Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Восстановление характеристик атмосферы и температуры поверхности Земли по данным спутниковых наблюдений 13
1.1. Основы теории переноса ИК-излучения через атмосферу. Ключевые факторы искажающего влияния атмосферы 13
1.2. Краткое описание спутниковых систем инфракрасного зондирования земной поверхности 18
1.2.1. Спутниковая система EOS MODIS 18
1.2.2. Спутниковая система NOAAPOES 21
1.2.3. Оценки искажающего влияния атмосферы 22
1.3. Основные подходы к решению задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений 27
1.4. Методы восстановления из космоса оптических и метеорологических параметров атмосферы 33
1.4.1. Облачная маска 33
1.4.2. Аэрозольная оптическая толща 35
1.4.3. Общее влагосодержание 37
1.4.4. Характеристики облачности 39
1.4.5. Атмосферные профили температуры и влажности 42
1.5. Программные средства обработки спутниковых данных 46
1.5.1. Программные средства обработки данных системы EOS/MODIS 47
1.5.2. Программные средства обработки данных системы NOAA 48
1.5.3. Программные средства расчета радиационных вкладов атмосферы в измеряемые световые потоки 49
Глава 2. Разработка программного комплекса 52
2.1. Разработка архитектуры программного комплекса 52
2.2. Модуль обработки данных системы EOS MODIS 62
2.3. Модуль обработки данных системы NOAA POES 65
2.4. Разработка алгоритмов и программных средств получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи для системы NOAA POES 68
2.5. Графический интерфейс пользователя 74
Глава 3. Реализация и тестирование программных средств получения априорной информации 80
3.1. Реализация «Средств обработки данных MODIS» 80
3.2. Реализация «Средств обработки данных NOAA» 88
3.3. Тестирование «Средств обработки данных MODIS» 91
3.3.1. Сравнение с тестовыми данными ІМАРР 91
3.3.2. Сравнение с данными программных средств PGE 93
3.4. Тестирование «Средств обработки данных NOAA» 99
Глава 4. Применение программного комплекса в задачах температурного мониторинга земной поверхности 106
4.1. Реализация программных средств для восстановления температуры поверхности Земли на основе двухспектрального метода 106
4.2. Восстановление температуры поверхности Земли с применением RTM-метода 112
4.3. Детектирование высокотемпературных источников применением RTM-метода 119
Заключение 126
Список литературы 129
- Краткое описание спутниковых систем инфракрасного зондирования земной поверхности
- Разработка алгоритмов и программных средств получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи для системы NOAA POES
- Тестирование «Средств обработки данных NOAA»
- Восстановление температуры поверхности Земли с применением RTM-метода
Введение к работе
Актуальность
Температурное зондирование поверхности Земли позволяет получать важную информацию о происходящих физических, химических и биологических процессах. К этим задачам можно добавить весьма актуальную проблему оперативного обнаружения и мониторинга чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, вулканы, землетрясения, и т.д. Необходимость проведения мониторинга на большой территории обусловливает использование спутниковых измерений в качестве источника данных. При этом для большинства прикладных задач точность восстановления температуры поверхности должна быть порядка 1 - 2 К.
В настоящее время при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли широко используются данные спутниковых систем глобального мониторинга земной поверхности EOS MODIS (Earth Observing System, MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) и NOAA POES (National Oceanic and Atmospheric Administration, Polar Operational Environmental Satellite).
При восстановлении температуры земной поверхности (ТЗП) по данным этих систем используется простой и эффективный двухспектральный метод (split-window method, SW-метод). Однако применимость данного метода ограничена возможностью его использования только в «стандартных» ситуациях в условиях слабо замутненной атмосферы. В своих недавних работах Zhengming Wan, автор этого метода для EOS MODIS (программный продукт MOD 11), говорит о том, что дальнейшее развитие SW-метода должно в первую очередь быть направлено на учет влияния перистой облачности и аэрозоля.
В задаче обнаружения высокотемпературных объектов общепринятый подход ограничивается использованием совокупности пороговых тестов, включающих измерения в каналах спектральных областей 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм. Учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент спутниковых наблюдений в этом подходе не осуществляется. Для системы EOS MODIS программный продукт, реализующий этот подход, известен как MOD 14.
Начиная с 70-х годов прошлого столетия известен другой, более корректный, но и значительно более трудоемкий подход к восстановлению температуры подстилающей поверхности на основе физических моделей переноса теплового излучения. Данный метод в зарубежной печати получил название RTM-метода (Radiative Transfer Model). При его применении в явном виде учитывается искажающее влияние атмосферы на результаты температурного мониторинга земной поверхности благодаря привлечению априорной оптико-метеорологической информации (данные спутниковых
измерений, прогностические данные, данные радиозондов, данные сети AERONET).
В Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева этот подход используется уже более 25 лет. Основное теоретическое развитие он получил в работах СВ. Афонина и В.В. Белова, где были исследованы методические вопросы успешного применения моделей переноса ИК-излучения в задачах температурного мониторинга земной поверхности. Из результатов этих исследований следует, что практическая реализация указанного подхода позволяет обеспечить более надежное и универсальное решение проблемы коррекции ИК-измерений в более широком диапазоне оптико-метеорологических условий спутниковых наблюдений по сравнению со стандартными методами.
При этом ключевыми условиями эффективной реализации являются:
радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции ИК-измерений;
требуемый объем оперативной априорной информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;
«быстрое» программное обеспечение для тематической обработки спутниковой информации.
Цель работы
Целью работы является развитие алгоритмов и программных средств оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным систем EOS MODIS и NOAA POES.
Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач:
Анализ существующих методов и программных средств для тематической обработки спутниковых данных и восстановления ТЗП по спутниковым данным.
Разработка архитектуры программного комплекса для оперативного восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода.
Реализация и тестирование программного обеспечения для восстановления по спутниковым данным оперативной априорной информации требуемого качества.
Разработка алгоритмов восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода в спектральных диапазонах 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм.
Реализация программного комплекса и его валидация, сравнение с существующими программными средствами аналогичного назначения.
Теоретические и методологические основы
Теоретическим и методологическим материалом для данной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления развития методов дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли.
Научная новизна
Разработан новый алгоритм, расширяющий область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений за счет применения математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы.
Предложены алгоритмы обработки мультиспектральных спутниковых измерений и взаимодействия между приложениями программного комплекса, существенно увеличивающие скорость его работы.
Разработана объектно-ориентированная архитектура программного комплекса, которая в отличие от существующих позволяет применить единый подход к решению обратных задач пассивного дистанционного зондирования земной поверхности для разных спутниковых систем.
Впервые, решена задача оперативной атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности RTM-методом в диапазонах длин волн 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм с использованием информации о состоянии атмосферы, полученной по измерениям в каналах ее зондирования.
Доказано, что учет аэрозольной компоненты атмосферы и полупрозрачной облачности при атмосферной коррекции ИК изображений может приводить к повышению эффективности раннего обнаружения малоразмерных тепловых аномалий на земной поверхности в 2 раза, по сравнению с традиционным подходом.
Достоверность
Достоверность результатов обеспечена использованием современных теоретических положений, методов и программных средств для решения основных задач, сопоставлением полученных результатов с данными других авторов и имеющимися в литературе оценками погрешностей методов дистанционного зондирования.
Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанного программного обеспечения для оперативного мониторинга состояния атмосферы и подстилающей поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических
моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и подстилающей поверхности.
Результаты диссертационной работы использовались при выполнении следующих НИР:
«Разработка программно-математического обеспечения для проведения атмосферной коррекции аэрокосмических изображений заданных районов земной поверхности» (2005 г., НПО ИТ, ЗАО «Геокосмос», Москва).
«Разработка алгоритмов обработки многоканальных спутниковых изображений системы земная поверхность-атмосфера для решения задач обнаружения и контроля опасных или потенциально опасных событий и явлений» (этап 2006 г., Томский госуниверситет, Госконтракт 02.438.11.7008).
«Участие в работах по развитию системы дистанционного мониторинга лесных пожаров и очагов массового размножения вредных насекомых и болезней леса» (2006-2007 гг., «Рослесхоз», ЦЭПЛ РАН, Госконтракт № МГ-02.06/23К-02).
Разработанный программный комплекс внедрен и используется в ЦЭПЛ РАН, о чем получен акт внедрения.
Основные положения, выносимые на защиту
Разработанный программный комплекс, благодаря применению математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы, позволяет расширить область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений по сравнению со стандартными подходами.
Архитектура программного комплекса и алгоритмы обработки, оптимизирующие потоки спутниковых данных, обеспечивают повышение скорости восстановления спутниковых оптико-метеорологических данных об атмосфере в 5 раз по сравнению с исходным программным обеспечением «IMAPP Level 2».
Применение атмосферной коррекции и оперативной спутниковой информации об атмосфере в задаче обнаружения высокотемпературных источников из космоса повышает количество их обнаружений в 2 раза по сравнению с алгоритмом «MOD 14».
Личный вклад автора
Автором самостоятельно проведен анализ существующих методов и программных средств для обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, разработана архитектура и осуществлена реализация
программного комплекса (ПК), выполнены требуемые расчеты для валидации ПК. Автор самостоятельно проводил тематическую обработку спутниковых измерений, получал данные для апробации RTM-метода и принимал активное участие в анализе полученных результатов.
Апробация работы
Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на тринадцати конференциях и симпозиумах: XI International Symposium "Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics" (Томск, 2004); IV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004); Четвертая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006); XIII International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics" (Томск, 2006); Международный Симпозиум стран СНГ по атмосферной радиации «МСАР-2006» (Санкт-Петербург, 2006); Пятый Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); XIV-th International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics" (Бурятия, 2007); Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса» (Москва, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); Шестой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2008), Шестая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, пленарный доклад); Четвертая Всероссийская конференция молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в III тысячелетии» (Томск, 2009).
Публикации
По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 18 научных работ, в т.ч. 5 статей в журналах из перечня ВАК.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, включающего акт внедрения. Содержание диссертации изложено на 138 страницах, включая 7 таблиц, 39 рисунков. Список литературы содержит 106 наименований.
Краткое описание спутниковых систем инфракрасного зондирования земной поверхности
Прибор MODIS представляет собой спектрорадиометр среднего пространственного разрешения и используется для проведения постоянного глобального дистанционного мониторинга поверхности суши, океана и атмосферы. В настоящее время MODIS функционирует на двух спутниковых платформах: Terra (запущен 18.12.1999) и Aqua (запущен 4.05.2002). Оба спутника находятся на солнечно-синхронных околополярных орбитах с высотой около 705 км и производят полный виток вокруг Земли за 99 минут, делая, таким образом, в среднем 14,5 витков в сутки. Спектрорадиометр MODIS производит измерения интенсивностей излучения в 36 каналах видимого и ИК диапазонов с длинами волн от 0.41 до 14.235 мкм и с пространственным разрешением 250, 500 и 1000 м (в зависимости от спектрального канала). Угол сканирования прибора составляет ±55 градусов. Детальное описание прибора MODIS приведено в [4]. В таблице 1.1 представлены характеристики каналов MODIS видимого и ближнего ИК диапазонов. Характеристики каналов ИК диапазона приведены в таблице 1.2.
Данные прибора MODIS принимаются приемными станциями и сохраняются в виде «гранул» формата PDS. В одной грануле содержатся данные 5 минут съемки, это около 203 — 205 сканов (в 1 скане 10 линий для каналов с пространственным разрешением 1 км, 20 - для 500 м, 40 — для 250 м) по 1354 пикселей (2708 для каналов с пространственным разрешением 500 м, 5416 для 250 м) в каждой. Описание формата PDS можно найти в [4]. Как следует из таблицы, для задачи восстановления температуры поверхности Земли и задачи мониторинга высокотемпературных источников используются каналы в спектральных диапазонах 3.5-4 мкм (каналы 20, 21, 22), и диапазона 10-13 мкм (каналы 31 и 32). В настоящее время на орбите в оперативном режиме функционируют три спутника NOAA POES (NOAA 17, NOAA 18 и NOAA 19), которые производит съемку всей поверхности
Земли четыре раза в сутки. Эти спутники находятся на солнечно-синхронных полярных орбитах с высотой около 835 км. Спутники NOAA производят полный виток вокруг Земли за 102 минуты, делая, таким образом, в среднем 14,2 витка в сутки. На спутниках системы NOAA POES установлено два комплекта измерительной аппаратуры: AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) - радиометр для мониторинга из космоса параметров земной поверхности и облачности; ATOVS (Advanced TIROS Operational Vertical Sounder) - приборы вертикального зондирования атмосферы. Радиометр AVHRR позволяет производить измерения в пяти каналах видимого и ИК диапазонов спектра с пространственным разрешением 1 км. Это каналы с длинами волн 0.63 мкм (канал 1), 0.86 мкм (канал 2), 3.74 мкм (канал 3), 10.8 мкм (канал 4) и 12 мкм (канал 5). Угол сканирования прибора составляет ±55 градусов, охватывая ±1450 км поверхности вдоль скана. Основное назначение аппаратуры ATOVS — получение глобальных и региональных данных о вертикальных профилях геопотенциала, температуры и влажности атмосферы, общего содержания водяного пара и озона.
В состав аппаратуры ATOVS входят ИК-радиометр HIRS/3 (High Resolution Infrared Radiation Sounder), СВЧ-радиометр AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Units) и СВЧ-радиометр AMSU-B. ИК-радиометр HIRS/3 имеет 20 каналов, позволяющих производить измерения интенсивности излучения с длинами волн от 4.3 до 15 мкм с пространственным разрешением 19 км. Угол сканирования прибора ±49.5 градусов, что соответствует ±1120 км. AMSU-A представляет собой 15-канальный СВЧ-радиометр, позволяющий производить измерения вблизи 23, 30, 50 и 89 ГГц с пространственным разрешением 48 км. СВЧ-радиометр AMSU-B позволяет производить измерения в 5 каналах вблизи 89, 150 и 183 ГГц с пространственным разрешением 16 км. Данные приборов AVHRR, HIRS и AMSU передаются в общем потоке, который принимается приемными станциями и сохраняется в виде «гранул» формата HRPT. В одной грануле содержатся данные 15 минут съемки, это около 5000 линий по 2048 пикселей в каждой. Описание формата HRP можно найти в [5]. Таким образом, прибор AVHRR имеет три канала (3,4,5), для решения задач восстановления температуры поверхности Земли и мониторинга высокотемпературных источников.
Разработка алгоритмов и программных средств получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи для системы NOAA POES
Как уже отмечалось ранее, для реализации блока подготовки априорной информации необходимо было разработать программные средства получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи по данным NOAA.
В состав пакета ААРР входит программное средство для получения облачной маски по данным радиометров AVHRR и HIRS. Однако полученная в результате облачная маска имеет пространственное разрешение 19 км, а для задачи дистанционного зондирования температуры поверхности Земли с пространственным разрешением 1 км, необходимо, чтобы разрешение облачной маски также составляло 1 км. В связи с этим была поставлена задача разработки и реализации алгоритма получения облачной маски по данным AVHRR с разрешением 1 км.
Облачная маска. При разработке средства получения облачной маски за основу был взят стандартный пороговый метод восстановления облачной маски, описанный в параграфе 1.4.1. При этом использовались наборы тестов и пороговые значения, аналогичные тем, которые применяются в пакете ААРР.
Алгоритм получения облачной маски представлен на рисунке 2.8. Входными данными для алгоритма являются калиброванные измерения AVHRR, геометрия наблюдений из файла уровня 1В и статическая таблица пороговых значений. В алгоритме предусмотрены 3 схемы детектирования облачности: для дневных измерений (зенитный угол солнца меньше 83 градусов), для ночных измерений (зенитный угол солнца больше 90) и для смешанных измерений (в условиях сумерек, зенитный угол солнца es от 83 до 90 градусов). В каждой из этих схем проводится несколько пороговых тестов, в порядке указанном на рисунке. Если условие выполняется, проводится следующий тест, иначе пиксель считается облачным. В случае выполнения всех тестовых условий пиксель считается безоблачным.
Для проведения тестов используются файлы из пакета ААРР, содержащие пороговые значения. Данные пороговые значения зависят от времени года и геометрии наблюдений.
В результате было реализовано программное средство «Облачная маска», позволяющее получать облачную маску по данным NOAA. Для чтения данных AVHRR уровня 1В это программное средство использует статические библиотеки из состава пакета ААРР. Обработка данных производится последовательно по 10 строк. Запись результатов осуществляется в формате NetCDF с помощью библиотеки NetCDF версии 3.6.1. Полученный с помощью данного программного средства файл облачной маски содержит набор данных, в котором хранятся значения для каждого пикселя с пространственным разрешением 1 км (0 — облачный, 1 - безоблачный). температуры и разницы температур для соответствующих тестов. Еще одним недостающим элементом блока получения априорной информации, необходимым для последующего проведения атмосферной коррекции, является средство восстановления аэрозольной оптической толщи по данным спутников NOAA.
Аэрозольная оптическая толща. В настоящее время существуют несколько подходов к восстановлению аэрозольной оптической толщи по данным AVHRR [80 - 83]. В этих подходах для восстановления используются измерения в канале 0.63 мкм, на которые наличие аэрозоля в атмосфере оказывает сильное влияние. На первом этапе проверяется наличие облачности, для этого используются простые пороговые тесты по измерениям в каналах 0.86 мкм и 11 мкм. Затем, среди безоблачных пикселей производится поиск темных пикселей, имеющих низкую интенсивность излучения в канале 0.63 мкм. По темным пикселям определяется вклад поверхности и молекулярной компоненты в измеренные отражательные способности. После исключения этого вклада с помощью таблиц соответствия производится восстановление аэрозольной оптической толщи.
Недостатком этого метода является отсутствие прямого учета вклада поверхности. Так при наличии аэрозоля на всем участке, по которому производится восстановление, полученное значение аэрозольной оптической толщи будет занижено. Кроме того, отражательная способность поверхности может различаться для разных пикселей участка, что также увеличивает погрешность восстановления.
Одним из вариантов решения проблемы учета поверхности является использование канала 3.7 мкм [84]. При таком подходе определение темных пикселей производится по данным канала 3.7 мкм, в котором влияние аэрозоля слабо, а вклад поверхности значителен. Аналогичный подход используется для восстановления аэрозольной оптической толщи по данным MODIS с использованием канала 2.1 мкм, описанный в параграфе 1.4.2. Кроме того, в работе [35] рассматривается использование канала 3.7 мкм MODIS для определения, темных пикселей.
Таким образом, для определения темных пикселей в алгоритме восстановления аэрозольной оптической толщи решено было использовать данные канала 3.7 мкм, а для отсева облачных пикселей данные, полученные программным средством «Облачная маска».
Однако в канале 3.7 мкм AVHRR, в отличие от канала 2.1 мкм MODIS, значительное влияние оказывает молекулярная компонента и присутствует вклад теплового излучения атмосферы и поверхности. Интенсивность излучения Ьл, измеренная в канале прибора, может быть записана следующим образом:
Тестирование «Средств обработки данных NOAA»
В данном параграфе представлены результаты валидации программных средств первичной обработки и получения априорной информации об оптико-метеорологическом состоянии атмосферы по данным системы NOAA POES.
Первичная обработка. Т.к. блок «Первичная обработка» создавался на основе пакета программ ААРР, то результаты его работы должны совпадать в пределах погрешности вычислений с результатами, полученными с помощью ААРР. В составе пакета ААРР поставляются тестовые данные, которые могут быть использованы для проведения валидации. Кроме того, в состав пакета входит набор приложений, позволяющих осуществлять сравнение файлов уровней 1В, 1С и ID между собой.
Таким образом, для проверки правильности работы блока «Первичная обработка» был произведен расчет с использованием тестовых входных данных, входящих в состав пакета ААРР. Полученные результаты с помощью специальных программных средств сравнивались с тестовыми выходными данными. В результате сравнения было установлено, что для всех тестовых файлов различия лежат в пределах погрешности вычисления.
«Атмосферные профили. характеристики облачности, влагосодержание». Что касается тестирования модуля «Атмосферные профили, характеристики облачности, влагосодержание», то в составе пакета IAPP, на основе которого был создан этот модуль, содержатся тестовые данные для проверки правильности работы. Сравнение результатов работы модуля с тестовыми данными IAPP показало полное совпадение данных с точностью до 0.0001. Однако результаты сравнения с такими тестовыми данными отражают только корректность компиляции кодов и их адаптации к программной среде Windows. В связи с этим была проведена дополнительная валидация данного модуля.
В качестве тестовых данных использовались файлы, полученные Space Science and Engineering Center (SSEC), который является подразделением University of Wisconsin-Madison. Эти данные находятся в свободном доступе в Интернет по адресу ftp://ftp.ssec.wisc.edu/pub/ssec/halw/iapp-rtvls/. Тестовая выборка состояла из 178 файлов за июль, август и сентябрь 2007 года.
Первым параметром, для которого проводилась валидация, являются атмосферные профили температуры. Т.к. наибольшая погрешность при определении температуры и влажности атмосферы достигается на нижних уровнях, то проводилось сравнение значений температур и удельных влажностей на нижнем уровне атмосферы. Кроме этого, для проверки правильности восстановления в более высоких слоях атмосферы использовалась величина средней температуры Т:
На рисунке 3.9а представлены результаты сравнения этих величин с тестовыми данными. График слева - результат сравнения температур на нижнем уровне, справа показан результат сравнения средних температур по всем уровням. Как можно видеть разница для средней температуры составляет 0.02 К, а СКО - 0.55 К, коэффициент корреляции составляет 0.99. Эти отклонения лежат в пределах методической погрешности метода 2 К (см. таблица 1.4), и удовлетворяют требованиям к качеству априорной информации (см. таблица 1.3).
Восстановление температуры поверхности Земли с применением RTM-метода
Для восстановления температуры поверхности Земли с использованием RTM-метода необходима априорная информация об оптическом и метеорологическом состоянии атмосферы требуемой точности [16 - 19]. В главах 2 и 3 были представлены результаты разработки и валидации блоков «Априорная информация» для получения необходимых параметров состояния атмосферы по данным систем MODIS и NOAA. Следующим этапом является расчет с помощью этих параметров искажающих характеристик атмосферы и восстановление ТЗП, который выполняется блоком «Атмосферная коррекция».
В состав блока «Атмосферная коррекция» входят модули «Искажающие характеристики» и «Восстановление температуры ППЗ». В результате исследований, представленных в параграфе 1.5 в качестве основы для модуля «Искажающие характеристики» было выбрано программное средство MODTRAN_v3.5. Это программное средство было получено в виде исходных кодов и требовало сборки. Помимо этого, программное средство MODTRAN_v3.5 предназначено для точечного расчета, параметры которого задаются в файлах конфигурации, в то время как для задачи восстановления ТЗП по спутниковым данным необходима последовательная обработка большого количества данных с различными параметрами. В связи с этим для модуля «Искажающие характеристики» были реализованы процедуры чтения данных из файлов MODIS и NOAA и произведена модификация исходных кодов MODTRAN, позволившая осуществлять обработку спутниковых снимков целиком, получая параметры для моделирования из файлов снимков.
После расчета искажающих характеристик атмосферы производится восстановление температуры поверхности Земли. Для этого используется модуль «Восстановление температуры ППЗ».
Для предварительной проверки работы программного комплекса был рассмотрен случай температурного зондирования участка Лугинецкого месторождения (58.15 с.ш., 78.89 в.д.) при различных атмосферных условиях [100 - 102]. На рисунке 4.5. приведены спутниковые изображения этой территории размером 60x60 км (пространственное разрешение 250 м), полученные в результате композиции трех спектральных каналов видимого диапазона спутниковой системы EOS-MODIS за 2 и 5 июня 2004 г. В центре изображений находятся факельные установки Лугинецкого НГКМ.
На снимке «А», где отсутствует облачность, а аэрозоль имеет фоновое содержание, отчетливо выделяются 2 основных типа поверхности - участки покрытой растительностью почвы (темные) и открытые участки почвы (светлые). Анализ ряда безоблачных снимков позволяет сделать вывод о том, что пространственное распределение температуры земной поверхности повторяет контуры снимка и является достаточно стабильным, а температура светлых участков на 2 - 3 К выше температуры темных участков поверхности. На снимке «Б» иная ситуация: дым от лесного пожара, плотная и полупрозрачная облачность заметно искажают пространственные контуры земной поверхности.
Спутниковые изображения на рисунке 4.5 дополняют данные рисунка 4.6, построенные на основе снимков MODIS в декартовой системе координат. температуры в канале 11 мкм. В центре хорошо выделяются яркие (в канале 0.47 мкм) факельные установки и песчаный карьер (правее). Разности яркостных температур в каналах 11 и 12 мкм характеризуют масштаб пространственной неоднородности искажающих свойств атмосферы в ИК-диапазоне спектра.
Анализ величины разницы температур Тц-Ті2 для ситуации «А» позволяет сделать вывод о том, что искажающие свойства атмосферы в этом случае можно в целом считать квазиоднородными (диапазон значений 0.5-1.3 К, СКО = 0.11 К). И наоборот, для ситуации «Б» значения величины Тц-Т12 составляют диапазон 0.4-7.1 и СКО = 0.71 К, главной причиной этого является наличие дыма и облачности.
Возникает закономерный интерес к результатам базового SW-алгоритма в обеих рассматриваемых ситуациях. На рисунке 4.7 представлены эти данные.
В случае безоблачной атмосферы стандартный алгоритм восстановления ТЗП по данным MODIS восстанавливает температуру земной поверхности везде, за исключением лишь нескольких пикселей, поскольку облачная маска из-за ярких пикселей (предположительно ошибочно) фиксирует наличие частичной облачности. Пространственная структура ТЗП в этом случае почти идентична пространственной структуре яркостных температур.
Для ситуации «Б» пространственные структуры ро.47, Ті і и ТЗП существенно искажены дымом и облачностью, и при этом значительно возросло количество белых пикселей, где данные отсутствуют. Сохранившиеся на изображении структуры Ті і отмечены контуром. Следует отметить, что результаты восстановления ТЗП в этом случае, кроме пропусков, содержат и явно заниженные значения ТЗП, лежащие в пределах контуров облачности.
Теперь наша задача состоит в том, чтобы «заполнить» белые пропуски в данных о ТЗП и после атмосферной коррекции на участках, где тепловое излучение поверхности в достаточной степени проходит через дым и аэрозоль, восстановить ПП и воспроизвести температурную структуру, аналогичную случаю безоблачной атмосферы.
Для целей атмосферной коррекции был использован разработанный программный комплекс, т.е. восстановление температуры осуществлялось с помощью RTM-метода. В результате было получено новое («Б ») пространственное распределение ТЗП.
После коррекции часть температурной структуры участка поверхности с центром в точке (у=25, х=52) была восстановлена. Следует обратить внимание на. тот важный факт, что различие восстановленных в окрестности этой точки значений ТЗП находится для «Б» и «Б » в пределах одного градуса. Кроме того восстановлена температура поверхности в окрестности факельных установок (у=х=30).
