На примере двух тестовых участков, один из которых расположен на территории опытно-производственного хозяйства (ОПХ) Всероссийского научно-исследовательского института (ВНИИОЗ), находящегося вблизи пос. Водный, Волгоградской области, другой на опытном производственном поле ОПХ “Минино”, Красноярского научного центра СО РАН, Красноярский край проведено исследование особенностей поляриметрического радарного рассеяния волн C- диапазона частот и предложена методика восстановления влажности поверхности почвы, с использованием технологии нейронных сетей, на основе радарных данных спутника Sentinel-1. Проведённый поляриметрический анализ на основе H-α-разложения с использованием комплексных изображений тестовых участков на двух поляризациях VH и VV выявил однократное рассеяние волны шероховатой поверхностью почвы, а также однократное диффузное рассеяние за счёт хаотического влияния элементов растительного покрова. При этом точки на диаграмме H-α-разложения равномерно распределялись вдоль нижней границы физически значимых результатов H-α-разложения при вариации энтропии (H) от 0,05 до 0,9 и угла α от ~2 до 37 градусов. Также показано, что диаграммы зависимостей угла α от индекса WDVI (рассчитанного на основе данных Sentinel-2) позволяют разделить участки тестовых полей, покрытые и не покрытые растительностью (по положительным и отрицательным значениям индекса WDVI), а также оценить степень рассевающих свойств зондируемой подстилающей поверхности. Применение нейронной сети (НС) прямого распространения, состоящей из двух скрытых слоёв по 12 нейронов в каждом для пары входных параметров вертикально-вертикальной и вертикально-горизонтальной поляризаций коэффициента обратного рассеяния (измеренных спутником Sentinel-1), позволяют в целом для тестовых участков рассчитать объемную влажность поверхности почвы со среднеквадратической погрешностью менее 3% и коэффициентом детерминации не хуже 0,83 относительно влажности почвы, измеренной термостатно-весовым методом в нескольких десятках точек на тестовых участках за общий период исследований 2019-2020 для более десятка подспутниковых измерений.

«Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-05261»