Методы и средства спутникового мониторинга циркуляции океана и атмосферы: на примере Дальневосточного региона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.28, доктор технических наук Алексанин, Анатолий Иванович

• Алексанин, Анатолий Иванович
• доктор технических наук
• 2011

Оглавление диссертации доктор технических наук Алексанин, Анатолий Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ ЦИРКУЛЯЦИИ ОКЕАНА И АТМОСФЕРЫ.

1.1. Мониторинг циркуляции поверхности океана.

1.2. Мониторинг тропических циклонов.

Г.З. Оптитмизационный подход к интерпретации-измерении.

1.4. Задачи спутникового дистанционного» зондирования океана и> атмосферы« и проблемы создания информационной структуры,спутникового центра.

ГЛАВА II. ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ТЕЧЕНИЙ ОКЕАНА ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ.

2.1. Метод морских маркеров.

2.2. Методические аспекты выделения вихрей по спутниковым и in situ данным.

2.3. Использование структуры* циркуляции океанадля построения поля течения по редким асинхронным данным.

2.4. Апробация аналитической модели аппроксимации функции тока вихря на данных численного моделирования.

2.5. Использование моделей^ объектов циркуляции океана», для построения, поля течения.

Выводы.

ГЛАВА Ш. ТЕХНОЛОГИИ РАСЧЕТА ХАРАКТЕРИСТИК СТРУКТУРЫ ЦИРКУЛЯЦИИ ОКЕАНА.

3.1. Метод расчета доминантных ориентаций термических контрастов изображений (ДОТК).

3.2. Сравнение направлений ДОТК и скоростей поверхностных течений.

3.3. Устойчивость во времени ДОТК.

3.4. Результаты годового мониторинга ДОТК.

3.5. Сдвиговый характер скоростей поверхностных течений синоптического масштаба.

3.6; Оценка характерных размеров турбулентных структур океана.

3.7. Построение средней многолетней динамической топографии по данным. альтиметрических измерений и картам ДОТК.

3.8. Автоматическое выделение вихрей по картам ДОТК.

3.8.1. Эллиптическая модель формы вихря.

3.8.2. Выделение вихрей в форме произвольных замкнутых циркуляции;.

Выводы.

ГЛАВА IV. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА МОНИТОРИНГА ТРОПИЧЕСКИХ ЦИКЛОНОВ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ И

АЭРОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ;.

4ïlr. Структура изображений облачности.тропического циклона (ТЦ)г.

4:2; Автоматический мониторинг,тропических циклонов;.

4;3; Расчёт параметров облачной спирали/тропического циклона по спутниковым! изображениям.-.

4^4. Построение иоляшетра ТЦШо-редкимги асинхронным^данным.169 '

4.5; Характеристики изменчивости спутниковых оценок макропараметров тайфунов по данным агентств JMA и JWTG.

4.6. Использование; спутниковых вертикальных атмосферных', профилей; температуры и влажности для.расчета характеристик ТЦ:.

Выводы.196;

ГЛАВА V. МЕТОДИКИ ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.

5.1. Использование кодов циклически избыточного* контроля^ для* коррекции, импульсных шумов'на изображениях.геостационарных:спутников

5.2. Автоматическая географйческая привязка изображений спутников NOAA;

5.3. Технология.обработки данных полярно-орбитальных спутников FY-1C/1D.223 5.4;. Кросс-калибровка ИК-каналов спутника-. MTSAT-1R и алгоритм^ расчета температуры поверхности моря.

Выводы;.

ГЛАВА VI. ОПТИМИЗАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ Г ЕОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЗОНДИРУЕМОЙ СРЕДЫ.

6.1 Особенности решения оптимизационных.задач геофизики методами.нелинейного программирования.

6.1.1. Вычислительная сложность оптимизационных задач основные проблемы минимизациигеофизических функционалов.

6.1.2. Приемы понижения вычислительной сложности оптимизационной задачи

6.2. Графическая трассировка методов оптимизации.

6.2.1. Оценка работы методов оптимизации средствами-трассировки.

6.2.2.' Получение на плоскости образов многомерных траекторий средствами-метрическогошкалирования.

6.3. Новый метод негладкой оптимизации.

6.4: Пакет прикладных программ ДИСОПТ для решения, оптимизационных задач

6.4.1. Обоснование и-назначение разработки.

6.4.2. Функциональное наполнение.

6.4.3. Основные возможности'управления оптимизационным процессом.

Выводы.;.

ГЛАВА VII ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ЦЕНТРА КОЛЛЕКТИВНОГО ПОЛЬЗОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ ДВО РАН.

7.1. Задачи и подходы к информационному обеспечению потребителей.

7.2. Техническая и технологическая основььСпутникового центра.

7.3. Информационные технологии Спутникового центра.

7.4; Спутниковое информационное обеспечение потребителей.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства спутникового мониторинга циркуляции океана и атмосферы: на примере Дальневосточного региона»

Для мониторинга динамических процессов океана и атмосферы; существует класс спутников, которые относят к метеорологическим спутникам; Земли. Это спутники, . дающие данные низкого пространственного разрешения;: (от 250 метров и более, но имеющие высокую периодичность измерений - не реже одного раза в сутки при мониторинге поверхности Земли и одного раза, в час при- мониторинге атмосферы); Спутники несут различные измерительные приборы и- различаются; типами орбит' - - полярно-орбитальные1 и геостационарные: В соответствии с. соглашениями, подписанными в рамках Всемирнойшетеорологической» организации (WMO); информация большинства: таких спутников; бесплатна и передается свободно в режиме реального времени. Последнее обстоятельство особенно важно, так как ценность таких данных определяется оперативностью их получения и обработки.

Спутниковые изображения излучения океана и атмосферы в инфракрасном, видимом- и микроволновом спектральных диапазонах являются 1 квази-мгновеннымш отпечатками различных, термодинамических процессов и явлений; как самого океана, так, и взаимодействия океана и атмосферы. Изображения морской; поверхности: несут богатую информацию. Они: позволяют идентифицировать вихри, струи и термические фронты, которые образуют разнообразные по: масштабу и форме структуры. Яркостные неоднородности спутниковых инфракрасных изображений океана не являются чисто поверхностными' явлениями, а отображают физические характеристики вод. . Их типичные очертания- служат индикаторами. термодинамических образований,. поэтому ключевой» задачей; спутниковой океанографии, является установление: связи: наблюдаемых яркостных неоднородностей изображений с термохалинной: структурой и динамикой вод. При этом необходимо найти такие параметры, которые с одной стороны восстанавливаются по дистанционным данным, а с другой стороны, используются при теоретическом описании и моделировании изучаемых процессов. Аналогичные задачи стоят и при анализе изображений, отражающих термодинамические процессы в атмосфере. Так, например, для оценки основных макропараметров тропических циклонов (ТЦ) - положение центра, размер, радиусы сильных и штормовых ветров и максимальная скорость ветра - до сих пор используется - анализ характеристик облачного покрова.

Спутниковая информация. - это фактически одномоментная измерительная, информация в нескольких спектральных диапазонах (каналах), требующая- глубокой обработки на компьютерах для получения необходимых параметров* окружающей среды. В; последние годы спутниковые измерения выходят на первое место1 при1 исследованиях океана и атмосферы не только по количеству (миллиарды измерений в день для, региона расположения; спутникового центра), но ^ иногда и по точности при сравнении с данными прямых измерений. Дистанционные измерения современных спутниковых датчиков достаточно- точно определяют многие основные параметры океана и атмосферы, что* позволяет получить адекватное представление о глобальных и региональных изменениях, происходящих в системе атмосфера-океан на различных временных и пространственных масштабах (Копелевич и др., 2005).

Спутниковая информация обеспечивает расчет полей температуры поверхности океана, профилей температуры и влажности в атмосфере, полей осадков, ветра, концентрации аэрозоля^ скоростей поверхностных течений, уровенной поверхности моря, концентрации хлорофилла-а, вегетационных индексов и т.д. (только по данным радиометра МОВ18 можно получать более 30 параметров окружающей среды,(Кравцова, 2001), и это число-постоянно растет).- При решении конкретных задач спутниковая- информация используется совместно с подспутниковыми измерениями для усвоения в дальнейшем в численных диагностических и прогностических моделях динамики океана и атмосферы. Многие задачи взаимоувязаны и имеют конечной целью контроль среды обитания, а рассчитываемые поля являются экосистемными индикаторами, необходимыми для диагностики и предсказания различных экологических последствий. Последнее направление получило название экосистемного мониторинга (Pices 14, 2005) и интенсивно развивается в последнее время.

В то же время отсутствуют измерения, которые с необходимой точностью и регулярностью обеспечивали бы ежедневный расчет скоростей поверхностных течений синоптического масштаба на заданной акватории. Наибольшее количество данных о полях поверхностных течений океана дают методы обработки альтиметрических измерений и методы расчета скоростей по последовательности спутниковых изображений океана в- видимом и инфракрасном (ИК) спектральных диапазонах. Но> эти источники» дают наборы,редких и асинхронных данных. Для корректной интерпретации таких измерений до сих пор используется визуально-ручное дешифрирование изображений с выделением основных объектов циркуляции - вихрей и струй синоптического масштаба. Необходима автоматизация- этой процедуры и построение специальных методов, позволяющих уверенно решать задачу восстановления поверхностных течений объектов циркуляции по редким данным. Аналогичные проблемы стоят и при аппроксимации полей ветра по редким аэрологическим измерениям, а также при использовании для этой цели вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы, рассчитываемых по данным радиометров ATOVS.

Метеорологических спутников, принимающих необходимую информацию, находится на орбитах Земли десятки. На каждом из них располагается от одного до десяти измерителей различных параметров атмосферы и океана. Задачи извлечения полезной информации из получаемых измерений сложны, и требуется* значительный интервал времени от запуска нового прибора на орбиту до использования его при решении какой-либо прикладной проблемы. При наличии огромного информационного потенциала данных метеорологических спутников существует серьезная проблема извлечения полезной информации и приведения ее к виду, пригодному для поставки потребителям, и включения в схемы решения прикладных задач. На сегодняшний день потенциал спутниковой информации для решения прикладных задач востребован на единицы процентов в силу отставания методик и программных средств ее цифровой обработки от приборной-базы мониторинга.

Интерпретация спутниковых измерений требует применение аппарата статистической обработки данных, цифрового анализа изображений, моделей расчета излучения' Земли в различных диапазонах спектра, а также численных моделей динамики атмосферы» и океана. Характеристики регистрируемого спутником излучения определяются-: взаимодействием излучения со средой, в которой оно распространяется. Это позволяет ставить обратные задачи геофизики с целью определения^ параметров среды на основе моделей, решения прямой»- задачи» — прохождения излучения через среду. Параметризация таких моделей и оценка этих параметров путем решения обратных задач - наиболее распространенный подход к зондированию- океана и атмосферы. Как правило, оптимальная подгонка искомых параметров сводятся к минимизации функционалов, рассчитывающих рассогласования модельного и регистрируемого сигналов, прошедших через среду. Минимизация ведется методами нелинейного программирования и не является строго формализованной процедурой. Функционалы часто овражного типа, невыпуклые, многоэкстремальные, что требует применения специализированного математического аппарата интерактивного поиска оптимального решения и процедур оценки получаемых результатов.

Сложность и разнообразие стоящих задач спутникового дистанционного зондирования требует широкой межведомственной и международной кооперации по развитию и обмену, как технологиями, так и результатами обработки спутниковой, информации. Проблемы первичной обработки, верификации, автоматизации расчетов и обмена огромными потоками данных могут быть решены только всеми заинтересованными сторонами путем интеграции ресурсов и создания соответствующих специализированных сервисов* и архивов данных. Массовая обработка данных и поставка потребителям детальных карт параметров океана и атмосферы обеспечивают качественно новый уровень мониторинга процессов и явлений.

Цель работы. Основной целью являлась разработка новых подходов и создание технологий расчета ключевых параметров океана и атмосферы для диагностики, и мониторинга процессов и явлений-синоптического масштаба по1 данным спутникового дистанционного зондирования; Во-первых, это мониторинг основных объектов, составляющих структуру циркуляции океана, - приповерхностных вихрей и- фронтальных течений, а также разработка автоматических процедур выделения объектов и> создание методов восстановления, полей' течений! по, редким разнородным и асинхронным данным. Во-вторых, это- диагностика и мониторинг тропических циклонов (ТЦ). Решались следующие взаимоувязанные задачи:

1. Разработка подхода к количественному анализу структуры циркуляции^ на поверхности океана по спутниковым ИК-изображениям. Разработка методов автоматического выделения и мониторинга, вихрей океана с оценкой их геометрических и динамических характеристик.

2. Создание методов автоматического выделения и мониторинга тропических циклонов с расчетом их геометрических и динамических характеристик.

3. Развитие методик первичной обработки спутниковой информации в соответствии с постоянно растущими требованиями к точности расчета физических полей океана и атмосферы. и

4. Развитие оптимизационного подхода к решению- задач интерпретации спутниковых и in situ измерений на основе методов нелинейного программирования.

5. Формирование информационной системы Центра коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН'и реализация в нем создаваемых технологий.

Научная новизна.

1. Использование ориентированных текстур в форме доминантных ориентаций термических контрастов (ДОТК) яркости, рассчитывающихся'по одиночным* спутниковым ИК-изображениям; как оценок направлений течений океана: Создана новая количественная, форма представления структуры циркуляции поверхности океана для автоматизации процедуры дешифрирования изображений в ИК- и видимом диапазонах спектра.

2. Впервые ориентации» контрастов яркости используются для оценки параметров океана: расчета линий тока на> поверхности, выделения зон максимальных скоростей течений; восстановления- средней многолетней динамической топографии для альтиметрических измерений, оценки плотностных характеристик воды.

3. Созданы новые методы автоматического выделения синоптических вихрей океана по картам ДОТК с: расчетом положения центра, формы, размера, знака вихря (циклон/антициклон).

4. Использование доминантных ориентаций в качестве направлений облачного ветра и создание методов > автоматического выделения ТЦ с оценкой их геометрических параметров.

5. Китайский спутник FY-1D был запущен без калибровок ИК-датчиков и нестабильными калибровками видимых каналов. Построены технологии первичной и тематической обработки данных спутника, позволившие создать метод расчета карт температуры поверхности океана, соответствующей современным требованиями точности.

6: Применение кодов контроля передаваемой информации для поиска и исправления ошибок передачи данных геостационарных спутников РУ-2В и ОМ8-5; Организация на этой основе приема спутниковых данных на антенну с небольшим диаметром отражателя при обеспечении стандарта качества приема.

Положения, выносимые на защиту:

1. Применение метода- построения* ориентированных текстур в форме доминантных ориентации контрастов^ яркости изображений океана- для проведения количественного- анализа характеристик^ циркуляции. Доминантные ориентации термических. контрастов можно использовать как оценки, направлений поверхностных, течений; океана, Композиционные/карты ДОТК демонстрируют устойчивость ориентации в течение нескольких суток, если они приходятся на вихри и течения синоптического масштаба.

2. Созданы методы; анализа композиционных карт" структуры течений' океана в форме ДОТК. Они; позволяют автоматически выделять« вихри, рассчитывать их положение; форму и; геометрические размеры, определять знак вихря (циклон/антициклон). Мониторинг формы с привязкой, к ней измерений- динамических характеристик объекта позволяет решать проблему пространственно-временного рассогласования измерений, проводить восполнение поля'течения по редкой и разнородной информации.

3. Использование: ДОТК в .качестве направлений облачного ветра тропического циклона позволило создать методы * автоматического прослеживания ТЦ с определением его геометрических параметров;

4. Неоднозначность. решения задачи оптимальной подгонки, параметров калибровки спутниковых, инфракрасных , датчиков по технологии Ж)АА/ЫЕ8В18 может приводить к значительным погрешностям' расчета температуры поверхности? океана по технологиям №,88Т и МС88Т. Интерактивный подход к решению оптимизационных задач позволяет решать подобные плохо обусловленные задачи. Его использование позволило провести кросс-калибровку ИК-каналов спутников МТЗАТ-Ш и БУ-Ш и создать методы построения температуры поверхности моря, удовлетворяющие требуемой точности.

5. Коды циклического контроля передаваемой информации с геостационарных метеорологических спутников можно использовать не только для обнаружения, но и для поиска и исправления ошибок передачи данных (импульсных шумов). Их применение позволило существенно повысить качество- приема информации со' спутника БУ-2В, мощность передатчика которого-упала в результате неполадок, а также организовать прием данных со спутника ОМБ-5 на антенну с небольшим диаметром отражателя- при обеспечении стандарта качества приема (не более одного ошибочного бита на миллион).

Практическая значимость работы.

Разработанные в рамках диссертационной работы технологии частично воплощены в действующем программном обеспечении Центра коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН, частично находится в стадии доработки до технологий. Результаты обработки данных на-основе внедренных технологий ежедневно поставляются различным потребителям. Технология' обработки данных спутника ЕУ-Ш'передана в N0 АА/КЕ 8018 (США)» по их запросу. Созданные технологии использовались для информационного обеспечения научно-исследовательских экспедиций (в основном ТОЙ' ДВО РАН) и рыбопромысловых экспедиций (в основном ТИНРО-Центра) с 1993 года по 2010 с передачей на суда информации о динамических, структурных и биооптических характеристиках моря. Они позволили автору принимать участие в поиске потерявшихся в штормовых условиях судов в- Охотском море (два были найдены, одно благодаря расчетам автора).

Сформирована информационная структура Центра коллективного пользования регионального спутникового мониторинга ДВО РАН, основной задачей которого является проведение ежедневного регионального мониторинга океана и атмосферы. Центр, созданный в 1999 году как межведомственный, с 2002 года проводил закупки нового оборудования. К имевшейся станции приема спутников 1ЧОАА добавились 3 новых, и Центр стал способным принимать данные с геостационарных и полярно-орбитальных метеорологических спутников как на частотах 1.7Ггц, так и на 8Ггц. Центр развивается в основном на средства выигранных им грантов, и только пятая антенна приобретена в 2007 году на средства Президиума ДВО РАН. Центр закончил формирование технической базы и идет лишь адаптация приемных трактов и программного обеспечения под новые спутники.

Заключение диссертации по теме «Океанология», Алексанин, Анатолий Иванович

Выводы

Анализ потребностей пользователей, технических и технологических возможностей организации мониторинга океана и атмосферы на основе метеорологических спутников Земли позволили сформулировать ключевые задачи и принципы построения информационной структуры ЦКП Регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН. Основным направлением работ Центра является создание средств и методов информационного обеспечения научно-исследовательских работ и хозяйственной деятельности ДВ-региона для решения следующих задач:

- развитие технологий построения карт температуры, динамики и- структуры (вихри, фронты, лед) морской поверхности;

- мониторинг биопродуктивности моря и экологическая обстановка прибрежной зоны;

- диагностика тепературно-влажностных характеристик атмосферы и макропараметров тропических циклонов с целью усвоения этой информации в численных моделях прогноза погоды;

- мониторинг чрезвычайных ситуаций — пожаров, извержений вулканов, наводнений.

Это легло в основу информационной структуры Спутникового центра. Были созданы собственные средства^ и методы, а также адаптированы имеющиеся в мире технологии для-решения, задач мониторинга в областях: физики океана и атмосферы, океанологии, морской биологии, экологии и контроля чрезвычайных ситуаций. Развитие распределенной системы обработки данных Центра и разработка средств автоматической географической привязки изображений позволили создать полностью автоматические технологии обработки данных - от приема информации до ее поставки потребителям. Для расширения информационной базы Центра и поставки данных в,- глобальные мировые информационные системы проводится интеграция информационных ресурсов Центра в портал Европейского космического агентства (ЕоРог1а1).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным направлением представленной работы являлась адаптация имеющихся и создание новых подходов и технологий расчета ключевых характеристик океана и- атмосферы для диагностики и мониторинга процессов и явлений синоптического масштаба по данным дистанционного зондирования с метеорологических спутников Земли. Были получены следующие основные результаты.

1. Разработан подход к анализу структуры циркуляции на поверхности океана по оптическим спутниковым изображениям. Анализ базируется на расчете ориентированных текстур в форме доминантных ориентаций термических контрастов яркости (ДОТК). Созданы методы расчета композиционных карт ДОТК с оценкой их статистической значимости и пространственно-временной изменчивости. Показано, что ДОТК можно рассматривать как оценки направления скорости течения. Их можно применять для: построения линий тока на поверхности, выделения зон максимальных скоростей течений, восстановления средней многолетней динамической топографии для альтиметрических измерений, оценки характерных размеров турбулентных структур.

2. Созданы методы автоматического- выделения по картам ДОТК приповерхностных вихрей океана синоптического масштаба с оценкой положения центра вихря, размера, формы и знака (циклонический/антициклонический). Показано, что мониторинг формы объекта (вихрь, фронтальное течение) с привязкой к ней измерений динамических характеристик объекта позволяет решать проблему пространственно-временного рассогласования измерений, проводить восполнение поля течения по редкой и разнородной' информации. Созданы аналитические модели и разработаны методики аппроксимации уровенной поверхности основных синоптических объектов океана. Несмотря на то, что спутниковые оценки скорости поверхностных течений методом морских маркеров не учитывают мелкомасштабные (менее 1 км) и коротковременные (менее полусуток) компоненты поверхностных течений, их применение для оценки потоков синоптического масштаба дает удовлетворительные результаты и не показывает занижение величин скоростей при сравнении с in situ измерениями.

3. Продемонстрировано, что доминантные ориентации термических контрастов облачности тропического циклона (ТЦ) можно использовать в качестве оценок направлений облачного ветра. На основе обнаружения замкнутых циркуляций ДОТК разработаны и апробированы методы автоматического мониторинга тропических циклонов с нахождением их центра и характерного размера. Созданы средства аппроксимации поля ветра ТЦ на нижних горизонтах по редким аэрологическим измерениям. Адаптированы под параллельную обработку и оптимально настроены на регион пакеты программ Европейского космического агентства для расчета вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы по данным зондировщиков АТОУ8. Профили можно использовать для расчета характеристик теплого ядра ТЦ, влагосодержания атмосферы, зон интенсивных осадков, величины падения давления в центре.

4. Создан пакет программ ДИСОПТ, предназначенный для решения обратных задач геофизики оптимизационными методами. Реализованы интерактивные средства контроля и анализа результатов оптимизационных процедур и исследовано поведение некоторых алгоритмов безусловной оптимизации. По результатам исследования создан новый метод нелинейного программирования (гибридный алгоритм безусловной оптимизации).

5. Создан метод на основе использования кодов циклически избыточного контроля для коррекции импульсных шумов; что позволило принимать данные геостационарного спутника ОМ8-5 на антенну с уменьшенным диаметром отражателя (три метра вместо требуемых четырех) без потери качества приема (ВЕЯ —1:1 ООО ООО) и значительно улучшить качество принимаемой информации со спутника РУ-2В, чей сигнал существенно ослаб из-за неполадок на борту.

6. Создан метод автоматической привязки изображений с полярно-орбитальных спутников (полные сеансы), базирующийся на расчете реперных точек изображения (точек с известными географическими координатами, располагающихся в основном на береговой черте). Использование модифицированного ^критерия Стьюдента для отбраковки реперных точек, рассчитанных с низкой точностью, позволило повысить количество привязываемых изображений с пиксельной точностью с 20-30% до 60-80% в сложных условиях наблюдения (лед, облачность).

7. Использование техники интерактивного решения оптимизационных задач позволило добиться нужной точности калибровки ИК-каналов спутников MTSAT-1R и FY-1D и создать методы расчета температуры поверхности океана с требуемой точностью.

8. Сформулированы ключевые задачи и принципы построения информационной структуры ЦКП Регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН. Это легло в основу формирования технологической базы Спутникового центра. Были созданы собственные средства и методы, а также адаптированы имеющиеся в мире технологии для мониторинга океана и атмосферы при решении задач в областях: физики океана и атмосферы, океанологии, морской биологии, экологии. Методы и алгоритмы, созданные в рамках представленной работы, реализованы в действующем программном обеспечении Спутникового центра. Сформирована информационная структура Спутникового центра ДВО РАН. В настоящее время Центр способен принимать данные со спутников NOAA, FY-1D, МЕТОР, МЕТЕОР, TERRA, AQUA, MTSAT-1R, FY-2C. Обработка данных ведется в автоматическом режиме как с помощью накопленных технологий (собственных и адаптированных), так и на основе лучших мировых программных комплексов: ААРР, RTTOV, MetOfflce- lDvar, j SeaDAS, IMAPP. v r

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Алексанин, Анатолий Иванович, 2011 год

1. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / под ред. В. Вапника. М.: Наука. 1984. 815с .

2. Александров В.В., Горский Н.Д. Структуризация иерархических систем // Алгоритмические* модели в автоматизации исследований. М.: Наука. 1960. С. 9-30.

3. Александров М.А. Математическое обеспечение диалоговой графической системы оптимизации для обработки и интерпретации геолого-геофизических данных на ЭВМ: На примере МТЗ; Автореф. дис. . канд. физт-мат.наук. М. 1982. 24 с.

4. Александров М.А. Интерпретация геолого-геофизических данных в диалоговой графической системе оптимизации на мини-ЭВМ // Математические методы ¡исследований в геологии. М.: ВИЭМС. 1982. №2. С. 1-12.

5. Алексанин А.И. Базовый пакет для решения1 оптимизационных геофизических задач» // Проблемы^ автоматизации геофизических исследований. Владивосток; ДВНЦ АН СССР. 1985. С. 65-74.

6. Алексанин А.И. Метод двумерного метрического шкалирования' с негладким оптимизационным критерием // Обработка информации в геофизических исследованиях. Владивосток: ДВНЦ АН СССР. 1986а. С. 1123.

7. Алексанин А.И. Условия оптимальности одного класса негладких невыпуклых функций // Обработка информации в геофизических исследованиях. Владивосток: ДВНЦ АН СССР. 19866. С. 23-31.

8. Алексанин А.И. Гибридный метод для негладкой оптимизации. Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВНЦ АН СССР. 1986в. 13 с.

9. Алексанин А.И. Скорость геострофического течения на поверхности: сопоставление спутниковых и судовых измерений. // Исследование Земли из космоса. 1991. №6. с.55-61.

10. И. Алексанин А.И., Алексанина М.Г. Автоматическое выделение вихрей по спутниковым ИК-изображениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2004а, Т.1, с.382-386.

11. Алексанин А.И., Алексанина М.Г. Мониторинг термических- структур юга Охотского моря по данным ИЕС-каналов спутников NOAA// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006а. Т.З. №.2. С. 9-14.

12. Алексанин А.И, Алексанина М.Г. Спутниковое информационное обеспечение, мониторинга океана на Дальнем Востоке. Монография «Исследования дальневосточных морей России». М.: Наука, 2007а. Т. II. С. 607-641.

13. Алексанина М.Г., Алексанин А.И. Проблемы восстановления динамической топографии моря по спутниковой альтиметрии и полям термических структур// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 20086. Т.5. №.2. С.11-Г6.

14. Алексанин А.И., Алексанина М.Г. Погрешности спутниковых оценок температуры поверхности моря в штиль на примере аномально высокого прогрева в Охотском море// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010а. Т.7. №.1, с.217-227.

15. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Булатов Н.В., Гербек Э.Э. Методические аспекты выделения вихрей по спутниковым и судовым измерениям // Известия ТИНРО. 1997а. Т. 122. С. 2-11.

16. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Горин И.И. Спутниковые ИК-изображения: от термических структур к полю скоростей // Исследование Земли из космоса. 2001а. N 2. С.7-15.

17. Алексанин А.И., Дьяков С.Е., Громов A.B., Наумкин Ю.В.,Фомин Е.В: Обработка и использование данных полярно-орбитальных спутников FengYun // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005а. Т.2. №1. С. 66-70.

18. Алексанин А.И., Дьяков С.Е., Катаманов С.Н., Наумкин Ю.В. Технология обработки данных полярно-орбитальных спутников FY-1C/1D для мониторинга* физических полей океана // Подводные исследования и робототехника, 20066, с. №2, с.82-91.

19. Алексанин А.И., Еременко A.C. Автоматический расчет траектории тропических циклонов по данным геостационарного спутника MTSAT-1R// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 20076. Т.4. №2. С.9-14.

20. Алексанин А.И., Еременко A.C. Автоматический расчет траекторий тропических циклонов по данным геостационарных метеорологических спутников // Исследование Земли из космоса. 2009а. № 5. С. 22-31.

21. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Загуменнов A.A. Построение уровенной поверхности моря по данным альтиметрических измерений и полям термических структур// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007в. Т4. №1. С.247-253.

22. Алексанин А.И., Загуменнов A.A. Автоматическое выделение вихрей океана и расчет их формы// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008а. Т.5. №2. С. 17-21.

23. Алексанин А.И., Загуменнов A.A. Проблемы автоматического обнаружения вихрей океана по спутниковым ИК-изображениям// Исследование Земли из космоса. 2011. № 2. С. 1-11.

24. Алексанин А.И., Катаманов С.Н. Автоматическая привязка спутниковых изображений AVHRR/NOAA при сложных условиях наблюдения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса . 2006в. Т.З. №1. С.41-48.

25. Алексанин- А.И:, Казанский A.B. Средства машинной графики для решения оптимизационных задач (на примере 111111 ДИСОПТ.) // Пакеты прикладных программ. Функциональное наполнение. М.: Наука. 1986г. С. 3448.

26. Алексанин А.И., Казанский A.B. Об определении параметров синоптических вихрей по данным дистанционного зондирования// Мор. гидрофиз. журнал. 1990. №3. С. 37-41.

27. Алексанин А.И., Судварг Д.И. Диалоговая система кинематической интерпретации отраженных сейсмических волн (ДИСКИНГ): Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВНЦ АН СССР. 1986д. С.23-31.

28. Алексанина М.Г. Автоматическое выделение поверхностных структур океана по инфракрасным данным спутников NOAA // Исследование Земли из космоса. 19976. № 3. С. 44-51.

29. Андрющенко' Е.Г., Кольчитский H.H., Кушнир В.М., Фомин JI.M. О сопоставимости скоростей течений, измеренных на полигоне ПОЛИМОДЕ на буйковых станциях и поплавками нейтральной плавучести // Океанология. 1989. Т. 29. №5. С. 855-865.

30. Артемьев С.С., Демидов Г.В., Новиков Е.А. Минимизация овражник функций численным методом для решения жестких систем уравнений: Препринт. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. №74. 1981. 14 с.

31. Афонин C.B., Белов В.В., Соломатов Д.В. Решение задач мониторинга земной поверхности из космоса на основе RTM-метода// Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. №12. С.1056-1063.

32. Банков В.Н., Борулин Л.Г., Жодзижский М.И. и др. Радиоприемные устройства./ под ред. Борулина Л.Г. М.:"Радио и связь". 1984. 272с.

33. Батищев Д.И., Басалин П.Д. и др. САППОР система автоматизации процесса принятия оптимальных решений // Кибернетические системы автоматизации проектирования. 1973. 266с.

34. Беляева Б.Н. О сопоставимости информации о морских течениях от, различных источников // Метеорология и гидрология. 1984. №4. С. 109-111.

35. Бедрицкий А.И., Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Лаврова О.Ю., Островский А.Г. Спутниковый мониторинг загрязнения российского сектора Черного и Азовского морей в 2003-2007 гг.// Метеорология* и гидрология. 2007. №11. С. 5-13.

36. Бензешн В.Ю. Планирование параметров, гидрологических полигонов с учетом динамики вод// Динамика вод Северного Ледовитого океана. Л.: Гидрометеоиздат. 1989. С. 85-89.

37. Бензешн В.Ю. Синхронизация данных гидрологических полигонов и уточнение их оценок // Динамика вод Северного Ледовитого океана. Л.: Гидрометеоиздат. 1989. С. 89-94.

38. Беркаут А.Дж. Миграция сейсмограмм и подавление кратных волн как способ решения обратной задачи сейсморазведки // ТИИЭР. 1986. Т.74. №3. С.47.

39. Бломроз В.К., Казанский A.B. Диалоговый подход к безусловной минимизации. Прикладной пакет программ "ДИСОПТ": Препринт.

40. Владивосток: ИАПУ ДВНЦ АН СССР. 1978. 23 с.

41. Бобков В.А., Казанский A.B., Морозов М.А., Щебенькова A.A. Релаксационно-контурный алгоритм определения векторов морских течений по спутниковым изображениям и его синоптическая верификация- // Автометрия. 2003. № 1, С.73-81.

42. Борисов С.Б., Монин A.C. О корреляции температуры и течений в океане// ДАН. 1989. Т.306. N 5. С.1230-1233.

43. Бочаров JI.H. Системный анализ в краткосрочном рыбопромысловом прогнозировании. Д.: Наука. 1990. 208с.

44. Боэм* Б., Браун Дж., Каспар X. и, др. Характеристики качества программного обеспечения. М.: Мир, 1981. 208 с.

45. Бубнов-В.А., Иванов.Ю.А., Кошляков М.'М., Корт-В.Г., Монин A.C., Овчинников¡И.М. Об океанских вихрях на мегаполигоне // ДАН. 1988. Т.301. №6. С. 1468-1472.

46. Булатов Н.В. Рекомендации по использованию' спутниковых ИК снимков в океанологических исследованиях // Владивосток: ТИНРО. 1984. 44с.

47. Булатов Н.В./Л.А. Куренная, Л.С. Муктепавел, М.Г. Алексанина, Э.Э. Гербек Вихревая структура вод южной части Охотского моря и ее сезонная изменчивость (результаты спутникового мониторинга) // Океанология. 1999. Т.39. №1. С.36-45.

48. Булатов Н.В., Лобанов В.Б. Исследование мезомасштабных вихрей восточнее Курильских островов по данным метеорологических спутников Земли //Исслед. Земли из^космоса. 1983. №3. С.40-47.

49. Булах Е.Г. и др. Математическое обеспечение автоматизированной системы интерпретации гравитационных аномалий (метод минимизации). Киев: Наукова думка. 1984. 111 с.

50. Бычкова И. А., Викторов С.В! Исследование допустимой несинхронности наблюдений разного уровня при проведении комплексныхокеанографических подспутниковых экспериментов // Исследование Земли из космоса. 1985. № 6. С. 93-100.

51. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.

52. Веселов E.H., Евтушенко Ю.Г., Мазурин В.П. Диалоговая система оптимизации ДИСО-2 // Пакеты прикладных программ. Проблемы и перспективы. М.:Наука. 1982. С.46-58.

53. Воробьев В.И. Синоптическая метеорология. Л.:Гидрометеоиздат. 1991. 616 с.

54. Гавриков A.B. Эволюция влаги в атлантических циклонах// Метеорология и гидрология. 2007. №11. С.26-36.

55. Гельфанд И.М: и др. Метод оврагов в задачах рентгеноструктурного анализа. М.: Наука. 1966. 180 с.

56. Гербек Э.Э., А.И.Алексанин, М.Г.Алексанина, Ю.Г.Прошьянц, Ю.В. Наумкин. Реализация регионального спутникового мониторинга океана и атмосферы. //Вестник ДВО РАН. N6. 1996. С.103-119.

57. Гербек Э.Э., Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Горин И.И. Региональный спутниковый мониторинг Дальневосточных морей // Юбилейный сборник: К тридцатилетию ИАПУ ДВО РАН / Под общ. ред. В.П. Мясникова. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН. 2001. С.203-224.

58. Гилл А. Динамика атмосферы и океана. М.:Мир. 1986. Т1. 400с.

59. Гилл Ф., Мюррей У., Райт Т. Практическая оптимизация. М.:Мир. 1985. 509 с.

60. Гинзбург А. И., Костяной А. Г., Островский А. Г. Поверхностная циркуляция Японского моря (спутниковая информация и данные дрейфующих буев) // Исслед. Земли из космоса. 1998. № 1. С.66-83.

61. Глиненко К.С., Червонский М.И., Говда JI.B. Устройства отображения сейсмической информации // Укр. н.-и. геол.-развед. ин-т. Львов. 1983. 39 с. (Деп. В,ВИНИТИ II.2.83. №765-83).

62. Голицын Г.С., Писаренко В.Ф., Родкин М.В., Ярошевич М.И. Статистические характеристики параметров тропических циклонов, и задача оценки риска // Известия АН. Физика атмосферы и океана. 1999. Т. 35. № 6. С. 734-741.

63. Гольдин С. В. Интерпретация данных сейсмического метода отраженных волн. М.: Недра. 1979. 344 с.

64. Гольдин С.В., Черняк B.C., Судварг Д.И. Система КИНГ. Новосибирск: ИГиГ СО АН СССР. 1980. 136 с.

65. Гончаренко И. А., Федеряков В.Г. Быстрые геометрические преобразования сканерных снимков для оперативного прослеживания поверхностных течений океана // Морской гидрофизический журн. 1990. №3. С. 24-30.

66. Гончаренко И. А., Федеряков В.Г. Использование персонального компьютера для тематической обработки изображений со спутников серии NOAA. Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВНЦ РАН. 1991. 24с.

67. Горвиц Г.Г., Ларичев О.И. О сравнении поисковых методов решения нелинейных задач идентификации // Автоматика и телемеханика. 1971. №2. С. 111-120.

68. Гордейчев Д.О., Казьмин А.С., Легекис Р., Федоров КН. Наклон фронтальной поверхности в циклоническом меандре Гольфстрима: анализ судовой и спутниковой информации // Исследование Земли из космоса. 1990. №2. С. 3-10.

69. Горский Н.Д. Исследование функций многих переменных при помощи отображения многомерного пространства на числовую ось // Алгоритмические модели в автоматизации исследований: М.: Наука. 1960. С. 79-89.

70. Гришин В.Г. Образный анализ экспериментальных данных. М.: Наука. 1982. 237с.

71. Гуральник И.И:, Дубинскин Г.П., Мамиконова. С.В. Метеорология. Учебник для вузов. Л. :Гидрометеоиздат. 1972: 416с.

72. Гурова Л.И;, Сахаров С.С. Прикладные программы. М.: Статистика. 1980.280 с.

73. Демьянов Б.С., Васильев Л.Б. Недифференцируемая оптимизация. М.: Наука. 1981. 384с.

74. Деннис Дж.Э. Руководство по применению алгоритмов, нелинейного программирования // ТИИЭР. 1984. Т.78. №12. С. 117-131.86./ Дистанционное зондирование в метеорологии, океанографии и гидрологии, /под ред. Крэкнелла А.П. М.:Мир. 1984. 536с.

75. Доброхотов С. Ю. Цепочки Гюгонио-Маслова для траекторий точечных вихревых особенностей уравнений мелкой воды и уравнение ХиллаII Докл. РАН. 1997. Том 354. № 5. С.600-603.

76. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экспериментальных задач и их применение в системах автоматизации. М.: Наука. 1982. 432 с.

77. ЕСИМО, Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане// http://esimo.ru

78. Ентшелл Х.-И: Решение задач оптимизации в диалоговом режиме: Сообщения ОИЯИ. Дубна: ОИЯИ. 1983. №11. С.83-372.

79. Зелинский Д.И., Лучук A.M., Паук С.М. Приемники дискретных многопозиционных сигналов. К.:"Наукова думка". 1976. 240с.

80. Ильин Ю.П. Дешифрирование и расчет поверхностных течений на основе спутниковых изображений океана. Дисс. МГИ АНУ. Севастополь. 1989. 188с.

81. Ильин В.П. О системном обеспечении пакетов прикладных программ: Препринт. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. 1984. №662. 25с.

82. Казанский A.B. Физическая модель для определения интегральных параметров тропосферы по спутниковым ИК-измерениям // Оптика атмосферы и океана. 2006. Т. 19. № 05. С. 428-434.

83. Калашник М. В. Формирование фронтов и струйных течений в стратифицированной жидкости при геострофическом приспособлении // ДАН. 1997. Т.357. №2. С.247-251.

84. Каменкович В.М., Кошляков М.Н., Монин A.C.Синоптические вихри в океане. Л.: Гидрометеоиздат. 1987. 512с.

85. Канал Л.Н. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога //ТИИЭР. 1972. Т.60. №10. С. 122-141.

86. Карпов В.Я., Корягин Д.А., Самарский A.A. Принципы разработки пакетов прикладных программ для задач математической физики // ЖВМ и МФ. 1978. Т. 18, №2. С. 458-487.

87. Катаманов С.Н. Автоматический метод коррекции географической привязки MTSAT-1R/VISSR изображений с пиксельной точностью // Исследование Земли из космоса. 2009. №3. С. 55-66.

88. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит. 1985. 336с.

89. Кильдишев Г.С., Френкель А.А.Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика. 1973. 102с.

90. Кильматов Т.Р. Влияние стратификации на поперечную структуру плотностного геострофического фронта // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1990. Т. 26. № 1. С. 103-105.

91. Кравцова В.И., Уваров И.А. Гиперспектральная система MODIS для глобального мониторинга Земли// Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 2001. N 2(29)-3(30). С. 39-41.

92. Козлов Н.И. Организация вычислительных работ. М.: Наука. 1981. 240 с.

93. Копелевич О.В., Лаппо С.С.Использование спутниковых данных для исследования и мониторинга морей и океанов// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. С.30-39.

94. Коснырев- В. К., Островский Е. В. Вариационный подход к определению параметров синоптических вихрей по данным дистанционного зондирования//Мор. гидрофиз. журн. 1985. № 6. С. 19-23.

95. Коэффициенты восстановления температуры поверхности океана по данным ИК измерений // http://www.neodaas.ac.uk/faq/sst equations/

96. Лаврова О.Ю., Каримова С.С., Митягина М.И., Бочарова Т.Ю. Оперативный спутниковый мониторинг акваторий Черного, Балтийского и Каспийского морей// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т7. №3. С. 168-185.

97. Лебедев С.А., Костяной А.Г. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря М.:ИЦ «Море» Междунар. Института Океана. 2005. 366с.

98. Левин В.А., Алексанин А.И., Алексанина М.Г. "Задачи и проблемы спутникового информационного обеспечения мониторинга океана и атмосферы на Дальнем Востоке" // Вестник ДВО РАН. 2007. № 4. С. 95-110.

99. Леонов A.K. Региональная океанография. Ч;1. Л,:Гидрометеоиздат. 1969; 736с . .,'.■„"'

100. Машковйч' С.А.,. Вейль И.Г. О; влиянии? точности данных, о горизонтальной структуре тропического-циклона, на численный прогноз его перемещения//Метеорология и гидрология: 2004. №9i GM4-20:

101. Митягина М.И., Лаврова 0:Ю. Спутниковые наблюдения вихревых и волновых процессов в прибрежной зоне северо-восточной части Черного моря// Исследование Землшизжосмоса. 2009Í;■.№.•■ С. 72-79.

102. Михалевич B.C., Шор Н.З., Галустова Л.А. и; др. Вычислительные методы выбора оптимальных проектных решений. Киев: Наукова думка. 1977. С.166-171. • : .; ' '

103. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столяров Е.М:. Методы оптимизации. М.: Наука. 1978. 384 с.

104. Морские прогнозы / З.К. Абузяров и др.. Л1: Гидрометеоиздат. 1988. 319 с. :

105. Недолужко И.В: Интеграция ресурсов Центра коллективного пользования- регионального спутникового мониторинга окружающей среды

106. ДВО РАН в среду SSE Европейского космического агентства// Вычислительные технологии. 2010. Т. 15. № 4. с.116-130.

107. Недолужко И.В. Заказ спутниковых данных среды SSE: реализация в ЦКП регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7, №2. С. 561-567.

108. Нерушев А.Ф., Петренко Б.З., Крамчанинова Е.К. Определение параметров тропических циклонов по данным СВЧ' радиометра SSM/I. // Исследование Земли из космоса. 2001. № 2. С.61-68.

109. Носенко Ю.И., Лошкарев П.А. Единая территориально-распределенная информационная система ДЗЗ проблемы, решения, перспективы (часть 1) //Геоматика, 2010а, №3, с.35-42.

110. Носенко Ю.И., Новиков М.В., Заичко В.А., Ромашкин В.В., Лошкарев П.А. Единая территориально-распределенная информационная система ДЗЗ -проблемы, решения, перспективы (часть 2) //Геоматика, 20106, №4, с.31-36.

111. Овруцкий М.Г., Шор Н.З. Применение методов минимизации негладких функций для решения задач интерпретации гравиметрических наблюдений // Кибернетика. 1976. №2. С.57-64.

112. Пасько А.Д., Пилягин В.В. Решение задач анализа функций с использованием машинной графики // Всесоюзная конференция- по проблемам машинной графики и цифровой обработке изображений. Владивосток, 24-26 сентября 1985 г. Владивосток. 1985. С. 127-128.

113. Пеллинен Л.П. Высшая геодезия. М.:Недра.1985.128с.

114. Пермяков М.С. Полуимперическая интегральная модель- эволюции тропического циклона//Метеорология и гидрология. 1999. №4. С. 16-24.

115. Петрова Л.И. Радиальная структура тангенциального ветра в тропическом циклоне по данным наблюдений// Метеорология и гидрология. 1995. №3. С. 18-27.

116. Петрова Л.И. Об оценках максимальной, потенциальной интенсивности тропических циклонов//Метеорологияи гидрология. 2010. №6. 16-25:

117. Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука. 1983. 384 с.

118. Ракитский Ю.В., Устинов СМ., Чарнорудский И.Г. Численные методы решения жестких систем. М.: Наука. 1979. 208 с.

119. Распопов В.Б. Диалоговые средства оптимизации и направленно го моделирования: Автораф. дис. канд. физ.-мат.наук. Киев. 1979. 20 с.

120. Романов A.A. Использование новых информационных технологий в отраслевой системе мониторинга Госкомрыболовства России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2004. Т1. С. 1732.

121. Романов A.A. Геоинформационные технологии и интерактивная компьютерная обработка изображений в задачах дистанционного зондирования океана. Москва, Московский физико-технический институт. 1999. 232 с.'

122. Рис У. Основы дистанционного зондирования. М: Техносфера. 2006. 336с.

123. Самко Е.В., Новиков Ю.В. Среднемноголетняя геострофическая циркуляция вод Прикурильского района Тихого океана // Океанология. 2003. T.43.N6. С.1-7.

124. Е. В. Самко, Н. В. Булатов, А. В. Капшитер Структура и динамика вихревых образований в южной части Охотского моря по спутниковым и судовым данным// Исследование Земли из космоса. 2010. №4.С.-50-60.

125. Скриптунова Л.И. Методы морских гидрологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 279с.

126. Смирнов C.B. Численный анализ формирования циркуляции в упрощенной модели краевого- моря с двумя проливами // Аппаратно-математические средства обработки^ океанографической информации. Владивосток: ДВНЦ АН.СССР. 1988. С. 10-21.

127. Сонечкин Д.М. Метеорологическое дешифрирование космических снимков Земли (количественные методы). Л.:Гидрометеоиздат. 1972. 130с.

128. Старостенко В.И. Устойчивые численные методы в- задачах гравиметрии. Киев: Наукова думка. 1978. 228 с.

129. Страхов В.Н., Успенская K.M. Аппроксимация и оптимизация- при решении прямой задачи гравиметрии и магнитометрии // Изв. АН СССР. Физика земли. 1979. №5. С.56-80.

130. Тамм Б.Г., Тыугу Э.Х. Пакеты программ // Изв. АН СССР. 1977. Т. 10. №5. С.111-124.

131. Телланян Ж., Стоянов С. Диалоговая программная система для нелинейной оптимизации // Автоматизация научных исследован. Сб. тр. междунар. конф., 15-20 окт. 1984г., Пловдив / Союз науч. работников Болгарии. София. 1985. Т.2. С.490-497.

132. Терехина А.Ю. Методы многомерного шкалирования и визуализации данных (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1973. №7. С.80-94.

133. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука. 1986. 168 с.

134. Тихонов А.Н., Гончарский A.B., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука. 1990. 232с.

135. Тунеголовец В.П. Статистический метод прогноза интенсивности тайфунов//Тр. ДВНИГМИ. 1987. Вып. 138. С. 146-179.

136. Тунеголовец В.П. Прогноз и моделирование тропических циклонов северо-западной части Тихого океана в ДВНИГМИ. Тр. ДВНИГМИ. 2000. Тем. вып. №3. С. 136-149.

137. Успенский А.Б. Современное состояние и перспективы дистанционного температурно-влажностного зондирования земной атмосферы// Исследование Земли из космоса. 2010. №2. С.26-36.

138. Федоров К.Н. Физическая природа и структура океанических фронтов. Л.:Гидрометеоиздат. 1983.296с.

139. Фурман Я.А., Кревецкий A.B., Передреев А.К. и др. Введение в контурный анализ // Инвариантные к характеристикам сцены обнаружители границ изображений. М.: Физматлит. 2002, 590с.

140. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.:Мир. 1975. 536 с.

141. Хуанг Т.С., Дж.-О. Эклунд, Г.Дж. Нуссбаумер и др. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: пер. с англ./ под ред. Хуанга Т.С. М.: "Радио и связь". 1984. 272с.

142. Центры коллективного пользования Российской Академии Наук. М.: Наука. 2004. 192с.

143. Шарков Е.А. Глобальный тропический циклогенез: эволюция научных взглядов и роль дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2006. №1. С. 68-76.

144. Шарков Е.А., Ким Г.А., Покровская И.В. Эволюция тропического циклона GONU и его связь с полем интегрального водяного пара в экваториальной облачности// Исследование Земли из космоса. 2008. №6. С.25-30.

145. Шарков Е.А., Ким Г.А., Покровская И.В. Энергетические особенности множественного тропического циклогенеза по мультиспектральным спутниковым наблюдениям// Исследование Земли из космоса. 2011. №2. С. 18-25.

146. Шевченко Г.В., Романов A.A. Определение характеристик прилива в Охотском море по данным спутниковой альтиметрии // Исслед. Земли из космоса. 2004. № 1. С. 49-62.

147. Шнейдер B.C., Каудшус Ф. Машинная графика многомерных экспериментальных данных // Алгоритмические модели в автоматизации исследований. М.: Наука. 1980. С. 124-129

148. Дальнего Востока // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 20086. №4. С.291-314.

149. Шор Н.З. Методы минимизации недифферекцируемых функций и их приложения. Киев.: Наукова думка. 1977. 198 с.

150. Юрасов Г.И., Яричин В.Г.Течения Японского моря. Владивосток: ТОЙ ДВО РАН СССР. 1991. 175с.

151. Юрчак Б.С. Представление облачно-дождевых полос в тропическом циклоне гиперболически-логарифмической спиралью // Метеорология и Гидрология. 2007. № 1. С. 15-29.

152. Afimiwals К.А., Wayne R.W. A manual approach to one-dimensional minimization // Transactions on ASME Journal. 1979. V.101. N2. P.355-360.

153. Aleksanin A. I., Aleksanina M.G. Detection,of Stable Synoptic Structures of Ocean Surface on Satellite IR Images// Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. Vol.15. N 2. P.487-489.

154. Alexanin A.I., Alexanina M.G. Quantitative analysis of thermal' sea surface structures on NOAA IR-images // Proc. CREAMS'2000 Int. Symp. Vladivostok. Russia. 2001. P. 158-165.

155. Aleksanin A.I., M.G. Aleksanina "Detection of Stable Synoptical Features of Sea Surface from a Series of Infrared Satellite-Images" // Pattern Recognition and Image Analysis. 2007. Vol. 17. No. 4. P. 480^86.

156. Alexanin A.I., Alexanina M.G., Herbek E.E., Ryabov O. Scaling property estimation of Thermal sea surface turbulent structures on NOAA IR-imagery // In Proc. OCEANS'98, 28 Sept.-l Oct., 1998. Nice. France. 1998. V .2. P.1000-1005.

157. Anderson G. P., Berk A., Acharya Pi K. et al. MODTRAN4: radiative transfer modeling for remote sensing // Proc; SPIE 3866. 1999. C. 2-10.

158. Berk A., Anderson G., Acharya Pi, Hore Mi, Chetwynd J., Bernstein L., Shettlë E., Matthew M., Adler-Golden S. MODTRAN Version 3 Revision 1. User's Manual. Air Force Res. Lab. Hanscom Air Force Base, Mass. 2003.

159. Birta E.G. Some investigation in function minimization // IEEE transaction on system, man cybernatics. 1976: V SMC-6. N3. P.36-48.

160. Birts L.G., Guirguis B. An interactive/graphics software system for function minimization // Computers and graphics. 1979. V.4. N1. P.29-41.

161. Bordes P., Brunei P. and Marsouin A. Automatic adjustment of AVHRR navigation// Journal of Atmospheric and'Oceanic technology. 1992. V.9. P. 15-27.

162. Brunei P. and Marsouin A. Operational AVHRR navigation results // International Journal of Remote Sensing. 2000. Vol. 21. No. 5. P. 951-972.

163. Castellani M. Identification of eddies from sea surface temperature maps with neural networks//International Journal of Remote Sensing. 2006: Vol. 27. P. 16011618.

164. Chan J.C.L., Williams R.T. Analytical and Numerical Studies of the Beta -Effect in Tropical Cyclone Motion. Part 1: Zero Mean- Flow. // Department of Meteorology, Naval Postgraduate School, Monterey, CA 93943, 1986.

165. Clark, D. K. MODIS Algorithm Theoretical Basis Document, Bio-Optical Algorithms- Case 1 Waters, version 1.2. 1997. http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbdmodl8.pdf.

166. Clodman S. Application of automatic pattern methods in very short - range forecasting. // Proc.Nowcasting-II Symposium, Norrkoping, Sweden, 3-7 Sept. 1984. (ESA SP-208). P225-233.

167. Coene Y., Gianfranceschi S., Marchetti P.G. Earth Observation and GIS Services Integration Approach in MASS // Proceedings of DASIA. 2003. (ESA SP-532). http://earth.esa.int/rtd/Articles/MASS DASIA 2003.pdf

168. Cornillon P., Watts D.R. Satellite thermal infrared and inverted echo sounder determinations of the Gulf Stream northern edge // J. Atmos. Ocean. Tech. 1987. V. 4. № 4. P. 712-723.

169. Data report of oceanographic observations. Japan Meteorological Agency. 1995. №84.200: Data report of oceanographic observations. Japan Meteorological Agency. 1996. №85.

170. Desai D.S., Haines B.J., Case K. Near real time sea surface height anomalyproducts for Jason-1 and Topex/Poseidon: User manual. Jet Propulsion Laboratory,

171. California Institute of Technology. 2003. JPL D-26281. 13p.202: Derrien M., Farki B., Harang L., Legleau H., Noyalet A., Pochic D. and

172. Sairouni A^ Automatic cloud detection-applied to NOAA-ll/AVHRR imagery. //

173. Remote Sensing of Environment. 1993: Vol. 46. P. 246-267.203; Diakov S.E. Geostationary meteorological- satellite MTSAT.-1R datapreprocessing // Advances of Satellite Oceanography: Understanding and

174. Dvorak, V.F. Tropical cyclone intensityanalysis and forecasting from satellite imagery//Mon. Wea. Rev. 1975. 103. P.420-430.

175. Dvorak, V.F. Tropical cyclone intensity analysis; using satellite data// NOAA Tech. Report NESDIS 11. Available from NOAA/NESDIS, 5200 Auth Rd., Washington DC, 20233. 1984. 47p.

176. Dvorak, V.F. Tropical clouds and cloud systems observed in satellite imagery: Tropical cyclones. Workbook Volume 2. Available from NOAA/NESDIS, 5200 Auth Rd., Washington DC, 20233. 1995. 359 pp.

177. Fernandes A.M. Study of the automatic recognition of oceanic eddies in satellite, images by ellipse center detection — the Iberian coast; case// IEEE transaction on geoscience and remote sensing.2009. Vol. 47. No. 8. P. 2478-2491.

178. Fishfinding by satellite // World lush. 1992. V.41. No. 2. P.17.214: Forouzan B., Coombs C., Fegan S.Ch. Introduction to data, communications and networking. McGrawhill. 1998. 714p.

179. Fu G;, Baith K. S., and McClain C. R. SeaDAS: The SeaWiFS Data Analysis System// Proceedings, of "The 4th Pacific Ocean Remote Sensing Conference", Qingdao, China, July 28-31. 1998. P.73-79.

180. Gentemann C.L., Minnett P.J.,. Ward B. Profiles of ocean surface heating (POSH): a new model of upper ocean diurnal warming// Journal of geophysical research. 2009. Vol. 114. C07017, doi: 10.1029/2008JC004825. 21p.

181. OCEANS'92. (Newport RI, 26-29 Oct. 1992). N.-Y. IEEE. 1992. 1. P235-238. 220: Goodrum G., Kidwell K. B., Winston W. NOAA KLM user's guide // http://www2.ncdc.noaa.gov/docs/klm

182. Gordon H.R., Wang M.Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm// Applied Optics. 1994. V. 38. P. 2377-2383.

183. Griersmith D. Report on the Sixth Asia-Pacific Satellite Data Exchange and Utilization (APSDEU) // Meeting. Seoul, Korea, Korea Meteorological Administration, 1-3 June, 2005. KMA. 2005. P.34.

184. The GMS user's guide. Second Edition. Tokyo: Meteorological Satellite Center. 1989. 140p.

185. Hatakeyama Y., S. Tanaka, T. Sugimura, and T. Nishimura. Surface currents around Hokkaido in the late Fall of 1981 obtained from analysis of satellite images. J. Oceanograph. (Soc. Jpn). 1985. 41. 327-338.

186. Herbeck E.E., Alexanin A.I., Alexanina M.G., Gorin I.I., Lobanov V.B. Investigation of Far East Seas with the aid of regional satellite monitoring: experience and problems // Proc. CREAMS'2000 Int. Symp.Vladivostok, Russia.2001. P.174-180.

187. Haibo L. and McGregor J. Automatic NOAA AVHRR image registration- inmountains area // International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (IAPRS). 2002. Vol. XXXIV. PART2. COMMISSION II, Xi'an, Aug. 20-23. P. 291-295.

188. Himmelblau. D.M. Leandsay J.W. An evalution of substitute methods for derivatives in constraint optimization // Operation Reseach. 1980. V.28. N.3. P.668-697.

189. Holland G.J. On the climatology and structure of tropical cyclone in the Australian/southwest pacific region: Data and tropical storm. // Aust. Met. Mag. 1984. 32. P.33-46.

190. Holland G.J., "The maximum Potential Intensity of Tropical Cyclones"// Journal of the Atmospheric Sciences. 1997. V54. P. 2519-2541.•y

191. Hollingsworth A, P.Viterbo and AJ. Simmons The relevance of numerical weather prediction for forecasting natural hazards and for monitoring the global environment. ECMWF Tech Memo 361, March 2002. 29p.

192. Horton GW. Surface front displacement in the Gulf Stream by hurricane / tropical storm Dennis // J. Geophys. Res. 1984. V. 89. P. 2005-2012.

193. Inn E.C.Y., Tanaka Y. Absorbtion coefficient of ozone in the ultraviolet and visible regions, J. Opt. Soc. Am. 1953. V. 43. P: 870-873.

194. Japan Meteorological Agency. 2008 // http://www.jma.go. ip/ima/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/besttrack.html

195. Joint Typhoon Warning Center. 2008 // https://metocph.nmci.navy.mil/itwc/best tracks/wpindex.html

196. Kamachi M. Advective surface velocities derived from sequential images for rotational flow field: Limitations and applications of maximum cross-correlation method with rotational registration// J. Geophys. Res. 1989. 94. P. 18 227-18 233.

197. Kao T.W. The Gulf Stream and its frontal structure: a quantitative representation//J. Phys. Oceanogr. 1987. Vol.17. P123-133.

198. Kawai H. Hydrography of* the Kuroshio extension //Kuroshio, physical aspects / Ed. Strommel H., Yoshida K. Seattle: Washington press. 1972. P. 235352.

199. Keller J.M., Chen S. Texture description and segmentation through fractal geometry // Computer Vision, Graphics and Img. Proc. 1989. V.45. P: 150-166.

200. Kendall L., Carder F., Chen R., Lee Z., Hawes S.K., Cannizzaro J.P., Case 2 Chlorophyll-a. MODIS Algorithm Theoretical Basis Document, 19.2003, P. 1-67. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/DOCS/atbd modl9.pdf

201. Kirk J.T.O. Volume scattering function, average cosines, and the underwater light field// Limnol. Oceanogr. 1991. V. 36. P.455-467.

202. La Violette P.E. The advection of the submesoscale thermal features in the Alboran gyre// J. Phys. Oceanogr. 1984. 14. P.550-565.

203. Lee Z.P., Carder K.L., Haves S.H., Steward R.G., Peacock T.G., Davis C.O. ^ A model for interpretation of hyperspectral remote-sensing reflectance// Appl. Opt.1994. V.33. P. 5721-5732.

204. Lemarechal C. Non-smooth optimization and descent methods //Res.Rept. Inst. Appl. Syst.Anal. 1978. N4. 25p.

205. Lemonnier B., Delmas R., Lopez C., Duporte E. "Multiscale analysis of shapes applied to thermal infrared sea images-'// Proc. Ocean'94 OSATES. Brest, France, 13-16 Sept. 1994. V. 3. P. III.319-III.322.

206. Levin V.A., Alexanin A.I., Alexanina M.G., Bolovin D.A., Gromov A.V., s Diakov S.E. Receiving and Processing of Chinese Meteorological Satellites

207. Li, J., Wolf, W.W., Global sounding of the atmosphere ATOVS Measurements: The algorithm and validation// Journal of applied meteorology. 2000v. V39. P.1248-1268.

208. Liu J.-J., Li Z. A new method for cross-calibration of two satellite sensors // Int. J. Remote sensing. 2004. Vol. 25. No23. P.5267-5281.

209. Marchetti P.G., D'Elia S. The ESA Service Support Environment -Exploitation of the long term archives // PV 2004 Conference Proceedings. 2004. // http://earth.eo.esa.int/rtd/Articles/PV-2004 040723 .pdf

210. Marsouin A., Brunei P. AAPP documentation. Annex of scientific description AAPP-5 navigation// NWP SAF. Satellite Application Facility for Numerical Weather Prediction. Document NWPSAF-MF-UD-005, Version 1.1, 07 April 2005. 27p.

211. Marvis P. Design consideration for a graphical human/computer interface //

212. CG83: Comput.Graph.Int.Conf. Proc. London. 1983. Pinner. P.73-83.if

213. Mitnik L.M., Alexanin A., Mitnik M., Alexanina M. Diurnal heating in the Okhotsk Sea under anticyclonic conditions: multisensor study // Proc. ISRS 2006 PORSEC, Busan, Korea, 2-4 November 2006, Busan, Korea. 2006. CD ISSN 1598-6969. 4 p.

214. More: J J., Garbow B.S., Hillstrom K.E. Testing unconstrained- optimization software // ACM Trans. On Math: Software. 1981. V7. P: 17-41.

215. MTSAT-1R Sea Surface Temperature // Meteorological Satellite Center (MSC). Japan Meteorological: Agency (JMA) // (http://mscweb.kishou.go.jp/product7product/sst/index.htm)

216. Mullen G. P. Modeling of the meandering gulf stream using satellite imagery and surface drifter data: Pap. -21th Gen.Assem. Eur.Geophys.Soc., The: Hague, Febr., 1996: Abstr. Book. Pt 17/ Anmgeophys. 1996: V. 14. Suppli №'1?. Pt 1. P.57.

217. National reports on ocean remote sensing in the NOWPAP region. NOWPAP CEARAC. 2005. 273p.

218. Nieman P., Weiss I. A fast-converging algorithm, for; nonlinear mapping high dimensional data to a plane // IEEE Transactions on computers. Feb; 1979. VC-23 N2. P. 142-147.

219. NOAA Technical Memorandum NESS 107 Rev. 1, Data extraction and calibration OF TIROS-N/NOAA radiometers / Walter G. Planet (Editor) -Washington, D.C: November 1979, Revised October 1988 // http://noaasis.n6aa.gov/NOAASIS/pubs/nesslQ7.pdf

220. Nonsmooth optimization //Proc. Of II ASM Workshop, March 28-April 3, 19977 / C.I amarechal. Pergamon Press. 1978. P.151-166.

221. O'Brien D. M. and Turner P. J. Navigation of coastal AVHRR images // International Journal of Remote Sensing. 1992. Vol. 13. No. 3. P. 509-514.

222. Ohring G., Lord S., Derber J. et al. Applications of satellite remote sensing in numerical weather and climate prediction // Adv. Space Res. 2002. Vol. 30. N 11. P. 2433-2439.

223. Ott S. Extreme winds in the northern West Pacific// Riso National Laboratory report Riso-R-1544 (EN). 2005.// www.risoe.dk.

224. Pao Tsang-Long, Jun-Heng Yeh, Min-Yen Liu, Yung-Chang Hsu, "Locating the Typhoon Center from the IR Satellite Cloud Images" // in Proc. System, Man and Cybernetics. 2006. vol. 1. P. 484-488.

225. Parada M., Millan A., Lobato A. and Hermosilla A. Fast coastal algorithm for automatic geometric correction of AVHHR images // International Journal of Remote Sensing. 2000. Vol. 21. No. 11. P. 2307-2312.

226. Purevdorj T. and Yokoyama R. An approach to automatic detection of GCP for AVHRR imagery // Journal of the Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing. 2002. Vol. 41. No.l. P.56-65.

227. PICES 14th Annual Meeting. 2005. // http://www.pices.int/publications/book of abstracts/PICES 14/PICES 14 Book ofAbstracts.aspx.

228. Praskovsky A.A., Dabberdt W.F., Praskovskaya E.A. Fractal geometry of isoconcentration surfaces in a smoke plume//Journal of the Atmospheric Sciences. 1996. Vol.53. No.l. P.5-21.

229. Qiu, B., S. Chen, and P.Hacker: Effect of mesoscale eddies on Subtropical Mode Water variability from the Kuroshio Extension System Study (KESS) //J.Phys.Oceanogr. 2007. 37. P. 982-1000.

230. Riehl M. Some relations between wind and thermal structure of steady state hurricanes// J. Atmos. Sci. 1963. Vol 20. P.276-287.

231. Ro Y., Alexanin A., Kazansky A. Synoptic approach to estimation of sea surface current fields from sequential satellite images: improved technique and validation study// Journal of the Korean society of remote sensing. 1997. Vol.13. No. 3. P.204-222.

232. Roos J.P. MINUIT a system for function minimization and analysis of parameter errors and* correlations // Comput. Phys.Commun. 1975. V.10. N6. P.343-367.

233. Rosborough G. W., Baldwin D. and Emery W. Precise AVHRR Image Navigation // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1994. Vol. 32. P. 644-657.

234. Varanasi P., Wanger G. The HITRAN 2004 Molecular Spectroscopic Database// J. Quant. Spectrosc. And Radiat. Transfer. 2005. V96. No 2. P. 139-204.

235. Ruddick K.G., Cauwer V.D., Park Y.-J., Moore G. Seaborne measurements of near infrared water-leaving reflectance: The similarity spectrum for turbid waters// Limnol. Oceanogr. 2006. V.51. No 2. P. 1167-1179.

236. Saunders, R. W., Matricardi M., and Brunei P. An improved fast radiative transfer model for assimilation of satellite radiance observations// Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 1999. 125. P.1407-1425.

237. Saunders R.W. RTTOV-7 users guide. NWP SAF Technical report. 2007.// (http://www.metoffice.gov.ukyresearch/interproi/nwpsaf/rtm/rttov7 ug.pdf)

238. Scheidgen P., Harrmann O. and Crawford P. Landmark correction for polar orbiters // The EUMETSAT Meteorological Conference Proceedings. 2003.// http://www.eumetsat.int/en/area2/proceedings/eump39/docs/3 20crawford.pdf.

239. Schuey R.T. Comments on Interpretation of gravity anomalies by non-linear optimization // Geoph.Proc. 1974. V.22. N1. P. 181-182.

240. Smith, N, Lefebvre M. The Global Ocean Data Assimilation Experiment (GODAE)// Monitoring the oceans in the 2000s : an integrated approach, International Symposium, Biarritz, October 15-17. 1997.

241. Smith R.B., Wernock J.E., Stanly W.D., Cole E.R. Computer graphics in geophysics // Geophysics. 1972. V.37. N5. P.763-772.

242. Smith R. К., Ulrich W. An Analytical Theory of Tropical Cyclone* Motion Using a Barotropic Model. // Quart. J. Roy. Met. Soc., 1991. 117 P. 107-124.

243. Sugimura Т., Tanaka S., Hatakeyama Y. Surface temperature and current vectors in the sea of Japan from NOAA-7 AAVHRR data // Remote sensing shelf sea hydrodyn. Proc. 15 Int.liege. colloq. Amsterdam e.a. 1984. P.l33-147.

244. Svejkovsky S. Sea surface flow estimation from Advanced Very High Resolution Radiometer and Costal Zone Colore Scanner Satellite Imagery: A verification study//J. Geophys. Res. 1988. 93. P.6735-6743:

245. Tanioka K. On the East Korean warm Current (Tosen warm Current)// The oceanographical'magazine. 1968:.V.20: N.T.P. 31-38i.

246. Tokmakian R., P.T. Strub, and J: McClean-Padman. Evaluation of the maximum cross-correlation method* of estimating; sea. surface velocities from sequential satellite images//. J. Atmos.Ocean. Technology. 1990: 7. P.852-865.

247. Urquhart R.B., Macleod J.E.S. Interactive hierarchic clustering: a display on graph theoretical methods // Proc. Int. Conf. Cybern. And Soc. Atlanta, Oct.26-28, 1981. N.Y. 1981. РЛ1-15.

248. Urquhart R.B: Mapping techniques in pattern recognition // The GEG journal of research. 1983. V. 1. N2. P. 108-121.306. van Heuklon Т.К. Estimation atmospheric ozone for solar radiation models// Solar Energy. 1979. V. 22. P.63-68.

249. Vastano A.C., and S.E. Borders. Sea surface motion5 over an anticyclonic eddy on the Oyashio Front// Remote Sens. Environ., 1984. 16. P.87-90.

250. Vastano A.C., S.E. Borders, and R. Wittenberg. Sea surface flow estimation with infrared'and visible imagery// J. Atmos. Ocean. Technology, 1985. 2. P.401-403.

251. Vastano A.C., Reid R.O. Sea surface topography estimation with infrared satellite imagery// J. Atmos. Ocean. Technology. 1985.2. P. 393-400.

252. Vesecky J: V., Samadani R., Smith M. P., Daida J. M., Bracewell R. N. Observation of sea-ice danamics using synthetic aperture radar images: Automated analysis//IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 1988. vol. GE-26. No.l. P. 38-48.

253. Warren A.D.', Lasdon L.S. The status of nonlinear programming // O.R. 1979. V27.N3.P.431-457.

254. Weatherford^ C.L., Gray, W.M. Typhoon Structure as Revealed by Aircraft Reconnaissance. Part I: Data Analysis and Climatology// American Meteorological Society, Monthly Weather Review. 1987. Vol. 116. P. 1032-1042.

255. Williamson D.S. Storm track representation and verification // Tellus. 1981. V.33. No. 6. P.513—530.

256. Wismath S.R., Soong H.P., Aki S.G. Feature selection by interactive clustering // Pattern recognition. 1981. V.14. N1-6. P.75-80.

257. Wolf P. Finding the nearest point in a polygone // Mathematical Programming. 1976. V.l 1. N2. P.128-149.

258. Wu Q. X., D. Pairman, S. McNeil, E.J. Barnes. Computing advective velocities from satellite images of sea surface temperature// IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1992. 30. P.166-176.

259. Yan Wong Ka, Yip Chi Lap, Li Ping Wah, Tsang Wai Wan; "Automatic Template Matching Method for Tropical Cyclone Eye Fix"// 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'04). 2004. vol. 3. P. 650-653.