Введение к работе
Актуальность темы.
Облачный покров Земли относится к числу ведущих факторов формирования климата. По мере расширения сферы жизнедеятельности человека важным становится изучение все большего числа физических, геометрических, географических характеристик облаков для прогнозирования погоды, моделирования климата, решения широкого круга задач в различных отраслях науки и техники.
В настоящее время наиболее полное представление об облачности дают наблюдения с искусственных спутников Земли (ИСЗ). Появление большого объема цифровой спутниковой информации, полученной с помощью многоканальных радиометров высокого разрешения (AVHRR), ставит ряд серьезных проблем в связи с применением ее в режимном плане. Кроме решения задач сбора и хранения необходимо создание методов и алгоритмов тематического анализа и статистического обобщения этой информации. Эффективная обработка цифровых данных ИСЗ при помощи ЭВМ позволяет получать количественные характеристики облачности и подстилающей поверхности (альбедо, температуру) в оперативном режиме. Особое значение это имеет для географических районов, плохо освещенных метеорологическими данными. Первостепенную роль играют спутниковые измерения в изучении явлений, пространственные и временные масштабы которых являются "подсеточнымы" при проведении стандартных наблюдений.
Цель работы состоит:
- в разработке методов и алгоритмов, позволяющих проводить эффективный мониторинг облачного покрова, основываясь на многоспектральной цифровой спутниковой информации;
в создании программной реализации предложенной методики.
Научная новизна.
Впервые предложен программный комплекс обработки цифровой спутниковой информации, способный идентифицировать и классифицировать облачность, а также получать оптико-метеорологические параметры облаков. Создан банк данных статистических характеристик облачности, в том числе -геометрических размеров, которые могут использоваться в процессе объективного анализа облаков.
Практическое значение работы.
Предлагаемый программный комплекс предназначен для использования в автоматизированной системе обработки цифровой спутниковой информации при решении задач метеорологического обеспечения. Он имеет гибкую диалоговую структуру управления и реализован на ЭВМ серии ЕС. Он также предполагает интерактивный режим анализа информации на определенных этапах обработки, что значительно повышает эффективность результатов. Данные банка статистических характеристик облачности имеют практическое значение не только в климатологии, но также применяются для землеобзора и индикации наземных объектов из космоса.
Основные положения, выносимые на зашиту.
1) Методика объективного анализа облачности по
многоспектральным цифровым данным ИСЗ, включающая:
- алгоритм идентификации облачности с использованием
данных двух радиометрических каналов AVHRR (пространственное
разрешение радиометра составляет 1.1 км в надире);
- метод текстурного анализа облачности по данным одного
из каналов AVHKR;
-алгоритм восстановления оптико-метеорологических характеристик облачности.
-
Банк данных статистических характеристик облачности.
-
Программная реализация предложенной методики и банка данных облачной атмосферы.
Апробация работы.
Основные положения и результаты работы были доложены на Всесоюзной конференции "Использование спутниковой информации в исследовании океана и атмосферы" (Звенигород, 23-25 апреля 1989 г.), на Межведомственном семинаре-совещании "Обработка и интерпретация данных космических наблюдений" (Москва, 23-24 октября 1989 г.), на Международной конференции ОИДИ-90 (Новосибирск, 19-21 августа 1990 г.). Предварительные результаты работы обсуждались на семинарах Лаборатории физической метеорологии и Отдела теории дистанционного зондирования атмосферы Института оптики атмосферы СО АН СССР в 1987-1990 гг., на научных семинарах кафедры метеорологии и климатологии МГУ (1990-1993 гг.).
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 6 работ.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и приложения. Работа изложена на I/O страницах машинописного текста, включает таблиц и 76 рисунков. Список литературы содержит 82 наименования, в том числе 22 на иностранных языках.
