Разработка и исследование метода автоматического определения дрейфа морских льдов по последовательным спутниковым изображениям тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, кандидат технических наук Рахина, Татьяна Владимировна

• Рахина, Татьяна Владимировна
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Рахина, Татьяна Владимировна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Обзор методов определения дрейфа льдов 9 по спутниковым изображениям.

1.1. Интерактивный метод

1.2. Полиномиальный метод

1.3. Кросс-корреляционный метод

1.4. Гибридный метод

1.5. Метод оптического потока

1.6. Выводы. Постановка задачи. 22 Глава 2. Метод автоматического определения дрейфа льдов по

радиолокационным изображениям с широкой полосой обзора

2.1. Предварительные процедуры

2.2. Трансформация изображений в фотокарту

2.3. Нахождение первичных векторов дрейфа

2.4. Вычисление направления и величины вектора дрейфа

2.5. Вторичная обработка изображений

2.6. Оценка погрешности метода

2.7. Выводы. 34 Глава 3. Тестирование метода

3.1. Формирование тестовых изображений

3.2. Тестирование на сдвиг с поворотом

3.3. Тестирование изображений на нулевой дрейф

3.4. Тестирование на заранее заданный ненулевой дрейф

3.5. Выводы. 45 Глава 4. Результаты исследований

4.1 Дешифровочные свойства льда

4.2. Обработка изображений ИСЗ «Океан»

4.3. Обработка изображений ИСЗ Еж1аг8а1

4.4. Выводы. 89 Заключение. Основные результаты. 93 Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование метода автоматического определения дрейфа морских льдов по последовательным спутниковым изображениям»

Введение.

В условиях роста международных морских перевозок, развития технических средств мониторинга окружающей среды и усиления внимания к проблемам экологии повышается и необходимость изучения, анализа и прогнозирования динамики ледяного покрова Арктического и Антарктического регионов В полярных бассейнах осуществляются морские перевозки и рыбный промысел, геологические и другие исследовательские работы. В связи с этим особенно актуальны знание фактических ледовых условий и прогноз их изменения, необходимые для обеспечения безопасности мореплавания, выработки рекомендаций по проводке судов и районов лова рыбы. Поэтому в настоящее время необходима всепогодная, не зависящая от времени суток, точная и объективная информация о морском льде, волнении и ветре.

Недостатки традиционных контактных и самолетных измерений характеристик морских льдов - высокая стоимость, а также ограниченность в пространстве и времени. Тем не менее именно данные авиаразведки (визуальные и радиолокационные) служили до недавнего времени основой для составления ледовых карт для морей Северного Ледовитого океана и Дальнего Востока. Появление искусственных спутников Земли (ИСЗ), оборудованных устройствами дистанционного зондирования, существенно продвинуло вперед изучение морских льдов, так как с помощью измерений из космоса удается оперативно наблюдать ледовую обстановку на обширных пространствах за короткие промежутки времени.

Ценную информацию о ледовых условиях дают видимые и ИК-с пугни ко вые изображения, особенно полученные многоканальным сканирующим устройством среднего разрешения. Облачность и низкая высота солнца в зимние месяцы препятствуют проведению регулярных съемок из космоса в видимом участке спектра. Возможности получения информации с подстилающей поверхности в инфракрасном (ИК) диапазоне шире, так как измерения могут осуществляться в темное время суток [1]. Однако облачность и туман, которые часто наблюдаются в высоких и умеренных широтах, являются серьезной помехой. Поэтому постоянный мониторинг морских льдов и процессов взаимодействия лед-океан-атмосфера на основе спутниковых видимых и ИК-изображений возможен далеко не всегда.

Большой прогресс в последние годы был достигнут в изучении ледяного покрова дистанционными радиофизическими методами. Всепогодность, независимость от освещенности солнцем, возможности индикации возрастных градаций и сплоченности

льда, оценки динамики ледяного покрова, скорости приводного ветра и других параметров - все это свидетельствует о целесообразности и эффективности использования СВЧ-радиометров и радиолокационных станций (РЛС) в качестве штатной аппаратуры на самолетах-лабораториях и ИСЗ [2-14]. Необходимость получения оперативной всепогодной информации о ледовой обстановке продиктована, в частности, присущей ей сильной изменчивостью: под влиянием штормовых циклонических возмущений (что обычно для зимнего сезона) происходят заметные подвижки льда, кромка льда может сместиться на 100 км. и более.

С развитием космических спутниковых технологий стало возможным оперативное наблюдение за состоянием и динамикой ледяного покрова, одна из основных динамических характеристик которого - дрейф. Дрейф льдов является важным параметром состояния ледяного покрова, определяет тенденции изменения ледовых условий и ледообмена с другими районами. С движением льдов связано строение ледяного покрова, степень его торосистости, раздробленности, формирование трещин и разводий. Динамика морского ледяного покрова влияет на радиационный баланс и метеорологические условия вблизи поверхности океана [15]. Дрейфующий ледяной покров является переносчиком загрязняющих веществ естественного и искусственого происхождения и изучение его динамики важно для геологических и экологических исследований [16,17]. Спутниковые изображения морских льдов являются реально возможным источником получения фактических данных о детальной картине дрейфа льдов. Возможность определения дрейфа льдов в инерактивном режиме по изображениям ГЧОАА, ЕК8-1, "Океан", ЗБМЛ была показана в ряде проведенных ранее исследований [17-22]. Методика нахождения векторов дрейфа льда в интерактивном режиме заключается в определении географических координат одних и тех же деталей изображения ледяного покрова на двух или более последовательных спутниковых изображениях одного и того же района, выведенных одновременно на экран компьютера. Как правило, для определения дрейфа используются большие ледяные поля, разрывы в ледяном покрове и отдельные льдины, которые хорошо опознаются на повторных изображениях. Однако процесс ручной обработки изображений занимает большое количество времени и требует присутствия опытного оператора, что делает неэффективным использование интерактивного метода в оперативной работе. По этим причинам примерно с конца 80-х годов начались работы по исследованию и созданию методов автоматического определения дрейфа.

Из-за различий снимков, получаемых с разных спутников, методы, созданные для одного типа снимков не всегда могли быть использованы при обработке снимков другого типа без предварительной адаптации и модификации. До сегодняшнего дня создано и апробировано несколько основных методов автоматического определения дрейфа [23-30]. Многие из них в качестве основы использовали кросс-корреляционный подход, суть которого заключается в том, чтобы найти на двух последовательных снимках участки, наиболее похожие друг на друга, такие, что коэффициент кросс-корреляции между ними был бы максимальным из всех вычисляемых. Ни один из разработанных методов до настоящего момента не предназначался для радиолокационных изображений с широкой полосой обзора. Радиолокационные снимки, получаемые с российского ИСЗ «Океан», обладают полосой обзора 450 км. и разрешением на местности порядка 2 км. При такой широкой полосе обзора они дают возможность охвата всего Арктического бассейна за 3 - 4 дня, что является немалым достоинством при их использовании в оперативном режиме. Получаемые изображения не зависят от погодных условий, что дает возможность их регулярного использования в научных и практических целях. Создание метода автоматического определения дрейфа по последовательным радиолокационным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора позволило бы значительно расширить сферу исследований в этой области, подключив данные о дрейфе льдов, определенные в автоматическом режиме по изображениям с российского спутника «Океан», с канадского ИСЗ Яаёагва!, а в дальнейшем и со спутников подобного типа, запуск которых планируется осуществить в ближайшем будущем - европейского спутника ЕМУ18АТ и российского спутника «Ресурс-Арктика».

За основу при создании метода автоматического определения дрейфа льдов по последовательным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора был взят кросс-корреляционный подход, который был дополнен и усовершенствован с учетом особенностей этих изображений.

Таким образом основной задачей работы стало создание и исследование метода автоматического определения дрейфа по последовательным радиолокационным изображениям низкого разрешения с широкой полосой обзора, а также определение с помощью разработанного метода дрейфа морских льдов по радиолокационным изображениям со спутника «Океан» и анализ полученных данных.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Она содержит 100 страниц машинописного текста, 53 рисунка и список использованной литературы из 75 наименований.

В первой главе дан обзор методов определения дрейфа морских льдов по спутниковым изображениям.

Во второй главе изложен разработанный метод автоматического определения дрейфа льдов по спутниковым изображениям с широкой полосой обзора.

В третьей главе проведено тестирование и анализ разработанного метода.

В четвертой главе проанализированы результаты автоматического определения дрейфа по реальным парам радиолокационых изображений со спугников «Океан» и Иаиагеа1 и даны рекомендации по выбору параметров метода.

Новизна диссертации заключается в том, что в ней впервые

¡.Создан метод автоматического определения дрейфа по последовательным радиолокационным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора, работающий по изображениям исходного разрешения.

2.Разработана модель ограничения зоны поиска по повторному изображению, позволяющая существенно снизить временные затраты на определение дрейфа.

3.Предложен новый подход, основанный на методе корреляционного анализа дискретных временных рядов с прогнозированием и позволяющий расширить и уточнить картину дрейфа в исследуемом районе.

4.Исследован новый подход к выбору начальных точек на первом изображении, дающий возможность определить дрейф для тех точек, которые легко выделяются человеческим глазом.

5.Впервые автоматизирована процедура определения дрейфа по радиолокационным изображениям с широкой полосой обзора российского спутника «Океан», показана возможность и эффективность автоматического определения дрейфа по последовательным радиолокационным изображениям спутника «Океан» (низкого разрешения).

6.Показана возможность автоматического определения дрейфа по изображениям канадского спутника Кжкгеа! (высокого разрешения) в условиях таяния ледяного покрова.

Достоверность полученных результатов подтверждается верификацией результатов при помощи данных, полученных в интерактивном режиме и данных дрейфующих буев, корректным использованием приведенного в диссертации математического аппарата, а также результатами апробации на международных конференциях.

Практическая ценность работы.

Разработанный метод позволяет существенно (на 1-2 порядка) снизить временные затраты на определение дрейфа льдов и дает возможность получения в автоматическом режиме данных о дрейфе по радиолокационным изображениям с широкой полосой обзора с российского спутника «Океан», с канадского ИСЗ Radarsat, а в дальнейшем и со спутников подобного типа, запуск которых планируется осуществить в ближайшем будущем - европейского спутника ENVISAT и российского спутника «Ресурс-Арктика».

Основные положения диссертации, выносимые на защиту :

Метод автоматического определения дрейфа по последовательным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора, работающий по изображениям исходного разрешения.

Модель ограничения зоны поиска по повторному изображению, позволяющая существенно снизить временные затраты на определение дрейфа.

Вторичная обработка изображений, основанная на методе корреляционного анализа дискретных временных рядов с прогнозированием и позволяющая расширить и уточнить картину дрейфа в исследуемом районе.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на конференциях;

1. На Российско-Норвежской рабочей встрече в ДАНИИ (Санкт-Петербург, Россия, 28 февраля-2 марта 1995 года. )(Proceedings of the Russian-Norwegian workshop, St.Peterburg, February 28- March 2, 1995, AARI)

2. На итоговой сессии ученого совета ААНИИ по результатам работ 1996 года Санкт-Петербург, 1996.

3. На международной конференции «Неразрушающее тестирование и компьютерные эксперименты»-, Санкт-Петербург, Россия, 8-12 июня 1998 года. (On

New Approaches To Hi-Tech 98 International Workshop, Nondestructive Testing and Computer Simulations in Science and Engineering, S-Peterburg, June 8-12, 1998, Russia.)

4. На международном симпозиуме «Дистанционное зондирование окружающей среды», Тромсё, Норвегия, 8-12 июня 1998 года. (Proceeding of 27th International Symposium on Remote Sensing of Environment, Tromso, June 8-12, 1988, Norway.)

5. На семинарах лаборатории кафедры «Информационные и управляющие системы» Санкт-Петербургского Технического Университета.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1 А. В.Ю.Александров, А.В. Бушуев, В.Г. Смирнов, Ю.А. Щербаков, Т.В. Рахина Разработка алгоритмов и технологий автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования - "Тезисы докладов. Итоговая сессия ученого совета ААНИИ по результатам работ 1996 года" ААНИИ, 1996, С-Пб

2А. V.Yu. Alexandrov, T V. Rakhina Studies of sea ice dynamics in the Kara and Laptev seas from satellites images - Proceedings of the Russian- Norwegian workshop, St.Peterburg. February 28- March 2, 1995, AARI

ЗА. Т.В. Рахина, В.Ю, Александров, А.В. Бушуев, С. Сандвен

Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника «Океан» с использованием кросс-корреляционного алгоритма. - Исследование Земли из космоса, 1998, No.4, сс. 107-115.

4А. Tatyana V. Rakhina,Viktor S. Tarasov, Vitaly Yu. Alexandrov Algorithm and technology of ice drift determination from successive satellite images using cross-correlation approach. - On New Approaches To Hi-Tech 98 International Workshop, Nondestructive Testing and Computer Simulations in Science and Engineering, preprint. June 8-12 1998, S-Peterburg, Russia.

5A. S. Sandven, V.Alexandrov, M.Lundhaug, K.Kloster, T.Rakhina and L.Pettersson Monitoring of sea ice motion by sequential satellite images - Proceeding of 27th International Symposium on Remote Sensing of Environment, June 8-12, 1988, Tromso, Norway.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Рахина, Татьяна Владимировна

4.4. Выводы.

Проведенные исследования выявили возможность определения дрейфа в автоматическом режиме при помощи созданного метода по поеледовательным радиолокационным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора, полученным с российского спутника «Океан».

Анализ полученных в ходе работы данных показал, что автоматические карты дрейфа дают вполне точную картину движения льда в заданном районе, относительная погрешность приведенных результатов не превышала 5%.

Исследования нового подхода к выбору начальных точек показали, что когда в качестве начальных выбираются точки, легко выделяемые человеческим глазом, то шшшшяли нвящ нНВВив

РЯЩВШ яВШВш аяивш

ШтШШШШЗ' ШШВшШШ?'

НШМР

ЩявВри г н ш мн»^, вПШнННЮ

ШВЕ

1|§

ЙяР ■В

ИМ рис. 4.37.

Пара изображений 14.08 - 15.08. Фрагмент 3. рис. 4.38.

Автомагическая карта дрейфа для узлов регулярной сетки. карты дрейфа, полученные автоматически, хорошо согласуются с картами дрейфа, определенными вручную для одних и тех же точек. Эти карты иногда расходятся лишь в количестве векторов дрейфа, что связано с некоторыми ограничениями метода : а) начальные точки должны находится на расстоянии, равном половине окна кросс-корреляции от границ изображения; б) географические координаты начальной точки на изображении В должны входить в значащую область изображения. Но даже при этих ограничениях количество векторов на автоматической карте дрейфа оказывается только на 1-3 меньше, чем число заданных начальных точек. Также необходимо отметить, что подход с заданием начальных точек при помощи списка обладает большим быстродействием (быстрее в 5-10 раз), чем при использовании регулярной сетки, но требует практически во всех случаях бо'льших размеров окна кросс-корреляции (21x21-31x31 пиксел), чем для случая выбора начальных точек при помощи регулярной сетки.

Исследования праметров метода продемонстрировали, что для случая регулярной сетки целесообразно установление порогового значения для коэффициентов кросс-корреляции на уровне 0.5 - 0.7 . Шаг регулярной сетки следует выбирать примерно равным половине размера окна кросс-корреляции. Следует также отметить, что не всегда удается выявить вектора дрейфа с высокими коэффициентами кросс-корреляции. В этих случаях дрейф считается неопределенным, что является недостатком выбранного метода. Размеры окна кросс-корреляции целесообразно устанавливать начиная от 11x11 - 13x13 пикселов. Как правило, удовлетворительные результаты достигаются уже при окнах размером 15x15 - 21x21 пиксел. Значительно реже требуется повышение размеров окна до 29x29 - 35x35 пикселов. Выбор размеров окна возможно осуществлять на основании оценок размеров ледовых объектов на исследуемых изображениях. Так, для изображений, содержащих сплошной многолетний лед с небольшим количеством характерных признаков, размер окна колебался в пределах 21x21 - 31x31 пиксел. Для изображений со сплошным многолетним льдом с большим количеством характерных признаков размер окна понижается до 15x15 - 21x21 пиксел. Для тех снимков, где в основном присутствует раздробленный лед, размер окна еще ниже - 11x11 - 15x15 пикселов. Можно заключить, что размер окна кросс-корреля ци и прямо пропорционален размеру ледовых объектов на изображении.

Проделанные исследования также показали, что разработанный метод применим к изображениям с широкой полосой обзора, полученным с ИСЗ Radarsat (высокого разрешения).

Удалось определить дрейф в автоматическом режиме для летнего периода, когда наблюдается интенсивное таяние ледяного покрова, что ранее не удавалось. Проведенное предварительное сглаживание данных позволило добиться лучших результатов при определении векторов дрейфа.

Исследования выявили, что для данных изображений этого периода времени целесообразно понижение порогового значения для коэффициентов кросс-корреляции до уровня 0.4 - 0.5. Исследования по выбору размеров окна кросс-корреляции показали, что обработку целесообразно проводить для окон размером начиная от 15x15 - 21x21 пиксел. Однако чаще требуется повышение размеров окна до 29x29 -41x41 пикселов. В целом размеры окон кросс-корреляции для снимков со спутника Radarsat повысились по сравнению с теми же параметрами для изображений со спутника «Океан».

Анализ полученных в ходе работы данных показал, что автоматические карты дрейфа дают вполне точную картину движения льда в заданном районе, относительная погрешность составила для представленных результатов 5%. Полученные вектора при визуальной проверке на соответствие дали хорошие результаты. Во всех случаях время обработки равнялось 2-6 минутам, что существенно ниже времени, требующегося на ту же процедуру при определении дрейфа вручную (порядка 30 - 180 минут на каждую пару изображений).

Таким образом, проведенные исследования показали возможность и целесообразность автоматизации процедуры определения дрейфа льдов по спутниковым изображениям с широкой полосой обзора «Океан» и Radarsat на основе разработанного метода.

Заключение. Основные результаты.

В ходе проделанной работы разработан метод автоматического определения дрейфа морских льдов по последовательным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора. Метод использует двухступенчатую обработку исходных изображений на основе кросс-корреляционного анализа, а также на основе статистического анализа временных рядов с прогнозированием. Созданный метод работает по изображениям т1П\т ттттАпл лттт Лптг /т иСлОДНАЛи ^си^ьшьпил.

Разработана новая модель ограничения зоны поиска по повторному изображению, использующая априорные данные о дрейфе для данного района и периода времени и позволяющая существенно снизить временные затраты на определение дрейфа.

Предложен новый подход, основанный на предположении о том, что процесс дрейфа для данного района и периода времени является квазистационарным по приращениям и обладает трендом, что дает возможность прогнозировать координаты точек при повторной обработке изображений. Это означает, что функциональная зависимость координат процесса дрейфа от времени считается линейной на небольшом промежутке времени (интервале квазистационарности), который составляет для данного случая несколько суток. Полученная на первом этапе информация используется при уточнении поля дрейфа при вторичной обработке исходных снимков с учетом величин, найденных на первом этапе. Такая вторичная обработка позволяет расширить и уточнить картину дрейфа в исследуемом районе.

Исследован новый подход к выбору начальных точек на первом изображении, дающий возможность определить дрейф для тех точек, в которых вектора дрейфа легко определяются человеческим глазом.

Разработанный метод был протестирован на ряде смоделированных снимков и показал хорошие результаты при определении дрейфа как отдельных объектов, так и их групп. При этом были сделаны выводы о выборе параметров метода и их влиянии на получаемые результаты.

Впервые автоматизирована процедура определения дрейфа по рад иол о кацио н н ы м изображениям с широкой полосой обзора. Показана возможность и эффективность автоматического определения дрейфа по последовательным изображениям российского спутника «Океан» (низкого разрешения), получены и проанализированы результаты определения дрейфа для этих изображений.

Проведенный анализ показал, что относительная погрешность автоматического определения дрейфа по сравнению с ручным методом не превышала 5%, что дает возможность говорить о весьма хорошей согласованности результатов. Все результаты были визуально верифицированы и также при этом показали полное соответствие ледовым объектам на исходных снимках.

Показана возможность и получены результаты автоматического определения дрейфа по изображениям канадского спутника Radarsat (высокого разрешения) в условиях таяния ледяного покрова, что ранее не удавалось.

Полученные результаты позволили определить область применимости разработанного метода как метода автоматического определения дрейфа по радиолокационным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора, содержащим различные типы ледяного покрова. Метод показал возможность определения дрейфа на участках многолетнего льда, раздробленного льда, в областях трещин и разводий. Метод определяет и общее направление дрейфа объектов при их вращении. Во всех случаях время обработки равнялось 3-6 минутам (для процессора Pentium-133), что существенно ниже времени, требующегося на ту же процедуру при определении дрейфа вручную (порядка 30 - 180 минут на каждую пару изображений).

Проведенные исследования показали возможность и целесообразность автоматизации процедуры определения дрейфа льдов по повторным радиолокационным спутниковым изображениям с широкой полосой обзора на основе разработанного метода.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Рахина, Татьяна Владимировна, 1999 год

ЛИТЕРАТУРА.

1. Dey В. Monitoring winter sea ice dynamics in the Canadian Arctic with NOAA-T IR images, - J. Geophys. Res., 1981, v.86, № C4, pp.3223-3235.

2. Кондратьев К.Я, Мелентьев В В., Бобылев Л.П., Йоханнессен О, Сандвен С., Петтерссен Л. Опыт практического использования ERS-1 SAR изображений для целей мониторинга и совершенствования гидрометеорологического обеспечения ледового плавания по трассе Северного Морского Пути, - Исследование Земли из космоса, 1995, № 1, сс.74-88.

3. Alexandrov V.Yu., Bushuev A.V., Loshchilov V.S. Remote sensing of Arctic and Antarctic sea ice, - Proceeding of the 18th Annual Conference of the Remote Sensing Society, University of Dundee, 15-17 September, 1992.

4. Башаринов A.E., Гурвич A C., Егоров С Т. Радиоизлучение Земли как планегы, -М.: Наука, 1974.

5. Богородский В В. Радиозондирование льда, - Л.: Гидрометеоиз дат, 1975, - 63с.

6. Богородский В В., Гаврило В.П. Лед. Физические свойства. Современные методы гляциологии, - Л.: Гидрометеоиздат, 1980, - 384с.

7. Бондина Т В., Назиров М., Никитин П.А., Спиридонов Ю Г. Способ составления обзорных радиолокационных карт полярных областей Земли, - Труды ГосНИЦИПР, 1986, №25, с,58-63.

8. Бурцев А.И. и др. Радиолокационные карты Арктики и Антарктиды по данным ИСЗ «Космос-1500» и предварительные результаты их анализа / Бурцев А.И., Кровотынцев В.А., Назиров М., Никитин П.А., Спиридонов Ю.Г., - Исследование Земли из космоса, 1985, № 3, с.23-27.

9. Глушков В.М. и др. Новое средство получения ледовой информации / Глушков В.М., Конторов С Б., Лощилов B.C. и др., - Морской флот, 1970, № 9, с.27-28.

10. Ефимов В.Б. и др. Исследование ледовых покровов радиофизическими средствами с аэрокосмических носителей / Ефимов В.Б., Калмыков А.И., Комяк В. А. и др., - Изв. АН СССР. ФАО, 1985, т.21, № 5, с,512-520.

11. Радиолокационные методы исследования Земли / Под ред. Ю.А. Мельника, - М.: Советское радио, 1980, - 262с.

12. Alfultis М.А., Martin S. Satellite passive microwave studies of sea of Okhotsk ice cover and its relations to oceanic processes, 1978-1982, - J. Geophis. Res., 1987, v.92, № С12, p. 13013-13028.

13. Burtzev A.I. et al. Monitoring of Arctic and Antarctic ice cover according to radar mapping made from satellite «Kosmos-1500» / Burtzev A.I., Kalmykov A.P., Spiridonov A.I., Nazirov M.,Nikitin P.A., Pichugin A.P., Spiridonov Yu.G., Mitnik L.M., - Preprint IAF-84-104. XXXV Congress Intern. Astron. Federation. Lausanne, Switz.,1984, - 1 lp.

14. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Т. 1- М: Мир, 1982, - 310с.

15. Кондратьев К.Я., Йоханнессен О М. Арктика и климат, - СПб.. ПРОПО, 1993, -141 с.

16. Eicken П., Reimnitz Е., Alexandrov V., Martin Т., Kassens Н., Viehoff Т. Sea-ice processes in the Laptev Sea and their importance for sediment export - Continental Shelf Research, 1997, vol.17, № 2, - pp.205-233.

17. Alexandrov V.Yu., Brestkin S.V., Gorbunov Yu.A., Losev S.M. Operational tracking of the oil polluted ice in the Arctic seas and the Arctic Ocean., In POAC'95, - 13-th International Conference on Port and Ocean Engineering under Arctic Condition, 1995, vol.3.

18. Александров В.Ю., Зйкен X., Мартин Т. Определение дрейфа льдов в море Лаптевых по спутниковым изображениям и данным буев - В сб. Научные результаты экспедиции ЛАПЗКС -93, СПб.: Гидрометеоиздат, 1994, с. 174-179.

19. Бушуев А.В., Быченков К).Д., Проворкин А.В. Распределение и динамика льдов в Гренландском море в марте-июне 1976 г. по данным спутниковой инфомации. - В кн. "Полэкс-Север-76", Л.: Гидрометеоиздат, 1979, ч.1, с. 115-128.

20. Горбунов Ю.А., Быченков Ю.Д., Лосев С М., Кулаков И.Ю., Проворкин А.В. Дрейф льда в Гренландском море в 1979-1980 гг. - Труды ААНИИ, 1985, т.400, с. 32-60.

21. Бушуев А.В., Быченков Ю.Д. Использование радиолокационных снимков ИСЗ "Космос-1500" для исследования распределения и динамики морских льдов -Исследование Земли из космоса, 1985, № 3, с.23 - 27.

22. Alexandrov V.Yu., Korsnes R. Ice drift in the Greenland Sea estimated from ERS-1 SAR and NOAA AVHRR images,- Norsk Polarinstitutt, Oslo, Norsk Polarinstitutt, 1993, N-83, 15p.

23. Fily M., Rothrock D.A. Sea ice tracking by nested correlations, - IEEE Transaction on Gcoscicnce and Remote Sensing, 1987, Vol. GE-25, JVb 5, pp. 570-580.

24. McConnell R., Kwok R, Curlander J.C., Kober W. Pang S.S. VI'/S Correlation and

Dinarnic time warping: Two metods for tracking ice floes in SAR images, - IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 1991, Vol. 29, № 6, pp. 1004-1012.

25. Partington К С, Boakes K.P, Oddy С.J., Sephton A. J., Walker N.P. and Willis C.J. An image analysis system for the production of sea ice maps from space, - GES Jornal of Research, 1994, vol.11, № 3, pp.141-149.

26. Martin T. Sea ice drift in the East Greenland current, - Proceedings of the Symposium on Remote Sensing of the Polar Environments, Lyngby, Denmark, 29 April - 1 May 1996.

27. Daida J.M., Samadani R., Vesecky J.F. Object-oriented feature-tracking algorithms for SAR images of the marginal ice zone, - IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.28, № 4, 1990, pp.573-589.

28. Collins M.J., Emery W.J. A computational method for estimating sea ice motion in sequential Seasat Synthetic Aperture Radar imagery by matched filtering, - Journal of Geophysical Research, 1988, vol.93, № C8, pp.9241-9251.

29. Sun Y. Automatic ice motion retrieval from ER5-1 SAR images using the optical flow method, - International J ournal of Remote Sensing, submitted.

30. Banfield J. Automated tracking of ice floes: A stochastic approach, - IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 1991, vol.29, № 6, pp.905-911.

31. Colony R.L., Rigor I., Runciinan-Moore K. A summary of observed ice motion and analysed atmospheric pressure in the Arctic Basin - 1979-1990. Final report. APL-VW TM13-91, - Seattle, 1991, 25p.

32. Untersteiner N., Thorndike A.S. Arctic Data Buoy Program, - Polar Record, 1982, vol.21, № 131, pp. 127-135.

33. Cavalieri D.J., Weinman J.A. Arctic Sea Ice Dynamics observed with high-resolution DMSP SSM/I Imagery, -Ocean Sciences Meeting, 1996 , February 12-16, p.OS30.

34. Kwok R., Curlander J.C., McConnell R , Pang S.S. An ice-motion tracking system at Alaska SAR facility, - IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1990, vol.15, №1, pp.44-54.

35. Vesecky J.F., Samadani R., Smith M.P., Daida J.M., Observation of sea-ice dynamics using synthetic aperture radar images: Automated analysis, - IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 1988, vol.26, № 1, pp.38-47.

36. Zhang Hongjiang. Parameter Retrieval Algorithms and Data Analysis System for Sea Ice Remote Sensing, - Preprint, Electromagnetics Institute, Technical University of Denmark, 1991,-23 lp.

37. Тарасов B.C., Номофилов B E., Ястребов A.B., Рахина Т В. - Анализ методов сжатия и обработки двумерных массивов данных гидроакустической информации-Всесоюзная конференция «Проблемы метрологии», Москва, 1993.

38. Тарасов B.C., Номофилов В.Е., Ястребов А.В., Рахина Т.В. - Сравнительный анализ некоторых методов обработки двумерных массивов экспериментальных данных - в кн. "Вычислительные, измерительные и управляющие системы" - Сб. научных трудов - Труды СПбГТУ N 449, С-Пб, 1994, сс. 73-82.

39. Тарасов B.C., Номофилов В.Е., Ястребов А.В., Рахина Т.В. - Анализ некоторых методов обработки двумерных массивов информаций - Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в моделировании и управлении» ,С-Пб, 1996.

40. Carsey F., Holt В. Beaufort-Chukchi ice margin data from Seasat: Ice motion, - J. Geophys. Res., 1987, vol.92, pp. 7163-7172.

41. Lee J.S. Speckle Supression and Analysis for Synthetic Aperture Radar, - Optical Engineering, 1986, 25(5), pp.636-643.

42. Horn B.K.P., Schunck B.G. Detemining optical Flow, - Artificial Intelligence, 1981, Vol.17, pp. 185-203.

43. Wahl D.D., Simpson J J. Satellite derived estimates of the normal and tangential components of near-surface flow, - Int. J. Remote Sensing, 1991, Vol.12, pp.2529-2571.

44. Sun Y. Ice motion retrieval from SAR imagery in terms of intensity derivative, -Proceedings of IGARSS-92 Symposium, Houston, Texas, May 1992, Vol.1, pp.585-587.

45. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление, -Выпуск 1., М.: Мир, 1974, - 406с.

46. Справочник по прикладной статистике. Т.2. / Под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана, -М.: Финансы и статистика, 1990, - 526с.

47. Кендал л М. Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1973, - 899с.

48. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды, - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1976, - 736с.

49. Бушуев А.В., Быченков Ю.Д. Исследование распределения и динамики морских льдов по ТВ снимкам ИСЗ "Метеор", Временная инструкция - Л.: Гидрометеоиздат, 1978, - 133с.

50. Митник Л.М., Викторов С.В., под ред. Радиолокация поверхности Земли из космоса, - Л.: Гидрометеоиздат, 1990, - 200с.

51. Bushuev A., Loshilov V., Bychenkov Yu., Devyataev О., Shcherbakov Yu., Grishchenko V., Yakshevich E., Shigabutdinov A., Sandven S. An Overview of Russian Satellite Data for the Nothern Sea Route, - INSROP working paper NO. 109-1998,1.2.3.

52. Grishchenko V., Yakshevich E., Devyataev O., Shcherbakov Yu., Smirnov V., Shigabutdinov A. Design of Information System, - XNSROP working paper N0.80-1997,1.3.4.

53. Баженов Г Г., Бушуев A.B., Бушуева Н.А., Щербаков Ю.А. Программа интерактивной обработки спутниковых изображений (Videobox версия 1.0), -Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 970559 РосАПО РФ, 04.11.1997.

54. Бушуев А.В., Волков Н.А., Грищенко В. А. Наблюдения за морскими льдами и их исследования, создание автоматизированной ледово-информационной системы, - в кн. Проблемы Арктики и Антарктики, вып. № 70, СПб.: Гидрометеоиздат, 1995, сс. 104119.

55. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров, - М.: Наука, 1974, - 832с.

56. Бушуев А.В., Волков Н.А. Номенклатура морских льдов, условные обозначения для ледовых карт, - Л.: Гидрометеоиздат, 1974, - 87с.

57. Романов И.П Ледяной покров Арктического бассейна, - Ротапринт ААНИИ, СПб, 1992, - 211с.

58. Исследование ледяного покрова с помощью радиолокационной станции бокового обзора (РЛС БО). Методическое пособие / А.В. Бушуев, Ю.Д. Быченков, B.C. Лощилов, А.Д. Масанов., - Л.: Гидрометеоиздат, 1983, - 120с.

59. Ketchum R.D.Jr. Dual frequency radar ice and snow signatures, - .J. Glaciol., 1983, v.29, № 102, p.186-195.

60. Jordon R.L. The SEASAT-A synthetic aperture radar system, - IEEE J. Oceanic Eng., 1980, v.OE-5, № 2, pp. 154-165.

61. Atlas D., Beal R.C., Brown R.A. et al. Problems and future directions in remote sensing of the oceans and troposphere: a workshop report, - J. Geophys. Res., 1986, v.91, № C2, pp.2525-2548.

62. Реутов А.П., Михайлов Б.А., Кондратенков Г.С., Бойко Б.В. Радиолокационные станции бокового обзора, -М.: Советское Радио, 1970.-350с.

63. Fu L.L., Holt В. SEAS AT views oceans and sea ice with synthetic aperture radar, -Publ. 81-120, Jet Popul. Lab., Pasadena, Calif, 1982.

64. Moore R.K. Radar sensing of ocean, - IEEE J. Oceanic Eng., 1985, v. OE-IO, № 2, pp.84-113.

65. Vesecky J.F. The observation of ocean surface phenomena using imagery from the SEASAT synthetic aperture radar: an assessment, - J. Geophys. Res., 1982, v.87, № C5, pp.3397-3430.

66. Калмыков И.А., Ефимов В.Б., Кавелин С.С. и др. Радиолокационная система бокового обзора ИСЗ «Космос-1500», - Исследование Земли из космоса, 1984, No 5,

- с. 84-93.

67. Калмыков И.А., Курекин А.С., Ефимов В.Б. и др. Радиолокатор бокового обзора ИСЗ «Космос-1500», - Исследование Земли из космоса, 1985, No 3, с.76-83.

68. Bass F.G., Fuks I.M., Kalmykov A.I. et al. Very high frequency radiowave scattering by a disturbed sea surface, - IEEE Trans. Antennas Propagat, 1968, v. 16, № 5, pp.554-559.

69. Onstott R.G., Moore R.K., Cogineni S., Delker C. Four years of low-altitude sea ice broad-band backscatter measurements, - IEEE J. Oceanic Eng., 1982, v.OE-7, № 1, pp. 44-50.

70. Kalmykov A.I., Pichugin A.P., Sinitsyn Y.A., Shestopaiov V.P. Some features of radar monitoring of the oceanic surface from aero-space platforms, - Int. J. Remote Sens., 1982, v.3, pp.311-325.

71. Radarsat, - ADRO Program Announcement Volume 1, Canadian Space Agency, 1994, -20p.

72. Gower J.F.R., Vachon P.W., Edel H. Ocean application of Radarsat, - In the special issue of the Canadian Journal of Remote Sensing, 1993, vol. 19 № 4.

73. Gill R.S., Valeur H.H., Nielsen P. Evaluation of the Radarsat imagery for the operational mapping of sea ice around Greenland. Geomatics in the era of Radarsat, - GER'97 Symposium, Ottawa, May 25-30, 1997.

74. Sandven S., Alexandrov V., Lundhaug M., Kloster K., Hamre Т., Dalen O. Satellite Remote Sensing of Sea ice in the Bothnian Bay during March 1997, - NERSC Technical Report No. 130, 1997, Bergen, - 68 p.

75. Tonboe Rasmus Т., Rosengreen Martin K. Operational test of Radarsat and data dissemination, - IMSI report No. 10 October 1998, - 28 p.