Застосування супутникового радіолокаційного знімання для моніторингу стану аеродромного покриття

dc.citation.epage185
dc.citation.issueІ(49)
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць
dc.citation.spage177
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationІвано-Франківський національний технічний університет нафти і газу
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationIvano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas
dc.contributor.authorКухтар, Д.
dc.contributor.authorГера, О.
dc.contributor.authorKukhtar, D.
dc.contributor.authorHera, O.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-11-11T13:01:50Z
dc.date.created2025-05-21
dc.date.issued2025-05-21
dc.description.abstractОцінка стану покриття українських аеродромів залишається актуальною навіть в умовах заборони на польоти для цивільної авіації. Метою роботи є аналіз можливості застосування супутникових радіолокаційних знімків середньої роздільної здатності (C-діапазону) для моніторингу аеродромних покриттів та підтримки експлуата- ційної готовності аеропортів в Україні. Методика. У роботі виконано аналіз довготривалих процесів за допомо- гою технології опрацювання великих часових рядів радіолокаційних знімків супутника Sentinel-1. Таку техноло- гію покладено в основу методу постійних розсіювачів (PSI). Метод постійних розсіювачів реалізовано за допо- могою програмного пакета StaMPS у програмі Matlab. Попередню автоматизовану підготовку часової серії знім- ків виконано за допомогою алгоритму SNAP2StaMPS. Для зменшення впливу атмосферних ефектів на результати радіолокаційного знімання використано набір інструментів TRAIN. Результати. За результатами опрацювання 39 радіолокаційних знімків отримано карту середніх швидкостей деформацій для території аеро- порту X за період від червня 2021 р. до грудня 2023 р. На цій карті швидкостей деформацій сформовано густу мережу постійних розсіювачів уздовж злітно-посадкової смуги. Цих результатів досягнуто завдяки низькій де- кореляції сигналу на часовій серії знімків. Упродовж періоду досліджень когерентність сигналу для території злітно-посадкової смуги була максимально стабільною. Наявність великої кількості точок, які визначені як пос- тійні розсіювачі та практично рівномірно покривають площу злітно-посадкової смуги, свідчить про ефективність застосування методу InSAR для моніторингу аеродромних покриттів. Аналіз отриманої карти швидкостей вка- зує на стабільність покриття злітно-посадкової смуги впродовж періоду дослідження. Визначене значення осі- дання в зоні приземлення становить близько 5 мм уздовж лінії візування на супутник. Максимально визначена амплітуда просторових переміщень – близько 10 мм в напрямку візування на супутник. Значення середнього квадратичного відхилення розрахованих швидкостей деформацій практично на усій злітно-посадковій смузі міститься в межах ±0,5 мм/рік. На ділянках, які характеризуються тенденціями до осідання, спостерігаємо збіль- шення значення середнього квадратичного відхилення до 1 мм/рік. Наукова новизна виконаного дослідження полягає у підтвердженні ефективності використання даних супутникового радіолокаційного знімання середньої роздільної здатності для моніторингу деформацій злітно-посадкової смуги аеродрому. Практичне значення результатів дослідження полягає у своєчасному виявленні деформацій ділянок аеродромного покриття на основі даних радіолокаційного знімання супутником Sentinel-1.
dc.description.abstractAssessing the condition of Ukrainian airfield surfaces remains a pressing issue even under the conditions of a flight ban for civil aviation. The purpose of the work is to analyze the possibility of using C-band satellite radar images for monitoring airfield surfaces and maintaining the operational readiness of airports in Ukraine. Methods. The paper analyzes long-term processes using the technology of processing large time series of radar images of the Sentinel-1 satellite. This technology is the basis of the Permanent Scatterer Interferometry method (PSI). The method of Permanent Scatterers is implemented using the StaMPS software package in Matlab. Preliminary automated preparation of the time series of images is performed using the SNAP2StaMPS algorithm. The TRAIN toolkit was used to reduce the influence of atmospheric effects on the results of radar imaging. Results. Based on the results of processing 39 SAR images, a map of average deformation velocities was obtained for the territory of Airport X for the period from June 2021 to December 2023. The resulting deformation velocity map shows a dense network of permanent scatterers along the runway. Such results were achieved due to the low decorrelation of the signal in the time series of images. During the research period, the coherence of the signal for the runway area was maximally stable. The presence of a large number of points that are defined as permanent scatterers and practically evenly cover the runway area indicates the effectiveness of the InSAR method for monitoring airfield surfaces. Analysis of the obtained velocity map indicates the stability of the runway surface during the study period. The determined settlement value in the landing zone is about 5 mm along the satellite’s line of sight. The maximum determined amplitude of spatial displacements is about 10 mm in the satellite’s line of sight direction. The value of the mean square deviation of the calculated deformation rates on almost the entire runway is within ±0.5 mm/year. In areas characterized by subsidence tendencies, we observe an increase in the value of the mean square deviation to 1 mm/year. The scientific novelty of the presented study lies in confirming the effectiveness of using medium-resolution satellite radar data for monitoring airfield runway deformations. The practical significance of the research results lies in the timely detection of deformations of airfield surface areas based on the data of radar imaging by the Sentinel-1 satellite.
dc.format.extent177-185
dc.format.pages9
dc.identifier.citationКухтар Д. Застосування супутникового радіолокаційного знімання для моніторингу стану аеродромного покриття / Кухтар Д., Гера О. // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2025. — № І(49). — С. 177–185.
dc.identifier.citation2015Кухтар Д., Гера О. Застосування супутникового радіолокаційного знімання для моніторингу стану аеродромного покриття // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць, Львів. 2025. № І(49). С. 177–185.
dc.identifier.citationenAPAKukhtar, D., & Hera, O. (2025). Zastosuvannia suputnykovoho radiolokatsiinoho znimannia dlia monitorynhu stanu aerodromnoho pokryttia [Application of satellite SAR imagery for monitoring the condition of airport surface]. Modern Achievements of Geodesic Science and Industry(I(49)), 177-185. Lviv Politechnic Publishing House. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOKukhtar D., Hera O. (2025) Zastosuvannia suputnykovoho radiolokatsiinoho znimannia dlia monitorynhu stanu aerodromnoho pokryttia [Application of satellite SAR imagery for monitoring the condition of airport surface]. Modern Achievements of Geodesic Science and Industry (Lviv), no I(49), pp. 177-185 [in Ukrainian].
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/118537
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць, І(49), 2025
dc.relation.ispartofModern Achievements of Geodesic Science and Industry, І(49), 2025
dc.relation.referencesГера О. В. (2024). Перспективи використання БПЛА
dc.relation.referencesдля спостережень за станом об’єктів інфраструк-
dc.relation.referencesтури аеропортів. Airport Planning, Construction
dc.relation.referencesand Maintenance Journal, No. 1 (3), 30–35. DOI:https://doi.org/10.32782/apcmj.2024.3.4
dc.relation.referencesКрячок С. Д. (2020). Сучасний стан геодезичного
dc.relation.referencesмоніторингу аеродромних покриттів в Україні.
dc.relation.referencesТехнічні науки та технології, № 1 (19), 305–314.DOI: 10.25140/2411-5363-2020-1(19)-305-314
dc.relation.referencesBao, X., Zhang, R., Shama, A., Li, S., Xie, L., Lv, J.,
dc.relation.referencesFu, Y., Wu, R., Liu, G. (2022). Ground Deformation
dc.relation.referencesPattern Analysis and Evolution Prediction of Shanghai
dc.relation.referencesPudong International Airport Based on PSI Long
dc.relation.referencesTime Series Observations. Remote Sensing, 14, 610.https://doi.org/10.3390/rs14030610
dc.relation.referencesBekaert, D. P. S., Walters, R. J., Wright, T. J., Hoo
dc.relation.referencesper, A. J., and Parker, D. J. (2015). Statistical comparison
dc.relation.referencesof InSAR tropospheric correction techniques.
dc.relation.referencesRemote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/ j.rse.2015.08.035
dc.relation.referencesBianchini Ciampoli, L., Gagliardi, V., Ferrante, C.,
dc.relation.referencesCalvi, A., D’Amico, F., Tosti, F. (2020). Displacement
dc.relation.referencesMonitoring in Airport Runways by Persistent
dc.relation.referencesScatterers SAR Interferometry. Remote Sensing,12(21): 3564. https://doi.org/10.3390/ rs12213564
dc.relation.referencesBraun, A. (2021). Retrieval of digital elevation models from
dc.relation.referencesSentinel-1 radar data-open applications, techniques, and
dc.relation.referenceslimitations. Open Geosciences, vol. 13, No. 1. 532–569.https://doi.org/10.1515/geo-2020-0246
dc.relation.referencesDelgado Blasco, J. M., Ziemer, J., Foumelis, M., & Dubois,
dc.relation.referencesC. (2023). SNAP2StaMPS v2: Increasing Features
dc.relation.referencesand Supported Sensors in the Open Source
dc.relation.referencesSNAP2StaMPS Processing Scheme (2.0). FRINGE
dc.relation.referencesWorkshop 2023, Leeds, UK. Zenodo. https://
dc.relation.referencesdoi.org/10.5281/ zenodo.8362628
dc.relation.referencesDeng, H., Zhang, Z., & Fan, P. (2023). Temporal and
dc.relation.referencesSpatial Analysis of Ground Deformation of Beijing
dc.relation.referencesDaxing International Airport before and after Operation
dc.relation.referencesUsing Time Series InSAR. Journal of Sensors,2024(1), 1163535. https://doi.org/10.1155/2024/1163535
dc.relation.referencesGagliardi, V., Bianchini Ciampoli, L., Trevisani, S.,
dc.relation.referencesD’Amico, F., Alani, A.M., Benedetto, A., Tosti, F.(2021). Testing Sentinel-1 SAR Interferometry Data for
dc.relation.referencesAirport Runway Monitoring: A Geostatistical Analysis.
dc.relation.referencesSensors, 21, 5769. https://doi.org/10.3390/ s21175769
dc.relation.referencesGao, M., Gong, H., Li, X., Chen, B., Zhou, C., Shi, M.,
dc.relation.referencesGuo, L., Chen, Z., Ni, Z., Duan, G. (2019). Land Subsidence
dc.relation.referencesand Ground Fissures in Beijing Capital International
dc.relation.referencesAirport (BCIA): Evidence from Quasi-PS InSAR
dc.relation.referencesAnalysis. Remote Sensing. 11(12):1466. https://doi.org/10.3390/ rs11121466
dc.relation.referencesGorken, M., Sefercik, U. G., & Nazar, M. (2024). Ground
dc.relation.referencesdeformation monitoring in Hatay Airport using GACOScorrected
dc.relation.referencesStaMPS PSI. Advanced Engineering Days, 9,968–971.
dc.relation.referencesHooper, A., Bekaert, D., Spaans, K., Arikan, M. (2012).
dc.relation.referencesRecent advances in SAR interferometry time series analysis
dc.relation.referencesfor measuring crustal deformation. Tectonophysics,514–517, 1–13. DOI: 10.1016/j.tecto.2011.10.013
dc.relation.referencesHöser, T. (2018). Analysing Capabilities and Limitations of
dc.relation.referencesInSAR Using Sentinel-1 Data for Landslide Detection
dc.relation.referencesand Monitoring. Master’s thesis, Bonn: Department of
dc.relation.referencesGeography, Bonn University.
dc.relation.referencesShi, X., Chen, C., Dai, K., Deng, J., Wen, N., Yin, Y.,
dc.relation.referencesDong, X. (2022). Monitoring and Predicting the Subsidence
dc.relation.referencesof Dalian Jinzhou Bay International Airport, China
dc.relation.referencesby Integrating InSAR Observation and Terzaghi Consolidation
dc.relation.referencesTheory. Remote Sensing, 14, 2332. https://doi.org/ 10.3390/rs14102332
dc.relation.referencesWang, T., Zhang, R., Zhan, R., Shama, A., Liao, M.,
dc.relation.referencesBao, X., He, L., Zhan, J. (2022). Subsidence Monitoring
dc.relation.referencesand Mechanism Analysis of Anju Airport in Suining
dc.relation.referencesBased on InSAR and Numerical Simulation. Remote
dc.relation.referencesSensing, 14, 3759. https://doi.org/10.3390/rs14153759
dc.relation.referencesXiong, Z., Deng, K., Feng, G., Miao, L., Li, K., He, C., He, Y.
dc.relation.references(2022). Settlement Prediction of Reclaimed Coastal Airports
dc.relation.referenceswith InSAR Observation: A Case Study of the
dc.relation.referencesXiamen Xiang’an International Airport, China. Remote
dc.relation.referencesSensing, 14, 3081. https://doi.org/10.3390/rs14133081
dc.relation.referencesZhang, S., Si, J., Niu, Y., Zhu,W., Fan, Q., Hu, X.,
dc.relation.referencesZhang, C., An, P., Ren, Z., Li, Z. (2022). Surface Deformation
dc.relation.referencesof Expansive Soil at Ankang Airport, China,
dc.relation.referencesRevealed by InSAR Observations. Remote Sensing, 14,2217. https://doi.org/10.3390/ rs14092217
dc.relation.referencesZheng, Y., Peng, J., Li, C., Chen, X., Peng, Y., Ma, X.,
dc.relation.referencesHuang, M. (2024). Long-Term SAR Data Analysis for
dc.relation.referencesSubsidence Monitoring and Correlation Study at Beijing
dc.relation.referencesCapital Airport. Remote Sensing. 16, 445.https://doi.org/10.3390/rs16030445
dc.relation.referencesenGera O. V. (2024). Prospects of using UAVs for observations of the airport infrastructure assets condition. Airport Planning,
dc.relation.referencesenConstruction and Maintenance Journal, 1 (3), 30–35. DOI https://doi.org/10.32782/apcmj.2024.3.4
dc.relation.referencesenKryachok S. D. (2020). Current status of geodetic monitoring of aerodrome coatings in Ukraine. Technical Sciences and
dc.relation.referencesenTechnologies, 1 (19), 305–314. DOI: 10.25140/2411-5363-2020-1(19)-305-314
dc.relation.referencesenBao, X., Zhang, R., Shama, A., Li, S., Xie, L., Lv, J., Fu, Y., Wu, R., Liu, G. (2022). Ground Deformation Pattern Analysis
dc.relation.referencesenand Evolution Prediction of Shanghai Pudong International Airport Based on PSI Long Time Series Observations.
dc.relation.referencesenRemote Sensing, 14, 610. https://doi.org/10.3390/rs14030610
dc.relation.referencesenBekaert, D.P.S., Walters, R. J., Wright, T. J., Hooper, A. J., and Parker, D. J. (2015). Statistical comparison of InSAR
dc.relation.referencesentropospheric correction techniques. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.035
dc.relation.referencesenBianchini Ciampoli, L., Gagliardi, V., Ferrante, C., Calvi, A., D’Amico, F., Tosti, F. (2020). Displacement Monitoring in
dc.relation.referencesenAirport Runways by Persistent Scatterers SAR Interferometry. Remote Sensing, 12(21): 3564. https://doi.org/10.3390/rs12213564
dc.relation.referencesenBraun, A. (2021). Retrieval of digital elevation models from Sentinel-1 radar data-open applications, techniques, and
dc.relation.referencesenlimitations. Open Geosciences, Vol. 13, No. 1, 532–569. https://doi.org/10.1515/geo-2020-0246
dc.relation.referencesenDelgado Blasco, J. M., Ziemer, J., Foumelis, M., & Dubois, C. (2023). SNAP2StaMPS v2: Increasing Features and Supported
dc.relation.referencesenSensors in the Open Source SNAP2StaMPS Processing Scheme (2.0). FRINGE Workshop 2023, Leeds, UK.Zenodo. https://doi.org/10.5281/ zenodo.8362628
dc.relation.referencesenDeng, H., Zhang, Z., & Fan, P. (2023). Temporal and Spatial Analysis of Ground Deformation of Beijing Daxing International
dc.relation.referencesenAirport before and after Operation Using Time Series InSAR. Journal of Sensors, 2024(1), 1163535.https://doi.org/10.1155/2024/1163535
dc.relation.referencesenGagliardi, V., Bianchini Ciampoli, L., Trevisani, S., D’Amico, F., Alani, A.M., Benedetto, A., Tosti, F. (2021). Testing
dc.relation.referencesenSentinel-1 SAR Interferometry Data for Airport Runway Monitoring: A Geostatistical Analysis. Sensors, 21, 5769.https://doi.org/10.3390/ s21175769
dc.relation.referencesenGao, M., Gong, H., Li, X., Chen, B., Zhou, C., Shi, M., Guo, L., Chen, Z., Ni, Z., Duan, G. (2019). Land Subsidence and
dc.relation.referencesenGround Fissures in Beijing Capital International Airport (BCIA): Evidence from Quasi-PS InSAR Analysis. Remote Sensing, 11(12):1466. https://doi.org/10.3390/rs11121466
dc.relation.referencesenGorken, M., Sefercik, U. G., & Nazar, M. (2024). Ground deformation monitoring in Hatay Airport using GACOScorrected
dc.relation.referencesenStaMPS PSI. Advanced Engineering Days, 9, 968–971.
dc.relation.referencesenHooper, A., Bekaert, D., Spaans, K., Arikan, M. (2012). Recent advances in SAR interferometry time series analysis for
dc.relation.referencesenmeasuring crustal deformation. Tectonophysics, 514–517, 1–13. DOI: 10.1016/j.tecto.2011.10.013
dc.relation.referencesenHöser, T. (2018). Analysing Capabilities and Limitations of InSAR Using Sentinel-1 Data for Landslide Detection and
dc.relation.referencesenMonitoring. Master’s thesis, Bonn: Department of Geography, Bonn University.
dc.relation.referencesenShi, X., Chen, C., Dai, K., Deng, J., Wen, N., Yin, Y., Dong, X. (2022). Monitoring and Predicting the Subsidence of
dc.relation.referencesenDalian Jinzhou Bay International Airport, China by Integrating InSAR Observation and Terzaghi Consolidation Theory.
dc.relation.referencesenRemote Sensing, 14, 2332. https://doi.org/10.3390/rs14102332
dc.relation.referencesenWang, T., Zhang, R., Zhan, R., Shama, A., Liao, M., Bao, X., He, L., Zhan, J. (2022). Subsidence Monitoring and Mechanism
dc.relation.referencesenAnalysis of Anju Airport in Suining Based on InSAR and Numerical Simulation. Remote Sensing, 14, 3759.https://doi.org/10.3390/rs14153759
dc.relation.referencesenXiong, Z., Deng, K., Feng, G., Miao, L., Li, K., He, C., He, Y. (2022). Settlement Prediction of Reclaimed Coastal Airports
dc.relation.referencesenwith InSAR Observation: A Case Study of the Xiamen Xiang’an International Airport, China. Remote Sensing,14, 3081. https://doi.org/10.3390/rs14133081
dc.relation.referencesenZhang, S., Si, J., Niu, Y., Zhu,W., Fan, Q., Hu, X., Zhang, C., An, P., Ren, Z., Li, Z. (2022). Surface Deformation of
dc.relation.referencesenExpansive Soil at Ankang Airport, China, Revealed by InSAR Observations. Remote Sensing, 14, 2217.https://doi.org/10.3390/ rs14092217
dc.relation.referencesenZheng, Y., Peng, J., Li, C., Chen, X., Peng, Y., Ma, X., Huang, M. (2024). Long-Term SAR Data Analysis for Subsidence
dc.relation.referencesenMonitoring and Correlation Study at Beijing Capital Airport. Remote Sensing. 16, 445.https://doi.org/10.3390/rs16030445
dc.relation.urihttps://doi.org/10.32782/apcmj.2024.3.4
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs14030610
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1515/geo-2020-0246
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1155/2024/1163535
dc.relation.urihttps://doi.org/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs14153759
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs14133081
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs16030445
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.035
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs12213564
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5281/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs11121466
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs14102332
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2025; © Західне геодезичне товариство, 2025
dc.subjectзлітно-посадкова смуга
dc.subjectрадіолокаційна інтерферометрія
dc.subjectPSI
dc.subjectStaMPS
dc.subjectSentinel-1
dc.subjectairport runway
dc.subjectradar interferometry
dc.subjectPSI
dc.subjectStaMPS
dc.subjectSentinel-1
dc.subject.udc528.8.044.2
dc.subject.udc528.482
dc.titleЗастосування супутникового радіолокаційного знімання для моніторингу стану аеродромного покриття
dc.title.alternativeApplication of satellite SAR imagery for monitoring the condition of airport surface
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2025nI_49__Kukhtar_D-Application_of_satellite_177-185.pdf
Size:
1.5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.76 KB
Format:
Plain Text
Description: