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. 2020. Т. 17. № 1. С. 42-49

Применение эмпирических ортогональных функций при спутниковом мониторинге верхнего слоя морской воды

Г.С. Моисеенко 1 , С.Д. Левашов 1 
1 Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии, Москва, Россия
Одобрена к печати: 12.12.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-42-49
Алгоритмы обработки данных спутниковых спектрорадиометров, связывающие величины измеряемых in situ параметров морской воды со значениями измеренных спектрорадиометром спектров коэффициента яркости, в основном используют коэффициенты яркости для двух, трёх или четырёх длин волн, а информация других спектральных каналов остаётся, по сути, невостребованной. В качестве одного из возможных подходов, позволяющих использовать в анализе данных весь измеренный спектр, предлагается метод эмпирических ортогональных функций. В этом случае для построения регрессионных соотношений вместо коэффициентов яркости для отдельных длин волн используются коэффициенты разложения спектров в ряд по эмпирическим ортогональным функциям. Следует отметить, что ранее в ряде работ использовались эмпирические ортогональные функции для решения задач дистанционного зондирования моря, однако расчёты функций проводились на ограниченном наборе спектров, и поэтому они были применимы для исследования только тех данных, на основе которых были получены. Отличие предлагаемого подхода состоит в том, что для расчёта ковариационной матрицы и, соответственно, эмпирических ортогональных функций предлагается использовать годовые массивы спектров коэффициента яркости для всего Мирового океана. В качестве примера представлено применение полученных эмпирических ортогональных функций для оценки концентрации неорганического углерода при цветении кокколитофорид.
Ключевые слова: коэффициент яркости, эмпирические ортогональные функции, дистанционное зондирование, океан, метод, спутник, кокколитофориды
Полный текст

Список литературы:

  1. Багров Н. А. Аналитическое представление последовательности метеорологических полей посредством естественных ортогональных составляющих // Тр. Центрального ин-та прогнозов. 1959. Вып. 74. С. 3–24.
  2. Копелевич О. В., Гущин О. А. О статистической и физической моделях светорассеивающих свойств морской воды // Изв. Акад. наук СССР. Физика атмосферы и океана. 1978. Т. 14. № 9. С. 967–973.
  3. Копелевич О. В., Буренков В. И., Гущин О. А., Маштаков Ю. Л., Шматко М. А. Универсальная система функций для аппроксимации индикатрис рассеяния света морской воды // Изв. Акад. наук СССР. Физика атмосферы и океана. 1975. Т. 11. № 7. С. 770–773.
  4. Обухов А. М. О статистически ортогональных разложениях эмпирических функций // Изв. Акад. наук СССР. Сер. геофиз. 1960. № 3. С. 432–439.
  5. Романов А. А., Моисеенко Г. С., Кузнецов М. Б. Метод восстановления скорости приводного ветра по спектральным характеристикам восходящего излучения // Тр. НПО «Планета». 1992. № 41. С. 128–135.
  6. Clark D. K. MODIS algorithm theoretical basis document. Bio-optical algorithms ― case 1 waters. Version 1.2. National Oceanic and Atmospheric Administration National Environmental Satellite Service. Washington, D. C., 1997. 50 p.
  7. Craig S. E., Jones C. T., Li W. K. W., Lazin G., Horne E., Caverhill C., Cullen J. J. Deriving optical metrics of coastal phytoplankton biomass from ocean colour // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 119. P. 72–83.
  8. Doerffer R. Factor analysis in ocean color interpretation // Oceanography from Space / ed. Gower J. F. R. N. Y.: Plenum, 1981. P. 339–345.
  9. Gower J. F. R., Lin S., Borstad G. A. The information content of different optical spectral ranges for remote chlorophyll estimation in coastal waters // Intern. J. Remote Sensing. 1984. V. 5. No. 2. P. 349–364.
  10. Kopelevich O. V., Burenkov V. I., Sheberstov S. V., Vazyulya S. V., Zavialov S. P. Bio-optical characteristics of the Russian Seas from satellite ocean color data of 1998–2010 // Proc. 6th Intern. Conf. “Current problems in Optics of Natural Waters (ONW 2011)”. St. Petersburg, Sept. 6–9, 2011. P. 181–182.
  11. Mitchell C., Hu C., Bowler B., Drapeau D., Balch W. M. Estimating particulate inorganic carbon concentrations of the global ocean from ocean color measurements using a reflectance difference approach // J. Geophysical Research: Oceans. 2017. V. 122. DOI: 10.1002/2017JC013146.
  12. Mueller J. L. Ocean color spectra measured off the Oregon coast: Characteristic vectors // Applied Optics. 1976. V. 15. P. 394–402.