Исследователи разработали новую батиметрическую систему для высокоточного картирования мелководий

Мелководные моря служат критически важными переходными зонами между сушей и глубоким океаном, поставляя необходимые ресурсы для навигации, рыболовства, разведки энергоресурсов и освоения островных рифов. Точные батиметрические данные являются основой для морской инженерии, безопасности судоходных путей, оценки ресурсов и экологического восстановления. Однако почти 50% глобальных мелководных районов по-прежнему не имеют надежной информации о глубине, что создает серьезное препятствие для управления прибрежными зонами и устойчивого развития океана.

Для решения этой задачи исследовательская группа под руководством профессора Не Шена из Института аэрокосмической информации Китайской академии наук (AIRCAS) разработала новую систему батиметрического картирования. Эта система объединяет косвенную инверсию данных лидара спутника ICESat-2 с мультиспектральными дистанционными наблюдениями. Комбинируя косвенную батиметрию на основе волн, слияние признаков из разных источников и стратегию временного переноса образцов, она позволяет достичь высокоточного картирования с широким охватом в оптически сложных мелководных районах. Исследование было недавно опубликовано в журнале Remote Sensing of Environment.

Спутниковая лазерная альтиметрия в настоящее время является наиболее точным методом дистанционного определения глубин, поскольку она может фиксировать как высоту поверхности воды, так и дна. Однако её применение остается ограниченным из-за затухания сигнала в мутных водах и низкой обобщающей способности моделей оптической инверсии. Чтобы преодолеть эти проблемы, команда разработала многокомпонентную систему, в полной мере использующую взаимодополняющие преимущества оптических, радиолокационных (SAR) и лидарных наблюдений.

Ядром системы является метод PAWLP (Progressive Adaptive Window for Local Period), который позволяет проводить косвенную батиметрию на основе волн с использованием данных ICESat-2. Устанавливая адаптивные окна анализа вдоль фотонных треков, PAWLP динамически сопоставляет локальные волновые колебания для извлечения репрезентативных периодов волн. Используя линейную волновую теорию, он затем оценивает глубину воды — даже в районах, где отсутствуют эхо-сигналы от дна. По сравнению с традиционными подходами с фиксированным периодом, PAWLP сохраняет более высокую точность и стабильность в различных водных условиях, улучшая пространственную согласованность и надежность батиметрических результатов.

Для расширения охвата за пределы районов, обнаруживаемых лидаром, исследователи внедрили стратегию временного переноса образцов, повторно используя опорные точки, полученные по данным ICESat-2, в нескольких временных фазах. Интегрируя оптические снимки Sentinel-2, текстурные признаки SAR, высоту прилива и скорость приливного течения, система объединяет информацию из множества источников и временных срезов в рамках модели регрессии на основе случайного леса. Валидация по контрольным измерениям показывает сильное соответствие как в мутных, так и в чистых водах, значительно повышая точность определения глубины и пространственную непрерывность.

Новая система расширяет пространственный охват и диапазон глубин для батиметрической инверсии, особенно в мутных водах, позволяя проводить более точное и надежное картирование рельефа прибрежного морского дна. Эти достижения обеспечивают ценную поддержку для мониторинга, управления прибрежными зонами и широкого спектра морских приложений.