ИСТИНА

Спутниковая интерферометрия широко применяется для изучения вулканических процессов. Одним из самых активных вулканических районов является Камчатка, но в то же время это и один из самых сложных районов для применения интерферометрии. Суровые погодные условия обуславливают сильное влияние атмосферы (изменение содержания водяного пара) на интерферометрическую фазу, по которой рассчитываются смещения, что в дальнейшем приводит к ошибочной интерпретации данных. В данной работе исследованы дополнительные способы учёта атмосферных фазовых задержек. За эталонную модель была принята модель GACOS [1, 2], но для условий Камчатки GACOS в ряде случаев имеет существенные недостатки, поэтому, по данным Камчатских метеостанций мы строим эмпирическую погодную модель, по которой рассчитываем задержки распространения сигнала, чтобы оценить вклад атмосферной помехи в деформационную компоненту. Также мы рассчитали задержки по данным ГНСС станций, которые используем для оценки точности полученных задержек по эмпирической модели и задержек по модели GACOS. Средние невязки с ГНСС составляют 2.4 и 0.7 см для эмпирической модели и для GACOS соответственно. Затем мы сравнили эффективность применения коррекции задержек двух разных моделей для новых данных о смещениях поверхности на район Ключевской группы вулканов, полученных по 24 снимкам спутника Сентинель-1А. Также был проведён анализ критериев и усовершенствование методики оценки положительного эффекта от учёта атмосферных коррекций. Результаты исследования показали, что в целом модели GACOS имеют более высокую точность, чем эмпирические модели. Для территории Камчатки устранение атмосферных помех с использованием только GACOS положительный эффект достигается примерно в 60% случаев. В остальных случаях, напротив, есть результаты успешного применения эмпирической модели. Это суммарно повышает успех применения атмосферной коррекции до 78%, что говорит о том, насколько важно использовать комплексный подход применения различных методов. Эффективность коррекции оценивалась по изменению дисперсии результирующего поля смещений и по корреляционной связи с топографией. Дополнительно применяется исследование трендов с помощью анализа вариограмм, устранение трендов позволяет значительно улучшить результат. Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 23-17-00064, https://rscf.ru/project/23-17-00064.