Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 387-396
Новые возможности оценки высоты верхней границы облачности на основе синхронных наблюдений высокоэллиптических спутников «Арктика-М» и геостационарных спутников Himawari
А.А. Бриль
1 , А.И. Андреев
2 , М.А. Бурцев
1 , Е.Е. Волкова
1 , E.А. Лупян
1 , Е.И. Холодов
2 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Дальневосточный центр НИЦ «Планета», Хабаровск, Россия
Одобрена к печати: 29.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-387-396
Ввод в эксплуатацию в 2021 г. высокоэллиптической спутниковой системы «Арктика-М» открыл новые возможности наблюдения облачности в северных широтах с высокой частотой (каждые 15 мин). Это потенциально позволяет осуществлять одномоментные наблюдения облачности как геостационарными, так и высокоэллиптическими спутниками, т. е. появился ещё один источник информации для использования прямых методов определения высоты облачности. В данной работе представлены первые результаты исследования с целью создания метода автоматизированного регулярного (не реже чем один раз в 30 мин) восстановления полей высоты верхней границы облачности на основе данных, поступающих со спутников системы «Арктика-М» и геостационарных спутников Himawari-8/9. Кратко описаны возникающие при этом проблемы и приведены первые результаты оценки точности разработанного метода. Показано, что даже текущее качество данных, обеспечиваемых системой «Арктика-М», позволяет получать оценки высоты облачности, сопоставимые с результатами других методов, основанных на спутниковых данных. Также обсуждается возможность реализации технологии автоматизированного регулярного (не реже одного раза в 30 мин) восстановления полей высоты верхней границы облачности по данным геостационарных и высокоэллиптических спутниковых систем.
Ключевые слова: стереопара, высота верхней границы облачности, «Арктика-М», Himawari
Полный текстСписок литературы:
- Асмус В. В., Милехин О. Е., Крамарева Л. С. и др. Первая в мире высокоэллиптическая гидрометеорологическая космическая система «Арктика-М» // Метеорология и гидрология. 2021. № 12. С. 11–26. DOI: 10.52002/0130-2906-2021-12-11-26.
- Гирина О. А., Лупян Е. А., Крамарева Л. С. и др. Информационная система «Дистанционный мониторинг активности вулканов Камчатки и Курил» (ИС VolSatView): возможности и опыт работы // Информ. технологии в дистанц. зондировании Земли — RORSE 2018. ИКИ РАН, 2018. С. 359–366. DOI: 10.21046/rorse2018.359.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
- Argyriou V., Petrou M. Photometric stereo: an overview // Advances in Imaging and Electron Physics. 2009. V. 156. P. 1–54. https://doi.org/10.1016/S1076-5670(08)01401-8.
- Bessho K., Date K., Hayashi M. et al. An introduction to Himawari-8/9 — Japan’s new-generation geostationary meteorological satellites // J. Meteorological Society of Japan. Ser. II. 2016. V. 94. Iss. 2. P. 151–183. https://doi:10.2151/jmsj.2016-009.
- Coppo P., Ricciarelli B., Brandani F. et al. SLSTR: A high accuracy dual scan temperature radiometer for sea and land surface monitoring from space // J. Modern Optics. 2010. V. 57. Iss. 18. P. 1815–1830. https://doi.org/10.1080/09500340.2010.503010.
- Hasler A. F. Stereographic observations from geosynchronous satellites: An important new tool for the atmospheric sciences // Bull. American Meteorological Society. 1981. V. 62. Iss. 2. P. 194–212. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1981)062%3C0194:SOFGSA%3E2.0.CO;2.
- Hasler A. F., Strong J., Woodward R. H., Pierce H. Automatic analysis of stereoscopic satellite image pairs for determination of cloud-top height and structure // J. Applied Meteorology and Climatology. 1991. V. 30. No. 3. P. 257–281. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1991)030%3C0257:AAOSSI%3E2.0.CO;2.
- Horn B. K. P., Schunck B. G. Determining optical flow // Artificial Intelligence. 1981. V. 17. Iss. 1–3. P. 185–203. https://doi.org/10.1016/0004-3702(81)90024-2.
- Huo J., Lu D., Duan S. et al. Comparison of the cloud top heights retrieved from MODIS and AHI satellite data with ground-based Ka-band radar // Atmospheric Measurement Techniques. 2020. V. 13. No. 11. P. 1–11, https://doi.org/ 10.5194/amt-13-1-2020.
- Lowe D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. P. 91–110. https://doi.org/10.1023/B%3AVISI.0000029664.99615.94.
- Merucci L., Zakšek K., Carboni E. et al. Stereoscopic estimation of volcanic ash cloud-top height from two geostationary satellites // Remote Sensing. 2016. V. 8. Iss. 3. Article 206. https://doi.org/10.3390/rs8030206.
- Mouri K., Suzue H., Yoshida R., Izumi T. Algorithm theoretical basis document for cloud top height product // Meteorological Satellite Center Technical Note. 2016. No. 61. P. 33–42.
- Scheffler D., Hollstein A., Diedrich H. et al. AROSICS: An automated and robust open-source image co-registration software for multi-sensor satellite data //Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 7. Article 676. https://doi.org/10.3390/rs9070676.
- Tareen S. A. K., Saleem Z. A comparative analysis of SIFT, SURF, KAZE, AKAZE, ORB, and BRISK // 2018 Intern. Conf. Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET). IEEE. 2018. P. 1–10. http://dx.doi.org/10.1109/ICOMET.2018.8346440.
- Yamamoto Y., Ichii K., Higuchi A., Takenaka H. Geolocation accuracy assessment of Himawari-8/AHI imagery for application to terrestrial monitoring // Remote Sensing. 2020. V. 12. Iss. 9. Article 1372. https://doi.org/10.3390/rs12091372.