Методика дешифрирования тепловых космических снимков для картографирования природных и антропогенных территорий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.33, кандидат наук Грищенко, Михаил Юрьевич

• Грищенко, Михаил Юрьевич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Грищенко, Михаил Юрьевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Глава 1. Особенности информации, регистрируемой на тепловых космических снимках

1.1. Регистрация собственного излучения объектов земной поверхности

1.2. Мировой фонд тепловых космических снимков, применимость снимков разных типов для географических исследований

1.3. Опыт применения тепловых космических снимков в науках о Земле

1.3.1. Исследования на глобальном уровне

1.3.2. Исследования на региональном уровне

1.4. Изучение географических объектов по тепловым снимкам: постановка задачи исследования

Глава 2. Изменчивость интенсивности теплового излучения природных и антропогенных территорий и её отображение на тепловых космических снимках

2.1. Тепловое поле местности и его изменчивость

2.2. Сезонная динамика теплового поля

2.3. Квантование разносезонных снимков - этап разработки методики

2.4. Анализ разносезонных квантованных тепловых снимков

2.4.1. Городские территории

2.4.2. Пригородные территории

2.4.3. Природные территории

2.5. Географические факторы теплового поля и его изменчивости, стр

Глава 3. Разработка методики дешифрирования разносезонных тепловых космических снимков

стр

3.1. Многовременной снимок, временной образ как дешифровочный признак

3.2. Критерии выбора снимков для создания много временного теплового инфракрасного снимка

3.3. Исследование возможностей выявления тепловой структуры местности по многовременным тепловым снимкам

3.3.1. Городские территории

3.3.2. Природные и пригородные территории

3.4. Дешифрирование разносезонных многовременных тепловых космических снимков: выявление тепловой структуры и выявление тепловых аномалий

Глава 4. Выявление тепловой структуры городских и природных территорий. Карты тепловой структуры

4.1. Выявление тепловой структуры антропогенных территорий

4.1.1. Москва

4.1.2. Нижний Новгород

4.1.3. Города европейской части России

4.2. Выявление тепловой структуры природных территорий

4.2.1. Юго-западное Подмосковье

4.2.2. Кальдера вулкана Головнина

4.2.3. Тепловая структура и высотная поясность Алтачейского заказника

4.2.4. Тепловая структура и высотная поясность вулкана Менделеева

Глава 5. Выявление тепловых аномалий городских и

природных территорий. Карты тепловых аномалий

5.1. Выявление тепловых аномалий антропогенных территорий

5.1.1. Нижний Новгород

5.1.2. Москва, Северо-Западный административный округ

5.2. Выявление тепловых аномалий районов проявления вулканической активности

5.2.1. Кальдера вулкана Головнина

5.2.2. Вулкан Синарка

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика дешифрирования тепловых космических снимков для картографирования природных и антропогенных территорий»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время географическое дешифрирование снимков разных спектральных диапазонов является глубоко проработанной областью, однако космические снимки в тепловом инфракрасном диапазоне (тепловые космические снимки) до сих пор отстают по количеству методов обработки и возможностей применения, несмотря на их примечательные особенности. На них находит отображение свойство объектов земной поверхности, скрытое на снимках в других диапазонах спектра, более того, невидимое для человеческого зрения - тепловое излучение. В связи с этим, необходимо оценить дешифровочные свойства тепловых космических снимков.

Тепловые космические снимки в настоящее время используются в различных областях наук о Земле, например, в метеорологии, тектонике, океанологии. Следует отметить, что преимущественным направлением использования тепловых снимков до сих пор остаётся извлечение из них температур земной и океанической поверхности. Однако тепловые снимки несут и другую важную информацию, которая выражается в относительных контрастах яркости разных объектов на тепловых снимках. В этой связи актуальна разработка методики дешифрирования тепловых снимков, опирающейся непосредственно на анализ теплового изображения, передающего относительные контрасты.

Информация о тепловом излучении земной поверхности, полученная

при съемке Земли в тепловом диапазоне, может быть использована в

географической науке по двум основным направлениям - в первом случае

тепловое излучение является индикатором объектов, явлений и процессов,

скрытых от непосредственного наблюдения (здесь уместно вспомнить

методики индикационного дешифрирования, в которых взаимосвязи

компонентов геосистем используются для выявления процессов и явлений,

не отображённых на снимках явно [Викторов и др., 1990]); во втором случае

5

представляет интерес собственно тепловое излучение, пространственно временная динамика которого имеет важное значение для проработки таких актуальных вопросов, как глобальные изменения климата и ландшафтного покрова, изучения радиационного баланса Земли и др.

Географическое дешифрирование, по JI.E. Смирнову [Смирнов, 1967], определяется как метод изучения географической (ландшафтной) оболочки Земли в целом, отдельных её частей (регионов, ландшафтов) или отдельных элементов на основе аэрокосмических снимков. В настоящее время активное применение находят разнообразные методики дешифрирования аэрокосмических снимков, в том числе методики индикационного дешифрирования. Тепловое излучение является индикатором некоторых географических явлений: наиболее очевидные примеры - выявление источников антропогенного тепла и теплового загрязнения, а также проявлений вулканической активности. Есть и менее очевидные, например, тепловое излучение является индикатором состояния растительного покрова [Hansen et al., 2002], тепловое излучение может являться индикатором антропогенной преобразованности ландшафта в целом. Следовательно, мы имеем дело с одним из видов индикационного дешифрирования, пока ещё слабо развитого. Индикационное дешифрирование оперирует связями между компонентами геосистем, следовательно, позволяет выделить сами геосистемы.

Цель диссертационной работы заключается в разработке методики географического дешифрирования тепловых космических снимков, картографические результаты применения которой представляют пространственно-временное распределение интенсивности теплового излучения и его связь с природными и антропогенными геосистемами.

Решение поставленной задачи включает следующие теоретические и практические вопросы:

1. Обзор мирового опыта применения космических снимков разных сенсоров в тепловом диапазоне (для изучения свойств объектов земной поверхности) при решении различных задач в науках о Земле.

2. Исследование особенностей отображения географических объектов на тепловых космических снимках.

3. Обоснование подхода к изучению природных и антропогенных территорий на основе дешифрирования разносезонных тепловых космических снимков.

4. Определение критериев отбора тепловых космических снимков и обоснование подходов к их обработке для дешифрирования природных и антропогенных геосистем.

5. Разработка методики обработки снимков, основанной на учёте пространственно-временной динамики интенсивности теплового излучения природных и антропогенных геосистем.

6. Применение методики на примере различных природных и антропогенных территорий.

В основе работы лежат разработанные ведущими специалистами

научно-методические принципы картографирования (A.M. Берлянт, К.А.

Салищев, Т.Г. Сваткова); методы географического дешифрирования и

принципы обработки данных дистанционного зондирования, разработанные

JI.A Богомоловым, A.C. Викторовым, Ю.Ф. Книжниковым, В.И. Кравцовой,

И.А. Лабутиной, Б.А. Новаковским, Л.Е. Смирновым; принципы

геоинформационного картографирования и работы с пространственно-

определёнными данными, изложенные в работах Е.Г. Капралова, A.B.

Кошкарёва, И.К. Лурье, С.Н. Сербенюка, B.C. Тикунова; принципы изучения

геосистем разного иерархического уровня и геофизического подхода в

ландшафтоведении, изложенные Н.Л. Беручашвили, К.Н. Дьяконовым, В.А.

Николаевым, Ю.Г. Симоновым; методики и технологии изучения теплового

поля местности, описанные В.И. Горным, П. Кронбергом, Б.В. Шилиным,

7

P.A. Шовенгердом, J.B. Campbell, J.R. Jensen, D. Lu, Q. Weng, R.H. Wynne; методики изучения городской среды, изложенные М.С. Мягковым, Т. Оке.

В основе диссертационной работы лежат исследования автора, проводимые с 2009 года, в том числе полевые экспедиции в Зейском районе Амурской области, Южно-Курильском районе Сахалинской области, Мухоршибирском районе Республики Бурятия и др. Основные исходные материалы в работе - тепловые космические снимки, полученные сенсорами TM, ЕТМ+, TIRS, ASTER (всего обработано более 200 снимков). Методические результаты исследования использованы в совместных работах с кафедрой метеорологии и климатологии географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, лабораторией островных экологических проблем Института морской геологии и геофизики (ИМГиГ) ДВО РАН, лабораторией вулканологии и вулканоопасностей ИМГиГ ДВО РАН, с Курильским заповедником, Байкальским биосферным заповедником.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые временной образ сезонной изменчивости теплового излучения, формируемый по значениям яркости на многовременных разносезонных тепловых космических снимках, представлен как дешифровочный признак географических объектов, являющийся индикатором самих объектов и их качественных характеристик.

2. Разработаны карты нового содержания - карты тепловых аномалий

местности и карты тепловой структуры местности, созданы примеры таких

карт на природные и антропогенные территории. Карты представляют

объекты, имеющие ландшафтообразующее значение; позволяют определить

генезис тепловых аномалий, проследить высотную поясность растительности

в горных районах, районировать городскую застройку по степени её вклада в

формирование поверхностного острова тепла. Созданные на основе

разработанной методики карты содержат качественную информацию о

географических объектах, основанную на различиях в динамике

8

интенсивности их теплового излучения. Карты тепловой структуры местности отображают геосистемы, различающиеся по степени проявления ведущего фактора, воздействующего на их функционирование (антропогенная нагрузка, рельеф и т.п.); на картах тепловых аномалий местности показаны географические объекты, оказывающие наиболее сильное влияние на формирование теплового поля местности □ наличие тепловых аномалий может являться индикатором экологической напряжённости либо природных процессов, имеющих важное ландшафтообразующее значение (например, проявлений вулканической активности). По картам тепловых аномалий на примере Курильских островов выявлен генезис тепловых аномалий (положение в рельефе или вулканическая активность). По картам тепловой структуры на примере городских территорий (Москва, Нижний Новгород, Ульяновск и др.) выявлены районы города, различающиеся по степени вклада в формирование поверхностного острова тепла. Результаты дешифрирования тепловых космических снимков по предложенной методике использованы в работе по установлению границ памятника природы регионального значения Сахалинской области Вулкан Менделеева, при определении положения и особенностей сезонной динамики теплового излучения проявлений вулканической активности на Курильских островах.

Материалы диссертации использованы в проектах, поддержанных

грантами РФФИ (13-05-00904, 13-05-12047, 13-05-41233, 14-05-31384),

грантом Президента РФ поддержки ведущих научных школ НШ-2248.2014.5,

в работе лаборатории островных экологических проблем ИМГиГ ДВО РАН

по госзаказу №0161200002812000068, в работах научного отдела

Курильского заповедника по изучению и картографированию растительного

покрова и проявлений вулканической активности острова Кунашир и

научного отдела Байкальского биосферного заповедника по

картографированию растительного покрова территории Алтачейского

9

заказника. Результаты диссертационного исследования включены в электронное учебно-методическое пособие «Использование космических снимков в тепловом инфракрасном диапазоне для географических исследований. Электронное учебное пособие», которое размещено на сайте географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова и используются в учебных курсах кафедры картографии и геоинформатики «Дешифрирование аэрокосмических снимков», «Современный фонд космических снимков», «Компьютерная обработка снимков нового типа».

Результаты дешифрирования многовременных тепловых космических снимков по предложенной методике имеют ценность при картографировании природных территориальных комплексов, оценке антропогенного воздействия на них, выявлении гетерогенности теплового поля местности. Кроме того, они могут быть использованы для планирования эколого-географических обследований, в том числе по оценке экологической обстановки, т.к. тепловое загрязнение может служить индикатором загрязнения многих других видов.

Результаты проведённых исследований были доложены на

Международных конференциях студентов, аспирантов и молодых учёных

«Ломоносов» (Москва, 2011, 2012, 2013, 2014); на VIII, IX, X, XI открытых

всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного

зондирования Земли из космоса» (Москва, 2010, 2011, 2012, 2013); на

Международной конференции «ИнтерКарто-ИнтерГИС-18: Устойчивое

развитие территорий: теория ГИС и практический опыт» (Смоленск, 2012);

на V международной конференции «Геоинформационные технологии и

космический мониторинг» (Новороссийск, 2012); на 5 международной

конференции «Земля из космоса: наиболее эффективные решения» (Москва,

2011); на Всероссийской научно-практической конференции «Картография и

геоинформатика в исследованиях изменений природной среды и общества»

(Москва, 2012); на V Всероссийской научно-практической конференции

10

«Геоинформационное картографирование в регионах России» (Воронеж,

2013); на конференции «ГИС-Форум "Образование. Наука. Производство"» (Харьков, 2014); на конференции «Современные информационные технологии для фундаментальных научных исследований в области наук о Земле (ITES-2014)» (Петропавловск-Камчатский, 2014); на конференции «Изменения климата и окружающей среды Северной Евразии: анализ, прогноз, адаптация» (Кисловодск, 2014); на конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли (РПДЗЗ-2014)" (Красноярск,

2014); на заседаниях кафедры картографии и геоинформатики и на семинарах лаборатории аэрокосмических методов.

Автор выражает благодарность за неоценимую помощь в подготовке диссертации: своему научному руководителю к.г.н. Балдиной Е.А., рецензентам д.г.н. Кравцовой В.И., д.г.н. Новаковскому Б.А., к.г.н. Алексеенко H.A., всему коллективу кафедры картографии и геоинформатики, в особенности, - заведующей кафедрой, д.г.н. Лурье И.К., и заведующему лабораторией аэрокосмических методов, д.г.н. Книжникову Ю.Ф., а также к.г.н. Лабутиной И.А и к.г.н. Прасоловой А.И.; за помощь в организации полевых работ и консультации: к.б.н. Абрамовой Л.А., к.г.н. Константинову П.И., Анисимову Ю.А., Антипину М.А.; за предоставленные материалы полевых обследований: к.г.н. Жаркову Р.В., к.б.н. Ктиторову П.С., Сабирову Р.Н.; за помощь в обработке материалов: Буториной С.А., Ермиловой Ю.В., Морозовой A.B., Соколову Л.С., Устюхиной A.B.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ИНФОРМАЦИИ, РЕГИСТРИРУЕМОЙ НА ТЕПЛОВЫХ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКАХ

1.1. Регистрация собственного излучения объектов земной поверхности

Многообразие технических средств дистанционного зондирования Земли обеспечивает получение космических снимков с различными свойствами и параметрами. Так, космические снимки разного охвата и пространственного разрешения позволяют выявлять и изучать геосистемы разного иерархического уровня, оценивать взаимодействие объектов на разных по площади территориях. Кроме того, широкие возможности предоставляет использование разных спектральных диапазонов - видимого, ближнего, среднего и теплового инфракрасного, радиоволнового. Среди них космические снимки в тепловом инфракрасном диапазоне (тепловые космические снимки) занимают особое место.

Тепловой инфракрасный диапазон охватывает зону спектра 3-14 мкм. Меньшими значениями длины волны характеризуется средний инфракрасный диапазон (1-3 мкм), в котором фиксируется отражённое инфракрасное излучение земной поверхности, а большими - радиотепловой (14-1000 мкм), в котором преобладает собственное излучение атмосферы, а не земной поверхности. В диапазонах 3-5 мкм и 8-14 мкм находятся окна прозрачности атмосферы для теплового инфракрасного излучения. Максимум теплового излучения Земли приходится на интервал 10-12 мкм.

Тепловые космические снимки являются особым источником географической информации. На них находит отображение собственное тепловое излучение объектов земной поверхности.. Для регистрации интенсивности теплового излучения используются оптико-механические и оптико-электронные тепловизоры, в которых происходит преобразование

излучения географических объектов в электрические сигналы, их обработка и перевод в форму изображения. Интенсивность теплового излучения объектов не воспринимается человеческим зрением, однако человек воспринимает её через их температуру. Все природные и антропогенные объекты на поверхности Земли характеризуются собственным потоком теплового излучения, что обусловливает возможность их дистанционной регистрации в тепловом инфракрасном диапазоне. Важная ценность тепловых снимков - на них проявляются тепловые и излучательные свойства объектов, которые не могут быть выявлены на снимках других спектральных диапазонов.

Современные системы космической тепловой съёмки фиксируют дискретные тепловые изображения, состоящие из элементарных ячеек -пикселов. Значения яркости, которые принимают пикселы тепловых космических снимков, представляют собой яркость. Яркость является безразмерной величиной, производной от величины интенсивности

гу 'У

теплового излучения, измеряемой в Вт/м или в кал/(см хмин). При этом

объекты земной поверхности могут иметь одинаковую температуру, но

излучать с разной интенсивностью, Способность объектов излучать энергию

на различных длинах волн называется излучательной способностью

[Шовенгердт, 2010]. Излучательная способность зависит от физических

свойств объекта, её сложно измерить. Яркость, регистрируемая при тепловой

съемке, пропорциональна интенсивности теплового излучения и

излучательной способности. Кроме того, в регистрируемом сигнале

присутствует составляющая, принимающая разные значения в зависимости

от длины волны регистрируемого сигнала. Наличие этой составляющей

связано с рассеянием в атмосфере и её собственным тепловым излучением. В

итоге прямой связи между значениями яркости на снимке, регистрируемой на

снимках, и интенсивности теплового излучения объектов земной

поверхности, в общем случае, нет - во-первых, необходимо учитывать

13

излучательную способность объектов земной поверхности, а во-вторых, параметры атмосферы, находящейся между объектом земной поверхности и аппаратурой, регистрирующей его излучение [Поляков и др., 2009]. Значения яркости на снимках, полученных при схожих параметрах атмосферы, сопоставимы.

В свою очередь, интенсивность теплового излучения объектов может быть выражена через такое понятие, как их температура. Однако необходимо разделять вклад в яркостную температуру, связанный с температурой объектов, и вклад, связанный с излучательной способностью. Излучательную способность объектов часто считают постоянной, хотя это требует серьёзного обоснования [Шовенгердт, 2010]. Но даже при этом для извлечения значений температуры из тепловых инфракрасных снимков необходимо, во-первых, знать параметры состояния атмосферы регистрируемой территории в момент регистрации (что далеко не всегда доступно), а во-вторых, для составления решаемой системы уравнений, необходимо иметь данные об интенсивности теплового излучения, зарегистрированные более чем в одном спектральном диапазоне. Разработке алгоритмов извлечения значений температуры из тепловых снимков посвящено множество работ [Sobrino et al., 2004; Yang et al., 2004; Tan et al., Land surface..., 2010; Li et al., 2013], этот вопрос интересует специалистов в области дистанционного зондирования Земли уже несколько десятилетий. В настоящее время это направление применения тепловых космических снимков является наиболее распространённым [Voogt et al., 2003; Weng, 2009], хотя результат очень сильно зависит от применяемого алгоритма, исходных данных, в частности, их полноты.

Выводы

Итак, интенсивность теплового излучения объектов земной

поверхности, зарегистрированная при тепловой съемке, очевидно, зависит от

14

их физических, химических характеристик, от характеристик материалов, из которых изготовлены антропогенные объекты, от особенностей биохимических процессов, которыми характеризуются природные объекты. Эти свойства определяют место объектов в структуре геосистем, иерархическую соподчинённость геосистем, т.е. содержат важную качественную информацию о них, что определяет принципиальную возможность выявления на тепловых космических снимках географических объектов, в том числе природных и антропогенных геосистем, что и представляет интерес в настоящей работе.

1.2. Мировой фонд тепловых космических снимков, применимость снимков разных типов для географических исследований

В середине XX века активно разрабатывались технологии тепловой аэросъёмки и методы использования её материалов в науках о Земле [Шилин и др., 1980]. Они применялись для поиска полезных ископаемых, для инженерных задач [Горный и др., 1993]. С появлением возможностей получения изображений земной поверхности из космоса спектр решаемых по тепловым снимкам задач существенно расширился.

Первые изображения Земли из космоса в тепловом инфракрасном диапазоне были получены с американского метеорологического спутника TIROS-1 в 1960 году. Спутник запускался в интересах Национального аэрокосмического агентства (NASA) и Министерства обороны США. Несмотря на то, что данные, полученные сенсорами спутников TIROS-1 и 2, характеризовались низким пространственным разрешением, была впервые показана возможность использования данных теплового дистанционного зондирования для решения ряда метеорологических задач.

С 1962 года осуществлялись запуски спутников серии «Космос»,

которые составили существенную часть советской программы космических

исследований. Очень важную роль спутники «Космос» сыграли в

15

совершенствовании службы погоды: на базе метеоспутников «Космос-144» и «Космос-156» в 1967 году была создана экспериментальная метеорологическая система «Метеор».

Фонд материалов космической съемки в тепловом инфракрасном диапазоне накапливается с 1960-х гг., однако, как показывает анализ обзорных публикаций [Горный и др., 1993; Voogt et al., 2003; Weng et al., 2006; Weng, 2009] снимки этого диапазона используются для изучения природных и антропогенных объектов и процессов значительно меньше, чем снимки других спектральных диапазонов.

По прошествии времени космические технологии получения спутниковых данных в тепловом диапазоне совершенствовались как в отношении пространственного разрешения, так и температурного. Например, снимки, получаемые радиометрами со спутника NOAA в начале 70-х годов, характеризовались пространственным разрешением 6 км при температурном разрешении 1°С; затем сканирующая система AVHRR спутника NOAA позволила получать тепловые инфракрасные снимки с пространственным разрешением 1,1 км и температурным 0,1-0,2 °С. Совершенствование технологии получения тепловых изображений привело к разработке радиометров, позволяющих регистрировать тепловое излучение Земли не в одном канале, а в нескольких узких спектральных каналах в диапазоне от 8 до 14 мкм. Использование нескольких спектральных каналов теплового диапазона обеспечивает развитие различных направлений исследования Земли и планет, например, определение температуры поверхности суши и океана, распознавание геологических структур и типов горных пород на основе тепловой инфракрасной спектрометрии.

Для обоснованного выбора данных теплового диапазона с целью

изучения географических объектов приведём сводку космических систем

дистанционного зондирования Земли, составленную на основе анализа

различных источников, обеспечивающих получение данных этого диапазона,

16

начиная с самых первых (табл.1.1) [http://landsat.gsfc.nasa.gov/; http://landsat.usgs.gov/; http://earthexplorer.usgs.gov/;

http://asterweb.jpl.nasa.gov/].

Таблица 1.1. Космические системы тепловой съёмки.

Время Тепловые Пространствен

Название действия, диапазоны, ное

системы KA Страна годы мкм разрешение, м

TIROS 1- 8000

10 TIROS США 1960- 1965 тепловой ИК 1000

СССР, 17000

Метеор Метеор Россия 1967-2002 тепловой ИК 1000-2000

3,55 - 3,93 6000

с 1970 по 10,3-11,3 1100

AVHRR NOAA США н.в. 11,5-12,5

с 1975 по 10,2-11,2

GOES GOES США н.в. 11,5-12,5 2000

Meteosat Meteosat Европа 1977- 1997 тепловой ИК 2500 - 5000

SeaSAT SeaSAT США 1978 тепловой ИК 7000

CZCS Nimbus-7 США 1978- 1978 10,5 - 12,5 800

нсмм HCMM США 1978- 1980 10,5-12,5 500 - 600

MSS Landsat-3 США 1978- 1983 10,4-12,5 240

тм Landsat-5 США 1984-2011 10,4-12,5 120

ATSR ERS-1 Европа 1991 -2000 3,7; 12 1100

МСУ-СК Pecypc-01 Россия 1994-2001 3,5-4,1 10,6-12,6 600

с 1995 по

ATSR ERS-2 Европа н.в. 3,7; 12 1100

3,35 - 3,88

8,25 - 8,80

10,3-11,4

OCTS ADEOS-I Япония 1996- 1997 11,4-12,7 700

8,125 -8,475

8,475 - 8,825

8,925 - 9,275

с 1999 по 10,250- 10,950

ASTER Terra США н.в. 10,950- 11,650 90

16 каналов в

Terra, с 1999 по диапазоне

MODIS Aqua США н.в. 3,660 - 14,385 1000

с 1999 по

ETM+ Landsat-7 США н.в.* 10,4-12,5 60

TIRS Landsat-8 США с февраля 2013 по н.в. 10,6-11,2 11,5-12,5 100

ADEOS- 6 каналов в

GLI II Япония 2002 - 2003 диапазоне 1000

Название системы КА Страна Время действия, годы Тепловые диапазоны, м км Пространствен ное разрешение, м

MTI MTI США март -ноябрь 2000 8,0 - 8,4 8,4 - 8,8 10,2-10,7 20

МСУ-МР Метеор-М №1 Россия с 2009 по н.в. 3,5-4,1 10,5-11,5 11,5-12,5 1000

VIIRS Suomi NPP США С 2011 по н.в. 8,400 - 8,700 10,263 - 11,263 11,538- 12,488 10,500- 12,400 750 380

* после аварии на спутнике в мае 2003 г. снимки поступают в режиме выключенного корректора линий сканирования (scan line corrector off).

Мы можем заметить, что большинство съёмочных систем получает снимки низкого пространственного разрешения, как правило, 1000 м и ниже. Небольшая группа съёмочных систем получает (получала) снимки с пространственным разрешением от 500 до 1000 м, например, OCTS, МСУ-СК. Пространственным разрешением выше 500 м характеризуются снимки систем TM, ЕТМ+, MSS, TIRS, MTI, ASTER, VIIRS. Среди них три системы (ЕТМ+, ASTER, TIRS) характеризуются пространственным разрешением 100 м и выше.

Далее проанализируем с точки зрения оценки дешифровочных свойств географических объектов те системы тепловой космической съёмки, снимки которых по [Quattorchi et al., 1999; Weng, 2009; Тронин и др., 2011] используются в научных исследованиях чаще всего.

Сенсор AVHRR является основным прибором, установленным на полярно-орбитальных спутниках Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA). Спутники серии NOAA функционируют с 1970 г. Спутники первого поколения работали на орбитах высотой 1400 км; второго, с 1978 г., - 850 км. AVHRR измеряет отражательную способность Земли в 5 относительно широких спектральных

диапазонах (0,6 мкм; 0,9 мкм; 3,5 мкм; 11 и 12 мкм). На спутниках серии NOAA, работающих в настоящее время, установлены два комплекса приборов: AVHRR и комплект аппаратуры для вертикального зондирования атмосферы. Прибор AVHRR получает изображения с пространственным разрешением 1,1 км в полосе обзора 2500 км, составляя полное изображение поверхности Земли за одни сутки. Основное назначение инструментов -мониторинг облачного покрова и измерение исходящего теплового излучения Земли. По данным, получаемым этим сенсором, определяются температуры поверхности океана и суши. Данные AVHRR, накопленные за более чем 40-летний период, имеют большое значение при изучении изменений климата и окружающей среды. Пространственное разрешение этих снимков выше, чем снимков с геостационарного спутника GOES, однако оно также рассчитано на изучение в первую очередь глобальных геосистем. Временное разрешение (т.е. частота получения снимков) этих снимков ниже, чем GOES - AVHRR регистрирует снимки некоторой территории 4 раза в сутки. Таким образом, эта съёмочная система предназначена для выявления геосистем более низкого иерархического уровня, чем GOES, а именно, частей океанов и материков.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Грищенко, Михаил Юрьевич, 2015 год

Список литературы

1. Абушенко H.A., Алтынцев Д.А., Мазуров A.A., Минько Н.П. Оценка площадей крупных лесных пожаров по данным AVHRR/NOAA // Исследования Земли из космоса, 2000, №2, с. 87-93.

2. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Горин И.И. Спутниковые ИК-изображения водной поверхности: от термических структур к полю скоростей // Исследования Земли из космоса, 2001, №2, с. 7-15.

3. Атлас Курильских островов / Российская академия наук. Институт географии РАН. Тихоокеанский институт географии ДВО РАН; Редкол.: Котляков В.М. (председатель), Бакланов ПЛ., Комедчиков H.H. (гл. ред.) и др.; Отв. ред.-картограф Фёдорова Е.Я. — М.; Владивосток: ИПЦ «ДИК», 2009. — 516 с.

4. Ахмедов Ш.А., Алиев М.И., Мирзоев Ф.А. Об изменчивости компонентов радиационного баланса над Кавказско-Каспийским регионом по спутниковым данным // Исследование Земли из космоса, 2007, №3, с. 34-36.

5. Бондур В.Г. Космический мониторинг природных пожаров в России в условиях аномальной жары 2010 г. // Исследование Земли из космоса, 2011, №3, с. 3-13.

6. Бусыгин Б.С., Гаркуша И.Н., Зацепин Е.П. Выявление тепловых аномалий по данным съемки сканера ASTER. // Науков! пращ ДонНТУ: Сер1я прн.-геол., 2010. -Вип. 12 (173).-С. 73-81.

7. Бухаров М.В., Соловьёв В.И. Мониторинг осадков осеннего периода по измерениям уходящего теплового излучения Земли со спутника NOAA // Исследования Земли из космоса, 2004, №5, с. 51-57.

8. Викторов C.B., Чикишев А.Г. Ландшафтная индикация и ее практическое применение. М.: Изд-во МГУ, 1990, 200 с.

9. Вилор Н.В., Абушенко H.A., Тащилин С.А. Инфракрасное излучение в зонах спрединга и рифтогенеза (на примере Афарской депрессии, Северо-Восточная Африка) // Исследование Земли из космоса, 2006, №3, с. 76-82.

10. Вилор Н.В., Абушенко H.A., Тащилин С.А. Инфракрасное излучение Земли в области сочленения океан-континент // Исследования Земли из космоса, 2004, №2, с. 17-24.

П.Вилор Н.В., Минько H.B. Спутниковый мониторинг инфракрасного излучения геолого-структурных элементов Саяно-Байкало-Патомской горной области и Байкальской рифтовой зоны // Исследование Земли из космоса, 2002, №4, с. 55-61.

12. Вилор Н.В., Русанов В.А., Шарпинский Д.Ю. Динамика уходящего инфракрасного излучения элементов геологической структуры земной поверхности по данным съёмки со спутников NOAA и Terra // Исследования Земли из космоса, 2009, №3, с. 3-15.

13.Ганзей К.С. Ландшафты и физико-географическое районирование Курильских островов. Владивосток: Дальнаука, 2010. - 214 с.

14. Гвоздецкий H.A., Михайлов Н.И. Физическая география СССР. Азиатская часть. -М.: Государственное издательство географической литературы, 1963. - 572 с.

15. Гинзбург А.И., Зацепин А.Г., Костяной А.Г., Кривошея В.Г., Скирта А.Ю., Соловьёв Д.М., Станичный C.B., Шеремет H.A., Шиганова Т.А., Якубенко В.Г., Грегуар М. Антициклонические вихри в глубоководной восточной части Чёрного моря летом-осенью 1999 г. (спутниковые и судовые наблюдения) // Исследования Земли из космоса, 2002, №5, с. 3-11.

16. Гинзбург А.И., Костяной А.Г., Незлин Н.П., Соловьёв Д.М., Станичная Р.Р., Станичный C.B. Антициклонические вихри над северо-западным материковым склоном Чёрного моря и их роль в переносе богатых хлорофиллом шельфовых вод в глубоководный бассейн // Исследование Земли из космоса, 2000, №3, с. 71-81.

17. Гинзбург А.И., Костяной А.Г., Незлин Н.П., Соловьёв Д.М., Станичный C.B. Эволюция антициклонического вихря в северо-восточной части Чёрного моря летом и осенью 1993 г. (спутниковые и судовые наблюдения) // Исследования Земли из космоса, 2001, №2, с. 69-75.

18. Гинзбург А.И., Костяной А.Г., Соловьёв Д.М., Станичный C.B. Эволюция вихрей и струй северо-восточной части Чёрного моря осенью 1997 г. (спутниковые наблюдения) // Исследования Земли из космоса, 2000, №1, с. 3-14.

19. Гинзбург А.И., Костяной А.Г., Соловьёв Д.М., Шеремет H.A. Структура апвеллинга у западного побережья Среднего Каспия (по спутниковым данным) // Исследования Земли из космоса, 2005, №4, с. 76-85.

20. Глушкова Н.В., Баландис В.А. Опыт использования многозональных космоснимков ASTER на примере Уронайского рудного узла // Исследование Земли из космоса, 2005, №2, с. 61-66.

21. Головко В.А. Глобальное перераспределение составляющих радиационного баланса Земли // Исследование Земли из космоса, 2003, №6, с. 3-13.

22. Головко В.А., Козодеров В.В. Радиационный баланс Земли новые приложения для изучения стихийных бедствий из космоса // Исследования Земли из космоса, 2000, №1, с. 26-41.

23. Горный В.И. Космические измерительные методы инфракрасного теплового диапазона при мониторинге потенциально опасных явлений и объектов. Тр. Всерос. конф. "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса". Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Москва, 10-12 ноября 2003 г. М.: Полиграфсервис, 2004. с. 10-16.

24. Горный В.И., Крицук С.Г. О возможности картографирования физико-географических зон тепловой космической съёмкой // Доклады Академии Наук. География, 2006, Т. 411, №5, с. 684-686.

25. Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш., Храмцов В.Н. Верификация крупномасштабных карт термодинамического индекса нарушенности экосистем // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2013, Т. 10, №4, с. 201-212.

26. Горный В.И., Шилин Б.В., Ясинский Г.И. Тепловая аэрокосмическая съёмка. — М.: Недра, 1993. - 128 е..

27. Горшков Г.С. Вулканизм Курильской островной дуги. - М.: Наука, 1967. - 288 с.

28. Гуня А.Н. Изучение возможностей выявления динамики состояний ландшафтов по наземным и аэрокосмическим данным // Вестник МГУ. Серия 5. №1, 1990, с. 53-57.

29. Гуня А.Н. Ландшафтные основы анализа природных и природно-антропогенных изменений высокогорных территорий. - Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2010. -200 с.

30. Жарков Р.В., Козлов, Д.Н., Дегтерев A.B. Современная фумарольная гидротермальная активность вулкана Синарка (о. Шиашкотан, Курильские острова) // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2011, № 1 (выпуск 17), с. 179-185

31. Карта растительности Московской области. Микляева И.М., Огуреева Г.Н. Суслова Е.Г., Швергунова Л.В. Географический факультет МГУ им. Ломоносова, Лаборатория биогеографического картографирования. М/.1996.

32. Кислов A.B., Константинов П.И. Детализированное пространственное моделирование температуры московского мегаполиса // Метеорология и гидрология. - Москва: НИЦ "Планета", 2011, № 5, с. 25-32.

33. Книжников Ю.Ф. Динамическое аэрокосмическое зондирование (содержание, проблемы, область применения) // Вестник МГУ, Серия 5, №4, 1985, с. 7-14.

34. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Аэрокосмические исследования динамики географических явлений. М., Изд-во Моск. Ун-та, 1991. - 206 е.: с илл.

35. Козлов Д.Н., Жарков Р.В. Новые данные по морфологии внутрикальдерных озёр островов Кунашир и Симушир // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2009, № 2, Выпуск №14, с. 30-35.

36. Козлов Д.Н., Жарков Р.В. Тепловизионная съемка активных вулканов Курильских островов в 2009-2011 гг. // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2012, № 1, Выпуск №19, с. 231-239.

37. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Серия Географическая, 2008, №4, с. 112-124.

38. Кокутин С.Н. Развитие дистанционного тепловизионного метода при геоэкологических исследованиях природных и техногенных систем: автореф. дис. канд. геолого-минералогических наук: 25.00.36 / Уральский государственный горный университет. - Екатеринбург, 2010.-21 с.

39. Комитет по архитектуре и градостроительству города Москвы: http://www.mka.mos.ru/mka/mka.nsf/

40. Коновалова Т.И., Трофимова И.Е. Картографирование экологического состояния урбанизированных территорий на основе материалов дистанционных исследований Земли // Исследования Земли из космоса, 2008, №4, с. 36-44.

41. Курильские острова (природа, геология, землетрясения, вулканы, история, экономика). Южно-Сахалинск: Сахалинск, кн. изд-во, 2004. 228 с.

42. Мелентьев В.В., Мателенок И.В. Широтно-зональная дифференциация ландшафтов природных зон Западной Сибири по данным спутниковой СВЧ радиометрии // Лесоведение, 2013, №9.

43. Миловский Г.А., Бугарь В.Д., Деревянко И.В. Крупномасштабное прогнозирование оруднения и нефтегазоносности на Приполярном Урале // Исследование Земли из космоса, 2004, №4, с. 73-81.

44. Никитин A.A. Основные черты пространственного распределения поверхностных термических фронтов в водах Японского моря и их изменчивость // Исследование Земли из космоса, 2006, №5, с. 49-62.

45. Николаев В.А. Ландшафтоведение. Семинарские и практически занятия. Изд-е 2-е, перераб. и доп. - М.: Географический факультет МГУ, 2006. - 208 с.

46. Новиненко Е.Г., Шевченко Г.В. Пространственно-временная изменчивость температуры поверхности Охотского моря по спутниковым данным // Исследование Земли из космоса, 2007, №5, с. 50-60.

47. О состоянии природных ресурсов и окружающей среды Московской области в 2012 году. Информационный выпуск. Министерство экологии и природопользования Московской области. Красногорск. 2013. 260 с.

48. Пахомов Л.А., Люшвин П.В., Чернявский Е.Б. Учёт искажающего влияния атмосферы при оценке альбедо и температуры поверхности Каспийского моря по данным аппаратуры AVHRR спутников NOAA II Исследования Земли из космоса,

2004, №3, с. 67-72.

49. Погребнов H.H., Фролов В.Н. Возможности дистанционной индикации геотермического поля угольных месторождений // Исследования Земли из космоса,

2005, №6, с. 56-60.

50. Покровский О.М. Изменения температуры поверхности океана в Северной Атлантике и колебания климата Европы // Исследования Земли из космоса, 2005, №4, с.24-34.

51. Покровский О.М. Объективный анализ полей температуры для поверхностей морей России по данным MODIS/Terra // Исследование Земли из космоса, 2005, №3, с. 5365.

52. Покровский О.М., Королевская И.П. Восстановление компонентов теплового баланса по данным спутниковых наблюдений // Исследование Земли из космоса, 2001, №5, с. 85-93.

53. Поляков A.B., Тимофеев Ю.М., Успенский А.Б. Возможности определения температуры и излучательной способности поверхности суши по данным спутниковых ИК-зондировщиков высокого спектрального разрешения (ИКФС-2) // Исследование Земли из космоса, 2010, № 4, с. 85 - 90.

54. Поляков A.B., Тимофеев Ю.М., Успенский А.Б. Температурно-влажностное зондирование атмосферы по данным спутникового ИК-зондировщика высокого

спектрального разрешения ИКФС-2 // Исследования Земли из космоса, 2009, №5, с. 3-10.

55. Портал Викимапия: wikimapia.org.

56. Природный комплекс большого города: Ландшафтно-экологический анализ / Э.Г. Коломыц, Г.С. Розенберг, О.В. Глебова и др. - М.: Наука; МАИК "Наука/Интерпериодика", 2000. -286 с.

57. Рамазанова Н.Е. Проблемы комплексной оценки геоэкосистем степной зоны бассейна р. Урал // Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилёва, 2012, №4, с. 260-266.

58. Ресурсы поверхностных вод СССР: Гидрологическая изученность. Т. 16. Ангаро-Енисейский район. Вып. 3. Забайкалье/ Под ред. В. И. Зильберштейн. — Л.: Гидрометеоиздат, 1966. - 159 с.

59. Рублёв А.Н., Успенский А.Б., Троценко А.Н., Удалова Т.А., Волкова Е.В. Детектирование и оценка балла облачности по данным атмосферных ИК-зондировщиков высокого разрешения // Исследования Земли из космоса, 2004, №3, с. 43-51.

60. Смирнов Л.Е., Теоретические основы и методы географического дешифрирования аэроснимков, Л., 1967.

61. Соловьёв В.И., Анекеева Л.А., Соловьёва И.С., Успенский А.Б. Картирование температуры поверхности Мирового Океана по данным геостационарных ИСЗ // Исследования Земли из космоса, 2001, №3, с. 10-15.

62. Соловьёв В.И., Успенский С.А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исследования Земли из космоса, 2009, №3, с. 79-89.

63. Тимофеев H.A., Юровский A.B. Климатические корреляции и проблема чувствительности радиационного режима на океанах к вариациям характеристик облачности // Исследования Земли из космоса, 2001, №4, с. 53-62.

64. Тимофеев H.A., Юровский A.B. Прогноз Эль-Ниньо на основе спутниковой информации // Исследования Земли из космоса, 2000, №3, с. 13-20.

65.Тронин A.A. Возможности применения космической тепловой съёмки для исследования землетрясений // Исследования Земли из космоса, 2005, №4, с. 86-89.

66. Тронин A.A., Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш. Спектральные методы дистанционного зондирования в геологии. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011, Т. 8, №4, с. 23-36.

67. Тронин A.A., Шилин Б.В. Мониторинг шлейфов городских очистных сооруже-ний Санкт-Петербурга аэрокосмической тепловой съёмкой // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2008, том II, №5, с. 586 - 594.

68. Трофимова И.Е., Коновалова Т.И. Оценка теплового состояния ландшафтов Южного Прибайкалья дистанционными методами // География и природные ресурсы, 1996, №4, с. 61-71.

69. Трофимова И.Е., Коновалова Т.Н., Бессолицына Е.П. Экспериментальные исследования аэродистанционными методами теплового состояния геосистем // География и природные ресурсы, 1998, №1, с. 22-26.

70. Успенский А.Б. Современное состояние и перспективы дистанционного температурно-влажностного зондирования атмосферы // Исследование Земли из космоса, 2010, №2, с. 26-35.

71. Филиппович В.Е., Лялько В.И., Станкевич С.А., Крылова А.Б., Мычак А.Г. Использование космической съёмки при анализе теплового поля исторической части г. Киева // Проблема та досвщ ¡нженерного захисту урбашзованих територш i збереження спадщини в умовах геоеколопчного ризику: Мат-ли М1жнародноТ науково-практичноУ кон-ференци / Пщ ред. В. М. Шестопалова, М. Г. Демчишина,

B. О. Кендзери, Ю. О. Маслова. - К.: Фенжс, 2013. - VI, с. 64 - 69.

72. Харук В.И., Кожуховская А.Г., Пестунов И.А., Рэнсон К.Дж., Цибульский Г.М. Съёмка NOAA/AVHRR в мониторинге вспышек сибирского шелкопряда // Исследования Земли из космоса, 2001, №1, с. 80-86.

73. Харук В.И., Рансон К.Дж., Им С.Т., Федотова Е.В. Оценка влияний разработок месторождений золота на состояние таёжных территорий Средней Сибири по данным ИСЗ Landsat-7 // Исследования Земли из космоса, 2001, №6, с. 68-81.

74. Харук В.И., Рэнсон К.Дж., Кузьмичёв В.В., Буренина Т.А., Тихомиров А.Ю., Им

C.Т. Съёмка Landsat в анализе шелкопрядников Южной Сибири // Исследования Земли из космоса, 2002, №4, с. 79-90.

75. Хорошев A.B., Мерекалова К.А., Алещенко Г.М. Полимасштабная организация межкомпонетных отношений в ландшафте // Известия РАН. Серия Географическая, 2010, №1, с. 23-36.

76. Хорошев A.B., Пузаченко Ю.Г., Дьяконов К.Н. Современное состояние ландшафтной экологии // Известия РАН. Серия Географическая, 2006, №5, с. 12-21.

77. Шилин Б.В. Тепловая аэросъёмка при изучении природных ресурсов. - Л.: Гидрометеоиздат, 1980.

78. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера. 2010. 560 с.

79. Agam N., Kustas W.P., Anderson М.С., Li F., Neale C.M.U. Л vegetation index based technique for spatial sharpening of thermal imagery // Remote Sensing of Environment, 2007, Vol. 107, p. 545-558.

80. Anderson M.C., Allen R.G., Morse A., Kustas W.P. Use of Landsat thermal imagery in monitoring évapotranspiration and managing water resources // Remote Sensing of Environment. 2012, Vol. 122, p. 50-65.

81. Aniello C.A. Using Landsat-TM thermal data to map micro-urban heat islands in Dallas, Texas. Submitted to the Graduate Faculty of AddRan College of Arts and Sciences Texas Christian University in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science, December 1993.

82. Bechtel В., Daneke C., Langkamp T., OBenbrugge J., Bôhner J. Classification of Local Climate Zones from multitemporal remote sensing data // ICUC8 - 8th International Conference on Urban Climates, 6-10 August, 2012, UCD, Dublin Ireland.

83. Campbell J.B., Wynne R.H. Introduction to remote sensing. 5th ed. New York.: The Guilford Press. 2011.718 p.

84. Cantat O. L'îlot de chaleur urbain parisien selon les types de temps // Norois, 2004, Vol. 191 (2004/2), p. 75-102.

85. Cheval S., Dumitrescu A. The July urban heat island of Bucharest as derived from modis images // Theoretical and Applied Climatology, 2009, Vol. 96, p. 145 - 153.

86. Chudnovsky A., Ben-Dor E., Saaroni H. Diurnal thermal behavior of selected urban objects using remote sensing measurements // Energy and Buildings, 2004, Vol. 36, p. 1063-1074.

87. Dousset В., Gourmelon F. Satellite multi-sensor data analysis of urban surface temperatures and landcover // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 2003, Vol. 58, p. 43 - 54.

88. EarthExplorer USGS: http://earthexplorer.usgs.gov/

89. Gluch R., Quattrochi D.A., Luvall J.C. A multi-scale approach to urban thermal analysis // Remote Sensing of Environment, 2006, Vol. 104, p. 123 - 132.

90. Hansen M.C., DeFries R.S., Townshend J.R.G., Sohlberg R., Dimiceli C., Carroll M. Towards an operational MODIS continuous field of percent tree cover algorithm: examples using AVHRR and MODIS data // Remote Sensing of Environment. 2002, Vol. 83, p. 303-319.

91. Hung T., Uchihama D., Ochi S., Yasuoka Y. Assessment with satellite data of the urban heat island effects in Asian mega cities // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2006, Vol. 8, p. 34 - 48.

92. Jensen J.R. Remote sensing of the Environment: An Earth resource perspective. University of South Carolina, 2000.

93. Lagouarde J.-P., Moreau P., Irvine M., Bonnefond J.-M., Voogt J.A., Solliec F. Airborne experimental measurements of the angular variations in surface temperature over urban areas: case study of Marseille (France) // Remote Sensing of Environment, 2004, Vol. 93, p. 443-462.

94. Li Z.-L., Tang B.-H., Wu H., Ren H., Yan G., Wan Z., Trigo I.F., Sobrino J.A. Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives // Remote Sensing of Environment. 2013, Vol. 131, p. 14-37.

95. Lu D., Weng Q. Spectral mixture analysis of ASTER images for examining the relationship between urban thermal features and biophysical descriptors in Indianapolis, Indiana, USA // Remote Sensing of Environment, 2006, Vol. 104, p. 157-167.

96. NASA: ASTER: http://asterweb.jpl.nasa.gov/

97. NASA: Landsat Science: http://landsat.gsfc.nasa.gov/

98. Oki K., Omasa K. A Technique for Mapping Thermal Infrared Radiation Variation Within Land Cover// IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2003, Vol. 41, No. 6, p. 1521 - 1524.

99. Oppenheimer C. Volcanological applications of meteorological satellites // International Journal of Remote Sensing. 1998, Vol. 19, p. 2829-2864.

100. Oppenheimer, C., Yirgu, G. Thermal imaging of an active lava lake: Erta 'Ale volcano, Ethiopia // International Journal of Remote Sensing. 2002, Vol. 23, p. 47774782.

101. Peterson T.C. Assessment of Urban Versus Rural In Situ Surface Temperatures in the Contiguous United States: No Difference Found // Journal of Climate, 2003, Vol. 16, No. 18, p. 2941 -2959.

102. Pu R., Gong P., Michishita R., Sasagawa T. Assessment of multi-resolution and multi-sensor data for urban surface temperature retrieval // Remote Sensing of Environment, 2006, Vol. 104, p. 211-225.

103. Quattrochi D.A., Luvall J.C. Thermal infrared remote sensing for analysis of landscape ecological processes: methods and applications // Landscape Ecology, 1999, Vol. 14, p. 577-598.

104. Rosenzweig C., Solecki W.D., Parshall L., Chopping M., Pope G., Goldberg R. Characterizing the urban heat island in current and future climates in New Jersey // Environmental Hazards, 2005, Vol. 6, p. 51-62.

105. Sobrino J.A., Jimenez-Munoz J.C., Paolini L. Land surface temperature retrieval from Landsat-5/TM // Remote Sensing of Environment, 2004, Vol. 90, p. 434 - 440.

106. Song J., Du S., Feng X., Guo L. The relationships between landscape compositions and land surfacetemperature: Quantifying their resolution sensitivity with spatialregression models // Landscape and Urban Planning, 2014, Vol. 123, p. 145- 157.

107. Southworth J. An assessment of Landsat TM band 6 thermal data for analyzing land cover in tropical dry forest regions // International Journal of Remote Sensing, 2004, Vol. 25, Vol. 4, p. 689 - 706.

108. Srivastava P.K., Majumdar T.J., Bhattacharya A.K. Surface temperature estimation in Singhbhum Shear Zone of India using Landsat-7 ETM+ thermal infrared data // Advances in Space Research, 2009, Vol. 43, p. 1563-1574.

109. Stankevich S., Filippovich V. Infrared satellite imaging for the study of urban heat islands in Ukraine // Proceedings of 8-th International Green Energy Conference, Kyiv, June 17-19, 2013. Kyiv. 2013.

110. Stathopoulou M., Cartalis C. Daytime urban heat islands from Landsat ETM+ and Corine land cover data: An application to major cities in Greece // Solar Energy, 2007, Vol. 81, p. 358-368.

111. Stathopoulou M., Cartalis C. Downscaling AVHRR land surface temperatures for improved surface urban heat island intensity estimation // Remote Sensing of Environment, 2009, Vol. 113, p. 2592-2605.

112. Stewart, I.D. classifying urban climate field sites by "Local Climate Zones" // International Association for Urban Climate. 2009, Vol. 34, p. 8-11.

113. Suga Y., Ogawa H., Ohno K., Yamada K. Detection of surface temperature from Landsat-7/ETM+ // Advances in Space Research, 2003, Vol. 32, No. 11, p. 2235 - 2240.

114. Tan K.C., Lim H.S., MatJafri M.Z., Abdullah K. Land Surface Temperature Retrieval by Using ATCOR3_T and Normalized Difference Vegetation Index Methods in Penang Island // American Journal of Applied Sciences, 2010, Vol. 7(5), p. 717 - 723.

115. Tan K.C., Lim H.S., MatJafri M.Z., Abdullah K. Landsat data to evaluate urban expansion and determine land use/land cover changes in Penang Island, Malaysia // Environmental Earth Sciences, 2010, Vol. 60, p. 1509-1521.

116. USGS: Landsat: http://landsat.usgs.gov/

190

117. Voogt J.A., Oke T.R. Thermal remote sensing of urban climates // Remote Sensing of Environment, 2003, Vol. 86, p. 370 - 384.

118. Weng Q. Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2009, Vol. 64, p. 335 - 344.

119. Weng Q., Lu D. A sub-pixel analysis of urbanization effect on land surface temperature and its interplay with impervious surface and vegeta-tion coverage in Indianapolis, United States // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2008, Vol. 10, p. 68-83.

120. Weng Q., Lu D., Schubring J. Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies // Remote Sensing of Environment, 2004, Vol. 89, p.467 - 483.

121. Weng Q., Quattrochi D.A. Thermal remote sensing of urban areas: An introduction to the special issue // Remote Sensing of Environment, 2006, Vol. 104, 119 -122.

122. Wilson J.S., Clay M., Martin E., Stuckey D., Vedder-Risch K. Evaluating environmental influences of zoning in urban ecosystems with remote sensing // Remote Sensing of Environment, 2003, Vol. 86, p. 303-321.

123. Yang J.S., Wang Y.Q., August P.V. Estimation of Land Surface Temperature Using Spatial Interpolation and Satellite-Derived Surface Emissivity // Journal of Environmental Informatics, 2004, Vol. 4(1), p. 37 - 44.

124. Zhang J., Wang Y., Li Y. A C++ program for retrieving land surface temperature from the data of Landsat TM/ETM+ band 6 // Computers & Geosciences, 2006, Vol. 32, p. 1796-1805.

125. Zhou W., Huang G., Cadenasso M.L. Does spatial configuration matter? Understanding the effects of land cover pattern on land surface temperature in urban landscapes // Landscape and Urban Planning, 2011, Vol. 102. p. 54-63.

126. Zhu G., Blumberg D.G. Classification using ASTER data and SVM algorithms; the case study of Beer Sheva, Israel // Remote Sensing of Environment, 2002, Vol.80, p. 233-240.