Методы цифровой обработки многозональных спутниковых снимков в задачах анализа мезомасштабных конвективных атмосферных движений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат наук Войнов, Никита Евгеньевич

• Войнов, Никита Евгеньевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Войнов, Никита Евгеньевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

Введение

1. АТМОСФЕРНЫЕ МЕЗОКОНВЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕССЫ ПО

ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

1.1. Спутниковые средства мониторинга мезомасштабных конвективных систем

1.2. Классификации мезомасштабных конвективных 23 систем

1.3. Конвективные системы мелкой и глубокой конвекции

1.3.1. Мезомасштабные системы мелкой конвекции 3

1.3.2. Мезомасштабные конвективные комплексы

2. ЦВЕТОВОЙ АНАЛИЗ МЕЗОКОНВЕКТИВНЫХ СИСТЕМ ПО ДАННЫМ МНОГОСПЕКТРАЛЬНОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

2.1. Информативность спектральных диапазонов современной многозональной спутниковой

аппаратуры дистанционного зондирования Земли

2.2. Методы колориметрических преобразований спутниковых изображений

2.2.1. Цвет как важная характеристика восприятия объекта

2.2.2. Колориметрические модели

2.3. Синтез псевдоцветных изображений по данным многоспектрального дистанционного зондирования

2.3.1. Идентификация облачности на основе синтезирования снимков с помощью различных колориметрических моделей

2.3.2. Идентификация стадии развития конвективной облачности

3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕКСТУРЫ МЕЗОКОНВЕКЦИИ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ

3.1. Разномасштабный анализ на основе

вейвлет- преобразования

3.1.1. Теория дискретного вейвлет- преобразования 104 изображений

3.1.2. Пример использования вейвлет-преобразования для формирования пирамиды изображений

3.2. Текстурный анализ снимков облачности мелкой 112 конвекции

3.3. Алгоритмы определения высоты слоя конвективных

ячеек открытого и закрытого типа

3.4. Методика расчета текстурной сложности области,

занятой разномасштабными облачными системами, на

основе вычисления ее фрактальной размерности

3.4.1. Фрактальный подход к описанию текстур

3.4.2. Исследование мезоконвективных систем на основе вычисления фрактальной размерности

Заключение

Список использованных источников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы цифровой обработки многозональных спутниковых снимков в задачах анализа мезомасштабных конвективных атмосферных движений»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время наблюдается быстрый прогресс в области создания и развития космических средств и технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В мире уже успешно эксплуатируются десятки космических аппаратов (КА) ДЗЗ, непрерывно разрабатываются новые проекты по реализации перспективных возможностей наблюдения и съемки Земли из космоса. Стремительный процесс технического совершенствования КА ДЗЗ, непрерывное расширение состава и рост информационных характеристик бортовых съемочных и зондирующих приборов требует развития новых технологий интерпретации и использования получаемых космических данных. Для получения ощутимого экономического эффекта от внедрения космических данных ДЗЗ в практику деятельности многочисленных хозяйственных отраслей нашей страны необходимо иметь информацию о процессах на земной поверхности в глобальном, региональном и локальном масштабах. Осуществить эту задачу невозможно без решения широкого спектра задач цифровой обработки информации в реальном масштабе времени.

Совершенствование аппаратурно-технической базы средств наблюдения за атмосферой земли и происходящими здесь процессами с помощью метеорологических спутников Земли (МСЗ) требуют адекватного совершенствования методов и алгоритмов извлечения метеорологической информации из данных таких наблюдений. Без такого «взаимодействия» средств наблюдения и методов их обработки значительная часть получаемой из космоса информации останется не использованной, что уже неоднократно происходило в прошлом. Поэтому разработка методов автоматизированной обработки спутниковых изображений, базирующихся на вычислительной математике и учитывающих большую размерность исходных данных, является актуальной задачей.

Известно, что все метеорологические процессы по их пространственному и временному масштабам можно разделить на макропроцессы, процессы синоптического масштаба, мезопроцессы и микропроцессы. Спутниковое дистан-

ционное зондирование играет решающую роль в исследовании именно мезо-масштабных систем, которые из-за редкой сети стандартных метеорологических наблюдений, особенно над морями, быстрого формирования, небольших размеров и короткого жизненного цикла обычно не выявляются в поле давления и наносятся на приземные синоптические карты по спутниковым данным. Однако с конвективными системами мезомасштаба связаны многие опасные явления погоды, причиняющие значительный экономический ущерб и нередко уносящие человеческие жизни. К таким явлениям относятся грозовая деятельность, интенсивные осадки, вызывающие паводки на реках, шквалистые ветры и градобития, а также смерчи /1/.

Оперативная идентификация таких систем, а также определение стадии их «жизненного» цикла позволяет осуществлять диагноз и сверхкраткосрочный прогноз. Изучение положения, структуры и типа облачных образований позволяет проанализировать пространственно-временную иерархию мезомас-штабных систем /2-4/. Так, изменение пространственной организации и интенсивности конвективных ячеек масштабов мезо-у и -р определяет жизненный цикл более крупных долгоживущих мезомасштабных конвективных систем масштаба мезо-а/4-6/.

Не меньший практический интерес вызывают мезомасштабные возмущения мелкой конвекции, которые с одной стороны редко продуцируют опасные явления, с другой стороны могут оказывать существенное влияние на ряд происходящих в атмосферном пограничном слое процессов /2,5-8/. Так, учет влияния конвективных ячеек позволяет локализовать появление экстремальных концентраций примеси в приземном слое /10/. При условиях, близких к штилевым, ячейковая конвекция может играть определяющую роль в формировании скорости и направления ветра в атмосферном пограничном слое.

Анализ пространственной и временной изменчивости мелкой конвекции необходим как дополнительная, а над районами, малоосвещеннными данными наблюдений, как основная информация для оценки синоптической обстановки и возможных условий погоды. В этом случае особую роль играют спутниковые

снимки и методы их обработки. Вследствие этого в последнее время проблема автоматической идентификации и анализа мезомасштабной структуры облачных систем по спутниковой информации приобрела большую актуальность как в связи с увеличением объема и качества исходных данных, так и в связи с появлением компьютерных разработок, реализующих различные методы исследования /11-16/.

Предмет исследования. Предметом исследования данной работы являются спутниковые изображения в различных спектральных диапазонах, содержащие мезомасштабные конвективные системы, включающие спектр форм и масштабов систем глубокой и мелкой конвекции от мезомасштабных конвективных комплексов до систем конвективных ячеек открытого и закрытого типов.

Цель исследования. Целью настоящей работы являются:

- разработка и исследование методов и алгоритмов решения задач ком-плексирования спектральных диапазонов дистанционного зондирования для автоматической идентификация изображенных объектов на спутниковых снимках и определения характеристик состояния атмосферы;

- разработка метода идентификация облачности и стадий развития конвективной облачности на основе синтезирования снимков с помощью различных колориметрических моделей;

- исследование возможностей текстурного и фрактального анализа облачности по спутниковым снимкам.

Для достижения поставленной цели автором:

1. Рассмотрены спутниковые средства мониторинга мезомасштабных конвективных систем.

2. Рассмотрены мезомасштабные конвективные системы и их классификация.

3. Исследованы информативность различных спектральных диапазонов современной многозональной спутниковой аппаратуры и методы колориметрических преобразований спутниковых изображений.

4. Разработана методика расчета текстурной сложности области, занятой разномасштабными облачными системами, на основе вычисления ее фрактальной размерности.

5. Предложен метод описания текстуры облачности на основе фрактального подхода.

Методы исследования. Для решения задач анализа иерархии мезопроцес-сов используется вейвлет-анализ; для решения задач комплексирования спектральных диапазонов зондирования используется преобразование в колориметрических моделях; для оценки текстурной сложности области, занятой мезо-масштабными облачными системами, используются текстурный и фрактальный анализы.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложено использование метода вейвлет-разложения спутниковых изображений для анализа конвективных движений различных масштабов при соответствующих разрешениях.

2. Впервые разработана методика расчета текстурной сложности области, занятой разномасштабными облачными системами, на основе вычисления ее фрактальной размерности.

3. Выявлены особенности фрактальных свойств различных видов систем мелкой конвекции (облачные ячейки открытого и закрытого типа, облачные гряды).

Научная и практическая значимость работы состоит в том, что технологии и алгоритмы вейвлет-анализа, текстурного и фрактального анализа, предложенные в диссертации, а также результаты исследования фрактальных характеристик изображений облаков, позволяют решить проблему параметризации различных типов облачных образований. Цель этих исследований - более адекватные представления о типах облачных образований в численных моделях облачного покрова, общей циркуляции атмосферы и др. Методы синтеза многозональных снимков на основе колориметрических преобразований позволяют

определить стадию жизненного цикла конвективной системы, что может быть использовано в сверхкраткосрочном прогнозе и по\усаз1ш§.

Обоснованность и достоверность полученных в диссертационной работе результатов обусловлена аргументированностью исходных положений, корректным использованием математического аппарата и апробированием в проведенных ранее исследованиях [13] пакетов прикладных программ и подтверждается согласованностью полученных результатов и выводов с фундаментальными теоретическими положениями и с результатами других авторов.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методика расчета текстурной сложности области, занятой разномасштабными облачными системами, на основе вычисления ее фрактальной размерности.

2. Методика выделения различных видов систем мелкой конвекции (облачные ячейки открытого и закрытого типа, облачные гряды) на основе анализа различия их фрактальных свойств.

Апробация результатов. Основные результаты работы докладывались на Итоговой сессии Ученого совета РГГМУ (Санкт-Петербург, январь 2013 г.), на научных семинарах кафедры экспериментальной физики атмосферы РГГМУ (2013 г.).

Основные результаты диссертации опубликованы в двух печатных работах в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем. Материал диссертации состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы. Текст содержит 154 страницы, включая 76 рисунков, 20 таблиц. Список использованных источников содержит 101 наименование.

1. АТМОСФЕРНЫЕ МЕЗОКОНВЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕССЫ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

1.1. Спутниковые средства мониторинга мезомасштабных

конвективных систем

Различие пространственно-временных масштабов исследуемых в настоящей работе мезоконвективных процессов требует соответствующего диапазона пространственного и временного разрешения спутниковых данных. Всемирную группировку современных оперативных космических аппаратов, ведущих съемку земной поверхности, можно разделить на несколько групп в зависимости от выполняемых задач. Разделение в достаточной мере условное, так как на борту одного спутника зачастую устанавливается несколько видов съемочных систем различного назначения /17/. Однако такое разделение позволит проследить основные отличия и особенности получаемой информации.

Метеорологические спутники

Первыми странами, начавшими метеорологические программы, были Россия (тогда СССР) и США. Началом систематического изучения поверхности Земли из космоса можно считать запуск в 1960 г. американского метеорологического спутника Tiros-1. В 1969 г. Советским Союзом был запущен спутник Метеор серии "Космос". До 1990-х годов спутников серии "Космос" было запущено более ста. В сентябре 2009 г. Россия возобновила метеорологическую программу, осуществив запуск спутника Метеор-М.

На сегодняшний день безусловным лидером среди данных дистанционного зондирования благодаря бесплатному распространению и очень высокому радиометрическому разрешению являются данные с американского спутника NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Очередной спутник NOAA-19 был запущен в 2009 г. и сейчас в активной эксплуатации 5 космических аппаратов NOAA, что позволяет осуществлять съемку с высокой периодичностью.

В 2006 году запущен европейский метеоспутник MetOp-A, в 2008 г. -китайский спутник Fengyun 3.

В группу метеорологических спутников можно отнести космические аппараты (КА) широкого назначения, запущенные в рамках американской экологической программы ЕОС (Earth Observing System) - глобального мониторинга поверхности Земли, проводимой NASA /18/. В конце 1999 г. выведен на орбиту первый спутник программы EOS АМ-1, который известен под названием Terra. Два других спутника этой серии - Aqua и Aura - запущены в 2002 и 2004 гг. соответственно.

К спутникам метеорологического назначения относятся геостационарные спутники, международная глобальная система которых формируется с 70-х гг. прошлого века. Одними из первых были запущены два геостационарных спутника GOES (США), координаты подспутниковых точек которых 75° з.д. и 135° з.д. Запуск очередного геостационарного метеоспутника GOES-13 состоялся в 2006 г. Европейский спутник Meteosat расположен над точкой с координатой 0°. Последний спутник этой серии MSG (Meteosat второго поколения) несет на своем борту 12-тиканальный сканер SEVIRI. Раздел 2.1 настоящей работы посвящен информации спектральных каналов данной аппаратуры. Японский GMS MTSAT и индийский Insat KALPANA находятся над точками с координатами 140° в.д. и 74° в.д. соответственно. Российский GOMS-2 «Электро-JI № 1» заменил в орбитальной позиции 76° в. д. космический аппарат GOMS-1 «Электро», прекративший работу в 1998 г. Вслед за Электро-Л № 1 будут запущены аналогичные спутники GOMS-3 Электро-Л № 2 в настоящем году и GOMS-4 Электро-Л № 3 - в 2015 г. /19/.

Характерными особенностями метеорологических спутников является большой охват территории съемкой (около 2800 км и больше для геостационарных спутников) и низкое пространственное разрешение (около 1 км).

Основным средством ДЗЗ на борту метеорологических спутников является съемочная камера типа оптико-механического сканера.

Оптико-механические сканеры, схема которых представлена на рис. 1.1 /14/, включают в себя зеркальный объектив с очень малым углом зрения, устройство, отклоняющее сканирующий луч, - зеркало, систему фильтров и приемник сигналов. В каждый момент на сканирующее зеркало проецируется малый участок местности, составляющий единичный элемент будущего изображения. Зеркало поворачивается вокруг некоторой оси, обеспечивая сканирование местности в направлении, перпендикулярном движению спутника. Отраженное от сканирующего зеркала излучение попадает на систему фильтров, которая разделяет излучение на спектральные диапазоны. После этого система фотоприемников регистрирует среднюю интенсивность излучения с поверхности элементарного участка.

Рисунок 1.1. Принцип действия оптико-механического сканера

Дф - мгновенное поле зрения апертуры датчика, сХщах - максимальный угол сканирования от нормали, Ь - ширина полосы обзора

качающееся зеркало

фотоприемники

Ширина полосы обзора земной поверхности сканером на рис. 1.1 обозначена буквой Ь и определяется следующей формулой

L = 2H-tgam2LX,

где amax - максимальный угол сканирования, отсчитываемый от нормали к земной поверхности, Н- высота орбиты спутника.

Существует два класса твердотельных фоточувствительных приборов: квантовые и тепловые приемники излучения. Квантовые фотоприемники основаны на изменении электрических свойств полупроводника при поглощении фотона. Тепловые твердотельные приемники излучения используют болометрический эффект изменения электрических свойств материала (емкости, сопротивления) при изменении его температуры вследствие радиационного нагрева. Болометрический эффект характеризуется температурным сопротивлением материала (чувствительного слоя болометра) /20,21/.

За счет перемещения спутника вдоль трассы происходит последовательное присоединение строк снимка. Зарегистрированные сигналы с помощью системы телеметрии передаются на Землю, где из них формируются изображения для каждой спектральной зоны.

Примером данного типа приборов может служить установленная с 1978 г. на спутниках серии NOAA камера AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), обеспечивающая непрерывные ряды наблюдений в видимом и инфракрасном диапазонах спектра. Спутники Terra и Aqua оснащены многоканальным сканирующим спектрорадиометром среднего разрешения MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) и радиометром среднего и высокого разрешения ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer). MODIS формирует изображения в 36 смежных спектральных каналах в широком диапазоне электромагнитных волн. Комплекс ASTER состоит из трех различных подсистем: VNIR (видимый диапазон и ближний ИК) с пространственным разрешением до 15 м, SWIR (ближний ИК-диапазон) с разрешением 30 м и TIR (тепловой ИК-диапазон) с пространственным разрешением 90 м. Последняя подсистема построена по принципу оптико-механического сканера. Оптико-механическими сканерами

оснащаются также геостационарные ИСЗ. На европейском геостационарном спутнике Meteosat второго поколения (MSG) с 2002 г. установлен прибор SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager).

Основные технические характеристики перечисленных приборов приведены в табл. 1.1.

Таблица 1.1

Основные характеристики съемочной аппаратуры ДДЗ

Название Спектральные каналы, Пространст- Ширина по- Количество

сканера мкм венное раз- лосы обзора, уровней кванто-

решение км вания

MSS1 0,49-0,605 80 м 185 64

0,603-0,698

0,701-0,813

0,808-1,023

ETMZ п/х"* 0,52-0,9 15 м 185 256

0,45-0,52 30 м

0,52-0,60 30 м

0,6-0,69 30 м

0,76-0,9 30 м

1,55-1,75 30 м

2,08-2,35 30 м

10,42-12,5 60 м

AVHRR 0.58-0.68 1,1 км 3000 1024

0.725-1.1

1.58-1.644

3.55-3.93

10.3-11.3

11.4-12.4

MODIS 0,62-0,88 (к-лы 1-2) 250 м 2330 256

0,46-2,16 (к-лы 3-7) 500 м

0,41-0,97 (к-лы 8-19) 1000 м

3,66-4,55 (к-лы 20-25)

1,36-1,39 (к-л 26)

6,54-14,39 (к-лы 27-36)

ASTER 0.52-0.86 (к-лы 1-3) 15 м 60 256

1.60-2.43 (к-лы 4-9) 30 м

8,13-11,65 (к-лы 10-14) 90 м

Название Спектральные каналы, Пространст- Ширина по- Количество

сканера мкм венное раз- лосы обзора, уровней кванто-

решение км вания

SEVIRI п/х 0.4-1.1 1 км «10000 256

0.56-0.71 3 км

0.74-0.88

1.50-1.78

3.48^.36

5.35-7.15

6.85-7.85

8.30-9.1

9.38-9.94

9.80-11.80

11.00-13.00

12.40-14.40

1 - аппаратура, установленная на первых спутниках серии LANDSAT;

2 - аппаратура, установленная на спутнике ЬАЫОБАТ 7;

3 - п/х - панхроматический канал;

4 - передача данных осуществляется только по 5 каналам, канал 1.6 мкм (ближний ИК) работает в дневное время, канал 3.8 мкм (средний ИК) в ночное.

Преимуществом оптических сенсоров с механическим сканированием перед другими датчиками является более широкий спектральный диапазон съемки: от ультрафиолетового до теплового инфракрасного (0,3-14 мкм). Основным недостатком устройств такого типа является наличие механического сканирующего зеркала, ограничивающего точность географической привязки получаемых изображений и снижающего долговечность и надежность устройства в целом.

Природно-ресурсные спутники

Совершенствование съемочной аппаратуры позволило повысить пространственное разрешение, что дало возможность изучать природные ресурсы Земли: леса, сельскохозяйственные поля, геологические структуры и др. Во многих странах появились программы исследования природных ресурсов Земли. Первым из природно-ресурсных стал спутник LANDSAT (США), выведенный на орбиту в 1972 г. Последний спутник этой серии - LANDSAT 8 запущен в этом году. Программа LANDSAT является самой продолжительной и одной из наиболее результативных гражданских программ космической съемки

Земли. Информацию со спутников LANDS AT принимают более чем в 100 странах мира.

На сегодняшний день кроме американской программы LANDSAT на орбите работают российские спутники Монитор-Э (с 2005 г.) и очередной спутник серии Ресурс - Ресурс-ДК1 (с 2006 г.), а также индийские IRS (последние спутники этой программы называются CARTOSAT), японские ALOS. Самый большой в мире объем продаж снимков в оптическом диапазоне обеспечивают спутники SPOT (Франция), первый из которых запущен в 1986 г., последний на сегодняшний день - SPOT-5 - в 2002 г.

Общее для природно-ресурсных спутников - более высокая по сравнению с метеорологическими космическими аппаратами детальность - в среднем 30 м и меньшая обзорность - около 180 км.

Коммерческие спутники

В начале 2000-х годов сформировался коммерческий рынок данных дистанционного зондирования, который дал толчок к появлению большого разнообразия предлагаемых космических снимков. Стало возможным заказать снимки на любую территорию и практически любого пространственного разрешения. В последние годы важным событием стали запуски спутников высокого разрешения - IKONOS, GeoEye, Quickbird, WorldView (США), EROS (Израиль). В группу коммерческих можно записать последний индийский спутник Cartosat-2 с пространственным разрешением 0,8 м и французский SPOT-5 с пространственным разрешением до 2,5 м.

В последнее десятилетие многие страны осуществили запуск коммерческих спутников, среди них Алжир, Великобритания, Китай, Корея, Испания и др.

Получаемая информация с этих космических аппаратов обладает сверхвысоким (субметровым) разрешением (вплоть до 41 см) при небольшом охвате (около 10 км).

Съемочной аппаратурой природно-рееурсных и коммерческих оперативных систем являются оптико-электронные сканеры. Такие сканеры используют в качестве приемников излучения приборы с зарядовой связью (ПЗС) - рис. 1.2. ПЗС представляют собой линейку или матрицу микроскопических фотоэлементов со структурой металл-диэлектрик-полупроводник. Для видимого и ближнего ИК-диапазонов в фотоприемных устройствах используются кремниевые ПЗС-матрицы, для среднего ИК-диапазона (2-6 мкм) матрицы делаются из охлаждаемого антимонида индия, а для дальнего ИК-диапазона (8-14 мкм) - из охлаждаемого ртутно-кадмиевого теллурида. ПЗС обеспечивают высокое разрешение (размеры элементов растра менее 10 мкм), большие форматы (768x576 и больше), возможность управления экспонированием, высокую однородность чувствительности элементов, малые габариты, вес и потребляемую мощность, имеют сравнительно низкую стоимость и большую номенклатуру изделий.

Ограничением работы современных ПЗС-камер является возможность получения снимков Земли только в светлое время суток в безоблачную погоду вследствие небольшого диапазона чувствительности, включающего практически только видимый диапазон - 0,4-1,0 мкм.

линейка I

.фокальная плоскость

г

Рисунок 1.2. Оптико-электронный сканер

Основные параметры некоторых оптико-электронных приборов приведены в табл. 1.2.

Таблица 1.2

Основные характеристики оптико-электронных сканеров на ПЗС

Название сканера Название спутника Спектральные каналы, мкм Пространственное разрешение Ширина полосы обзора, км Количество уровней квантования

HRVIR SPOT4 0.50-0.59 0.6-0.68 0.79-0.89 1,58-1,75 20 м 60 (одной камерой) 117 (двумя камерами) 256

HRG SPOT5 п/х 0,48-0,71 0.50-0.59 0.61-0.68 0.79-0.89 1,58-1,75 5 м Юм 60 (одной камерой) 117 (двумя камерами) 64 256

МСУ-Э Ресурс 0,50-0,59 0,61-0,69 0,81-0,90 45 м(поперек направления полета) х 34 м (вдоль) 45 256

Геотон-1 Ресурс-ДК п/х 0,58-н0,8 0,5+0,6 0,6+0,7 0,7-5-0,8 1 м 2,0-КЗ,0 м 28,3 (за счет поворота камеры -448) 1024

Ikonos Ikonos 0.45-0.90 0.45-0.52 0.52-0.60 0.63-0.69 0.76-0.90 1 м 4 м 11 2048

Радиолокационные спутники

Ахиллесовой пятой космического зондирования в оптическом диапазоне называют облачность, которая по статистике в каждый момент времени закрывает более половины площади земной поверхности. Облака блокируют оптическое излучение, идущее от земной поверхности, вследствие чего результатов оптической съемки объектов заказчикам приходится ждать от недели до месяца. Выходом

из сложившейся ситуации является использование радиоволн сантиметрового диапазона.

Высокое пространственное разрешение радиолокационных станций (PJIC) с синтезированием апертуры антенны (РСА) обусловило их широкое применение в настоящее время. Первым космическим РСА была аппаратура спутника Seasat-A (США), запущенного в 1978 г. Ширина полосы захвата РСА Seasat была 100 км, а разрешение приблизительно 25 метров.

В последующем было реализовано несколько проектов космических PCA-SIR-A/B (США), SIR-C/X-SAR (США, Германия, Италия), ERS-1/2, ENVISAT (Европейское сообщество), JERS (Япония), КА "Алмаз" (СССР), RADARSAT (Канада).

Эксплуатация этих систем преследовала в основном исследовательские цели: отрабатывались и проверялись аппаратные решения, методы и техника обработки радиолокационных данных, технологии измерения характеристик природных объектов и явлений по радиолокационной информации.

С середины девяностых годов XX в. с запуском космического аппарата RADARSAT (Канада) в 1995 г. в развитии космических РСА обозначился следующий этап - переход к эксплуатационным системам, предназначенным для решения конкретных научных, хозяйственных и коммерческих задач. На сегодняшний день спутник RADARSAT обеспечивает наибольший объем продаж радиолокационных изображений в мире.

В последние 10-15 лет осуществляется активное ежегодное наращивание общемировой группировки коммерческих радиолокационных систем /22/. Этот период иногда называют радиолокационным бумом. Если в 2005 г. на орбите находилось три космических аппарата, работающих в радиодиапазоне, в настоящее время доступны данные уже более десятка радиолокационных систем. В табл. 1.3 приведена современная орбитальная группировка космических аппаратов с радиолокационными системами ДЗЗ.

Таблица 1.3

Современные радиолокационные спутники

Название КА Страна Год запуска Наилучшее разрешение, м

ТеггаЗАЯ-х Германия 2007 1

ЕИУКАТ ЕКА1 2002 30

ЕИБ-г ЕКА 1995 30

Совто-Бкутес!-1 Италия 2007 1

Со8то-8кутес1-2 Италия 2007 1

Созто-БкутесТЗ Италия 2008 1

11ас1аг8аМ Канада 1995 8,5

К.а(1аг8а1-2 Канада 2007 3

Уаовап \Уе1хи^-1 Китай 2006 5

Уаовап \Veixing-3 Китай 2007 5

АЬОБ Япония 2006 10

1. ЕКА - европейское космическое агентство

С помощью радиолокационных данных успешно решаются задачи определения скорости и направления приводного ветра, прогноза энергии ураганов, контроля зон штормов и сильного волнения. Кроме того, специальные технологии интерферометрической съемки позволяют определять незначительные подвижки грунта - эти данные могут быть использованы для контроля состояния трубопроводов, обнаружения нелегальных врезок в нефтегазопроводы, оценки сейсмоопасности. Космические радиолокационные изображения позволяют формировать цифровые модели рельефа высокой точности на большие площади. Так, в дополнение к уже существующей системе Тегга8А11_Х в июне 2010 г. запущен спутник ТагШЕМ_Х. Комплекс Тегга8АК_Х-ТагЮЕМ_Х - это первый космический интерферометр, в котором земная поверхность облучается радиолокатором с одного спутника, а отраженный сигнал регистрируется радиолокаторами двух спутников. По результатам многократной съемки земной поверх-

ности данным комплексом будет создана глобальная цифровая модель рельефа с относительной точностью по высоте 2 м для равнинных территорий и 4 м для горных районов. Точность цифровой модели будет являться беспрецедентной для глобального покрытия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Войнов, Никита Евгеньевич, 2013 год

Список используемой литературы

1. Особенности формирования и классификация штормовых мезомасштабных вихрей / Е.В. Заболотских [и др.] // Ученые записки РГГМУ. - СПб: изд-во РГГМУ. - 2010. - №16. - С. 59-76.

2. Вельтищев Н.Ф. Мезометеорология и краткосрочное прогнозирование. Сб. лекций. - Женева. - 1988. - 136 с.

3. Abdoulaev S. Internal structure of non-line mesoscale convective system in Southern Brazil / S. Abdoulaev, A. Starostin // Prepr. of 7th Conf. on Mesoscale Proc. -United Kingdom, 9-13 September 1996. -ReadingUK. - 1996. - P. 507-508.

4. Кратномасштабный анализ спутниковых снимков облачности / Н.Е. Вой-нов [и др.] // Вестник Тверского государственного университета. - 2013. -№ 15. - Серия: Прикладная математика. - 2013. - выпуск 1 (28). - С. 8190.

5. Agee Е.М. Mesoscale cellular convection over the oceans // Dyn. Atmos. Ocean. - 1987. - 10. - N 4. - P.317-341.

6. Agee E.M. Structure of the mixed layer and inversion layer associated with patterns of mesoscale cellular convection during AMTEX 75 / E.M. Agee, F. Lo-max // J. Atmos. Sci. - 1978. - P. 2281-2301.

7. Agee E.M. An explanation of actiniae cloud patterns (extended abstract) / 14th Conference on Interaction of the Sea and Atmosphere. - Atlanta: GA, Amer. Meteor. Soc. - 2006.

8. Atkinson B.W. Mesoscale shallow convection in the atmosphere / B.W. Atkinson, J.W. Zhang. - Reviews of Geophysics, 34, 1996. - P. 403-431.

9. Вельтищев Н.Ф. Мезометеорологические процессы: учебное пособие / Н. Ф. Вельтищев, В. М. Степаненко. - М.: МГУ, 2006. - 101с.

10. Клинов Ф.Я. Некоторые характеристики метеорологического режима нижнего 300-метрового слоя атмосферы // Тр. ИПГ. - 1965. - вып. 2. - С. 8498.

11. Измерение фрактальной размерности мезомасштабной конвективной облачности на спутниковых снимках / Н.Е Войнов [и др.] // Ученые записки РГГМУ. - 2013. - № зо. - С. 93-100.

12. Войнов Н.Е. Текстурный анализ спутниковых изображений мезомасштабной облачности / Н.Е. Войнов, А.Д. Кузнецов, Т.Е. Симакина // Тезисы доклада на Итоговой сессии Ученого совета РГГМУ. - 22-23 января 2013.

13. Кузнецов А.Д. Текущее прогнозирование на основе цифровой обработки изображений. - СПб.: изд-во РГГМИ. - 1997. - 167 с.

14. Симакина Т.Е. Цифровая обработка спутниковых снимков с помощью ГИС IDRISI. - СПб.: РГГМУ. - 2004. - 45 с.

15. Сероухова О.С. Геоинформационные системы. - СПб.: РГГМУ. - 2007. -116 с.

16. Симакина Т.Е. Получение и обработка спутниковых снимков. - СПб: РГГМУ. - 2010. - 127 с.

17. Гарбук C.B. Космические системы дистанционного зондирования Земли / C.B. Гарбук, В.Е. Гершензон. - М.: Издательство А и Б. - 1997.

18. Кашкин В.Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. -М.: Логос.-2001.-264 с.

19. Официальный сайт Всемирной метеорологической организации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.wmo.int/pages/index ru.html. - Загл. с экрана.

20. Тарасов В.В. Инфракрасные системы «смотрящего» типа / В.В. Тарасов, Ю.Г. Якушенков. - М.: Логос. - 2004. - 444 с.

21. Механизмы токопереноса фотодиодов на основе ГЭС КРТ МЛЭ для спектрального диапазона 8-12 мкм / Ж. В. Гуменюк-Сычевская [и др.] // Прикладная физика. - Научно-технический журнал. - № 2. - Москва. - 2009.

22. Радиолокационные системы: научно-технические достижения и проблемы развития техники миллиметрового диапазона радиоволн / А.Б. Борзов [и др.] // Зарубежная радиоэлектроника. - 2001. - Ч. 1-3. - № 4. - С. 18-80.

23. Абдуллаев С.М. Эволюционная классификация мезомасштабных линий шквала / С.М. Абдуллаев, О.Ю. Ленская // Метеорология и гидрология. -1998.-№.3.-С. 24-32.

24. Абдуллаев С. М. Жизненный цикл мезомасштабных конвективных систем: концепция, климатология и прогноз: автореф. дис. д-ра. геогр. наук / С. М. Абдуллаев; Гидрометеорол. науч.-исслед. центр РФ. - М. - 2010. - 50 с.

25. Jirak I. L. Satellite and radar survey of mesoscale convective system development. /1. L. Jirak, W. R. Cotton, R. L. McAnelly // Mon. Wea. Rev. - 2003. - P. 2428-2449.

26. Anderson С J. An alternative mass flux profile in the Kain-Fritsch convective parameterization and its effects in seasonal precipitation / C.J. Anderson, R.W. Arritt, J.S. Kain // Journal of Hydrometeorology. - 2007. - № 8. - P. 11281140.

27. Setvak M. Convective storms - part 1: Conceptual models and terminologyWorkshop on MSG / MetOp Applications and Nowcasting. -Alanya, Turkey, 15-19 March. - 2010.

28. Bluestein H.B. Synoptic-Dynamic Meteorology in Midlatitudes. Volume I. Principles of Kinematics and Dynamics. - Oxford University Press. - 1992. - 426 p.

29. Byers H. R. The Thunderstorm / H. R. Byers, R.R. Braham. - U. S. Government Printing Office. - 1949. - 287 p.

30. Paperin M. Brockmann Consult. Cloud Structures [Электронный ресурс]. - / Michael Paperin. - 2010. - Режим доступа: http://www.brockmann-consult.de.

31. Васильев К.П. Что должен знать судоводитель о картах погоды и состояния моря / К.П. Васильев. - Л.: Гидрометеоиздат. - 1980.

32. Митник М.Л. Моделирование микроволновых характеристик системы атмосфера-океан при организованной мезомасштабной конвекции // Тезисы докладов. - Москва, ИКИ РАН, 12 ноября 2008.

/л

33. Smull B.F. Convectively induced mesoscale weather systems in tropical and warm-season midlatitude atmosphere / B.F. Smull // Reviews of Geophysics, Supplement. - 1995. - P. 897-906.

34. Эйдельман Е.Д. Возбуждение электрической неустойчивости нагреванием // Успехи физ. наук. - 1995. - Т. 165. - № 11. - С. 1279-1295.

35. Young G.S. Use of MODIS and synthetic aperture radar wind speed imagery to describe the morphology of open cell convection / G.S. Young, T.D. Sikora, C.M. Fisher // Canadian Journal Remote Sensing, 2007. - P. 357-367.

36. Clift, G.A. Use of radar in meteorology / G.A. Clift. - WMO. - 1985. - №625. -Technical Note No.181. - 89 p.

37. Browning, K.A. Nowcasting. WMO training workshop in very short-range forecasting / K.A. Browning, C.G. Collier. - Bratislava, Czechoslovakia. - 10-21 July 1989.-P. 1-42.

38. Browning, K.A. The mesoscale data base and it using in mesoscale forecasting / K.A. Browning // Q. J. Met. Soc., 1989. - v. 115. - n. 488. - P. 717-762.

39. Mesoscale forecasting and its applications. - WMO №712. - 1989. - 140 p.

40. Гурвич И.А. Исследование характеристик интенсивных мезомасштабных мезоциклонов над дальневосточными морями на основе спутникового мультисенсорного зондирования / И.А. Гурвич, М.К. Пичугин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2013. -Т.10. -№1. - С. 51-59.

41. Ленская О. Ю. Мезомасштабная организация и эволюция систем осадков на юге Бразилии: автореф. дис. канд. геогр. наук. - Москва. - 2006. - 220 с.

42. Толмачева Н.И. Мезоструктурные особенности атмосферных фронтов по радиолокационной и спутниковой информации [Электронный ресурс] / Н.И. Толмачева, Л.Н. Ермакова. - 2009. - №3 (11). - Режим доступа: http://www.geo-vestnik.psu.ru/info/ll/.

43. Open Cell Convection and Closed Cell Convection S. Noteboom [Электронный ресурс]. - 2007. - Режим доступа: http://www.knmi.nl/bibliotheek/stageverslagen/stageverslag_Noteboom.pdf.

44. Яковлев В.В. Рассеяние радиолокационного сигнала морской поверхностью при скользящих углах зондирования: автореф. дис. канд. физ.-мат. наук.-М.-1995.

45. The tropical and subtropical ocean viewed by ERS SAR [Электронный ресурс] / Werner Alpers [и др.] . - Режим доступа: http://www.ifm.uni-hamburg.de/ers-sar/Sdata/atmospheric/cellcon/204552763ERS2.html.

46. Радиолокация поверхности Земли из космоса / Под. ред. С.В.Викторова, Л.М. Митника. - Л.: Гидрометеоиздат. - 1990.

47. Aviation hazards. Education and training programme, etr-20 WMO/TD-no.1390 Secretariat of the World Meteorological Organization-Geneva-Switzerland.-2007.-59 c.

48. Русин И.Н. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды. Учебное пособие / И.Н. Русин, Г.Г. Тараканов. - СПб.: РГГМУ. - 1996. - 308 с.

49. Maddox R. A. Mesoscale convective complexes // Bull. Amer. Meteor. Soc. -1980.-61.-P. 1374-1387.

50. Rodgers D.M., Howard D.E., Johnston E.C. Mesoscale convective complexes over the United States during 1982 / D.M. Rodgers, D.E. Howard, E.C. Johnston // Mon.Wea.Rev. - Vol. 111.- 1983. - P. 2363-2369.

51. Maddox R. A. Synoptic and meso-alpha scale aspects of flash flood events / R.A. Maddox, C.F. Chappell, L.R. Hoxit // Bull. Amer. Meteor. Soc. - 1979. -60.-P. 115-123.

52. Баррет Э. Введение в космическое землеведение / Э. Баррет, Л. Куртис. -М.: «Прогресс» . - 1979. - 368 с.

53. Покровский О.М. Проблемы оптимизации систем дистанционной идентификации параметров атмосферы, океана и объектов природной среды. Препринт №12 / О.М. Покровский. - ВИНИТИ, ОВМ АНСССР. - Москва. -1981.-28 с.

54. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений / Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. - М.: Издательский центр "Академия". - 2004. - 336 с.

55. Дистанционное зондирование в метеорологии, океанографии и гидрологии: Пер. с англ./Под ред. А. Крэкнелла. - М.: Мир. - 1984. - 535 с.

56. Дистанционное зондирование: количественный подход / Под ред. Свейна Ф., Дейвиса Ш. - М.: Недра. - 1983. - 415 с.

57. METEOSAT - Meteorological Satellite / Sistemas Orbitais de Monitoramento e Gestâo Territorial [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.sat.cnpm.embrapa.br/conteudo/meteosat.htm.

58. Teaching and Training Resources for the Geoscience Community [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.meted.ucar.edu/index.php.

59. Multispectral Satellite Applications: RGB Products Explained [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.meted.ucar.edu/ training_module.php.

60. Lensky I.M. Clouds-Aerosols-Precipitation Satellite Analysis Tool (CAPSAT) [Электронный ресурс] / I. M. Lensky, D. Rosenfeld. - Atmos. Chem. Phys., 8.

- P. 6739-6753. - 2008. - Режим доступа: www.atmos-chem-phy s .net/8/6739/2008.

61. Satellite Meteorology: GOES Channel Selection V2 The University Corporation for Atmospheric Research [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.meted.ucar.edu/satmet/ goeschan/index.htm.

62. Кондратьев А.В. Методы обработки цифровой многоспектральной спутниковой информации / А.В. Кондратьев. - СПб.: РГГМИ. - 1997. - 107 с.

63. Джадд Д. Цвет в науке и технике / Д. Джадд, Г. Вышецки; пер. с англ. под ред. J1. Ф. Артюшина. - М. - 1978. - 592 с.

64. Ивенс Р.М. Введение в теорию цвета / Р.М. Ивенс ; пер. с англ. - М.: Мир.

- 1964. - 342 с.

65. Шашлов А. Метрология цвета / А. Шашлов, А. Чуркин // Компьютера. -1999.-№ 16.

66. Гуревич М.М. Цвет и его измерение / М.М. Гуревич. - М. - 1950. - 268 с.

67. Роджерс Д. Математические основы машинной графики / Д. Роджерс, Дж. Адаме. - М.: Мир. - 2001. - 606 с.

68. Ильина О.В. Цветоведение и колористика / О.В. Ильина, К.Ю. Бондарева.

- PDF. - СПб.: СПбГТУРП. - 2008. - 120 с.

69. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера. - 2005. - 1072 с.

70. Grossmann A. Decomposition of Hardy functions into square-integrable wavelets of constant shape / A. Grossmann, J. Morlet // SI AM J. Math. Anal. - 1984.

- Vol. 15, no. 4. - P. 723-736.

71. Grossman A. Wavelet analysis of the Navier-Stokes flow / A. Grossman, M. Lohden // Z. Phys. B. - 1996. - Vol. 100. - P. 137-147.

72. Воробьев В.И. Теория и практика вейвлет-преобразования / В.И. Воробьев, В.Г. Грибунин. - СПб.: ВУС. - 1999. - 208 с.

73. Чуй К. Введение в вэйвлеты: Пер. с англ. - М.: Мир. - 2001. - 412 с.

74. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс. - 2005. - 304 с.

75. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика» . - 2001. - 464 с.

76. Горьян И.С. К вопросу об автоматическом дешифрировании аэроснимков / И.С Горьян, Д.А. Янутш // В сб.: Исследование оптических свойств природных объектов и их аэрофотографического изображения. - JL: Наука. -1970.

77. Латышева В.И. Использование статистических характеристик телевизионного сигнала для определения количества и форм облаков на снимках, получаемых с метеорологических спутников / В.И. Латышева [и др.1 // Труды ГМЦ.- 1966. -вып. II.

78. Горьян И.С. Исследование статистики изображений с помощью цифровых вычислительных машин / И.С. Горьян, Б.М. Кац, И.И. Цуккерман // Вопросы радиоэлектроники, сер «Техника телевидения» . - 1971. - Вып. 4. - С. 3.

79. Rosenfeld A. Edge and curve detection for visual scene analysis / A. Rosenfeld, M. Thurston // IEEE Trans. - 1971. - V. C-20. - № 5. - P. 562.

f№

80. Харалик P.M. Статистический и структурный подходы к описанию текстур / Р.М. Харалик // ТИИЭР. - 1979. - Т. 67. - № 5. - С. 98.

81. Julesz В. Experiments in the visual perception of texture / B. Julesz // Sci. Amer. -1975.-№4.-P.2.

82. Caelli T. On perceptual analysis underlying visual texture discrimination / T. Caelli, B. Julesz // Parts 1,2, Biol. Cybern. - 1978. - №28. - P. 167. - 1978. -№29.-P. 201.

83. Gagalowicz A. Visual discrimination of stochastic texture fields based on their second order statistics / A. Gagalowicz // Proceedings 5-th Int'l. Conf. on Pattern Recognt., Florida Beach. - 1980. - V. 1. - P. 768.

84. Ulaby F.T. Textural information in SAR images / F.T. Ulaby, F. Kouyate, B. Brisco // IEEE Trans. Geosci. and Rem. Sens. - 1986. - V.24. - №2. - P. 235.

85. Шредер M. Фракталы, хаос, степенные законы / М. Шредер. - Ижевск: НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика". - 2001. - 528 с.

86. Малинников В.А. Мультифрактальный математический анализ синергети-ческих структур / В.А. Малинников, А.Е. Никольский, Д.В. Учаев // Труды Международной научно-практической интернет-конференции «Перспектива и развитие». - М.: МФТИ. - 2004.

87. Малинников В.А. Мультифрактальная параметризация геопространственных структур / В.А. Малинников, А.Е. Никольский, Д.В. Учаев // Труды Международной научно-технической конференции, посвященной 225-летию МИИГАиК. - М.: МИИГАиК. - 2004. - С. 163-167.

88. Фракталы в физике. Под редакцией Пьетронеро JL, Тозитти Э. - М.: Мир. -1988. - 644 с.

89. Фисенко В.Т. Метод автоматического анализа цветных изображений / В.Т. Фисенко, Т.Ю Фисенко // Оптический журнал. - том 70. - № 9. - 2003. - С. 18-23.

90. Mandelbrot В. The fractal geometry of Nature /В. Mandelbrot. - W.H. Freeman and Co., NY. - 1982.

91. Грудин Б.Н. Оценивание фрактальной размерности облачного покрова / Б.Н. Грудин, Б.Е Ламаш, B.C. Плотников, Н.А. Смольянинов // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета № 24. Научно-теоретический журнал. - СПб.: РГГМУ. - 2012. - С. 5462.

92. Фисенко В.Т. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие / В.Т. Фисенко, Т.Ю. Фисенко. - СПб.: СПбГУ ИТМО. -2008. - 192 с.

93. Хи Т. Fractals, fractal dimensions and landscapes / Т. Xu, I.D. Moore, J.C. Gallant. - A review. Geomorphology. - 1993. - v.8. - P. 245-262.

94. Mark D.M. Scale-dependent fractal dimensions of topographic surfaces: An empirical investigation with applications in geomorphology and computer mapping / D.M. Mark, P.B. Aronson // Math. Geol. - 1984. - 16(7). - P. 671-683.

95. Yokoya N. Fractal-Based Analysis and Interpolation of 3D Natural Surface Shapes and Their Application to Terrain Modeling / N. Yokoya, K.Yamamoto, N. Funakubo // Comput. Vision Graphics Image Process. - 1989. - V. 46. - P. 284-302.

96. Lam N.S. Description and Measurement of Landsat TM Images Using Fractals / N.S. Lam // Photogrammetric Enginiering and Remote Sensity. - 1990. - № 2. -P. 187-195.

97. Jaggi S. Multiresolution processing for fractal analysis of airborne remotely sensed data / S. Jaggi, D. Quattrochi, N. Lam // Int. Conf. "AeroSpace 92", USA, Orlando. - April 1992.

98. Королюк B.C. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / B.C. Королюк, Н.И. Портенко, Ф.И. Скороход, А.Ф. Турбин. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. - 1985. -640 с.

99. Eastman J.R. Single-Pass Measurement of the Fractional Dimensionality of Digitized Cartographic Lines / J.R. Eastman / Canadian Cartographic Association, Annual Meeting. - June 1985.

ЮО.Мак-Кракен Д. Численные методы и программирование на Фортране / Д.

Мак-Кракен, У. Дорн. - М.: Мир. - 1977. - 584 с. 101. География и мониторинг биоразнообразия. Колл. авторов. - М.: Издательство Научного и учебно-методического центра. - 2002. - 432 с.