Движущееся судно расходует энергию на преодоление сопротивления воды, возбуждение вихрей в турбулентном следе и генерацию волн на поверхности воды – волновой след, причем большая часть мощности двигателя идет на именно на генерацию волн. Волновой след за движущимся судном представляет собой наложение двух различных семейств волн.

Одно семейство распространяется преимущественно с гребнями приблизительно параллельными боковым линиям следа, пересекающихся в районе носа судна под углом 2J=39°, причем часть волн образуется у носа судна, а часть – за кормой (рис. 1-3). На глубокой воде при постоянной скорости судна этот угол не зависит ни от скорости судна, ни от его формы. Он определяется только тем, что на глубокой воде групповая скорость волн равняется половине фазовой. Фронты этих волн не совпадают с боковым линиями следа, а образуют с ними угол 35°16¢; эти волны называются продольными или расходящимися.

Непосредственно за кормой судна имеется другое семейство волн, которые распространяются по направлению движения судна с его скоростью (рис. 1-3). Эти волны называются поперечными, так как их фронты перпендикулярны к направлению движения судна. Оба семейства волн стационарны относительно судна.

В реальных условиях поперечные волны часто возмущаются турбулентным следом за кораблем с большим количеством пены, образующейся при обрушении волн у носа судна и из-за кавитации на винтах и корпусе. При движении судно также генерирует вблизи себя некоторое поле течений, с которым взаимодействуют корабельные волны, а также с пограничным слоем около судна. Кроме того, на системы корабельных волн обычно налагаются ветровые волны.

Применение методов дистанционного зондирования, в принципе, позволяет получить данные о положении судов и информацию о параметрах их движения. Широкие возможности для мониторинга судовой обстановки открыли методы дистанционного зондирования, и прежде всего, радиолокационные. Анализ радиолокационных изображений (РЛИ), полученных радиолокаторами с синтезированной апертурой (РСА), позволяет установить ряд закономерностей, позволяющих определять параметры движущихся судов. В результате обработки РЛИ может быть получена принципиально новая информация как направлении, так скорости движения судов.

Отметка корабля появляется на РЛИ яркой отметкой, которая в зависимости от размеров судна (в первую очередь, длины) состоит из набора пикселов (рис. 4). Применяя радиолокационную съемку высокого разрешения (~10 м), можно получить достаточно точные оценки размеров судна. Главные преимущества радиолокационной съемки – всепогодность и независимость от солнечного освещения позволят контролировать судовую обстановку в субполярных, умеренных и тропических широтах независимо от облачности и ночью, т.е. практически круглосуточно. Это свойство космической радиолокации очень важно для наблюдения, например, за интенсивностью судоходства, рейдами, рыболовным промыслом в экономических зонах (рис. 5-10).

Тем не менее, среди преимуществ космической радиолокации имеется и ряд ограничений. Эффективность обнаружения судов на РЛИ зависит их размеров, наличия других плавающих объектов на морской поверхности (например, дрейфующего льда), состояния поверхности моря (ветра и волнения), параметров и геометрии самой съемки (поляризация сигнала, углы падения), а также от разрешения оригинального РЛИ. Однако, несмотря на эти ограничения, космическая радиолокация остается одним из самых ценных источников информации о судовой обстановке.

С познавательной точки зрения очень интересны особенности формирования РЛИ в РСА КА «Алмаз-1», которые позволяли уверенно выявлять суда на поверхности взволнованного моря даже без последующей обработки [1]. Объекты в море, состоящие большей частью из металла (корабли, буровые платформы и т.п.), отражают сигнал с амплитудой на несколько порядков больше, чем поверхность воды. Они изображаются яркими белыми точками, по обе стороны от которой, строго в азимутальном направлении, расположена пара черных полос длиной по 10-15 мм в масштабе карты М=1:200 000 (рис. 5, 6). Причина появления этих помех следующая: когда в пределы пятна засветки, скользящего по морской поверхности, попадала мощная радиолокационная цель (например, корабль) в приемное устройство РСА КА «Алмаз-1» начинала поступать сумма сигналов от корабля и окружающей его морской поверхности. При этом отражения от морской поверхности выступали в роли малых возмущений мощного сигнала от корабля, амплитуда которого многократно превосходит амплитуду фоновых отражений. Приемник РСА автоматически переходил в режим ограничения амплитуды (т.н. автоматическая регулировка усиления) сильного сигнала. Вследствие этого значительная доля энергии слабых сигналов терялась, изображение фона вокруг мощной цели оказывалось подавленным в тех дорожках дальности, в которые попала эта цель. Очевидно, что азимутальная ширина темных полос равна удвоенной ширине пятна засветки на местности. Если отражения от фона достаточно интенсивны (как это бывает на суше), то данный эффект на качестве изображения практически не сказывался. В РСА ERS-1, ERS-2, Radarsat-1 и др. такой проблемы не было.

Направления движения судна можно определить путем анализа взаимного положения отметки судна и поверхностных проявлений - турбулентного следа и боковых линий следа (т.н. «усов»), оставленных этим судном (рис. 7).

Кроме этого, в условиях мелкого термоклина на поверхности моря могут появиться проявления внутренних волн, генерированных судном. Такие проявления можно, например, наблюдать в связи с явлением «мертвой воды». В случае мелкого и резкого термоклина, т.е. тогда, когда, толщина верхнего (в большинстве случаев распресненного) слоя равна осадке судна, его винты на малом ходу могут возбудить внутренние волны. При этом энергия, которая в обычных условиях расходуется на продвижение судна вперед, тратится на генерацию внутренних волн. Явление «мертвой воды» исчезает при увеличении скорости судна.

Скорость судна можно оценить в том случае, если его отметка на РЛИ смещена относительно его реального положения из-за эффекта Доплера (рис. 5б, 10). Такие ситуации возникают в том случае, когда судно движется в направлении близком к азимутальному (т.е. к направлению полета). В общем случае, чем больше скорость судна, тем больше доплеровское смещение отметки судна на РЛИ (рис. 5б, 10, 11). На этой особенности космической радиолокации основана разработка ряда программных продуктов, предназначенных для определения параметров судовой обстановки, например, SARTool (Boost Technologies) (рис. 11) и процессор разработки ИТЦ «СКАНЭКС».

Очень часто на РЛИ скопления судов маркирую зоны интенсивного судоходства или рыболовства. Например, на судовых трассах они выстраиваются в линию, следую рекомендованному фарватеру, что позволяет уточнять их положение и интенсивность движения на них. В то время как в зонах рыболовства суда группируются в кластеры, разрабатывая тот или иной рыбной ресурс (рис. 8,9).

Кроме этого, совместный анализ положения судов и нефтяных пятен, обнаруженных на РЛИ, нередко бывает очень полезен для выявления потенциального нарушителя и зон риска, привязанных к судовым трассам. Ряд таких алгоритмов реализован в программном обеспечении типа Image Processor (ИТЦ «СКАНЭКС»), SARTool или VISARD (Köngsberg Spacetec AS) (рис. 11, 12).

Наконец, съемка высокого разрешения в оптическом диапазоне (рис. 13) может применяться в целях разведки, но её возможности существенно ограничены облачными и погодными условиями.

 

 

 

 

Рис. 1. Фотография (а) и схематическое изображение (b) корабельного следа (рисунок: Doerffer, GKSS). На фотографии: a – продольные волны (от носа судна), b – продольные волны (от кормы судна), c – поперечные волны, d – турбулентный след, e – боковые линии следа.

 

 

Рис. 2. Фотография контейнервоза в Чесапикском заливе и его корабельного следа (20.11.1999); на фотографии: A – продольные волны (от носа судна), B – продольные волны (от кормы судна), C – поперечные волны, D – турбулентный след, E – зона обрушений и турбулентности около судна (фото W. Pichel, рисунок из [13]).

 

 

 

Рис. 3. Схематическое изображение корабельного следа с расположением гребней продольных и поперечных волн за движущимся судном и их основные характеристики (рисунок из [2]).

 

Рис. 4.  Фрагмент РЛИ Radarsat (20.11.1997, 11:11 UTC), на котором видна структура радиолокационного образа крупного судна (размер пиксела 12,5 х 12,5 м) (рисунок из [13]). © СSA, MDA 

 

Рис. 5а. Нефтяные пятна, дрейфующие и движущие корабли в Северном море на РЛИ КА «Алмаз-1». © НПО машиностроения

 

Рис. 5б. Дрейфующие и движущие корабли на фрагменте РЛИ КА «Алмаз-1». Видны турбулентные следы за кораблями (темные полосы) и смещение отметки корабля от его реального положения за счет эффекта Доплера. © НПО машиностроения

 

Рис. 6. Скопление судов на рейде порта Сингапур на РЛИ КА «Алмаз-1». © НПО машиностроения

 

 
Рис. 7. Детали корабельного следа от судна, идущего Малаккским проливом, на фрагмент РЛИ ERS-1 (4.05.1996, 16:00 UTC). Хорошо виден турбулентный след, исчезающий со временем и ограниченный двумя темными тонкими линиями, и левый «ус» - боковая линия следа (рисунок из [13]). © ESA  

 

Рис. 8. Фрагмент отфильтрованного изображения ERS-2 от 9.07.1994 с отметками от судов (красным цветом показано фактическое расположение судов, ведущих промысел). © ESA 

 

Рис. 9. Промысловые суда во время рыбной путины у границы российско-американской экономической зоны в Беринговом море на РЛИ Radarsat-1 (12.09.2000, 18:25 UTC). Темные пятна (слики) образованы сбросами технологических отходов - продуктов рыбопереработки (рисунок из [13]). © СSA, MDA

Рис. 10. Разномерные суда в Гибралтарском проливе на РЛИ высокого разрешения спутника Terra-SAR (12.07.2007, 18:25 UTC). Хорошо видны все элементы корабельных следов и смещение отметок судов относительно их реального положения. © DLR, InfoTerra 

 

 

Рис. 11. Позиционирование судов и измерение их скорости с помощью программы SARTool. © BOOST Technologies, CLS

 

Рис. 12. Совместный анализ судовой обстановки и нефтяных загрязнений с выявлением потенциального нарушителя в программе обработки РЛИ V ISARD.      © Köngsberg Spacetec AS 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 13. База подводных лодок в п. Рыбачий (г. Петропавловск-Камчатский). Оптический снимок высокого разрешения (в оригинале 0,6 м) со спутника QuickBird (8.01.2004). © Digital Globe

 

 

 

Литература

 

1. Атлас аннотированных радиолокационных изображений морской поверхности, полученных космическим аппаратом "Алмаз-1" / А.В. Дикинис, А.Ю. Иванов и др.; под ред. Л.Н. Карлина. М: ГЕОС, 1999, 119 с.

2. Монин А.С., Красицкий В.П. Явления на поверхности океана. Л.: Гидрометеоиздат, 1985, 373 с.

3. Сретенский Л.Н. Теория волновых движений жидкости. М.: Наука, 1977, 815 с.

4. Стокер Дж.Дж. Волны на воде. Математическая теория и приложения. М.: Изд-во Иностр. лит-ры, 1959, 618 с.

5. Clemete-Colón P., Montgomery D., Pichel W., Friedman K. The use of synthetic aperture radar observations as indicators of fishing activity in the Bering Sea // J. Adv. Mar. Sci. Technol. Soc., 1998. 4. P. 249-258.

6. Eldhuset K. An automatic ship and ship wave detection system for spaceborne SAR images in coastal regions // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1996. 34. P. 553-560.

7. Gasparovic R., Thompson D., Apel J. Synthetic aperture radar imaging of ship-generated internal waves // John Hopkins APL Tech. Dig., 1989. 10. P. 326-331.

8. Hennnings I., Romeiser R., Alpers W. Radar imaging of Kelvin Arms of ship wake // Int. J. Remote Sens., 1999. 20. P. 2519-2543.

9. Kourti N., Shepherd I., Brock D., et al. Ship detection for fisheries monitoring// Backscatter, 2000. 11. P. 16-20.

10. Kourti N., Shepherd I., Schjwartz G., Pavlakis P. Integrating spaceborne SAR imagery into operational systems for fisheries monitoring // Can. J. Remote Sens., 1999. 27. P. 291-305.

11. Lyden J., Hammond R., Lyzenga D., Shuchman R. Synthetic aperture radar imaging of surface ship wakes // J. Geophys. Res., 1988. 93(C10). P. 12293-12303.

12. Pichel W., Clemete-Colón P. NOAA CoastWatch SAR applications and demonstration // John Hopkins APL Tech. Dig., 2000. 21. P. 49-57.

13. Pichel W.G., Clemete-Colón P., Waskerman C.C., Friedman K.S. Ship and wake detection. In: Synthetic Aperture Radar Marine User’s Manual.

14. Vachon P., Campbell J., Bjerkelund C., Dobson F., Rey M. Ship detection by the Radarsat SAR: Validation of detection model predictions // Can. J. Remote Sens., 1997. 23. P. 48-59.

15. Wahl T., Eldhuset K., Skøelv Å. Ship traffic monitoring using the ERS-1 SAR / Proc. the 1st ERS-1 Symposium(ESA SP-359), Cannes, France. P. 823-828.

16. Waskerman C., Friedman K., Pichel W., Clemete-Colón P., Li X. Automatic ship detection of ships in Radarsat-1 SAR imagery // Can. J. Remote Sens., 2001. 27. P. 568-577.