Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2017. Т. 14. № 7. С. 31-38

Радиометрическая кросс-калибровка коротковолновых каналов многоканального спутникового устройства КА «Электро-Л» № 2 по данным измерений VIIRS КА Suomi NPP

А.А. Филей 1 , А.Н. Рублев 2 , А.А. Зайцев 3 
1 Дальневосточный центр НИЦ «Планета», Хабаровск, Россия
2 НИЦ "Планета", Москва, Россия
3 АО «Российские космические системы» , Москва, Россия
Одобрена к печати: 01.12.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-31-38
В статье рассмотрена методика кросс-калибровки трех коротковолновых каналов спутникового сканера МСУ-ГС геостационарного космического аппарата (КА) «Электро-Л» № 2 по измерениям сканера VIIRS, установленного на полярно-орбитальном американском спутнике Suomi NPP. Выбор VIIRS в качестве эталона обусловлен частым использованием прибора в различных кросс-калибровочных кампаниях, а также схожими с МСУ-ГС спектральными характеристиками измерительных каналов. Кросс-калибровка заключается в сопоставлении между собой коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) на верхней границе атмосферы обоих спутниковых приборов в сходных условиях измерений и количественной оценке получаемых смещений. Для проведения кросс-калибровки отбирались изображения глубокой конвективной облачности (deep convective cloud, DCC), полученные с апреля по август 2017 г. в районе точки стояния КА «Электро-Л» № 2 (76° в.д). Детектирование DCC осуществлялось с помощью инфракрасного канала VIIRS на длине волны 11 мкм с использованием пороговой яркостной температуры TB = 205 K. Разница по времени между измерениями обоих приборов не превышала 15 мин. Влияние различий в спектральных характеристиках проверяемых каналов на измеряемые величины КСЯ учитывалось на основе математического моделирования.
Ключевые слова: МСУ-ГС, VIIRS, DCC, «Электро-Л», радиометрическая калибровка, коэффициент спектральной яркости
Полный текст

Список литературы:

  1. Anderson G.P., Chetwynd J.H., Clough S.A. AFGL Atmospheric Constituent Profiles (0–120 km) / Optical Physics Division, Air Force Geophysics Laboratory. 1986. 43 p.
  2. Baum B.A., Heymsfield A.J., Yang P., Bedka S.T. (2005a) Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part I: Microphysical data and models // J. Applied Meteorology and Climatology. 2005. Vol. 44. P. 1885–1895. DOI: 10.1175/JAM2308.1
  3. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Platnick S., King M.D., Hu Y-X., Bedka S.T. (2005b) Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part II: Narrowband models // J. Applied Meteorology and Climatology. 2005. Vol. 44. P. 1896–1911. DOI: 10.1175/JAM2309.1.
  4. Chen L., Hu X., Xu N., Zhang P. The Application of Deep Convective Clouds in the Calibration and Response Monitoring of the Reflective Solar Bands of FY-3A/MERSI (Medium Resolution Spectral Imager) // Remote Sensing, 2013. Vol. 5. Issue 12. P. 6958–6975. DOI: 10.3390/rs5126958.
  5. Doelling D.R., Morstad D.L., Bhatt R., Scarino B. Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for Deep Convective Cloud (DCC) Technique of Calibrating GEO Sensors with Aqua-MODIS for GSICS / GSICS. 2011. 11 p.
  6. Doelling D.R., Nguyen L., Minnis P. On the use of deep convective clouds to calibrate AVHRR data // Proc. SPIE 49th Ann. Mtg., Earth Observing Systems IX Conf. 2004. 10 p. DOI: 10.1117/12.560047
  7. Luo Z., Liu G.Y., Stephens G.L. CloudSat adding new insight into tropical penetrating convection // Geophysical Research Letters. 2008. Vol. 35. Issue 19. 11 p. DOI: 10.1029/2008GL035330.
  8. Mu Q., Wu A., Xiong X., Doelling D.R., Angal A., Chang T., Bhatt R. Optimization of a Deep Convective Cloud Technique in Evaluating the Long-Term Radiometric Stability of MODIS Reflective Solar Bands // Remote Sensing. 2017. Vol. 9. Issue 6. 22 p. DOI: 10.3390/rs9060535.
  9. Ricchiazzi P., Yang S., Gautier C., Sowle D. SBDART: A research and teaching software tool for plane-parallel radiative transfer in the Earth’s atmosphere // Bulletin of the American Meteorological Society. 1998. Vol. 79. Issue 10. P. 2101–2114. DOI: 10.1175/1520-0477(1998)079<2101:SARATS>2.0.CO;2.
  10. Sohn B.-J., Ham S.-H., Yang P. Possibility of the visible-channel calibration using deep convective clouds overshooting the TTL // J. Applied Meteorology and Climatology. 2009. Vol. 48. P. 2271–2283. DOI: 10.1175/2009JAMC2197.1.
  11. Sohn B.-J., Choi M.-J., Ryu J. Explaining darker deep convective clouds over the western Pacific than over tropical continental convective regions // Atmospheric Measurement Techniques. 2015. Vol. 8. P. 4573–4585. DOI: 10.5194/amt-8-4573-2015.