Оптические характеристики атмосферы по данным ДЗЗ и атмосферная коррекция спутниковых изображений земной поверхности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.05, кандидат наук Энгель, Марина Владимировна

• Энгель, Марина Владимировна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Энгель, Марина Владимировна

Введение

ГЛАВА 1. Физические и программные основы построения информационных

систем обработки спут11иковых данных

1.1. Физические принципы атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности

1.1.1. Многофакторный физический подход

1.1.2. Информационное обеспечение атмосферной коррекции данных

дистанцио! iiюго зондирования

1.2. Программные технологии построения информационных систем обработки спут11ик0вых данных

1.2.1. Управление проведением расчетов. Автоматное программирование

1.2.2. Информационные технологии построения \уев-систем

1.2.3. Структуры данных

1.3. Программное обеспечение для решения задачи атмосферной коррекции

спутниковых данных

Выводы

ГЛАВА 2. Информационное и алгоритмическое обеспечение решения задачи атмосферной коррекции

2.1. Оптические характеристики атмосферы по данным ДЗЗ

2.1.1. Валидация спутниковых измерений 01 ггических характеристик аэрозоля.,49

2.1.2. Исследование оптико-метеорологических характеристик атмосферы по данным ДЗЗ

2.2. Алгоритмическое обеспечение решения задачи атмосферной коррекции

2.2.1. Оценка релевантности спутниковой оптико-метеорологической

информации

2.2.2 Алгоритм расчета атмосферных корректирующих поправок

Выводы

ГЛАВА 3. Информационная система атмосферной коррекции спутниковых данных

3.1. Разработка и реализация программного обеспечения системы

3.1.1. Технология разработки

3.1.2. Разработка управляющих модулей системы

3.1.3. Структура БД. Технология использования БД в составе системы

3.2. Программное обеспечение системы

3.2.1. Реализация управляющих модулей системы

3.2.2. Реализация функциональности системы

3.2.3. Характеристики разработанного программного обеспечения

3.3. Результаты работы системы

Выводы

Заключение

Список основных аббревиатур

Список обозначений

Литература

Приложение I. Документы об использовании и внедрении результатов работы

Приложение II. UML — диаграмма основных классов системы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптические характеристики атмосферы по данным ДЗЗ и атмосферная коррекция спутниковых изображений земной поверхности»

Введение

Актуальность. В центрах приема и обработки спутниковых снимков накоплены многолетние архивы результатов измерений, полученных различными спутниковыми системами. Для эффективного их использования создаются информационные системы, ориентирование на решение различных тематических задач.

Такие системы должны включать средства предварительной подготовки данных дистанционного зондирования. Для ряда тематических задач в качестве предварительной подготовки необходимо проведение процедуры атмосферной коррекции (АК) спутниковых измерений, так как при наблюдении объектов через атмосферу их изображения могут содержать атмосферный «след». Например, атмосферная коррекция обязательна для достижения максимальной точности решения таких задач, как восстановление температуры земной поверхности, детектирование очагов горения, идентификация типов поверхности, и т.д.

Наиболее полная коррекция искажающих факторов атмосферы возможна на основе многофакторного физического подхода (МФП), в котором используется теория переноса излучения через многокомпонентные среды совместно с оперативной информацией о параметрах оптического состояния атмосферы в момент дистанционного зондирования Земли из космоса [1-5]. В работах C.B. Афонина, В.В. Белова, Д.В. Соломатова [6-11] показано, что ключевыми условиями эффективной реализации процедуры атмосферной коррекции на основе МФП являются:

- радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции спутниковых данных;

- достаточный объем и качество информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;

- программное обеспечение для реализации АК.

Атмосферная коррекция разного уровня используется в штатных алгоритмах тематической обработки спутниковых изображений системы глобального мониторинга EOS/MODIS, возможность её проведения для других спутниковых систем предоставляют различные коммерческие программные продукты (ERDAS, ENVI (FLAASH), ATCOR, ATREM, ACORN и т.д.). Однако во многих случаях атмосферная коррекция производится с точностью, недостаточной для решения конкретной тематической задачи. Это связано с тем, что реализация и использование технологии, основанной на МФП, является нетривиальной задачей, а применение соответствующего программного обеспечения требует специальных знаний, решения ряда вопросов, таких, например, как получение оперативной оптико-метеорологической информации о состоянии атмосферы и ее

использование в расчетных алгоритмах. Как правило, при проведении расчетов на основе МФП в качестве информации о состоянии атмосферы используются модельные данные, что в некоторых случаях может приводить к существенным ошибкам. Поэтому создание программных средств атмосферной коррекции, позволяющих исключить эти ошибки и обеспечить доступность проведения АК для широкого круга пользователей, остается актуальной задачей.

В качестве информации о состоянии атмосферы в момент проведения спутниковых измерений могут быть использованы данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), прогностические данные, данные радиозондов, данные сети АЕЯОКЕТ и др. Современные спутниковые методы диагностики аэрозоля и облачности позволяют обеспечить высокое пространственное разрешение восстановленных данных, сравнимое с пространственным разрешением спутниковых радиометрических каналов, а также обеспечить необходимую временную и географическую привязку данных.

Представляется перспективным решение задачи атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования посредством создания автоматизированной информационной системы для расчета искажающих характеристик атмосферы, которая позволит выполнять атмосферную коррекцию на основе физического подхода для широкого диапазона спутниковых систем в различных спектральных каналах при многообразных атмосферных метеоусловиях с использованием разнородной оптико-метеорологической информации.

Цель работы

Целыо работы является автоматизация процесса расчёта и повышение точности атмосферной коррекции спутниковых измерений температуры земной поверхности на основе многофакторного физического подхода и использования разнородной оптической и метеорологической информации о состоянии атмосферы. Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач.

1. Исследование оптических характеристик атмосферы, восстановленных по данным спутниковых измерений спектрорадиометра МСЮ^/БОБ, для использования этих данных в качестве информации о состоянии атмосферы при проведении АК спутниковых изображений.

2. Разработка метода оценки релевантности спутниковых данных об оптическом состоянии атмосферы.

3. Разработка информационной модели обработки распределенных спутниковых данных.

4. Реализация информационной системы атмосферной коррекции спутниковых данных для различных приложений на основе информационной модели обработки

распределенных данных. Объектом исследования являются информационные системы обработки данных оптического спутникового зондирования земной поверхности.

Предметом исследования являются оптико-метеорологическая спутниковая информация, а также методы и модели организации и описания информационных процессов и информационных ресурсов задач тематической обработки данных дистанционного зондирования на примере проведения атмосферной коррекции.

Методы исследования. В диссертации используются многофакторный физический подход, теория переноса излучения в рассеивающих и поглощающих средах, методы математической статистики, системный анализ, теория автоматов, автоматное программирование.

Научная новизна

При выполнении диссертационной работы впервые:

1. доказано, что данные измерений спектрорадиометра М0018/Е08 обеспечивают учет аэрозольной компоненты атмосферы с точностью, необходимой для атмосферной коррекции ИК-изображений;

2. показано, что точность значений радиационной (яркостной) температуры, восстановленных на основе измерений каналов диапазона 8-13 мкм спектрорадиометра М0018/Е08, наиболее чувствительна к погрешностям задания профилей значений температуры и влажности;

3. предложен метод оценки релевантности спутниковой метеоинформации М001Б, основанный на сравнении результатов численного моделирования температуры земной поверхности в разных ИК-каналах, позволяющий оценивать точность результатов расчетов атмосферных поправок;

4. показано, что для реализации метода оценки релевантности спутниковой метеоинформации МОЭ18 в качестве реперных следует использовать каналы диапазона 8-13 мкм с эффективными длинами волн А.= 11 и 12 мкм (каналы #31 и #32);

5. разработана автоматная модель организации обработки распределенных данных, позволяющая автоматизировать проведение расчетов;

6. разработана информационная модель системы, которая позволяет расширить область применения системы за счет включения новых алгоритмов обработки и типов данных на основе использования автоматной модели и инфологической схемы данных.

Достоверность

Достоверность диссертационной работы подтверждается использованием в расчетных схемах апробированного на практике многофакторного физического подхода

для решения задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности; применением современных технологий проектирования, разработки и тестирования информационных систем; сопоставлением полученных результатов с подходами и результатами других авторов.

Научная и практическая значимость работы определяется использованием созданной информационной системы АК для широкого диапазона спектральных каналов. Результаты работы системы могут найти широкое применение в центрах обработки спутниковых данных в России и других странах.

Диссертационная работа выполнялась в период 2004-2014 гг. в рамках плана научно-исследовательских работ Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАИ, включая базовый бюджетный проект «Формирование лазерных пучков и оптических изображений в атмосфере при адаптивном управлении. Атмосферная коррекция изображений и обратные задачи оптики атмосферы» (№ госрегистрации № 01201052478, 2010-2012 гг.).

Результаты диссертации были использованы при выполнении:

- гранта РФФИ 04-07-90018;

- государственных контрактов - 02.438.11.7008 (2006 г.), 14.740.11.0204 (2010 г.), 14.515.11.0030(2013 г);

- программы СО РАН - «Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН» (2005-2006 гг.);

- интеграционных проектов СО РАН - № 75 (2009-2010 гг.), № 9 (2009-2010 гг.), №4 (2009-2011 гг.).

Результаты работы внедрены и используются в ФГБУ «Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета». Сибирский Центр» и в ИКФИА СО РАН (о чём свидетельствуют соответствующие документы в приложении I).

На программное обеспечение системы получено свидетельство о государственной регистрации № 2013617695 (приложение I).

Основные положения, выносимые на защиту

1. Значения радиационной (яркостной) температуры, восстановленные на основе измерений каналов диапазона 8-13 мкм спектрорадиометра МООТБ/ЕОБ, наиболее чувствительны к погрешностям задания профилей значений температуры и влажности.

2. Метод оценки релевантности спутниковой метеоинформации М0018, основанный на сравнении результатов численного моделирования температуры земной поверхности для разных ИК-каналов.

3. Модель организации обработки распределенных данных, основанная на конечном

7

множестве управляющих автоматов. 4. Информационная система АК позволяет осуществлять поиск источников и оценку качества спутниковых оптико-метеорологических данных и выполнять расчет корректирующих поправок для атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности в автоматическом режиме.

Личиый вклад автора

Опубликованные работы написаны в соавторстве со специалистами в решении задач переноса спутниковых изображений через атмосферу области и в области информационных технологий.

Автором самостоятельно выполнены:

1. аналитический обзор программных средств проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений;

2. аналитический обзор методов и технологий проектирования и разработки информационный распределенных систем;

3. разработка автоматной модели системы;

4. разработка инфологической структуры распределенных мстеоданных;

5. разработка информационной модели обработки распределенных спутниковых данных.

6. проектирование архитектуры системы;

7. реализация и тестирование программного обеспечения системы.

Под руководством и при участии д.ф.-м.н. C.B. Афонина разработаны и реализованы:

1. комплексная валидация, сравнительный и корреляционный анализ оптических и метеорологических характеристик атмосферы, восстановленных по данным спутниковых измерений спектрорадиометра MODIS/EOS;

2. метод оценки релевантности спутниковых данных об оптическом состоянии атмосферы;

3. разработка расчетных алгоритмов, их последующая программная реализация и тестирование.

Научные консультации по решению задач переноса спутниковых изображений через атмосферу осуществлялись д.ф.-м.н., профессором В.В. Беловым.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на девятнадцати конференциях и симпозиумах, в числе которых шесть международных: XI Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы" (Томск, 2004); Международная конференция "Сопряженные задачи механики, информатики и

экологии" (Республика Горный Алтай, 2004); X Российская конференция с участием иностранных ученых «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» (Новосибирск, 2005); XIII Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы" (Томск, 2006); V Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); XV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Красноярск, 2008); VI-ой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды». Томск, Россия (Томск, 2008); Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2010); II Международная конференция «Геоинформатика: технологии, научные проекты» (Барнаул, 2011); XVII Международный симпозиум «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (Томск, 2011); Девятое Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2011); Международная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании" (Усть-Каменогорск, Казахстан, 2003); 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (Saint Petersburg, Russia, 2005); XI Международная конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» - DICR-2006 (Павлодар, Казахстан, 2006); «Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» - CIT-2006 (Павлодар, Казахстан, 2006); SPIE Optics+Photonics 2011 Conference "Earth Observing Systems XVI" (San Diego, California United States, 2011); Всероссийская конференция по математике и механике (Томск, 2013).

По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 35 научных работ, в том числе по одной главе в двух коллективных монографиях, 10 статей в журналах из перечня ВАК.

Структура н объем диссертации- Диссертация состоит из списка основных аббревиатур и обозначений, введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. В ней содержится 147 страниц текста (без приложений), 59 рисунков, 8 таблиц, 106 ссылок на литературные источники.

Основное содержание работы

Введение содержит обоснование актуальности темы, постановку цели и задач. Представлена научная новизна и практическая значимость работы, приводятся основные защищаемые положения. Обсуждается обоснованность и достоверность научных

9

положений и выводов. Кратко излагается содержание работы.

Первая глава «Физические и программные основы построения информационных систем обработки спутниковых данных» в основном имеет обзорный характер.

В разделе 1.1. рассмотрены физические принципы атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности. В п. 1.1.1. представлены основные понятия теории переноса инфракрасного излучения через многокомпонентную атмосферу Земли. Для решения поставленных в работе задач использовано линейное стационарное уравнение переноса излучения, где учитывается поглощение и рассеяние излучения атмосферными газами, аэрозолем и облачностью, отражение от поверхности падающих потоков излучения. Вводятся определения основных используемых в спутниковой радиометрии характеристик. В п. 1.1.2 рассмотрено информационное обеспечение атмосферной коррекции данных ДЗЗ. Проведен анализ возможных источников оптико-метеорологических данных об атмосфере. По итогам анализа обоснована возможность использования спутниковых данных MODIS в качестве информации об атмосферных параметрах при проведении АК спутниковых изображений.

В разделе 1.2. рассмотрены особенности построения программных систем тематической обработки спутниковых данных. В п. 1.2.1 рассматривается парадигма автоматного программирования (АП) и формулируются принципы проектирования программных систем на основе АП. Приводится обоснование выбора автоматного подхода для проектирования информационной системы АК. В п. 1.2.2 даётся обзор технологий программирования, использованных при разработке программного обеспечения информационной системы АК. В п. 1.2.3 рассматриваются принципы организации электронной информации.

В разделе 1.3. приводится аналитический обзор программного обеспечения, предназначенного для проведения атмосферной коррекции спутниковых данных.

Вторая глава «Информационное и алгоритмическое обеспечение решения задачи атмосферной коррекции» посвящена исследованиям свойств оптических характеристик атмосферы по данным ДЗЗ (раздел 2.1), а также рассмотрению особенностей алгоритмического обеспечения решения задачи АК спутниковых данных (раздел 2.2).

В п.2.1.1. рассмотрены результаты комплексной валидации спутниковых измерений оптических параметров атмосферы, включающей сравнение коллекций

данных MODIS Aerosol Products, валидацию спутниковых измерений аэрозольной оптической толщи (АОТ) с использованием данных наземных измерений, а также пространственный и корреляционный анализ данных.

В п.2.1.2 приведены результаты исследований оптико-метеорологических

характеристик атмосферы по данным ДЗЗ в комплексных радиационных экспериментах, проведенных на Дальнем Востоке в 2009-2010 гг. Показано соответствие спутниковых измерений ожидаемому уровню точности для спутниковых методов восстановления над сушей АОТ для регионов Сибири и Дальнего Востока. Произведен пространственный анализ полей АОТ.

В п.2.2.1 рассмотрены алгоритмы оценки релевантности спутниковой оптико-метеорологической информации. Приведены теоретические обоснования алгоритма определения соответствия спутникового снимка заданным временным и географическим параметрам с использованием метаданных и алгоритма определения соответствия спутниковых измерений оптико-метеорологических параметров атмосферы требуемому уровню точности. Показано, что для оценки качества спутниковых метеоданных при использовании информации МОЭ18 оптимальными реперными каналами являются каналы 31 и 32. На основе результатов тестирования продемонстрирована достоверность предложенных методов.

В п.2.2.2 рассмотрен алгоритм расчета корректирующих атмосферных поправок, реализованный на основе программы МООТИАМ.

Разработанные алгоритмы обеспечивают расчет корректирующих атмосферных поправок в автоматическом режиме на основе использования распределенной оптической и метеорологической спутниковой информации.

На основании результатов, приведенных в главе, формулируются два защищаемых утверждения.

Третья глава «Информационная система атмосферной коррекции спутниковых данных» посвящена программной реализации информационной системы АК и описанию результатов работы системы.

В разделе 3.1 рассматриваются принципы построения программного обеспечения информационной системы АК. В п.3.1.1. изложена технология проектирования программного, обеспечения информационной системы АК, проведенная на основе иМЬ-диаграмм. В п.3.1.2. описаны управляющие модули системы, спроектированные на основе автоматной модели системы. В п.3.1.3 рассмотрена технология использования БД в составе системы. Показана структура таблиц БД.

В разделе 3.2 детально описана программная реализация системы. Рассмотрены управляющие программы и классы, реализующие функциональность системы. Показано, что реализация программного обеспечения произведена с использованием современных подходов к созданию программного обеспечения. Приведены характеристики разработанного программного обеспечения.

В разделе 3.3 рассмотрены результаты работы информационной системы АК спутниковых данных.

На основании результатов, приведенных в третьей главе, формулируются два защищаемых утверждения.

В заключении сформулированы основные результаты диссертации и перспективы дальнейшего развития работы.

Автор благодарен научному руководителю этой работы д.ф.-м.н. Афонину C.B. за многолетнее сотрудничество, которое многому его научило, и очень сожалеет о его безвременном окончании. Автор очень признателен своему научному консультанту заведующему лабораторией РОС ИОА СО РАН д.ф.-м.н. Белову В.В. за неизменную поддержку этой работы и ценные советы. Автор очень благодарен своей семье и друзьям за проявленное терпение и сочувствие.

ГЛАВА 1. Физические и программные основы построения информационных

систем обработки спутниковых данных

В первой главе вводятся основные термины и понятия, рассматриваются физические принципы атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности, основанной на многофакторном физическом подходе, а также особенности информационного и программного обеспечения систем атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования. Дано описание типов и форматов входных данных. Приведен аналитический обзор программных средств атмосферной коррекции спутниковых изображений.

1.1. Физические принципы атмосферной коррекции спутниковых

изображений земной поверхности 1.1.1. многофакторный физический подход

Известно, что точное решение задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности требует решения уравнения переноса излучения через многокомпонентную среду (атмосферные газы, аэрозоль, облака, осадки), где необходимо учитывать механизмы поглощения и рассеяния излучения молекулами, атмосферными частицами (аэрозоль, облака, осадки). Рассмотрим далее уравнение переноса излучения и методы его решения.

В приближении ламбертовской подстилающей поверхности с учетом эффектов поглощения и многократного рассеяния излучения атмосферой, а также отражения его от подстилающей поверхности согласно классическим работам [1-5] интенсивность Д монохроматического ИК-излучения на длине волны А. или для волнового числа (частоты) у=10000А. удовлетворяет уравнению переноса излучения:

/я (г, /и, ср) = /я (г, //, <р) - Jlí (г, /.I, ср), (1.1)

с!т

где т(г,ц) - оптическая толщина атмосферы вдоль трассы распространения излучения (выступает в роли пространственной координаты), ц=соз(0У) - косинус зенитного угла трассы, ф - азимутальный угол (азимут) наблюдений относительно азимута Солнца, .Ь. -функция источников.

Оптическая толщина атмосферы от верхней границы (г-со) до высотного уровня ъ вычисляется как интеграл:

ОС

^00 = кл{2) = кл{г) + к8{2) + СТА{2) + (Тц{2).

2

(1.2)

Здесь кх(г) - коэффициент ослабления излучения атмосферой, включающий:

a) коэффициент молекулярного поглощения кд(г);

b) коэффициент молекулярного (Релеевского) рассеяния к$(г);

c) коэффициент аэрозольного поглощения од(г);

с!) коэффициент рассеяния «^(г) атмосферными частицами (аэрозоль, облака, осадки). Здесь для простоты у коэффициентов поглощения и рассеяния опущен индекс X. Функция источников ]х состоит из двух слагаемых:

¿х (г' <Р)=А /а <Р) + • С-З)

Первое слагаемое ./" (г, //, <р) является суммой интенсивности однократного рассеяния излучения атмосферой и интенсивности собственного теплового излучения атмосферы, находящейся в состоянии локального термодинамического равновесия:

А{т,ц,<р) = я ехр[-т(//,)№ ,-*„) + [1 - о>0 (*№№)],

Ак

ВЛ(Т) =--, (1.4)

С\=\. 19107-Ю8 Вт-мкм4/(м2-стер), С2=1.43883 мкм-К

где соо(т) - альбедо однократного рассеяния, Р(\у,-\уо) - индикатриса рассеяния, v/ и \уо -единичные векторы по направлениям вдоль трассы и к Солнцу, ц5=со8(©5) - косинус зенитного угла Солнца, Род - солнечная постоянная, В?,[Т(г)] - значение функции Планка на длине волны X, и для температуры Т(г). Величина соо(т) для заданного атмосферного слоя Ах с оптической толщиной Ат равно отношению Дт5/Дт, где Дтэ - оптическая толщина атмосферы за счет рассеяния излучения молекулами и частицами.

Второе слагаемое л ^ в выражении (1.3) описывает многократное

рассеяние излучения и может быть записано в виде:

^(г, м,<р) = ^- 1Л (г, w')й^v'. (1.5)

4 п п

Решение уравнения переноса предполагает задание граничных условий. На верхней

границе атмосферы (значение т=0) для нисходящего излучения величина 1х(т,р.,ср) равна 1х(0,-ц,ф)=1ь(0,-ц,ф)=0. На уровне подстилающей поверхности (значение т=то) для восходящего излучения величина 1>.(то,+ц,ф)-1ь(то5+М,ф) равна сумме трех слагаемых:

/я(г0,+//,?) = ех{/.1)Вл[Т,} ехр[-г0(//,.)] + ^^ \\1{тй-ц,<р)рМ/л1(р, (1.6)

о о

где первое слагаемое — это интенсивность теплового излучения поверхности, которое равно произведению излучательной способности поверхности £х(ц) и функции Планка для температуры подстилающей поверхности Тз;

второе слагаемое - это интенсивность отраженного от поверхности излучения прямого потока ослабленного атмосферой солнечного излучения;

третье слагаемое — это интенсивность отраженного от поверхности излучения падающего диффузного потока рассеянного атмосферой излучения;

Запишем решение уравнения переноса для потоков (восходящего и нисходящего):

Гц

г ' (1-7)

¡л(т -М>¥) = А(0 ехр(-г) + рд(г',^)ехр[-(г-т')]с!т'.

Далее, подставив граничные условия в это выражение, получим искомое решение уравнения переноса в виде суммы четырех слагаемых:

/я(г,+//,<?) = + 1КР1 + 1АШ + /,(Т, /хл/, = ея(//) 5Я[ГЧ.] /я(г0 - г),

' г 1 О-8)

1,ич. = ехр[-г0(//А.)] + | -/Л,(р)/х11м1(р к (г0 - г),

/я(г'-г) = ехрНУ'-г)],

где

- — вклад теплового излучения подстилающей поверхности;

- 1ярь — вклад отраженных от поверхности падающих потоков излучения; _ 1дтм - вклад собственного теплового излучения атмосферы;

- Ьст - вклад рассеянных атмосферой потоков излучения;

- Мто—х) - функция пропускания атмосферы в слое атмосферы между подстилающей

поверхностью и высотным уровнем т(г) с оптической толщиной Дх=То—т.

15

Для расчета потоков рассеянного атмосферой излучения обычно используют два подхода, основанные на применении численных методов. Одним является метод дискретных ординат (DISORT), реализованный в таких известных программных кодах как MODTRAN, 6S, Streamer. Метод DISORT используется, главным образом, для спектральных областей с преобладанием рассеяния. Подробное описание метода и программы DISORT представлено в работах [12,13]. Для областей с сильным атмосферным поглощением используется более точный алгоритм к-корреляции [14].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Энгель, Марина Владимировна, 2014 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Чандрасекар С. Перенос лучистой энергии. - М.: Изд-во иностр. лит., 1953. 368 с.

2. Соболев В.В. Рассеяние света в атмосферах планет. - М.: Наука, 1972. 335 с.

3. Ку-Нан-Лиоу. Основы радиационных процессов в атмосфере. — Л.: Гидрометеоиздат, 1984.376 с.

4. Минин И.Н. Теория переноса излучения в атмосферах планет. -М.: Наука, 1988. 265 с.

5. Ленобль Ж. Перенос радиации в рассеивающих и поглощающих атмосферах, 1990. 264 с.

6. Афонин С.В., Соломатов Д.В. Методика учета оптико-метеорологического состояния атмосферы для решения задач атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 2. С. 147-153.

7. Афонин С.В., Белов В.В, Соломатов Д.В. Разработка программного обеспечения для атмосферной коррекции аэрокосмических ИК-измерений температуры подстилающей поверхности // Оптика атмосферы и океана. - 2006. - Т. 19. — № 1. С. 67-89.

8. Белов В.В., Афонин С.В. От физических основ, теории и моделирования к тематической обработке спутниковых изображений. - Томск: изд-во ИОА СО РАН, 2005 -266 с.

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

Ю.Афонин С.В. Результаты тестирования двух методов атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. №4. С. 308-310.

П.Афонин С.В. К вопросу о применимости восстановленных из космоса метеоданных MODIS для атмосферной коррекции спутниковых ИК измерений // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 8. С. 684-688.

12. Stamnes К., Tsay S.C., Wiscombe W., Jayaweera К. Numerically stable algorithm for discrete-ordinate-method radiative transfer in multiple scattering and emitting layered media // Appl. Opt. 1988. V.27. No. 12. P. 2502-2509.

13. Stamnes K., Tsay S.C., Wiscombe W., Laszlo I. A General-Purpose Numerically Stable Computer Code for Discrete-Ordinate-Method Radiative Transfer in Scattering and Emitting Layered Media, DISORT Report v 1.1. 2000.

14. Berk. A., Bernstein, L.S., Anderson G . P., Acharya P.K., Robertson D.C., Chetwynd, J. H., and Adler-Golden, SM., "MODTRAN cloud and multiple scattering upgrades with application to AV1RIS" . Remote Sensing of Environment. Vol. 65. 367-375 (1998).

15. Penndorf, R., 1957: Tables of the refractive index for standard air and the Rayleigh scattering coefficient for the spectral region between 0.2 and 20.0 Mm and their application to atmospheric optics II J. OPT. SOC. AMER. 1957. V. 47. P. 176-182.

16. Малкевич M.C. Оптические исследования атмосферы со спутников. - М.: Наука, 1973. 303 с.

17. Бурцев А.И., Бахматов А.Е., Копрова Л.И., Соловьев В.И., Успенский А.Б. Дистанционное определение температуры поверхности океана по радиометрическим ИК измерениям с ИСЗ «Метсор-2» // Тр. ГосНИЦИПР. 1984. Вып. 19. С. 53-66.

18. Barsi J.A., Barker J.L., Schott J.R. An Atmospheric Correction Parameter Calculator for a Single Thermal Band Earth-Sensing Instrument // IGARSS03, 21-25 July 2003, Centre de Congres Pierre Baudis, Toulouse, France.

19. URL: http://atmcorr.gsfc.nasa.gov

20. Barsi J.A., Schott J.R., Palluconi F.D., Hook S.J. Validation of a Web-Based Atmospheric Correction Tool for Single Thermal Band Instruments // Earth Observing Systems X, Proc. SPIE Vol. 5882, August 2005, San Diego, CA.

21.1-Jolben B.N., Eck T.F., Slutsker I., Tanre D., Buis J.P., Setzer A., Vermote E., Reagan J.A., Kaufman Y., Nakajima Т., Lavenu F., Jankowiak I., Smirnov, A. AERONET — A federated instrument network and data archive for aerosol characterization // Rem. Sens. Environ. 1998. V.66. P. 1-16.

22. Сакерин C.M., Кабанов Д.М., Панченко M.B., Полькин В.В., Холбен Б.I I., Смирнов А.В., Береснев С.А., Горда С.Ю., Корниенко Г.И., Николашкин С.В., Поддубный В.А., Тащилин М.А. Результаты мониторинга атмосферного аэрозоля в азиатской части России по программе AEROSIBNET в 2004 г. // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 11. С. 968-975.

23. Jedlovec G.J. Preciptable water estimation from high-resolution split window radiance measurements Hi. Appl. Meteorol. 1990. V. 29, P. 863-877.

24. Hubanks, et.al. MODIS Atmosphere QA Plan for Collection 005 & 051. Version3.10. 12 January 2012.

25. The Level 1 and Atmosphere Archive and Distribution System - LA ADS Web. URL: http://ladsweb.nascom.nasa.gov/

26. LAADS FTP site. URL: ftp://ladsweb.nascom.nasa.gov/

27. URL: http://www.unidata.ucar.edu

28. URL: http://hdf.ncsa.uiuc.edu/index.html

29. URL:

http://www.elbib.ru/index.phtml7env page^methodology/metadata/md review/md descrip sc ientific.html

5. URL: http://\vv metadata/v2 0698.pdf

gov/standards/projects/FGDC-standards-projects/metadata/base 143

47. URL: http://www.fgdc.gov/index.html

48. Д. Крёнке. Теория и практика построения баз данных. 8-е издание. ЗАО Издательский дом «Питер», 2003.

49. Clough, S. А., М. W. Shephard, Е. J. Mlawer, J. S. Delamere, M. J. Iacono, К. Cady-Pereira, S. Boukabara, and P. D. Brown, Atmospheric radiative transfer modeling: a summary of the AER codes, Short Communication. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2005. V. 91. No. 2. P.233-244.

50. Rothman L.S., Jacquemart D., Barbe A., D. Chris Benner, Birk M., Brown L.R., Carleer M.R., Chackerian C., Chance K., Dana V., Devi V.M., Flaud J.-M., Gamache R.R., Goldman A., Hartmann J.-M., Jucks K.W., Maki A.G., Mandin J.-Y., Massie S.T., Orphal J., Perrin A., Rinsland C.P., Smith M.A.H., Tennyson J., Tolchenov R.N., Toth R.A., Vander J. Auwera, Varanasi P., Wagner G. The HITRAN 2004 Molecular Spectroscopic Database. // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. - 2005. - V. 96. - № 2. - P. 139-204.

51. Mlawer M.J., Tobin D.C., Clough S.A. A Revised Perspective on the Water Vapor Continuum: The MT CK.D Model. // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. - 2004. (in preparation).

52. Ontar Corporation. URL: http://www.ontar.com/

53. Berk A., Cooley T.W., Anderson G.P., Acharya P.K., Bernstein L.S., Muratov L., Lee J., Fox M.J., Adler-Golden S.M., Chetwynd J.II., Hoke M.L., Lockwood R.B., Gardner J.A., Lewis P.E. MODTRAN5: a reformulated atmospheric band model with auxiliary species and practical multiple scattering options // Sensors, Systems, and Next-Generation Satellites VIII. Edited by Meynart, Roland; Neeck, Steven P.; Shimoda, I laruhisa. Proceedings of the SPIE.

2004. V. 5571. P. 78-85.

54. Kneizys F.X., Abreu L.W., Anderson G.P., Chetwynd J.H., Shettle E.P., Berk A., Bernstein L.S. , Robertson D.C., Acharya P., Rothman L.S., Selby J.E.A., Gallery W.O., Clough S.A. The MODTRAN 2/3 Report and LOWTRAN 7 Model, Phillips Laboratory, Hanscom AFB contract F19628-9 l-C-0132 with Ontar Corp., 1996.

55. 6S. URL: http://6s.ltdri.org/

56. R. Richter Atmospheric/Topographic Correction for Satellite Imagery. DLR-IB-565-01/05.

2005. 99 p.

57. R. Richter Atmospheric/Topographic Correction for Airborne Imagery. DLR-IB-565-02/09. 2009. 145 p.

58. ImSpec LLC. URL: http://www.imspec.com/

59. Green, R.O., Dar A, Roberts, and James E. Conel, 1996, Characterization and Compensation of the Atmosphere for the Inversion of AVIRIS Calibrated Radiance to Apparent Surface Reflectance: in Proceedings, 6th JPL Airborne Earth Science Workshop: Jet Propulsion Laboratory Publication 96-4, v. 1, p. 135 — 146.

60. Exelis VIS. URL: http://www.exelisvis.com/ProductsServices/ENVI/ENVl.aspx

61. Adler-Golden, S. M., Matthew, M. W., Bernstein, L. S., Levine, R. Y., Berk, A., Richtsmeier, S.C., Acharya, P. K., Anderson, G. P., Felde, G., Gardner, J., Hike, M., Jeong, L. S., Pukall, В., Mello, J., Ratkowski, A., and Burke, II. -II. 1999. Atmospheric correction for shortwave spectral imagery based on MODTRAN4. SPIE Proc. Imaging Spectrometry, 3753:61-69.

62. Matthew, M. W., S.M. Adler-Golden, A. Berk, G. Felde, G.P. Anderson, D. Gorodestzky, S. Paswaters and Margaret Shippert, 2003, "Atmospheric Correction of Spectral Imagery: Evaluation of the FLAASH Algorithm with AVIRIS Data," SPIE Proceeding, Algorithms and Technologies for Multispectral, Ilyperspectral, and Ultraspectral Imagery IX.

63. O'Neill, N. Т., A. Royer, M. Aube, S. Thulasiraman, F. Vachon, P. M. Teillet, J. Freemantle, J-P. Blanchet, and S. Gong. "Atmospheric Optical Parameter Server for Atmospheric Corrections of Remote Sensing Data", Proceedings IGARSS 2002, 24th Canadian Remote Sensing Symposium, June 2002.

64. Freemantle, J., M. Versi, N. T. O'Neill, A. Royer, M. Aube, S. Thulasiraman, F. Vachon, P.

M. Teillet, J-P Blanchet, and S. Gong. "Using Web Services for Atmospheric Correction of Remote Sensing Data", Proceedings IGARSS 2002, 24th Canadian Remote Sensing Symposium, June 2002.

65. Remer L., Tanre D., Kaufman Y., Levy R., Mattoo S. Algorithm for Remote Sensing of Tropospheric Aerosol from MODIS: Collection 005. MOD1S ATBD, November 2006. http://modis-atmos.gsfc.nasa.gov/_docs/MOD04%3AMYD04_ATBD_C005_revl.pdf.

66. Mattoo S., Li R-R., Martins J.V., Levy R., Chu D.A., Kleidman R., Ichoku C., Koren I. Collection 005 Change Summary for MODIS Aerosol (04_L2) Algorithms (http://modis-atmos.gsfc.nasa.gov/C005_Changes/C005_Aerosol_5.2.pdf).

67. Ichoku C., Chu D. A., Mattoo S., Kaufman Y. J., Remer L. A., Tanre D., Slutsker I., Holben

B. N. A spatio-temporal approach for global validation and analysis of MODIS aerosol products//Geophys. Res. Lett. 2002. V.29. No.12. doi: 10.1029/2001GL013206.

68. Remer L.A., Kaufman Y.J., Tanre D., Mattoo D., Chu D.A., Martins J.V., Li R.R., Ichoku

C., Levy R.C., Kleidman R.G., Eck T.F., Vermote E., Holben B.N. The MODIS aerosol algorithm, products and validation Hi. Atmos. Sci. 2005. V.62. P. 947-973.

69. Gao B.C., Kaufman Y.J. Water vapor retrievals using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels // J. Geophys. Res. 2003. V. 108. No. 13. 4389.

70. Seemann S., Li J., Menzel W.P., Gumley L. Operational retrieval of atmospheric temperature, moisture, and ozone from MODIS infrared radiances // J. Appl. Metcorol. 2003. V. 42. P. 1072-1091.

71. Афонин С.В., Белов В.В., Энгель М.В., Кох A.M. Валидация региональных спутниковых данных MODIS Aerosol Product (MOD04) // Вторая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы космическими средствами»: Тезисы докладов. Санкт-Петербург, Изд-во РГГМУ, 2004. Т.2.С. 27-31.

72. Афонин С.В., Белов В.В., Энгель М.В., Кох A.M. Разработка в ИОА СО РАН базы данных региональной спутниковой информации и программного обеспечения для ее обработки // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 1-2. С. 52-60.

73. Afonin S.V., Belov V.V., Engel' M.V. Statistical analysis of the MODIS Atmosphere Products for the Tomsk Region // Proc. SPIE. 2005. V. 5979. P. 164-172.

74. Афонин С.В., Белов В.В., Куликов Г.Э., Энгель М.В. Разработка программного обеспечения портала для использования региональной спутниковой информации в научных исследованиях // Вычислительные технологии. 2006. Т.П. Спец. выпуск. С. 127-135.

75. Афонин С.В., Белов В.В., Энгель М.В Сравнительный анализ спутниковых аэрозольных данных типа MODIS Aerosol Products // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21.№3. С. 235-239.

76. Афонин С.В., Белов В.В., Панченко М.В., Сакерин С.М., Энгель М.В. Корреляционный анализ пространственных полей аэрозольной оптической толщи на основе спутниковых данных MODIS // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 6. С.510-515.

77. Афонин С.В., Энгель М.В., Майор А. Ю., Павлов А.П., Столярчук С.Ю., Шмирко К.А., Букин О.А. Результаты комплексного аэрозольного эксперимента в переходной зоне материк-океан (Приморье и Японское море). Часть 2. Анализ пространственной и временной изменчивости характеристик аэрозоля по спутниковым данным и лидарным измерениям // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 9. С. 811-819.

78. Afonin S.V., Engel M.V., Pavlov A.N., Shmirko K.A., Stolyarchuk S.Yu., Bukin O.A. Analysis of spatiotemporal dynamics of aerosol optical depth according to satellite and lidar data in Primorsky Krai during spring 2009 // Proc. of the 25th International Laser Radar Conference (ILRC-25), St.-Petersburg, 5-9 July 2010. P. 500-503.

79. Сакерин C.M., Афонин С.В., Энгель М.В., Кабанов Д.М., Полькин В.В., Турчинович

Ю.С., Букин О.А., Павлов A.M. Пространственно-временная изменчивость аэрозольной оптической толщи атмосферы в Приморье и прилегающих морях в августе 2010 г. // Оптика атмосферы и океана. 2011. Т. 24. № 09. С. 731-736.

80. Сакерин С.М., Кабанов Д.М., Заяханов А.С., Жамсуева Г.С., Цыдыпов ВВ., Нагуслаев С.А., Корниенко Г.И., Николашкин С.В., Тащилии М.А., Афонин С.В., Энгель М.В., Андреев С.Ю., Бедарева Т.В., Терпугова С.А. Пространственно-временная изменчивость аэрозольной оптической толщи атмосферы в Сибири и Дальневосточном регионе по данным спутниковых и наземных наблюдений // Исследование радиационных характеристик аэрозоля в азиатской части России, под ред. С.М. Сакерина: Томск: Издательство ИОА СО РАН. 2012. - 484 с. С119-181.

81. Энгель М.В., Афонин С.В., Белов В.В. Методика предварительной оценки точности спутниковых метеоданных при атмосферной коррекции измерений ТЗП из космоса // Оптика атмосферы и океана. 2013. Т. 26. № 8. С. 692 - 694

82. Кабанов Д.М., Сакерин С.М., Турчинович С.А. Солнечный фотометр для научного мониторинга (аппаратура, методики, алгоритмы) // Оптика атмосферы и океана. 2001. т. 14, № 12, с. 1162-1169.

83. The GES-DISC Interactive Online Visualization ANd aNalysis Infrastructure (Giovanni). URL: http://giovanni.gsfc.nasa.gov/

84. Land Processes (LP) DAAC. URL: https://lpdaac.usgs.gov/

85. Лаборатория исследований сейсмической и вулканической активности Камчатского филиала Геофизической службы РАН. URL: http://emsd.iks.ru/~ssl/monitoring/main.htm

86. Сакерин С.М., Павлов А.Н., Букин О.А., Кабанов Д.М., Корниенко Г.И. , Полькин В.В., Столярчук С.Ю., Турчинович Ю.С., Шмирко К.А. Результаты комплексного аэрозольного эксперимента в переходной зоне материк-океан (Приморье и Японское море). Часть 1. Вариации аэрозольной оптической толщи атмосферы и вертикальные профили // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 8. С.691-699.

87. Earth Snapshot. URL: http://w\vw.eosnap.com/?s=dust+storm+china

88. Кабанов Д.М., Веретенников В.В., Воронина Ю.В., Сакерин С.М., Турчинович IO.C. Информационная система для сетевых солнечных фотометров // Оптика атмосферы и океана. 2009, Т. 22, №1. с. 61-67.

89. Полькин В.В., Козлов B.C., Турчинович Ю.С., Шмаргунов В.П. Сравнительный анализ характеристик аэрозоля в приземном слое атмосферы морских и прибрежных районов Приморья // Оптика атмосферы и океана. 2011. Т. 24, № 6. с.538-546.

90. Berk A., Anderson G., Acharya P., Hoke M., Chetwynd J., Bernstein L., Shettle E., Matthew M. , Adler-Golden S. MODTRAN4 Version 3 Revision 1 User's Manual, Air Force Res. Lab., I Ianscom Air Force Base, Mass., 2003.

91. Wang P., Liu K.Y., Cwik Т., Green R. MODTRAN on supercomputers and parallel computers. // Parallel Computing. 2002. V.28. No.l. P. 53-64

92. Wan Z., Li Z.-L. Radiance-based validation of the V5 MODIS land-surface temperature product // Int. J. Remote Sens. 2008. V.29. No. 17-18. P. 5373-5395.

93. Coll C., Vicente Caselles V., Valor E., Raquel Niclos R. Comparison between different sources of atmospheric profiles for land surface temperature retrieval from single channel thermal infrared data// Remote Sens. Environ. 2012. V.l 17. No. 15 P. 199-210.

94. Энгель M.B., Афонин C.B., Белов B.B. WEB-pecypc для атмосферной коррекции спутниковых данных // Изв. ТПУ. 2011. Т. 318. № 5. С. 94-99.

95. Энгель М.В., Афонин С.В., Белов В.В. WEB-pecypc для проведения атмосферной коррекции мультиспектральных спутниковых изображений земной и водной поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 3. С. 140-146.

96. pgAdmin PostgreSQL Tools. URL: http://www.pgadmin.org

97. URL: http://www.ieiik.eom/articles/2007/02/a simple unix linux daemon in python/

98. URL: http://code.activestate.com/recipes/576858/

99. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Linux

100. URL: http://gcc.gnu.org/

101. URL: http://software.intel.com/ru-ru/intel-compilers/

102. URL: http://www.ontar.com/Software/ProductDetails.aspx?item=modtran

103. URL: http://www.postgresql.org/

104. Энгель M.B., Афонин C.B., Белов B.B. Интеграция междисциплинарных данных и результатов исследований, базирующихся на пространственных характеристиках и признаках. Инфраструктура пространственных данных, метаданные, веб- и геосервисы // Геоинформационные технологии и математические модели для мониторинга и управления экологическими и социально-экономическими системами, ред. кол.: Ю.И. Шокин [и др.]; под ред. И.Н. Ротановой: Рос.акад. наук. Сиб. отделение. Институт водных и экологич. проблем. - Барнаул: Пять плюс, 2011. - 250 с. С. 84-163

105. Энгель М.В. Анализ INTERNET-ресурсов спутниковых данных // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 7. С. 632-639.

106. Энгель М.В., Афонин C.B. Программное обеспечение информационно-вычислительной системы расчета данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений. // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 07. С. 628-633.

ПРИЛОЖЕНИЕ I. ДОКУМЕНТЫ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ И ВНЕДРЕНИИ

РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ

/г, * . со t

«УТВЕРЖД/УО» ••-•-. '-fV'A Директор И0А СО ВШУД.ф -m.h,"^

В, г \ /;<'/ ; \V ''h ^v-«' - -„•.л

«УТВЕРЖДАЮ» Директор СЦ ФГБУ .«Н^фШлэцета» S J?> т> *■'<<■■- •• '^-if"'- R.H. Антбнов

Дата ".

^.л'.Ч""'':'

4^13 1

/

Дата ".

•I,

л

Акт

vV

испытания и внедрения научно-технической разраб<гйгн=г";;"> «Информационно-вычислительная \уеЬ-система расчета данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображении»

Настоящий акт составлен о том, что научно-техническая разработка «Информационно-вычислительная web-система расчета данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений», которая выполнена сотрудниками ИОА СО РАН В.В. Беловым, C.B. Афониным, М.В. Энгель, прошла успешные испытания, внедрена и используется в Сибирском Центре Федерального Государственного бюджетного учреждения "Научно-исследовательский центр космической

гидрометеорологии "Планета".

Заключение

1. Замечаний по техническому состоянию нет. Удобный ууеЬ-интерфейс позволяет эффективно обрабатывать спутниковые данные.

2. Внедрение данной разработки в Сибирском Центре Федерального Государственного бюджетного учреждения "Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии "Планета" и ее использование для проведения атмосферной коррекции ряда спутниковых систем повысило качество тематической обработки данных ряда спутниковых систем.

3. Настоящий акт не является основанием для финансовых претензий.

От ИОА СО РАН: От СЦ ФГБУ «НИЦ «Планета»

Заведующий^тбораторией Главный инженер оптически;ГГси£цалов, д.ф.-м.н.

' В.В. Белов. —-- ^¿¿¿я^- A.B. Калашников.

« ■>(_2013 года «¿У» '<-<- ~t>Atv 2013 года

«УТВЕРЖДАЮ»

jJ!:

«УТВЕРЖДАЮ» Директор ИКФИА СО РАН чл.- корр. РАН

\\ / /

jf " Ж » \/,йис

Бережко

2014 г.

Акт

об использовании результатов внедрения научно-технической разработки «Информационная система расчета данных для проведения атмосферной

Настоящим актом подтверждается, что отдельные результаты научно-технической разработки «Информационная система расчета данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений», выполненной в ИОА СО РАН сотрудниками В,В, Беловым, C.B. Афониным, М.В. Энгель, внедрены и используются в Институте космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера СО РАН.

Использование результатов данной разработки в Институте космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера СО РАН повысило уровень автоматизации и качество тематической обработки данных ряда спутниковых приборов, что позволило, в целом, улучшить качество результатов дистанционного зондирования.

коррекции спутниковых изображений»

От ИОА СО РАН

От ИКФИА СО РАН

Заведующий лабораторией оптических сигналов, д.ф.-м.н.

Главный инженер

В.В. Белов

«

Л» UA0M 2014 г.

«/J» 2014 г.

ГОеШЙСЖАШ ФВДЕРАЩШШ

ггг""^

тшпяшп

11ЙШ1 у*^

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2013617695

Информационио-шлчислительиая автоматическая система с ^еЬ-интерфейсом для расчета данных, необходимых при атмосферной коррекции спутниковых изображении

Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения российской академии наук (ИОЛ СО РАН)

(т

Авторы: Энгель Марина Владимировна (НИ), Белов Владимир Васильевич (1111), Афонии Сергей Васильевич (ВИ)

Заявка № 2013616070 Дета пост) илсшш 16 1НШШ 2013 Г.

Дата государственной рсгистршии п 1'сестрс программ для ЭВМ 21 августа 2013 г.

« А .

• ж- ,.. ; -ж

^лд - Ч •>

'-а 4

% 1

Руководишь Фсдсра'к пай служим по иителлешуалыюй собственности

Б П. Симонов

) г2 м гй м ТА м П 2 52 К? ?Гг м К? г'Л гЛ £ 12 г2 П й? К: £ их и* и\ & П: <

ПРИЛОЖЕНИЕ II. UML - ДИАГРАММА ОСНОВНЫХ КЛАССОВ СИСТЕМЫ

Read_Otder'sJliataJiase ' ''

♦ ParConnect.dict

♦ DSN stnng

♦ curs object

♦ conn ob)eel_

♦ ConnectOBO object

♦ UstPowslrvrafilefWatneTable string) tuple

RenTbrders. Order

♦ Easing double

♦ Westing. double

♦ Nortnlat' double

♦ Soutnla? double

♦ DateOrder string

♦ YearOrder mt

♦ MontnOrder. mt

♦ Disorder, int ♦TimeDruer, string

♦ HourOrder int

♦ MinuteOrdenlnt

♦ FNjMff: string

♦ CaJcjype ;bool

♦ Datatypes; string

♦ Geo; bool

♦ Solar: bcol

♦ Compsnents .stnng

♦ IsQataSateiiM bool

+ IsDataPrognosis .tool

♦ IsOataAuto'bool

♦ IsHDF'bool

♦ IsGPIBlbooJ + DayOfYear in? ♦tUnanPay-float_

4

Читает

Пе ad Order s,0rdef M6Sli

CnarUO. bool' ♦ СПал21_22 bcol

Chan23~bool + Chan29i boel Chaji31 • bool Chan32 boot

7w

1 '1

3ead Orders. Or detAST^Tf

• ChanlO.bool" -Cfianllrbeol ■Chanl2 bool •Chanl3 bool -Chanl4 bool

3-|в ead_6t der s.frr del UllPSAT f

"♦EhariS bool ~>

7Г

^eaflUPLO lupte

1

Читает

A cttWIwrt_SefwceDaMRts

r curs i object

♦ DataType; string + Pnonty:mt -

+ Prctoconype ^jstnng

♦ UPL stnng '

♦ PootDirr string Login'stnng

♦ Password string

-userid ,int -isjlata_ebtained,bool

► ts~caic~done bool u!s~control_done .bool

► ra jjrderJSent booi -isjunning_break bcc! >is"order_done bool

' isj^'der^created. bool

► tmpFolderName string >- DataTimeBegm: stnng

" DataTimeEnd string •IdOrdsfTablMnt

► IdOrderrlnt

► Sensor stnng

DjAnqomodel X

ProcessriqFTPXonneciioriFTP '

♦ _^injt_(parametersn'pl 'dictj' object

♦ ConnertonODenQ - bool

+ Connect ontloseQ . '

JL

ProQessMigfTPlocatBDatafTP

► thisDuV htnisFile'

- GetListDtrQ.; tuple -FlndFNO^string

Вызывает Исп;1ьз,вт 1

♦ FNQpenQ .bool

♦ FileRetrQ'bool

♦ FNCIostQlbool

t ModeOaia.Remoie

*

Выгьиаот Вызывает

CRIB: string •♦•FN^GPiBjs extstiawi

^ParametorsPtP - diet____

♦3jH'L_(Order.object,Condibons.cbjeci, curs object)"

Испо-ь'^т

'ЫШ1Э£7

TTFr&ffiBistring-

♦ Mash_GFilB: string _

♦ ojn гп][(эдйтоб1е«)~

•FNJJD stnng

•fia^js^exisfbool • Parameters FTP diet

~"EeoM£TA.ftemow MtT"

►__-tnit__{Order object, curs: object Condit.ons r object) ► GetFNQ'-.string

•J_init_{Order object Conditions object, cufslobjecy • Define i ocalMeteoOu diet ■DetneRemoteyeleoO diet -WntejnputO boot

- Create jnpuro tool , r

Исгогь?уег

Process inq_FfJ_MxDj*atJ tplaadsPff*

" PattiFM string

'jnrtjFH string) ■ Del neii x004ldSet0.ini -OeftneUKOOZIdSetO.Int • PathklOD040: stnng ►PatbUYD040: stnng -•PathMODO?0 string •PatiiMYDD70*stnng

' Processing JfMJdKp'J'adiLocailffr"

?"PathFH 'string

_nit_(PooiDir' string,'Ff J stnng)"

► PamiiODOiO string >PatriUYD040: string "Pa№NOD070; stnng

► Ра01МУ007(Ь string

Создает

1

Ссздзсг

'L

roc_

FN.stnng

♦ Mantfi int

♦ OayOiMontn: int + DayOtYea/;lnt

♦ DataType:stnng +MSet.mt +ISHDF boot

-+Mas»4DF; stnng ♦isTerra.bool

♦ IsAqua bool jnit_(Pf J. string)

Вызывает ~fceoMETAXocal Мб

+ WD RootDir.stnng

♦ ftil/D, string

♦ FrLMDJs_exist boot _

♦ _imt_JOrcer object turs. object'Conditions .objecO

♦ GetFNO stnng

Создает''

DeRH_Mxbjgid,MD

♦ F*ath_Aqua_MD string"

♦ Path~Terra_WD. stnng + FH_WD_Aqua" stnng

• + FN~MD~Terra string *■ Pam-Aqua-MD_is_exist bool

♦ Path~Terra~MDjs_ex]st bool + FN_Cio_Aquajs_enst bool

♦ f NrMD~Terrajs enst bool _

rit_(Orde " ob,ett, Conditions * object, curs object)

GeoMETjLMODd3_Pay

+ Vear;int + Months Int ♦DayOfMcnftiint t-YDay^float + MetaGranule:dict

jnrt_(DayFN. int, Tirre, diet)

tGranuielDO :int

♦ StartDateTlmeQ: slrng

♦ ArcbveSetO .string

♦ OrbrJ^umberO' stnng + OaytJightFlagO. siring

+ £astBoundingCobfdO stnng + r JorthBoundingCoordO: string

♦ SoutfvB&unoingCoordQ: string + WestBoundingCoordO. string + GRingtongitudelO • stnng

+ GPmglongltude20 .string + GRinglongstude30 rstnng + GRmgLongitude40: string

♦ GPingtatitudelO string

♦ GPmglatitude20: string + GPingLaiitud*30, string

♦ GRmgLatitude-IOfString

♦ HdtFnMaskO 2 string -»GeoControtQiboot-_