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. 2018. Т. 15. № 2. С. 251-259

Исследование влияния метеорологических условий на оптические свойства атмосферы при дистанционном зондировании Земли в ночное время

А.А. Пойда 1 , М.Н. Жижин 2, 3, 4 , А.В. Андреев 2 
1 Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва, Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
3 Университет Колорадо, Брумфилд, США
4 Национальный информационный центр по окружающей среде НОАА, Болдер, США
Одобрена к печати: 20.12.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-251-259
Мультиспектральное дистанционное зондирование ночной поверхности Земли позволяет детектировать и оценивать различные параметры световых и инфракрасных источников, включая яркость, температуру, площадь и т. д. Одной из ключевых сложностей при этом является локальная вариация оптических свойств атмосферы вследствие поглощения и рассеяния излучения от исследуемых объектов (облака, туман, аэрозоли и осадки). В статье представлен метод локальной оценки и коррекции атмосферных искажений на спутниковых снимках, полученных в ночное время суток. В основу метода легли модели многократного рассеивания световых лучей в атмосфере, позволяющие учитывать её оптическую плотность и средний размер аэрозольных частиц (туман, дождь). В отличие от предыдущих работ, которые были ориентированы в первую очередь на компьютерный синтез и оценку эффекта погодных условий на ночных фотоснимках и в компьютерных играх, данная работа направлена на анализ спутниковых изображений ночной поверхности Земли и определение истинных параметров объектов съёмки (электрических огней, газовых факелов), локальных атмосферных и погодных условий (облака, смог, дымовые шлейфы). Результаты работы позволят выделять на мультиспектральных изображениях области малых атмосферных искажений, а также восстанавливать размытые и спектрально искажённые данные ДЗЗ с учётом локальных метеорологических условий.
Ключевые слова: ДЗ ночной поверхности Земли, оптические свойства атмосферы, коррекция атмосферных искажений
Полный текст

Список литературы:

  1. Жижин М. Н., Пойда А. А., Тютляева Е. О., Коноплев В. В., Элвидж К. Мониторинг ночных судовых огней по данным VIIRS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. C. 101–119.
  2. Cao C., Bai Y. Quantitative Analysis of VIIRS DNB Nightlight Point Source for Light Power Estimation and Stability Monitoring // Remote Sens. 2014. V. 6. P. 11915–11935.
  3. Elvidge C. D., Baugh K. E., Zhizhin M., Hsu F. C. Automatic Boat Identification System for VIIRS Low Light Imaging Data // Remote Sens. 2015. V. 7(3). P. 3020–3036.
  4. Lagarias J. C., Reeds J. A., Wright M. H., Wright P. E. Convergence Properties of the Nelder-Mead Simplex Method in Low Dimensions // SIAM J. Optimization. 1998. V. 9. No. 1. P. 112–147.
  5. McHardy T. M., Zhang J., Reid J. S., Miller S. D., Hyer E. J., Kuehn R. E. An improved method for retrieving nighttime aerosol optical thickness from the VIIRS Day/Night Band // Atmospheric Measurement Techniques. 2015. V. 8. Iss. 11. P. 4773–4783.
  6. Metari S., Deschenes F. A new convolution kernel for atmospheric point spread function applied to computer vision // Proc. IEEE 11th Intern. Conf. Computer Vision (ICCV, 2007). Rio de Janeiro, Brazil, 2007. P. 1−8.
  7. Narasimhan S. G., Nayar S. K. (2003a) Shedding light on the weather // Proc. 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’03). 2003. P. 665–672.
  8. Narasimhan S. G., Nayar S. K. (2003b) Interactive (De) weathering of an image using physical models // IEEE Workshop on Color and Photometric Methods in Computer Vision (In Conjunction with ICCV). Nice, France, 2003. P. 528–535.