Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.28, доктор физико-математических наук Александров, Виталий Юрьевич

• Александров, Виталий Юрьевич
• доктор физико-математических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор физико-математических наук Александров, Виталий Юрьевич

Введение - цели и задачи работы

Глава 1. Теоретические основы радиолокационного зондирования морских льдов

1.1. Развитие систем и методов спутникового радиолокационного зондирования морских льдов

1.2. Радиолокационная съемка ледяного покрова

1.2.1. Параметры и свойства радиолокаторов

1.2.2. Основное уравнение радиолокации

1.2.3. Калибровка и коррекции радиолокационных изображений

1.2.4. Влияние гидрометеорологических образований на мощность сигнала, отраженного от ледяного покрова

1.3. Обратное рассеяние радиолокационного сигнала ледяным покровом

1.3.1.Механизмы рассеяния радиолокационного сигнала морским льдом 1,

1.3.2. Удельная эффективная площадь рассеяния морских льдов в зимний период

1.3.3. Удельная эффективная площадь рассеяния морских льдов в период таяния

Выводы к главе 1.

Глава 2. Интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов

2.1. Изображения Х-диапазона (спутник "Океан")

2.2. Изображения Б-диапазона (спутник "Алмаз-1")

2.3. Изображения С-диапазона (спутники ЕЯ81/2, КАБАЯЗАТ, ЕМУТБАТ)

2.3.1 Виды морских льдов

2.3.2. Формы припая

2.3.3. Формы плавучего льда

2.3.4. Кромка льдов

2.3.5. Пространства чистой воды среди льда

2.3.6. Характеристики ледяной поверхности

2.3.7. Айсберги

2.3.8. Пресноводный и распресненный льды 95 Выводы к главе

Глава 3. Автоматизированная тематическая обработка спутниковых радиолокационных изображений морских льдов

3.1. Предварительная обработка радиолокационных изображений

3.2. Распознавание возрастных видов морских льдов

3.2.1. Последовательность операций

3.2.2. Сегментация изображений

3.2.3. Выбор признаков

3.2.4. Алгоритм с обучением

3.2.5. Результаты

3.3. Определение сплоченности морских льдов

3.3.1. Идентификация морских льдов и водной поверхности

3.3.2. Вычисление общей сплоченности льдов

3.3.3. Вычисление частной сплоченности многолетних льдов

3.4. Оценка дрейфа льдов

3.5. Определение характеристик разрывов в ледяном покрове

3.5.1. Выделение разрывов

3.5.2. Вычисление статистических характеристик разрывов 141 Выводы к главе

Глава 4. Совместный анализ спутниковых изображений ледяного покрова в различных частотных диапазонах

4.1. Многочастотные радиолокационные изображения

4.2. Радиолокационные изображения со спутников "Океан", ERS и RADARSAT

4.3. Радиолокационные изображения на ко-и кросс-поляризациях

4.4. Радиолокационные и пассивные микроволновые данные 166 4.5 Радиолокационные и оптические изображения 174 Выводы к главе

Глава 5. Применение спутниковой радиолокационной съемки для изучения ледяного покрова

5.1. Дрейф льдов в море Лаптевых

5.1.1. Определение дрейфа по спутниковым радиолокационным изображениям

5.1.2. Расчет ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном по спутниковым данным и моделям

5.1.3. Анализ полученных результатов и выводы

5.2. Оценки распространения многолетних льдов в Арктике

Глава 6. Практическое применение спутниковых радиолокационных изображений для обеспечения навигации во льдах

6.1. Анализ возможностей средств дистанционного зондирования по обеспечению навигации

6.1.1. Навигационная ледовая информация

6.1.2. Использование спутниковой радиолокационной информации для обеспечения плавания во льдах

6.2. Результаты применения спутниковых радиолокационных изображений для решения задач навигации во льдах

6.2.1 .Изображения со спутников ЕЯ8-1/

6.2.2. Изображения со спутника КАБАЕЗАТ

6.2.3. Изображения со спутника ЕЫУ18АТ 243 6.3. Методология использования радиолокационных изображений для выбора пути ледоколов во льдах

Глава 7. Развитие системы и методов мониторинга морских льдов

7.1. Перспективные спутниковые радиолокаторы

7.2. Системы и методы для определения толщины льда

7.2.1. Радар-альтиметр

7.2.2. Лазерный альтиметр

7.2.3. Самолетные, наземные и подводные системы

7.3. Синтез данных дистанционного зондирования ледяного покрова

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова»

Развитие системы мониторинга ледяного покрова в Арктике на основе современных спутниковых средств дистанционного зондирования является важнейшей научной задачей. Морской ледяной покров занимает большие пространства в полярных областях Мирового океана, является одним из климатообразующих факторов, и оказывает большое влияние на хозяйственную деятельность. Морской ледяной покров чрезвычайно разнообразен и для его описания используется комплекс параметров, таких как сплоченность, возраст, толщина, размер ледяных полей, состояние поверхности, скорость и направление дрейфа и т.д. Получение достоверной и точной ледовой информации необходимо для обеспечения безопасности мореплавания, хозяйственной деятельности на шельфе арктических морей, проведения режимных и климатических исследований.

Для эффективного обеспечения практической деятельности в Арктике и решения научных задач необходимо осуществлять мониторинг ледяного покрова - регулярные наблюдения за распределением, характеристиками, динамикой морских льдов, их межгодовой и сезонной изменчивостью. Система мониторинга морских льдов в Арктике развивается с начала 20 века, когда впервые стала выполняться визуальная авиационная ледовая разведка, которая в течение многих десятилетий оставались основным средством получения информации о морских льдах. Инструментальные дистанционные методы наблюдений стали применяться в середине 40-х гг. XX века, когда впервые была проведена аэрофотосъемка ледяного покрова [54, 124].

После запуска в 1966 г. первого отечественного метеорологического спутника "Космос-122" началось планомерное использование изображений видимого диапазона для ледовых наблюдений [48, 53]. В 1967-1969 гг. была создана сеть автономных пунктов приема информации (АППИ) в ААНИИ и во всех арктических управлениях, после чего спутниковая информация стала приниматься в режиме реального времени и широко использоваться в оперативной практике. Начиная с 1978 г. со спутников серии NOAA стали поступать изображения в ИК-диапазоне, после чего ледовые наблюдения стали круглогодичными.

В полярных регионах информация в оптическом диапазоне может быть получена, в среднем, 1 раз в три-пять суток, а в неблагоприятные периоды (конец лета - начало зимы) перерывы между наблюдениями могут достигать месяца и более [54]. Поэтому, начиная с 1968 г. для мониторинга и картирования морских льдов широко использовались отечественные самолетные радиолокационные станции бокового обзора (РЛСБО) "Торос" и "Нить", что позволило перейти к круглогодичным ледовым авиационным наблюдениям для обеспечения морских транспортных операций и способствовало повышению качества ледовых прогнозов [54].

Большое значение для развития радиолокационного мониторинга морских льдов имел запуск в 1983 г. первого советского спутника системы "Океан". Установленный на его борту комплекс радиофизической аппаратуры, который включал радиолокатор бокового обзора и сканирующий микроволновый радиометр, а также многоканальный оптический радиометр, обеспечивал возможность получения совмещенных изображений одной и той же полосы на земной поверхности [83]. Система "Океан" позволяла проводить радиолокационные исследования и регулярно получать ледовую информацию в Арктике, Антарктике, Балтийском море и морях Дальнего Востока до 2000 г. [45, 92, 110, 111, 147]. В ААНИИ были подготовлены методические указания по вопросам приема, обработки и использования получаемых данных для картирования морских льдов [50].

Необходимость оперативного получения ледовой и гидрометеорологической информации по всему Северному Ледовитому океану, ее автоматизированной обработки и комплексирования на основе системного подхода обусловила разработку в ААНИИ концепции

Автоматизированной ледово-информационной системы для Арктики ("АЛИСА") и ее ввода в 1989 г. в промышленную эксплуатацию [47, 56]. Центр ледовой и гидрометеорологической информации ААНИИ обеспечивает сбор, обработку и распространение ледовой информации потребителям в режиме квазиреального времени [147].

Основным источником ледовой информации в системе "АЛИСА" являются изображения оптического диапазона со спутников серий NOAA и EOS, что ограничивает возможности получения данных при неблагоприятных метеорологических условиях, а также состав определяемых параметров морских льдов. Поэтому возникает необходимость использования средств дистанционного зондирования высокого разрешения, позволяющих получать данные о положении кромки льдов и границе многолетних льдов, видах, формах льдов и характеристиках их поверхности, разрывах и айсбергах при любых метеорологических условиях и отсутствии естественной освещенности.

Таким средством являются спутниковые радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА). Эффективность их использования для изучения морских льдов была доказана на основании анализа данных, полученных американским спутником SEASAT (1978 г.) и советскими спутниками "Космос-1870" (1989 г.) и "Алмаз-1" (1991 г.). Однако, в связи с тем, что спутники были экспериментальными, и их основной задачей являлась проверка различных технических решений, получаемая информация использовалась в оперативной работе в ограниченном объеме. Начиная с 1991 г. РСА, устанавливались на европейских спутниках ERS-1/2 и использовались при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли, в том числе при изучении ледяного покрова [168, 217, 253]. Основным недостатком, ограничивающим их применение для мониторинга ледяного покрова, является узкая полоса обзора. Запуски в 1995 г. канадского спутника RADARSAT и в 2002 г. европейского спутника

Егшва!:, позволяющих производить радиолокационную съемку с разрешением 100 м и 150 м, соответственно, в полосе обзора шириной около 500 км, создали предпосылки для регулярного получения детальной ледовой информации в Арктике. Использование данных РСА для обеспечения навигации на СМП потребовало решения ряда организационных задач: получения информации в режиме квазиреального времени, ее передачи потребителям и других.

Важной научной проблемой современной океанологии является создание методов интерпретации, обработки и анализа данных радиолокационного зондирования морских льдов, заключающихся в преобразовании поля яркости спутниковых РСА-изображений в характеристики ледяного покрова. Уровень развития методов обработки и интерпретации спутниковых снимков в значительной степени определяет информативность дистанционных данных и, как следствие, эффективность мониторинга морских льдов. В диссертации предложено решение научной проблемы создания комплекса методов интерпретации и обработки данных спутникового радиолокационного зондирования морских льдов.

Этапы решения данной проблемы заключаются в следующем. Автором выполнено обобщение и систематизация данных об удельной эффективной площади рассеяния радиолокационного сигнала (в дальнейшем употребляется термин УЭПР) от морских льдов в различные сезоны, а также вычислены ее значения для основных возрастных видов льдов по калиброванным РСА-изображениям, полученным со спутника Епу1за1;. УЭПР ледяного покрова зависит от состояния поверхности и электрофизических характеристик морских льдов, а также от частоты, поляризации и угла падения радиолокационного сигнала, и определяет яркость РСА-изображения. Выявленные в диссертации зависимости УЭПР от возраста морских льдов и состояния их поверхности использовались при анализе РСА-изображений ледяного покрова.

Важнейшей задачей является установление состава параметров морских льдов, которые идентифицируются по спутниковым радиолокационным изображениям, полученным в различных диапазонах длин волн на ко- и кросс-поляризациях. Решение этой задачи основывается на проведении серии подспутниковых экспериментов, в которых полученные радиолокационные снимки сопоставлялись с реально наблюдаемыми ледовыми условиями.

При регулярном получении данных РСА высокого разрешения объем получаемой информации значительно возрастает, и их визуальная интерпретация становится весьма трудоемкой. Поэтому автоматизация тематической обработки спутниковой радиолокационной информации является актуальной. Предложенный в диссертации подход к решению данной задачи основан на моделировании процесса визуальной интерпретации изображений и разработке методов и алгоритмов определения основных параметров морских льдов - возраста, общей сплоченности, характеристик разрывов, дрейфа и ряда других.

Совместный анализ спутниковых радиолокационных изображений и данных в других диапазонах позволяет расширить состав определяемых параметров ледяного покрова. В диссертации выявлены преимущества использования радиолокационных данных, полученных на различных длинах волн и поляризациях, синтеза радиолокационных изображений и снимков оптического диапазона. В частности, показано, что при совместной интерпретации РСА-изображений и снимков видимого диапазона точнее определяется возрастной состав льдов, идентифицируются разрывы и айсберги. По радиолокационным изображениям см диапазона лучше определяются возрастные виды льдов, а по изображениям дм диапазона -характеристики их поверхности. Анализ РСА-данных на ко- и кросс-поляризациях позволяет увереннее различать лед и водную поверхность, границу припая, обнаруживать айсберги, а также разрывы в многолетнем льду.

Доказательство эффективности и преимуществ использования РСА-изображений при решении практических задач обеспечения навигации во льдах осуществлялось в серии экспедиций на борту атомных ледоколов и научно-исследовательских судов в Арктике. В этих экспедициях спутниковые РСА-изображения принимались на борту в режиме квазиреального времени, анализировались, и использовались при выборе пути плавания во льдах [152, 155, 160, 271, 350, 353]. В результате этих экспериментов была убедительно доказана эффективность их использования и возможность определения параметров ледяного покрова, необходимых для решения тактических и стратегических задач информационного обеспечения мореплавания во льдах.

Развитие системы мониторинга морских льдов в Арктике основывается на совершенствовании технических средств получения ледовой информации, методов обработки и комплексирования данных, поступающих с различных спутниковых, самолетных и наземных систем дистанционного зондирования. В диссертации проанализированы характеристики планируемых к запуску спутниковых РСА и показано, что предложенные методы интерпретации данных дистанционного зондирования ледяного покрова могут быть использованы при обработке информации с этих спутников. На основании выполненных исследований показаны преимущества автоматического синтеза радиолокационных данных и снимков видимого диапазона. Проанализированы различные методы определения толщины льдов, и показана возможность использования для этой цели данных спутникового радар-альтиметра. Автором на основании обработки данных измерений толщины и возвышения льда, высоты и плотности снега на льду получены зависимости, позволяющие вычислять толщину льда по его возвышению, измеряемому радар-альтиметром. Данный метод предполагается использовать при обработке данных со спутника CryoSat.

Таким образом, в диссертации представлены комплексные исследования по проблеме радиолокационного мониторинга морских льдов, и результаты разработки методов интерпретации и анализа данных радиолокационного дистанционного зондирования, включающие изучение отражающих свойств ледяного покрова, создание методов интерактивной и автоматизированной интерпретации радиолокационных изображений морских льдов, а также их синтеза с данными дистанционного зондирования в различных спектральных диапазонах. Разработана методология использования спутниковых РСА-изображений на борту ледокола для выбора оптимального пути плавания во льдах. Приведены результаты исследований дрейфа льдов и распространения многолетних льдов в Арктике, выполненных по данным РСА. Сформулированы основные направления развития системы мониторинга ледяного покрова в Арктике на основе использования перспективных спутниковых средств дистанционного зондирования.

Основные результаты выполненных исследований включены в монографию "Дистанционное зондирование морских льдов на Северном Морском Пути: изучение и применение" (авторы О.М. Йоханнессен, В.Ю. Александров, И.Е. Фролов и др.), опубликованную в 2006 г. в издательстве Springer-Praxis на английском и в 2007 г. в издательстве "Наука" на русском языке.

Актуальность исследования

Актуальность исследований обусловлена необходимостью получения достоверной и детальной информации о состоянии морских льдов для обеспечения навигации на трассе СМП, безопасности работы буровых платформ на шельфе арктических морей, а также исследований климата. На

Арктическом шельфе и в районах Крайнего Севера находятся крупнейшие в мире месторождения нефти и газа. Судоходство и грузопотоки по СМП напрямую связаны с развитием добычи минеральных ресурсов. Поэтому совершенствование транспортной системы, включая СМП, средств связи и производственных мощностей, является приоритетом развития Арктики [185]. Большое научное и практическое значение имеет исследование климатических изменений, определяющих состояние льдов в Арктике.

Для решения вышеперечисленных задач Центр ледовой и гидрометеорологической информации ААНИИ осуществляет мониторинг морских льдов на арктических акваториях и обеспечивает сбор, обработку и распространение ледовой информации потребителям. В настоящее время основным источником данных о ледовой обстановке в Арктике являются изображения оптического диапазона со спутников серий NOAA и EOS, что затрудняет получение информации при наличии облачности.

Регулярное получение достоверной ледовой информации высокого разрешения с целью обеспечения навигации на трассе СМП, безопасности работы буровых платформ на шельфе арктических морей и исследований изменений климата может быть достигнуто только на основе анализа спутниковых РСА-изображений. Поэтому в диссертационной работе выполнен широкий круг исследований вопросов их интерпретации, и обработки. Автором проанализированы отражательные свойства различных видов морских льдов, выявлен состав их параметров, который определяется по РСА-изображениям, получаемым на различных длинах волн, поляризациях и углах падения, и установлены их типичные сигнатуры. Разработан ряд методов и алгоритмов автоматизированной интерпретации получаемой информации. Определен состав датчиков, которые являются наиболее информативными при дистанционном зондировании ледяного покрова и разработаны вопросы синтеза получаемой ими ледовой информации, что, несомненно, является актуальным в России и за рубежом.

Цели и задачи исследования

Основной целью данного исследования является разработка концепции мониторинга ледяного покрова на основе использования данных спутниковых РСА, создание комплекса методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов, и синтеза данных дистанционного зондирования в различных диапазонах электромагнитных волн.

Основными задачами диссертации являются:

- оценить возможности определения основных параметров ледяного покрова по спутниковым данным и выбрать оптимальный состав средств дистанционного зондирования;

- выявить сезонные особенности отражательных свойств морских льдов в сантиметровом диапазоне длин волн, на различных поляризациях и углах падения, основываясь на экспериментальных исследованиях и литературных данных;

- определить состав параметров морских льдов, идентифицируемых по спутниковым радиолокационным изображениям Х-, С-, Б- и Ь-диапазонов электромагнитных волн, а также при совместном анализе радиолокационных изображений с данными микроволновой радиометрии и снимками видимого диапазона;

- оценить возможности автоматизации процесса интерпретации спутниковых изображений морских льдов, разработать методологию и алгоритмы определения возрастных видов морских льдов, их общей и частной сплоченности, разрывов и дрейфа ледяного покрова по спутниковым РСА-изображениям;

• продемонстрировать эффективность оперативных методов анализа РСА-изображений и разработать методологию их использования для выбора пути ледоколов и судов во льдах; доказать необходимость применения радиолокационной информации для решения научных задач на примере изучения региональных особенностей дрейфа льдов в море Лаптевых (в период 1979-1995 гг.) и верификации климатических изменений распространения многолетних льдов в Арктике;

Методы исследования

Методы исследования основаны на комплексном подходе к анализу спутниковой радиолокационной ледовой информации и включают применение теории радиолокации, методов обработки изображений, статистического анализа получаемых данных. Создание алгоритмов автоматизированного определения характеристик морских льдов базировалось на применении методов распознавания образов, линейного дискриминантного анализа, нейронных сетей и других. Разработка методов интерпретации спутниковых изображений морских льдов основывалась на данных, полученных автором в серии подспутниковых валидационных экспериментов. Изучение дрейфа морских льдов основывалось на комплексном анализе данных дистанционного зондирования и модельных расчетов.

Личный вклад автора

Личный вклад автора заключается в развитии концепции радиолокационного мониторинга ледяного покрова в Арктике, формулировании целей и задач исследования и их реализации, разработке методов и алгоритмов интерпретации данных дистанционного зондирования ледяного покрова, и обобщении полученных результатов. Автор руководил основными этапами выполненных работ, проводил конкретные исследования в соответствии с разработанной им концепцией анализа спутниковой радиолокационной информации о морских льдах, принимал участие во многих арктических экспедициях, организовывал подспутниковые эксперименты и проводил наблюдения на борту научно-исследовательских судов и ледоколов. Им выполнены расчеты влияния атмосферы на характеристики радиолокационных изображений морских льдов, анализ и обобщение данных о сезонной изменчивости УЭПР морских льдов. Разработан метод оценки толщины льда по данным спутниковых радар-альтиметров, основанный на данных измерений толщины и возвышения льда, а также высоты и плотности снега, проводившихся в экспедициях "Север". Проанализирован многолетний ряд спутниковых изображений, что позволило получить ценный фактический материал для изучения характеристик и динамики льдов, ассимиляции данных в моделях, выполнить верификацию разработанных методов.

Достоверность результатов

Достоверность научных результатов и выводов, полученных в диссертации, подтверждена сравнением с данными подспутниковых экспериментов, результатами практического использования по обеспечению навигации во льдах и независимыми экспертными оценками. На основе данных подспутниковых наблюдений развивались и валидировались методологии интерпретации и автоматизированной обработки спутниковых радиолокационных изображений морских льдов. Точность вычисления толщины льда по его возвышению на основе математических зависимостей, полученных автором, оценивалась по данным независимых измерений. Корректность определения навигационно-значимых параметров морских льдов по спутниковым РСА-изображениям, полученным на борту ледокола в режиме квазиреального времени, подтверждена высокой эффективностью их использования при выборе оптимального пути движения во льдах. Данные экспертных оценок подтверждают эффективность использования поляризационного отношения при анализе РСА-изображений со спутника Егшза! для выделения разрывов в многолетних льдах, крупных полей и участков мелкобитого и тертого льдов, а также айсбергов. Оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном получены на основе совместного анализа результатов, полученных с использованием динамико-термодинамической модели ледяного покрова, полуэмпирического метода, спутниковых радиолокационных изображений и данных микроволновой радиометрии.

Научная новизна

В диссертационной работе на основе разработанной и предложенной автором концепции мониторинга морских льдов, которая базируется на совместном анализе спутниковых РСА-изображений, снимков оптического диапазона, данных спутниковых радар-альтиметров и наземных измерений, создан комплекс методов обработки и интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов и синтеза данных дистанционного зондирования ледяного покрова в различных диапазонах электромагнитных волн. В отличие от существующей системы, в качестве основного источника данных предлагается использовать РСА-изображения сантиметрового и дециметрового диапазона на ко- и кросс-поляризациях. В работе получен ряд новых научных результатов:

• обобщены и систематизированы данные о сезонной изменчивости удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) основных видов морских льдов в сантиметровом диапазоне длин волн. Выявлены закономерные взаимосвязи между УЭПР морских льдов и возрастом льда в С-диапазоне на ко- и кросс-поляризациях электромагнитного излучения, и ее изменения с углом падения;

• выполнен расчет влияния атмосферных образований на характеристики радиолокационного сигнала, отраженного от ледяного покрова, и показано, что грозы и сильный дождь могут изображаться на радиолокационных снимках Х-диапазона;

• разработана методология интерпретации РСА-изображений морских льдов С- и 8-диапазонов, усовершенствованы методы интерпретации радиолокационных изображений Х-диапазона;

• определен состав параметров морских льдов, идентифицируемых при комплексном анализе радиолокационных данных в мм, см и дм диапазонах длин волн, и в С-диапазоне на ко- и кросс-поляризациях;

• установлено, что оптимальный состав спутниковых датчиков дистанционного зондирования для получения информации о характеристиках ледяного покрова должен включать РСА С- или X-диапазонов, сканирующий радиометр оптического диапазона и радар-альтиметр;

• созданы новые более эффективные алгоритмы автоматизированной обработки и интерпретации спутниковых РСА-изображений: определения возрастных видов льдов, общей сплоченности льдов и частной сплоченности многолетних льдов, дрейфа и характеристик разрывов;

• разработан и предложен новый метод определения толщины льда по данным измерений возвышения льда при помощи спутниковых радар-альтиметров;

• получены характеристики ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном в период 1979-1995 гг. на основе совместного анализа данных дистанционного зондирования и модельных расчетов;

• выполнена верификация характеристик распределения многолетних льдов в Арктике, полученных по данным спутниковых микроволновых радиометров, путем сравнения с данными обработки радиолокационных изображений Х- и С-диапазонов;

• продемонстрирована эффективность использования спутниковых РСА-изображений для выбора пути плавания во льдах на трассе СМП.

Практическая значимость

Основное практическое значение выполненных исследований заключается в совершенствовании системы информационного обеспечения коммерческого судоходства на трассе СМП, плаваний кораблей ВМФ, высокоширотных плаваний ледоколов и экспедиционных судов, а также решения задач устройства аэродромов на льду, организации и снятии дрейфующих станций "Северный Полюс" и т.д. В настоящее время большое значение приобретает получение ледовой информации для обеспечения безопасности работы буровых платформ и других сооружений на шельфе арктических морей.

Начиная с 2004 г. была организована регулярная передача РСА-изображений со спутника Envisat в штаб морских операций, где они применялись при подготовке рекомендаций по выбору оптимального пути плавания во льдах и решении тактических задач навигации на борту ледоколов. Их использование позволило в два раза увеличить среднюю скорость каравана в тяжелых ледовых условиях, и на 30-40% - в относительно легких ледовых условиях. В ходе экспедиционных исследований были показаны преимущества использования спутниковых РСА-изображений в качестве дополнения к традиционным ледовым картам, экспериментальным путем определены оптимальные размеры передаваемых файлов и зоны уверенного приема изображений по системам связи.

Результаты интерпретации и сигнатуры основных видов морских льдов представлены в руководстве по интерпретации РСА-изображений ледяного покрова. Разработанная автором методология приведения УЭПР морских льдов к фиксированному углу падения применяется при визуальной интерпретации и автоматизированной тематической обработке РСА-изображений. Метод определения толщины морского льда по данным радар-альтиметра предполагается использовать при обработке данных, которые будут поступать с нового спутника Сгуо8а1>2, запускаемого с целью изучения изменений толщины морских льдов и ледников.

Материалы диссертации использовались автором при проведении занятий для слушателей теоретического курса обучения ледовых экспертов и в лекциях для студентов по специальностям "океанология" и "дистанционное зондирование".

Основные положения, выносимые на защиту

• Обоснование выбора наиболее информативных средств дистанционного зондирования ледяного покрова, включающего спутниковые РСА- изображения сантиметрового и дециметрового диапазонов, снимки видимого и ИК-диапазонов и данные альтиметрии;

• Закономерности изменения удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) в зависимости от возраста морских льдов, сезона, а также частоты, поляризации и угла падения радиолокационного сигнала;

• Обоснование состава характеристик морских льдов, определяемых по радиолокационным изображениям в Х-, С-, 8- и Ь-диапазонах электромагнитных волн;

• Методология и алгоритмы автоматизированной тематической интерпретации спутниковых радиолокационных изображений морских льдов;

• Метод расчета толщины льда по данным спутниковой альтиметрии.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, семи глав и заключения. Во введении показана актуальность выполненного исследования, обоснована важность и необходимость применения спутникового радиолокационного зондирования для развития системы мониторинга морских льдов. Сформулированы цели и задачи диссертационной работы, объекта и

Заключение диссертации по теме «Океанология», Александров, Виталий Юрьевич

Выводы

Дрейф льдов в море Лаптевых и вынос льдов в Северный Ледовитый океан изучались по данным дистанционного зондирования и модельным расчетам. Зимой 1987/1988 и 1994/1995 гг. карты дрейфа и вынос льда из моря Лаптевых определялись по последовательным радиолокационным изображениям, полученным со спутника "Океан", и данным SSM/I. Сезонная и межгодовая изменчивость ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым океаном рассчитана при помощи крупномасштабной динамико-термодинамической модели в период с 1979 по 1995 гг. и при помощи полуэмпирического метода - с 1936 по 1995 гг. В целом, полученные значения согласуются друг с другом. Комбинация этих методов позволила лучше оценить дрейф льдов в море Лаптевых и их вынос в Северный Ледовитый океан, связь с циркуляцией льдов в Северном Ледовитом океане, а также перенос седиментов. Основные результаты работы следующие

• Изучение сезонной и межгодовой изменчивости ледообмена между морем Лаптевых и Северным Ледовитым Океаном в период с 1979 по 1995 гг. выявило, что (1) в среднем, сезонный цикл среднемесячного выноса льдов из моря Лаптевых положителен в течение всего года с максимумом в феврале и минимумом в августе, (2) вынос льдов через северную границу моря преобладал с октября по май, а поступление - с июня по сентябрь, (3) поступление льдов из Восточно-Сибирского моря преобладало в апреле, мае, ноябре и декабре, а максимум выноса приходился на сентябрь, (4) в зимний период при преобладании выноса льдов регулярно наблюдались периоды поступления льдов длительностью несколько дней и даже недель, (5) значение выноса льдов в зимний период изменялось от 251,000 до 732,000 км2 и, в среднем, составило 483,000 км2 и; (6) в летний период поступление льдов через северную границу моря Лаптевых преобладало во все годы за исключением 1982, 1985, 1987, 1991, и 1995, и, в среднем, составило 40,000 о км"; (7) в летний период перенос льдов из моря Лаптевых в ВосточноСибирское море в среднем составил 69,000 км*.

• В период с 1936 по 1995 г. вынос льдов из южной в северную части моря Лаптевых составил в среднем 309,000 км2. Поступление морского льда в море Лаптевых произошло только в 1957 г. Анализ полученного ряда не выявил долгопериодного тренда.

• Изменения режима дрейфа льдов в море Лаптевых, в значительной степени, соответствуют изменениям циркуляции льдов в Арктическом бассейне.

5.2. Оценки распространения многолетних льдов в Арктике

Ледяной покров Арктики представляет собой важную компоненту климатической системы Земли и является индикатором глобального потепления, последствия которого по результатам климатических моделей заметнее всего проявятся в полярных районах. Данные пассивного микроволнового зондирования, получаемые с датчиков 8ММЯ и БЗМЛ, широко используются при проведении климатических исследований -изучении трансформации ледяного покрова Арктики и трендов площади и распространения морских льдов [310]. При обработке полей радиояркостных

213 температур, измеренных данными приборами, определяются сплоченность льда, граница его распространения и площадь, занимаемая льдом. Данные пассивного микроволнового зондирования позволяют определять частную сплоченность однолетнего и многолетнего льдов [190, 268, 376].

Анализ данных SMMR, полученных со спутника Nimbus-7 в период с 1978 по 1987 гг., показал уменьшение протяженности ледяного покрова в Арктике на 2.4% за десятилетие [230]. Анализ данных SSM/I подтверждает эту тенденцию, причем показывает, что скорость сокращения ледяного покрова увеличивается. Публиковавшиеся в течение последних нескольких лет данные констатировали уменьшение площади льдов с 1978 по 2003 гг. со скоростью чуть более 3% за декаду [82, 179, 262]. Анализ данных, выполненный на конец 2006 г., показал увеличение скорости сокращения площади арктических льдов до 3.9% за декаду. Экстремальное уменьшение морского ледяного покрова летом 2007 г. было вызвано, отчасти, аномально высокой температурой воздуха в весенние и летние месяцы (особенно в апреле), а также сильными ветрами, которые способствовали усиленному выносу льдов из Арктики [191]. В связи с этим, согласно расчетам, средняя скорость уменьшения площади арктических льдов возросла еще больше, до -4.62% за декаду, по данным на декабрь 2007 г.

Значительный интерес представляют изменения, происходящие с многолетними льдами Арктики. В работе [268] было впервые показано, что площадь многолетнего льда сокращается быстрее, чем общая площадь льдов Арктики. Изменения в среднем составили 30.5 х 103 км2/год, или тренд равный -7% за декаду в период с 1979 по 1998 гг. По данным работы [175], в период с 1979 по 2004 гг. сокращение площади многолетнего льда в январе составило 37.3 х 103 км2/год. О сокращении площади многолетних льдов также судят по изменениям, произошедшим со льдом в сентябре. Согласно [191], скорость сокращения площади льдов в Арктике в период с 1979 по 2007 гг. составила в среднем -11.4 % за декаду.

Сравнение оценок, полученных при помощи алгоритма NASA Team, с данными самолетных радиолокаторов и пассивных микроволновых радиометров показало, что крупномасштабные особенности распределения многолетнего льда правильно определяются по данным спутниковых микроволновых радиометров [184]. В то же время была выявлена значительная изменчивость оценок параметров многолетнего льда, обусловленная изменением излучательной способности различных полей многолетнего льда [236], различиями термодинамических температур льда на глубинах проникновения излучения на частотах 19- и 37 ГГц [231], и изменением высоты снежного покрова [183]. Сравнение с результатами анализа радиолокационных изображений, полученных со спутников "Океан" и RADARSAT, показало, что алгоритм NASA Team занижает оценки частной сплоченности многолетних льдов. Наибольшие различия между оценками наблюдались в ноябре-декабре [38]. Сравнение оценок, полученных по данным SMMR с использованием алгоритма NORSEX, с данными самолетных многоканальных радиометров, показало, что в прикромочной зоне Баренцева моря значения частной сплоченности многолетних льдов занижаются на 10% [381].

В данном исследовании сравниваются оценки частной сплоченности и площади многолетних льдов в различных районах Северного Ледовитого Океана, полученных по данным SSM/I на основе алгоритма NORSEX и радиолокационным изображениям, полученным со спутников RADARSAT и "Океан".

Выполненные исследования базируются на оценках параметров морских льдов по данным SSM/Ï, устанавливавшегося на спутниках серии DMSP (F8, Fil, F13, F14, F15). Датчик SSM/I измеряет радиояркостные температуры (TBs) на частотах 19, 22, 37 и 85 ГГц. Измерения на частоте 22 ГГц выполняются на вертикальной (V) поляризации, а на всех остальных как на V-, так и на горизонтальной (Н) поляризациях [377]. Получаемые данные обрабатываются в Национальном Центре Снега и Льда (NSIDC) в США.

Данные архивируются в виде ежедневных карт радиояркостных температур в полярной стереографической проекции. Они покрывают полярные районы за исключением круговых секторов с центрами в полюсах и радиусом 280 км, для которых данные измерений отсутствуют из-за наклона орбиты. Размер элемента разрешения составляет 70 х 45 км для частоты 19.3 ГГц, 60 х 40 км - для 22.2 ГГц, 38 х 30 км - для 37.0 ГГц, и 16 х 14 км - для 85.5 ГГц. Размер ячейки сетки данных составляет 12.5 км на частоте 85.5 ГГц и 25 км на более низких частотах. Файл данных составлен из 304 столбцов и 448 строк.

В алгоритме NORSEX [376, 381] предполагается, что радиояркостная температура в элементе разрешения представляет собой сумму радиояркостных температур многолетнего и однолетнего льдов, а также водной поверхности с весовой функцией соответствующей их относительной площади:

Тв ~ Стекп,Тш -f СрувруТру + Coweow272, (5.3) где сш,сру,с0}г относительные площади многолетнего льда, однолетнего льда и водной поверхности в элементе разрешения, em>eFY>eow - их излучательные способности и Tmy and TFY - температуры двух рассматриваемых видов льда. Относительные площади многолетнего льда, однолетнего льда и водной поверхности удовлетворяют следующему соотношению:

Для параметризации термодинамической температуры однолетнего льда использовалось соотношение: где Тм - среднемесячная температура воздуха в Арктике. Температура поверхности многолетнего льда предполагается равной приземной температуре воздуха. Использованные значения излучательной способности льдов и водной поверхности, а также данные in-situ наблюдений и их среднеквадратические отклонения [216] приведены в таблице 5.1. Предполагается, что излучательные способности двухлетнего и многолетнего льда одинаковы. С + С + С

-W т FY т ^OW

5.4)

Т^О.4* Tat+ 0.6* ТД=272),

5.5)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Развитие системы мониторинга ледяного покрова в Арктике имеет большое значение для выполнения климатических и режимных исследований, обеспечения безопасности мореплавания, разработки нефтегазовых месторождений на шельфе арктических морей, и ряда других задач. В результате выполненных в диссертационной работе исследований решена крупная научная проблема развития системы мониторинга морских льдов на основе комплексного использования данных спутникового радиолокационного зондирования с данными в других диапазонах. Основным преимуществом съемки при помощи радиолокаторов с синтезированной апертурой является возможность регулярного получения информации высокого разрешения независимо от условий погоды и естественной освещенности.

Выполненные автором теоретические и экспериментальные исследования показали, что облачность, туман и снегопад слабо влияют на характеристики отраженного радиолокационного сигнала, и только интенсивные дожди и грозы могут значительно изменять величину принимаемого РЛС сигнала и, в отдельных случаях, маскировать изображение морского льда. Данное обстоятельство необходимо учитывать при интерпретации изображений, полученных в летний период.

Яркость радиолокационного изображения определяется удельной эффективной площадью рассеяния ледяного покрова, которая также зависит от длины волны, поляризации и угла падения электромагнитной волны. Анализ и обобщение и литературных данных показали, что основными особенностями изменения УЭПР морских льдов в Ки-, Х-, и С-диапазонах являются низкие значения у начальных льдов и ниласа, их повышение у серого льда и понижение на стадии однолетнего льда с последующим увеличением при нарастании толщины последнего. Рассеяние многолетнего льда увеличивается по сравнению с однолетним льдом. УЭПР морских льдов могут изменяться в зависимости от их расположения, например в районе кромки или в массиве дрейфующих льдов. Значения УЭПР многолетнего и однолетнего льдов значительно варьируют в период летнего таяния, и радиолокационный контраст между ними изменяется или исчезает.

В настоящее время съемка ледяного покрова осуществляется, в основном, в С-диапазоне на НН-поляризации. Анализ калиброванных изображений спутника Егтва! позволил оценить диапазоны изменения УЭПР основных видов льдов при данных параметрах. Полученные результаты использовались затем при разработке методов интерпретации и анализа РСА-изображений морских льдов.

Визуальная интерпретация изображений является основным методом получения информации о параметрах ледяного покрова. Разработка и совершенствование методов интерпретации радиолокационных изображений морских льдов Х-, С- и Б- диапазонов выполнялось на основе серии подспутниковых экспериментов, и в результате были выявлены основные характеристики морских льдов, которые идентифицируются по этим изображениям.

По радиолокационным изображениям Х-диапазона на УУ-поляризации опознаются начальные, молодые, однолетние и многолетние льды, определяются положение кромки льдов, граница между дрейфующим льдом и припаем, многолетним и однолетним льдами. Выделяются обширные и гигантские ледяные поля, прибрежные и заприпайные полыньи, опознаются разводья шириной более половины элемента разрешения. Последовательные съемки одного и того же района позволяют прослеживать дрейф ледяного покрова с оценкой его скорости и направления. Такие параметры морских льдов как заснеженность, возраст льда в широком диапазоне и некоторые другие не определяются. По РСА-изображениям Б-диапазона выделяются дрейфующие и сидящие на грунте айсберги, идентифицируется возраст льдов, их преобладающие формы, степень торосистости, границы распространения льдов и зон устойчивого и неустойчивого припая,. В летний период определяется положение кромки льдов, их сплоченность и размер льдин, выделяются зоны и полосы мелкобитого льда.

Сигнатуры основных видов и параметров льда на РСА-изображениях С-диапазона на УУ- и НН-поляризациях выявлены и верифицированы на основе анализа изображений, полученных со спутников ЕК8-1/2, КАВАЕ^АТ и Егмза1. Установлена возможность определения основных возрастных видов (начальный, молодой, однолетний и старый) и форм льда, выделения участков ровного, слабо, умеренно и сильно деформированного льда, идентификации границы припая, а также прибрежных и заприпайных полыней и разрывов. В летний период фиксируется положение кромки, оценивается сплоченность льдов, и выделяются отдельные поля и полосы льда. Оценены возможности и ограничения РСА по обнаружению айсбергов среди водной поверхности, припая и дрейфующих льдов. Выявлены неоднозначности интерпретации РСА-изображений, вызванные сходством сигнатур различных видов и параметров льда - сложно различать тонкий, средний и толстый однолетний льды, а также двухлетний и многолетний льды. На основании проведенных исследований была рекомендована следующая последовательность методических приемов дешифрирования радиолокационных изображений: выделение кромки ледяного покрова и границ многолетних льдов, границ припая, крупных разводий, каналов и полыней, однородных зон с различным состоянием льда, определение характеристик ледяного покрова в выделенных зонах, и составление ледовой карты.

Предложенный в диссертации подход к автоматизации тематической обработки спутниковых изображений заключается в создании алгоритмов определения отдельных характеристик морских льдов, которые, по мере их совершенствования, могут быть органично включены в общую схему интерактивной обработки изображений, используемой в оперативной практике. В результате выполненных исследований разработана методология автоматизированной интерпретации ледяного покрова по РСА изображениям. Созданы алгоритмы приведения УЭПР морских льдов к одному углу падения, определения возрастных видов льда, общей и частной сплоченности нескольких видов льдов, дрейфа льдов и характеристик разрывов в ледяном покрове, что позволяет в значительной степени автоматизировать процедуры интерпретации РСА изображений морских льдов. Разработанная методология распознавания возрастных видов морских льдов на спутниковых радиолокационных изображениях включает в себя этапы предварительной обработки изображений, их сегментации, выбора признаков, и непосредственно распознавания. Автором или под его руководством разработаны алгоритмы сегментации радиолокационных изображений и распознавания возрастных видов льдов, основанные на методах нейронных сетей, линейного дискриминантного анализа, и сравнения гистограмм, алгоритм определения частной сплоченности многолетних льдов по РСА-изображениям, основанный на методе байесовской классификации. Разработана методология картирования разрывов, сочетающая преимущества визуального анализа изображений и методов автоматической обработки. Предложен набор параметров, описывающих характеристики разрывов и разработан алгоритм, позволяющий автоматически рассчитывать эти характеристики в узлах регулярной сетки для Арктики. Разработан и реализован алгоритм, основанный на вычислении кросскорреляции, который позволяет с высокой точностью определить дрейф льдов при существенном уменьшении времени работы.

Выполненные исследования показали, что анализ радиолокационных изображений, полученных при помощи четырехчастотного авиационного комплекса, позволяет значительно расширить количество определяемых параметров морских льдов. Установлено, что изображения Х-диапазона содержат наиболее ценную информацию о возрасте льдов. Айсберги, наслоения, торосы, гряды торосов, границы ледяных полей в зонах мелкобитого льда лучше выделяются в Ь- и метровом диапазонах.

Анализ радиолокационных изображений С-диапазона на различных поляризациях обеспечивает более полное и детальное определение возрастных видов и ряда других параметров ледяного покрова. Анализ изображений на НН- и УУ-поляризациях при больших углах падения позволяет улучшить разделение льда и водной поверхности, и выделение полей однолетнего льда. На НН- и НУ-поляризациях при малых углах падения разделяются взволнованная водная поверхность и полосы льда, выделяются зоны молодого льда. Разрывы, покрытые серым льдом, выделяются в массиве многолетних льдов по кросс-поляризационному (УУ/УН) отношению. В этом режиме идентифицируются айсберги на фоне взволнованной водной поверхности. При совместной интерпретации РСА-изображений и снимков оптического диапазона улучшается определение ряда характеристик морских льдов, и устраняются неоднозначности интерпретации. На основании выполненных исследований для мониторинга ледяного покрова рекомендовано использование следующего состава средств дистанционного зондирования: спутниковые РСА сантиметрового и дециметрового диапазонов на ко- и кросс-поляризациях, радиометр оптического диапазона и радар-альтиметр.

Спутниковые радиолокационные изображения получили применение в научных исследованиях для изучения припая, полыней, дрейфа льдов, верификации оценок распространения льдов и ряда других задач.

Использование РСА изображений совместно с данными модельных расчетов позволили получить оценки ледообмена моря Лаптевых с Арктическим бассейном в период 1979-1995 гг. По РСА-изображениям, полученным со спутника RADARSAT, была оценена площадь многолетних льдов в Арктике, что позволило верифицировать ее оценки, полученные по данным SSM/I.

В серии демонстрационных компаний на борту атомных ледоколов в Арктике было доказано, что данные спутниковых РСА могут эффективно использоваться на борту ледоколов для выбора пути плавания во льдах. Изображения, получаемые со спутника Envisat, регулярно используются для картографирования ледовой обстановки и подготовки рекомендаций по преодолению тяжелых льдов на отдельных участках трассы СМП.

Развитие системы мониторинга морских льдов предполагает совершенствование, технических средств получения ледовой информации, методов обработки и комплексирования данных, поступающих с различных спутниковых, самолетных и наземных систем, дистанционного зондирования, а также средств связи для передачи информации на суда. Преемственность программ спутникового радиолокационного зондирования открывает возможности для развития мониторинга морских льдов. Разработанные в диссертации методологии анализа и обработки могут быть использованы при анализе РСА-изображений с перспективных спутников: TerraSAR-X, COSMO-SKYMED и "Метеор-М" (Х-диапазон), Sentinel (С-диапазон), "Кондор-Э" (S-диапазон) и ALOS PALSAR (L-диапазон).

Важнейшим параметром ледяного покрова является его толщина. Возможности ее определения, как по спутниковым РСА-изображениям, так и данным в других диапазонах существенно ограничены. Выполненные в диссертации исследования показали принципиальную возможность определения толщины льда по данным измерений его возвышения при помощи спутниковых радар-альтиметров и лазерных альтиметров.

Эмпирическая регрессионная зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда в период март-май получена по данным измерений, выполненных во время посадок на лед при проведении высокоширотных воздушных экспедиций "Север". По данным измерений в экспедициях "Север" были также вычислены средняя высота и плотность снега и их стандартные отклонения, а также получены оценки плотности однолетнего льда. С использованием этих данных уравнение гидростатического равновесия было преобразовано в линейную зависимость между толщиной и возвышением однолетнего льда. Соотношение между толщиной и возвышением многолетнего льда было получено из уравнения гидростатического равновесия при подстановке в него среднеклиматических значений высоты и плотности снега, и плотности многолетнего льда, определенной как средневзвешенное значение плотностей его верхнего и нижнего слоев.

Основное содержание диссертации докладывалось на ряде научных конференций, в частности:

• На 1-ой всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований" - Баку (1982);

• На 2-м и 3-м всесоюзных съездах океанологов - Ялта (1982), Ленинград (1987);

• На симпозиумах "Радиолокационное исследование природных сред" -С.Петербург (1983, 1992, 1994, 1999,2000);

• На межведомственном всесоюзном совещании "Статистические методы обработки данных и системы дистанционного зондирования окружающей среды" - Минск (1983);

• На 2-м всесоюзном совещании по механике и физике льда - Москва (1983);

На всесоюзном совещании "Радиофизические и оптические методы исследования снега и льда" - Ленинград (1984);

На всесоюзном совещании "Ледовые прогнозы и расчеты " — Ленинград (1984);

На всесоюзной конференции "Статистические методы обработки данных дистанционного зондирования окружающей среды " - Юрмала (1986);

На всесоюзной конференции "Морские льды и хозяйственная деятельность на шельфе" — Мурманск (1989);

На международных симпозиумах по наукам о Земле и дистанционному зондированию (ЮАЯБЗ) - Эспоо, Финляндия (1991), Сингапур (1997), Сиэттл, США (1998), Гамбург, Германия (1999), Тулуза, Франция (2003);

На 18-й ежегодной конференции общества дистанционного зондирования - Данди, Великобритания (1992);

На российско-германских совещаниях по проблеме исследования моря Лаптевых-С. Петербург (1993, 1994, 1995, 1996); На симпозиуме по микроволновому дистанционному зондированию Земли, океана, льда и атмосферы (1Ж81)- Лоуренс, Канзас, США (1994);

На 3-м циркумполярном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды Арктики - Фэрбенкс, США (1994); На международной конференции по распространению миллиметровых радиоволн - Харьков, Украина (1994);

На российско-норвежском совещании по исследованию Карского моря - С-Петербург (1995);

На международных конференциях по инженерным работам в портах и океане (РОАС) - Мурманск (1995), Хельсинки, Финляндия (1999);

На 4-м симпозиуме по результатам работы спутника ERS - Флоренция, Италия (1997);

На 3-й международной конференции по радиоактивности окружающей среды в Арктике - Тромсе, Норвегия (1997);

На международной конференции "Устойчивое развитие в Арктике" -Тромсе, Норвегия (1998);

На симпозиуме по использованию снимков спутника RADARSAT -Монреаль, Канада (1998);

На 49-й Арктической научной конференции по Международному сотрудничеству в исследованиях Арктики: обнаружение глобальных изменений и их влияния в западной Арктике - Фэрбенкс, Аляска, США (1998);

На международных симпозиумах стран СНГ по атмосферной радиации (МСАР) - С.Петербург (1999, 2000, 2002, 2004);

На международном симпозиуме по нефтепроводам (ISOPE-EUROMS) -Москва (1999);

На международном коллоквиуме "Космическая информация для безопасности окружающей среды" - Москва (1999); На международном симпозиуме по спутникам ERS и ENVISAT "Взгляд из космоса на землю в новом тысячелетии" - Гетеборг, Швеция (2000);

На всероссийской научной конференции "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" - Муром (2001);

На пятом рабочем совещании "Взаимодействие суши и океана в российской Арктике" - Москва (2002);

На симпозиуме по спутникам ENVISAT и ERS - Зальцбург, Австрия (2004);

• На рабочем совещании по спутнику CRYOSAT - Фраскати, Италия (2005);

• На 31-м международном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды "Глобальный мониторинг для устойчивого развития и безопасности " - С. Петербург, (2005);

• На научном семинаре "Норвежско-Российское сотрудничество на Шпицбергене" - Тромсе, Норвегия (2006);

• На научной конференции "Моря высоких широт и морская криосфера" - С.-Петербург (2007);

• На третьей международной конференции "Земля из космоса - наиболее эффективные решения" - Москва (2007);

• На втором международном совещании по прогрессу в области океанографии на основе использования РСА-изображений спутников ENVISAT и ERS - Фраскати, Италия (2008);

• На шестой и седьмой Всероссийских ежегодных конференциях "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва (2008, 2009);

• На ассамблее Европейского геофизического союза - Вена, Австрия (2009);

• На конференции "Морские исследования полярных областей Земли в Международном полярном году 2007/08" (Санкт-Петербург, 2010);

• На международном Симпозиуме "Океаны из космоса" (Венеция, 2010). В полном объеме результаты диссертационной работы докладывались на научном семинаре Нансен-Центра и совместном семинаре отдела совершенствования ледово-информационной системы и отдела ледовых прогнозов ААНИИ. Основное содержание диссертации, ее результаты и выводы опубликованы более чем в 60 научных работах, в том числе в книге "Дистанционное зондирование морских льдов на Северном морском пути: изучение и применение" (авторы О.М. Йоханнессен, В.Ю. Александров, И.Е. Фролов и др.), опубликованной в 2006 году в издательстве Springer-Praxis и в 2007 году в издательстве "Наука", в авторитетных российских и зарубежных изданиях, соответствующих перечню научных изданий ВАК России: Доклады Академии Наук СССР, Исследование Земли из космоса, Проблемы Арктики и Антарктики, Вестник Санкт-Петербургского Государственного Университета, Journal of Geophysical Research, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Continental Shelf Research, Sea Technology, Polar Record, Canadian Journal of Remote Sensing, a также в трудах Всероссийских и международных научных конференций.

Результаты выполненных в диссертации исследований использовались в штабе морских операций Мурманского морского пароходства при обеспечении морских операций на трассе Северного морского пути. Разработанные в диссертации методология и алгоритмы, в частности интерпретации РСА-изображений морских льдов, угловой коррекции РСА-изображений, могут использоваться в Ледово-информационном центре ААНИИ и других организациях, занимающихся вопросами получения и обработки ледовой информации.

Список литературы диссертационного исследования доктор физико-математических наук Александров, Виталий Юрьевич, 2010 год

1. Александров В.Ю., Бугиуев A.B. Использование статистических характеристик радиолокационных изображений льдов для их распознавания // Тр. ААНИИ. 1977. Т. 343. С. 151-154.

2. Александров В.Ю. Распознавание образов при помощи гистограмм // Сб. "Алгоритмы и программы" М., ВИЭМС. Вып. 4(23). 1978. С. 41.

3. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Дешифрирование радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ГТО. 1979. Вып. 433. С. 130-135.

4. Александров В.Ю. Различия отражающих свойств основных возрастных видов морских льдов // Тр. ГГО. 1982. Вып. 470. С. 87-91.

5. Александров В.Ю., Матросов С.Ю. О коррекции радиолокационных изображений природных объектов // Сб. "Первая всесоюзная конференция Биосфера и климат по данным космических исследований". Баку, 1982. С. 73.

6. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Солонин A.C. Оптимальные алгоритмы распознавания морских льдов по данным дистанционного зондирования // Сб. Второй всесоюзный съезд океанологов, Физика и химия океана, тезисы докладов, вып. 4, часть 1, 1982, МГИ АН УССР.

7. Александров В.Ю., Лощшов B.C. Некоторые результаты интерпретации радиолокационных изображений морских льдов при помощи ЭВМ // Тр. ААНИИ. 1983. Т. 379. С. 50-53.

8. Александров В.Ю. Влияние отражения от осадков на характеристики радиолокационных изображений морских льдов // Тр. ГГО. 1985. Вып. 490. С. 70-75.

9. Ю.Александров В.Ю., Бушуев A.B., Лощилов B.C. Определение сплоченности морских льдов по аэрокосмическим изображениям // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 2. С. 5-11.

10. Александров В.Ю., Лощилов B.C. Количественная интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов с использованием априорных данных // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 28-31.

11. Александров В.Ю., Бровирова Т.Ю., Мелентъев В.В., Микикечко А.Н.и др. Методика и некоторые результаты обработки контрастов лед/вода по данным самолетного сканирующего радиометра // Тр. ГГО. 1986. Вып. 509. С. 162-178.

12. Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Оценка УЭПР морских льдов разного возраста по радиолокационным изображениям спутника ЕТЧЛ/ТБАТ // Сб. "Тезисы докладов научной конференции Моря высоких широт и морская криосфера11. С.-Петербург, 2007. С. 16

13. Александров В.Ю., Волков В.А., Сандвен С., Бабикер М. Обнаружение айсбергов в российской Арктике по спутниковым данным // Сб. "Тезисы докладов научной конференции Моря высоких широт и морская криосфера". С.-Петербург, 2007. С. 15

14. Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Цифровая обработка РСА-изображений морских льдов спутника ЕКРЛ8АТ // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. № 1(78). С. 90-94.

15. Александров В.Ю. Алгоритм определения толщины льда по данным спутникового радар-альтиметра // Сб. трудов конференции в рамках Ш

16. Международного полярного года. Санкт-Петербург, Российский государственный гидрометеорологический университет, 12-13 ноября 2008. С. 9-11.

17. ЪЪ.Аппелъ И.Л., Гудкович З.М. Отражательная способность ледяного покрова в период таяния льда в юго-восточной части моря Лаптевых // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 27-31.

18. Асмус В.В., Никитин П.А., Попов В.И, Спиридонов Ю.Г. Цифровая обработка радиолокационных изображений, полученных со спутника «Космос-1500» // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 107-114.

19. Атлас океанов. Северный Ледовитый океан / Под ред. С.Г. Глушкова. Изд. Главного управления навигации и океанографии министерства обороны СССР, 1980. 189 с.

20. Афиногенов Л.П., Александров В.Ю., Рабинович Ю.И. Алгоритмы наземной обработки данных самолетного сканирующего СВЧ-радиометра // ТрГГО. 1985. Вып. 489. С. 59-69.

21. Богородский В.В., Козлов А.И. Микроволновая радиометрия земных покровов. Л., Гидрометеоиздат, 1985, 272 с.

22. Брязгин H.H. К вопросу об альбедо поверхности дрейфующих льдов // Проблемы Арктики и Антарктики. 1959. Вып. 1. С. 33-39.

23. Бурцев А.И., Кровотынцев В.А., Назиров М., Никитин П.А., Спиридонов Ю.Г. Радиолокационные карты Арктики и Антарктиды по данным ИСЗ «Космос-1500» и предварительные результаты их анализа // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 54-63.

24. Бушуев A.B. Развитие и совершенствование системы и методов ледовых наблюдений // Проблемы Арктики и Антарктики. 1991. Вып. 66. С. 170-183.

25. Бушуев A.B. Сбор, обработка и анализ данных по льду // Морской лед (справочное пособие): СПб., Гидрометеоиздат, 1997. С. 317 386.

26. Бушуев A.B., Быченков Ю.Д. Исследование распределения и динамики морских льдов по телевизионным снимкам ИСЗ "Метеор": Временная инструкция. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 133 с.

27. Бушуев A.B., Быченков Ю.Д. Использование радиолокационных снимков ИСЗ "Космос-1500" для исследования распределения и динамики морских льдов // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 23-27.

28. Бушу ев A.B., Быченков Ю.Д., Лощшов B.C., Масанов АД. Исследование ледяного покрова с помощью радиолокационных станций бокового обзора (РЛСБО): Методическое пособие. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 120 с.

29. Бушуев A.B., Волков H.A., Григценко В.Д. Наблюдения за морскими льдами и их исследования, создание автоматизированной ледово-информационной системы // Проблемы Арктики и Антарктики. 1995. Вып. 70. С. 104-119.

30. Бушуев A.B., Волков H.A., Гудкович З.М., Лощшов B.C. Результаты изучения дрейфа и динамики морского ледяного покрова Арктического бассейна весной 1961 года//Тр. ААНИИ. 1967. Т. 257. С. 26-44.

31. Бушуев A.B., Волков H.A., Гудкович З.М., Новиков Ю.Р. и др. Автоматизированная ледово-информационная система для Арктики (АЛИСА) // Тр. ААНИИ. 1977. Т.343. С. 6 16.

32. Визе В.Ю. Гидрологический набросок морей Лаптевых и ВосточноСибирского // Материалы комиссии по изучению Якутской АССР, том 5. Л., Академия Наук СССР, 1926.

33. Визе В.Ю. Об изучении дрейфа льдов в проливе Вилькицкого // Проблемы Арктики. 1938. Вып. 1. С. 41-46.

34. Воеводин, В.А., Попов, И.К. Методы изучения морфометрических характеристик айсбергов // Айсберги мирового океана / Под ред. И.К. Попова, В .А. Воеводина. СПб., 1996. С. 18-29.

35. Горбунов Ю.А. Ледообмен через Новосибирские проливы // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 66-72.

36. Горбунов Ю.А., Быченков Ю.Д., Лосев С.М., Кулаков И.Ю., Проворкин A.B. Дрейф льда в Гренландском море в 1979 1980 гг. // Труды ААНИИ. 1985. т. 400. С. 32-60.

37. Горбунов Ю.А., Гудкович З.М., Аппелъ И.Л. Особенности дрейфа льдов в юго-восточной части моря Лаптевых // ПОЛЭКС-Север-76. Ч. 2. Л., 1979. С. 45-65.

38. Горбунов Ю.А., Карелин И.Д. Межгодовые изменения ледообмена через Новосибирские проливы // Тр. ААНИИ. 1981. Т. 372. С. 114-116.

39. Гудкович З.М., Доронин Ю.П. Дрейф морских льдов. СПб: Гидрометеоиздат, 2001. 111 с.

40. Гудкович З.М., Кириллов A.A., Ковалев Е.Г., Сметанников A.B., Спичкин В.А. Основы методов сверхдолгосрочных ледовых прогнозов в Арктических морях. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 348 с.

41. Гудкович З.М., Николаева А.Я. Дрейф льдов в арктических морях и его связь с ледяным покровом советских арктических морей // Тр. ААНИИ. 1963. Т. 104. С. 1-186.

42. А.Доронин Ю.П., Хейсин Д.Е. Морской лед. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 318 с.

43. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.1в.Жевакин С.А., Наумов А.П. К расчету коэффициента поглощения сантиметровых и миллиметровых радиоволн в атмосферном кислороде // Радиоэлектроника. 1965. № 10(6). С. 987-996.

44. Захаров В. Ф. Изменение ледяного покрова моря Лаптевых в связи с осцилляциями барического поля в Арктике // Тр. ААНИИ. 1967. Т. 257. С. 5772.

45. Захаров В.Ф. Морские льды в климатической системе. СПб.: Гидрометеоиздат, 1996. 213 с.79 .Зражевский А.Ю. Методика расчета поглощения в атмосферных парах воды в миллиметровом и субмиллиметровом диапазонах // Радиоэлектроника. 1976. № 21(5). С. 951-957.

46. Зубакин Г.К. (ред.). Ледяные образования морей западной Арктики. СпБ.: ААНИИ, 2006. 272 с.81 .ЗубовН.Н. Арктические льды. М.: Главсевморпуть, 1944. 525 с.

47. Калмыков А.И., Курекин А. С., Ефимов В.Б. и др. Радиолокатор бокового обзораИСЗ "Космос-1500" //Исследование Земли из космоса. 1985. № 3.С. 76-83.

48. Карелин Д.Б. Влияние атмосферных условий на ледовые условия в море Лаптевых//Проблемы Арктики. 1943. Вып. 3. С. 124-135.

49. Карелин Д.Б. Влияние гидрометеорологических условий на состояние льдов в море Лаптевых // Тр. АНИИ. 1945. Т. 188.259 с.

50. Карелин ИД. Исследование крупномасшабных потоков морских льдов по ТВ снимкам с ИСЗ // Проблемы Арктики и Антарктики. 1985. Вып. 60. С. 86-93.

51. Карелин ИД. Система крупных разрывов в дрейфующих льдах Карского моря в зимний период // Тр. ААНИИ. 1998. Т. 438. С. 51-62.

52. Кондратьев К.Я., Биненко В.И., Дьяченко Л.И., Корзов В.И. Альбедо и угловые характеристики отражения подстилающей поверхности и облаков. Л.: Гидрометеоиздат. 1981. 232 с.

53. Кондратьев К.Я., Мелентъев В.В., Александров В.Ю. СВЧ-излучательные свойства различных типов подстилающей поверхности при отрицательных температурах // Доклады АН СССР. 1989. Т. 306. № 1. С. 6770.

54. Кровотынцев В.А., Мшехин O.E., Попов В.И., Спиридонов ЮТ. Радиолокационные наблюдения из космоса за динамикой ледяного берега и дрейфом айсбергов в Антарктике // Исследование Земли из космоса. 1991. № 4. С. 87-96.

55. Кузнецов И.М., Миронов Е. У. Особенности нарастания толщины морского льда// Тр. ААНИИ. 1995. Т.435. С.35-46.

56. Кузнецов И.М., Тимерев A.A. Изменение альбедо льда в зависимости от состояния его поверхности по измерениям с самолета // Проблемы Арктики и Антарктики. 1972. Вып. 40. С. 71-77.

57. Кузъмичев А.П. Система сбора и распространения информации по Арктике // Докл. науч.-практ. Совещ. "Гидрометеорологическое обеспечение хозяйственной деятельности в Арктике и замерзающих морях", СПб., 27-29 марта 2002 г. СПб., 2002. С. 186-189.

58. Лебедев ГА. Гидрофизические и радиофизические исследования Арктического бассейна // Проблемы Арктики и Антарктики. 1999. Вып. 71. С. 78-105.

59. Лосев С.М., Горбунов ЮА., Дымент Л.Н. Оценка характеристик разрывов в ледяном покрове моря Лаптевых по снимкам самолетного радиолокатора бокового обзора и снимкам со спутников Земли "Метеор" и "NOAA" // Метеорология и гидрология. 2003. № 2. С. 59-67.

60. Лосев С.М., Горбунов ЮА., Дымент Л.Н., Сергеева И А. Макродеформации ледяного покрова в Арктическом бассейне // Метеорология и гидрология. 2005. № 8. С. 38-50.

61. Лощилов B.C. Снежный покров на льдах центральной Арктики // Проблемы Арктики и Антарктики. 1964. № 17. С. 36-45.

62. Лощилов B.C., Парамонов А. И. Определение и картографирование толщины морского льда в Арктике по спутниковым изображениям в ИК-диапазоне // Исследование Земли из космоса. 1997. № 5. С.63-72.

63. Макштас А.И Тепловой баланс арктических льдов в зимний период. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 68 с.

64. Марченко A.B. О распространении волн зыби в неоднородном ледяном покрове // Изв. РАН. Механика жидкости и газа. 1996. № 5. С. 162169.

65. Мелентъев В.В., Александров В.Ю. Модельные расчеты СВЧ-излучательных свойств пресноводного льда и мерзлых грунтов // Тр. ААНИИ. 1991. Т. 421. С. 138-146.

66. Мельник ЮА. Радиолокационные методы исследования Земли. М.: Сов. Радио, 1980. 262 с.

67. Миронов Е. У., Сенъко Н.П. О взаимосвязи толщины и осадки льда // Тр. ААНИИ. 1995. Т.435. С.47-54.

68. Митник Л.М., Викторов C.B. (ред) Радиолокация поверхности Земли из Космоса, Альбом-монография. М., Гидрометеоиздат, 1990. 199 с.

69. Митник Л.М., Десятова Г.И., Ковбасюк В.В. Определение характеристик ледяного покрова Охотского моря зимой 1983-1984 гг. по данным радиолокационного зондирования // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 16-22.

70. Николаева А.Я., Гудкович З.М. Некоторые результаты изучения дрейфа льдов при помощи дрейфующих радиобуев // Проблемы Арктики и Антарктики. 1961. Вып. 8. С. 11-17.

71. Николаева А.Я., Шестериков Н.П. Метод вычисления ледовых условий (на примере моря Лаптевых) // Тр. ААНИИ. 1970. Вып. 292. С. 143217.

72. Огути Т. Распространение и рассеяние электромагнитных волн в дожде и других гидрометеорах // ТИИЭР. 1983. № 71(9). С. 6-65.

73. Панфилов A.A. О мезомасштабной пространственной изменчивости дрейфа льдов в зимний период // Тр. ААНИИ. 1990. Т. 418. С. 178-184.

74. Панфилов A.A. О вихревых движениях сплоченного морского льда в осенне-зимний период // Тр. ААНИИ. 1995. Вып. 435. С. 62-67.

75. Радионов В.Ф., Брязгин H.H., Александров Е.И. Снежный покров в Арктическом бассейне. СПб, Гидрометеоиздат, 1996, 124 с.

76. Рахина Т.В., Александров В.Ю., Бушуев A.B., Сандвен С. Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника "Океан" с использованием кросс-корреляционного алгоритма // Исследование Земли из Космоса. 1998. № 4. С. 102-110.

77. Рожков В.А. Методы вероятностного анализа океанологических процессов. JL, Гидрометеоиздат, 1979. 280 с.

78. Руководство по производству ледовой авиаразведки / под ред. H.A. Волкова. JI., Гидрометеоиздат, 1981, 240 с.

79. Спиридонов Ю.Г., Пичугин А.П. Влияние метеоусловий на характеристики радиолокационных изображений земной поверхности из Космоса // Исследование Земли из Космоса. 1984. № 6. С. 21-27.

80. Справочник по климату Антарктиды. Солнечная радиация. Радиационный баланс. Солнечное сияние. JL, Гидрометеоиздат, 1976, Т. 1. 131 с.

81. Степаненко В.Д. Радиолокация в метеорологии. JL: Гидрометеоиздат, 1966. 361 с.

82. Степанюк И. А. Технологии испытаний и моделирования морского льда. СПб.: Гидрометеоиздат. 2001. 77 с.

83. Степанюк И.А., Смирнов В.Н. Методы измерений характеристик динамики ледяного покрова. СПб: Гидрометеоиздат. 2001. 135 с.

84. Тимерев A.A. Отражательные свойства подстилающей поверхности полярных районов // Тр. ААНИИ. 1976. Т. 328. С. 106-115.

85. Финкелыитейн М.И., Лазарев Э.И. Радиолокационный видеоимпульсный измеритель толщины морского льда как новое перспективное средство ледовой разведки // Тр. ААНИИ. 1977. Т.343. С. 104113.

86. Хохлов Г.П. Физико-химические характеристики верхних слоев различных видов морских льдов в районе станции "СП-22" // Тр. ААНИИ. 1978. Т.359. С. 4-12.

87. Царев В.А., Коровин В.П. Неконтактные методы измерений в океанологии. Учебное пособие. СПб: РГГМУ. 2005. 184 с.

88. Цымбал В.Н., Калмыков А.И., Курекин A.C., и др. Информационные возможности радиолокационной системы бокового обзора ИСЗ "Космос-1500" // Исследование Земли из Космоса. 1985. № 3. С. 84-92.

89. Черепанов Н.В. Классификация льдов природных водоемов // Тр. ААНИИ. 1976. Т.331. С. 77-99.

90. Шестериков Н.П. Предварительный анализ дрейфа радиобуев в арктических морях // Проблемы Арктики. 1957. Вып. 2. С. 85-91.

91. Яковлев Г.Н. Снежный покров на дрейфующем льду в центральной Арктике // Проблемы Арктики и Антарктики. 1960. № 3. С. 6576.

92. Яншин A.JI., Соловьева В.А. (ред) Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири. Новосибирск: Наука, 1988. 224 с.

93. Abramov V. Atlas of Arctic Icebergs, The Greenland, Barents, Kara, Laptev, East-Siberian and Chukchi Seas and the Arctic Basin. NJ, USA: Backbone Publishing Company, 1996. 70 p.

94. Alexandrov V.Yu., Bushuev A.V., Loshchilov V.S. Remote Sensing of Arctic and Antarctic sea ice // Proc. of the 18-th Annual Conf. of the Remote Sensing Society, Dundee. UK, September 15-17, 1992. Nottingham, England, 1992. P. 17-34.

95. Alexandrov V.Y., Korsnes R. Ice drift in the Greenland Sea estimated from ERS-1 SAR and NOAA AVHRR images // Norsk Polarinstitutt, Report № 83. Oslo, 1993. 15 p.

96. Alexandrov V.Yu., Loshchilov V.S. Sea-ice sensing using aircraft and satellite radars / Eds. J. Sugimori, Stewart. Seibutsu Kenkyusha, Australia, 1993. P. 324-333.

97. Alexandrov, V.Y., Eicken H., Kolatschek J. Satellite radar monitoring of ice drift in the Laptev Sea // Berichte zur Polarforschung. 1995. Vol. 176. S. 1719.

98. Alexandrov V.Y., Grishchenko V.D., Williams R.G. Arctic and Antarctic Research Institute, St. Petersburg // Sea Technology, vol. 37, N 10, 1996, pp. 47-53.

99. Alexandrov V.Yu., Kolatschek J. Sea-ice conditions during the TRANSDRIFT III expedition II Berichte zur Polarforschung. 1997. Vol. 248. S. 19-20.

100. Alexandrov V.Yu., Kolatschek J. Sea-ice remote sensing // Berichte zur Polarforschung. 1997. Vol. 248. S. 28-29.

101. Alexandrov V.Y., Sandven S., Johannessen O.M., Pettersson L.H., Dalen O. Winter navigation in the Northern Sea Route using RADARSAT data // Polar Record. 2000. № 36 (199). P. 333-342.

102. Alexandrov V.Y., Sandven S., Kloster K. Iceberg identification in the Eurasian Arctic using SAR images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., 21-25 July 2003, Toulouse, France. IEEE, Piscataway, NJ, 2003. (CD-ROM publication).

103. Alexandrov V.Y. Snow measurements // Berichte zur Polarforschung. 2004. Vol. 481. S. 40-41.

104. Alexandrov V.Y., Sandven S., Kloster K., Bobylev L.P., Zaitsev L.V. Comparison of sea ice signatures in OKEAN and RADARSAT radar images for the northeastern Barents Sea // Canad. J. Remote Sensing. 2004. № 30(6). P. 882892.

105. Alexandrov V.Y., Johannessen O.M., Sandven S., Bobylev L., Yarigina A., Volkov V., Zakhvatkina N. Complex analysis of sea ice SAR images // Proceedings "Oceans from Space" Symposium. Venice, Italy. 2010. P. 13-14.

106. Alexandrov V.Y., Sandven S., Wahlin J., Johannessen O.M. The relation between sea ice thickness and freeboard in the Arctic // The Cryosphere Discussions. 2010. № 4. P. 641-661.

107. AGF-211 cruise report 2007 // UNIS. 2007. 143 p.

108. Askne J., Carlstrom A., Dierking W., Ulander L. ERS-1 SAR backscatter Modeling and Interpretation of Sea Ice Signatures // Proc. of Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., August 8-12, Pasadena, California. Piscataway, NJ, 1994. P. 162-164.

109. Askne J., Ulander L.M.H., Carlstrom A. et al. Validation of ERS-1 SAR measurements of sea ice during Arctic-91 // Proc. First ERS -1 SymposiumSpace at the Service of our Environment, Cannes, France, 4-6 November 1992. ESA SP-359, 1993. P. 289-294.

110. Banfield J. Automated tracking of ice floes: A stochastic approach // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1991. № 29(6). P. 905-911.

111. Barber D.G., Thomas A., Papakyriakou T.N. Role of SAR in Surface Energy Flux Measurements Over Sea Ice // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds. C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 35 67.

112. Barber D.G., Yackel J.J., Hanesiak J.M. Sea Ice, RADARSAT-1 and Arctic Climate Processes: A Review and Update // Canad. J. Remote Sensing. 2001. №27(1). P. 51-60.

113. Beaven S.G., Gogineni S.P., Shanableh M. Radar backscatter signatures in the Central Arctic // Int. J. Remote Sensing. 1994. № 15(5). P. 11491154.

114. Belchansky G.L, Douglas D.C., Eremeev V.A., Platonov N.G. Variations in the Arctic's multiyear sea ice cover: A neural network analysis of SMMR-SSM/I data // Geophys. Res. Lett. 2005. Vol. 32. L09605. doi. 10.1029/2005GL022395.

115. Bertoia C., Falkingham J., Fetterer F. Polar SAR Data for Operational Sea Ice Mapping // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds. C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 202-234.

116. Beveridge J.R., et al. Segmenting images using localizing histograms and region merging // Intern. J. Computer Vision. 1989. № 2(3). P. 311-347.

117. Bishop C.M. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Clarendon Press, 1995. 482 p.

118. Bjorgo E., Johannessen O.M., Miles M.W. Analysis of merged SMMR-SSM/I time series of Arctic and Antarctic sea ice parameters 1978-1995 // Geophys. Res. Letters. 1997. № 24(4). P. 413-416.

119. Bogdanov A.V., Sandven S., Johannessen O.M., Alexandrov V.Yu., Bobylev L.P. Multi-sensor approach to automated classification of sea ice image data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2005. № 43(7). P. 1648-1664.

120. Carsey F., editor Microwave Remote Sensing of Sea Ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. 462 p.

121. Carsey F., Harfing R., Wales C. Alaska SAR Facility: The US Center for Sea Ice SAR Data // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C. Tsatsoulis, R. Kwok. Berlin, 1998. P. 189-200.

122. Cavalieri D.J. The validation of Geophysical Products using Multisensor data// Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 233-242.

123. Cavalieri D., J. Crawford M. Drinkwater D. Eppler, L.Farmer, R. Jentz, C. Wackerman. Aircraft active and passive- microwave validation of sea ice concentration from the DMSP SSM/I // J. Geophys. Res. 1991. № 96. P. 2198922008.

124. Collins M.J. Information Fusion in Sea Ice Remote Sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 431-441.

125. Collins M.J., Emery W.J. A Computational Method for Estimating Sea Ice Motion in Sequential Seasat Synthetic Aperture Radar Imagery by Matched Filtering // J. Geophys. Res. 1988. № 93(C8). P. 9241-9251.

126. Collins M.J., Livingstone C.E., Raney R.K. Discrimination of sea ice in the Labrador marginal ice zone from synthetic aperture radar image texture // Intern. J. Remote Sensing. 1997. № 18(3). P. 535-571.

127. Colony R., Thorndike A.S. An estimate of the mean field of Arctic sea ice motion // J. Geophys. Res. 1984. № 89. P. 10623-10629.

128. Comiso J. Arctic multiyear ice classification and summer ice cover using passive-microwave satellite data // J. Geophys. Res. 1990. № 95. P. 1341113422.

129. Comiso J., Parkinson C., Gersten R., Stock L. Accelerated decline in the Arctic sea ice cover // Geophys. Res. Lett. 2008. Vol. 35. L01703, doi:10.1029/2007GL031972.

130. Comiso, J.C., P. Wadhams, W. Krabill, R. Swift, J. Crawford, and W. Tucker. Top/bottom multisensory remote sensing of Arctic sea ice // J. Geophys. Res. 1991. № 96(C2). P. 2693-2711.

131. Cox G. F. N., and W.F. Weeks. Equations for determining the gas and brine volumes in sea ice samples // CRREL Report 82-30. 1982. Hanover, NH.

132. Crane R.G., Anderson M.R. Springtime microwave emissivity changes in the southern Kara Sea // J. Geophys. Res. 1994. № 99. P. 14303-14309.

133. Daida J., Samadani R. Object-Oriented Feature-Tracking Algorithms for SAR Images of the Marginal Ice Zone It IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1990. №28(4). P. 573-589.

134. Dierking W., Busche T. Sea ice monitoring by L-band SAR: an assessment based on literature and comparisons of JERS-1 and ERS-1 imagery // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2006. № 44(2). P. 957970.

135. Dokken S.T. Sea ice and ocean environmental applications of spaceborne SAR: Ph.D thesis. Chalmers University of Technology. Goteborg, Sweden. 2000.

136. Dokken S. T., Häkansson B., Askne J. Inter-Comparison of Arctic Sea Ice Concentration Using RADARSAT, ERS, SSM/I and In-Situ Data // Canadian Journal of Remote Sensing. 2000. № 26(6)". P. 521-536.

137. Drinkwater M.R. Satellite Microwave Radar Observations of Antarctic Sea Ice // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 35-68.

138. Drinkwater M.R., Kwok R., Rignot E., Israelsson H., Onstott R.G., Winebrenner D.P. Potential applications of polarimetry to the classification of sea ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 419-430.

139. Ebert E.E., Curry J. A. An intermediate one-dimensional thermodynamic sea ice model for investigation of ice-atmosphere interactions // J. Geophys. Res. 1993. № 98. P. 10085-10109.

140. Eckes C., Fritzke, B. Classification of sea-ice with neural networks -results of the EU research project ICE ROUTES // Interim Rep. 2001-02 of Institut für Neuroinformatik. Ruhr-Universität Bochum, Germany. 2001.

141. Edel H., Shaw E., Falkingham J., Borstad G. The Canadian RADARSAT Program // Backscatter. 2004. № 15(1). P. 11-15.

142. Eicken H., LensuM., Lepparanta M., Tucker W.B., Gow A. J., Salmela O. Thickness, structure and properties of level summer multiyear ice in the Eurasian sector of the Arctic Ocean // J. Geophys. Res. 1995. № 100(C11). P. 22697-22710.

143. Eicken H., Reimnitz E., Alexandrov V, Martin T., Kassens H., and Viehoff T. Sea ice processes in the Laptev Sea and their importance for sediment export// Continental Shelf Research. 1997. № 17(2). P. 205-233.

144. Eicken H., Viehoff T., Martin T., Kolatschek J., Alexandrov V, Reimnitz E. Studies of clean and sediment-laden ice in the Laptev Sea // Berichte zur Polarforschung. 1995. № 176. S. 62-70.

145. Efimov V.B., Kalmykov A.I., Alexandrov V.Yu., Loshchilov VS. et. al. Use of multifrequency airborne radar for sea ice observations in the Arctic // Proc. of the Intern. Conference on Millimeter Waves. 1994, Kharkov.

146. Emery W.J., Fowler C.W. Fram Strait satellite image-derived ice motions // J. Geophys. Res. 1991. № 96. P. 4751-4768.

147. Emery W.J., Fowler C.W., Maslanik J.A. Satellite-derived maps of Arctic and Antarctic sea ice motion: 1988 to 1994 // Geophys. Res. Letters. 1997. № 24. P. 897-900.

148. Fetterer F., Gineris D. Evaluating ERS-1 motion and classification products // Proc. First ERS -1 Symposium Space at the Service of our Environment, 4-6 November 1992, Cannes, France. ESA SP-359, 1993. P. 373375.

149. Fetterer F.M., Gineris D.J., Kwok R. Sea ice type maps from Alaska synthetic aperture radar facility imagery: an assessment // J. Geophys. Res. 1994. № 99(C11). P. 22443-22458.

150. Fily M., Rothrock D.A. Sea ice tracking by nested correlations // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1987. № 25(5). P. 570-580.

151. Fisher R.A. The use of multiple measurement in taxonomic problems // Annals Eugenics. 1936. № 7. P. 179-188.

152. Fleshe H. Estimation of ice motion from satellite images: MSc thesis. Division of Electronics and Computer Technique, Norwegian Institute of Technology (NIT). Trondheim, 1988.

153. Flett D„ Vachon P.W. Marine Applications of SAR in Canada // Backscatter. 2004. № 15(1). P. 16-21.

154. Furevik B.R., Johannessen O.M., Sandvik A.D. SAR-Retrieved Wind in Polar Regions Comparison with In Situ Data and Atmospheric Model Output // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. № 40(8). P. 1720-1732.

155. Giles, K. A. and S.M. Hvidegaard. Comparison of spaceborne radar altimetry and airborne laser altimetry over sea ice in the Fram Strait // International Journal of Remote Sensing, 2006. № 27(15). P. 3105-3113.

156. Giles, K.A., S.W. Laxon, A.L. Ridout. Circumpolar thinning of Arctic sea ice following the 2007 record ice extent minimum // Geophysical Research Letters, 2008. № 35, L22502, doi:10.1029/2008GL035710.

157. Gill R.S., Valeur H.H. Ice cover discrimination in the Greenland waters using first-order texture parameters of ERS SAR images // Intern. J. Remote Sensing. 1999. № 20(2). P. 373-385.

158. Gloersen P., Campbell W.J. Recent variations in Arctic and Antarctic sea-ice covers //Nature. 1991. № 352. P. 33-36.

159. Gloersen P., Campbell W.J., Cavalieri D.J., Comiso J.C., Parkinson C.L., Zwally H.J. Arctic and Antarctic Sea Ice 1978-1987 // Satellite Passive Microwave Observations and Analysis. 1992. NASA publication SP-511. 200 p.

160. Gloersen P., Cavalieri D. Reduction of weather effects in the calculation of sea ice concentration from microwave radiance // J. Geophys. Res. 1986. №91. P. .3913-3919.

161. Gogineni S.P., Moore R.K., Grenfell T.C., Barber D.G., Digby S., Drinkwater M. The Effects of Freeze-Up and Melt Processes on Microwave Signatures // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 330-341.

162. Gonzalez R.C., Wintz P. Digital image processing. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1987.

163. Green W.B. Digital image processing. A systems approach. NY: Van Nostrand Reinhold, 1989. 251 p.

164. Grenfell T. Surface-based passive microwave studies of multiyear sea ice // J. Geophys. Res. 1992. № 97. P. 3485-3501.

165. Grenfell T.C., Cavalieri D.J., Comiso J.C., Drinkwater M.R., Onstott R.G., Rubinstein I., Steffen K., Winebrenner D.P. Considerations for Microwave Remote Sensing of Thin Sea Ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 291-301.

166. Haas C. Validation of CryoSat sea-ice products: instruments and methods // Proc. Intern. Geosci. Rem. Sens. Symp, 2002. IEEE, Toronto, Canada, 3 p. CD-ROM.

167. Haas C., Dierking W., Busche T., Hoelemann J., Wegener C. Monitoring Polynya Processes and Sea Ice production in the Laptev Sea // Proc. ENVTSAT Symp., Salzburg, 6-10 September, 2004. Abstr. № 137. ESA Publication Division, Netherlands, 2004. SP-572.

168. Haas C., Eicken H. Interannual variability of summer sea ice thickness in the Siberian and Central Arctic under different atmospheric circulation regimes // J. Geophys. Res. 2001. № 106(C3). P. 4449-4462.

169. Hall D.L. Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion. Norwood, MA: Artech House, 1992. 320 p.

170. Hallikainen M., Winebrenner D.P. The physical basis for sea ice remote sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 29-46.

171. Hara Y., Atkins R.G., Shin R.T., Kong J.A., Yueh S.H., Kwok R. Application of neural networks for sea ice classification in Polarimetrie SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995. № 33(3). P. 740-748.

172. Haralic R.M., Shanmugan K., Dinstein I. Textural features for image classification // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1973. № 3(6). P. 610-621.

173. Harder M. Dynamik, Rauhigkeit und Alter des Meereises in der Arktis -Numerische Untersuchungen mit einem grosskaligen Modell // Berichte zur Polarforschung. 1996. № 203. P. 1-126.

174. Harder M., Lemke P. Modeling the extent of sea ice and ridging in the Weddell Sea, in The Polar Oceans and Their Role in Shaping the Global Environment // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 187-197.

175. Harder M., Lemke P., Hilmer M. Simulations of sea ice transport through Fram Strait: Natural variability and sensitivity to forcing // J. Geophys. Res. 1998. № 103. P. 5595-5606.

176. Hebbeln D., Wefer G. Effects of ice coverage and ice rafted material on sedimentation in Fram Strait // Nature. 1991. № 350. P. 409-411.

177. Hibler W.D. A dynamic thermodynamic sea ice model // J. Phys. Oceanogr. 1979. № 9. P. 815-846.

178. Hibler III, W.D., S. Ackley, W.F. Weeks, and A. Kovacs. Top and bottom roughness of a multiyear ice floe // AIDJEX Bulletin. 1972. № 13. P. 7792.

179. Hibler W.D., Zhang J. Interannual and climatic characteristics of an ice ocean circulation model // NATO ASI Series. Series I: Global and Environmental Change. 1993. Vol. 12. P. 633-652.

180. Holmes Q.A., Niiesch D.R., Shuchman, R.A. Textural analysis and real-time classification of sea ice types using digital SAR data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1984. № 22(2). P. 113-120.

181. Hvidegaard S. M., Forsberg R. Sea ice thickness from airborne laser altimetry over the Arctic Ocean north of Greenland // Geophys. Res. Letters. 2002. № 29(20).

182. Ivanov B., Alexandrov V. Albedo of the ice Cover during Late Summer time and Energy Exchange Processes // Berichte zur Polarforschung. 1994. № 149. P. 47-51.

183. Jeffries M.O., Schwartz K., Li S. Arctic summer sea-ice SAR signatures, melt-season characteristics, and melt-pond fractions // Polar Record. 1997. №33(185). P. 101-112.

184. Johannessen O.M., Johannessen J.A., Svendsen E., Shuchman R.A., Campbell W.J., Josberger, E. Ice-edge eddies in the Fram Strait marginal ice zone // Science. 1987. № 236. P. 427-429.

185. Johannessen O.M., Sandven S. ERS-1 SAR ice routing of L'Astrolabe through the Northeast Passage // Arctic News-Record, Polar Bulletin. 1992. № 8(2). P. 26-31.

186. Johannessen O.M., Sandven S., Budgell W.P., Johannessen JA., Shuchman R.A. Observation and simulation of ice tongues and vortex pairs in the marginal ice zone // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 109-136.

187. Johannessen O.M., Miles M.W., Bjorgo E. The Arctic's shrinking sea ice //Nature. 1995. № 376. P. 126-127.

188. Johannessen O.M., Sandven S., Drottning A., Kloster К., Hamre Т., Miles M. ERS-1 SAR Sea Ice Catalogue // ESA Publications Division. ESTEC, Noordwijk, the Netherlands. 1997. 89 p.

189. Johannessen O.M., Shalina E. V., Miles M. W. Satellite Evidence for an Arctic Sea Ice Cover in Transformation // Science. 1999. № 286. P. 1937-1939.

190. Johannessen O.M., Sandven S., Dalen 0., Kloster K, Lundhaug M., Hamre Т., Melentyev V, Alexandrov V, Bogdanov A., Babich N.G. SAR Sea Ice Interpretation Guide // NERSC Technical Rep. 2003. № 227. 105 p.

191. Johannessen O.M., Alexandrov V.Yu., Frolov L.Ye., Sandven S., Bobylev L.P., Pettersson L.H., Kloster K, Smirnov V.G., Mironov Ye.U., Babich,

192. N.G. Remote sensing of sea ice in the Northern Sea Route: studies and applications. Chichester, UK: Springer-Praxis, 2006.

193. Karvonen J.A. Baltic Sea ice SAR segmentation and classification using modified pulse-coupled neural networks // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. № 42(7). P. 1566-1574.

194. Kassens H., Dmitrenko I., Rachold V., Thiede J., Timokhov L. Russian and German scientists explore the Arctic's Laptev Sea and its climate system // Eos Trans. 1998. № 79(27). P. 322-323.

195. Ketchum R.D. Dual frequency radar ice and snow signatures // J. Glaciology. 1983. № 29(102). P. 186-192.

196. Ketchum R.D., Tooma S.G. Analysis and Interpretation of air-borne Multifrequency Side-looking radar sea ice imagery // J. Geophys. Res. 1973. № 78(3). P. 520-538.

197. Key J., Maslanik J.A., Schweiger, A.J. Classification of merged AVHRR and SMMR Arctic data with neural networks // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1989. № 55(9). P. 1331-1338.

198. Kim Y.S., Moore R.K., Onstott R.G., Gogineni, S. Towards the identification of optimum radar parameters for sea-ice monitoring // Journal of Glaciology. 1985. № 31(109). P. 214-219.

199. Kloster, K, Fleshe H., Johannessen O.M. Ice motion from airborne SAR and satellite imagery // Advanced Space Res. 1992. № 12(7). P. 149-153.

200. KolatschekJ., ViehoffT., EickenH., Nagelsbach E., Alexandrov V. Ice dynamics in the southwestern Laptev Sea as derived from ERS-1 SAR images // Berichte zur Polarforschung. 1995. № 176. S. 20-24.

201. Kondratyev K.Y., Melentyev V.V. Microwave remote sensing of the snow and ice cover: the Russian experience // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 497-504.

202. Korsnes R. Quantitative analysis of sea ice remote sensing imagery // Intern. J. of Remote Sensing. 1993. № 14(2). P. 295-311.

203. Kramer H.J. Observation of the Earth and its Environment. Survey of Missions and Sensors. Berlin: Springer-Verlag, 1996. 960 p.

204. Kreyscher M. Dynamics of Arctic Sea Ice: Validation of different rheology schemes for the use in climate models // Berichte zur Polarforschung. 1998. №291. 98 p.

205. Kwok R. The RADARSAT Geophysical Processor System // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 235-257.

206. Kwok R., Cunningham G.F. Backscatter characteristics of the winter ice cover in the Beaufort Sea I I J. Geophys. Res. 1994. № 99(C4). P. 7787-7802.

207. Kwok R., Cunningham G.F. Seasonal ice area and volume production of the Arctic Ocean: November 1996 through April 1997 // J. Geophys. Res. 2002. № 107(C10). doi:10.1029/2000JC000469.

208. Kwok R., Cunningham G., Holt B. An Approach to Identification of Sea Ice Types From Spaceborne SAR data // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 355-360.

209. KwokR., Cunningham G.F., Nghiem S. V. A study of the onset of melt over the Arctic Ocean in RADARSAT synthetic aperture radar data // J. Geophys. Res. 2003. № 108(C11). doi:10.1029/2002JC001363.

210. Kwok R., Cunningham G.F., Zwally H.J., Ti D. Ice, Cloud and land Elevation Satellite (ICESat) over Arctic sea ice: Retrieval of freeboard // J. Geophys. Research. 2007. № 112, C12013. doi:10.1029/2006JC003978.

211. Kwok R., Curlander J.C., McConnell R., Pang S.S. An ice-motion tracking system at Alaska SAR facility I I IEEE J. Oceanic Engineering. 1990. № 15(1). P. 44-54.

212. Kwok R., Drinkwater M., Pang A, Rignot E. Characterization and classification of sea ice in polarimetric SAR data // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp, 1991, Helsinki. IEEE, Piscataway, 1991. P. 85-88.

213. Kwok R., Rignot E., Holt B., Onstott, R.G. Identification of sea ice types in spaceborne synthetic aperture radar data // J. Geophys. Res. 1992. № 97(C2). P. 2391-2402.

214. KwokR., Zwally H. J., Yi D. ICESat observations of the Arctic sea ice: A first look // Geophys. Res. Letters 2004b. № 31, L16401. doi: 10.1029/2004GL020309.

215. Lachenbruch P.A. Discriminant Analysis. New-York: Hafner Press, 1975.

216. Laxon S., Peacock N., Smith D. High interannual variability of sea ice thickness in the Arctic region // Nature. 2003. № 425. P. 947-950.

217. Laur H., Bally P., Meadows P., Sanches J., Schaettler B., Lopino E. ERS SAR Calibration Derivation of the backscattering Coefficient in ESA ERS SAR PRI Products // Document № ES-TN-RS-PM-HL09. Issue 2, Rev. 4. ESA, ESRIN, Italy, 1997. 41 p.

218. Lopes A., Fjor toft R, Ducrot D., Marthon P., Lemarechal C. Edge Detection and Segmentation of SAR Images // Homogeneous Regions. Inform. Proc. for Remote Sensing / Ed. C.H.Chen. World Scientific Publishers, 1999. P. 139.

219. Lundhaug M. ERS SAR studies of sea ice signatures in the Pechora Sea and Kara Sea region // Canad. J. Remote Sensing. 2002. № 28(2). P. 1-14.

220. Makynen M., Hallikainen M. Radar studies of Baltic Sea ice // Proc. of the 15th Intern, conf. on Port and Oceanic engineering under arctic conditions, Espoo, Finland, 23-27 August 1999. Vol. 1. Espoo, 1999. P. 256-265.

221. Malmgren F. On the properties of sea-ice // The Norwegian North polar expedition with the "Maud" 1918-1925. Scientific results. Vol. la. Special reports / John Griegs Boktrykkeri, Bergen, Norway, 1927. P. 1-67.

222. Markus T., Dokken S.T. Evaluation of Late Summer Passive Microwave Arctic Sea Ice retrievals // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. № 40(2). P. 348-356.

223. Martin S., Steffen K., Comiso J., Cavalieri D., Drinkwater M., Holt B. Microwave Remote Sensing of Polynyas // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 303-311.

224. Martin T. Sea ice drift in the East Greenland current // Proc. of the Fourth Circumpolar Symp. on Remote Sensing of the Polar Environ. Lyngby, Denmark, 1996. P. 101-104

225. Martin T., Augstein E. Large-scale drift of Arctic Sea ice retrieved from passive microwave satellite data // J. Geophys. Res. 2000. № 105. P. 87758788.

226. Martin T., Lemke P. Sea ice drift and thickness in the East Greenland Current // Nordic Seas, Arct. Ocean Sci. Board and Sonderforschungbereich "Proc. Relevant to Clim.". Hamburg, Germany, 1995. P. 135-138,

227. Maslanik J.A., Serreze M.C., Barry R.G. Recent decreases in Arctic summer ice cover and linkages to atmospheric circulation anomalies // Geophys. Res. Letters. 1996. № 23. P. 1677-1680.

228. McConnell R., Kwok R., Curlander J.C., Kober W. Pang S.S. TO Correlation and Dynamic time warping: Two methods for tracking ice floes in SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1991. № 29(6). P. 1004-1012.

229. Melling H. Detection of features in first-year pack ice by synthetic aperture radar (SAR) // Intern. J. Remote Sensing. 1998. № 19(6). P. 1223-1249.

230. Miles M. W., Barry R. G. A 5-year climatology of winter sea ice leads in the western Arctic // J. Geophys. Res. 1998. № 103. P. 21723-21734.

231. Miller, P.A., S.W. Laxon, D.L. Feltham, D.J. Cresswell. Optimization of sea ice model; using basinwide observations of Arctic sea ice thickness, extent and velocity // Journal of Climate. 2006. № 19. P. 1089-1108.

232. Mobley C.D., G.F. Cota, T.C. Grenfell, R.A. Maffione, W. Scott Pegau, and D.K. Perovich. Modeling light propagation in sea ice // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1998. № 36(5). P. 1743-1749.

233. Moctezuma Flores M., Maitre Y., Parmiiggiani F. Sea-Ice Velocity Fields Estimation on Ross Sea AVHRR Images // Proc. of the Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp., Pasadena, California, August 8-12, 1994. IEEE, Piscataway, 1994. P. 1300-1302.

234. Moore R.K., Soofi K.A., Purduski S.M. A radar clutter model: Average scattering Coefficients of Land, Snow and Ice // IEEE Trans, on Aerospace and Electronic Systems. 1980. № 16(6). P. 783-799.

235. Neurnberg D., Wollenburg I., Dethleff D., Eicken H., Kassens H., Letzig T., Reimnitz E., Thiede J. Sediments in Arctic sea ice: Implications for entrainment, transport and release // Marine Geology. 1994. № 119. P. 185-214.

236. Nghiem S. On the use of ENVISAT ASAR for Remote Sensing of Sea Ice // Proc. of ENVISAT Symp., Salzburg, 6-10 September, 2004. Abstr. № 672. ESA Publication Division, Netherlands, 2005. SP-572.

237. Nghiem S. V., Kwok R., Yueh S.H., Gow A.K., Perovich D.K, Hsu C.-C., Ding K.-H., Kong J.A., Grenfell, T.C. Diurnal Thermal Cycling Effects on

238. Microwave Signatures of thin Sea Ice // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 36(1). P. 111-124.

239. Nghiem S.V., Martin S., Perovich D.K., Kwok R., Drucker R., Gow A.J. A laboratory study of the effect of frost flowers on C-band radar backscatter from sea ice // J. Geophys. Res. 1997. № 102(C2). P. 3357-3370.

240. Ninnis R.M., Emery W.J., Collins M.J. Automated extraction of pack ice motion from advanced very high resolution radiometer imagery // J. Geophys. Res. 1986. № 91. P. 725-734.

241. Nystuen J.A., Garcia Jr., F.W. Sea ice classification using SAR backscatter statistics // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. №30(3). P. 502-509.

242. Onstott R. G. SAR and scatterometer signatures of sea ice // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 73-104.

243. Onstott R.G., Moore R.K., Weeks W.F. Surface based scatterometer results of Arctic Sea Ice // IEEE Trans. Geoscience and Electronics. 1979. № 17(3). P. 78-85.

244. Onstott R.G., Shuchman R.A. SAR Measurements of Sea Ice // Synthetic Aperture Radar Marine User's Manual / Eds C.R.Jackson, J.R.Apel. Washington, DC, US, 2004. P. 81-115.

245. Paola J.D., Schowengerd R.A. A detailed comparison of backpropagation neural network and maximum-likelihood classifiers for urbanland use classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995. №33(4). P. 981-996.

246. Pavlov V.K. Circulation in ice-covered waters, In: M. Lepparanta (ed.), Physics of ice-covered waters, vol. 2, 1998, 447-482, Helsinki University Printing House, Helsinki

247. Perovich D.K., Maycut G.A., Grenfell T.C. Optical properties of ice and snow in the polar oceans, 1: observations // SPIE. 1986. № 637 (Ocean Optics VIII). P. 232-240.

248. PJirman S.L., Colony R., Nuernberg D., Eicken H., Rigor I. Reconstructing the origin and trajectory of drifting Arctic sea ice // J. Geophys. Res. 1997. № 102. P. 12575-12586.

249. PJirman S.L., Lange M.A., Wollenburg I., Schlosser P. Sea ice characteristics and the role of sediment inclusions in deep-sea deposition: Arctic-Antarctic comparisons // NATO ASI Ser. C. 1989. № 308. P. 187-211.

250. Proshutinsky A.Y., Johnson M.A. Two circulation regimes of the wind-driven Arctic Ocean // J. Geophys. Res. 1997. № 102. P. 12493-12514.

251. RADARSAT data products specifications // Document RSI-GS-026, ver. 3.0. Richmond, British Columbia, Canada, 2000. 133 p.

252. Reimnitz E., Dethleff D., Neurnberg D. Contrasts in Arctic shelf sea-ice regimes and some implications: Beaufort Sea and Laptev Sea // Mathematical Geology. 1994. № 119. P. 215-225.

253. Remund Q.P., Long D.G., Drinkwater M.R. An Iterative Approach to Multisensor Sea Ice Classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2000. № 38(4). P. 1843-1856.

254. Rigor I., Colony R. Sea-ice production and transport of pollutants in the Laptev Sea, 1979 1993 // Science of Total Environ. 1997. № 202. P. 89-110.

255. Robinson I.S. Measuring the Oceans from Space. The principles and methods of satellite oceanography. Berlin: Springer-Verlag, 2004. 669 p.

256. Romanov LP. Atlas of ice and snow of the Arctic Basin and Siberian Shelf seas // edited by A. Tunik. Backbone Publishing Company. 1995. 277 p.

257. Rosenblatt F. The Perception: A probabilistic model for information storage and organization in the brain // Psychological Review. 1958. № 65. P. 386408.

258. Rothrock D.A., Yu Y., Maykut, G.A. Thinning of the Arctic sea-ice cover // Geophys. Res. Letters. 1999. № 26(23). P. 3469-3472.

259. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors //Nature. 1986. № 323. P. 533-536.

260. Sandven S., Alexandrov V, Dalen O., Lundhaug M., Melentyev V., Smirnov V., Babich N., Kloster K. Practical demonstration of real-time RADARSAT SAR data for ice navigation on the Northern Sea Route // INSROP Working Paper. 1999. № 134. 32 p.

261. Sandven S., Alexandrov V, Gerland S., Hall R., Kloster K. Sea ice thickness and freeboard as function of snow and ice properties. Abstracts of the CRYOSat 2005 Workshop, 8-10 March 2005, Frascati, Italy. On CD-ROM.

262. Sandven S., Alexandrov V, Melentyev V, Smirnov V. Demonstration of RADARSAT ScanSAR data for summer ice navigation in the Northern Sea Route // The INSROP Newsletter. 1998. № 1. P. 11-13.

263. Sandven S., Dalen O., Lundhaug M., Kloster K, Alexandrov V.Y., Zaitsev L. V. Sea Ice Investigations in the Laptev Sea Area in Late Summer using SAR data// Canad. J. Remote Sensing. 2001. № 26(5). P. 502-516.

264. Sandven S., Groenvall H., Seina A., Valeur H.H., Nizrovsky M., Gill R., Andersen H. S., Haugen V.J., Kloster K. Operational Sea Ice Monitoring by Satellites in Europe // NERSC Technical Rep. 1997. № 129.

265. Sandven S., Johannessen O. M., Fahrbach E., Buch E., Cattle H., Toudal Pedersen L., Vihma T. The Arctic Ocean and the Need for an Arctic GOOS // EuroGOOS Publication. 2005. № 22. P, 1-50.

266. Sandven S., Johannessen O.M., Miles M.W., Pettersson L.H., Kloster K Barents sea seasonal ice zone features and processes from ERS-1 synthetic aperture radar: Seasonal Ice Zone Experiment 1992 // J. Geophys. Res. 1999. № 104(C7). P. 15843-15857.

267. Sandven S., Kloster K, Hamre T., Stette M. Satellite Monitoring of the Northern Sea Route in the summer of 1995 // NERSC Technical Rep. 1995. № 105. 54 p.

268. Sandven S., Kloster K, Johannessen O.M. SAR Ice Algorithms for Ice Edge, Ice Concentration, and Ice kinematics // NERSC Technical Rep. 1991. № 38.

269. Schulson, E.M., A.L. Fortt, D. Iliescu, and C.E. Renshaw. Failure envelope of first-year Arctic sea ice: The role of friction in compressive fracture // J. Geophys. Res. 2006. № ill, C11S25, doi:10.1029/2005JC003235.

270. Schulz-Stellenfleth J. and Lehner S. Spaceborne synthetic aperture radar observations of ocean waves traveling into sea ice // J. Geophys. Res. 2002. №C8, 10.1029/2001JC000837.

271. Sea Ice Information Services in the World // WMO Publication. 2000. № 574. 88 p.

272. Sephton A.J., Partington K.C. Towards operational monitoring of Arctic Sea Ice by SAR // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 259-279.

273. Shokr M.E. Evaluation of second-order texture parameters for sea ice classification from radar images // J. Geophys. Res. 1991. № 96(C6). P. 1062510640.

274. Shokr M.E. Field Observations and Model Calculations of Dielectric Properties of Arctic Sea Ice in the Microwave C-Band // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 36(2). P. 463-478.

275. Soh L.K., Tsatsoulis C. Texture analysis of SAR sea ice imagery using gray level co-occurrence matrices // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1999. № 37(2). P. 780-795.

276. Soh L.K., Tsatsoulis C„ Gineris D., Bertoia C. ARKTOS: An intelligent system for SAR sea ice image classification // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. № 42(1). P. 229-248.

277. Soh L.-K., Tsatsoulis C., Holt B. Identifying ice floes and computing ice floe distributions in SAR images // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis, R.Kwok. Berlin, 1998. P. 9-34.

278. Steffen K, Heinrichs J. Feasibility of sea ice typing with synthetic aperture radar (SAR): Merging of Landsat thematic mapper and ERS-1 SAR satellite imagery // J. Geophys. Res. 1994. № 99(C11). P. 22413-22424.

279. Steffen K, Key J., Cavalieri D.J., Comiso J., Gloersen P., Germain K.S., Rubinstein I. The estimation of geophysical parameters using passive microwave algorithms // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 201-231.

280. Stroeve J., Li, X., Maslanik. An intercomparison of DMSP Fll- and F13-derived sea ice products // J. Remote Sensing of Environment. 1998. № 64. P. 132-152.

281. Sturm M., J. Holmgren, and D.K Perovich. Winter snow cover on the sea ice of the Arctic Ocean (SHEBA): Temporal evolution and spatial variability // J. Geophys. Res. 2002. № 107(C10), 8047, doi:10.1029/2000JC000400.

282. Sun Y. Ice motion retrieval from SAR imagery in terms of intensive derivative // Proc. of the Intern. Geoscience and. Remote Sensing Symp., May 1992, Houston, Texas, USA. Vol. 1. IEEE, Piscataway, NJ, 1992. P. 585-587.

283. Sun Y. A new correlation technique for ice motion analysis // EARSeL Advances in Remote Sensing. 1994. № 3(2). P. 57-63.

284. Timco G.W., and R.M.W. Frederking. A review of sea ice density // Cold Regions Science and Technology. 1996. № 24. P. 1-6.

285. Timokhov L.A. Regional characteristics of the Laptev and the East Siberian Seas: Climate, topography, ice phases, thermohaline regime, circulation // Berichte zur Polarforschung. 1994. № 144. P. 15-31.

286. Tonboe, R.T., L.T. Pedersen, and C. Haas. Simulation of the satellite radar altimeter sea ice thickness retrieval uncertainty // The Cryosphere Discussions. 2009. № 3. P. 513-559.

287. Tucker III W.B., Perovich D.K., Gow A.J., Weeks W.F., Drinkwater M.R. Physical Properties of Sea Ice Relevant to Remote Sensing // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 9-28.

288. Ulaby F.T., Moore R.K., Fung A.K. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. Vol. 1-3. Addison-Wesley Publishing Company, 1981.

289. Ulander L.M.H., Carlstrom A., Askne J. Effect of frost flowers, rough saline snow and slush on the ERS-1 SAR backscatter of thin Arctic sea-ice // Intern. J. Remote Sensing. 1997. № 16(17). P. 3287-3305.

290. Vainio J. Near real time Use of the Envisat ASAR Images as an Aid of winter Navigation in the Baltic Sea // Proc. of ENVISAT Symp., Salzburg, 6-10 September 2004. Abstr. № 509. ESA Publication Division, Netherlands, 2005. SP-572.

291. Vehvilainen, J.P. Ice density and permeability // AGF-211 cruise report 2007. 2007. P. 44-53, UNIS.

292. Vesecky J.F., Samadani R., Smith M.P., Daida J.M. Observation of sea-ice dynamics using synthetic aperture radar images: Automated analysis // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1998. № 26(1). P. 38-47.

293. Vinje T., Nordlund N., Kvambekk A. Monitoring ice thickness in the Fram Strait// J. Geophys. Res. 1998. № 103(C5). P. 10437-10449.

294. Vowinckel E., Orvig S. The climate of the North Polar Basin // World Survey of Climatology. 1970. Vol. 14. P. 129-252.

295. Wackerman C.C. Digital SAR Image Formation // Geophys. Monograph. 1992. № 68. P. 105-110.

296. Wackerman C.C., Miller D.L. An automated algorithm for sea ice classification in the marginal ice zone using ERS-1 synthetic aperture radar imagery//ERIM Technical Rep. 1996.

297. Wadhams P. Sea ice thickness changes and their relation to climate // Geophys. Monograph. 1994. № 85. P. 337-361.

298. Wadhams P. Ice in the Ocean. Amsterdam: Gordon and Breach Science Publishers, 2000. 351 p.

299. Wadhams, P., W.B. Tucker III, W.B. Krabill, R.N. Swift, J.C. Comiso, R.N. Davis. Relationship between sea ice freeboard and draft in the Arctic Basin, and implication for ice thickness monitoring // J. Geophys. Res. 1992. № 97(C12). P. 20325-20334.

300. Warren S.G., Rigor I.G., Untersteiner N., Radionov V.F., Bryazgin N.N., Aleksandrov Y.I. Snow depth on Arctic Sea Ice // J. Climate. 1999. № 12. P.1814-1829.

301. Weeks W.F. Sea ice properties and geometry // AIDJEX Bulletin, 1976. №34. P. 137-172.

302. Weeks W., Ackley S.F. The growth, structure, and properties of sea ice // NATO ASI Series. Series B: Physics. 1986. Vol. 146. P. 9-164.

303. Werbos P.J. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioural sciences: Ph.D. Thesis. Harvard University, Cambridge, 1974.

304. Willis C.J., Macklin J.T., Partington K.C., Teleki K.A., Rees W.G., Williams R.G. Iceberg detection using ERS-1 Synthetic Aperture Radar I I Intern. J. Remote Sensing. 1996. № 17(9). P. 1777-1795.

305. Winebrenner D. Accuracy of thin ice/open water classification using Multi polarization SAR // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 1990. IEEE, Piscataway, NJ, 1990. Vol. 1. P. 2237-2240.

306. Winebrenner D.P., Holt B., Nelson, E.D. Observation of autumn freeze-up in the Beaufort and Chukchi Seas using the ERS-1 synthetic aperture radar // J. Geophys. Res. 1996. № 101(C7). P. 16401-16419.

307. Winebrenner D.P., Long D.G., Holt B. Mapping the Progression of Melt Onset and Freeze-Up on Arctic Sea Ice Using SAR and Scatterometry // Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Recent Advances / Eds C.Tsatsoulis. R.Kwok. Berlin, 1998. P. 129- 144.

308. WMO Sea Ice Nomenclature // WMO rep. 1989.№ 259. 147 p.

309. Zhu S.C., Yuille A. Region Competition: Unifying Snakes, Region Growing, and Bayes/MDL for Multi-Band Image Segmentation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996. № 18(9). P. 884900.

310. Zwally, H.J., Comiso, J.C., Parkinson C.L., Campbell, W.J., Carsey F.D., amd Gloersen, P. Arctic Sea Ice, 1973-1976: Satellite Passive Microwave Observations, NASA SP-459, NASA, Washington, DC, 1983.