Современные методы получения космической информации о состоянии ледников
В наше время в большинстве ледниковых районов планеты продолжается сбор и накопление информации о современном состоянии ледников и происходящих в них изменениях. Однако организовать прямые наблюдения на высоко лежащих горных ледниках очень нелегко из-за их труднодоступности. Поэтому главным методом таких исследований в последние годы стало использование данных космических съёмок.
Существующий в настоящее время перечень технических средств, используемых для получения данных о состоянии земной поверхности из космоса, включает много датчиков, разнообразных по радиометрическому и геометрическому разрешению. Они работают в окнах прозрачности оптического, теплового и радио-диапазонов атмосферы (Jensen, 2006).
Сравнительная характеристика спектральных каналов ASTER и Landsat ETM+. Два ряда прямоугольных ячеек соответствуют спектральным зонам соответствующих каналов (красного цвета – ASTER, чёрного – Landsat ETM+). Геометрическое разрешение указано цифрами над ячейками. В качестве подложки использована передаточная функция атмосферы в зависимости от длины волны
В зависимости от решаемой задачи используются те или иные комбинации датчиков. Это могут быть фотографические системы с регистрацией изображения на фотоплёнку и оптико-электронные сканеры с цифровой записью получаемого сигнала (табл. 1), лазерные дальномеры и радиолокационные системы с регистрацией активного и пассивного излучения (табл. 2). Дополнительные ограничения накладывают особенности баллистики платформ, на которых они установлены, что определяет возможность и частоту проведения съёмок конкретного участка поверхности Земли.
Несмотря на кажущуюся стабильность (в ряде случаев поддерживаемую искусственно) параметры орбиты меняются во времени. Одной из основных причин этих изменений служат неоднородности гравитационного поля Земли, связанные с изменением массы вещества в пределах конкретной территории, над которой проходит траектория полёта. В отношении ледниковых покровов эти изменения могут быть интерпретированы как показатели динамики их балансового состояния. Результаты эксперимента GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), направленного на изучение гравитационного поля Земли и его временных вариаций из космоса, подтвердили сокращение ледниковых покровов Гренландии и Антарктиды, наблюдаемое в настоящее время (Thomas et al., 2012). К сожалению, точность оценок, обеспечиваемая этим методом, пока не позволяет говорить об эффективности его применения для ледниковых систем континентальных горных районов.
Важным инструментом для отображения, моделирования, анализа и визуализации объектов и процессов в нивально-гляциальной зоне горных районов служат цифровые модели рельефа (ЦМР). Они используются при орто-трансформировании космических снимков, гипсометрической оценке ледниковой поверхности и окружающей территории, мониторинге и прогнозировании опасных гляциальных процессов. Кроме того, ЦМР –необходимый элемент в геодезических методах оценки баланса массы и объёма ледников труднодоступных районов.
ЦМР могут быть сформированы с помощью стереофотограмметрической обработки космических снимков, полученных в оптическом диапазоне, интерферометрической обработки данных радиолокационных съёмок, лазерной альтиметрии и оцифровки топографических карт (табл. 3). В зависимости от исходных данных ЦМР имеют соответствующую точность отображения рельефа, которую необходимо учитывать, чтобы обеспечить надёжность оценок (Berthier, Toutin, 2008). В противном случае погрешности в плане и по высоте могут влиять на корректность конечного результата.
В результате успешной программы съёмок аппаратурой ASTER со спутника «Terra» создана глобальная цифровая модель рельефа, покрывающая 99% поверхности суши между 83о северной и южной широты (рис. 17). С октября 2011 г. её улучшенная версия ASTER GDEM V2 находится в открытом доступе, что открывает дополнительные возможности использования дистанционных методов для изучения ледников из космоса. Данные об изменении высоты поверхности и положения границы питания ледников позволяют количественно охарактеризовать изменения их объёма и баланса массы в условиях современного климата.
Совмещенное изображение участка Главного Кавказского хребта на снимке ASTER и цифровой модели рельефа ASTER GDEM V2
Наиболее информативными и доступными из космоса показателями состояния ледников служат положения их границ в пространстве и времени: изменения площади, высоты поверхности и объёма, скорость отступания линии фронта, положение и динамика высоты границы питания. При определении этих характеристик для ледников горных районов применяются в основном снимки, получаемые в оптическом диапазоне спектра с геометрическим разрешением 15–20 м и лучше.
Такое разрешение обеспечивает точность определения параметров ледников, необходимую для решения задач первичной каталогизации и последующего мониторинга происходящих изменений. Съёмочные системы, работающие в радиодиапазоне, несмотря на ряд преимуществ, обусловленных их «всепогодностью» и возможностью подповерхностного зондирования, оказываются в данном случае менее эффективными, так как высокая расчленённость рельефа создает помехи – радио-тени, затрудняющие получение необходимой информации. Поэтому радиолокация из космоса применяется в основном при исследованиях ледниковых покровов Арктики и Антарктики, где масштабы оледенения значительны, и рельеф влияет на качество изображения в меньшей степени.
Съёмки в оптическом диапазоне в настоящее время проводятся с космических аппаратов Landsat 8, ASTER Terra, SPOT 6,7, WorldView и др. За полувековой период созданы обширные базы данных исторических материалов отечественных и зарубежных космических съёмок на ледниковые районы планеты. Значительный прогресс, достигнутый за два последних десятилетия в технологии получения и предварительной обработки этих данных (от радиометрической и геометрической коррекции изображений до создания цифровых моделей рельефа и орто-трансформирования), сделал более доступным и эффективным следующий этап тематической обработки – дешифрирование границ ледников и определение их параметров.
Зависимости коэффициентов спектральной яркости от длины волны для чистого снега, фирна, чистой ледниковой поверхности и льда, покрытого мореной (Hall, Martinec, 1985)
Эффективность процесса дешифрирования границ ледников зависит от геометрических и радиометрических характеристик снимков и методов их обработки. В настоящее время для этой цели используют как спектрозональные, так и панхроматические снимки, получаемые в оптическом диапазоне спектра. К преимуществам первых, получаемых в узких спектральных диапазонах, можно отнести возможности использования различий спектральных характеристик снега, льда и коренных пород для более уверенного распознавания их границ и реализации автоматизированных методов дешифрирования
Изображения на панхроматических снимках содержат интегральную характеристику объектов, полученную в более широком диапазоне спектра, и, как правило, имеют более высокое геометрическое разрешение. Наибольшую эффективность обеспечивает сочетание этих качеств. Поэтому в процессе дешифрирования ледников используют, по возможности, комбинацию различных видов съёмок в видимом и ближнем ИК-диапазонах с разрешением 15–20 м и лучше.
Различия в спектральных характеристиках снега и льда от коренных пород используются в автоматизированных методах дешифрирования, которые в настоящее время активно разрабатываются, а результаты их практической реализации для определения положений границ ледников публикуются и обсуждаются (Bhambri et all., 2011; Kargel et al., 2005; Paul, Kääb, 2005). Однако эффективность их применения снижается при появлении моренного покрова на ледниках, поскольку получаемые результаты требуют проверки и дополнительной коррекции. Поэтому пока в большинстве случаев предпочтение отдаётся ручным методам дешифрирования как более надёжным и позволяющим с помощью оператора использовать совокупность косвенных признаков для распознавания многообразных нивально-гляциальных объектов.
Ледник Безенги (Центральный Кавказ) в разных каналах диапазона VNIR: слева направо – каналы 1, 2 и 3N; верхний ряд – язык ледника, нижний ряд – область питания. Фрагменты снимка ASTER, 1B, 15 сентября 2001 г.