ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 4. С. 143-150

Модель бортовой оценки облачности над районом съемки при дистанционном зондировании из космоса

А.Н. Григорьев 1 
1 Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия
В статье рассматриваются результаты исследования по разработке математического аппарата оценивания поля облачности над заданным районом при космической съемке. Предметом исследования является перечень математических объектов, моделирующих информативные данные о поле облачности на разных стадиях обработки. Цель работы состоит в повышении эффективности системы дистанционного зондирования за счет рационального использования ее ресурсов. Анализ современных методов определения облачности показал возможность использования спектральных данных, зарегистрированных в диапазоне 0,4–2,5 мкм. Автором разработана новая модель оценки облачности над заданным районом, которая должна вычисляться в бортовом оптико-электронном специальном комплексе с блоками регистрации и обработки данных о поле облачности. Оценка облачности вычисляется на основе массива оценок наличия облачности в элементах разрешения бортового специального комплекса. Массив оценок формируется по данным от информативных спектральных каналов. Обработка спектральных данных выполняется по пороговым значениям и весовым коэффициентам, определяемым при планировании съемки для конкретных условий. Реальные данные космической видеоспектральной съемки были использованы для проведения частичного эксперимента по вычислению оценок облачности. Автором сформулированы перспективные пути развития модели бортовой оценки облачности.
Ключевые слова: условия съемки, маска облачности, бортовая обработка, квантованная яркость, радиометрическая коррекция, планирование съемки
Полный текст

Список литературы:

  1. Будовый В.Д., Бухаров М.В. Способ определения времени проведения спутниковой съемки при дистанционном зондировании: пат. 2231811 Рос. Федерация // Б. И. 2004. № 18.
  2. Григорьев А.Н. Методика формирования спектральных характеристик объектов на основе мультивременных данных космической гиперспектральной съемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т.11, № 2. С. 175–184.
  3. Митник Л.М., Митник М.Л., Заболотских Е.В. Спутник Японии GCOM-W1: моделирование, калибровка и первые результаты восстановления параметров океана и атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т .10. № 3. С. 135–141.
  4. Лупян Е.А., Балашев И.В., Бурцев М.А., Ефремов В.Ю., Мазуров А.А., Мальцев Д.В., Матвеев А.А., Прошин А.А., Толпин В.А.,Халикова О.А., Крашенинникова Ю.С. Возможности работы с долговременным архивом данных спутников LANDSAT по территории России и приграничных стран // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 3. С. 3073–15.
  5. Чапурский Л.И. О возможности распознавания облаков на фоне снега // Метеорология и гидрология. 1976. № 11. С. 323–9.
  6. Чапурский Л.И., Андреева Н.И. Телеиндикация облачности в спектральных диапазонах 0,35-0,85 и 1,2-3 мкм // Метеорология и гидрология. 1978. № 8. С. 41–47.
  7. Ackerman S., Frey R., Strabala K., Liu Y., Gumley L., Baum B., Menzel P. Discriminating clear-sky from cloud with MODIS algorithm theoretical basis document (MOD35) Vol. 6.1. MODIS Cloud Mask Team. 2010. 121 p.
  8. Ballou K. and Miller J. On-board Cloud Contamination Detection with Atmospheric Correction // Papers of Earth Science Technology Conference. 2002. 3 p.
  9. El-Araby E., Taher M., El-Ghazawi T., Moigne J. An Efficient Implementation of Automatic Cloud Cover Assessment (ACCA) on a Reconfigurable Computer // Proceedings of the 2005 Earth-Sun System Technology Conference. 2005. 5 p.
  10. Griffin M.K., Hsu S.M., Burke H.K., Orloff S.M. and Upham C.A. Examples of EO-1 Hyperion Data Analysis // Lincoln laboratory journal. 2005. Vol. 15. No. 2. pp. 271–298.