Мониторинг отступления ледников с использованием дистанционного зондирования на основе спутников

Раскрывающаяся история льда: почему мы должны смотреть на ледники мира

Ледники — это больше, чем замерзшие реки; это огромные пресноводные водоемы, скульпторы горных ландшафтов и один из самых четких термометров планеты, которая нагревается. В течение десятилетий ученые документировали глобальную картину отступления, явление, которое непосредственно способствует повышению уровня моря, нарушает региональные запасы воды и вызывает природные опасности, такие как наводнения ледниковых озер (GLOFs). Масштаб и удаленность многих ледников от Гималаев до Анд, от Аляски до Антарктиды; делают наземный мониторинг непрактичным и часто опасным. Именно здесь спутниковое дистанционное зондирование шагает, обеспечивая синоптический, повторяющийся и все более точный вид криосферы. Используя силу орбитальных датчиков, исследователи теперь могут измерять изменения в области ледников, высоте поверхности, скорости и массовый баланс через целые горные хребты, десятилетие за десятилетием. Эта статья исследует, как спутниковое дистанционное зондирование захватывает пульс льда, методы, используемые критические приложения данных и проблемы, которые лежат впереди.

Что такое дистанционное зондирование на основе спутников для гляциологии?

Спутниковое дистанционное зондирование — это наука получения информации о поверхности Земли без физического контакта, с помощью датчиков, установленных на орбитальных платформах. Для мониторинга ледников эти датчики обнаруживают электромагнитное излучение, отраженное или испускаемое льдом, снегом и скалой. Ключевым преимуществом является пространственное покрытие: один спутник может снимать тысячи квадратных километров за минуты, неоднократно в течение многих лет. Различные датчики работают в разных областях длин волн, каждый из которых подходит для конкретных задач.

Оптические датчики

Оптические датчики, такие как на Landsat, Sentinel-2 и ASTER, захватывают отраженный солнечный свет в видимых и ближних инфракрасных частях спектра. Эти данные бесценны для картирования границ ледника, мониторинга степени снежного покрова и обнаружения изменений поверхностных особенностей. Длинная архивная запись Landsat, начиная с 1972 года, обеспечивает уникальную историческую основу. Повторяя оптические изображения позволяет ученым оцифровывать позиции конца ледника год за годом, вычисляя скорости продвижения или отступления с замечательной точностью. Например, программа USGS Landsat позволила всеобъемлющие глобальные запасы, такие как инвентаризация ледника Рэндольф.

Термальные инфракрасные датчики

Тепловые датчики (например, MODIS, Landsat TIRS) измеряют испускаемое тепловое излучение, выявляя температурные модели поверхности. На леднике эти данные могут точно определить теплые участки, где плавление активно, отображать степень открытого льда по сравнению с покрытым мусором льдом и помогать моделировать баланс поверхностной энергии. Хотя тепловые изображения имеют более низкое пространственное разрешение, чем оптические (обычно 60–100 м), это критический дополнение для понимания термодинамики изменения ледника.

Радар с синтетической апертурой (SAR)

SAR меняет правила игры для полярных и высокогорных регионов, страдающих от постоянного облачного покрова и длинных полярных ночей. В отличие от оптических датчиков, SAR передает собственную микроволновую энергию и может проникать в облака, дождь и темноту. Интерферометрический SAR (InSAR) может измерять движение грунта с сантиметровой точностью, позволяя ученым вычислять скорость поверхности ледника. Это показывает, как быстро лед движется вниз по склону, что является прямым показателем динамических изменений. Такие миссии, как Copernicus Sentinel-1, обеспечивают рутинное глобальное покрытие SAR, что позволяет отслеживать даже самые отдаленные ледники круглый год.

Альтиметры (лазер и радар)

Спутниковые высотомеры непосредственно измеряют высоту поверхности льда. Радарные высотомеры (например, CryoSat-2, Sentinel-3) и лазерные высотомеры (например, ICESat, ICESat-2) импульсы огня на земле и записывают время возврата, давая высоту с точностью дециметрового уровня. Сравнивая высотные исследования с течением времени, ученые могут вычислить изменения объема и, следовательно, баланс массы. NASA ’s ICESat-2 , запущенный в 2018 году, использует лазер подсчета фотонов, который обеспечивает чрезвычайно плотную сетку измерений высоты, преобразуя нашу способность отслеживать скорость истончения через узкие ледники.

Методы мониторинга отступления ледников: более близкий взгляд

Ученые объединяют данные от нескольких датчиков, чтобы получить набор показателей, которые характеризуют здоровье ледников. Выбор метода зависит от задаваемого вопроса: сокращаются ли ледники в районе? Они истончаются? Замедляются или ускоряются?

1.Картирование ледника с точки зрения его размера и изменения термина

Наиболее прямолинейные измерения — где заканчивается лед?— были сделаны с самых ранних изображений Landsat. Аналитики вручную оцифровывают контуры ледников или используют автоматизированные алгоритмы классификации, которые отделяют лед и снег от скал и растительности на основе спектрального отражения. Соотношение полос является общей техникой. На протяжении десятилетий эти контуры показывают впечатляющие отступления. Например, исследование 2023 года с использованием данных Landsat показало, что почти все ледники в Европейских Альпах потеряли значительную длину с 1980-х годов, при этом многие отступают на несколько километров. Этот метод является надежным, но трудоемким для больших регионов; новые инструменты глубокого обучения начинают автоматизировать его.

2. Возвышение поверхности и изменение объема

Измерения изменения высоты требуют повторных альтиметрических или цифровых моделей возвышения (DEM) из стереофотограмметрии. Оптические спутниковые пары (например, ASTER, SPOT, Pléiades) могут генерировать DEM с высоким разрешением. Вычитание двух DEM с разных лет дает карту утолщения или истончения льда. Повторяющаяся лазерная альтиметрия из ICESat-2 обеспечивает чрезвычайно точные точечные измерения вдоль наземных путей, которые могут быть интерполированы по леднику. Изменение объема, умноженное на плотность льда (примерно 900 кг / м3), дает изменение массы. Например, миссия ESA CryoSat-2 показала, что ледяные щиты Гренландии и Антарктики теряют массу с ускорением, но те же методы применяются к более мелким горным ледникам.

3. Скорость льда от отслеживания функций и InSAR

Ледники текут как медленные реки. Измерение скорости помогает ученым понять, является ли ледник бурлящим, застойным или реагирующим на изменения на своем конце. Функциональное отслеживание сравнивает последовательные оптические или SAR-изображения, идентифицируя трещины или валуны, которые движутся вниз по леднику. InSAR использует разницу фаз между двумя SAR-изображениями для обнаружения смещения в спутниковой линии видимости; в сочетании с офсетным отслеживанием он дает двумерные скоростные поля. Данные о скорости имеют решающее значение для оценки баланса массы, потому что динамическое истончение может произойти, даже если поверхностное таяние низкое.

4. Массовый баланс: Ultimate метрика

Массовый баланс — это разница между накоплением (снегопад) и абляцией (плавление, откалывание). Это наиболее прямая мера реакции ледника на климат. Существуют два подхода с использованием дистанционного зондирования: геодезический (изменение объема от дифференциации DEM или альтиметрии) и прямой (использование оптических датчиков для оценки площади накопления и высоты снежной линии). Геодезический метод в настоящее время широко используется для региональных и глобальных оценок, часто подтверждаемых разреженной сетью наземных измерений.

Почему это важно: критические применения мониторинга ледников

Данные, собранные спутниками, не только академические, они информируют об управлении водными ресурсами, готовности к опасностям и глобальной климатической политике.

Прогнозы повышения уровня моря

Горные ледники и ледяные шапки за пределами Гренландии и Антарктиды быстро сокращаются, что составляет около 20–25% наблюдаемого повышения уровня моря. Оценки баланса массы, полученные со спутника, подаются в модели, которые прогнозируют будущие взносы. Точные прогнозы требуют долгосрочных записей. Например, Всемирная служба мониторинга ледников в значительной степени полагается на дистанционное зондирование для обновления глобального набора данных баланса массы ледников. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) регулярно использует эти данные для своих отчетов об оценке.

Безопасность пресной воды и гидроэнергетика

Сотни миллионов людей зависят от ледниковой талой воды для питья, орошения и гидроэнергетики в таких регионах, как бассейны Инда, Ганга и Янцзы. По мере отступления ледников за первоначальным увеличением талой воды (пиковой воды) следует снижение. Спутниковый мониторинг помогает отслеживать, приближается ли бассейн или проходит пик воды, что позволяет лучше планировать водные ресурсы. Сезонный снежный покров и данные о ледниковой протяженности также улучшают гидрологические модели, используемые операторами водохранилищ.

Наводнения в ледниковом озере (GLOFs)

Отступление ледников часто оставляет за собой нестабильные озера, затопленные мореной. Если плотина озера выходит из строя, она может выпустить катастрофическое наводнение вниз по течению, разрушая инфраструктуру и жизни. Спутники необходимы для идентификации и мониторинга этих озер. Оптические изображения показывают размер озера и изменения, в то время как SAR может обнаружить изменения шероховатости поверхности воды. В Гималаях инвентарь 2023 года с использованием Sentinel-2 обнаружил тысячи озер, которые значительно выросли за последние десятилетия. Сочетание данных о протяженности озера со скоростью ледника и моделями местности помогает расставить приоритеты для наземных систем раннего предупреждения.

Атрибуция изменения климата

Сопоставляя изменения ледников с метеорологическими данными (температура, осадки) из повторного анализа и климатических моделей, ученые могут приписывать отступление к антропогенному потеплению. Дистанционное зондирование обеспечивает наблюдательные доказательства, необходимые для проверки климатических моделей и информирования политики. Например, почти универсальное отступление ледников в тропиках (например, Килиманджаро, Анды) является мощным визуальным индикатором потепления мира.

Проблемы дистанционного зондирования ледников со спутника

Несмотря на свою преобразующую силу, спутниковый мониторинг сталкивается со значительными препятствиями, которые исследователи должны преодолеть.

Облако и полярная тьма

Оптические датчики бесполезны, когда присутствуют облака, что часто встречается во многих горных регионах (например, прибрежных хребтах Аляски, Патагонии). SAR решает проблему облака, но имеет свои ограничения: крутая местность может вызывать геометрические искажения, такие как перекрытие и тень, что затрудняет интерпретацию в узких долинах. Комбинирование мультисенсорных данных (оптическая, SAR, альтиметрия) часто необходимо для достижения непрерывных наблюдений.

Обложка Debris

Многие ледники в условиях высокого рельефа покрыты слоем обломков горных пород, особенно в Гималаях и Каракоруме. Этот мусор изолирует лед, усложняя картирование границ ледника с помощью оптических датчиков, поскольку обломки выглядят как окружающая местность. Тепло-инфракрасный может помочь идентифицировать холодный покрытый обломками лед, а обратное рассеяние SAR может отличить грубый мусор от гладкой породы, но это остается сложной проблемой. Классификаторы машинного обучения, обученные на нескольких спектральных входах, повышают точность.

Пространственное и временное разрешение компромиссов

Датчики высокого разрешения (например, QuickBird, WorldView, Pléiades) могут разрешать небольшие ледники и мелкие детали, но их ширина полосы узкая, а время повторного посещения длинное. Датчики умеренного разрешения (например, Landsat, Sentinel-2) имеют разрешение 10–30 м и повторы 5–16 дней, подходящие для регионального мониторинга. Грубые датчики (например, MODIS) обеспечивают ежедневное покрытие, но пропускают небольшие ледники. Пользователи должны выбрать правильный баланс для своего применения. В будущем созвездия небольших спутников (например, Planet) обещают ежедневное покрытие с высоким разрешением, хотя объемы данных становятся огромными.

Наземная валидация

Продукты дистанционного зондирования должны быть проверены с помощью измерений на месте, маркеров скорости GPS и контрольных показателей высоты. Однако данные о грунте чрезвычайно редки в отдаленных ледниковых регионах из-за стоимости и доступа. Это создает неопределенности, особенно в преобразовании объема в массу, где плотность пряжи (компактный снег) малоизвестна. Совместные кампании между спутниковыми агентствами и полевыми учеными остаются важными.

Обработка данных и их взаимодействие

Огромный объем спутниковых данных (петабайт) требует передовых конвейеров обработки. Выравнивание наборов данных с разных датчиков с различными системами координат, разрешениями и эпохами является основной вычислительной задачей. Машинное обучение все чаще используется для автоматической классификации функций, заполнения пробелов и передачи данных. Политика открытых данных от таких агентств, как НАСА, ЕКА и USGS, была критической, но облачные платформы (например, Google Earth Engine) теперь необходимы для эффективной обработки глобальных наборов данных.

Будущие направления: технологии и миссии Cutting-Edge

В ближайшее десятилетие мы увидим квантовый скачок в нашей способности контролировать ледники из космоса, обусловленный новыми миссиями, ИИ и слиянием данных.

Спутники следующего поколения

Миссия NASA-ISRO SAR (NISAR): Намеченная к запуску в 2024 году, NISAR предоставит данные L-диапазона и S-диапазона SAR с 12-дневным повторением, что позволит измерять скорость поверхности льда и деформацию почти на всей земле и льду Земли. Его глобальная стратегия отбора проб заполнит огромные пробелы в наших знаниях о динамике льда, особенно в Антарктике и Гренландии.
Copernicus Sentinel Expansion: ESA планирует новые миссии, в том числе высокоприоритетную альтиметрическую миссию (CRISTAL), специально разработанную для измерения топографии и толщины льда. Предлагаемый Sentinel-3 Next Generation будет нести передовые тепловые и оптические изображения.
ICESat-2 Continuity: Пока ICESat-2 выполняется сверх ожиданий, НАСА уже обсуждает последующую миссию лазерного высотомера (вероятно, ICESat-3), чтобы обеспечить отсутствие разрыва в рекордах высоты. Сочетание ICESat-2 и будущего DEM на основе NISAR даст беспрецедентные оценки изменения толщины льда.
Коммерческие малые спутники: Созвездия, такие как Планета (Dove, SkySat) и Максар (WorldView Legion), предлагают субметровые оптические изображения с ежедневными повторными посещениями. Хотя они дорогостоящие для глобального мониторинга, они все чаще доступны через модели подписки и бесценны для изучения быстро меняющихся ледников или кампаний по проверке.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Глубокое обучение революционизирует картографирование ледников. Свёрточные нейронные сети (CNN) теперь могут автоматически очерчивать границы ледников от оптических и SAR-изображений с точностью, конкурирующей с человеческими аналитиками. Рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для прогнозирования будущих изменений ледников от временных рядов спутниковых наблюдений. Машинное обучение также обеспечивает алгоритмы заполнения зазоров , которые интерполируют между облачными днями или редкими альтиметрическими треками, создавая непрерывные карты массовых изменений. Обработка на основе ИИ будет иметь важное значение для обработки потока данных из новых созвездий.

Слияние данных: объединение лучшего из всех миров

Будущее совместное: смешивание оптической, SAR, альтиметрии и даже гравиметрии (например, GRACE-FO) в унифицированные модели. Например, использование скоростей InSAR от Sentinel-1 для информирования интерпретации изменений высоты ICESat-2 может отделить динамическое истончение от поверхностного расплава. Комбинирование гравиметрии (которая измеряет общее изменение массы в больших областях) с альтиметрией (которая измеряет изменение высоты вдоль треков) разрешает расхождения в оценках баланса массы. Такие интегрированные подходы все еще находятся в зачаточном состоянии, но обещают надежные, перекрестно проверенные наборы данных.

Гражданская наука и облачные платформы

Веб-платформы, такие как Google Earth Engine и инструменты с открытым исходным кодом (например, QGIS с плагинами), демократизируют мониторинг ледников. Гражданские ученые теперь могут вручную отслеживать контуры ледников через порталы, такие как проект Glacier на Zooniverse, обучая алгоритмы ИИ в этом процессе. Эта краудсорсинговая проверка повышает качество автоматизированных продуктов, привлекая общественность в области климатологии.

Оригинальное название: The Eye in the Sky That Never Blinks

Спутниковое дистанционное зондирование превратило гляциологию из нишевого поля, зависящего от трудоемких полевых кампаний, в глобально всеобъемлющее предприятие по мониторингу в режиме реального времени. Оптические, тепловые, радарные и лазерные датчики приносят уникальные сильные стороны, и их совместное использование рисует подробную картину того, как ледники мира реагируют на быстро меняющийся климат. Данные уже необходимы для прогнозов уровня моря, планирования водных ресурсов, смягчения рисков и формулирования политики. Тем не менее, проблемы остаются: покрытие мусора, облачность, эффекты местности, проверка и обработка данных по-прежнему требуют инноваций. С предстоящими миссиями, такими как NISAR и CRISTAL, наряду с достижениями в области искусственного интеллекта и свободно доступных облачных вычислений, следующее десятилетие обеспечит разрешение и частоту наблюдений, которые были невообразимы поколение назад. История льда написана в отступающей терминальной и истончительной поверхностях; наша работа заключается в том, чтобы прочитать его, интерпретировать его и действовать на него до того, как последние главы будут потеряны.