Моностатический оптико-электронный измеритель высоты нижней границы облачности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.07, кандидат наук Зуев, Сергей Викторович

• Зуев, Сергей Викторович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Зуев, Сергей Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список условных сокращений

Определения

Введение

Глава 1. Методы и средства определения высоты нижней границы облачности

1.1. Классификация и физико-математические основы существующих методов определения высоты нижней границы облачности

1.2. Сравнительный анализ методов определения высоты нижней границы облачности

1.3. Средства измерения высоты нижней границы облачности

1.4. Сравнительный анализ средств измерения высоты нижней границы облачности

Выводы к Главе 1

Глава 2. Моностатический метод определения высоты нижней границы облачности

2.1. Физико-математические основы моностатического метода измерения высоты нижней границы облачности

2.2. Влияние кривизны Земли и оптических параметров атмосферы на точность измерений

2.3. Методика и алгоритм определения высоты нижней границы облачности

2.4. Условия и критерии получения достоверных результатов измерений высоты нижней границы облачности

Выводы к Главе 2

Глава 3. Макет оптико-электронного измерителя

3.1. Обоснование выбора варианта исполнения макета оптико-электронного измерителя

3.2. Технические характеристики макета оптико-электронного измерителя

3.3. Метрологические характеристики макета оптико-электронного измерителя

Выводы к Главе 3

Глава 4. Экспериментальное исследование макета оптико-электронного измерителя и анализ полученных данных

4.1. Условия проведения экспериментального исследования макета оптико-электронного измерителя

4.2. Анализ результатов измерений высоты нижней границы облачности

Выводы к Главе 4

Заключение

Список использованных источников

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Приложение 4

Список условных сокращений

ИК - инфракрасный

ИФО - измеряемый фрагмент облачности

МУК - минимальный уровень конденсации

НТО - нижняя граница облачности

ОЗУ - оперативное запоминающее устройство

ОКГ - оптический квантовый генератор

ОС - оптическая система

ПЗС - прибор с зарядовой связью

ПК - персональный компьютер

ПО - программное обеспечение

СВЧ - сверхвысокая частота

СИ - средство измерения

ОЭИ - оптико-электронный измеритель

УКВ ультракороткие волны

ФПМ функция передачи модуляции

ФРТ функция рассеяния точки

ФЭУ фотоэлектронный умножитель

Определения

Водность облаков - масса капель воды и кристаллов льда, из которых состоят

о

облака в единичном объеме (абсолютная водность, г/м ) или единичной массе (удельная водность, г/кг).

Дальность видимости - это то расстояние, на котором видимый контраст между объектом и фоном становится равным пороговому контрасту человеческого глаза.

Нижняя граница облаков (НТО) - уровень (поверхность) в атмосфере, на котором водность облака, если перемещаться внутри него по вертикали вниз, обращается в нуль. В реальных условиях НТО представляет собой переходной слой толщиной в несколько десятков метров, в котором происходит постепенное уменьшение (потеря) видимости: более быстрое - горизонтальной и более медленное - вертикальной.

Облака - системы взвешенных в атмосфере продуктов конденсации водяного пара - капель воды или кристаллов льда.

Облакомер - прибор для определения высоты нижней и верхней границы облаков, поднимаемый на шаре-зонде.

Облачность - совокупность облаков, наблюдаемых на небосводе в месте наблюдения и их количество в десятых долях покрытия неба. Центрированная оптическая система - система из произвольного числа линз, оптические оси которых совпадают.

Эксплуатационный метеорологический минимум аэродрома - ограничения использования аэродрома для взлёта и посадки, выражаемые в величинах дальности видимости и параметров облачности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моностатический оптико-электронный измеритель высоты нижней границы облачности»

Введение

Актуальность темы. Облака являются важнейшим фактором, определяющим погоду и климат нашей планеты. Будучи одним из составных элементов кругооборота воды в природе, облака участвуют в энергетическом обмене системы планета - атмосфера и в перераспределении тепловой энергии на земном шаре, влияя на радиационный баланс земли. Облака нижнего и среднего ярусов, с высотой нижней границы до 2 км и от 2 до 6 км соответственно, составляют основную массу облачности планеты и оказывают определяющее влияние на динамику вертикальных профилей радиационных изменений температуры, участвуя тем самым в определении соотношения между получаемым теплом и собственным излучением планеты [1—4].

Земная атмосфера находится в непрерывном движении и ее физическое состояние непрерывно изменяется, что связано с участием атмосферы во вращательном движении Земли вокруг Солнца и своей оси и со сложными внутренними процессами. Для изучения физики атмосферы необходимо получение и анализ большого числа параметров ее состояния, таких как температура, давление, количество и высота облаков, плотность и влажность воздуха, скорость ветра, и др. [3].

Решение комплекса проблем, связанных с долговременными изменениями окружающей среды в глобальных, региональных и локальных масштабах под воздействием естественных и антропогенных факторов, является основной практически значимой целью программы климато-экологического мониторинга [5, 6]. Устойчивое развитие любой территории невозможно без проведения анализа информации о климато-экологических изменениях окружающей среды региона. При этом возникает необходимость получения и хранения различной информации, в том числе и метеорологической, которая может обрабатываться с применением геоинформационных систем [7]. Облачность относится к приоритетным объектам изучения в физике атмосферы и климато-экологического мониторинга. Система мониторинга облачности включает в се-

бя сеть как наземных, так и космических наблюдений, обеспечивающих получение непрерывных рядов наблюдения по основным объектам климато-экологического мониторинга [4].

В сложном комплексе метеорологических элементов и явлений, участвующих в формировании погоды и климата, облакам принадлежит определяющая роль. Поэтому, большое значение имеет мониторинг параметров облаков, таких как их количество, форма, направление движения и повторяемость на всех ярусах, водность, горизонтальная и вертикальная протяженность и др. Нижняя и верхняя границы облачности относятся к важнейшим параметрам, описывающим состояние облачности в определенные моменты времени. Непрерывные ряды наблюдений высоты нижней и верхней границ облачности, наравне с другими параметрами, характеризующими состояние облачности, используются в синоптико-климатических моделях облачности. Например, в [8] используются осредненные по многолетним данным особенности облачности региона в разное время суток и года.

В настоящее время большое внимание уделяется статистическому анализу состояния облачности в глобальном масштабе по данным наземных и спутниковых измерений, что позволяет более точно оценивать состояние облачности [9, 10]. Кроме того, наряду с глобальными явлениями, облака оказывают существенное влияние на техногенную деятельность человека, связанную с использованием воздушного пространства земли. Так, например, в метеорологическом обеспечении авиации, высота нижней границы облачности, наряду с дальностью видимости, является одним из важнейших параметров в эксплуатационном метеорологическом минимуме аэродромов, определяющем режим их работы [11, 12].

Среди наземных методов мониторинга облачности успешно развивается метод лазерного зондирования атмосферы, обеспечивающий получение профилей или полей различных параметров атмосферы с высоким временным и пространственным разрешением. Тем не менее, только совместное использование активных и пассивных методов может обеспечить максимальный эффект в ис-

следовании атмосферы [13], что связано с наличием известных для каждого метода преимуществ и недостатков.

Целью работы является разработка технического средства измерения и методики получения, обработки и анализа информации о высоте нижней границы облачности по разномасштабным изображениям отдельных фрагментов облаков, направленных на решение задач, связанных с климато-экологическим мониторингом окружающей среды, и научное обоснование нового метода определения высоты нижней границы облачности с использованием оптико-электронных измерительных систем.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

1. Проведения анализа известных методов определения высоты облачности, основанных на разных физических принципах.

2. Научного обоснования моностатического метода определения высоты нижней границы облачности по разномасштабным изображениям ее фрагментов.

3. Разработки методики и алгоритма измерения высоты нижней границы облачности моностатическим методом.

4. Исследования макета оптико-электронного измерителя, реализующего моностатический метод определения высоты нижней границы облачности.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые разработаны теоретические и методологические основы моностатического метода определения высоты нижней границы облачности, направленного на решение задач, связанных со сбором метеорологических данных.

2. Разработаны методика и алгоритм определения высоты нижней границы облачности нижнего яруса моностатическим методом.

3. Обоснованы условия и критерии получения достоверных результатов измерений высоты нижней границы облачности предлагаемым методом.

4. Разработан и экспериментально исследован макет оптико-электронного

измерителя, реализующий предложенный алгоритм определения высоты нижней границы облачности.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Разработанный моностатический метод определения высоты нижней границы облачности позволяет решать задачи климато-экологического мониторинга в части сбора данных о состоянии облачности для научно-исследовательских целей, а также удовлетворять потребности народного хозяйства, обороны страны и населения в гидрометеорологической информации, в том числе для обеспечения авиационной безопасности, где данный метеопараметр является одним из важнейших в эксплуатационном метеорологическом минимуме аэродромов.

2. Результаты исследования моностатического метода подтверждают возможность его практического использования для определения высоты нижней границы облачности.

Апробация результатов исследования. Основные положения, научные и экспериментальные результаты работы докладывались на региональных и международных научно-технических конференциях с 2006 по 2011 гг., в том числе на ХШ-ХУП Международных симпозиумах "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы", на V и VI Международных симпозиумах "Контроль и реабилитация окружающей среды", на УП-1Х "Сибирских совещаниях по кли-мато-экологическому мониторингу", на Международной конференции по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды "ЕКУПЮМ18-2008", на международной конференции по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде "ОТЕБ-2011", на XVI и XVII Рабочих группах "Аэрозоли Сибири".

По теме диссертации сделано 11 публикаций, из них 2 статьи опубликованы в отечественных рецензируемых журналах из перечня ВАК, 5 в сборниках материалов международных конференций и 4 в сборниках материалов российских конференций, получено 4 патента на изобретение. Полученные научные и практические результаты были использованы при разработке и создании изме-

рителя нижней границы облачности, входящего в состав Автоматизированной метеорологической информационно-измерительной системы (АМИИС) метеообсерватории ИМКЭС СО РАН (Приложение 4 "Акт о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы Зуева Сергея Викторовича"). Работа выполнена в рамках проекта 10 "Комплексный мониторинг современных климатических и экосистемных изменений в Сибири" Программы Президиума РАН № 16 "Окружающая среда в условиях изменяющегося климата: экстремальные природные явления и катастрофы".

На защиту выносятся:

1. Наземный моностатический метод измерения, позволяющий определять высоту нижней границы облачности в диапазоне от 500 до 1500 м по разномасштабным изображениям ее фрагментов.

2. Методика и алгоритм измерения, позволяющие по разномасштабным изображениям фрагментов облачности определять высоту их нижней границы в диапазоне от 500 до 1500 м с погрешностью, не превышающей 10 %.

3. Результаты экспериментального исследования макета оптико-электронного измерителя высоты нижней границы облачности, реализующего предлагаемую методику и алгоритм измерения, подтверждающие основные теоретические положения и выводы.

Структура и объём диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка использованных источников из 134-х наименований и 4-х приложений. Работа изложена на 111-ти страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков и 10 таблиц.

Глава 1. Методы и средства определения высоты нижней границы

облачности

Согласно [14], измерение есть нахождение значения величины опытным путем с помощью специальных технических средств. Единицей длины является метр, который определяется как длина пути, проходимого светом в вакууме за интервал времени 1/299 792 458 с [15]. Высота нижней границы облачности измеряется в единицах длины, поэтому ее определение может производиться теми же методами и приборами, что и определение длины. В этой главе приведена классификация, физико-математические основы существующих методов определения высоты НТО и их сравнительный анализ. Представлены основные характеристики средств измерения высоты НТО.

1.1. Классификация и физико-математические основы существующих

методов определения высоты нижней границы облачности

Методы определения высоты ЕГО по способу измерения можно классифицировать на контактные и дистанционные [2, 16]. Контактные методы измерения высоты НТО заключаются в непосредственном измерении расстояния с помощью эталонов расстояния и связаны с трудностью доставки носителя мерной величины к НТО. По этой причине контактных измерений в таком понимании при реализации методов измерения параметров облачности практически нет [17]. Поэтому, основное применение находят дистанционные методы измерения, включающие в себя измерительный прибор, не вступающий в контакт с исследуемой средой, необходимую априорную информацию об измеряемом фрагменте облачности и алгоритм получения искомой величины. При этом значение высоты НТО определяется на основании результатов прямых измерений других величин, функционально связанных с искомой величиной.

В общем случае, дистанционные методы измерения основаны на регистрации характеристик различных полей - электромагнитных, магнитных, элек-

трических, акустических, гравитационных, которые несут в себе информацию о параметрах исследуемого объекта. Однако, учитывая особенности взаимодействия различных типов полей с облачными элементами, наиболее оптимальными в применении и в практической реализации являются методы, регистрирующие характеристики электромагнитных полей. Данные методы измерения высоты НТО можно классифицировать по следующим признакам:

- по природе используемого излучения на пассивные и активные методы;

- по основным процессам взаимодействия излучения с исследуемой средой на методы ослабления (поглощения), часто называемые методами прозрачности, методы собственного излучения (путем анализа пространственного расположения яркостной температуры излучения) и методы рефракции (путем определения вертикального профиля влажности атмосферы при известном профиле температуры);

- по времени суток на дневные, круглосуточные и терминаторные методы;

- по используемым носителям на наземные, воздушные и космические.

Используя такую классификацию, предлагаемый метод определения высоты НТО можно определить как пассивный дневной наземный метод, использующий собственное излучение облаков.

На рис. 1.1 приведена классификация методов измерения высоты НТО согласно [2]. Ниже предоставлены краткие описания наиболее часто применяемых в настоящее время методов измерения высоты НТО.

Морфологический метод определения высоты НТО относится к пассивным методам и базируется на анализе формы и количества облаков. Первая морфологическая классификация была разработана в 1803 г. английским метеорологом Люком Ховардом (Luke Howard) и до настоящего времени лежит в основе современной международной классификации облаков. Морфологическая классификация включает в себя 10 основных форм (родов) облаков, которые в свою очередь разделяются на ряд видов и разновидностей. Основным отличи-

>-0 я

о

Активные методы измерения

Пассивные методы измерения

Методы рассеяния

Методы ослабления (поглощения)

Методы собственного излуче-

ния

Методы рефракции

Дневные методы

Круглосуточные методы

Терминаторные методы

Наземные методы

Воздушные методы

Космические методы

Я о

§ •9

О к тз о

Й (Ъ

А

1а я о я 0 э 1

-) о зз сг И о

§

а> *

О) нн <т>

§

У <т> 1

я £

§ го в

ш о

сг Й

о сг м

о £ м §

ш Я)

Н 45

П а>

О ■

тельным признаком при определении формы облаков является их внешний вид и структура. Облака могут располагаться в виде отдельных изолированных масс или сплошного покрова. Их строение может быть однородным, волокнистым, туманообразными и др., а нижняя поверхность — ровной, расчлененной или изорванной. Кроме того, облака могут быть плотными и непрозрачными или тонкими просвечивающими. Все эти признаки характеризуют форму и внешнее строение облаков. По высоте своей нижней границы облака делятся на 4 семейства:

- облака верхнего яруса, располагающиеся на высотах более 6 км;

- облака среднего яруса, располагающиеся на высотах от 2 до 6 км;

- облака нижнего яруса, располагающиеся на высотах до 2 км;

- облака вертикального развития, основания которых располагаются на высоте облаков нижнего яруса, а вершины - на высоте облаков среднего или верхнего ярусов. В таблице 1.1. приведена морфологическая классификация облаков согласно [3, 18-20].

Сущность морфологического метода заключается в определении диапазона высот нижней границы облачности, на которых может располагаться определяемый по приведенным в атласе [20] описаниям и фотографиям тип наблюдаемых облаков.

Также к пассивным относится метод оценки высоты НТО по минимальным уровням конденсации, использующий эмпирические формулы, полученные в разное время У. Феррелем, А.Н. Ипполитовым, Д. Л. Лайхтманом и др. [3, 4, 21-23, 24].

Известна формула У. Ферреля

Н(т) = 122х(1-1(1) (1.1)

где Н(т)- высота НТО, м;

I - температура воздуха, °С;

Iс! - точка росы, °С.

Разность температуры воздуха и точки росы называется дефицитом точки росы, поэтому метод часто называется методом дефицита точки росы. Оба параметра

Таблица 1.1

Морфологическая классификация облаков

Семейство Форма Вид Разновидности Средн. высота, км

i 2 3 4 5

I. Перистые (Cirrus, Ci) 1. Волокнистые (fibratus, Ci fib.) 1. Когтевидные (uncinus, Ci un.) 2. Хребтовидные (vertebratus, Ci vert.) 3. Перепутанные (intortus, Ci int.) 7-8

2. Плотные (spissatus, Ci sp.) 1. Послегрозовые (ineus-genitus, Ci ing.) 2. Хлопьевидные (floccus, Ci floc.)

Облака II. Перисто-кучевые (Cir-rocumulus, Ce) 1. Волнистые (undulatus, Cc und.) 1. Чечевицеобразные (lenticularis, Cc lent.)

верхнего яруса 2. Кучевообразные (cumuliformis, Cc cuf.) 1. Хлопьевидные (floccus, Cc floc.) 6-8

3. Конденсационные следы (trak-tus, Cc trac.) —

III. Перисто- 1. Волокнистые (fibratus, Cs fib.)

слоистые 2. Туманообразные (nebulosus, 6-8

(Cirrostratus, Cs) Cs neb.)

Продолжение табл. 1.1

1 2 3 4 5

1. Просвечивающие (translucidus, Ac trans.)

1. Волнистые (undulatus, Ас und.) 2. Непросвечивающие плотные (opacus, Ac op.)

3. Чечевицеобразные (lenticularis, Ac lent.)

IV. Высоко- 4. Неоднородные (inhomogenus, Ac inh.) 2-6

Облака кучевые (Altocumulus, Ас) 1. Хлопьевидные (floccus, Ac floe.)

среднего яруса 2. Кучевообразные (cumuli - for-mis, Ac cuf) 2. Башенковидные (castellatus, Ac cast.)

3. Образовавшиеся из кучевых облаков (cumulogenitus, Ac cug.)

4. С полосами падения осадков (virga, Ac vir.)

V. Высоко- 1. Туманообразные (nebulosus, 1. Просвечивающие (translucidus, As trans.)

слоистые (Alto- As neb.) 2. Непросвечивающие (opacus, As op.) 3-5

stratus, As) 2. Волнистые (undulatus. As und.) 3. Дающие осадки (praecipitans, As pr.)

Продолжение табл. 1.1

1 2 3 4 5

Облака нижнего яруса VI. Слоисто-кучевые (Stratocumulus, Se) 1. Волнистые (undulatus, Sc und.) 1. Просвечивающие (translucidus, Sc trans.) 0,8-1,5

2. Непросвечивающие (opacus, Sc op.)

3. Чечевицеобразные (lenticularis, Sc lent.)

2. Кучевообразные (cumuli-formis, Sc cuf.) 1. Башенкообразные (castellatus, Sc cast.)

2. Растекающиеся дневные (diurnalis, Sc diur.)

3. Растекающиеся вечерние (vesperalis, Sc vesp.)

4. Вымеобразные (mammatus, Sc mam.)

VII. Слоистые (Stratus, St) 1. Туманообразные (nebulosus, St neb.) 0,1-0,7

2. Волнистые (undulatus, St und.) .....

3. Разорванные (fractus, St fr.) 1. Разорванно-дождевые (fractonimbus, St frnb.)

Окончание табл. 1.1

1 2 3 4 5

VIII. Слоисто-дождевые (Nimbostratus, Ns) — — 0,1-1,0

Облака вертикального развития IX. Кучевые (Cumulus, Си) 1. Плоские (humilis, Си hum.) 1. Разорванные (fractus, Си fr.) 0,8-1,5

2. Средние (mediocris, Си med.) —

3. Мощные (congestus, Си cong.) 1. Мощные с шапочкой (congestus pileus, Cu cong. pil.)

X. Кучево-дож-девые (Cumulonimbus, Cb) 1. Лысые (calvus, Cb calv.) 1. С грозовым валом (calvus arcus, Cb calv. arc.) 0,4-10

2. Волосатые (capillatus, Cb cap.) 1. С грозовым валом (capillatus arcus, Cb cap. arc.)

2. С наковальней (incus, Cb inc.)

3. Плоские (humilis, Cb hum.)

измеряются в градусах Цельсия на метеостанции в психрометрической будке на высоте 2 м над поверхностью земли.

Уровень конденсации, и, следовательно, минимальный уровень нижней границы облачности, также можно определить по эмпирической формуле А. Н. Ипполитова

Н{т) = С х (J5 -/), (1.2)

где С иВ- эмпирические коэффициенты, зависящие от типа облачности; /- относительная влажность воздуха, %. Также известна и применяется формула Д. JI. Лайхтмана

H(m) = Ax(B-lgf), (1.3)

где А - 3780 и В = 2,0 - эмпирические коэффициенты (для конвективной облачности);

/- относительная влажность воздуха, %.

Используя формулы (1.1)-(1.3) можно достаточно точно, с отклонением 10-20 % от фактического значения (как правило, в сторону занижения), определять минимально возможную высоту НТО для облаков вертикального развития. Метод легко реализуется на ЭВМ, вследствие чего часто используется в математических моделях атмосферы [25].

Современное развитие оптико-электронной и вычислительной техники, а также методов обработки и распознавания изображений предопределило появление пассивного бистатического метода измерения высоты НТО [26, 27], в котором для определения высоты НТО используются два оптико-электронных приёмника со стандартными оптическими системами. Принцип работы данного метода заключается в том, что, наблюдая один и тот же фрагмент облачности с двух пространственно разнесенных оптико-электронных приёмников, вычисляют углы визирования (или отклонения от вертикали) и методом триангуляции вычисляют высоту наблюдаемого фрагмента облачности. В [28, 29] используются пары приборов кругового обзора неба Total Sky Imagers (TSI), имеющие в своем составе цифровые фотоприемники со стандартными оптическими системами и подвижные полусферические зеркала диаметром 400 мм с нанесен-

ными на них солнечными блендами [30].

Шаропилотный метод измерения высоты НТО относится к пассивным методам определения высоты НТО и применяется при балле облачности от 5-ти до 10-ти (для максимального исключения вероятности попадания шар-пилота в просвет между облаками). Может применяться как визуальное определение момента исчезновения видимости шар-пилота с помощью теодолита, так и с помощью специальных облакомеров, закрепленных на шар-пилоте, и работающих на фотоэлектрическом или электротехническом принципах [18, 22, 31]. Для этого шар-пилот наполняют гелием или водородом, определяют его вертикальную скорость подъема (порядка 325-ти м/мин) и отпускают в свободный полёт. Замеряя с помощью секундомера время, которое требуется шар-пилоту для достижения облачности, определяют высоту НГО по формуле

к = (1.4)

где V - вертикальная скорость шар-пилота, м/с; г - время, с.

В зависимости от силы ветра, высоты и вида облаков, могут применяться тёмные и светлые оболочки шаров-пилотов объёмом 10, 20 или 30 л. Для наблюдения в тёмное время суток к шар-пилоту прикрепляют небольшой источник света.

Одним из первых среди активных методов определения высоты НГО был прожекторный метод. В нем в качестве носителя информации используется световой луч, сформированный с помощью мощного источника света [18, 21, 32]. Луч прожектора направляют вертикально вверх и с расстояния 150-500 м, называемого базой, измеряют угол наблюдения светового пятна. Затем, методом триангуляции по формуле

h = s•tga, (1.5)

где в - расстояние от прожектора до угломерного устройства, м;

а - угол, под которым виден центр светового пятна на облаке, град; или по таблицам для определения высот облаков, определяют высоту НГО.

На смену прожекторному методу появился, и до сих пор имеет широкое

применение, светолокационный метод [18, 22, 33], заключающийся в измерении временного промежутка, пропорционального удвоенной высоте НТО, между моментами излучения и приёма отражённого от облака светового импульса по формуле

ст

h = у, (1.6)

где с - скорость света, м/с;

т - время, с.

Передатчик посылает световые импульсы с частотой от 1 до 20 Гц, создаваемые импульсной лампой, вертикально вверх. Приемник, расположенный на расстоянии 8-12 м от передатчика, принимает отражённый световой импульс. В качестве чувствительного элемента обычно используют ФЭУ.

Радиолокационный метод в настоящее время является наиболее эффективным для получения различной метеорологической информации, связанной с облачностью [2, 22]. Различают активную метеорологическую радиолокацию с использованием переизлучения и пассивную с использованием собственного излучения (теплолокация). Кроме информации о высоте НТО, радиолокационный метод позволяет определять пространственное распределение облаков, их водность, а также пространственное распределение осадков и их интенсивность. Принцип радиолокации заключается в регистрации излучаемой или переизлучаемой метеорологическим объектом электромагнитной энергии в диапазоне СВЧ. Например, метеорологический радиолокатор MPJI-5 работает на двух каналах с частотами колебаний 9595 и 2950 МГц. Характеристики принятого сигнала зависит от расстояния до объекта и от его свойств. Применяя активную радиолокацию достаточно просто определить расстояние до объекта, т.к. скорость распространения электромагнитного излучения является известной величиной.

Физические принципы лидарного метода (LIDAR - Light Detection And Ranging) аналогичны активному радиолокационному методу и отличаются от последнего длинами волн электромагнитного излучения (от видимого до ИК

диапазона) и малым углом расходимости излучаемой энергии [2, 22, 33-35]. Отраженный от облака световой импульс, излучаемый ОКГ через объектив передатчика, принимается ФЭУ. Полученный интервал времени, необходимый световому импульсу для прохождения прямого и обратного расстояния между измерителем и НТО, переводится в информацию о высоте облачности.

Принцип работы спутникового метода измерения высоты НТО основан на измерении высоты верхней границы облачности (или отдельных облаков) с последующим вычитанием толщины облачности. Первый параметр получается путем сопоставления углов наблюдения верхней границы облачности с нескольких спутников. Для получения второго параметра используются различные приборы как наземного, так и спутникового базирования [36].

1.2. Сравнительный анализ методов измерения высоты нижней границы

облачности

Представленные выше методы измерения высоты НТО имеют свои преимущества и недостатки. Выбор того или иного метода зависит от многих факторов, в числе которых требуемая точность получаемых данных о высоте НТО, непрерывность производства измерений, энергопотребление, допустимые габариты, стоимость используемого оборудования и др.

Активные дистанционные методы определения высоты НТО имеют более высокую, по сравнению с пассивными методами, точность измерений, и меньшую зависимость от погодных условий.

Пассивные методы, в свою очередь, имеют преимущества по таким параметрам, как простота технической реализации, меньшие массогабаритные показатели применяемых измерителей, низкое, по сравнению с активными методами, энергопотребление и, как следствие этого, более высокую надёжность.

В Таблице 1.2 показаны преимущества и недостатки пассивных методов измерения высоты НТО, в Таблице 1.3 - преимущества и недостатки активных методов.

Таблица 1.2

Преимущества и недостатки пассивных методов измерения высоты НТО

Ип/п Название метода Преимущества Недостатки

1 2 3 4

1. Морфологический метод 1. Не требует специального оборудования. 1. Субъективность определения типа облачности. 2. Низкая точность измерений (определяется диапазон высот). 3. Дневной метод измерений.

2. Метод определения дефицита точки росы 1. Простота технической реализации метода. 2. Круглосуточность измерений. 1. Низкая точность измерений.

3. Бистатический метод 1. Отсутствие излучателя. 2. Простота технической реализации метода. 3. Непрерывность измерений. 4. Многоточечность измерений. 5. Круглосуточность наблюдений (при наличии естественной или искусственной подсветки). 1. Значительный территориальный разброс фотоприёмников. 2. Субъективность определения точки измерения (в ручном режиме).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зуев, Сергей Викторович, 2014 год

Список использованных источников

1. Романова, Л. М. Перенос излучения и лучистый теплообмен в атмосфере (обзор) / Л. М. Романова, Е. М. Фейгельсон // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. - 1981. - Т. 17. - № 9. - С. 899-911.

2. Тимофеев, Ю. М. Теоретические основы атмосферной оптики / Ю. М. Тимофеев, А. В. Васильев. - СПб. : Наука, 2003. - 474 с.

3. Матвеев, Л. Т. Основы общей метеорологии : Физика атмосферы. Л. : Гидрометерологическое издательство, 1965. - 876 с.

4. Хромов, С. П. Метеорология и климатология / С. П. Хромов, М. А. Пет-росянц. - 6-е изд., перераб. и доп. - М. : Изд-во МГУ. - М. : Изд-во "КолосС", 2004.-582 с.

5. Кабанов, М. В. Климато-экологический мониторинг Сибири (КЭМС): программа физических исследований по локальным, региональным и глобальным изменениям в атмосфере // Оптика атмосферы и океана. -1994. - Т. 7. - № 2. - С. 146-162.

6. Ипполитов, И. И. Геофизический стационар ИОМ СО РАН для мониторинга климато-экологических измерений / И. И. Ипполитов, М. В. Кабанов, В. Н. Маричев // Оптика атмосферы и океана. - 2002. - Т. 15. - № 1. -С. 36-43.

7. Крутиков, В. А. Геоинформационное обеспечение мониторинга окружающей среды и климата / В. А. Крутиков, Ю. М. Полищук // Оптика атмосферы и океана. - 2002. - Т. 15. - № 1. - С. 12-20.

8. Тудрий, В. Д. О климатической модели облачности регионов применительно к задачам эксплуатации оптико-электронных систем // Оптика атмосферы. - 1988. - Т. 1. - № 9. - С. 87-89.

9. Матвеев, Ю. Л. Глобальное поле облачности / Ю. Л. Матвеев, Л. Т. Матвеев, С. А. Солдатенко. - Л. : Гидрометеоиздат, 1986. - 279 с.

10. Комаров, В. С. Пространственная статическая структура поля общей облачности / В. С. Комаров, Н. Я. Ломакина, В. А. Ременсон // Оптика ат-

мосферы и океана. - 1997. - Т. 10. - № 1. - С. 113-118.

11. Богаткин, О. Г. Авиационные прогнозы погоды : учебное пособие / О. Г. Богаткин, Г. Г. Тараканов. - Спб. : Энергомашиностроение, 2005. - 250 с.

12. Руководство по определению дальности видимости на ВПП (RVR) : РД 52.21.2006. -М. : AHO "Метеоагенство Росгидромета", 2006. - 96 с.

13. Зуев, В. Е. Оптика атмосферы. Итоги и перспективы // Оптика атмосферы. - 1988. - Т. 1. - № 1. - С. 5-12.

14. ГОСТ Р 8.000-2000. Государственная система обеспечения единства измерений. Основные положения. - Введён впервые ; введ. 2001-01-01. -М. : Изд-во стандартов, сор. 2000. - 5 с.

15. ГОСТ 8.417-2002. Единицы величин. - Взамен ГОСТ 8.417-81 ; введ. 2003-09-01. - Минск : Межгос. совет по стандартизации, метрологии и сертификации ; М. : Изд-во стандартов, сор. 2003. - 24 с.

16. Андреев, Ю. М. Элементная база оптико-электронных приборов / Ю. М. Андреев, JI. М. Буткевич, В. Г. Воеводин [и др.] ; под общ. ред. В. Е. Зуева, М. В. Кабанова. - Томск : РАСКО, 1992. - 274 с.

17. Киселев, В.Н. Методы зондирования окружающей среды (атмосферы) : учеб. издание / В. Н. Киселев, А. Д. Кузнецов. - СПб : РГТМУ, 2004.- 429 с.

18. Моргунов, В. К. Основы метеорологии, климатологии. Метеорологические приборы и методу наблюдений : Учебник. - Ростов/Д. : Феникс. -Новосибирск : Сибирское соглашение, 2005. - 331 с.

19. Атлас облаков [Электронный ресурс] / Pro погоду - прогнозы. - Электрон. дан. - М., 2006. - Режим доступа: http://www.propo-godu.ni/2/20/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

20. Атлас облаков / под ред. А. X. Хргиана, Н. И. Новожилова. - JI. : Гид-рометеоиздат, 1978. - 266 с.

21. Справочник метеоролога ВВС РККА / сост. военинженер 2 ранга В. А. Шталь. - М. : Воениздат НКО СССР, 1939 г. - 152 с.

22. Капустин, А. В. Технические средства гидрометеорологической службы : учеб. пособие / А. В. Капустин, Н. JI. Сторожук. - СПб. : Энергомашиностроение, 2005. - 283 с.

23. Богаткин, О. Г. Авиационная метеорология : Учебник. - СПб. : Изд. РГГМУ, 2005.-328 с.

24. Тверской П. Н. Курс метеорологии (физика атмосферы) / под ред. Е. С. Селезневой. - JI. : Гидрометеорологическое издательство, 1962. - 700 с.

25. Руткевич, П. Б. Нижняя граница облачности / П. Б. Руткевич, Г. С. Голицын, Б. П. Руткевич // сб. тез. 3-й всерос. откр. конф. "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", 14-17 нояб. 2005 г. - М. : ИКИ РАН. - 2005. - 123 с.

26. Zuev, S. V. Passive method of cloud base height detection / S. V. Zuev, N. P. Krasnenko // Proceedings of SPIE XIII Joint International Symposium on "Atmospheric and Ocean Optics / Atmospheric Physics". - 2006. - Vol. 6522. -P. S1-S6.

27. Способ определения высоты, направления и скорости движения нижней границы облачности : пат. 2321029 Рос. Федерация : МПК7 G 01 W 1/00 / автор Зуев С. В. ; патентообладатель Ин-т мониторинга климат, и эколог. систем СО РАН (RU).

28. Allmen, М. С. The computation of cloud base height from pair whole-sky imaging cameras / M. C. Allmen, Ph. Kegelmeyer Jr. // Machine Vision and Applications. - 1997. - Vol. 9. - № 4, February. - P. 160-165.

29. Kassianov, E. I. Cloud-Base-Height Estimation from Paired Ground-Based Hemispherical Observations / E. I. Kassianov, C. N. Long, J. E. Christy // Journal of Applied Meteorology. - 2005. - Vol. 44. - № 8. - P. 1221-1233.

30. Automatic Total Sky Imager Model TS1-880 : catalog / Yankee Environmental System, Inc., USA - 2002.

31. Хромов, С. П. Метеорологический словарь / С. П. Хромов, JL И. Мамонтова. - 3-е изд., перераб. и доп. - Л. : Гидрометеоиздат, 1974. - 568 с.

32. Миронов, А. В. Метод определения высоты нижней границы облачности

при помощи прожекторного луча, применяемого в любое время суток / А. В. Миронов, М. И. Мордухович, И. А. Хвостиков // тр. Геофиз. ин-та АН СССР. - 1954. - № 7А. - с. 52-62.

33. Правила эксплуатации метеорологического оборудования аэродромов гражданской авиации (ПЭМОА - 2002) : РД 52.04.551.508-2002. - Изд. третье, перераб. и доп. - Спб. : Гидрометеоиздат, 2002. - 218 с.

34. Gaumet, J. L. Cloud-Base Height Measurements with a Single-Pulse Erbium-Glass Laser Ceilometer / J. L. Gaumet, J. C. Heinrich, and M. Cluzeau // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology AMS. - N15- 1998, february. - P. 37-45.

35. Demoz, В. B. Determination of Cloud Base Height Using the GSFC Raman Lidar / В. B. Demoz, K. D. Evans, M. Cadirola, et al. // Proceedings of the Ninth Atmospheric Radiation Measurement Science Team Meeting, San Antonio, Texas, March 22-26, 1999. - San Antonio, Texas : ARM. - 1999. - 8 p.

36. Hutchison, K. Cloud base height. Visible/infrared imager/radiometer suite (VIIRS). Algorithm theoretical basis document / K. Hutchison, A. Huang. -Raytheon Systems Company. - 2002. - Ver. 5. - 46 p.

37. Большаков, В. Д. Справочное руководство по инженерно - геодезическим работам / В. Д. Большаков, Г. П. Левчук, В. Е. Новак [и др.] ; под ред. В. Д. Большакова, Г. П. Левчука. - М. : Недра, 1980. - 781 с.

38. Моргунов, Н. Ф. Геодезия / Н. Ф. Моргунов, В. И. Родионов. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Недра, 1978. - 312 с.

39. Справочник геодезиста : в 2-х кн. / под ред. В. Д. Большакова, Г. П. Левчука ; кн. 2. - М. : Недра, 1985. - 440 с.

40. Лазерные дальномеры. "1Д26" [Электронный ресурс] / ФНПЦ ОАО "Красногорский завод им. С. А. Зверева". - Электрон, дан. - Красногорск, [200-]. - Режим доступа: http://www.zemt-foto.ru/index.php?show=catal&id =127&raz =39, свободный. - Загл. с экрана. -Яз. рус., англ.

41. Спецтехника [Электронный ресурс] / ФГУП ПО "Уральский оптико-

механический завод" им. Э. С. Яламова. - Электрон, дан. - Екатеринбург, 2005. - Режим доступа: http://www.uomz.ru/index.php7pa-ge=products&pid = 100062, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

42. Анализ оснащения аэродромов гражданской авиации метеорологическим оборудованием и его соответствие действующим требованиям : Информационное письмо № МА - 13/13 - 300 от 02.04.2008. - Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет), 2008. - 8 с.

43. Анализ состояния метеорологического обеспечения гражданской авиации за 2007 год. - Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет), 2008. - 23 с.

44. Измеритель высоты облачности ПРОМШЬ : рекламный проспект / ГНПП "Спецавтоматика", Украина. - 2002.

45. Лазерный датчик высоты облаков ДОЛ-1 : рекламный проспект / ОАО "ЛОМО", Россия.-2008.

46. Ceilometer S7499 : catalog / Coastal Environmental Systems, Inc., USA : Rev. 03/11/04.-2004.

47. Ceilometer S1349Z : catalog / Coastal Environmental Systems, Inc., USA : Rev. 08/13/02. - 2002.

48. Cloud Height Sensor CBME80 : catalog / Mesotech International, Inc., USA. -2005.

49. Измеритель высоты облаков "ИНГО" : рекламный буклет / БелОМО, Республика Беларусь. - 2008.

50. Измеритель нижней границы облачности (ИНГО) : паспорт продукции / ФГУП ИОА СО РАН, Россия. - 2008.

51. Измеритель нижней границы облаков "Пеленг СД-01-2000" : рекламный буклет / ОАО "Пеленг", Республика Беларусь. - 2008.

52. Ceilometer CL31 : catalog / Vaisala Oyj, Finland : Ref.B210415en 2004-09. -2004.

53. Ceilometer CT25K : catalog / Vaisala Oyi, Finland : Ref.B210265en-A. -

1999.

54. Датчик облаков лазерный ДОЛ-2 : рекламный проспект / ООО "ЛОМО МЕТЕО", Россия. - 2008.

55. Моностатический способ определения расстояния до объекта, его направления и скорости движения : пат. 2340872 Рос. Федерация : МПК7 G 01 С 3/32 / Зуев С. В. ; заявитель и патентообладатель Ин-т мониторинга климат, и эколог, систем СО РАН (RU).

56. Моностатический способ определения высоты нижней границы облачности : пат. 2377612 Рос. Федерация : МПК7 G 01 W 1/00 / Зуев С. В. ; заявитель и патентообладатель Ин-т мониторинга климат, и эколог, систем СО РАН (RU).

57. Бебчук, Л. Г. Прикладная оптика : учеб. пособие для приборостроительных специальностей вузов / Л. Г. Бебчук [и др.] ; под общ. ред. Н. П. Заказнова. -М. : Машиностроение, 1988. - 312 с.

58. Справочник конструктора оптико-механических приборов / В. А. Панов [и др.] ; под общ. ред. В. А. Панова. - 3-е изд., перераб. и доп. - Л. : Машиностроение, 1980. - 742 с.

59. Борн, М. Основы оптики / М. Борн, Э. Вольф ; пер. с англ. С. Н. Бреуса [и др.]. - 2-е изд., испр. - М. : Наука, 1973. - 720 с.

60. Бутиков, Е. И. Оптика : учеб. пособие для вузов / под ред. Н. И. Калите-евского. -М. : Высш. шк., 1986. - 512 с.

61. Иванова, Т.В. Введение в прикладную и компьютерную оптику : конспект лекций / Т. В. Иванова,- СПб. : ГИТМО(ТУ), 2002. - 97 с.

62. Русинов, M. М. Техническая оптика : учеб. пособие для вузов. - Л. : Машиностроение, 1979. -488 с.

63. ГОСТ 7427-76. Геометрическая оптика. Термины, определения и буквенные обозначения. - Взамен ГОСТ 7427-55 : введ. 1977-07-01 : переизд. с Изм. № 1. -М. : Изд-во стандартов, сор. 1988. - 18 с.

64. Заказнов, Н. П. Прикладная геометрическая оптика. - М. : Машиностроение, 1984. -184 с.

65. Апенко, М. И. Оптические приборы в машиностроении : справочник / М. И. Апенко [и др.]. - М. : Машиностроение, 1974. - 238 с.

66. Погарев, Г. В. Оптические котировочные задачи : справочник / Г. В. По-гарев, Н. Г. Киселёв. - 2-е изд., перераб. и доп. - Л. : Машиностроение, 1989.-260 с.

67. Родионов, С.А. Основы оптики : конспект лекций. - СПб. : ГИТМО(ТУ), 2000. - 167 с.

68. Заказнов, Н. П. Теория оптических систем : учебник для приборостроительных специальностей вузов / Н. П. Заказнов, С. И. Кирюшин, В. Н. Кузичев. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Машиностроение, 1992.448 с.

69. Справочник геодезиста : в 2-х кн. / под ред. В. Д. Большакова, Г. П. Лев-чука; кн. 1. - М. : Недра, 1985. - 455 с.

70. Дьяков, Б. Н. Геодезия. Общий курс : учебное пособие для вузов. - Новосибирск : изд-во Новосибирского ун-та, 1993. - 171 с.

71. Нелюбина, В. П. Простой метод определения поправки в дальность на наклонных трассах / В. П. Нелюбина, Н. Ф. Нелюбин // Оптика атмосферы. - 1989. - Т. 2. - № 4. - С. 352-356.

72. Сармин, С.Э. Исследование влияния оптических характеристик и расположения облаков на пространственно-угловое распределение светового поля // Оптика атмосферы. - 1990. - Т. 3. - № 8. - С. 815-820.

73. Сырямкин, В. И. Системы технического зрения : справочник / В. И. Сы-рямкин [и др] ; под общ. ред. В. И. Сырямкина, В. С. Титова. - Томск : РАСКО, 1992. - 367 с.

74. Хромов, Л. И. Твердотельное телевидение : Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах / Л. И. Хромов [и др.]; под ред. И. А. Росселевича. - М. : Радио и связь, 1986. - 184 с.

75. Титов, Г. А. Математическое моделирование радиационных характеристик разорванной облачности // Оптика атмосферы. - 1988. - Т. 1. - № 4.-С. 3-18.

76. Грязин, Г. Н. Оптико-электронные системы для обзора пространства : Системы телевидения. - JI. : Машиностроение, 1988. - 224 с.

77. Фурман, Я. А. Введение в контурный анализ ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я. А. Фурман, А. В. Кревецкий, А. А. Рожен-цов [и др.] : под ред. Я. А. Фурмана. - 2-е изд., испр. - М. : Физматлит, 2003.- 592 с.

78. Лебедев, Д. С. Иконика - теория воспроизведения изображений // Проблемы передачи информации. - 1976. - № 6. - С. 91-99.

79. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Ра-бинер, Б. Гоул ; пер с англ. А. Л. Зайцева [и др.] под ред. Ю. Н. Александрова. - М. : Мир, 1978. - 848 с.

80. Ярославский, Л. П. Введение в цифровую обработку изображений. - М. : Сов. радио, 1979.-312 с.

81. Фурман, Я. А. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений / Я. А. Фурман, А. Н. Юрьев, В. В. Яншин. - Красноярск : Изд-во Краснояр. ун-та, 1992. - 248 с.

82. Гонсалес, Р. С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. С. Гонсалес, Р. Э. Вудс, С. Л. Эддинс : пер. с англ. В. В. Чепыжова. - М. : Техносфера, 2006. - 616 с.

83. Гриднев, Ю. В. Сегментация многомерных изображений алгоритмом кластеризации, основанным на двустороннем критерии неоднородности / Ю. В. Гриднев, К. Т. Протасов // Оптика атмосферы и океана. - 1995. -Т. 8. - № 7. - С. 1103-1111.

84. Trembilski, A. Two method for cloud visualization from weather simulation data / Andrzej Trembilski // The Visual Computer. International Journal of Computer Graphics. - 2001. - Vol. 17. -№ 3, may. - P. 179-185.

85. Прэтт, Э. К. Цифровая обработка изображений : в 2-х кн. : пер. с англ. под ред. Д. С. Лебедева ; кн. 2. - М. : Мир, 1982. - 480 с.

86. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах : Учебное пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых

[и др.]. - Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2000. - 168 с.

87. Хуанг, Т. С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Т. С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г. Дж. Нуссбаумер [и др.] : под ред. Т. С. Ху-анга : пер с англ. - М. : Радио и связь, 1984. - 224 с.

88. Бакут, П. А. Сегментация изображений : методы пороговой обработки / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров, И. Э. Ворновицкий // Зарубежная радиоэлектроника. - 1987. - № 10. - С. 6-24.

89. Бакут, П. А. Сегментация изображений : методы выделения границ областей / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров, И. Э. Ворновицкий // Зарубежная радиоэлектроника. - 1987. - № 10. - С. 25-47.

90. Корн, Г. А. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. А. Корн, Т. М. Корн : пер. с англ. под ред. И. Г. Арамановича. -М. : Наука, 1984.-832 с.

91. Луцив, В. Р. Моделирование зон внимания в задачах автоматической декомпозиции и структурного анализа изображений // Оптический журнал. - 2007. - Т. 74. - № 4. - С. 59-67.

92. Луцив, В. Р. Моделирование зон внимания на основе анализа локальных особенностей текстуры изображений // Оптический журнал. - 2008. - Т. 75,-№7.-С. 55-64.

93. Завалишин, Н. В. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений. / Н. В. Завалишин, И. Б. Мучник. - М. : Наука, 1974. - 344 с.

94. Конушин А. Слежение за точечными особенностями сцены [Электронный ресурс] // Компьютерная графика и мультимедиа. - 2003. - № 1(5). Режим доступа: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/54, свободный (дата обращения: 19.12.2013).

95. Harris, С. A combined corner and edge detector / С. Harris, and M. Stephens // Proc. 4-th Alvey Vision Conference, Manchester, UK. - 1988. - Pp. 147151.

96. Зуев, С. В. Алгоритм обработки разномасштабных изображений, ис-

пользуемый в экспериментальном комплексе мониторинга состояния облачности / С. В. Зуев, С. В. Смирнов // Мат-лы XVII Рабочей группы "Аэрозоли Сибири", 23-26 нояб. 2010 г. - Томск : Изд-во ИОА СО РАН. -2010.-С. 88.

97. Lowe, D. G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. - 2004. - Vol. 2. - No. 60. - P. 91110.

98. Morel, J.-M. ASIFT: A New Framework for Fully Affine Invariant Image Comparison / Jean-Michel Morel and Guoshen Yu // SIAM Journal on Imaging Sciences. - 2009. - Vol. 2. - Issue 2. - P. 438-469.

99. Bay, Herbert. SURF: Speeded Up Robust Features / Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). - 2008. - Vol. 110. - No. 3. - P. 346—359.

100. Конушин А. Устойчивые алгоритмы оценки параметров модели на основе случайных выборок [Электронный ресурс] // Компьютерная графика и мультимедиа. - 2003. - № 1(4). Режим доступа: http://cgm.computergraphics. ru/content/view/47, свободный (дата обращения: 19.12.2013).

101. OpenCV. - Электрон, дан. - [Б.м.], [2013]. - Режим доступа: http://opencv.org, свободный. -Загл. с экрана. - Яз. англ.

102. Царёв, В. А. Неконтактные методы измерений в океанологии / В. А. Царёв, В. П. Коровин. - СПб : РГГМУ, 2005. - 184 с.

103. DW 9711. Lens specification : catalog / Daiwon Optical Co., Ltd., Korea. -2004.

104. DW 9611. Lens specification : catalog / Daiwon Optical Co., Ltd., Korea. -2004.

105. Zhang, Zhengyou. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2000. - Vol.22. - No. 11.- P. 1330—1334.

106. Программа GML Aero Matching v.0.1 18.06.2008. [Электронный ресурс] /

Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа. Факультет ВМК МГУ. - Электрон, дан. - [Б.м.], 2008. - Режим доступа: http://graphics.cs. msu.ru/ru/science/research/imageprocessing/aeromatching, свободный. -Загл. с экрана. - Яз. англ.

107. ГОСТ 2653-80. Фотографическая сенситометрия. Термины, определения и буквенные обозначения величин. - Взамен ГОСТ 2653-44 ; введ. 198201-01. - М. : Изд-во стандартов, сор. 1980. - 40 с.

108. Перрен, Ф. Методы оценки фотографических систем // Успехи физических наук. - 1962. - T. LXXVni. - Вып. 2. - С. 307-344.

109. Видеокамера МВК-16 : паспорт / ООО "БайтЭрг", Россия, Москва. -2007.

110. ICX405AL. Diagonal 6 mm (Type 1/3) CCD Image Sensor for CCIR B/W Video Cameras : datasheet / Sony Corporation., Japan : E00608E78. - December 1, 2003 ver.

111. Программа RightMark™ Video Analyzer для тестирования видеотракта [Электронный ресурс] / iXBT.com. - Электрон, дан. - [Б.м.], 2005. - Режим доступа: http://www.ixbt.com/divideo/rmva.shtml, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

112. Кадерова, Г. Н. Оптико-электронная активно-пассивная система формирования яркостно-дальностных изображений фоноцелевой обстановки РФ-ЛЖ / Г. Н. Кадерова, В. Г. Каплан, В. В. Липатов [и др.] // Оптический журнал. - 2007. - Т. 74. - № 1. - С. 28-32.

113. Surveillance Video Center PCI w/Software- SG-P4/P8/P12/P16 [Электронный ресурс] / AME Optimedia Technology Co., Ltd. (Taiwan, R.O.C.). - Электрон, дан. - [Б.м.], [200-]. - Режим доступа: http://www.ame-group.com/sgp4.htm, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. англ.

114. ГОСТ Р 8.009-84. Государственная система обеспечения единства измерений. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений. - Взамен ГОСТ 8.009-72 ; введ. 1986-01-01. - М. : Изд-во стандартов, сор. 2003. - 10 с.

115. Р 50.2.038-2004. Рекомендации по метрологии. Измерения прямые однократные. Оценивание погрешностей и неопределенности результата измерений. - Взамен МИ 1552-86 ; введ. 2004-11-27. - М. : Изд-во стандартов, сор. 2004. - 7 с.

116. МИ 2083-90. Рекомендация. Измерения косвенные. Определение результатов измерений и оценивание их погрешностей. - Введ. 1992-01-01. - М. : Изд-во стандартов, сор. 1991. - 16 с.

117. МИ 2175-91. Рекомендация. Градуировочные характеристики средств измерений. Методы построения. Оценивание погрешностей. - Введ. 1992-01-01. - СПб. : ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, 1991. - 55 с.

118. Тартаковский, Д. Ф. Метрология, стандартизация и технические средства измерений / Д. Ф. Тартаковский, А. С. Ястребов. - М.: Высш. шк., 2001.-205 с.

119. Зуев, С. В. Экспериментальная проверка измерителя высоты облачности / С. В. Зуев, Н. П. Красненко // Оптика атмосферы и океана. - 2009. - Т. 22.-№ 1.-С. 86-89.

120. Zuev, S. V. Determination of cloud base height using the passive monostatic method / S. V. Zuev, N. P. Krasnenko // Proceedings of SPIE XIV Joint International Symposium on "Atmospheric and Ocean Optics / Atmospheric Physics". - 2007. -Vol. 6936. -P. 156-161.

121. Зуев, С. В. Определение высоты нижней границы облачности пассивным моностатическим методом / С. В. Зуев, Н. П. Красненко // Мат-лы рос. конф. "Седьмое сибирское совещание по климато - экологическому мониторингу", 8-10 окт. 2007 г. - Томск : ООО "Аграф-Пресс". - 2007. - С. 373-376.

122. Zuev, S. V. Cloud base height's measuring by experimental model of optoelectronic ceilometer / S. V. Zuev, N. P. Krasnenko // International Conference on Environmental Observations, Modeling and Information Systems "ENVIROMIS-2008", 28 June - 5 July 2008. - Томск : изд-во Томского ЦНТИ. - 2008. - P. 26.

123. Зуев, С. В. Экспериментальные исследования измерителя высоты облачности / С. В. Зуев, Н. П. Красненко // сб. мат-лов VI междунар. симп. "Контроль и реабилитация окружающей среды", 3-5 июля 2008 г. -Томск : ООО "Аграф-Пресс". - 2008. - С. 94-95.

124. Zuev, S. V. Experimental opto-electronic model of ceilometer for cloud base height measurement / S.V. Zuev, N. P. Krasnenko // Proceedings of SPIE XV Joint International Symposium on "Atmospheric and Ocean Optics / Atmospheric Physics". - 2008. - Vol. 7296. - P. 117-121.

125. Зуев, С. В. Инструментальный мониторинг состояния облачности / С. В. Зуев, С. В. Смирнов //Мат-лы рос. конф. "Восьмое сибирское совещание по климато - экологическому мониторингу", 8-10 окт. 2009 г. - Томск : "Аграф-Пресс". - 2009. - С. 371-372.

126. Зуев, С. В. Локальный мониторинг состояния облачности / С. В. Зуев, С. В. Смирнов // Мат-лы XVI междунар. симп. "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы", 12-15 окт. 2009 г. - Томск : Изд-во ИОА СО РАН.-2009.-С. 311-312.

127. Зуев, С. В. Результаты опытной эксплуатации экспериментального комплекса мониторинга состояния облачности / С. В. Зуев, С. В. Смирнов // Мат-лы XVI Рабочей группы "Аэрозоли Сибири", 24-27 нояб. 2009 г. -Томск : Изд-во ИОА СО РАН. - 2009. - С. 64.

128. Зуев, С. В. Телевизионный измеритель характеристик облачности / С. В. Зуев, Н. П. Красненко, В. А. Левикин // Доклады Том. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники. - 2014. - № 1(31). - С. 54-59.

129. Погода в мире. - Электрон, дан. - [Б.м.], [2013]. - Режим доступа: http://rp5.ru, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

130. Межерис, Р. М. Лазерное дистанционное зондирование : пер. с англ. -М. : Мир, 1987.-550 с.

131. Солдатов, В. П. Определение допусков на отклонения от номинала параметров и характеристик оптических приборов с многоэлементными приёмниками излучения // Измерительная техника. - 2008. - № 2. -

С.35-38.

132. Способ определения фокусного расстояния оптической системы : пат. 2408862 Рос. Федерация : МПК7 в 01 М 11/02 / Зуев С. В. ; заявитель и патентообладатель Ин-т мониторинга климат, и эколог, систем СО РАН (ТШ).

133. Способ определения фокусных расстояний двух оптических систем : пат. 2430348 Рос. Федерация : МПК7 в 01 М 11/02 / Зуев С. В. ; заявитель и патентообладатель Ин-т мониторинга климат, и эколог, систем СО РАН (БШ).

134. Зуев, С. В. Использование пассивного моностатического метода определения расстояния в мониторинге верхней границы леса / С. В. Зуев, В. А. Загорулько // мат. Междунар. науч. конф. "Мониторинг и оценка состояния растительного мира", Минск, 22-26 сент. 2008 г. / Ин-т эксери-мент. ботаники им. В. Ф. Купревича НАН Беларуси. - Минск : Право и экономика. - 2008. - С. 47-49.

Значения размеров изображений Приложение 1 Таблица у'] иу'2 и их отношений от расстояния а при различных значениях у

№ п/п а, м у= 1м у = 5 м >^=10 м II

У'и мм У2, ММ У'у, мм у'2, мм у'ь ММ У 2, ММ

1. 50 0,3201024327 0,2400576138 1,6005121638 1,2002880691 3,1989763277 2,4005761382 1,3334400341

2. 100 0,1600256041 0,1200144018 0,8001280205 0,6000720086 1,6002560410 1,2001440173 1,3333866752

3. 150 0,1066780457 0,0800064005 0,5333902283 0,4000320026 1,0667804566 0,8000640051 1,3333688927

4. 200 0,0800064005 0,0600036002 0,4000320026 0,3000180010 0,8000640051 0,6000360022 1,3333600021

5. 250 0,0640040962 0,0480023041 0,3200204813 0,2400115206 0,6400409626 0,4800230411 1,3333546680

6. 300 0,0533361780 0,0400016000 0,2666808897 0,2000080003 0,5333617793 0,4000160006 1,3333511121

7. 350 0,0457163756 0,0342868898 0,2285818780 0,1714344492 0,4571637561 0,3428688984 1,3333485721

8. 400 0,0400016001 0,0300009000 0,2000080003 0,1500045001 0,4000160006 0,3000090003 1,3333466672

9. 450 0,0355568198 0,0266673778 0,1777840990 0,1333368890 0,3555681980 0,2666737778 1,3333451856

10. 500 0,0320010240 0,02400057601 0,1600051201 0,1200028801 0,3200102403 0,2400057601 1,3333440003

11. 550 0,0290917554 0,0218186579 0,1454587770 0,1090932893 0,2909175540 0,2181865786 1,3333430306

12. 600 0,0266673778 0,0200004000 0,1333368890 0,1000020000 0,2666737787 0,2000040001 1,3333422225

13. 650 0,0246159906 0,0184618793 0,1230799527 0,0923093965 0,2461599055 0,1846187932 1,3333415387

14. 700 0,0228576653 0,0171431510 0,1142883266 0,0857157551 0,2285766531 0,1714315103 1,3333409526

15. 750 0,0213337885 0,0160002560 0,1066689422 0,0800012800 0,2133378845 0,1600025600 1,3333404446

16. 800 0,0200004000 0,0150002250 0,1000020000 0,0750011250 0,2000040001 0,1500022500 1,3333400001

17. 850 0,0188238838 0,0141178464 0,0941194187 0,0705892319 0,1882388374 0,1411784637 1,3333396080

18. 900 0,0177780938 0,0133335111 0,0888904692 0,0666675556 0,1777809383 0,1333351111 1,3333392594

19. 950 0,0168423889 0,0126317385 0,0842119446 0,0631586925 0,1684238892 0,1263173851 1,3333389475