, созданная между измерения SD и GPR в инвертированном POLSAR показали положительные ошибки около языка и отрицательные ошибки в юго-западной части ледника Остре Гронфьордбреен. В то время как накопление снега на небольшой глубине объясняет положительную разницу ошибок, неопределенность в экстраполяции точек поля может дать правдоподобное объяснение отрицательные ошибки. Анализ был расширен, чтобы продемонстрировать пространственную и временную изменчивость толщины снежного покрова по всему региону Земли Западного Норденшельда. Это выполняется с использованием разновременных данных POLSAR, охватывающих три разные даты с разными условия выпадения снега. В период с 13 апреля 2015 года по 15 мая 2015 года от четырех до пяти значительных зафиксированы снегопады. В связи с этим SD 15 мая 2015 года больше, чем 13 апреля. Увеличение высоты снежного покрова из-за некоторых сильных снегопадов хорошо фиксируется в предложенном уравнении обращения с использованием данных POLSAR. Предлагаемая методика полезна для постоянного мониторинга пространственной и временной изменчивости высоты снежного покрова. Однако надо отметить, что при толщине снега менее 0,75 м на языке ледника, наблюдается расхождение более 1.2 м между значениями интерполированной толщиной (глубиной) снега по данным ПОЛСАР , покрывающее 8,7% общей площади ледников. Эта проблема связана с малой глубиной снежного покрова.