Геомаркетинг » ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКОГО РАДИОЛОКАЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ЗОН ЗАТОПЛЕНИЯ В ПОЛОВОДЬЕ

DOI: 10.25296/1997-8650-2018-12-7-8-54-60

Читать полную версию

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКОГО РАДИОЛОКАЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ЗОН ЗАТОПЛЕНИЯ В ПОЛОВОДЬЕ

Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю., Пономаренко М.Р.

Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю., Пономаренко М.Р., 2018. Использование данных космического радиолокационного зондирования при анализе зон затопления в половодье. Инженерные изыскания, Том XII, № 7-8, с. 54-60, https://doi.org/10.25296/1997-8650-2018-12-7-8-54-60.

В статье рассматривается возможность использования результатов дистанционного зондирования Земли как одного из основных источников данных для мониторинга речных наводнений. Эффективная работа систем прогнозирования наводнений требует наличия достоверных оперативных данных на территорию затопления для калибровки и валидации используемых гидродинамических моделей. При наличии плотного облачного покрова получение данных с использованием оптических систем затруднено. На сегодняшний день все чаще используется космическое радиолокационное зондирование, позволяющее проводить наблюдения независимо от освещенности поверхности и состояния облачного покрова, получая при этом данные высокого пространственного разрешения в оперативном режиме. Важной особенностью дистанционного зондирования Земли из космоса сегодня является увеличение числа свободно распространяемых космических данных, в частности — снимков со спутников семейства Sentinel, разработанных Европейским космическим агентством. К примеру, съемка территории России с КА Sentinel-2 выполняется каждые два — три дня. В выполняемом авторами проекте территорией исследования является город Великий Устюг, расположенный на слиянии рек Сухона и Юг. Для выявления участков, затопленных в ходе наводнения, с использованием открытого программного обеспечения выполнена пороговая обработка и классификация данных Sentinel-1 и RADARSAT-2. Визуализация полученных результатов осуществлена на базе информационно-аналитической системы «Простор». Результаты обработки радиолокационных снимков сопоставлены с границами затоплений, выделенных на основе расчета индекса NDWI по оптическим данным со спутников Sentinel-2 и Ресурс-П. В соответствии с пространственным разрешением данных и использованной технологией обработки возможно достичь высокой точности картографирования наводнений на открытых участках с низким уровнем урбанизации. Полученные результаты подтвердили эффективность использования данных дистанционного зондирования Земли из космоса для оперативного мониторинга наводнений.

1. Алабян А.М., Алексеевский Н.И., Евсеева Л.С., Жук В.А., Иванов В.В., Сурков В.В., Фролова Н.Л., Чалов Р.С., Чернов А.В., 2004. Генетический анализ причин весеннего затопления долины Малой Северной Двины в районе г. Великого Устюга. Эрозия почв и русловые процессы, № 14, с. 104–130.
2. Алабян А.М., Зеленцов В.А., Крыленко И.Н., Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Юсупов Р.М., 2015. Оперативное прогнозирование наводнений на основе комплексного упреждающего моделирования и интеграции разнородных данных. Труды СПИИРАН, № 41, с. 5–33.
3. Алабян А.М., Зеленцов В.А., Крыленко И.Н., Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Юсупов Р.М., 2016. Создание интеллектуальных информационных систем оперативного прогнозирования речных наводнений. Вестник Российской академии наук, № 86(2), с. 127–137, https://doi.org/10.7868/S086958731602002X.
4. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю., Семенов А.Е., 2016. Мониторинг и моделирование наводнений на базе системы с сервис-ориентированной архитектурой. Геориск, № 1, с. 12–15.
5. Лебедева С.В., Алабян А.М., Крыленко И.Н., Федорова Т.А., 2015. Наводнения в устье Северной Двины и их моделирование. Геориск, № 1, с. 18–25.
6. Родионова Н.В., 2017. Анализ изображений Sentinel 1 для весеннего паводка в Алтайском крае в апреле 2015 года и Рязанской области в апреле 2016 года. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, Том 14, № 1. с. 136–146, https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-1-136-146.
7. Bolanos S., Stiff D., Brisco B., Pietroniro A., 2016. Operational Surface Water Detection and Monitoring Using Radarsat 2. Remote Sensing, 8, 285, https://doi.org/10.3390/rs8040285.
8. Chini M., Hostache R., Giustarini L., Matgen P., 2017. A Hierarchical Split-Based Approach for Parametric Thresholding of SAR Images: Flood Inundation as a Test Case. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 55, No. 12, pp. 6975–6988.
9. Martinis S., Rieke C., 2015. Backscatter Analysis Using Multi-Temporal and Multi-Frequency SAR Data in the Context of Flood Mapping at River Saale, Germany Remote Sensing, Vol. 7, pp. 7732–7752.
10. Martinis S., Kersten J., Twele A., 2015. A fully automated TerraSAR-X based flood service. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 104, pp. 203–212.
11. Mason D.C., Giustarinib L., Garcia-Pintadoa J., Clokec H.L., 2014. Detection of flooded urban areas in high resolution Synthetic Aperture Radar images using double scattering. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 28, pp. 150–159.
12. Ponomarenko M.R., Pimanov I.Yu., 2017. Implementation of Synthetic Aperture Radar and Geoinformation Technologies in the Complex Monitoring and Managing of the Mining Industry Objects. In: Silhavy R., Senkerik R., Kominkova-Oplatkova Z., Prokopova Z., Silhavy P. (eds.) Cybernetics and Mathematics Applications in Intelligent Systems. CSOC 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 574, https://doi.org/10.1007/978-3-319-57264-2_30.
13. Ponomarenko M.R., Pimanov I.Yu., 2016. Processing of SAR amplitude images with posting the results on web server. Journal Sib. Fed. Univ. Eng. technol., Vol. 9, No. 7, pp. 994–1000, https://doi.org/10.17516/1999-494X-2016-9-7-994-1000.
14. Refice A., Capolongo D., Pasquariello G., D'Addabbo A., Bovenga F., Nutricato R., Lovergine F., Pietranera L., 2014. SAR and InSAR for flood monitoring: examples with COSMO-SkyMed data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 7, No. 7, pp. 2711–2722, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2014.2305165.
15. Refice A., D’Addabbo A., Capolongo D., 2018. Methods, Techniques and Sensors for Precision Flood Monitoring Through Remote Sensing. In: Refice A., D'Addabbo A., Capolongo D. (eds.) Flood Monitoring through Remote Sensing. Springer Remote Sensing/Photogrammetry, https://doi.org/10.1007/978-3-319-63959-8_1.
16. Zelentsov V., Pimanov I., Potryasaev S., Sokolov B., Cherkas S., Alabyan A., Belikov V., Krylenko I., 2017. River Flood Forecasting System: An Interdisciplinary Approach. In: Refice A., D’Addabbo A., Capolongo D. (eds.) Flood Monitoring through Remote Sensing. Springer Remote Sensing/Photogrammetry, https://doi.org/10.1007/978-3-319-63959-8_4.
17. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.J., Nemykin S.A., 2016. Creation of intelligent information flood forecasting systems based on service oriented architecture. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer International Publishing Switzerland, Vol. 466, pp. 371–381, https://doi.org/10.1007/978-3-319-33389-2_35.
18. От науки к практике: автоматическая система мониторинга и прогнозирования наводнений тестируется на Северной Двине, URL: http://www.geogr.msu.ru/news/news_detail.php?ID=12921 (дата обращения: 02.09.2018).
19. Тестирование системы оперативного прогнозирования наводнений, URL: https://litsam.ru/index.php/ru/news-ru/prostor-ru (дата обращения: 02.09.2018).
20. Copernicus Emergency Management Service, URL: http://emergency.copernicus.eu/ (дата обращения: 02.09.2018).
21. Thematic Exploitation Platform — Hydrology TEP, URL: https://hydrology-tep.eo.esa.int/ (дата обращения: 02.09.2018).

ЗЕЛЕНЦОВ В.А.
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, г. Санкт-Петербург, Россия, v.a.zelentsov@gmail.com
Адрес: 14-я линия В.О., д. 39, г. Санкт-Петербург, 199178, Россия
ПОТРЯСАЕВ С.А.
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, г. Санкт-Петербург, Россия, semp@mail.ru
ПИМАНОВ И.Ю.*
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, г. Санкт-Петербург, Россия, pimen@list.ru
ПОНОМАРЕНКО М.Р.
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, г. Санкт-Петербург, Россия, pnmry@yandex.ru

Engineering Survey Vol. XII, No. 7-8/2018

THE USE OF SYNTHETIC APERTURE RADAR (SAR) DATA IN THE ANALYSIS OF INUNDATED AREAS DURING THE SPRING FLOOD

Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.Yu., Ponomarenko M.R.

Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.Yu., Ponomarenko M.R., 2018. The use of synthetic aperture radar (SAR) data in the analysis of inundated areas during the spring flood. Engineering Survey, Vol. XII, No. 7-8, pp. 54-60, https://doi.org/10.25296/1997-8650-2018-12-7-8-54-60.

The paper discusses the opportunities of remote sensing data application as one of the main sources of information for monitoring river floods. Effective operation of flood forecasting systems requires reliable real-time data on inundation areas for timely calibration and verification of the used hydrodynamic models. The opportunity to obtain data from optical sensors might be limited because of dense cloud cover. Synthetic aperture radar (SAR) techniques are increasingly used today due to ability to operate independently of the surface illumination and the state of cloud cover receiving high spatial resolution data in near real-time mode. An important feature of SAR from space today is the increase in the number of freely distributed space data, in particular — images from Sentinel satellites developed by the European Space Agency. For instance, for the territory of Russia Sentinel-1 performs SAR imaging with 2–3 days coverage frequency. Within the framework of the project carried out by the authors, the research area is the city of Velikiy Ustuyg (Russia) located at the confluence of rivers Suhona and Ug. To identify flooded areas the RADARSAT-2 and Sentinel-1 images classification based on thresholding was carried out in open-source software. The visualization of the results was performed on the basis of information analytical system “Prostor”. The results of SAR data processing were compared with contours obtained on the basis of the calculation of the NDWI index from optical data from the Sentinel-2 and Resurs-P satellites. According to the spatial resolution of the data and the selected processing technology, it is possible to achieve high accuracy of flood mapping in open areas with low urbanization. The result confirms that SAR data can be successfully applied for operational flood forecasting.

flood monitoring synthetic aperture radar (SAR)geoinformation technologies information analytical system forecasting automation

1. Alabyan A.M., Alekseevsky N.I., Evseeva L.S., Zhuk V.A., Ivanov V.V., Surkov V.V., Frolova N.L., Chalov R.S., Chernov A.V., 2004. The reasons genetic analysis of spring flooding of the valley of Small Northern Dvina around of Velikiy Ustyug. V sb. Erosion of soils and riverbed processes, Vol. 14, pp. 105–131. (in Russian)
2. Alabyan А.М., Zelentsov V.А., Krylenko I.N., Potryasaev S.А., Sokolov B.V., Yusupov R.М., 2015. Operational flood forecasting on the basis of complex proactive modeling and integration of heterogeneous data. Proceedings of SPIIRAS, Issue 4(41), pp. 5–33. (in Russian)
3. Alabyan A.M., Zelentsov V.A., Krylenko I.N., Potryasaev S.A., Sokolov B.V., Yusupov R.M., 2016. Development of intelligent information systems for operational river-flood forecasting. Bulletin of the Russian Academy of Sciences, Vol. 86, No. 2, pp. 127–137. (in Russian)
4. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.Yu., Semenov .Е., 2016. Flood monitoring and modeling on the base of a system with service- oriented architecture. Georisk, No. 1, pp. 12–15. (in Russian)
5. Lebedeva S.V., Alanyan .M., Krylenko I.N., Fedorova T.A., 2015. Floods in the Northen Dvina river Mouth and the modeling of them. Georisk, No. 1, pp. 18–25. (in Russian)
6. Rodionova N.V., 2017 Image analysis of Sentinel 1 for flood detection in Altai Region in April 2015 and Ryazan Region in April 2016. Current problems in remote sensing of the Earth from space, 14, No. 1, pp. 136–146, https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-1-136- 146. (in Russian).
7. Bolanos S., Stiff D., Brisco B., Pietroniro A., 2016. Operational Surface Water Detection and Monitoring Using Radarsat 2. Remote Sensing, 8, 285, https://doi.org/10.3390/rs8040285.
8. Chini M., Hostache R., Giustarini L., Matgen P., 2017. A Hierarchical Split-Based Approach for Parametric Thresholding of SAR Images: Flood Inundation as a Test Case. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 55, No. 12, pp. 6975–6988.
9. Martinis S., Rieke C., 2015. Backscatter Analysis Using Multi-Temporal and Multi-Frequency SAR Data in the Context of Flood Mapping at River Saale, Germany Remote Sensing, Vol. 7, pp. 7732–7752.
10. Martinis S., Kersten J., Twele A., 2015. A fully automated TerraSAR-X based flood service. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 104, pp. 203–212.
11. Mason D.C., Giustarinib L., Garcia-Pintadoa J., Clokec H.L., 2014. Detection of flooded urban areas in high resolution Synthetic Aperture Radar images using double scattering. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 28, pp. 150–159.
12. Ponomarenko M.R., Pimanov I.Yu., 2017. Implementation of Synthetic Aperture Radar and Geoinformation Technologies in the Complex Monitoring and Managing of the Mining Industry Objects. In: Silhavy R., Senkerik R., Kominkova-Oplatkova Z., Prokopova Z., Silhavy P. (eds.) Cybernetics and Mathematics Applications in Intelligent Systems. CSOC 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 574, https://doi.org/10.1007/978-3-319-57264-2_30.
13. Ponomarenko M.R., Pimanov I.Yu., 2016. Processing of SAR amplitude images with posting the results on web server. Journal Sib. Fed. Univ. Eng. technol., Vol. 9, No. 7, pp. 994–1000, https://doi.org/10.17516/1999-494X-2016-9-7-994-1000.
14. Refice A., Capolongo D., Pasquariello G., D'Addabbo A., Bovenga F., Nutricato R., Lovergine F., Pietranera L., 2014. SAR and InSAR for flood monitoring: examples with COSMO-SkyMed data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 7, No. 7, pp. 2711–2722, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2014.2305165.
15. Refice A., D’Addabbo A., Capolongo D., 2018. Methods, Techniques and Sensors for Precision Flood Monitoring Through Remote Sensing. In: Refice A., D'Addabbo A., Capolongo D. (eds.) Flood Monitoring through Remote Sensing. Springer Remote Sensing/Photogrammetry, https://doi.org/10.1007/978-3-319-63959-8_1.
16. Zelentsov V., Pimanov I., Potryasaev S., Sokolov B., Cherkas S., Alabyan A., Belikov V., Krylenko I., 2017. River Flood Forecasting System: An Interdisciplinary Approach. In: Refice A., D’Addabbo A., Capolongo D. (eds.) Flood Monitoring through Remote Sensing. Springer Remote Sensing/Photogrammetry, https://doi.org/10.1007/978-3-319-63959-8_4.
17. Zelentsov V.A., Potryasaev S.A., Pimanov I.J., Nemykin S.A., 2016. Creation of intelligent information flood forecasting systems based on service oriented architecture. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer International Publishing Switzerland, Vol. 466, pp. 371–381, https://doi.org/10.1007/978-3-319-33389-2_35.
18. From science to practice: test of automatic operative flood monitoring and forecasting system in the Northen Dvina river, URL: http://www.geogr.msu.ru/news/news_detail.php?ID=12921 (accessed: 02 September 2018) (in Russian).
19. Testing of the operative flood forecasting system, URL: https://litsam.ru/index.php/en/news-en/prostor-en (accessed: 02 September 2018). (in Russian)
20. Copernicus Emergency Management Service, URL: http://emergency.copernicus.eu/ (accessed: 02 September 2018).
21. Thematic Exploitation Platform - Hydrology TEP, URL: https://hydrology-tep.eo.esa.int/ (accessed: 02 September 2018).

VIACHESLAV A. ZELENTSOV
Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation, Russian Academy of Sciences; Saint Petersburg, Russia; v.a.zelentsov@gmail.com
Address: Bld. 39, 14th Line V.O., 199178, Saint Petersburg, Russia
SEMYON A. POTRYASAEV
Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation, Russian Academy of Sciences; Saint Petersburg, Russia; semp@mail.ru
ILYA Yu. PIMANOV*
Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation, Russian Academy of Sciences; Saint Petersburg, Russia; pimen@list.ru
MARIA R. PONOMARENKO
Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation, Russian Academy of Sciences; Saint Petersburg, Russia; pnmry@yandex.ru

Статьи из журнала

ФАУ «ГЛАВГОСЭКСПЕРТИЗА РОССИИ» И ОХРАНА ОБЪЕКТОВ КУЛЬТУРНОГО НАСЛЕДИЯ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Автор: Лысенко И.А.

Представлен обзор типичных требований, которые предъявляет ФАУ «Главгосэкспертиза России» при экспертизе результатов инженерных изысканий и проектной документации в части обеспечения сохранности объектов культурного наследия (далее — ОКН), а именно требует: ...

СРАВНЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ЗАМЕРОВ ГРУНТОВ С ПОМОЩЬЮ СТАТИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ И СКВАЖИННОЙ ТЕРМОМЕТРИИ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Волков Н.Г., Соколов И.С

Развитие инфраструктуры, расположенной на территории криолитозоны, требует применения современных методов исследований мерзлых грунтов. Точное измерение температуры грунта является необходимым условием инженерно-геокриологических изысканий и геотехнического мониторинга. В статье рассматривается новая методика ...

ПОВЫШЕНИЕ ИНФОРМАТИВНОСТИ ИСПЫТАНИЙ МЕТОДОМ КОЛЬЦЕВОГО НАГРУЖЕНИЯ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Кубецкий В.Л., Королев М.В.

При строительстве ответственных сооружений для определения физико-механических свойств масштабно неоднородных трещиноватых скальных грунтов при назначении расчетных характеристик обычно опираются на результаты более представительных крупномасштабных полевых испытаний. Такие крупномасштабные полевые испытания ...

CОХРАНЕНИЕ РЕДКИХ ВИДОВ РАСТЕНИЙ И ЛИШАЙНИКОВ IN SITU ПРИ ПЛАНИРУЕМОЙ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ: ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ И ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Ефремов А.Н., Пликина Н.В., Абели Т.

Редкие виды наиболее уязвимы к техногенному воздействию в силу своих биологических особенностей или характера природопользования. Как правило, хозяйственное воздействие сопряжено с уничтожением и повреждением отдельных организмов, разрушением или отчуждением местообитаний. ...

СЪЕМКА ФАСАДОВ ЗДАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Скрыпицына Т.Н., Староверов С.В.

Съемка фасадов в условиях городских агломераций имеет свои особенности. Стесненные условия выполнения геодезических измерений, работы по съемке фасадов с земли имеют множество «мертвых» зон, при этом вертикальные углы превышают 45°, ...

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКОГО РАДИОЛОКАЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ЗОН ЗАТОПЛЕНИЯ В ПОЛОВОДЬЕ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Пиманов И.Ю., Пономаренко М.Р.

ОПЫТ ГЕОРАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ ИНЖЕНЕРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ИЗЫСКАНИЯХ В ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЯКУТИИ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Саввин Д.В., Федорова Л.Л., Соловьев Е.Э.

Территория Республики Саха (Якутия) расположена в северо-восточной части Евразийского материка и является самым большим регионом Российской Федерации. Одной из особенностей региона является наличие многолетнемерзлых пород (ММП). Строительство и эксплуатация инженерных ...

ИСТОЧНИКИ БАССЕЙНОВОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ СТОКА НАНОСОВ МАЛОЙ РЕКИ НИЗКОГОРНО-ПРЕДГОРНОГО ПОЯСА ЧЕРНОМОРСКОГО ПОБЕРЕЖЬЯ КАВКАЗА (НА ПРИМЕРЕ Р. ЦАНЫК)

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Иванова Н.Н., Голосов В.Н., Цыпленков А.С., Кузнецова Ю.С., Ботавин Д.В.

На примере изучения слабонарушенного участка бассейна р. Цанык, расположенного в районе Большого Сочи в предгорно- низкогорной зоне Черноморского побережья Кавказа, выявлены особенности формирования и источники бассейновой составляющей стока наносов реки ...

СОВМЕСТНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ АЭРОЭЛЕКТРОРАЗВЕДОЧНЫХ ДАННЫХ ВО ВРЕМЕННОЙ И В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТЯХ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Каршаков Е.В., Мойланен Е.В.

Обсуждается возможность комбинированной обработки данных в частотной и временной областях, которая обеспечивается системой ЭКВАТОР. Вертолетный комплекс имеет буксируемый передатчик и поднятый над ним на том же тросе-кабеле приемник. Возбуждающий сигнал ...

ДИАГНОСТИКА ОСНОВАНИЯ ТВЕРДОГО ДОРОЖНОГО ПОКРЫТИЯ ПО УПРУГИМ СТОЯЧИМ ВОЛНАМ

“Инженерные изыскания” том XII, № 7-8/2018

Авторы: Колесников Ю.И., Федин К.В., Нгомайезве Л.

Для обеспечения безопасной эксплуатации автомобильных дорог необходим периодический контроль состояния дорожного покрытия. В последнее время для проведения таких исследований широко используют методы малоглубинной геофизики. Однако, несмотря на разнообразие применяемых для ...