Экспериментальные исследования собственного излучения пространственных структур облачности в диапазоне 8-13 мкм для их объективного распознавания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Артюхов, Александр Викторович

• Артюхов, Александр Викторович
• кандидат физико-математических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Артюхов, Александр Викторович

Введение.

1. Обзор научных результатов по исследованию пространственно-временных структур облачности в ИК-диапазоне спектра.

2. Методы и средства проведения измерений пространственно-временных структур собственного излучения облачных полей.

2.1. Средства измерения пространственно-временных структур полей излучения (отражения) природных сред.

2.1.1 Многоканальный радиометр для исследования радиационной структуры полей природных образований.

2.1.2 Малогабаритный низкотемпературный радиометр на область. спектра 8-13 мкм.

2.1.3 Сканирующий радиометр высокого пространственного разрешения на область 1,4-13 мкм.

2.2. Автоматизированная система для параметризации и распознавания форм и балла облачности (АСПРФО).

2.3. Методика измерений.

2.4. Методика обработки.

2.5 Выводы по второй главе.

3. Классификатор различных форм облачности на основе векторов прнзнаков.65 3.1 Исследования пространственно-временных структур собственного излучения облачных полей в диапазоне 8-13 мкм.

3.1.1. Радиационная модель неба при кучевой (Си) облачности.

3.1.2. Радиационная модель неба при слоисто-кучевых (8с) облаках.

3.1.3 Радиационная модель неба при высококучевой (Ас) облачности.

3.1.4. Радиационные характеристики слоистых (81:), высоко-слоистых (Аб) и перисто-слоистых (Сб) облаков в диапазоне от 8 до 13 мкм.

3.1.5. Пространственно-временная структура высокослоистой Аб облачности.72 3.1.5. Пространственно-временная структура слоистой облачности .74 У

3.1.7. Характерные пространственные структуры полей собственного излучения облачности.

3.1.8. Угловое (по зенитному углу) распределение флуктуаций собственного излучения мощно-кучевых облаков, полученном по трехмерным изображениям.

3.2. Вектор признаков и метод классификации облачности.

3.2.1 Коэффициент покрытия (балл облачности).

3.2.2 Индекс многоярусности.

3.2.3 Признаки связности.

3.2.4 Спектральные признаки.

3.3. Методология классификации и результаты.

3.4. Выводы по третьей главе.

4. Методы исследований направления и скорости движения облачности по ее пространственно-временной структуре собственного излучения в диапазоне 813 мкм.

4.1. Существующие методы и средства измерений направления и скорости движения облачности.

4.2. Метод определения направления и скорости движения облачности на основе попарного анализа соседних, по времени, кадров.

4.3. Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспериментальные исследования собственного излучения пространственных структур облачности в диапазоне 8-13 мкм для их объективного распознавания»

Актуальность. Исследование пространственно-временной структуры облаков представляет большой научный интерес для изучения ряда физических процессов в атмосфере, поскольку облака, аэрозоль и водяной пар с точки зрения климата, являются ключевыми объектами, которые отличаются максимальной изменчивостью, подвижностью и многообразием процессов взаимодействий. Именно облака, являясь естественным модулятором приходящего солнечного излучения и уходящего длинноволнового собственного излучения, непосредственно влияют на радиационный баланс планеты, а, следовательно, на климат в глобальном масштабе. Характеристики пространственной структуры облачных полей являются важным источником метеорологической информации и учитываются при оперативном прогнозе погоды.

Кроме задач геофизического характера, исследование пространственной и спектральной структуры полей яркости облаков имеет большое значение для решения ряда задач прикладного характера, таких, как видимость сквозь облака с летательных аппаратов, задач определения условий наблюдаемости объектов на фоне переменной облачности, слежения, навигации и многих других. В этом случае спектральная и пространственная структура излучения облаков может оказаться оптическим фоном, который, наряду с полезным сигналом неизбежно присутствует на входе любой оптико-электронной системы (ОЭС) как нежелательный сигнал (помеха), и его учёт помогает во многих случаях правильно спроектировать ОЭС, оценить возможность ОЭС для решения практических задач, увеличить надежность, чувствительность, дальность действия и многие другие параметры.

Оценки формы и балла облачности являются чрезвычайно важными и для целого ряда прикладных задач - в сельском хозяйстве, где урожайность зависит от освещенности, или в авиации для аэродромных служб, для которых форма и балл облачности являются значимыми характеристиками. Однако до сих пор определение этих характеристик производится субъективно, а в ночное время - вообще не производится. Предварительно проведенные в ФГБУ «НПО «Тайфун» натурные измерения и статистический анализ полученных данных позволяет сделать вывод о возможности создания алгоритмов объективного распознавания облачности по ее собственному излучению в интервале длин волн 8-13 мкм.

Постановка задачи. Цель работы. Целью работы является создание системы автоматического определения формы и балла облачности на основе обработки данных измерений спектральной и пространственной структуры собственного излучения облаков в диапазоне 8-13 мкм в режиме реального времени, а также создание алгоритма расчета направления и скорости движения облачности по пространственно-временной структуре её излучения.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- провести анализ современного состояния методов и средств определения форм и балла облачности и методов классификации;

- провести статистический анализ результатов измерений с целью определения основных закономерностей стохастической структуры яркости облачных полей;

- теоретически обосновать, разработать и реализовать новые методы автоматической классификации облачных полей с использованием стохастических характеристик собственного излучения;

- подтвердить эффективность разработанных методов, на основе сравнения полученных результатов и синоптических данных;

Научная новизна работы. Проведена оценка возможности использования расширенного набора статистических характеристик флуктуаций энергетической яркости облачности для решения задачи автоматической классификации различных форм облачности, на основе анализа пространственной и энергетической структуры полей собственного излучения. Исследовано угловое распределение собственного излучения мощно-кучевых облаков, на основании полученных фотометрических разрезов по уровням энергетической яркости.

Рассмотрено решение проблемы автоматического определения балла облачности, как часть задачи классификации.

Разработана методика классификации форм облачности. Классификация основана на сравнении векторов признаков, вычисляемых на основе данных, полученных с помощью автоматизированной системы для объективной параметризации и распознавания форм облачности (АСПРФО), с векторами признаков выбранных классов и выборе наиболее вероятного варианта принадлежности к данной форме.

Предложен автоматизированный метод определения направления и скорости движения облачности, исключающий существующую в аналогичных системах проблему выбора и идентификации одного и того же фрагмента облачности, которая выполнялась ранее оператором (патент на изобретение №2414728 от 20.03.2011).

Практическое значение. Разработаны методы определения формы и балла облачности. Автоматически получаемые данные могут дополнить или заменить существующую практику определения балла и формы облаков на синоптических станциях наблюдателем. Разработан способ определения направления и скорости движения облачности. На данный способ определения направления движения облачного поля получен патент на изобретение №2414728 от 20.03.2011.

Реализация результатов. Основные результаты работы внедрены в научно-производственном объединении «Тайфун», Военной академии войсковой противовоздушной обороны Вооруженных сил Российской Федерации им. А. М. Василевского, Всероссийском научно-исследовательском институте сельскохозяйственной метеорологии. Работа выполнялась по федеральным целевым программам и программам Росгидромета «Целевая научно-техническая программа Росгидромета «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающих сред», программе Союзного государства «Совершенствование системы обеспечения населения и отраслей экономики Российской Федерации и Республики Беларусь» 2007-2011 гг., Федеральной Целевой программе Российской Федерации «Мировой океан».

Апробация работы. Основные результаты докладывались на конференции молодых ученых, посвященной 70-летию дрейфа «СП-1» (Москва, 2008 г.); на

Международных конференциях «Прикладная оптика-2008» и «Прикладная оптика-2010» (Санкт-Петербург, 2008 г., 2010 г.); на шестнадцатой военно-научной конференции Военной академии войсковой ПВО ВС РФ (Смоленск, 2008 г.); на Всероссийской научной конференции «Исследование процессов в нижней атмосфере при помощи высотных сооружений» (Обнинск, 2009 г.); на Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация и динамика» (Санкт-Петербург, 2009 г.); на конференции "Проблемы теории и практики развития войсковой ПВО в современных условиях" (Смоленск, 2010 г.)*; на девятой Международной конференции «Прикладная оптика-2010» (Санкт-Петербург, 2010 г.).

Защищаемые положения. На защиту выносятся:

1. Результаты экспериментальных исследований угловой зависимости полей яркости облаков различных форм в спектральном интервале 8-13 мкм.

2. Способ определения балла облачности по уровню энергетической яркости облаков.

3. Метод классификации форм облачности, основанный на сравнении конкретного вектора признаков с векторами признаков различных классов и выборе наиболее вероятного варианта.

4. Способ определения направления и скорости движения облачности на основе совместного анализа соседних по времени кадров яркости.

Личный вклад.

Личный вклад соискателя заключается:

1. В непосредственном участии при разработке и проектировании автоматизированной системы для параметризации и распознавания форм облачности (АСПРФО).

2. В выполнении работ по метрологической аттестации АСПРФО и проведении измерений пространственно-временных структур собственного излучения облачности.

3. В проведении анализа систематизации и классификации данных по группам для различных форм облачности.

4. В программной реализации системы классификации и её расширении за счет ряда дополнительных признаков.

5. В подготовке материалов и написании статей и совместном обсуждении результатов исследований по целевым программам («Целевая научно-техническая программа Росгидромета «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающих сред», программе Союзного государства «Совершенствование системы обеспечения населения и отраслей экономики Российской Федерации и Республики Беларусь» 2007-2011 гг., Федеральной Целевой программе Российской Федерации «Мировой океан»).

6. В проведении патентных исследований и участии в разработке формулы и описании изобретения (патент на изобретение №2414728 от 20.03.2011).

УШ'- Л./ V"

7. В научно-методических и организационных работ по внедрению результатов диссертации в Военной академии войсковой противовоздушной обороны Вооруженных сил Российской Федерации им. А. М. Василевского, в подразделениях ФГБУ «НПО «Тайфун», Всероссийском научно-исследовательском институте сельскохозяйственной метеорологии.

С 'Г5 ■')

Публикации. По теме диссертации опубликованы 24 научных работы, в том числе, 3 работы в изданиях, входящих в список ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть диссертационной работы изложена на 124 страницах текста, содержит 9 таблиц, 44 рисунка. Список литературы включает 97 наименований.

Заключение диссертации по теме «Физика атмосферы и гидросферы», Артюхов, Александр Викторович

Основные результаты и выводы по работе

1. Получены значения статистических характеристик флуктуаций энергетической яркости пространственной и энергетической структуры поля радиации различных форм облачности: средних значений, дисперсий, коэффициентов вариации и показателей степени пространственных спектров мощности флуктуаций поля яркости.

Отмечено, что для кучевой облачности средние значения флуктуаций яркости для всех отмеченных баллов облачности увеличиваются с ростом угла визирования. Причем скорость увеличения среднего значения энергетической яркости к горизонту обратная увеличению балла облачности: она больше у меньшего балла (13). Дисперсии флуктуаций энергетической яркости для облачности 4-6 и 7-9 баллов также уменьшаются с увеличением зенитного угла, причем ближе к горизонту они уменьшаются значительно быстрее.

Поля излучения слоисто-кучевых облаков в пригоризонтной зоне являются менее контрастными, однако и там они имеют неоднородности, порождающие широкий и довольно мощный спектр излучения. Исследование автокорреляционных функций показывает, что радиусы корреляции флуктуаций несколько больше у слоисто-кучевых облаков, по сравнению с Си, и значительно превышают радиус корреляции для высококучевой облачности (Ас). Они убывают с увеличением угла визирования почти линейно.

Структура поля излучения высококучевых облаков более мелкая, чем у кучевых и слоисто-кучевых облаков. Взаимные корреляционные связи тесны по всему полю Ас. Пространственные спектры мощности флуктуаций яркости излучения спадают медленнее, чем спектры для Си и Sc, показатель SAc(6) даже для углов визирования 0=40.50° не превышает 1,8, тогда как в случае Си и Sc он больше 2.

Вычислены средние значения энергетической яркости слоистых (St) облаков в весенне-осеннее время. Они изменяются в интервале энергетической яркости (3,1-3,7)-10"3 Вт • см"2 • ср"1, радиационная температура Трад всегда положительна и близка к абсолютной температуре Табс, т.к. коэффициент излучения этой формы облачности близок к единице. В структурах полей просвечивающихся As trans облаков наблюдаются оптические неоднородности поля яркости размером от 3 до 15 угловых градусов, причем неоднородности, иногда имеют волнистую структуру, но чаще стохастически распределенные структуры.

2. Система классификации форм облачности усовершенствована за счет ряда дополнительных признаков, включающих в себя коэффициенты покрытия на разных высотах, индекс многоярусности, признаки связности, спектральные признаки. На основе тестового набора кадров, состоящего из 500 экземпляров, разделенных на 9 выбранных классов, общий процент успешной классификации форм облачности составил 70%. Если ограничиться только одноярусными формами облачности, то количество правильно классифицированных кадров составит 85%

3. Рассмотрено решение проблемы автоматического определения балла облачности, как одного из признаков, участвующих в классификации. Полученные результаты автоматического определения балла облачности в большинстве случаев удовлетворительно согласуются с синоптическими данными.

4. Предложен новый способ определения направления и скорости движения облачности, решающий существующую в аналогичных системах проблему выбора и идентификации одного и того же фрагмента облачности. Для определения направления движения облачности по ряду кадров производится попарное сравнение всех соседних кадров, и для каждой пары определяется наиболее вероятное направление сдвига. На основе таких вычислений, сделанных для всего набора кадров, строится ряд векторов, усреднение которых показывает направление движения облаков, на выбранном интервале времени.

Результаты такого определения направления, проведенные на основе кадров, полученных как в дневное, так и в ночное время, хорошо согласуются с соответствующими данными о скорости ветра, полученными с помощью высотной метеомачты. На данный способ определения направления движения облачного поля подана заявка на изобретение и получено положительное решение РОСПАТЕНТА. V

В заключении дадим некоторые рекомендации по проведению дальнейших исследований. Как показано в диссертационной работе, приведенные результаты классификации форм облачности можно улучшать, за счет введения дополнительных ступеней системы анализа, а также введения дополнительных признаков четко разграничивающих похожие сходные между собой классы. Кроме того, целесообразно учесть специфику измеряемых данных - собственное излучение облаков в диапазоне 8-13 мкм - и определять классы облачности с учетом их возможных отличий от принятой визуальной классификации.

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю, доктору технических наук Третьякову Николаю Дмитриевичу за постановку задачи и постоянное внимание к работе, доктору технических наук, профессору Алленову Михаилу Ивановичу за всестороннюю помощь и консультации, всему коллективу лаборатории за создание благоприятных условий и за помощь при выполнении диссертационной работы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Артюхов, Александр Викторович, 2012 год

1. Авасте О.А., Дмитриева-Арраго Л.Р. Приближенная оценка аэрозольного поглощения солнечной радиации в атмосфере. Труды ГГО 1973, 315, с. 8085.

2. Авасте О.А., Вийк Т.Ф., Дмитриева-Арраго Л.Р. О поглощении солнечной, рассеянной и отраженной радиации в видимой области спектра. Изв. АН СССР Физика атмосферы и океана, 1978, 14, № 9, с. 932-938.

3. Арефьев В.Н. , Каменоградский Н. Е. и др. Исследования интегрального содержания водяного пара в атмосфере. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана, 1995, т. 31, № 5, с. 660 - 666.

4. Малкевич М.С. Пространственная структура поля излучения как источник метеорологической информации / М.С. Малкевич, А.С. Монин, Г.В. Розенберг // Изв.АН СССР, сер. Геофизика. 1964, №3. - С. 394 - 407.

5. Зуев В. Е., Кабанов М М. В. Перенос оптических сигналов в земной атмосфере (в условиях помех). М.: Сов. Радио, 1977. - 368 с.

6. Арефьев В.Н. Молекулярное поглощение излучения в окне относительной прозрачности атмосферы 8-13 мкм // Изв. АН СССР. Сер. ФАО. 1991. Т. 27, № 11. С. 1187- 1225.

7. Радиация в облачной атмосфере / Под ред. Е. М. Фейгельсон. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 280 с.

8. Стохастическая структура полей облачности и радиации / Под ред. Ю.-А. Р. Мулламаа. Тарту: ИФА АН ЭССР, 1972. - 281с.

9. Якушенков Ю. Г., Луканцев В. Н., Колосов М. П. Методы борьбы с помехами в оптико-электронных приборах. М.: Радио и связь, 1981. - 180 с.

10. Garand L., Automated Recognition of Oceanic Cloud Patterns. Part 1: i Methodology and Application to Cloud Climatology J. Climate, 1, 20-39

11. Goroch A. K., and Welch R. M., 1989: Cloud classification of DMSP visible and IR imagery using physical and textural measures. Proc. Cloud Impacts on DOD

12. Opérations and Systems, Monterey, California, Science and Technology Corporation, 57-63.

13. Bankert R. L. Cloud Classification of AVHRR Imagery in Maritime Régions f/' Using a Probabilistic Neural Network, 1993. Journal of applied meteorology.

14. Кондратьев К. Я., Тимофеев Ю. M. Термическое зондирование атмосферы со спутников. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. - 408 с.

15. Горелик А. Г. Калачинский С. Ф. Измерение излучения атмосферы в полосе 8-13 мкм // Труды ЦАО, 1972. Вып. 103. с. 82-93.

16. Руднева Л. Б. Определение характеристик облачности по результатам измерений собственного излучения облаков в окне прозрачности 8-12 мкм. Труды ГГО, 1976. Вып. 363. с. 44 50.

17. Ащеулов С. В., Кондратьев К. Я., Стыро Д. В. Исследование эмиссионных спектров противоизлучения атмосферы. Труды VI Межведомственного совещания по актинометрии и оптике атмосферы. Таллин: Валгус., 1968. с. 22

18. Городецкий А. К., Орлов А. П. и др. Излучательная способность облаков. Изв. АН СССР. Сер. Физика атмосферы и океана, 1977. Т. 13, № 4. с. 424 -428.

19. Городецкий А. К., Орлов А. П. Радиационные характеристики облаков. Физические аспекты дистанционного зондирования системы океан -атмосфера. М.: Наука, 1981. с. 178-192

20. Городецкий А. К., Филиппов Г. Ф. Наземные измерения излучения атмосферы и подстилающей поверхности в области спектра 8-12 мкм. Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1968. Т. 4, № 2 с. 228 232.

21. Глазов Г. Н., Титов Г. А. Статистические характеристики коэффициента ослабления в разорванной облачности. I. Модель с шарами одинакового радиуса // Вопросы лазерного зондирования атмосферы. Новосибирск, 1976. с. 126-139

22. Мулламаа Ю.-А. Р., Чугунов А. В. О возможности радиометрических наблюдений. В кн.: Изменчивость облачности и полей радиации. Тарту, АН ЭССР, Институт астрофизики и физии атмосферы, 1978. с. 88 - 93.

23. Алленов М. И., Булгаков В. Г., Иванова Н. П., Третьяков Н. Д. Угловые зависимости статистических характеристик излучения кучевых и высококучевых облаков // Труды ИЭМ, 1986. Вып. 17(116). С. 34 37.

24. Алленов М. И., Чубаков Л. Г. О пространственной структуре флуктуаций * излучения облачных полей в диапазоне 1,4 12,5 мкм. Труды ИЭМ, 1995. Вып. 25(160) с. 3- 11.

25. Алленов А. М., Богданович С. А., Соловьев В. А., Якименко И. В. Структура излучения оптических фонов в диапазоне 0, 4 15 мкм (обзор). Труды ИЭМ, 1997. Вып. 28(163). С. 3-41.

26. Алленов А. М., Богданович С. А., Соловьев В. А. и др. Исследования излучения оптических помех в диапазоне 3-5и8-13 мкм. Труды ИЭМ, 1996. Вып. 26(161). С. 31-49.

27. Алленов А. М., Соловьев В. А. Корреляционные (пространственные) связи между флуктуациями яркости, создаваемыми облачными неоднородностями в диапазоне 8-13 мкм. Труды ИЭМ, 1995. Вып. 25(160). С. 3 11.

28. Алленов М. И. Методы и аппаратура спектрорадиометрии природных сред. М.: Гидрометеоиздат, 1992. с. 262.

29. Алленов М. И. Структура оптического излучения природных объектов. М.: Гидрометеоиздат, 1988. с. 164.

30. Чугунов А. В. Изменчивость яркости небосвода в тепловой спектра. Дис. . ^ канд. физ.-мат. Наук. М.: Институт физики атмосферы АН СССР, 1982. с. 192.

31. Чугунов А. В., Шуба Ю. А. Определение некоторых параметров облачности для их классификации// Изменчивость облачности и полей радиации, Тарту, 1978. с. 81-87.

32. Алленов М. И., Шуба Ю. А. Исследование структуры излучения облаков в диапазоне 8-13 мкм с помощью быстродействующего радиометра. Изв. АН V СССР. Сер ФАО, 1971. Т. 7, №9. с.956 962.

33. Алленов М. И., Чубаков JI. Г. О пространственной структуре флуктуаций излучения облачных полей в диапазоне 1,4 12,5 мкм// Радиационные процессы в атмосфере и на земной поверхности. JI., 1974. с. 90-93.

34. Itakura Y., Tsutsumi S., Takagi Т. Statistical properties of the background noise for atmospheric windows in the intermediate infrared region // Infrared Physics, 1974. Vol. 14 p. 17-29.

35. Алленов A. M., Буханцов H. И., Герасимов В. В., Третьяков Н. Д. Сканирующий комплекс для измерения пространственной структуры излучения атмосферы в области 3-13 мкм. Труды ИЭМ, 1990. Вып. 11(132). С. 54-61.

36. Алленов А. М., Буханцов Н. И., Третьяков Н. Д. О погрешностях измерений низкотемпературных излучений в области спектра 8 13 мкм нетермостабилизированными оптическими приборами. Труды ИЭМ, 1986. Вып. 40(123). С. 88-92.

37. Соловьев В. А., Алленов А. М., Якименко И. В. Комплекс для исследования помех, обусловленных оптическими неоднородностями природных сред. Пятое совещание по распространению лазерного излучения в дисперсной среде. Тез. докл. Обнинск, 1992. с. 82.

38. Алленов А. М., Алленов М. И., Иванов В. Н., Соловьев В. А. Стохастическая структура излучения облачности. С.-П. Гидрометеоиздат, 2000. с. 129 163.

39. Ebert Е. A Pattern Recognition Technique for Distinguishing Surface and Cloud Types in the Polar Regions, 1987. Journal of applied meteorology.

40. Shenk, W. E., R. J. Holub, and R. A. Neff, 1976: A multispectral cloud type identification method developed for tropical ocean areas with Nimbus-3 NRIR measurements. Mon. Wea. Rev., 104, 284 291/

41. Knottenberg, H., and E. Rashke, 1982: On the discrimination of water and ice clouds in multispectral AVHRR data. Ann. Meteor., 18. 145 147.

42. Allen, R. C., Jr., P. A. Durkee, and С. H. Wash, 1990: Snow/cloud discrimination with multispectral satellite measurements. J. Appl. Meteor., 29, 994 1004.

43. Harris, R. M., and E. C. Barrett, 1978: Toward an objective nephanalysis. J. Appl. Meteor., 17, 1258-1266.

44. Welch, R. M., S. K. Sengupta, and D. W. Chen, 1988: Cloud field classification based upon high spatial resolution textural features. Part I: Gray-level cooccurence matrix approach. J. Geophys. Res,, 93, 12663 12681.

45. Chen, D. W., S. K. Sengupta, and R. M. Welch, 1989: Cloud field classification based upon high spatial resolution textural features. Part II: Gray-level cooccurence matrix approach. J. Geophys. Res,, 94, 14749 14765.

46. Desbois, M., G. Seze, and G. Szejwach, 1982: Automatic classification of clouds on Meteosat imagery: Application to high-level clouds. J. Appl. Meteor., 21, 401 -412.

47. Porcu, F., and V. Levizzani, 1992: Cloud classification using Meteosat VIS-IR imagery. Int. J. Remote Sens., 13, 893-909.

48. Key, J., 1990: Cloud cover analysis with arctic AVHRR data, Part II: Classification with spectral and textural measures. J. Geophys. Res., 95, 7661 -7675.

49. АлленовМ.И., Мамонов В.К., Матвеев О.М., Печорин В.Т., Третьяков Н.Д. Многоканальный радиометр для исследования радиационной структуры полей природных образований // Труды ИЭМ. М.: Гидрометеоиздат, 1976. -Вып. 4(61).-С. 3-10.

50. АлленовМ.И., БулгаковВ.Г., СмирноваЕ.П. Низкотемпературный радиометр на область спектра 8-13 мкм // Тезисы докладов XI Всесоюзного совещания по актинометрии. Ч. II. Приборы и методы наблюдений. -Таллинн, 1980.-С. 168-176.

51. АлленовМ.И., БулгаковВ.Г., ТретьяковН.Д. Низкотемпературный радиометр // Труды ИЭМ. М.: Гидрометеоиздат, 1982. - Вып. 6(107). - С. 10-12.

52. Козырев Б.П. Многокамерное черное тело / Б.П. Козырев, А.А. Бузников // Известия ЛЭТИ им. Ульянова (Ленина), 1966. Вып. 55. с. 87-94.

53. Третьяков Н.Д. Фазочувствительный демодулятор с импульсными выборками для фотоприемника // ПТЭ. 1983. - № 4. - С. 146.

54. Устройство распознавания форм облачности: Патент на изобретение №2331853 Россия, GO 1J 3/06 / М.И. Алленов, В.Н. Иванов, Н.Д. Третьяков. -Опубл. 20.08.2008, бюлл. №23.

55. Холопов Г.К. Расчет коэффициентов излучения макетов АЧТ / Г.К. Холопов, B.C. Струков // Оптико-механическая промышленность. 1963. № 7

56. Тимановская Р.Г. Описание состояния облачного неба по данным регистрации потоков излучения / Р.Г. Тимановская, Л.Б. Руднева // Труды ГГО, 1976. Вып. 375. с. 79-89.

57. Мулламаа Ю.-А.Р. О возможности определения структурных неоднородностей в облаке по данным радиометрических наблюдений / Ю.-А. Р. Мулламаа, A.B. Чугунов // В сб. «Изменчивость облачности и полей радиации»/, Тарту, 1978. с. 88-93.

58. Рийвес Л. Изменчивость облачности и полей радиации / Л. Рийвес // Тарту, Институт астрофизики и физики атмосферы АН ЭССР, ФАО, 1968. Т.4, №7. -С. 717-727.

59. Облачность и радиация / Под. Ред. Л. Рийвес // Тарту, Институт астрофизики и физики атмосферы АН ЭССР, 1975. 263 с.

60. Бендат Дж. Измерение и анализ случайных процессов / Дж. Бендат, А. Пирсол // М.: Мир, 1971.-408 с.

61. Алленов М.И., Артюхов A.B., Третьяков Д.Н., Третьяков Н.Д. Исследование противоизлучения облачного неба в дневное и ночное время в диапазоне 813 мкм. "Оптический журнал", 78, 9, 2011 г. С. 20-24.

62. Алленов М.И., Артюхов A.B., Третьяков Д.Н. Диагноз и прогноз структур собственного излучения форм облачности для мониторинга их загрязнений. Вестник ТГТУ, 2011 г.Том 17, № 2. С. 327-332.

63. Кондратьев К.Я. Лучистый теплообмен в атмосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1956.-420 с.

64. Новосельцев Е.П. Излучательная способность облаков различных ярусов / Актинометрия и оптика атмосферы // Труды VI Межведомственного совещания по актинометрии и оптике атмосферы, июль 1966. Тарту, Валгус, Таллин, 1968.

65. Алленов М.И., Иванов В.Н., Третьяков Н.Д. Патент России на изобретение «Устройство распознавания форм облачности» №2331853 от 20.06.2008 г. по заявке №2006112100 от 13.04.2006 г.

66. Артюхов А.В., Третьяков Н.Д., Якименко И.В. "Определение балла и формы v облачности на основе векторов признаков" // Математическая морфология. Электронный математический и медико-биологический журнал. Т. 9. Вып.2, 2010.

67. Bunting, J. Т., and R. F. Foumier, 1980: Tests of spectral cloud classification using DMSP fine mode satellite data. Environmental Research Papers, No. 704, Air Force Geophys. Lab., AFGL-TR-80-0181, 42 pp.

68. Logan, T.L., J. R. Huning and D.L. Glackin, 1983: Cloud cover typing from environmental satellite imagery; discriminating cloud structure with fast Fourier transforms. Jet Propulsion Lab. publication 84-17, 55 pp.

69. Garand, L., and J. A. Weinman, 1986: A structural-stochastic model for the analysis and synthesis of cloud images. J. Climate Appl. Meteor., 25, 1052-1068.

70. Артюхов A.B., Третьяков Д.Н., Якименко И.В. Распознавание форм облачности на основе векторов признаков. Журнал «Наукоемкие технологии», №6, 2011, т. 12. С. 74-76.

71. Авторское свидетельство СССР №598390, МПК GO 1С 3/06, GO IS 9/62, на изобретение "Измеритель высоты нижней границы облаков". if

72. Патент РФ №2136016, МПК G01S 17/95, G01W 1/00, на изобретение "Светолокационный измеритель высоты нижней границы облаков". ^

73. Рекламный каталог фирмы Vaisala, Финляндия, Ceilometr CL31.

74. Европейский патент №ЕР0379425, МПК G01C 3/18, G01S 11/12, на изобретение "System for determining the position of at least one target by means of triangulation". 7

75. Патент РФ №2321029, МПК G01W 1/00 на изобретение "Способ у определения высоты, направления и скорости движения нижней границы облачности". L'L ( ' ■ • "? .

76. Мулламаа Ю.-А.Р., Охвриль X. А. Корреляция закрытости кучевыми облаками разных направлений визирования. Облачность и радиация. Тарту, 1975.-С. 41 -50.

77. Комиссия а составе председателя: Волосенкова Владимира Олеговича и членов комиссии: Якименко Игоря Владимировича,

78. Угловые (по зенитному и азимутальным углам) зависимости излучения неба при различных формах облачности используются в исследованиях фитоморфологических процессов в отдельных растениях и растительных покровах.

79. Зональные распределения полусферического собственного излучения неба при различных формах облачностей учитываются при изучении переноса тепловой радиации между растениями и окружающей средой.1. В.В. Вольвач1. Е.К. Зоидзе1. Ю.А. Моргунов1. УТВЕРЖДАЮ

80. Методика измерений и обработки информации о стохастических структурах полей собственного излучения различных форм облачностей в диапазоне 8-13 мкм по кадрам трехмерных изображений.

81. Параметризованные радиационные модели пространственных структур полей собственного излучения различных форм облачностей при различном количестве (балле).