Многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности

Афонин, Сергей Васильевич

Многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

Афонин, Сергей Васильевич АВТОР

доктора физико-математических наук УЧЕНАЯ СТЕПЕНЬ

Томск МЕСТО ЗАЩИТЫ

2011 ГОД ЗАЩИТЫ

01.04.05 КОД ВАК РФ

Диссертация по физике на тему «Многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности»

Автореферат диссертации на тему "Многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности"

На правах рукописи

Афонин Сергей Васильевич

МНОГОФАКТОРНЫЙ ФИЗИЧЕСКИЙ ПОДХОД К АТМОСФЕРНОЙ КОРРЕКЦИИ СПУТНИКОВЫХ ИНФРАКРАСНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

Специальность 01.04.05 - оптика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

4849850

1 6 июн 2011

Томск-2011

4849850

Работа выполнена отделения РАН

Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева

Сибирского

Научный консультант:

заслуженный деятель науки РФ, доктор физико-математических наук Белов Владимир Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Будак Владимир Павлович

доктор физико-математических наук, профессор Креков Георгий Михайлович

доктор физико-математических наук, профессор Самохвалов Игнатий Викторович

Ведущая организация:

Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН

Защита состоится 7 октября 2011 года в 14:30 на заседании диссертационного совета Д 003.029.01 в Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН по адресу: 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН.

Автореферат разослан « с? О » 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

д.ф.-м.н.

Веретенников В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Необходимость активного и широкомасштабного привлечения спутниковых систем для изучения состояния и динамики окружающей среды не вызывает сомнений. Важную информацию дают результаты дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса в инфракрасном диапазоне спектра. Данные температурного мониторинга отражают состояние поверхности океана и суши, характеризуют течение гидрологических и биосферных процессов в окружающей среде, используются для исследования климата и его глобальных изменений, для прогноза погоды, в гидрологии, агрометеорологии, геологии. Данные инфракрасного зондирования земной поверхности являются индикатором чрезвычайных ситуаций (землетрясения, вулканы, пожары) и критических экологических состояний окружающей среды, важных для жизни на Земле. В отечественной литературе физические основы и методы применения спутников для дистанционного зондирования окружающей среды из космоса изложены в известных монографиях и статьях К.Я. Кондратьева, М.С. Малкевича, Ю.М. Тимофеева, В.В. Козодерова, О.И. Смоктия, Т.А. Сушкевич, А.Б. Успенского, А.И. Чавро и многих других ученых.

Однако наблюдение поверхности из космоса производится через атмосферу, которая искажает результаты спутниковых измерений. Поэтому необходимым условием достижения максимальной точности решения целого ряда тематических задач, включая восстановление температуры поверхности, детектирование очагов горения, идентификацию типов поверхности, является атмосферная коррекция (АК) изображений земной поверхности, полученных из космоса в спектральных диапазонах 3-5 и 8-13 мкм.

Восстановление температуры земной поверхности. Для атмосферной коррекции спутниковых измерений температуры подстилающей поверхности (ТПП), как правило, применяется приближенный подход, который основан на использовании линейных и нелинейных регрессионных соотношений, связывающих температуру поверхности и радиационные (яркостные) температуры, измеряемые со спутника в ИК-каналах с разной степенью поглощения излучения. Обычно используемые каналы имеют центры в двух частях "расщепленного окна" 10.5-12.5 мкм вблизи Х=11 и 12 мкм. Вместо спектральных могут производиться угловые измерения в канале Х,=11 мкм. Впервые спектральный регрессионный SW-алгоритм (от слов Split-Window) в его "классической" форме был получен в начале 70-х годов прошлого столетия [1,2]. В его основе был использован ряд упрощений, включая учет поглощения излучения только водяным паром, линеаризацию функции пропускания атмосферы и уравнения переноса излучения (УПИ). Первоначально алгоритм был разработан для измерений из космоса температуры поверхности океана (ТПО). К числу основополагающих зарубежных работ можно отнести статьи L. McMillin, D. Crosby,

P. Deschamps, G. Maul, E. McClain, W. Pichel, С. Walton и других. В нашей стране активным развитием этого направления занимались М.С. Малкевич, А.Б. Успенский, Ю.М. Тимофеев, В.Я. Галин, А.И. Чавро, А.Б. Карасев, О.Б. Федичев, В.В. Бадаев, В.И. Соловьев, В.М. Суговский, Л.И. Копрова, А.К. Городецкий и другие ученые. Восстановление температуры поверхности суши (ТПС) из космоса, безусловно, является более сложной проблемой по сравнению со случаем спутниковых измерений ТПО. Это связано с пространственпо-временной вариабельностью физических и оптических свойств земной поверхности и атмосферы, наличием заметных вертикальных градиентов температуры воздуха в приповерхностном слое. В 90-е годы прошлого столетия появилось большое количество публикаций, посвященных развитию спутниковых методов восстановления ТПС из космоса. Наиболее часто цитируемыми в литературе по этой тематике являются работы J. Price, F. Becker, Z.L. Li, С. Ottle, J. Sobrino, С. Coll, Z. Wan. В отечественной литературе - это труды А.Б. Успенского, Ю.М. Тимофеева и других ученых. С практической точки зрения регрессионные алгоритмы являются эффективным средством проведения глобального ДЗЗ с ограниченным объемом входной информации. Однако имеющиеся в литературе данные о результатах их валидации противоречивы. Например, для штатного алгоритма MODIS LST Products [3] оценки точности восстановления температуры суши варьируются в пределах от 1 К до 2-3 К. Альтернативное применение физического метода [4] для одновременного восстановления в условиях безоблачной атмосферы ТПС и значений спектральной излучателыюй способности в семи ИК-каналах MODIS связано с рядом упрощений и ограничений, а также приводит к ухудшению номинального пространственного разрешения этих данных в 5 раз по сравнению с разрешением радиометрических измерений.

Мониторинг очагов горения. Говоря о мониторинге из космоса чрезвычайных ситуаций, необходимо отметить лесные пожары как один из мощных природных факторов, влияющих на глобальные изменения окружающей среды, происходящие на планете. По имеющимся данным ежегодно в различных регионах мира сгорает от 5 до 500 млн. гектаров лесов. По опыту работы служб пожароохраны лесов, для наиболее успешного тушения лесного пожара необходимо оперативно обнаруживать пожары площадью не более 5 га, а площадь свыше 25 га считается критической, и пожары в этом случае выходят зачастую из-под контроля. В работах J. Dozier, Y. Kaufman, О. Arino, L. Giglio [5,6,7] и многих других ученых изложены основы детектирования пожаров из космоса с использованием систем глобального и регионального мониторинга NOAA/AVHRR и EOS/MODIS. Соответствующие алгоритмы созданы для ESA (European Space Agency), IGBP (Internationa! Geosphere and Biosphere Project), CCRS (Canada Centre for Remote Sensing), системы EOS (Earth Observation System, NASA) и т.д. В России активно эксплуатируется информационная система

дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ (ИСДМ-Рослесхоз). Регулярно проводится мониторинг пожарной опасности Федеральным государственным бюджетным учреждением «Национальный центр управления в кризисных ситуациях» (ФГБУ НЦУКС) МЧС России. В настоящее время в Министерстве природных ресурсов и экологии РФ в эксплуатацию введен сайт мониторинга пожарной опасности. Функционируют региональные центры мониторинга лесных пожаров из космоса в Москве, Новосибирске, Барнауле, Красноярске, Иркутске, Якутске, Томске. Работа центров основана на методиках и алгоритмах, авторами которых являются Е.А. Лупян, С.А. Барталев,

A.A. Мазуров, Г.Н. Коровин, Д.В. Ершов, В.Н. Антонов, А.И. Сухинин, A.A. Лагутин,

B.В. Кошелев, С.А. Тащилин, H.A. Абушенко, B.C. Соловьев, сотрудники ИОА и другие ученые. Несмотря на существование различных по сложности реализаций спутниковых алгоритмов обнаружения очагов пожаров, используемые в их основе решающие правила не учитывают в явном виде реальное оптико-метеорологическое состояние атмосферы на момент проведения мониторинга очагов горения из космоса.

Исходя из теоретических предпосылок, достижение максимальной точности атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности, полученных из космоса в спектральных диапазонах 3-5 и 8-13 мкм для условий прозрачной или замутненной атмосферы, должен обеспечивать многофакторный физический подход (МФП). К числу ключевых факторов, необходимых для его реализации, относятся:

• учет поглощения и рассеяния излучения атмосферными компонентами (газами, аэрозолем и облачностью);

• учет процессов, вызванных атмосферным рассеянием излучения, включая эффект бокового подсвета в случае пространственно-неоднородной поверхности и солнечные блики в спектральной области 3.5-4 мкм.

Важным условием реализации МФП является применение оперативных данных, описывающих с требуемой точностью и пространственно-временными характеристиками реальное оптико-метеорологическое состояние атмосферы в момент проведения ДЗЗ в произвольной точке спутникового изображения земной поверхности.

Ниже представлено краткое описание состояния этих вопросов на момент выполнения диссертационной работы.

Учет молекулярного поглощения. Важным вопросом учета молекулярного поглощения в рамках физического подхода является выбор спектроскопических данных и модели молекулярного континуума. Несколько десятилетий идет дискуссия о природе молекулярного континуума в "окнах атмосферной прозрачности" 3-5 и 8-13 мкм. Однако, исходя из полуэмпирического характера разработанных моделей континуума, вопрос о

выборе соответствующей гипотезы и формул для расчета коэффициентов континуального поглощения носит для задачи атмосферной коррекции скорее академический, чем практический характер. Несмотря на имеющиеся в литературе оценки влияния различных моделей молекулярного континуума на точность радиационных расчетов, этих данных недостаточно для ответа на вопрос о применимости тех или иных моделей для проведения с заданной точностью атмосферной коррекции реальных спутниковых ИК-измерений.

Умет аэрозольного ослабления и рассеяния. Для решения ряда прикладных задач, оперативный мониторинг земной поверхности из космоса должен проводиться как в условиях прозрачной, так и замутненной атмосферы. То есть необходим учет искажающего влияния аэрозоля и облачности на спутниковые измерения. Однако этот вопрос рассматривался лишь в единичных работах (например, [8,9,10]), где были получены лишь оценки влияния этого искажающего фактора на точность спутниковых измерений ТПО. По данным наших расчетов, ■ погрешность регрессионного алгоритма восстановления температуры земной поверхности для условий замутненной атмосферы (особенно в случае стратосферных слоев аэрозоля или перистой облачности) может достигать 10-20 К. Тем не менее, в штатных алгоритмах восстановления ТПП учет искажающего влияния этого атмосферного фактора в явном виде до сих пор не производится.

Процесс бокового подсвета. При атмосферной коррекции спутниковых изображений, полученных в спектральной области 0.4-2.1 мкм для условий замутненной атмосферы, принято учитывать процесс бокового подсвета (adjacency effect), вызванного рассеянием атмосферой потока солнечного изучения, отраженного от участков поверхности вне поля зрения прибора ДЗЗ. Важность этого демонстрируют данные работы Кауфмана [1], где водоем размером 110 на 110 м, окруженный соевым полем, на снимке со спутника Landsat интерпретируется как поле пшеницы, окруженное песчаной поверхностью. Подробное исследование этого процесса дано, например, в монографии [12]. Однако в доступных соискателю научных публикациях не было описания закономерностей процесса бокового подсвета в спектральных диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм и данных о значимости этого процесса для решения задачи АК при учете рассеянного атмосферой теплового излучения температурно-неоднородных участков поверхности, лежащих вне поля зрения прибора ДЗЗ.

отражена в работах [13,14]. Здесь в результате анализа активности пожаров в весенний период 1998-2001 гг. в Сахеле (Африка), проведенного по данным спутниковой системы TRMM/VISR, был получен аномальный пик пожарной активности, противоречивший данным наземных наблюдений. Причиной этой аномалии оказались солнечные блики на поверхности водоемов и краях облаков, которые не были идентифицированы при детектировании пожаров. Для целей фильтрации ложных тревог при обработке спутниковых данных используются простые пороговые тесты с использованием геометрии наблюдений и спутниковых измерений в различных спектральных каналах. При этом авторы [7] признают, что подобные тесты не гарантируют высокую эффективность их работы, особенно в случае бликов на краях облаков, а также на границе суши и водной поверхности. В доступных соискателю литературных источниках отсутствовали результаты изучения причин и условий возникновения атмосферных бликов на аэрозольных слоях и оптически тонких облачных образованиях.

Оперативные дачные о метеопараметрах атмосферы. В обзорной работе [15] её авторы (Kerr, Guillou, Lagouarde, Nerry, Ottle; 1998) провели для спутниковой системы NOAA POES анализ различных методов восстановления ТПП и сформулировали основные проблемы применения на практике физического подхода для атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений. Среди этих проблем упоминалось отсутствие оперативных данных о метеопараметрах атмосферы с необходимыми точностными, пространственными и временными характеристиками. По мнению авторов работы, наряду с данными радиозондирования или метеопрогноза, метеоданные, восстановленные по спутниковым измерениям, также непригодны для использования в рамках физического подхода. Причина этого - низкая точность значений температуры и влажности, восстанавливаемых в приземном слое атмосферы, который вносит максимальный вклад в искажения теплового излучения поверхности. В настоящее время эти выводы являются дискуссионными. Начиная с 2000 года, в рамках программы EOS на спутниках Terra и Aqua используется 36-канальный радиометр MODIS, позволяющий одновременно с проведением ДЗЗ осуществлять зондирование атмосферы с точностными и пространственными характеристиками, улучшенными по сравнению со спутниковой системой NOAA POES. Но в известных соискателю литературных источниках отсутствует обоснование и точностные оценки применения данных спутниковых зондировщиков атмосферы для целей оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности.

фотометрических измерений на станциях АЕЮЬ'ЕТ. Недостатками первого источника являются редкая пространственная сеть станций, отсутствие измерений в ночное время суток и отсутствие оперативного доступа к данным необходимого уровня точности. Второй источник - это результаты восстановления параметров аэрозоля и облачности из космоса по спутниковым измерениям в спектральном диапазоне 0.4-2.1 мкм. Положительными моментами использования спутниковых алгоритмов является синхронность измерений параметров аэрозоля и облачности вместе с проведением ДЗЗ, а также пространственное разрешение восстановленных данных, сопоставимое с разрешением ИК-измерений. Проблемами спутниковых алгоритмов являются то, что они не применимы при низкой угловой высоте Солнца (вечернее и ночное время), кроме того, их точность заметно снижается при мониторинге над яркой поверхностью (снег, песок), нет вертикальной стратификации восстановленных данных. Это требует расширения возможностей измерения параметров аэрозоля и облачности из космоса за счет мониторинга оптического состояния атмосферы в ИК-диапазоне спектра. Однако можно сослаться лишь на единичные работы, где с помощью спутниковых ИК-измерений осуществляется детектирование пылевых бурь и аэрозоля вулканического происхождения, а также восстановление оптической толщины аэрозольных выносов из Сахары над поверхностью океана (например, [16,17,18]). Исходя из вышесказанного, сформулируем цель и основные задачи исследований.

а) решение уравнения переноса излучения;

б) учет поглощения и многократного рассеяния излучения атмосферными газами, аэрозолем и полупрозрачной облачностью, включая процесс бокового подсвета и эффект образования атмосферных бликов в спектральной области 3.5-4 мкм;

в) спутниковые данные о параметрах состояния атмосферы в момент проведения ДЗЗ. Следует подчеркнуть, что большой объем вычислений и быстродействие расчетов при реализации МФП не является в настоящее время достаточно сложной проблемой в связи с активным развитием вычислительной техники, современных технологий параллельного программирования [19,20], других приемов эффективного решения подобного рода задач.

Для достижения сформулированной цели были решены следующие задачи: 1) изучение вопросов, связанных с учетом поглощения излучения атмосферными газами при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности, валидация моделей молекулярного поглощения на основе данных натурных экспериментов;

2) изучение вопросов, связанных с учетом поглощения и рассеяния теплового излучения аэрозолем и перистой облачностью;

3) исследование закономерностей процесса бокового подсвета в ИК-области спектра, определение оптико-геометрических условий, когда его учет необходим при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности;

4) программная реализация на основе данных системы EOS/MODIS многофакторного физического подхода к атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений, его комплексная валидация и оценка возможностей восстановления температуры земной поверхности с погрешностью менее 1-1.5 К в условиях прозрачной и замутненной атмосферы;

5) разработка технологии проведения регионального мониторинга окружающей среды на основе спутниковой системы NOAA POES и оценка эффективности обнаружения лесных пожаров с помощью стандартных алгоритмов (в рамках которых нет учета влияния атмосферы) на примере Томской области; оценка эффективности применения МФП к решению задачи мониторинга очагов горения в сравнении со стандартными алгоритмами;

6) изучение физических причин и оптико-геометрических условий возникновения атмосферных солнечных бликов от аэрозоля и облачных слоев малой оптической плотности.

Научная новнзиа работы. При разработке МФП впервые:

1) определены требования к вертикальному разрешению и точности задания профилей температуры и влажности атмосферы, а также условия компенсации их ошибок, которые обеспечивают учет молекулярного поглощения с точностью порядка 0.5 К при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности;

2) определены оптико-геометрические ситуации и требования к точности задания характеристик аэрозольных или облачных слоев, при которых обеспечивается учет искажающего влияния слоев с точностью порядка 0.5-1 К при атмосферной коррекции ИК-изображений;

3) исследованы закономерности проявления в спектральных диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм процесса бокового подсвета; определены оптико-геометрические условия, когда его учет необходим при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений температурно-неоднородной земной поверхности;

4) доказано, что данные о параметрах оптико-метеорологического состояния атмосферы, полученные по измерениям прибора MODIS, позволяют восстанавливать температуру земной поверхности с погрешностью менее 1-1.5 К; предложен способ автоматической компенсации ошибок задания метеоданных при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений;

5) предложен и апробирован новый подход к оценке оптического состояния атмосферы, характеристик аэрозоля и перистой облачности, который основан на спектральных различиях значений температуры земной поверхности, восстановленных после учета молекулярного поглощения в ИК-каналах МОБК, используемых для ДЗЗ;

6) получен значимый положительный эффект от применения многофакторного физического подхода к задачам температурного зондирования земной поверхности, включая восстановление температуры земной поверхности и характеристик излучения очагов горения, детектирования очагов горения из космоса;

7) определены значения оптической толщи аэрозольных или облачных слоев, размеры облачных частиц и геометрические условия спутниковых наблюдений, при которых возникают атмосферные блики за счет рассеяния солнечного излучения на аэрозольных и облачных образованиях.

Достоверность полученных результатов обеспечивается тем, что в их основе лежит фундаментальное уравнение переноса излучения (УПИ). Для учета многократного рассеяния при решении УПИ в работе использованы известные и апробированные на практике алгоритмы метода дискретных ординат и метода Монте-Карло. Расчет коэффициентов молекулярного поглощения основан на полинейном ЬВЬ-методе (Ипе-Ьу-Ипе), либо произведен с использованием приближенных методов, апробированных на практике и не уступающих по точности полинейным методам при решении задачи атмосферной коррекции ИК-изображений. Задание метеопараметров атмосферы при численном моделировании осуществлялось на основе известных среднеклиматических или региональных моделей атмосферы, данных радиозондирования. Использовались модели атмосферного аэрозоля и облачности, широко применяемые при решении задач переноса излучения через атмосферу. Достоверность результатов апробации МФП к решению задачи восстановления температуры земной поверхности из космоса подтверждена их сравнением с данными тестовых наземных измерений температуры почвы при различных метеоусловиях.

Научная и практическая значимость. Доказано, что многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности позволяет на основе спутниковых данных о параметрах состояния атмосферы в момент ДЗЗ учитывать, наряду с молекулярным поглощением восходящего теплового излучения, также поглощение и многократное рассеяние излучения аэрозолем и полупрозрачной облачностью, процессы бокового подсвета и возникновения атмосферных бликов в спектральном диапазоне 3.5-4 мкм. Применение многофакторного физического подхода па практике обеспечивает по сравнению с конкурирующими алгоритмами повышение точности либо расширение области решения тематических задач ИК-мониторинга земной поверхности.

Диссертационная работа выполнялась в период 1986-2010 гг. в рамках плана научно-исследовательских работ Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, включая базовые бюджетные проекты:

«Распространение, формирование лазерных пучков и прием оптических изображений в атмосфере, как стратифицированной, рассеивающей и турбулентной среде при управлении параметрами излучения и приемных устройств. Атмосферная коррекция искажений и решение обратных задач оптики атмосферы с учетом многократного рассеяния излучения» (№ госрегистрации 01.20.03 0278,2004-2006 гг.);

«Формирование лазерных пучков и оптических изображений в атмосфере при адаптивном управлении. Атмосферная коррекция изображений и обратные задачи оптики атмосферы» (№ госрегистрации № 01201052478, 2010-2012 гг.). Результаты диссертации были использованы при выполнении:

• грантов РФФИ - 01-05-65494, 04-07-90018, 08-01-99019;

• госконтрактов- 37.011.11.0009 (2002-2004 гг.), 02.438.11.7008 (2006 г.), МГ-02.06/23К (2006-2007гг.), 02.740.11.0674(2010г.), 14.740.11.0204 (2010г.);

• программы СО РАН - «Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН» (2005-2006 гг.), программы фундаментальных исследований Президиума РАН № 16. Часть 3 «Солнечная активность и физические процессы в системе "Солнце-Земля"» (2006 г.);

• интеграционных проектов СО РАН - № 75 (2009-2010 гг.), № 9 (2009-2010 гг.).

• международных грантов - «Characterizing Fire in the Boreal Zone for Better Quantifying Carbon Fluxes» (King's College London, 2002-2004 гг.), «Development of an Integrated System of Ground-, Air- and Space-based Observations of Biomass Burning in Northern Eurasia» (NASA, Maryland University, 2004-2005 гг.).

Результаты работы внедрены и используются (о чём свидетельствуют соответствующие документы):

- в Администрации Томской области, Авиационной базе охраны лесов и Департаменте природных ресурсов Томской области;

- в Центре экологии и продуктивности лесов РАН (ЦЭПЛ, г. Москва);

- в Государственном научно-исследовательском институте проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю России (ГНИИ ПТЗИ ФСТЭК, Воронеж).

На защиту выносятся следующие положения:

]) При атмосферной коррекции спутниковых радиометрических измерений, полученных в диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм для спектральных каналов с эффективной шириной ДХ. > ?У50, достаточным при учете молекулярного поглощения с погрешностью менее 1 К является выполнение следующих условий:

а) использование модели континуума, основанной на теории крыльев спектральных линий

водяного пара, и модели селективного поглощения атмосферных газов, полученной на основе баз данных параметров спектральных линий (ШТИЛИ и т.п.);

б) применение реальных данных о температуре и влажности воздуха в слое атмосферы до высот порядка 5-7 км с вертикальным разрешением не хуже 1.5-2 км;

в) при влагосодержании атмосферы \У>2 г/см2 допустимы ошибки задания 8Т-1 К для температуры воздуха и 5\У~10% для его влажности, если 8Т и 8\У независимы; при более высоком уровне ошибок должно выполняться соотношение их взаимной компенсации вида 5Т[К]=0.1-6\У[%].

а) в случае аэрозоля приземного слоя атмосферы метеорологическая дальность видимости 8м<7-15 км, температурный перепад ДТ5>5-10 К на границе поля зрения прибора ДЗЗ;

б) для поствулканического стратосферного аэрозоля (только в канале >.=3.75 мкм) оптическая толщина рассеяния т„,>0.05 и ДТ5>5 К; для перистой облачности т1С/>0.05-0.15 и ДТз>5-10К.

3) Многофакторный физический подход, реализованный на основе спутниковых данных МСЮК о параметрах состояния атмосферы в момент проведения ДЗЗ, обеспечивает погрешность менее 1-1.5 К при атмосферной коррекции ИК-изображений поверхности, полученных для значений оптической толщины атмосферы т<3.

4) При решении задачи детектирования малоразмерных очагов горения, когда разница измеряемых радиационных температур ДТ в каналах Х=3.9б мкм и Х=11 мкм менее 15. К, применение многофакторного физического подхода увеличивает частоту обнаружения очагов горения от 1.5 до 9 раз по сравнению с алгоритмами, где атмосферная коррекция в явном виде отсутствует.

5) В диапазоне 3.5-4 мкм для условий замутненной атмосферы при относительных азимутах ф<50° с уменьшением угловой высоты Солнца Н3 и с ростом зенитного угла трассы 0у>4О" наблюдается увеличение интенсивности рассеянного атмосферой солнечного излучения с максимумом для значений 1^-10-15°, что является причиной появления атмосферных бликов на спутниковых изображениях. Наряду с этим солнечные блики

возникают на краях облачности с относительно малой оптической плотностью (tc/j<3), что вызвано суперпозицией трех компонентов: рассеянного солнечного излучения на частицах с эффективным радиусом ^<10 мкм, прошедшего через края облака излучения подстилающей поверхности и отраженного от поверхности потока падающего солнечного излучения.

Апробация результатов. Более 150 докладов (из них 16 пленарных и приглашенных) докладывались на 80 российских и зарубежных конференциях, симпозиумах, рабочих группах:

10 Пленум рабочей группы по оптике океана Комиссии по проблемам Мирового океана АН СССР (Томск, 1988); Всесоюзная конференция "Использование спутниковой информации в исследовании океана и атмосферы" (Звенигород, 1989); 5 совещание по атмосферной оптике (Томск, 1991); 11 Всесоюзный симпозиум по распространению лазерного излучения в атмосфере и водных средах (Томск, 1991); 12 Межреспубликанский симпозиум по распространению лазерного излучения в атмосфере и водных средах (Томск, 1993); Межреспубликанский симпозиум "Оптика атмосферы и океана" (Томск, 1994-1996); Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана" (Томск, 1999,2000); Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы" (Томск, 20012009); Рабочая группа «Аэрозоли Сибири» (Томск, 2002,2003,2005,2009,2010); Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004,2006,2008,2010); Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007, 2009); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды "ENVIROMIS" (Томск, 2000, 2004, 2008); Международный Симпозиум стран СНГ по Атмосферной Радиации "МСАР" (С-Петербург, 2002,2004,2006); Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2003-2008,2010); Всероссийская научная конференция "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" (Муром, 2001; Санкт-Петербург, 2004); 3 Всероссийская конференция "Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве" (Москва, 2002); Всесоюзная конференция "Дистанционное зондирование поверхности земли и атмосферы" (Иркутск, 2003); Международная конференция «Экология северных территорий России. Проблемы, прогноз ситуации, пути развития, решения» (Архангельск, 2002); XI Международная конференция "Средообразующая роль бореальных лесов-, локальный, региональный и глобальный уровни (IFBRA)" (Красноярск, 2002); Всероссийская конференция "Проблемы физики космических лучей и солнечно-земных связей" (Якутск, 2002); X Российская конференция с участием иностранных ученых "Распределенные информационно-вычислительные ресурсы" (Новосибирск, 2005); Всероссийская научно-практическая конференция "Информационные технологии и математическое моделирование" (Анжеро-Судженск, 2002); Международная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании" (Усть-Каменогорск, 2003); XI Международная конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» (DICR-2006) (Павлодар, Казахстан, 2006); «Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (С IT-2006) (Павлодар, Казахстан, 2006); III Научно-практическая конференция "Обратные задачи и информационные технологии рационального природопользования" (Ханты-Мансийск, 2006); Конференция «Современные информационные технологии для научных исследований» (Магадан, 2008); Всероссийский семинар «Современные информационные технологии для фундаментальных исследований РАН в области наук о Земле» (Владивосток, 2010); II Международная конференция «Геоинформатика: технологии, научные проекты» (Барнаул, 2010); Международная конференция "Пожары в лесу и на объектах лесохимического комплекса: возникновение,

тушение и экологические последствия" (Красноярск, 1999); Международная конференция "Лесные и степные пожары: возникновение, распространение, тушение и экологические последствия" (Иркутск, 2001; Красноярск, 2003); Международная конференция «Сопряженные задачи механики и экологии» (Томск, 2000,2002,2004,2007,2009); Научно-практическая конференция "Совершенствование защиты населения от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера" (Новосибирск, 1999); Международная научно-практическая конференция «Геоинформатика-2000» (Томск, 2000); Международная конференция «Математическое и физическое моделирование опасных природных явлений и катастроф» (Томск, 2008,2010); Всероссийская конференция «Пожары в лесных экосистемах Сибири» (Красноярск, 2008); 4 Сибирский форум недропользователей и предприятий ТЭК «Нефть. Газ. Геология-2008» (Томск, 2008); The European Symposium of Satellite Remote Sensing (Rome, Italy, 1994); International Symposium on Optical Science, Engineering and Instrumentation (Denver, Colorado, USA, 1996); International Radiation Symposium (Fairbanks, Alaska, 1996); International Conference on Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery VIII (AeroSense 2002, Orlando, USA, 2002); 12th International Symposium "Remote Sensing", Conference "Remote Sensing of Clouds and the Atmosphere X" (Bruges, Belgium, 2005); 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (St.-Petersburg, Russia, 2005); 12th International Joint Seminar on Regional Deposition Processes in Atmosphere (Beijing, China, 2006); 25th International Laser Radar Conference (ILRC-25, St.-Petersburg, 2010).

По результатам работы опубликовано четыре монографии (одна за рубежом), 36 работ в рецензируемых отечественных и зарубежных журналах, 35 статей в трудах конференций, 115 тезисов докладов. Результаты диссертационной работы в полном объеме докладывались на семинарах ИОА СО РАН и ИМКЭС СО РАН.

B.И. Хамариным, О.И. Третьяковым, С.М. Сакериным, Д.М. Кабановым, A.M. Игнатовым, A.C. Селивановым, A.C. Панфиловым, A.B. Романовым. Исследования закономерностей аэрозольного рассеяния теплового излучения и роли бокового подсвета в инфракрасном диапазоне спектра выполнены совместно с В.В. Беловым и И.Ю. Гендриной (Макушкиной). На основе спутниковых данных MODIS совместно с В.В. Беловым, М.В. Панченко,

C.М. Сакериным, Д.М. Кабановым, М.В. Энгель были исследованы пространственные, временные и корреляционные характеристики аэрозоля в регионах Западной и Восточной Сибири. Алгоритмы атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности на основе физического подхода разработаны совместно с Д.В. Соломатовым, а результаты его применения получены совместно с В.В. Беловым и Д.В. Соломатовым.

Методическое и алгоритмическое обеспечение космомониторинга Томской области по данным спутниковой системы NOAA POES, которое проводится с 1998 года по настоящее время, разработано совместно с В.В. Беловым, Ю.В. Гридневым, М.В. Энгель при участии Н.В. Кабановой. Различные аспекты решения задачи космомониторинга лесных пожаров были рассмотрены в совместных работах с соавторами из Москвы, Томска, Новосибирска, Иркутска, Якутска, США, Великобритании.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из списка основных аббревиатур и обозначений, введения, пяти глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. В ней содержится 263 страницы текста (без приложений), 88 рисунков, 49 таблиц, 390 ссылок на литературные источники.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность работы, формулируется ее цель, перечисляются решенные задачи и результаты, которые являются новыми и подчеркивают научную и практическую значимость работы. Здесь же приводятся основные положения работы, выносимые на защиту, и информация об апробации основных результатов работы и личном вкладе автора.

В разделе 1.2 дано описание применяемых для численного моделирования метеорологических и оптических моделей атмосферы:

а) вертикального распределения метеорологических параметров (температура и влажность воздуха) в атмосфере; б) моделей молекулярного поглощения и рассеяния; в) оптических моделей аэрозоля и облачности (WCP, ОРАС, ИОА), включая модели, интегрированные в программы LOWTRAN, MODTRAN, Streamer.

В разделе 1.3 рассмотрены данные о спутниковых системах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) различного пространственого разрешения, включая МСУ-CK/Pecypc, NOAA POES (приборы AVHRR, ATOVS), EOS (MODIS, AIRS, ASTER), MetOP (AVHRR, IASI), Landsat (TM, ETM+). Анализ технических характеристик этих систем ДЗЗ совместно с возможностями восстановления из космоса характеристик атмосферы позволяет выбрать данные 36-канального радиометра MODIS для реализации многофакторного физического подхода к атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности.

В разделе 1.4 содержится краткий аналитический обзор регрессионных SW-алгоритмов и RTM-методов (от слов Radiative Transfer Models), разработанных различными авторами для восстановления температуры земной поверхности по ИК-измерениям радиометров AVHRR и MODIS.

В заключительной части главы (раздел 1.5) рассмотрены физические основы детектирования очагов горения из космоса и дано описание двух широко используемых на практике спутниковых алгоритмов детектирования очагов горения из космоса.

В разделе 2.1 даны основы алгоритмов полинейного (line-by-line) расчета селективного поглощения ИК-излучения спектральными линиями атмосферных газов, оптически активных в указанных спектральных диапазонах, включая водяной пар (Н20), углекислый газ (С02), озон (03) и ряд малых газовых составляющих (МГС) - закись азота (N20), метан (СН4), азотная кислота (HN03). Приведены результаты расчета вклада селективного поглощения в атмосферную поправку ДТХ, даны оценки влияния ошибок задания интенсивностей S0 и полуширин у0 спектральных линий на точность её расчета. Выполнено сравнение расчетных данных, полученных в работе с использованием двух баз данных параметров спектральных линий (AFGL-80 и HITRAN-2004/2007).

В разделе 2.2 представлено описание разработанной в ИОА модели континуума водяного пара, основанной на теории крыльев спектральных линий (авторы - Творогов С.Д., Несмелова Л.И., Фомин В.В., Телегин Г.В.). Приведены расчетные данные о влиянии континуального поглощения на атмосферную поправку и радиационную температуру, даны оценки влияния на точность расчетов ошибок в задании коэффициентов континуального поглощения Ks и KF, учитывающих эффекты самоуширения (обозначено SELF) линий Н20 и

уширения линий буферным газам (обозначено FRGN). Наряду с моделью континуума, разработанной в ИОА, в диссертации использовались и другие модели, включая RSB (авторы - Robert, Selby, Biberman), CKD-0, CKD-2.X (авторы - Clough, Kneizys, Davies), MT_CKD-2.I (авторы - Mlaver, Tobin, Clough, Kneizys, Davies). В работе проведено сравнение расчетных данных, полученных с использованием MT_CKD-2.1 и модели континуума, разработанной в ИОА. В качестве иллюстраций, полученных в 2.1 и 2.2 результатов на рис. 1 приведены расчеты вкладов в атмосферную поправку ДТ). селективного и континуального поглощения. В табл. 1 даны оценки влияния ошибок в параметрах молекулярного поглощения на величину ДТ), для условий тропиков с высоким уровнем влагосодержания W=4.2 г/см2, а) Данные HITRAN-2004/2007

2 1

0,5 0.25 0,125

р. и

Ï Î 1 ........|

ж а >] и

Ï Ï ф Й

Каналы:

■■ 1-3Л5 мкм j/ 777?! А=8.80 мкм ЕЗЗ А.=11.8 мкм 1=12.0 мкм

4 2 1

0,5 0,25 0,125

б) Данные MT CKD v.2.1

дТ с°"'

Н20 С02 03 N20 СН4 HN03 Sum Молекулы

FRGN N2 Sum Тип континуума

Рис. 1. Вклад оптически активных молекул и континуума в атмосферную поправку: а) селективное поглощение; б) континуум.

Табл.]. Погрешность расчета ДТХ за счет ошибок в параметрах селективного и континуального поглощения. Тропические атмосферные условия.

Тип Спектральные каналы

поглощения 3.75 мкм | 8.8 мкм 11 мкм | 12 мкм

селективное 0.16 0.26 0.10 0.12

континуум 0.26 0.52 0.43 0.46

I 0.42 0.78 0.53 0.58

Анализ данных разделов 2.1 и 2.2 позволил сделать следующие выводы:

а) атмосферная поправка для селективного и континуального поглощения превышает 0.5 К во всех каналах; исключение - случай континуума в канале 3.75 мкм; б) погрешность моделей поглощения не превышает 1 К даже для экстремальных тропических условий; в) применение разных моделей молекулярного поглощения дает различия менее 0.5 К.

В разделе 2.3 исследован вопрос о требованиях к заданию входных метеоданных. Полученные расчетные данные (частично приведенные на рис. 2 и в табл. 2) позволили сформулировать следующие выводы.

1) Результаты расчета атмосферной поправки ДТ\ с использованием данных 15-ти тысяч радиозондов показали, что малопараметрическая аппроксимация ДТд. с помощью температуры приземного воздуха Т(г=0) и влагосодержания атмосферы приводит в диапазоне 8-13 мкм к ошибкам более 1 К, которые растут с увеличением значений указанных метеопараметров. То есть, для реализации физического подхода к атмосферной коррекции необходимо использовать вертикальные профили метеопараметров (температуры и влажности воздуха).

б)

а)

0,0 -0,2 -0,4 -0.6

6Т. , К Тропики

■ x ■

■ >»=3.75 мкм ▼ •

• а=8.80 мкм

* Х=11.0 мкм У

▼ Х=12.0мкм

50-

-г 40" I 30

ш 20

6 10

0,0 0,5 1,0 1,5 2.0 Толщина слоев, км

Температура Х~11 мкм

| 20 ш

? 10 О

2 4 6 8 10 12 Высота слоя, км

в)

Влажность А=11 мкм

'»-»»»

2 4 6 8 10 12 Высота слоя, км

Рис. 2. Влияние на атмосферную поправку характеристик метеоданных: вертикального разрешения вертикальных профилей (а); ошибок задания температуры (б) и влажности (в) в различных слоях атмосферы.

Табл. 2. Изменение ДТХ за счет сдвига вертикальных профилей температуры на 5Т и влажности на 5'\¥.

Метео- Спектральные каналы

модель 3.75 мкм 8.8 мкм 11 мкм 12 мкм

8Т = +ЗК 1 2 -0.50 -0.42 -1.34 -0.97 -1.64 -1.08 -2.02 -1.40

3 -0.34 -0.69 -0.70 -0.95

8\У = +30% 1 2 0.40 0.27 1.38 0.80 1.89 1.05 2.17 1.33

3 0.24 0.68 0.89 1.17

Метеомоде.пг. 1 - тропики; 2- лето средних широт;

3 - арктическое лето

2) Вертикальное разрешение профилей должно быть не хуже 1.5-2 км (рис. 2а). Важно отметить, что метеорологические данные, измеренные по данным МСЮК, удовлетворяют этим требованиям.

3) Для температуры воздуха вклад в ДТ). различных слоев атмосферы монотонно падает с высотой (рис. 26). В случае влажности ситуация меняется: для всех каналов и метеоусловий проявляется характерный максимум в слое от 1 до 3 км (рис. 2в). То есть ошибки измерений влажности в приземном слое не являются доминирующими при атмосферной коррекции ИК-изображений.

4) Из анализа расчетов влияния сдвигов профилей метеопараметров на ДТ;. (табл. 2) вытекает

соотношение вида 6Т[К.]=0.1-5\\'[%], при выполнении которого фактически происходит взаимная компенсация ошибок задания профилей температуры и влажности.

Таким образом, в первой части второй главы были определены точностные требования к параметрам моделей молекулярного поглощения и метеопараметрам атмосферы, которые в необходимой и достаточной мере обеспечивали бы в спектральных диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм решение задачи атмосферной коррекции спутниковых измерений с точностью порядка 0.5 К.

Необходимым шагом исследований стала валидация используемой для АК модели молекулярного поглощения. С этой целью в ИОА с использованием самолета-лаборатории «Оптик-Э» в 1987-88 гг. проводились натурные эксперименты для широкого диапазона метеоусловий, целью которых был сравнительный анализ расчетных значений радиационных температур и их радиометрических измерений. Эти результаты были дополнены данными 40-ой экспедиции на НИС «Академик Вернадский», где в 1989 году для различных регионов Атлантики проводились подспутниковые эксперименты для сравнения расчетных и спутниковых (радиометр А УНИЯ) значений Т*.

18! р 16 14

„ 12-а

Самолетные измерения

ц = -0.01 о = 0.23 R=0.999

Спутниковые измерения в Атлантике. 1989

- Канал 4 (>.=11 мкм) ,-'26-

,Одесса

Красноводск

Муйнак

Канал 3 (1=3.75 МКМЬ^'

ц =-0.21

о = 0.44 %

R=0.998

У ||

' ' VTJX ' '

О 2 А в в 10 12 14 16 18 Рад. температура Т , °С

8 10 1214 16 18 20 2224 26 8 10 1214 16 18 20 2224 26 Рад. температура Т , °С

Рис. 3. Результаты валидации расчетных значений (ТР) радиационных температур с помощью самолетных (ТСм) и спутниковых измерений (Тсп).

Выполненный в разделе 2.4 диссертации анализ результатов натурных экспериментов показал (рис. 3):

а) при измерениях до высот порядка 5 км на самолете-лаборатории «Оптик-Э» расхождение расчетных и радиометрических данных в среднем составило менее 0.25 К;

б) точность учета молекулярного поглощения при коррекции спутниковых ИК-измерений составила выше 0.5 К (с учетом ошибок судовых измерений ТПО).

В разделе 2.5 приведены результаты решения актуальной прикладной задачи с использованием разработанной в ИОА радиационной модели атмосферы и программного комплекса АТРАД. Суть задачи состоит в следующем. После запуска спутников на орбиту,

несмотря на поступающую телеметрическую информацию, необходим контроль стабильности и радиометрической точности работы измерительной аппаратуры. Это можно сделать с помощью бортовых источников излучения, характеристики которых могут со временем изменяться. Другой способ - это проведение подспутниковых экспериментов с использованием высокоточной модели переноса излучения при контролируемых метеоусловиях. В этом случае на основе результатов сравнения спутниковых радиометрических измерений с аналогичными расчетными данными делается заключение о стабильности и радиометрической точности работы измерительной аппаратуры. В 1986-1990 годах в ИОА в рамках НИР были выполнены такого рода эксперименты для измерительного канала теплового диапазона (А=10.4-12.6 мкм) прибора МСУ-СК, работавшего на ИСЗ «Космос-1689» и «Космос-1939». Контроль метеоусловий осуществлялся с помощью радиозондов, прогностических метеоданных, измерений метеопараметров на борту самолета-лаборатории «Оптик-Э». Полученные в этом разделе данные позволили подтвердить штатный режим работы теплового канала МСУ-СК как на этапе летно-конструкторских испытаний, так и на начальном этапе его эксплуатации.

а)

дТ к Канал 11 мкм

aer*

■ □ desert

* - о maritime

* ■ Д rural / / -Т— v urban а _/ j 0=0°,45°

б)

0,1

0,5 1

at к вулканический

aer

■ □ 3.7 мкм

• О 8.8 мкм д

—А - Д 11 МКМ "...0

▼ V 12 мкм

0V=O°, 45° л:,-'^-

■■ я

Л 1 . - -О

0l55

0,3

5 0,0 0,1 0,2 Рис. 4. Зависимость ДТдея от оптической толщи i05S на длине волны ^.=0.55 мкм: а) аэрозоль приземного слоя, б) поствулканический аэрозоль, в) перистая облачность.

Наряду с этим было исследовано влияние на ДТдея ошибок задания ключевых параметров аэрозоля и облачности: оптическая толщина Т0.55, альбедо однократного рассеяния аэрозоля

шл, индикатриса рассеяния Р(%), высота рассеивающего слоя (табл. 3).

Табл. 3. Относительное влияние (в процентах) ошибок _ задания Tq,55, ил, Р(х) на величину ATAEr._

©V Спектральные каналы

3.75 мкм 8.8 мкм 11 мкм 12 мкм

Аэрозоль приземного слоя

0° 45° 50:24:27 55:14:31 66:4:30 65:4:31 64:6:29 64:2:34 69:7:23 69:2:29

Стратосферный вулканический аэрозоль

0° 45° 22:56:22 28:49:22 58:21:21 63:19:18 62:16:22 68:14:18 62:16:23 67:14:19

Перистая облачность

0° 45° 60:26:14 61:26:13 67:20:13 68:20:13 71:17:13 71:17:12 63:26:11 64:25:10

На основе расчетных данных получены следующие результаты: а) выявлен доминирующий вклад ошибок задания То.55 при учете этого искажающего фактора; б) получен диапазон значений Т0.55, при которых влияние аэрозольного фактора менее 0.5 К; в) определены условия, когда необходимо учитывать высоту перистой облачности.

Вторая часть третьей главы посвящена исследованию закономерностей процесса бокового подсвета в спектральных диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм. С помощью метода Монте-Карло в разделе 3.2 для указанных выше трех типов оптических ситуаций выполнены расчеты интенсивности потока рассеянного аэрозолем (перистой облачностью) теплового излучения и выявлен доминирующий (как правило) вклад подстилающей поверхности в потоке рассеянного теплового излучения. - "

В разделах 3.3 и 3.4 для эффективной пространственной зоны бокового подсвета даны оценки плотности рассеянного излучения в зависимости от расстояния до точки наблюдения. Выполнены расчеты ключевых характеристик процесса бокового подсвета - радиуса бокового подсвета гм» и функции размытия точки (ФРТ). Эти данные для зенитного угла трассы 0у=5Г (наклон оси прибора ДЗЗ порядка 45° при высоте орбиты 700-800 км) иллюстрируют рис. 5 и 6. Согласно расчетным данным, для случая аэрозоля приземного слоя величина глы при значениях аэрозольной оптической толщины рассеяния (АОТР) т,о>0.1 может достигать нескольких километров, увеличиваясь на порядок и более для стратосферных слоев аэрозоля или перистой облачности уже при т„, ~ 0.05-0.01. Для функции размытия точки характерны следующие основные свойства: 1) при надирных спутниковых измерениях функция размытия точки обладает круговой симметрией; при наклонных трассах она асимметрична и степень асимметрии увеличивается с ростом зенитного угла трассы ву; 2) значения ФРТ увеличиваются с ростом азимута ср; а

при азимутах ф>120° на удалении от точки наблюдения формируется

локальный максимум, амплитуда которого зависит от геометрии наблюдений (<р и 0у) и высоты рассеивающего слоя г„..,.

вулканический аэрозоль

аэрозоль приземного слоя

7-1--«---о - desert --♦--о - maritime --А---Л-- rural --Y—v urbann'° 3.75,11 мкм о" с "

«V-

• л=3.75 мкм -о- х=11.0 мкм

50 40 30 20 100

перистая облачность

л=3.75 мкм -О- л=11.0 мкм

,С1

Р/

0,01

АОТР

АОТР АОТР

Рис. 5. Зависимость радиуса бокового подсвета от АОТР: точность учета вклада бокового подсвета в ЛТ>, равна 0.1 К, ©у=51°.

приземныи слои

вулканическим

перистая облачность

350

300

250

§. 200 | 150 i 100 50 0

0,01 0,1

Расстояние, км

1 10 Расстояние, км

1 ю Расстояние, км

Рис. 6. Радиальная и азимутальная зависимость ФРТ: канал Х=3.75 мкм, 0у=51°.

Оценка необходимости учета бокового подсвета при атмосферной коррекции проведена в разделе 3.5 путем имитационного моделирования в зоне температурного перепада на земной поверхности. Реальные примеры таких ситуаций наблюдаются на границе раздела различных типов подстилающей поверхности: а) суша и вода; б) песок и травяной покров; в) затененные и освещенные Солнцем участки поверхности; в) земная поверхность и оптически плотные облака нижнего яруса. При имитационных расчетах варьировались: АОТР, величина температурного перепада ДТ5, расстояние от точки наблюдения до границы раздела, зенитный угол трассы 0У и азимут ср взаимного расположения оси прибор и линии раздела. Результаты расчетов показали, что атмосферное рассеяние приводит к «размытию» линии раздела, когда по обе стороны от неё образуется полоса, в пределах которой результаты дистанционных ИК-измерений зависят от оптико-геометрических условий наблюдений. Эффективная ширина этой полосы с!тах определяется степенью замугненности атмосферы, высотой рассеивающего слоя, геометрией наблюдений и величиной температурного перепада. На рис. 7 приведены примеры расчета величины с/тах, для которой влияние бокового подсвета на атмосферную поправку превышает уровень 0.5 К.

аэрозоль приземного слоя

SM=2км; х=3.75,11 мкм desert: ■ □ . urban: -■• о

вулканический аэрозоль перистая облачность

О О о .Q В в в в • *

„пп оо'о о

о -о о о о о о о u

xscr=0.139 (0.146) iscr=0.045 (0.091)

■ 1=3 J5 мкм О с О ».=11.0 мкм о

о о о о о о о

о 30 60 90 120 150

Азимут, град

о 30 60 90 120 150

Азимут, град

TSCT=0.079 (0.144) о tsct=0.074(0.145)o°

■ >.=375 мкм О Х=11.0мкиР

о о о о о о ■

оО

0 30 80 90 120 150 180

Азимут, град

Рис. 7. Зависимость величины dm„ от азимута: температурный перепад ДТ5=20 К, 0у=51°.

На основе расчетных данных были определены диапазоны значений ATS, ©v, <р и АОТР, при которых величина dmta превышает пространственное разрешение приборов ДЗЗ и возникает необходимость учета процесса бокового подсвета в ИК-диапазоне спектра.

В четвертой главе «Атмосферная коррекция спутниковых ИК-изображений по данным системы EOS/MODIS» представлено описание программной реализации физического многофакторного подхода на основе данных системы MODIS, результаты её валидации и апробации на практике. В разделе 4.1 описаны методика АК и программно-алгоритмическое обеспечение, которое было использовано для реализации МФП. Интенсивность 1х восходящего потока ИК-излучения в спектральном канале с эффективной длиной волны X записывается следующим образом:

Ь. = В(А.,Тх), 1х = ISRF + IC0R, Isrf = £xb(^,ts) ti, Icor = 1дтм + Irfl + Isct, определяется 1Srf = b. - Icor и восстанавливается Ts, где

B(Ti) - функция Планка, T* - радиационная температура, эквивалентная

е>. - излучательная способность подстилающей поверхности;

tx = ехр(-xj) - пропускание атмосферы, - оптическая толщина атмосферы;

ISrf - вклад ослабленного атмосферой теплового излучения поверхности, 1лтм - вклад

теплового излучения атмосферы, Irjl - вклад отраженных от поверхности падающих на

нее потоков теплового и солнечного излучения, ISCT - вклад рассеянных атмосферой

потоков теплового и солнечного излучения.

Для получения входной информации о состоянии атмосферы в момент ДЗЗ используются спутниковые алгоритмы восстановления необходимых для атмосферной коррекции параметров атмосферы, включая вертикальные профили температуры и влажности воздуха, оптические характеристики аэрозоля (облака), параметры верхней границы облака (высота, температура, давление), облачную маску. Для их реализации применен лицензионный пакет программ IMAPP (International MODIS/AIRS Processing

Package), который разработан в Space Science and Engineering Center (SSEC, University of Wisconsin-Madison, США).

Одно из главных условий применения МФП на практике - требуемая точность и достаточная скорость учета молекулярного поглощения и других атмосферных факторов. Применение полинейных методов в этом случае трудоемко, поэтому целесообразно использовать "быстрые" модели переноса излучения, не уступающие по точности полинейным методам. Широкое применение в мировой практике программы MODTRAN (разработка US AFRL) определило её выбор в качестве модели переноса излучения. Оценка её точности проводилась в разделе 4.1. Для этого сравнивались результаты расчета влияния молекулярного поглощения на точность восстановления ТПП, полученные с использованием MODTRAN v3.5 и программы LBLRTM vll.3. В основе первой программы использованы спектроскопические параметры из базы данных HITRAN-96 и модель континуума CKD-2.1, в случае LBLRTM vll.3 - данные HITRAN-2004/2007 и MT_CKD-2.1. Результаты применения двух программ (табл. 4) показали, что различия восстановленных значений ТПП как для селективного, так и континуального поглощения составляют менее 0.25 К. В сумме даже для метеоусловий тропиков различия не превышают 0.35 К.

Табл. 4. Искажающее влияние селективного и континуального поглощения на точность восстановления ТПП в ИК-каналах МООК; лето средних широт (ЛСШ) и тропики.

Метеомодель LBLRTM vll.3 MODTRAN v3.5

#20 | #21 | #23 | #29 | #31 | #32 #20 | #21 | #23 | #29 | #31 | #32

Селективное поглощение

ЛСШ 1.411 0.314 0.650 4.594 1.116 1.403 1.417 0.365 0.833 4.600 1.239 1.538

Тропики 1.920 0.368 0.737 6.491 1.889 2.480 1.930 0.427 0.942 6.471 2.020 2.712

Континуальное поглощение

ЛСШ 0.104 1.158 2.802 0.808 1.587 2.207 0.146 1.340 2.813 0.723 1.599 2.208

Тропики 0.135 1.291 3.087 1.797 3.370 4.522 0.197 1.501 3.115 1.668 3.469 4.639

Вместе с программой 1МАРР используется программный блок инфракрасного мониторинга аэрозоля (перистой облачности), который основан на спектральных различиях значений температуры земной поверхности, восстановленных после учета молекулярного поглощения в ИК-каналах МООК. Программу МООТТЪШ дополняет программный блок учета процесса бокового подсвета. Эти программные блоки разработаны соискателем. Также в разделе 4.1 кратко рассмотрены алгоритмы восстановления по данным МОЭгё параметров атмосферы, необходимых для применения многофакторного физического подхода.

Важным условием этого является возможность использования для атмосферной коррекции вертикальных профилей метеорологических параметров, восстановленных по данным МОВ18. Изучение этого вопроса было выполнено в разделе 4.2. Для тестовой выборки были использованы более 3200 радиозондовых измерений, полученных в широтном

поясе 45-62° с.ш. на аэрологических станциях России (сайт МОАА/ЕБКЬ/СЗБ - ЯЛОВ, http://raob.fsl.noaa.gov/'"). Станции условно были разбиты на западную группу (30-60° в.д.) и восточную (90-180 в.д.).

Табл. 5. Средние различия спутниковых и радиозондовых данных о средневзвешенной температуре (Т) и влагосодержании атмосферы (Ш).

Регион Terra Aqua

5Т, К SW, % 5Т, К 8W, %

Запад 0.70 5.5 2.81 28.3

Восток 2.26 19.9 0.19 0.3

Итоговые результаты сравнения спутниковых и радиозондовых измерений приведены в таблице 5. На основе полученных данных сформулированы следующие

выводы:

а) коэффициент корреляции составил более 0.9 для температуры и 0.8 для влажности;

б) ошибки спутниковых измерений температуры 5Т и влажности 8\У воздуха имеют одинаковый знак, и выполняется приближенное соотношение 8Т[К]=:0.1 '8Ш[%], что приводит к частичной или полной компенсации ошибок задания профилей.

Результаты замкнутого численного эксперимента по восстановлению ТПП (рис. 8) подтвердили эти выводы. Средняя погрешность восстановления ТПП в канале 31 составляет ц(8Т5)=~0.22 К, а среднеквадратическая погрешность о(6Т5) не превышает 0.60 К. 30000 Канал 31: Каналы 31 и 32:

Рис. 8. Гистограммы частотного распределения ошибок восстановления ТПП на основе физического подхода с использованием спутниковых метеоданных МСЮ18: а) в канале 31 (Х=11 мкм), б) с помощью комбинации каналов 31 и 32.

Для повышения точности нами был предложен подход, когда влияние ошибок задания профилей метеопараметров при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений уменьшается за счет применения принципа "расщепленного окна" к значениям Т5, восстановленным с помощью МФП одновременно в каналах 31 и 32 МООК: Т5=Т5,з1-СЕцк (Т^з2-Т5-з|), где Ту, и Т5,з2 - значения ТПП, восстановленные в каналах 31 и 32, а Сеек=2.0. В результате применения этого соотношения к восстановленным значениям Ту, и Т532 погрешность восстановления ТПП уменьшается до уровня менее 0.1 К. При этом максимальные ошибки восстановления ТПП снижаются до 1.2 К, и только в пяти случаях значения 8Тз>1 К. Для регрессионного алгоритма средняя погрешность составляет

м(5Т5\у)=0.39 К и а(8Т5\у)=0.12 К. Количество ситуаций, когда величина 8Т5^>1 К, менее 1.1% (866 случаев). Таким образом, при учете молекулярного поглощения величина СКО для регрессионного метода оказалась ниже, чем в случае одноканального МФП. Однако "спектральный" МФП показал более высокую точность по сравнению с 8\\'-алгоритмом.

Другим условием реализации МФП является использование восстановленных по данным МООВ параметров аэрозоля и в первую очередь его оптической толщины. В разделе 4.3 была проведена комплексная валидация спутниковых измерений аэрозольной оптической толщины. С этой целью были выполнены следующие исследования:

1) сравнение данных МОБК с данными сети АЕШЖЕТ в Сибирском регионе (Томск,

Красноярск, Иркутск), в Уссурийске, на станциях Китая, Южной Кореи и Японии;

2) анализ пространственных распределений средних за сезон значений АОТ;

3) пространственный корреляционный анализ АОТ.

а)

0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 •0,2 -0,3

Томск, Тегга, X = 0.55 мкм

Дт

0.1

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 АОТ (фотометр)

70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92

Долгота, град.

Коэффициенты корреляции по данным АЕЯОКЕТ и МОБВ

Станции Год АЕ1* мов

Киреевск 2001-06 +0.87 +0.89

Красноярск 2004 +0.87 +0.83

Иркутск 2005 -0.24 -0.15

200 400 600 Расстояние, км

Рис. 9. Результаты тестирования спутниковых измерений АОТ: а) сравнение с данными АЕЯОКЕТ;

б) пространственное распределение т0 55;

в) корреляционный анализ полей АОТ, полученных относительно Томска.

Результаты проведенных исследований иллюстрируют данные рис. 9. На основе полученных данных сформулированы следующие выводы:

а) погрешность спутниковых измерений АОТ составляет около 15-20%, что удовлетворяет точностным требованиям МФП; б) несмотря на неоднородности пространственных полей АОТ, спутниковые данные с учетом их методической погрешности можно считать

квазиоднородными в рассмотренном регионе; в) поля пространственной корреляции ЛОТ имеют адекватные характеристики, согласующиеся с наземными измерениями.

Тестирование работы программного блока ИК-мониторинга аэрозоля поводилось для Томского региона путем сравнения результатов его применения с измерениями ЛОТ в видимой области спектра. В итоге был получен коэффициент корреляции двух типов данных свыше 0.85 и среднеквадратичное отклонение данных менее 0.2.

Таким образом, приведенные в разделах 4.1-4.3 результаты исследований доказали, что программа МООТЯАК и данные МСШК о параметрах атмосферы соответствуют требованиям МФП. В разделе 4.4 с помощью спутниковых данных МСЮГБ была проведена валидация физического подхода. Для первой апробации использовались снимки участка Лугинецкого месторождения, полученные для разных метеоусловий (рис. 10).

А: Безоблачная (02.06.2004) Б: Дым, облачность (05.06.2004)

Рис. 10. Спутниковые изображения МОБК территории Лугинецкого НГКМ;

контуром выделен тестовый участок.

На снимках был выбран тестовый участок, для которого по данным снимков МСШВ относительное распределение температур за этот временной период оставалось неизменным. Поскольку контрольные наземные измерения температуры почвы в этом случае отсутствовали, на этом этапе апробации ставилась задача восстановить для тестового участка пространственное распределение температур и получить в обеих атмосферных ситуациях их совпадение. Для сравнения наряду с МФП использовался регрессионный алгоритм. Результаты решения задачи иллюстрируют данные рис. 11. Для прозрачных метеоусловий применение обоих методов дало фактически совпадающие результаты. В условиях же замутненной атмосферы регрессионный метод позволил восстановить данные только для части тестового участка. Физический подход позволил восстановить температурное

распределение в пределах всего тестового участка. При этом различия восстановленных данных составили для двух снимков менее 1 К.

ТПП (3\Л/-алгоритм)

Контуры: ТПП=297.5 и 298.5 К Контур: ТПП=302 К

Контуры: ТПП=301 и 302 К Контур: Т,,=298.5 К

Рис. 11. Результаты восстановления ТПП на основе регрессионного БШ-алгоритма и с помощью многофакторного физического подхода (МФП); контуром обозначен тестовый участок.

Заключительный этап работ по валидации физического подхода был основан на сравнении восстановленных температур по данным МОБ15 с результатами регулярных измерений температуры почвы на метеоплощадке в Томске. Однако из-за температурных неоднородностей окрестностей метеоплощадки на удаление 2 км был выбран тестовый участок с более однородной пространственной структурой. Для этого использовались спутниковые данные канала 6 (тепловой диапазон) прибора ЕТМ+ системы Ьап(ка1-7. На основе облачной маски (МОБ35) снимки были разбиты на 2 группы - безоблачные и облачные. При валидации использованы только ночные снимки. Это позволило уменьшить влияние на результаты тестирования пространственных температурных неоднородностей в пределах тестового полигона. Оценка оптических характеристик аэрозоля и облачности осуществлялась с помощью блока ИК-мониторинга. Наряду с многофакторным физическим

подходом использовался регрессионный алгоритм.

Табл. 6. Результаты тестирования двух спутниковых методов для метеоусловий Томска: ц и о - среднее расхождение и СКО наземных и спутниковых данных, Я-коэффициент корреляции.

Метод Безоблачно Облачность

SW-алгоритм ц=+1.37К, а=1.46 К R=0.94 р=+2.27 К, о=2.43 К R=0.90

МФП ц=-0.16К, о=1.30 К R=0.95 ц—0.40 К, ст=1.67 К R=0.95

Результаты тестирования двух методов приведены в таблице 6. В случае безоблачных условий спутниковые и наземные измерения для обоих методов имеют близкий коэффициент корреляции (около 0.9S) и значения СКО (менее 1.4 К). Однако среднее расхождение данных для регрессионного алгоритма превысило 1 К, а для МФП составило менее 0.2 К. Для облачных условий характеристики сравнения спутниковых и наземных данных для МФП изменились незначительно, но для SW-алгоритма значительно ухудшились до уровня, когда их качество не соответствует точностным требованиям к спутниковым измерениям ТПП.

В пятой главе «Мониторинг из космоса очагов горения» было проведено комплексное исследование задачи оперативного детектирования из космоса очагов горения. В первой части главы представлены результаты изучения эффективности решения этой задачи в Томской области по данным спутниковых систем NOAA/AVHRR и EOS/MODIS с помощью стандартных подходов, когда атмосферная коррекция спутниковых измерений не производится. . ч :. ..

В разделе 5.1 дано описание технологии космомониторинга, разработанной в ИОА на базе спутниковой системы NOAA POES. Она включает три основных этапа.

1. Прием спутниковых данных с помощью российской станции Scanex.

2. Первичная обработка телеметрических данных (калибровка и геопривязка).

3. Тематическая обработка спутниковых измерений, включая:

а) обнаружение очагов пожаров (два алгоритма); б) фильтрацию солнечных бликов от водной поверхности и облаков; в) оценку оптического состояния атмосферы (аэрозоль, облачность, метеоданные).

В разделе 5.2 представлены результаты изучения эффективности разработанной технологии на основе сравнения результатов детектирования лесных пожаров из космоса на территории Томской области за временной период 1998-2008 гг. с официальными данными областных служб пожароохраны (свыше 3200 очагов). На рис. 12 приведены результаты проведенного анализа - средняя вероятность обнаружения пожаров из космоса и вероятность

их раннего обнаружения, когда детектирование из космоса происходит раньше, чем у наземных и авиационных служб. .. , л

100 90 80 70

г? 60

X 50

цО 40 Q. 30

20 10 0

Суммарный результат

Раннее обнаружение

1 10 Площадь Sf

100 „„, га

1000

1 10 Площадь S

1000

Рис. 12. Эффективность детектирования пожаров в зависимости от его площади: средняя вероятность и вероятность раннего обнаружения.

Сравнение результатов применения региональной технологии ИОА и алгоритма глобального мониторинга MODIS Fire Products (NASA, MOD 14) на территории Томской области показало, что эффективность региональной технологии ИОА в 1.5-2 раза выше эффективности алгоритма глобального мониторинга. Главный итог проведенных в разделе 5.2 исследований - количественные оценки возможностей стандартных подходов к детектированию очагов горения из космоса и вывод о низкой эффективности мониторинга слабоинтенсивных пожаров площадью менее 1-2 га. Корректный учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент спутниковых наблюдений является одним из путей решения этой проблемы.

В разделе 5.3 определены методические основы применения многофакторного физического подхода к задаче восстановления из космоса яркостных характеристик малоразмерного высокотемпературного объекта (МВТО). Пусть пиксель изображения участка поверхности с фоновой температурой Ts и площадью S0 содержит МВТО (очаг горения) площадью SF (где SF/S(,<0.001) и температурой TF>600 К. Интенсивность I,, восходящего потока ИК-излучения в спектральном канале с эффективной длиной волны X в этом случае можно записать следующим образом:

1, =B(X,T>.),I>.= 1f + IBg, 'If = BF tb BF = e/y B(X,TF), T(©V)=SF/S0(©v), Ibg = Isrf + Iatm + Irfl+ Isct, Isrf = (1 - y) £jlB(x,Ts) tb BF=? или TF=?, где

if - интенсивность ослабленного атмосферой теплового излучения МВТО;

£;р - излучательная способность МВТО;

Ibg - интенсивность излучения фона; 0V - угол сканирования оси прибора.

Следовательно, решением задачи является восстановление интенсивности ВР излучения МВТО, а при известном значении геометрического фактора у(0у) можно восстановить ВХ(ТР) и температуру ТР излучения очага. Для этого необходим расчет характеристик атмосферных искажений и 1Во) с учетом данных о параметрах оптико-метеорологических условий спутниковых наблюдений. Тогда интенсивность ВР излучения МВТО на эффективной длине волны можно выразить как Вр=(1з.7-1Во)Лз.7, где Ь.7 -измеряемая интенсивность теплового излучения; 1во, 13 7 - интенсивность излучения фона и функция пропускания атмосферы, вычисляемые на основе априорной оптико-геометрической информации. При таком подходе решающее правило ВР>сШ обнаружения из космоса очага горения теоретически уже будет независимым от условий наблюдений МВТО из космоса. Для достижения этой цели необходимы данные о характеристиках фона и 1во), связанных с параметрами подстилающей поверхности и атмосферы.

Точки Характеристики измерений

А„ % Т3,К Т4,К

8.38 8.59; 1.35 293.03 273.72; 4.51 259.25 260.06; 3.27

5.77 5.78; 1.06 322.61 276.91; 8.03 268.42 266.80; 2.61

РО 3.02 2.98; 0.11 281.34 280.22; 0.46 280.00 279.86; 0.15

Рис. 13. Фрагмент спутникового изображения АУНЛК двух высокотемпературных объектов [Л и 1-2 (канал Х=3.75 мкм). Характеристики спутниковых измерений для точек Ь1,Ь2 и РО в каналах 1,3,4; статистика измерений (среднее, СКО) в окрестности точек.

В разделе 5.3 получены оценки влияния точности задания оптических и метеорологических параметров атмосферы на точность решения поставленной задачи. Для первой апробации физического подхода в разделе 5.4 использованы данные наблюдения со спутника ЫОАА-14 двух идентичных факельных установок на Лугинецком месторождении (рис. 13). Согласно данным рис. 13 метеоусловия наблюдений двух факелов (обозначены как Ы и 1.2) заметно различались. По сравнению с 1.2 факел и был закрыт более плотной облачностью, что не позволило обнаружить его с помощью стандартных алгоритмов.

Табл. 7. Результаты восстановления интенсивности излучения МВТО.

Точки Im' тзл tj.7 Ibg в/

LI 0.5032 2.64 0.0545 0.2602 4.4587 (356 К)

L2 1.6500 1.11 0.2511 0.2965 5.3903 (359 К)

I3.7 - интенсивность излучения пикселя в канале Я.=3.7 мкм;

тзл - аэрозольная оптическая толщина; tj.? - функция пропускания;

Ibg - интенсивность излучения фона; BF - интенсивность излучения объекта.

* мВт/(м2-стер'см"')

На втором этапе апробации физического подхода использовались данные наблюдения одной факельной установки со спутника Terra (см. рис. 10) при метеоусловиях прозрачной (А) и замутненной атмосферы (Б). После атмосферной коррекции данных MODIS была восстановлена температура излучения факела с эффективным диаметром пламени, равном 19 метрам. По данным табл. 8, несмотря на различия метеоусловий, восстановленные значения температуры пламени факела TF практически совпали для обеих оптических ситуаций. Без атмосферной коррекции различия восстановленных температур TF° возрастают до 300 К.

Табл. 8. Результаты восстановления температуры пламени.

Ситуация Ts, К ti.9 1 Т3.9 т„,к Т3.9, К ТьК тДк

А 300.0 0.822/ 0.196 297.4 334.0 1252 1192

Б 302.0* 0.344/ 1.067 293.8 321.0 1261 956

* Тз=Т1 |,ож - температура восстановлена после атмосферной коррекции измерений в канале Х=11 мкм с помощью МФП.

Полученные в разделе 5.4 результаты для систем NOAA и MODIS доказывают, что МФП обеспечивает восстановление характеристик излучения очагов горения с хорошей относительной точностью порядка 1%.

На заключительном этапе тестирования многофакторный физический подход был использован для детектирования тестовых объектов - 13 факелов на месторождениях Томской (F1...F10) и Тюменской областей (Х1,Х2,ХЗ). Факелы имели разные технические параметры и, соответственно, различия в интенсивности теплового излучения. Наряду с МФП для сравнения применялись стандартный алгоритм MOD 14 и его модификация, где были намеренно изменены параметры алгоритма для повышения его чувствительности к слабоинтенсивным очагам. Результаты тестирования (табл. 9) доказывают преимущества физического подхода по сравнению с конкурирующими алгоритмами, где атмосферная коррекция не выполняется. Эти преимущества особенно заметны для слабоинтенсивных факелов с относительно малыми значениями яркостной температуры Тц в канале 21/22 MODIS и разницы ДТ в канале 21/22 (Х=3.96 мкм) и канале 31 (Х.= 11 мкм).

Табл. 9. Частота детектирования тестовых объектов за месяц с помощью трех спутниковых методов.

Метод Факельные установки

N1 И Г2 КЗ Г4 1 Е5 Г6 ¥7 Р8 Р9 Р10 XI Х2 хз

МОБ14 60 4 0 0 0 0 0 0 0 1 1 14 14 26

МОП 14* 83 6 2 0 1 0 1 1 0 6 4 18 18 26

МФП 122 13 4 3 4 2 8 I 1 8 9 21 21 27

т2, 309 304 306 306 305 305 308 303 307 306 314 320 329

дт 15.0 9.8 10.6 11.0 14.5 11.1 12.1 7.0 13.7 12.8 23.0 31.1 39.3

В разделе 5.5 исследована проблема образования бликов в спектральных диапазоне 3.5-4 мкм за счет рассеяния солнечного излучения на аэрозольных и облачных образованиях. При изучении искажающего влияния атмосферы в канале 3.75 мкм прибора ЛУНЮ^ нами был отмечен следующий факт. При геометрии наблюдений, близкой к условиям зеркального отражения, с уменьшением угловой высоты Солнца Н8 до значений 10-15° происходит заметный рост интенсивности рассеянного солнечного излучения аэрозолем (рис. 14) или облачными слоями относительно малой оптической толщины.

Рис. 14. Вклад рассеянного солнечного излучения ДТ5ст в радиационную температуру в зависимости от геометрии (Н5,0у,ф) спутниковых наблюдений; континентальный аэрозоль (тгаГ), Эм = 5 км.

То есть, в зависимости от типа аэрозоля, при т,сР'0.1 -0.5 вклад рассеянного солнечного излучения в радиационную температуру может превышать пороговый уровень принятия решения о наличии пожара в пикселе спутникового изображения. Очевидно, что этот вывод справедлив и для оптически тонких слоев облачности.

300 288 284 280 276 272 268 264 260

Долгота, град.

Рис. 15. Спутниковые изображения АУНЯК в канале >.=3.75 мкм.

Табл. 10. Статистические данные для правой части изображений (82-85° в.д.). В первой строке среднее значение, во второй -минимальное и максимальное.

Время н8 0у Ф А,. % Т,. К Т4.К

17:25 13° 14° 135° 3.18 1.32; 8.94 280.5 269.8; 288.0 277.4 262.5; 281.4

18:19 6° 39° 15° 2.24 0.99; 10.82 279.3 270.4; 298.8 275.5 254.7; 279.8

После обработки реальных спутниковых снимков для условий заката Солнца были получены практические подтверждения этому. Сравнивались фрагменты изображений территории Томской области из космоса (спутники Ж)АА-12 и Ж)АА-15), полученные 27 сентября 2003 года в 17:25 и 18:19 по местному времени (рис. 15), т.е. с разницей менее часа. Соответствующее изменение параметров геометрии спутниковых измерений характеризуют данные табл. 10, где также приведены статистические характеристики для альбедо А) в канале А.=0.63 мкм и радиационных температур Тэ и Т4 в каналах А.=3.75 и 10.8 мкм. Эти данные получены для правой части изображения при отсутствии облачности большой оптической толщины. Согласно приведенным на рис. 14 расчетным данным, геометрия наблюдений на втором снимке стала «благоприятной» для возникновения солнечных бликов. Спутниковые измерения показали для двух снимков уменьшение за 1 час температуры безоблачных участков земной поверхности на 1-2 градуса, что согласуется с суточным ходом температуры почвы в этом регионе. На рис. 15 видно, что, несмотря на это, в канале >.=3.75 мкм на краях облаков и на участках изображения, где присутствуют оптически тонкие облачные образования, происходит рост яркостной температуры почти на 11 К. Причина этого - атмосферные блики за счет рассеянного атмосферой солнечного излучения, которые могут стать источником "ложных" тревог в случае детектирования слабоинтенсивных очагов горения при относительно низкой температуре почвы.

Изучение проблемы возникновения атмосферных бликов было проведено и для условий дневных измерений. На рис. 1 6 приведен фрагмент дневного снимка со спутника >ЮАА-]2, где наряду с безоблачными участками есть облачность различных ярусов. При этом наблюдается значительное количество бликов. На краях облака в канале Х=0.63 мкм значения альбедо А] не превышают уровня 10-20%, в канале Х,=3.7 мкм яркостная температура Т3 превышает 305 К.

М ИЛ 810 83.0 811 ИЗ Л 88.0 Долгота, град.

70656055 50454035 30 25201510 5 0 307 299 291 283 275 267 259 251 243 235

Рис. 16. Спутниковые изображения АУНЯЯ в каналах Х=0.63 и 3.75 мкм. Для канала Х= 3.75 мкм черным цветом выделены пиксели, для которых Т3 > 305 К.

Канал 1 ДУН!^ (1=0,63 мкм)

А,, %

70 60 5040 30 20 10 о

Канал 3 ДУН!*!* (>.=3,75 мкм)

Т3, К --*-«—■-■

/ г =4 мкм

■ —•—•—

- 0=0° г = 16 мкм (пуктир)

0 5 10 15 20 25 30 35 Оптическая толщина облака

-----й-.

••• .v '-О-

=16 мкм

--0--0

1 10 Оптическая толщина облака

Рис. 17. Результаты имитационного моделирования спутниковых измерений при различных значениях эффективного радиуса частиц и оптической толщины облака, зенитных углов трассы 0У и азимутов <р.

На рис. 17 приведена часть результатов наших расчетов зависимости спутниковых измерений от параметров геометрии наблюдений и характеристик облачности. Данные имитационного моделирования указывают на тот факт, что появление бликов для оптически

тонких краев облаков происходит при геометрии, близкой к зеркальному отражению, и эффективных радиусах частиц менее 10 мкм.

В заключении сформулированы основные результаты диссертации.

Автор благодарен бывшим сотрудникам лаборатории зондирования атмосферы космическими средствами (ЛЗАКС) - профессору, доктору физ.-мат. наук В.В. Фомину (научному руководителю кандидатской диссертации), кандидатам физ.-мат. наук Г.В. Телегину, А.Г. Гендрину, В.И Хамарину, научному сотруднику О.И. Третьякову за совместное участие в исследованиях, результаты которых изложены во второй главе диссертации. Автор выражает глубокую признательность своим коллегам из лаборатории распространения оптических сигналов (ЛРОС) - научному консультанту работы, доктору физ.-мат. наук В.В. Белову, научному сотруднику М.В. Энгель, кандидату тех. наук Д.В. Соломатову, вед. программисту Н.В. Кабановой, а также кандидату физ.-мат. наук И.Ю. Гендриной (Макушкиной) за многолетнее плодотворное сотрудничество. Автор благодарит своих зарубежных коллег, участников совместных международных проектов Dr. Martin Jhon Wooster и Dr. Yonghong Zhang (King's College London, Великобритания), а также Dr. Ivan Csiszar и Dr. Tatiana Loboda (University of Maryland, США), интересная работа с которыми стимулировала развитие некоторых направлений работ соискателя, представленных в диссертации.

ЦИТИРУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Anding D., Kauth R. Estimation of sea surface temperature from space // Remote Sens. Environ. 1970. V.l. P. 217-220.

2. Prabhakara C., Dalu G., Kunde V.G. Estimation of sea surface temperature from remote sensing in the 11 and 13 тц window region // J. Geophys. Res. 1974. V.79. P. 5039-5044.

3. Wan Z., Dozier J. A generalized split-window algorithm for retrieving land surface temperature measurement from space. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1996. V.34. P. 892- 905.

4. Wan Z., Li Z.-L. A physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivity and temperature from EOS/MODIS data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1997. V.35. P. 980-996.

5. Dozier J. A method for satellite identification of surface temperature fields of sub-pixel resolution // Remote Sens. Environ. 1981. V.l 1. P. 221-229.

6. Li Z., Kaufman, Y. J., Ichoku C., Fraser R., Trischenko A., Giglio L., Jin J., Yu X. A review of AVHRR-based active fire detection algorithms: principles, limitations, and recommendations // In F. Ahem, J. Goldammer, C.O. Justice (Eds.), Global and regional wildfire monitoring from space: Planning a coordinated international effort. The Hague, The Netherlands: SPB Academic Publishing. 2001. P. 199-225.

7. Giglio L., Descloitres J., Justice C., Kaufman Y. An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS // Remote Sens. Environ. 2003. V.87. P. 273-282.

8. Griggs M. A method to correct satellite measurements of sea surface temperature for the effects of atmospheric aerosols // J. Geophys. Res. 1985. V.90. P. 12951-12959.

9. Walton C. Satellite Measurement of Sea Surface Temperature in the Presence of Volcanic Aerosols // J. Appl. Meteor. 1985. V. 24. P. 501-507.

10. Rao C.R.N. Aerosol radiative corrections to the retrieval of sea surface temperatures from infrared radiances measured by the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) // Int. J. Remote Sens. 1992. V. 13. P. 1757-1769.

11. Kaufman Y.J. Atmospheric effects on remote sensing of surface reflectance // Proc. SP1E. Remote Sensing. 1984. V.475. P. 20-33.

12. Зуев B.E., Белов В.В., Веретенников В.В. Теория систем в оптике дисперсных сред. - Томск: изд-во "Спектр" ИОА СО РАН. 1997. 402 с.

13. Giglio L., Kendall J.D. Commentary on "Improving the seasonal cycle and interannual variations of biomass burning aerosol sources" by Generoso ct al. // Atmos. Chem. Phys. 2004. V.4. P. 584-587.

14. Ji Y., Stocker E. An overview of the TRMM/TSDIS fire algorithm and product // Int. J. Remote Sens. 2002. V.23. P. 3285-3303.

15. Kerr Y.H., Guillou C., Lagouarde J. P., Nerry F., Ottle C. "LST Processor: Algorithm Theoretical Basis Document," CESBIO, Toulouse, ATBD 18/12/1998, 1998. 170 pp.

16. Ackerman S.A. Remote sensing aerosols using satellite infrared observations // J. Geophys. Res. 1997. V. 102. P. 17069-17079.

17. Merchant C.J., Embury O., Le Borgne P., Bellecb B. Saharan dust in nighttime thermal imagery: detection and reduction of related biases in retrieved sea surface temperature // Remote Sens. Environ. 2006. V.104. P. 15-30

18. Нао X., Qu J.J. Saharan dust storm detection using moderate resolution imaging spectroradiometer thermal infrared bands // J. Appl. Remote Sens. 2007. V.l. 013510. P. 1-9.

19. Wang P., Liu K.Y., Cwik Т., Green R. MODTRAN on supercomputers and parallel computers. // Parallel Computing. 2002. V. 28. P. 53-64

20. Головко B.A. Современные технологии устранения влияния атмосферы на многоспектральные измерения высокого пространственного разрешения из космоса. // Иссл. Зёмли из космоса. 2006. № 2. С. 11-23.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии и главы в монографиях:

1. Белов В.В., Афонин С.В., Гриднев Ю.В. Информационно-вычислительный комплекс для космомониторинга атмосферы и подстилающей поверхности // В кн. «Региональный мониторинг атмосферы. Часть 3. Уникальные измерительные комплексы» (Ред. М.В. Кабанов). Новосибирск: изд-во СО РАН, 1998. С. 143-173.

2. Абушенко Н.А., Алтынцев Д.А., Антонов В.Н., Афошш С.В., Белов В.В., Гриднев Ю.В., Гришин A.M., Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Кошелев В.В., Лупян Е.А., Мазуров А.А., Матвиенко Г.Г., Новик В.П., Пономарев Е.И., Соловьев B.C., Сухинин А.И., Татарников А.В., Тащилин С.А., Ткаченко В.А., Флитман Е.В. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в России. Итоги. Проблемы. Перспективы (Ред. В.В. Белов). Новосибирск: изд-во ГПНТБ СО РАН, 2003. Аналитический обзор, Сер. "Экология", вып. 70. 135 с.

3. Белов В.В., Афошш С.В. От физических основ, теории и моделирования к тематической обработке спутниковых изображений. Томск: изд-во ИОА СО РАН, 2005. 266 с.

4. Matvienko G.G., Afonin S.V. and Belov V.V. Early Detection of Forest Fires from Space Based on the RTM Method // in: "Fire Detection" (Edited by Roger P. Bennett). Hauppauge, New York: Nova Science Publishers, ISBN: 978-1-61122-025-4, 2011.

Статьи в рецензируемых журналах:

1. Афонин С.В., Гендрин А.Г., Фомин В.В. Влияние аэрозольного ослабления и вариаций метеопараметров на точность определения температуры поверхности океана // Изв. АН СССР. Сер. Физика атмосферы и океана. 1986. № 10. С. 1109-1112.

2. Зуев В.Е., Селиванов А.С., Фомин В.В., Панфилов А.С., Романов А.В., Афонин С.В., Хамарин В.И. Измерение температуры поверхности океана аппаратурой МСУ-СК со спутника «Космос-1689» // Оптика атмосферы. 1988. Т.1. № 11. С. 76-80.

3. Сакерин С.М., Афонии С.В., Еремина Т.А., Игнатов A.M., Кабанов Д.М. Общая характеристика и статистические параметры спектральной прозрачности атмосферы в ряде районов Атлантики // Оптика атмосферы. 1991. Т.4. № 7. С. 695-704.

4. Афонин С.В., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование восходящего потока рассеянного аэрозолем теплового излучения. Часть 1. Интенсивность потока // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т.7. № 6. С.797-826.

5. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование восходящего потока рассеянного аэрозолем теплового излучения. Часть 2. Радиус бокового подсвета // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т. 7. № 6. С. 810-817.

6. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование восходящего потока рассеянного аэрозолем теплового излучения. Часть 3. Поствулканический стратосферный аэрозоль // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т. 7. № 6. С. 818-827.

7. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование рассеянного аэрозолем восходящего теплового излучения с учетом температурных неоднородностей на поверхности. Часть 1. Функция размытия точки // Оптика атмосферы и океана. 1995. Т. 8. № 9. С. 14021410.

8. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование рассеянного аэрозолем восходящего теплового излучения с учетом температурных неоднородностей на поверхности. Часть 2. Случай крупномасштабных градиентов // Оптика атмосферы и океана. 1995. Т. 8. № 12. С. 1812-1820.

9. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Моделирование рассеянного аэрозолем восходящего теплового излучения с учетом температурных неоднородностей на поверхности. Часть 3. Мелкомасштабные высокотемпературные аномалии // Оптика атмосферы и океана.

1997. Т. 10. №2. С. 184-190.

10. Афонин C.B., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Перенос ИК-изображений через атмосферу// Оптика атмосферы и океана. 1997. Т. 10. № 4-5. С. 449-462.

11. Афонин C.B., Быков А.Д., Гриднев Ю.В., Зуев В.В., Катаев М.Ю., Комаров B.C., Мицель A.A., Науменко О.В., Фирсов K.M., Чеснокова Т.Ю., Чурсин A.A. Зондирование атмосферы с помощью спутникового ИК-радиометра H1RS/2 II Оптика атмосферы и океана.

1998. Т. 11. № 10. С. 1069-1078.

12. Афонин C.B., Мицель A.A., Фирсов K.M. Влияние искажающих факторов на интенсивность уходящего излучения в ИК-каналах H1RS/2 // Оптика атмосферы и океана. 1998., Т. 11. № 10. С. 1091-1098.

13. Белов В.В., Афонин C.B., Гриднев Ю.В., Протасов К.Т. Тематическая обработка и атмосферная коррекция аэрокосмических изображений // Оптика атмосферы и океана. 1999. Т. 12. № 10. С. 991-1000.

14. Афонии C.B., Белов В.В., Гриднев Ю.В. Система космомониторинга лесных пожаров на территории Томской области. Часть 1. Организация системы космомониторинга // Оптика атмосферы и океана. 2000. Т. 13. № 11. С. 996-1004.

15. Афонин C.B., Белов В.В. Система космомониторинга лесных пожаров на территории Томской области. Часть 2. Оценка эффективности космомониторинга // Оптика атмосферы и океана. 2001. Т. 14. № 8. С. 692-696.

16. Афонин C.B., Белов В.В. Эффективность применения спутниковых технологий для оперативного мониторинга лесных пожаров в Томской области // Исслед. Земли из космоса. 2002. № 1. С.42-50.

17. Афонин C.B., Белов В.В., Белан Б.Д., Панченко М.В., Сакерин С.М., Кабанов Д.М. Сравнение спутниковых (AVHRR/NOAA) и наземных измерений характеристик атмосферного аэрозоля // Оптика атмосферы и океана. 2002. Т. 15. № 12. С. 1118-1123.

18. Афонин C.B., Белов В.В. Информационно-методические основы построения эффективных систем спутникового мониторинга лесных пожаров // Вычислительные технологии. 2003. Т. 8. Спец. выпуск. С. 35-46.

19. Афонин C.B., Белов В.В., Энгель М.В., Кох А.М. Разработка в ИОА СО РАН базы данных региональной спутниковой информации и программного обеспечения для ее обработки // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 1-2. С. 52-60.

20. Афонин C.B. К вопросу об атмосферной коррекции спутниковых данных в задаче мониторинга из космоса малоразмерных очагов лесных пожаров // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 4. С. 331-334.

21. Афонин C.B. Некоторые результаты изучения характеристик оптического состояния атмосферы в Томском регионе по спутниковым данным MODIS // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 5-6. С. 400-405.

22. Афонин C.B., Белов B.B. Направления развития и результаты пассивного спутникового зондирования системы "атмосфера - подстилающая поверхность" в Институте оптики атмосферы СО РАН // Оптика атмосферы и океана. 2005. Т. 18. № 12. С. 1031-1041.

23. Афонин C.B., Белов В.В., Соломатов Д.В. Разработка программного обеспечения для атмосферной коррекции аэрокосмических ИК-измерений температуры подстилающей поверхности // Оптика атмосферы и океана. 2006. Т. 19. № 1. С.69-76.

24. Loupian Е.А., Mazurov A.A., Flitman E.V., Ershov D.V., Korovin G.N., Novik V.P., Abushenko N.A., Altyntsev D.A., Koshelev V.V., Tashchilin S.A., Tatarnikov A.V., Csiszar I., Sukhinin A.I., Ponomarev Е.1., Afonin S.V., Belov V.V., Matvienko G.G. and Loboda T. Satellite monitoring of forest fires in Russia at federal and regional levels // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2006. Vol. ll.№ 1. P. 113-145.

25. Афонин C.B., Белов B.B., Куликов Г.Э., Энгелъ M.B. Разработка программного обеспечения портала для использования региональной спутниковой информации в научных исследованиях // Вычислительные технологии. 2006. Т.П. Спец. выпуск. С. 127-135.

26. Лупян Е.А., Мазуров A.A., Ершов Д.В., Коровин Г.Н., Королева Н.В., Абушенко H.A., ТащилинС.А., СухининА.И., Афонин C.B., Белов В.В., Гришин A.M., Соловьев B.C. Спутниковый мониторинг лесов России // Оптика атмосферы и океана. 2007. Т.20. № 5. С. 443-447.

27. Афонин C.B., Соломатов Д.В. Методика учета оптико-метеорологического состояния атмосферы для решения задач атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 2. С.147-153.

28. Афонин C.B., Белов В.В., Энгель М.В Сравнительный анализ спутниковых аэрозольных данных типа MODIS Aerosol Products // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 3. С. 235239.

29. Афонин C.B., Белов В.В., Панченко М.В., Сакерин С.М., Энгель М.В. Корреляционный анализ пространственных полей аэрозольной оптической толщи на основе спутниковых данных MODIS // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. № 6. С. 510-515.

30. Афонин C.B., Белов В.В., Соломатов Д.В. Решение задач температурного мониторинга земной поверхности из космоса на основе RTM-метода // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т.21. №12. С. 1056-1063.

31. Афонин C.B., Белов В.В. Реализация RT-подхода к задачам температурного зондирования земной поверхности из космоса // Изв. ВУЗов. Физика. 2009. №2/2. С. 64-68.

32. Афоннн C.B., Белов В.В., Гриднев Ю.В., Протасов К.Т. Пассивное спутниковое зондирование земной поверхности в оптическом диапазоне длин волн // Оптика атмосферы и океана. 2009. Т.22. №.11. С. 945-949.

33. Афонин C.B. Результаты тестирования двух методов атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. №.4 С. 308-310.

34. Афонин C.B. К вопросу о применимости восстановленных из космоса метеоданных MODIS для атмосферной коррекции спутниковых ИК измерений // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 8. С. 684-690.

35. Афонин C.B., Энгель М.В., Майор А. Ю., Павлов А.Н., Столярчук С.Ю., Шмирко К.А., Букин O.A. Результаты комплексного аэрозольного эксперимента в переходной зоне материк-океан (Приморье и Японское море). Часть 2. Анализ пространственной и временной изменчивости характеристик аэрозоля по спутниковым данным и лидарным измерениям // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 9. С. 811-819.

36. Афонин C.B. Анализ возможностей ИК мониторинга аэрозоля и перистой облачности из космоса в интересах задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений подстилающей поверхности // Оптика атмосферы и океана. 2010. Т.23. № 11. С. 995-1005.

Печ. л. 2. Тираж 120 экз. Заказ № 38.

Тираж отпечатан в типографии ИОА СО РАН

Содержание диссертации автор исследовательской работы: доктора физико-математических наук, Афонин, Сергей Васильевич

Список основных аббревиатур.

Список обозначений.

Введение.

ГЛАВА 1. Основы инфракрасного зондирования земной поверхности из космоса.

1.1. Базовые понятия теории переноса излучения через атмосферу.

1.1.1. Уравнение переноса излучения, интенсивность восходящего ИК- из лучения.

1.1.2. Интенсивность рассеянного излучения, вклад бокового подсвета.

1.2. Оптические и метеорологические модели атмосферы.

1.2.1 Метеорологические модели.

1 2.2. Модели молекулярного ослабления.

1.2.3. Модели атмосферного аэрозоля и облачности.

1.3. Спутниковые системы ДЗЗ.

1.4. Методы восстановления ТПП из космоса.!.

1.4.1. Регрессионные спектральные (SW) алгоритмы.

1.4.2. Физические (RTM) методы.

1.5. Алгоритмы обнаружения очагов горения (тления) из космоса.

1.5.1. Физические основы детектирования.

1.5.2. Алгоритмы ЦКМИСЗФ СО РАН.

1.5.3. Алгоритм MODIS Fire Products (MOD14).

ГЛАВА 2. Моделирование и учет молекулярного поглощения.

2.1. Селективное поглощение излучения атмосферными газами.

2.1.1. Расчетные формулы.

2.1.2. Результаты численного моделирования.

2.1.3. Ошибки задания параметров спектральных линий.

2.2. Континуальное поглощение теплового излучения.

2.2.1. Модель континуального поглощения.

2.2.2. Результаты численного моделирования.

2.2.3. Ошибки задания коэффициентов континуума.

2.3. Требования к заданию метеопараметров.

2.3.1. Аппроксимация атмосферной поправки.

2.3.2. Вертикальное разрешение профилей метеопараметров.

2.3.3. Зависимость точности моделирования от уровня ошибок.

2.3.4. Вклад различных слоев атмосферы.

2.4. Валидация модели учета молекулярного поглощения ИК-излучения.

2.5. Контроль радиометрической точности теплового канала прибора МСУ-СК.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Искажающее влияние замутненной атмосферы. Боковой подсвет.

3.1. Оценки искажения теплового излучения.

3.1.1. Аэрозоль приземного слоя.

3.1.2. Стратосферный поствулканический аэрозоль.M

3.1.3. Перистая облачность.

3.2. Интенсивность рассеянного аэрозолем восходящего потока ИК-излучения-.

3.2.1. Интенсивность потока: приземный аэрозоль.

3.2.2. Интенсивность потока: стратосферные слои, перистая облачность1.

3.3. Радиус бокового подсвета.:.

3.3.1. Радиус подсвета: аэрозоль приземного слоя.

3.3.2. Радиус подсвета: стратосферные слои, перистая облачность.

3.4. Импульсная реакция канала формирования изображений.

3.4.1. ФРТ: аэрозоль приземного слоя.

3.4.2. ФРТ: стратосферные слои, перистая облачность.

3.5. Результаты имитационного моделирования.

Выводы по главе 3.•.

ГЛАВА 4. Атмосферная коррекция спутниковых ИК-изображений по данным системы EOS/MODIS.

4.1. Методическое и программное обеспечение решения задачи АК.

4.1.1. Основы физического подхода к решению задачи атмосферной коррекции.

4.1.2. Оценка точности модели переноса инфракрасного излучения.

4.1.3. Восстановление из космоса данных о состоянии атмосферы.

4.2. Тестирование спутниковых метеоданных.:.

4.3. Валидация спутниковых измерений АОТ.

4.3.1. Тестирование по данным AERONET.

4.3.2. Пространственный анализ данных.

4.3.3. Корреляционный анализ данных.

4.3.4. Валидация блока ИК-измерений АОТ. 4.4. Применение на практике физического подхода для восстановления ТПП.

Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. Мониторинг из космоса очагов горения.

5.1. Методическое обеспечение региональной системы мониторинга.

5.1.1. Детектирование очагов горения из космоса.

5.1.2. Отбраковка солнечных бликов от водной поверхности.

5.1.3. Оценка оптического состояния атмосферы.

5.2. Анализ эффективности детектирования очагов горения из космоса.

5.2.1. Результаты применения алгоритмов, разработанных в ИОА.

5.2.2. Зависимость от времени суток.

5.2.3. Сравнение с другими алгоритмами.

5.3. Методические основы мониторинга очагов горения на основе МФП.

5.3.1. Алгоритм решения задачи и оценки искажающего влияния атмосферы.

5.3.2. Влияние качества априорных данных на точность решения задачи.21В

5.4. Применение физического подхода для мониторинга МВТО из космоса.

5.4.1. Апробация физического подхода для восстановления температуры МВТО.

5.4.2. Тестирование физического подхода к детектированию МВТО.

5.5. Появление атмосферных бликов на ИК-изображениях.

5.5.1. Низкая угловая высота Солнца.

5.5.2. Дневные блики на краях облака.

Выводы по главе 5.

Введение диссертация по физике, на тему "Многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности"

Актуальность. Необходимость активного и широкомасштабного привлечения спутниковых систем для изучения состояния и динамики окружающей среды не вызывает сомнений. Важную информацию дают результаты дистанционного зондирования-Земли (ДЗЗ) из космоса в инфракрасном диапазоне' спектра. Данные температурного мониторинга отражают состояние поверхности океана и суши, характеризуют течение гидрологических и биосферных процессов в окружающей среде, используются' для исследования климата-и его глобальных изменений, для. прогноза погоды, в гидрологии, агрометеорологии, геологии. Всемирная Метеорологическая* Организация (ВМО) [Г] предъявляет в зависимости от задачи различные требования' к измерениям- ТПП: горизонтальное разрешение (от 1 км до 100 км); пространственное покрытие (глобальное, региональное, локальное), временная периодичность (от 15 минут до 12 часов). В этот перечень также входят и требования к погрешности измерений температуры в зависимости от задачи - от 0 3 К до 3 К Данные инфракрасного зондирования»земной поверхности являются- индикатором чрезвычайных ситуаций (землетрясения, вулканы, пожары) и критических экологических состояний окружающей среды, важных для жизни на Земле. В отечественной литературе физические и математические основы, а также методы применения спутников для дистанционного зондирования окружающей среды из космоса изложены в известных монографиях и статьях К.Я. Кондратьева, Г.И. Марчука, М С. Малкевича, Ю.М. Тимофеева, В.В. Козодерова; О.И. Смоктия, О.М: Покровского, Т А Сушкевич, А.Б. Успенского, А.И. Чавро и многих других ученых (см., напр., [2-17]).

Однако наблюдение поверхности из космоса производится* через атмосферу, искажающей результаты ДЗЗ. Поэтому необходимым условием достижения максимальной точности решения целого ряда тематических задач, включая восстановление температуры-земной поверхности, детектирование очагов»горения, идентификацию типов поверхности, является! атмосферная коррекция (АК) изображений земной поверхности, полученных из космоса в спектральных диапазонах 3-5 и 8-13 мкм ("окна" атмосферной прозрачности).

Восстановление температуры земной поверхности Для! атмосферной- коррекции спутниковых измерений температуры подстилающей поверхности (ТПП), как правило, применяется приближенный подход, который основан на использовании линейных и нелинейных регрессионных соотношений, связывающих температуру поверхности и радиационные (яркостные) температуры, измеряемые со спутника в ИК-каналах с разной степенью поглощения излучения. Обычно используемые каналы имеют центры в двух частях "расщепленного окна" 10.5-12.5 мкм вблизи А.=11 и 12 мкм. Вместо спектральных могут производиться угловые измерения в канале 5^=11 мкм. Впервые спектральный регрессионный SW-алгоритм (от слов Split-Window) в его "классической" форме был получен в начале 70-х годов прошлого столетия [18,19]. В его основе был использован ряд упрощений, включая учет поглощения излучения только водяным паром, линеаризацию функции пропускания атмосферы и уравнения переноса излучения (УПИ) Первоначально алгоритм был разработан для измерений! из космоса температуры поверхности океана (ТПО). К числу основополагающих зарубежных работ можно отнести статьи L. McMillin, D. Crosby, P. Deschamps, G. Maul, E. McClain, W. Pichel, С. Walton [20-30]. В нашей стране активным развитием этого направления занимались М.С. Малкевич, А.Б. Успенский, Ю.М. Тимофеев, В.Я. Галин, А.И. Чавро, А.Б. Карасев, О.Б. Федичев, В'.В. Бадаев, В.И. Соловьев, BíM. Сутовский, Л.И. Копрова, А К. Городецкий [31-51] и другие ученые. Обзорная работа А Б Успенского [52] затрагивает основные аспекты решения задачи восстановления ТПО у нас в стране и за рубежом

Восстановление температуры поверхности суши (ТПС) из космоса, безусловно, является более сложной проблемой по сравнению со случаем спутниковых измерений ТПО. Это связано с пространственно- временной вариабельностью физических и оптических свойств земной поверхности и атмосферы, наличием заметных вертикальных градиентов температуры воздуха в приповерхностном слое. В 90-е годы прошлого столетия появилось большое количество публикаций, посвященных развитию спутниковых методов восстановления ТПС из космоса. Наиболее часто цитируемыми в литературе по этой тематике являются работы J. Price, F. Becker, Z.L. Li, С. Ottle, J. Sobrino, С. Coll, Z. Wan. В обзорных работах [53,54] подробно рассмотрены» ключевые аспекты задачи измерения. ТПС из космоса, анализируются проблемы её решения, отмечены достигнутые успехи и перспективы дальнейшего развития. В отечественной литературе - это труды А Б Успенского, Ю М Тимофеева и других ученых [55-58]. 6 практической точки зрения регрессионные алгоритмы являются эффективным средством проведения глобального ДЗЗ с ограниченным объемом входной информации. Однако имеющиеся в литературе данные о результатах их валидации противоречивы Так, для штатного алгоритма MODIS LST Products оценки точности восстановления ТПС варьируются в пределах от 1 К до 2-3 К. Альтернативой регрессионным методам является физический подход, который в зарубежной печати получил название RTM-метода (от слов Radiative Transfer Models) В рамках этого подхода учет искажающих характеристик атмосферы при восстановлении ТПП в канале А.=11 мкм осуществляется на основе моделей переноса ИК-излучения через атмосферу (программы LOWTRAN, MODTRAN [59-62] или их аналоги) с использованием оптико-метеорологических данных о состоянии атмосферы в момент ДЗЗ. Ключевым моментом здесь является качество оптико-метеорологических данных. Идея комплексного метода термического зондирования системы «океан-атмосфера» рассматривалась еще в работах М.С. Малкевича (напр. [7]) в начале 80-х годов прошлого столетия, где он предлагал одновременное определение ТПО, вертикальных профилей температуры и влажности, характеристик облачности и параметров ВГО. Однако, до сих пор реальное использование физического (RTM) метода на практике ограничено в силу его сложности в основном решением задач валидации приближенных алгоритмов восстановления ТПП. Массовое применение штатного метода одновременного восстановления ТПС и значений спектральной излучательной способности в семи ИК-каналах MODIS связано с рядом упрощений и ограничений, приводит к 'ухудшению периодичности получения, этих данных и номинального пространственного разрешения, восстановленных значений ТИП в 5 раз по сравнению с разрешением исходных радиометрических измерений. Еще один пример ограниченного применения RTM-подхода - атмосферная коррекция измерений, производимых в ИК-каналах спутниковой системы EOS/Aster.

Мониторинг очагов горения Говоря о возникновении чрезвычайных ситуаций, необходимо отметить лесные пожары как один из мощных природных факторов, влияющих на глобальные изменения окружающей среды, происходящие на планете. По имеющимся данным ежегодно в различных регионах мира сгорает от 5 до 500 млн. гектаров лесов. По опыту работы служб пожароохраны лесов, для наиболее успешного тушения лесного пожара необходимо оперативно обнаруживать пожары площадью не более 5 га, а площадь свыше 25 га считается критической, и пожары в этом случае выходят зачастую из-под контроля. В работах J Dozier, Y. Kaufman, О. Arino, L. Giglio и многих других ученых изложены основы детектирования пожаров из космоса с использованием систем глобального и регионального мониторинга NOAA/AVHRR и EOS/MODIS Соответствующие алгоритмы, созданы для ESA {European Space Agency), I GBP (International Geosphere and Biosphere Project), GCRS (Canada Centre for Remote Sensing), системы EOS (Earth Observation System, NASA) и т.д. Обзорные работы [63] и [64] дают полное представление о ключевых аспектах проблемы космического мониторинга лесных пожаров и оперативных спутниковых методах решения этой проблемы. В России активно эксплуатируется информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ (ИСДМ-Рослесхоз). Регулярно проводится мониторинг пожарной опасности Федеральным государственным бюджетным учреждением «Национальный центр управления в кризисных ситуациях» (ФГБУ НЦУКС) МЧС России. В настоящее время в Министерстве природных ресурсов и экологии РФ" создан сайт с результатами мониторинга пожарной опасности. Функционируют региональные центры мониторинга лесных пожаров из космоса в Москве, Новосибирске, Барнауле, Красноярске, Иркутске, Якутске, Томске. Работа центров основана на методиках и алгоритмах, авторами которых являются Е.А. Лупян, С.А; Барталев,

A.A. Мазуров, Г.Н. Коровин, Д.В. Ершов, В.Н. Антонов, А.И. Сухинин, A.A. Лагутин,

B.В. Кошелев, С.А. Тащилин, H.A. Абушенко, B.C. Соловьев, сотрудники ИОА СО РАН и другие ученые. В монографии [65] и обзорных работах [66,67] дано развернутое изложение различных аспектов решения в России задачи мониторинга лесных пожаров из космоса, рассмотрены проблемы космомониторинга пожарной опасности, достигнутые результаты и перспективы его дальнейшего развития. Несмотря на существование, различных по сложности реализаций спутниковых алгоритмов обнаружения, очагов пожаров, используемые в их основе решающие правила не учитывают в явном виде реальное оптико-метеорологическое состояние атмосферы на' момент проведения мониторинга очагов горения из космоса.

Исходя из теоретических предпосылок, достижение максимальной точности атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности, полученных из космоса в спектральных диапазонах 3-5 и 8-13 мкм для условий прозрачной или замутненной атмосферы, должен обеспечить многофакторный физический подход (МФП). К числу ключевых факторов, необходимых для его реализации, относятся:

• учет поглощения и рассеяния излучения атмосферными компонентами (газами, аэрозолем и облачностью);

Важным условием реализации МФП4 является получение и применение оперативных данных, описывающих с требуемой точностью и пространственно-временными характеристиками реальное ■ оптико-метеорологическое состояние атмосферы в момент проведения ДЗЗ в произвольной точке спутникового изображения земной поверхности. Ниже представлено краткое описание состояния этих вопросов на момент выполнения диссертационной работы.

Учет молекулярного поглощения. Важным вопросом учета молекулярного поглощения в рамках физического подхода является выбор данных о параметрах спектральных линий для учета селективного поглощения и модели молекулярного континуума в "окнах" атмосферной прозрачности 3-5 и 8-13 мкм, о природе которого (мономеры, димеры или кластеры молекул НгО, аэрозоль) уже несколько десятилетий идет дискуссия. Однако, исходя из полуэмпирического характера разработанных моделей континуума, вопрос о выборе соответствующей гипотезы и формул для расчета коэффициентов континуального поглощения носит для задачи атмосферной коррекции скорее академический, чем практический характер. Несмотря на имеющиеся в литературе оценки влияния различных моделей континуума на точность радиационных расчетов [68-71], этих данных явно недостаточно для ответа на вопрос о применимости тех или иных моделей для проведения с заданной точностью атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений.

Учет аэрозольного ослабления и рассеяния. Для решения ряда прикладных задач, оперативный мониторинг земной поверхности из космоса должен проводиться как в условиях прозрачной, так и замутненной атмосферы. Поэтому очевидна необходимость учета искажающего влияния аэрозоля и облачности на спутниковые измерения. Однако этот вопрос рассматривался лишь в единичных работах (например, [72,73,74]), где были получены только оценки влияния этого искажающего фактора на точность спутниковых измерений ТПО. По данным наших расчетов, погрешность регрессионного алгоритма восстановления температуры земной поверхности для условий замутненной атмосферы (особенно в случае стратосферных слоев аэрозоля или перистой облачности) может достигать 10-20 К. Тем не менее, в штатных алгоритмах восстановления ТПП учет искажающего влияния этого фактора в явном виде до сих пор не производится

Процесс бокового подсвета При атмосферной коррекции спутниковых изображений, полученных в спектральной области 0 4-2.1 мкм для условий замутненной атмосферы, принято учитывать процесс бокового подсвета {adjacency effect [75]), вызванного рассеянием атмосферой потока солнечного изучения, отраженного от участков поверхности вне поля зрения прибора ДЗЗ. Важность этого демонстрируют данные работы Кауфмана [76], где водоем размером 110 м на 110 м, окруженный соевым полем, на снимке со спутника Landsat интерпретируется как поле пшеницы, окруженное песчаной поверхностью. Подробное исследование процесса бокового подсвета дано, например, в монографии [77] Однако в доступных соискателю научных публикациях не было описания закономерностей этого процесса в спектральных диапазонах 3 5-4 и 8-13 мкм, а также данных о влиянии процесса на точность решения задачи АК при учете рассеянного атмосферой теплового излучения температурно-неоднородных участков поверхности, лежащих вне поля зрения прибора ДЗЗ.

Оперативные данные о метеопараметрах атмосферы. В обзорной работе [53] её авторы (Kerr, Guillou, Lagouarde, Nerry, Ottle; 1998) провели анализ различных методов восстановления ТПП по данным спутниковой системы NOAA POES и сформулировали основные проблемы применения на практике физического (RTM) метода для атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений. Одна их основных проблем — это отсутствие оперативных данных о метеопараметрах атмосферы с необходимыми точностными и пространственно- временными характеристиками. По мнению авторов обзора [53], наряду с данными радиозондирования или метеопрогноза, метеоданные, восстановленные по спутниковым измерениям, также непригодны для использования в рамках физического подхода Причина этого - низкая точность значений температуры и влажности, восстановленных в приземном слое атмосферы, который вносит максимальный вклад в искажения атмосферой теплового излучения поверхности. С точки зрения результатов работы [78] этот вывод является дискуссионным Кроме того, начиная с 2000 года, в рамках программы EOS на спутниках Terra и Aqua используется 36-канальный радиометр MODIS, позволяющий одновременно с проведением ДЗЗ осуществлять зондирование атмосферы с точностными и пространственными характеристиками, улучшенными по сравнению со спутниковой системой NOAA POES. Однако в известных соискателю литературных источниках отсутствует обоснование и точностные оценки применения данных спутниковых зондировщиков атмосферы для целей оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности

Оперативные данные об аэрозоле и облачности. Для получения оперативных данных о параметрах аэрозоля или облачности, необходимых для реализации МФП, на данный момент следует выделить два основных источника этой информации Первый — это результаты фотометрических измерений на станциях AERONET [79] или AEROSIBNET [80]. Его недостатками являются редкая пространственная сеть станций, отсутствие измерений в ночное время суток и отсутствие оперативного доступа к данным необходимого уровня точности Второй источник данных - это результаты восстановления параметров аэрозоля и облачности из космоса по спутниковым измерениям в спектральном диапазоне 0.4-2.1 мкм Положительными моментами использования спутниковых алгоритмов является синхронность измерений параметров аэрозоля и облачности вместе с проведением ДЗЗ, а также пространственное разрешение восстановленных данных, сопоставимое с разрешением ИК-измерений. Проблемами спутниковых алгоритмов являются то, что они не применимы при низкой угловой высоте Солнца (вечернее и ночное время), кроме того, их точность заметно снижается при мониторинге над яркой поверхностью (снег, песок), нет вертикальной стратификации восстановленных данных. Это требует расширения возможностей измерения параметров аэрозоля и облачности из космоса за счет мониторинга оптического состояния атмосферы в ИК-диапазоне спектра. Однако можно сослаться лишь на единичные работы, где с помощью спутниковых ИК-измерений осуществляется детектирование пылевых бурь и аэрозоля вулканического происхождения, а также восстановление оптической толщины аэрозольных выносов из Сахары над поверхностью океана (например, [81-85]).

Солнечные блики. Серьезной проблемой, влияющей на эффективность детектирования очагов горения из космоса, является появление на спутниковых ИК-изображениях земной поверхности "ложных" тревог в спектральном диапазоне 3.5-4 мкм. Причина этого -солнечные блики от водоемов и оптически ярких облаков. В рамках этой проблемы возникает важный вопрос об условиях возникновения ложных тревог от оптически тонких краев облаков Актуальность эффективного решения задачи фильтрации бликов наглядно отражена в работах [86,87,88]. Здесь в результате анализа активности пожаров в весенний период 1998-2001 гг. в Сахеле (Африка), проведенного по данным спутниковой системы ТКММ/УКЯ, был получен аномальный пик пожарной активности, противоречивший данным наземных наблюдений. Причиной этой аномалии оказались солнечные блики на поверхности водоемов и краях облаков, которые не были идентифицированы при детектировании пожаров. Для целей фильтрации ложных тревог при обработке спутниковых данных применяются простые пороговые тесты с использованием геометрии наблюдений и спутниковых измерений в различных спектральных каналах. При этом авторы подобных тестов не гарантируют высокую эффективность их работы, особенно в случае бликов на краях облаков, а также на границе суши и водной поверхности В доступных соискателю литературных источниках отсутствуют результаты изучения причин и условий возникновения атмосферных бликов на аэрозольных слоях и оптически тонких облачных образованиях.

Исходя из вышесказанного, сформулируем цель и основные задачи исследований.

Цель работы - обоснование, программная реализация и апробация на практике многофакторного физического подхода (МФП) к атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности, полученных в спектральных диапазонах 3.5-4 и 813 мкм. Основой многофакторного физического подхода являются: а) решение уравнения переноса излучения; б) учет поглощения и многократного рассеяния излучения атмосферными газами, аэрозолем и полупрозрачной облачностью, включая процесс бокового подсвета и эффект образования атмосферных бликов в спектральной области 3.5-4 мкм; в) спутниковые данные о параметрах состояния атмосферы в момент проведения ДЗЗ. Следует подчеркнуть, что большой объем вычислений и быстродействие расчетов при реализации МФП не является в настоящее время достаточно сложной проблемой в связи с активным развитием вычислительной техники, современных технологий параллельного программирования [89,90], других приемов эффективного решения подобного рода задач.

Для достижения сформулированной цели.были решены следующие задачи:

1) изучение вопросов, связанных с учетом поглощения излучения атмосферными газами при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений- земной поверхности, валидация моделей молекулярного поглощения на основе данных натурных экспериментов;

2)' изучение вопросов, связанных с учетом поглощения и рассеяния теплового излучения аэрозолем и перистой облачностью;

3)^ исследование закономерностей* процесса бокового подсвета в ИК-области спектра, определение оптико-геометрических условий, когда его учет необходим при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности; программная реализация на*основе данных системы EOS/MODIS многофакторного физического подхода к атмосферной коррекцииt спутниковых ИК-изображений, его комплексная валидация» и оценка' возможностей восстановления температуры» земной поверхности с погрешностью менее 1-1 5 К в условиях прозрачной и замутненной атмосферы,

5) 1 разработка технологии проведения'регионального мониторинга окружающей среды на основе спутниковой системы NOAA POES и оценка эффективности- обнаружения лесных пожаров с помощью стандартных алгоритмов (в рамках которых нет учета влияния атмосферы) на примере Томской области, оценка эффективности применения МФП к решению задачи мониторинга очагов горения в сравнении со стандартными алгоритмами;

6)» изучение физических причин-и оптико-геометрических условий возникновения» атмосферных солнечных бликов от аэрозоля и облачных слоев малой оптической толщины.

Научная новизна работы. При разработке МФ1Твпервые:

1) определены требования к вертикальному разрешению и точности задания профилей температуры и влажности атмосферы, а также условия компенсации* их ошибок, которые обеспечивают учет молекулярного поглощения с точностью порядка 0.5 К при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности;

3) исследованы закономерности проявления в спектральных диапазонах 3.5-4 и 813 мкм процесса бокового подсвета, определены оптико-геометрические условия, когда его учет необходим при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений температурно-неоднородной земной поверхности;

4) доказано, что данные о параметрах оптико-метеорологического состояния атмосферы, полученные по измерениям прибора МСЮ18, позволяют восстанавливать температуру земной поверхности с погрешностью менее 1-1.5 К; предложен способ автоматической компенсации ошибок задания метеоданных при атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений;

6) получен значимый положительный эффект от применения многофакторного физического подхода к задачам температурного зондирования земной поверхности, включая восстановление* температуры земной поверхности или характеристик излучения очагов горения, детектирования очагов горения из космоса;

Достоверность результатов и выводов диссертационной работы обеспечивается тем, что в их основе лежит фундаментальное уравнение переноса излучения (УПИ). Для учета многократного рассеяния при решении УПИ в работе использованы известные и апробированные на практике алгоритмы метода дискретных ординат и метода Монте-Карло Расчет коэффициентов молекулярного поглощения основан на полинейном ЬВЬ-методе (Нпе-Ьу-Нпе), либо произведен с использованием приближенных методов, апробированных на практике и не уступающих по точности полинейным методам при решении задачи атмосферной коррекции ИК-изображений. Задание метеопараметров атмосферы при численном моделировании осуществлялось на основе известных среднеклиматических или региональных моделей атмосферы, данных радиозондирования Использовались модели атмосферного аэрозоля и облачности, широко применяемые при решении задач переноса излучения через атмосферу. Достоверность результатов апробации МФП к решению задачи восстановления температуры земной поверхности из космоса подтверждена их сравнением с данными тестовых наземных измерений температуры почвы при различных метеоусловиях.

Научная и практическая%значимость. Доказано, что многофакторный физический подход к атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений земной поверхности позволяет на основе спутниковых данных о параметрах состояния атмосферы в момент ДЗЗ учитывать, наряду с молекулярным поглощением восходящего теплового излучения,^ также поглощение и многократное рассеяние излучения аэрозолем* и полупрозрачной облачностью, процессы бокового подсвета и возникновения атмосферных бликов4 в спектральном диапазоне 3.5-4 мкм. Применение многофакторного физического подхода1 на практике обеспечивает по сравнению с конкурирующими алгоритмами» повышение точности либо расширение области решения тематических задач ИК-мониторинга земной поверхности.

Распространение, формирование лазерных пучков и прием оптических изображений в атмосфере, как стратифицированной, рассеивающей и турбулентной) среде при управлении параметрами излучения и приемных устройств. Атмосферная коррекция, искажений и решение обратных задач оптики атмосферы с учетом* многократного рассеяния излучения» (№ госрегистрации 01.20.03 0278, 2004-2006 гг); «Формирование лазерных пучков и оптических изображений в атмосфере при'адаптивном управлении Атмосферная коррекция изображений и обратные задачи оптики атмосферы» (№ госрегистрации № 01201052478, 2010-2012 гг.). Результаты диссертации были использованы при выполнении:

• грантов РФФИ - 01-05-65494, 04-07-90018, 08-01-99019;

• госконтрактов - 37.011.11.0009-(2002-2004 гг.), 02.438.11.7008 (2006 г.), МЕ-02 06/23К (2006-2007 гг.), 02.740.11.0674 (2010 г.), 14,740.11.0204 (2010 г.);

• интеграционных проектов СО РАН - № 75 (2009-2010 гг.), № 9 (2009-2010 гг.);

Результаты работы внедрены и используются (о чём свидетельствуют соответствующие документы в приложении I):

- в Центре экологии и продуктивности лесов РАН (ЦЭПЛ РАН, г. Москва),

На защиту выносятся следующие положения:

1) При атмосферной коррекции спутниковых радиометрических измерений, полученных в диапазонах 3.5-4 и 8-13 мкм для спектральных каналов с эффективной шириной АХ > У50, достаточным при учете молекулярного поглощения с погрешностью менее 1 К является выполнение следующих условий: а) использование модели континуума, основанной на теории крыльев спектральных линий водяного пара, и модели селективного поглощения атмосферных газов, полученной на основе баз данных параметров спектральных линий (H1TRAN и т п.); б) применение реальных данных о температуре и влажности воздуха в слое атмосферы до высот порядка 5-7 км с вертикальным разрешением не хуже 1.5-2 км; в) при влагосодержании атмосферы W>2 г/см2 допустимы ошибки задания 5Т~1 К для температуры воздуха и 5W~10% для его влажности, если 6Т и 5W независимы; при более высоком уровне ошибок должно выполняться соотношение их взаимной компенсации вида 8Т[К]=0 1-5W[%].

2) В условиях замутненной атмосферы искажающее влияние рассеяния и поглощения теплового излучения земной поверхности слоями аэрозоля или перистой облачности достигает значимого уровня 0 5 К для оптической толщины то55>0.25-1.9 (приземный слой аэрозоля) и то55>0.02-0.25 (высота слоев HsctMO км) в зависимости от спектрального канала. Допустимые ошибки задания Т055 и Hsct составляют порядка 20-30% и 1-2 км, соответственно. Другим фактором, искажающим результаты ДЗЗ, является процесс бокового подсвета, который становится значимым для атмосферной коррекции ИК-изображений поверхности и превышает уровень 0.5 К при выполнении следующих условий: а) в случае аэрозоля приземного слоя атмосферы метеорологическая дальность видимости Sm<7-15 км, температурный перепад ATs>5-10K на границе поля зрения прибора ДЗЗ; б) для поствулканического стратосферного аэрозоля (только в канале 1=3.75 мкм) оптическая толщина рассеяния tsct>0.05 и ATS>5K; в) для перистой облачности tSct>0.05-0.15 и ATS> 5-10 К.

3) Многофакторный физический подход, реализованный на основе спутниковых данных MODIS о параметрах состояния атмосферы в момент проведения ДЗЗ, обеспечивает погрешность менее 1-1.5 К при атмосферной коррекции ИК-изображений поверхности, полученных для значений оптической толщины атмосферы т<3.

4) При решении задачи детектирования малоразмерных очагов горения, когда разница измеряемых радиационных температур ДТ в каналах Х—3.96 мкм и Я.=11 мкм менее 15 К, применение многофакторного физического подхода увеличивает частоту обнаружения очагов горения от 1.5 до 9 раз по сравнению с алгоритмами, где атмосферная-коррекция! в явном виде отсутствует.

5)»В'диапазоне 3.5-4 мкм-для условий замутненной атмосферы при относительных азимутах ср<50° с уменьшением угловой высоты Солнца Н,ч и с ростом, зенитного угла трассы ©\->40° наблюдается увеличение интенсивности рассеянного атмосферой-солнечного излучения с максимумом для* значений Ня~10-15о, что является-причиной появления атмосферных бликов на спутниковых изображениях. Наряду с этим солнечные блики возникают на краях облачности с относительно малой оптической плотностью (Тсш<3), что вызвано суперпозицией трех компонентов: рассеянного солнечного излучения на частицах с эффективным' радиусом ге/< 10 мкм, прошедшего через края облака излучения подстилающей поверхности и отраженного от поверхности потока*падающего солнечного излучения.

Апробация, результатов. Основные результаты, изложенные в диссертации, докладывались на 80 российских и зарубежных конференциях, симпозиумах, рабочих группах (более 150 докладов, включая 16 пленарных и приглашенных):

10-й Пленум рабочей группы по оптике океана'Комиссии по проблемам Мирового океана АН СССР (Томск, 1988); Всесоюзная конференция "Использование спутниковой информации в исследовании океана и атмосферы" (Звенигород, 1989); 5 совещание по атмосферной оптике (Томск, 1991); 11 Всесоюзный симпозиум по распространению лазерного излучения в атмосфере и водных средах-(Томск, 1991); 12 Межреспубликанский симпозиум по распространению лазерного излучения в атмосфере и водных средах (Томск, 1993), Межреспубликанский симпозиум "Оптика* атмосферы и океана" (Томск, 1994-1996); Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана" (Томск, 1999,2000); Международный симпозиум "Оптика- атмосферы и океана. Физика атмосферы" • (Томск, 2001-2009); Рабочая группа «Аэрозоли Сибири» (Томск, 2002,2003,2005,2009,2010); Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004,2006,2008;2010); Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007, 2009); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды "ЕМУЖОМК" (Томск, 2000, 2004, 2008); Международный Симпозиум стран СНГ по Атмосферной Радиации "МСАР" (С-Петербург, 2002,2004,2006); Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2003-2008,2010); Всероссийская научная конференция "Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами" (Муром, 2001; Санкт-Петербург, 2004); 3 Всероссийская конференция "Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве" (Москва, 2002); Всесоюзная конференция "Дистанционное зондирование поверхности земли и атмосферы" (Иркутск, 2003); Международная конференция «Экология северных территорий России. Проблемы, прогноз ситуации, пути развития, решения» (Архангельск, 2002); XI Международная конференция "Средообразующая роль бореальных лесов: локальный, региональный и глобальный уровни (EFBRA)" (Красноярск, 2002); Всероссийская конференция "Проблемы физики космических лучей и солнечно-земных связей" (Якутск, 2002), X Российская конференция с участием иностранных ученых "Распределенные информационно-вычислительные ресурсы" (Новосибирск, 2005); Всероссийская научно-практическая конференция "Информационные технологии и математическое моделирование" (Анжеро-Судженск, 2002); Международная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании" (Усть-Каменогорск, 2003); XI Международная конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» (DICR-2006) (Павлодар, Казахстан, 2006); «Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (CIT-2006) (Павлодар, Казахстан, 2006); III Научно-практическая конференция "Обратные задачи и информационные технологии рационального природопользования" (Ханты-Мансийск, 2006); Конференция «Современные информационные технологии для научных исследований» (Магадан, 2008); Всероссийский семинар «Современные информационные технологии для фундаментальных исследований РАН в области наук о Земле» (Владивосток, 2010); II Международная конференция «Геоинформатика, технологии, научные проекты» (Барнаул, 2010); Международная конференция "Пожары в лесу и на объектах лесохимического комплекса: возникновение, тушение и экологические последствия" (Красноярск, 1999); Международная конференция "Лесные и степные пожары: возникновение,- распространение, тушение и экологические последствия" (Иркутск, 2001; Красноярск, 2003), Международная конференция «Сопряженные задачи механики и экологии» (Томск, 2000,2002,2004,2007,2009); Научно-практическая конференция "Совершенствование защиты населения от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера" (Новосибирск, 1999); Международная научно-практическая конференция «Геоинформатика-2000» (Томск, 2000), Международная конференция «Математическое и физическое моделирование опасных природных явлений и катастроф» (Томск, 2008,2010), Всероссийская конференция «Пожары в лесных экосистемах Сибири» (Красноярск, 2008), 4 Сибирский форум недропользователей и предприятий ТЭК «Нефть. Газ. Геология-2008» (Томск, 2008); The European Symposium of Satellite Remote Sensing (Rome, Italy, 1994); International Symposium on Optical Science, Engineering and Instrumentation (Denver, Colorado, USA, 1996); International Radiation Symposium (Fairbanks, Alaska, 1996), International Conference on Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery VIII (AeroSense 2002, Orlando, USA, 2002); 12th International Symposium "Remote Sensing", Conference "Remote Sensing of

Clouds and the Atmosphere X" (Bruges, Belgium, 2005), 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (St.-Petersburg, Russia, 2005); 12th International'Joint Seminar on Regional Deposition Processes in Atmosphere (Beijing, China, 2006), 25th International Laser Radar Conference (ILRC-25, St.-Petersburg, 2010).

Личный вклад автора в совместные публикации заключается в постановке большинства рассматриваемых задач. Им лично разработана и реализована большая часть используемых в работе алгоритмов и программных средств для имитационного моделирования спутниковых наблюдений и тематического анализа расчетных данных. Закономерности переноса теплового излучения в молекулярной атмосфере исследовались в основном вместе с В.В. Фоминым, Г В Телегиным, А Г Гендриным Результаты подспутниковых самолетных и судовых экспериментов получены совместно с В Е. Зуевым, В.В. Фоминым, В.И. Хамариным, О И. Третьяковым, С.М. Сакериным, Д М Кабановым, А.М. Игнатовым, А С Селивановым, А С Панфиловым, А В. Романовым. Исследования закономерностей аэрозольного рассеяния теплового излучения и роли бокового подсвета в инфракрасном диапазоне спектра выполнены совместно с В.В. Беловым и И.Ю. Гендриной (Макушкиной). На основе спутниковых данных MODIS совместно с В.В. Беловым, М.В. Панченко, С М. Сакериным, Д.М. Кабановым, М В Энгель были исследованы пространственные, временные и корреляционные характеристики аэрозоля в регионах Западной и Восточной Сибири. Алгоритмы атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности на основе физического подхода разработаны совместно с Д.В. Соломатовым, а результаты его применения получены совместно с В.В. Беловым и Д.В. Соломатовым. Методическое и алгоритмическое обеспечение мониторинга Томской области, который проводится с 1998 года по настоящее время по данным спутниковой системы NOAA POES, разработано совместно с В.В. Беловым, Ю.В. Гридневым, М.В. Энгель при участии Н.В. Кабановой Различные аспекты решения задачи космомониторинга лесных пожаров были рассмотрены в совместных работах с соавторами из Москвы, Томска, Новосибирска, Иркутска, Якутска, США, Великобритании.

Объем и структура диссертации Диссертация состоит из списка основных аббревиатур и обозначений, введения, пяти глав, заключения, списка литературы и шести приложений В ней содержится 263 страницы текста (без приложений), 88 рисунков, 49 таблиц, 390 ссылок на литературные источники.

Первая глава «Основы инфракрасного зондирования земной поверхности из космоса» носит в большей степени обзорный характер. В разделе 1.1 представлены основные понятия теории переноса инфракрасного излучения через многокомпонентную атмосферу Земли. Для решения поставленных в работе задач использовано линейное стационарное уравнение переноса излучения (УПИ), где учитывается поглощение и рассеяние излучения атмосферными газами, аэрозолем и облачностью, отражение от поверхности падающих потоков излучения Вводятся определения двух широко используемых в спутниковой радиометрии характеристик - радиационной (яркостной) температуры Т?„ эквивалентной интенсивности восходящего излучения на верхней границе атмосферы и атмосферной поправки AT>=TS-T>., характеризующей величину искажения атмосферой дистанционных измерений температуры земной поверхности (Ts). В том же разделе рассмотрен алгоритм метода Монте-Карло, который был использован в работе для изучения закономерностей процесса бокового подсвета в инфракрасной области спектра. В разделе 1.2 дано описание применяемых для численного моделирования метеорологических и оптических моделей атмосферы: а) вертикального распределения метеорологических параметров (температура и влажность воздуха) в атмосфере; б) моделей молекулярного поглощения и рассеяния; в) оптических моделей аэрозоля и облачности (WCP, ОРАС, ИОА), включая модели, интегрированные в программы LOWTRAN, MODTRAN, Streamer. В разделе 1.3 рассмотрены данные о спутниковых системах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) различного пространственого разрешения, включая МСУ-СК/Ресурс, NOAA POES (приборы AVHRR, ATOVS), EOS (MODIS, AIRS, ASTER), MetOP (AVHRR, IASI), Landsat (TM, ETM+). Анализ технических характеристик этих систем ДЗЗ совместно с возможностями восстановления из космоса характеристик атмосферы позволил выбрать данные 36-канального радиометра MODIS для реализации многофакторного физического подхода к атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности. В разделе 1.4 содержится краткий аналитический обзор регрессионных SW-алгоритмов и физических (RTM) методов, разработанных различными авторами для восстановления температуры земной поверхности по инфракрасным измерениям радиометрами NOAA/AVHRR и EOS/MODIS. В разделе 1.5 рассмотрены физические основы детектирования очагов горения из космоса и дано описание двух широко используемых на практике спутниковых алгоритмов детектирования очагов горения из космоса

Во второй главе «Моделирование и учет молекулярного поглощения» рассматривается круг задач, связанных с учетом искажающего влияния молекулярного поглощения на интенсивность восходящего от подстилающей поверхности инфракрасного ' излучения в четырех спектральных диапазонах (3.55-3.95 мкм, 8.3-9.3 мкм, 10.5-11.5 мкм и 11.5-12.5 мкм), где расположены ИК-каналы приборов ДЗЗ. В разделе 2.1 даны основы алгоритмов полинейного (Ипе-Ьу-Нпе) расчета селективного поглощения ИК-излучения спектральными линиями атмосферных газов, оптически активных в указанных спектральных диапазонах, включая НгО, СО2, Оз и ряд малых газовых составляющих (N20, СН4, НЬЮз). Приведены результаты расчета вклада селективного поглощения в атмосферную поправку АТ>„ даны оценки влияния ошибок задания интенсивностей 8о и полуширин уо спектральных линий на точность её расчета В разделе 2.2 представлено описание разработанной в ИОА модели континуума водяного пара, основанной на теории крыльев спектральных линий (авторы — Творогов С.Д., Несмелова Л.И., Фомин В.В., Телегин Г.В.). Приведены расчетные данные о влиянии континуального поглощения на атмосферную поправку и радиационную температуру, даны оценки влияния на точность расчетов ошибок в задании коэффициентов континуального поглощения Кб и Кр, учитывающих эффекты самоуширения спектральных линий водяного пара и уширения их буферным газам. В разделе 2.3 исследован вопрос о требованиях к заданию входных метеоданных, включая допустимые ошибки задания значений температуры и влажности воздуха на разных атмосферных уровнях, вертикальное разрешение профилей метеоданных, возможность малопараметрический аппроксимации атмосферной поправки с помощью метеопараметров. В разделе 2.4 проведено сравнение результатов численного моделирования Т>. с данными тестовых натурных самолетных и спутниковых инфракрасных радиометрических измерений. Хорошее совпадение тестовых и расчетных данных позволило сделать вывод о высокой точности используемых моделей молекулярного поглощения и возможности учета молекулярного поглощения при атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений с точностью не хуже 0.5 К. Далее в разделе 2.5 приведены результаты решения актуальной прикладной задачи с применением разработанной в ИОА радиационной модели атмосферы и программного комплекса АТРАД. Здесь описан опыт контроля радиометрической точности теплового канала (1=10.4-12.6 мкм) прибора МСУ-СК на ИСЗ "Ресурс-01" № 2.

Третья глава «Искажающее влияние замутненной атмосферы. Боковой подсвет» содержит результаты исследований искажающего влияния аэрозоля и перистой облачности на интенсивность восходящего теплового излучения земной поверхности с учетом процесса бокового подсвета. В разделе 3.1 проведен анализ расчетных данных, характеризующих вклад аэрозоля (облачности) в атмосферную поправку для трех типов оптических ситуаций в атмосфере: аэрозоль приземного слоя, стратосферный поствулканический аэрозоль, перистая облачность Как и в случае с молекулярным поглощением, здесь исследовано влияние ошибок задания ключевых параметров аэрозоля и облачности (оптическая толщина, альбедо однократного рассеяния, индикатриса рассеяния, высота рассеивающего слоя) на точность моделирования атмосферной поправки. Рассматриваются возможность применения модели «консервативного» рассеяния при расчете ДТ\. Вторая часть главы посвящена исследованию закономерностей процесса бокового подсвета в спектральных диапазонах 3 5-4 и 8-13 мкм. С помощью метода Монте-Карло в разделе 3.2 для указанных выше трех типов оптических ситуаций выполнены расчеты интенсивности потока теплового излучения, рассеянного аэрозолем или перистой облачностью, и выявлен доминирующий (как правило) вклад подстилающей поверхности в потоке рассеянного излучения В разделах 3 3 и 3 4 для эффективной пространственной зоны бокового подсвета даны оценки плотности потока рассеянного излучения в зависимости от расстояния до точки наблюдения Выполнены расчеты ключевых характеристик процесса бокового подсвета - радиуса бокового подсвета и функции размытия точки (ФРТ) Оценка необходимости учета бокового подсвета при атмосферной коррекции проведена в разделе 3.5 путем имитационного моделирования спутниковых наблюдений в условиях замутненной атмосферы в зоне температурного перепада на земной поверхности Реальные примеры таких ситуаций наблюдаются на границе раздела различных типов подстилающей поверхности- а) суша и вода; б) песок и травяной покров; в) затененные и освещенные Солнцем участки поверхности, в) земная поверхность и оптически плотные облака нижнего-яруса В результате моделирования определен диапазон оптико-геометрических условий, когда процесс бокового подсвета значим при расчетах АТ> в случае наличия температурных неоднородной поверхности вне поля зрения приборов ДЗЗ и учет процесса необходим при атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности.

В четвертой главе «Атмосферная коррекция спутниковых ИК-изображений по данным системы ЕОЗ/МООШ» представлено описание программной реализации физического многофакторного подхода на основе данных системы МОШБ, результаты ее валидации и апробации на практике В разделе 4.1 описаны методика АК и программно-алгоритмическое обеспечение, которые были использованы для реализации МФП. Для получения входной информации о состоянии атмосферы в момент ДЗЗ использованы спутниковые алгоритмы восстановления необходимых для атмосферной коррекции параметров атмосферы, включая вертикальные профили температуры и влажности воздуха, оптические характеристики аэрозоля (облака), параметры верхней границы облака (высота, температура, давление), облачную маску Для их реализации применен лицензионный пакет программ 1МАРР (International MODIS/AIRS Processing Package, разработка SSEC, University of Wisconsin-Madison). Широкое применение в мировой практике программы MODTRAN (разработка US AFRL) определило её выбор в качестве модели переноса излучения. Оценка её точности проводилась в разделе 4.1 на основе сравнения результатов расчета влияния молекулярного поглощения на точность восстановления ТПП, полученных с использованием программ MODTRAN v3.5 и LBLRTMvll.3 (разработка AER, Inc.). Наряду с IMAPP используется разработанный соискателем программный блок ИК-мониторинга аэрозоля (перистой облачности), который основан на спектральных различиях значений температуры земной поверхности, восстановленных после учета молекулярного поглощения в ИК-каналах MODIS. Программная реализация МФП включает программный блок учета процесса бокового подсвета, который разработан соискателем. Также в разделе 4.1 кратко рассмотрены алгоритмы восстановления по данным MODIS'параметров атмосферы, необходимых для применения многофакторного физического подхода. В разделах 4.2-4.3 представлены результаты валидации спутниковых измерений вертикальных профилей метеопараметров атмосферы и аэрозольной оптической толщи, которые показали возможность применения этих данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений подстилающей поверхности с точностью не хуже 0.5-1 К. В заключительной части главы (раздел 4.4) на основе решения задачи восстановления ТПС для метеоусловий Томска выполнена сравнительная апробация МФП и конкурирующего регрессионного SW-алгоритма. Результаты апробации выявили явные преимущества МФП.

В пятой главе «Мониторинг из космоса очагов горения» были проведено комплексное исследование задачи оперативного детектирования из космоса очагов горения. В первой части главы • представлены результаты изучения эффективности решения этой задачи в Томской области по данным спутниковых систем NOAA/AVHRR и EOS/MODIS на основе стандартных подходов, когда атмосферная коррекция спутниковых измерений не производится. В разделе 5:1 дано описание технологии космомониторинга, разработанной в ИОА на базе спутниковой системы NOAA POES. В разделе 5.2 представлены результаты изучения эффективности разработанной технологии на основе сравнения результатов детектирования очагов горения из космоса с официальными данными областных служб пожароохраны за временной период 1998-2008 гг. о лесных пожарах (свыше 3200 очагов) на территории Томской области. В разделе 5.3 определены методические основы применения МФП к задаче восстановления из космоса характеристик теплового излучения малоразмерного высокотемпературного объекта (очага горения). В разделе 5.3 получены оценки влияния точности задания оптических и метеорологических параметров атмосферы на точность решения поставленной задачи. Для первой апробации физического подхода в разделе 5.4 использованы данные спутниковых наблюдений двух идентичных факельных установок на Лугинецком НГКМ На втором этапе апробации физического подхода использовались данные наблюдения одной факельной установки со спутника Terra при метеоусловиях прозрачной и замутненной атмосферы На заключительном этапе тестирования многофакторный физический подход был использован для детектирования тестовых объектов (факелов) на нефтегазовых месторождениях Томской и Тюменской областей. Результаты апробации позволили сделать вывод о наличие реального положительного эффекта от проведения атмосферной коррекции при решении этой задачи и преимуществе физического подхода к ее решению в сравнении со стандартными пороговыми методами, где нет атмосферной коррекции В разделе 5.5 исследована проблема образования солнечных бликов в спектральных диапазоне 3 5-4 мкм за счет рассеяния солнечного излучения на аэрозольных и облачных образованиях. В результате изучения этого вопроса определены физические причины и оптико-геометрические условия их возникновения В заключении сформулированы основные результаты диссертации Автор благодарен бывшим сотрудникам лаборатории зондирования атмосферы космическими средствами (ЛЗАКС) - профессору, доктору физ.-мат. наук В.В. Фомину (научному руководителю кандидатской диссертации), кандидатам физ -мат. наук Г.В Телегину, А.Г Гендрину, В.И Хамарину, научному сотруднику О И. Третьякову за совместное участие в исследованиях, результаты которых изложены во второй главе диссертации Автор выражает глубокую признательность своим коллегам из лаборатории распространения оптических сигналов (ЛРОС) - научному консультанту работы, доктору физ.-мат. наук В В Белову, научному сотруднику M В. Энгель, кандидату тех наук Д.В. Соломатову, программисту H В Кабановой, а также кандидату физ.-мат. наук И Ю. Гендриной (Макушкиной) за многолетнее плодотворное сотрудничество. Автор благодарит своих зарубежных коллег, участников совместных международных проектов Dr. Martin Jhon Wooster и Dr. Yonghong Zhang (King's College London, Великобритания), a также Dr. Ivan Csiszar и Dr Tatiana Loboda (University of Maryland, США), интересная работа с которыми стимулировала развитие некоторых направлений работ соискателя, представленных в диссертации

Заключение диссертации по теме "Оптика"

Выводы по главе 5

Результаты исследований, изложенные в пятой главе диссертации, позволяют сформулировать следующие основные выводы, а также четвертое и пятое защищаемые положения диссертационной работы.

1) Результативность применения пороговых алгоритмов для спутниковой системы 1ЧОАА/АУНШ1 с целью космомониторинга лесных пожаров на территории Томской области лежит в диапазоне 20-50%, а эффективность раннего обнаружения очагов пожаров со спутников достигает уровня 25% и более.

2) Минимальные размеры очагов лесных пожаров, фиксируемые при автоматической дешифровке данных АУНЯЯ составляют около 0.1-0.2 га и обнаруживаются с вероятностью порядка 10% и менее. Вероятность обнаружения очага зависит от его

МСОЭ, Тегта 02.08.2000, 06:45 СМТ

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Радиус частим г , мкм

Рис. 5.23. Зависимость яркостной температуры Т20 в канале 20 прибора МСЮ18 от эффективного радиуса частиц. площади Би и составляет менее 20% для га, вероятность раннего обнаружения пожара составляет в этом случае менее 15%. Одним из средств повышения вероятности обнаружения очагов горения в ранней стадии их развития является учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент проведения мониторинга

3) Результаты применения МФП для восстановления радиационной температуры излучения малоразмерных тестовых объектов (факелы) при безоблачных условиях и при наличии полупрозрачной облачности показали близкие значения восстановленных температур, что доказывает возможность корректного учета атмосферы при мониторинге очагов горения из космоса Применение МФП для детектирования тестовых объектов заметно увеличивает частоту обнаружения слабоинтенсивных тестовых объектов по сравнению с рассмотренными пороговыми алгоритмами, где атмосферная коррекция в явном виде не производится

4) Анализ результатов изучения закономерностей процесса рассеяния солнечного излучения аэрозольными слоями и оптически тонкими облачными образованиями позволяет говорить о возможности влияния этого процесса на возникновение атмосферных бликов и ложных тревог при детектировании очагов горения.

Четвертое защищаемое положение:

При решении задачи детектирования малоразмерных очагов горения, когда разница измеряемых радиационных температур АТ в каналах Х—3.96 мкм и А,=11 мкм менее 15 К, применение многофакторного физического подхода увеличивает частоту обнаружения очагов горения от 1 5 до 9 раз по сравнению с алгоритмами, где атмосферная коррекция в явном виде отсутствует.

Пятое защищаемое положение:

В диапазоне 3 5-4 мкм для условий замутненной атмосферы при относительных азимутах ф<50° с уменьшением угловой высоты Солнца Не и с ростом зенитного угла трассы 0у>4О° наблюдается увеличение интенсивности рассеянного атмосферой солнечного излучения с максимумом для значений Нч~Ю-15°, что является причиной появления атмосферных бликов на спутниковых изображениях Наряду с этим солнечные блики возникают на краях облачности с относительно малой оптической плотностью (тсы<3), что вызвано суперпозицией трех компонентов: рассеянного солнечного излучения на частицах с эффективным радиусом ге/< 10 мкм, прошедшего через края облака излучения подстилающей поверхности и отраженного от поверхности потока падающего солнечного излучения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Замечаний' по техническому состоянию - программы нет* Удобный интерфейс позволяет эффективно обрабатывать спутниковые данные.

2. Внедрение данной разработки о ЦЭПЛ РАН и её использование в качестве блока атмосферной коррекции ИСДМ донысило качество тематической обработки спутниковых измерений МОГО8<

3. Настоящий акт не является основанием для финансовых претензий.

От ИОА СО РАН:

Заведующий лабораторией распространения оптических

-( . В.В. Белов

Ог ЦЭПЛ РАН:

Заведующий лабораторией мониторинга яееяых экосистем, к.т.н. г Д.В, Ершов у Г . »

2009 года

Г0еУДЛ?€Т8ШШЛЙ ндучно-исслкдовдтшя.скйй яспытатедмшй йнсштут проблем технической защиты внформлшй-федеральной €яужг>ы по техническому и зксшжшазиу контролю <гашш ш::м фсгж тсащ фстэкюссии

Директору Учреждения Российской академии наук Институт оптики атмосферы им. В.Б. Зуева Сибирского отделения РАН

ГГ. МАТВИЕНКО

Академика Зуева пл., д. i, г. Томск

Уважаемый Геннадий Григорьевич!

Настоящим подтверждаю, что в 2008 г. сотрудниками Института оптики атмосферы СО РАН Бедовым В-В., Афониным C.B., Тарасенковым М.В. и Абрамочкиной Л.В. в рамках контракта на выполнение научно-исследовательской работы «Растр-08» разработаны и переданы в ГВИИИ ПТЗИ ФСТЭК России программно-информационные средства (включающие 8 специализированных программных модулей) для статистического моделирования световых потоков, распространяющихся в многокомпонентных с'фатифицировакных дисперсных средах со сферическими отражающими поверхностями. Данный продукт используется в ГНИИИ ПТЗИ для проведения тематических прикладных исследований.

Начальник института

В.Щербаков

008601