Оптические характеристики атмосферы по данным ДЗЗ и атмосферная коррекция спутниковых изображений земной поверхности тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

На правах рукописи

Энгель Марина Владимировна

ОПТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АТМОСФЕРЫ ПО ДАННЫМ ДЗЗ И АТМОСФЕРНАЯ КОРРЕКЦИЯ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

Специальности 01.04.05 - «Оптика», 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск-2014

005569060

005569060

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте оптики атмосферы им. В.Е.Зуева Сибирского отделения Российской академии наук (ИОА СО РАН).

Научный руководитель:

Научный консультант:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Афонин Сергей Васильевич,

доктор физико-математических наук

Белов Владимир Васильевич,

доктор физико-математических наук, профессор

Катаев Михаил Юрьевич,

доктор технических наук, профессор, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Калайда Владимир Тимофеевич,

доктор технических наук, профессор, Национальный исследовательский Томский государственный университет

Сибирский федеральный университет (г. Красноярск)

Защита диссертации состоится 3 апреля 2015 г. в 14 ч 30 мин 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 и на сайте Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, http://www.iao.ru/files/iao/theses/thesis67/text.pdf.

Автореферат разослан « 15 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.ф.-м.н.

Веретенников В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В центрах приема и обработки спутниковых снимков накоплены многолетние архивы результатов измерений, полученных различными спутниковыми системами. Для эффективного их использования создаются информационные системы, ориентированные на решение различных тематических задач.

Такие системы должны включать средства предварительной подготовки данных дистанционного зондирования. Для ряда тематических задач в качестве предварительной подготовки необходимо проведение процедуры атмосферной коррекции (АК) спутниковых измерений, так как при наблюдении объектов через атмосферу их изображения могут содержать атмосферный «след». Например, атмосферная коррекция обязательна для достижения максимальной точности решения таких задач, как восстановление температуры земной поверхности, детектирование очагов горения, идентификация типов поверхности и т.д.

Наиболее полная коррекция искажающих факторов атмосферы возможна на основе многофакторного физического подхода (МФП), в котором используется теория переноса излучения через многокомпонентные среды совместно с оперативной информацией о параметрах оптического состояния атмосферы в момент дистанционного зондирования Земли из космоса. В работах C.B. Афонина, В.В. Белова, Д.В. Соломатова показано, что ключевыми условиями эффективной реализации процедуры атмосферной коррекции на основе МФП являются:

- радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции спутниковых данных;

- достаточный объем и качество информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;

- программное обеспечение для реализации АК.

Атмосферная коррекция разного уровня используется в штатных алгоритмах тематической обработай спутниковых изображений системы глобального мониторинга EOS/MODIS, возможность её проведения для других спутниковых систем предоставляют различные коммерческие программные продукты (ERDAS, ENVI (FLAASH), ATCOR, ATREM, ACORN и т.д.). Однако во многих случаях атмосферная коррекция производится с точностью, недостаточной для решения конкретной тематической задачи. Это связано с тем, что реализация и использование технологии, основанной на МФП, являются нетривиальной задачей, а применение соответствующего программного обеспечения требует специальных знаний, решения ряда вопросов, таких, например, как получение оперативной оптико-метеорологической информации о состоянии атмосферы и ее использование в расчетных алгоритмах. Как правило, при проведении расчетов на основе МФП Q

в качестве информации о состоянии атмосферы используются модельные данные, что в некоторых случаях может приводить к существенным ошибкам. Поэтому создание программных средств атмосферной коррекции, позволяющих исключить эти ошибки и обеспечить доступность проведения АК для широкого круга пользователей, остается актуальной задачей.

Оптико-метеорологические характеристики атмосферы в момент проведения спутниковых измерений могут быть получены на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), прогностических моделей, ра-диозондовых измерений, данных сети АЕЖЖЕТ и др. Современные спутниковые методы диагностики аэрозоля и облачности позволяют обеспечить высокое пространственное разрешение восстановленных данных, сравнимое с пространственным разрешением спутниковых радиометрических каналов, а также необходимую временную и географическую привязку данных.

Представляется перспективным решение задачи атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования посредством создания автоматизированной информационной системы для расчета искажающих характеристик атмосферы, которая позволит выполнять атмосферную коррекцию на основе физического подхода для широкого диапазона спутниковых систем в различных спектральных каналах при многообразных атмосферных метеоусловиях с использованием разнородной оптико-метеорологической информации.

Цель диссертационной работы

Целью работы является автоматизация процесса расчёта и повышение точности атмосферной коррекции спутниковых измерений температуры земной поверхности на основе многофакторного физического подхода и использования разнородной оптической и метеорологической информации о состоянии атмосферы.

Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. Исследование оптических характеристик атмосферы, восстановленных по данным спутниковых измерений спектрорадиометра МОБК/ЕОБ, для использования этих данных в качестве информации о состоянии атмосферы при проведении АК спутниковых изображений.

2. Разработка метода оценки релевантности спутниковых данных об оптическом состоянии атмосферы.

3. Разработка информационной модели обработки распределенных спутниковых данных.

4. Реализация информационной системы атмосферной коррекции спутниковых данных для различных приложений на основе информационной модели обработки распределенных данных.

Объектом исследования являются информационные системы обработки данных оптического спутникового зондирования земной поверхности.

Предметом исследования являются оптико-метеорологическая спутниковая информация, а также методы и модели организации и описания информационных процессов и информационных ресурсов задач тематической обработки данных дистанционного зондирования на примере проведения атмосферной коррекции.

Методы исследования

В диссертации используются многофакторный физический подход, теория переноса излучения в рассеивающих и поглощающих средах, методы математической статистики, системный анализ, теория автоматов, автоматное программирование.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Значения радиационной (яркостной) температуры, восстановленные на основе измерений каналов диапазона 8-13 мкм спектрорадиометра МОМБ/ЕОБ, наиболее чувствительны к погрешностям задания профилей значений температуры и влажности.

2. Метод оценки релевантности спутниковой метеоинформации МСЮК, основанный на сравнении результатов численного моделирования температуры земной поверхности для разных ИК-каналов.

3. Модель организации обработки распределенных данных, основанная на конечном множестве управляющих автоматов.

4. Информационная система АК позволяет осуществлять поиск источников и оценку качества спутниковых оптико-метеорологических данных и выполнять расчет корректирующих поправок для атмосферной коррекции ИК-изображений земной поверхности в автоматическом режиме.

Научная новизна

При выполнении диссертационной работы впервые:

1) доказано, что данные измерений спектрорадиометра МОБВ/БОБ обеспечивают учет аэрозольной компоненты атмосферы с точностью, необходимой для атмосферной коррекции ИК-изображений;

2) показано, что точность значений радиационной (яркостной) температуры, восстановленных на основе измерений каналов диапазона 8-13 мкм спектрорадиометра МОБВ/ЕОБ, наиболее чувствительна к погрешностям задания профилей значений температуры и влажности;

3) предложен метод оценки релевантности спутниковой метеоинформации МОБВ, основанный на сравнении результатов численного моделирования температуры земной поверхности в разных ИК-каналах, позволяющий оценивать точность результатов расчетов атмосферных поправок;

4) показано, что для реализации метода оценки релевантности спутниковой метеоинформации МСШГБ в качестве реперных следует использовать каналы диапазона 8-13 мкм с эффективными длинами волн X = 11 и 12 мкм (каналы #31 и #32);

5) разработана автоматная модель организации обработки распределенных данных, позволяющая автоматизировать проведение расчетов;

6) разработана информационная модель системы, которая позволяет расширить область применения системы за счет включения новых алгоритмов обработки и типов данных на основе использования автоматной модели и инфологической схемы данных.

Практическая ценность и рекомендации по использованию результатов

Научная и практическая значимость работы определяется использованием созданной информационной системы АК для широкого диапазона спектральных каналов. Результаты работы системы могут найти широкое применение в центрах обработки спутниковых данных в России и других странах.

Диссертационная работа выполнялась в период 2004-2014 гг. в рамках плана научно-исследовательских работ Института оптики атмосферы им В.Е. Зуева СО РАН, включая базовый бюджетный проект «Формирование лазерных пучков и оптических изображений в атмосфере при адаптивном управлении. Атмосферная коррекция изображений и обратные задачи оптики атмосферы» (№ ГОс. регистрации 01201052478, 2010-2012 гг.).

Результаты диссертации были использованы при выполнении:

- гранта РФФИ № 04-07-90018;

- государственных контрактов 02.438.11.7008 (2006 г.), 14.740.11 0204 (2010 г.), 14.515.11.0030 (2013 г);

-программы СО РАН «Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН» (2005-2006 гг.);

-интеграционных проектов СО РАН №75 (2009-2010 гг.), 9 (20092010 гг.), 4 (2009-2011 гг.).

Результаты работы внедрены и используются в ФГБУ «Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии "Планета". Сибирский Центр» и в ИКФИА СО РАН (получены акты внедрения).

На программное обеспечение системы получено свидетельство о государственной регистрации № 2013617695.

Обоснованность и достоверность результатов диссертационной работы подтверждаются использованием в расчетных схемах апробированного на практике многофакторного физического подхода для решения задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности; применением современных технологий проектирования, разработки и тестирования информационных систем; сопоставлением полученных результатов с подходами и результатами других авторов.

Апробация работы

Диссертационная работа была представлена и обсуждалась на научных семинарах лаборатории распространения оптических сигналов ИОА СО РАН, семинаре направления «Распространение оптических волн и дистанционное зондирование», семинаре Центра интегрированных информационных

систем ИОА СО РАН, семинаре СЦ ФГБУ «НИЦ "Планета"», семинаре «Информационные технологии» ИВТ СО РАН.

Результаты исследований докладывались на девятнадцати конференциях и симпозиумах, в числе которых шесть международных: XI Международный симпозиум «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (Томск, 2004); Международная конференция «Сопряженные задачи механики, информатики и экологии» (Республика Горный Алтай, 2004); X Российская конференция с участием иностранных ученых «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» (Новосибирск, 2005); XIII Международный симпозиум «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (Томск, 2006); V Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); Седьмое Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); XV Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Красноярск, 2008); VI Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2008); Восьмая Всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2010); II Международная конференция «Геоинформатика: технологии, научные проекты» (Барнаул, 2011); XVII Международный симпозиум «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (Томск, 2011); Девятое Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2011); Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Усть-Каменогорск, Казахстан, 2003); 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (Saint Petersburg, Russia, 2005); 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); SPIE Optics+Photonics 2011 Conference "Earth Observing Systems XVI" (San Diego, California, United States, 2011); Всероссийская конференция по математике и механике (Томск, 2013).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 35 научных работ:

- из них 30 печатных [1-19,22,23,26-30,32-35] и 5 в электронном журнале [20,21,24, 25,31];

- из них 28 работ на русском языке [1-13, 15-20, 23-25, 27, 30-33, 35] и 7 на английском [14, 21, 22, 26, 28, 29, 34];

-из них по одной главе в двух коллективных монографиях [1, 2], 10 в журналах из перечня ВАК [3-12], 23 в трудах и материалах конференций [13-35].

На программное обеспечение системы получено свидетельство о государственной регистрации [36].

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка основных аббревиатур и обозначений, списка литературы и двух приложений. В ней содержится 147 страниц текста (без приложений), 59 рисунков, 8 таблиц, 106 ссылок на литературные источники.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, представлено состояние исследуемого вопроса, сформулированы цель и задачи диссертации, выносимые на защиту положения, новизна, научная и практическая ценность.

В первой главе вводятся основные термины и понятия, рассматриваются физические принципы атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности, основанной на многофакторном физическом подходе, а также особенности информационного обеспечения программных систем атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования. Рассмотрены технологии построения программных систем обработки распределенных данных. Обоснован выбор автоматного программирования в качестве базовой технологии разработки программного обеспечения информационной системы АК. Проведен аналитический обзор программных средств атмосферной коррекции спутниковых изображений.

Известно, что точное решение задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности требует решения уравнения переноса излучения через многокомпонентную среду (атмосферные газы, аэрозоль, облака, осадки), где необходимо учитывать механизмы поглощения и рассеяния излучения молекулами, атмосферными частицами (аэрозоль, облака, осадки).

В приближении ламбертовской подстилающей поверхности с учетом эффектов поглощения и многократного рассеяния излучения атмосферой, а также отражения его от подстилающей поверхности интенсивность монохроматического ИК-излучения на длине волны X удовлетворяет уравнению переноса излучения:

^ ф)=Ц, ф)-Л(*. ц, ф),

где т(г, ц) - оптическая толщина атмосферы вдоль трассы распространения излучения; ц = соб(&У) - косинус зенитного угла трассы; ф - азимутальный угол наблюдений относительно азимута Солнца; Л - функция источников.

Решение уравнения переноса представлено в виде суммы четырех слагаемых:

1Х.(Т, + Ц,ц>) = 15№+1КП+1А1М+1ХГ, 15Яр=гх(^)Вх[Т5]1к(г0-х),

т т

1вп. = ехр[-т0(^)]+1 |/(т0, -ц, Ф) ц^ф^^Тд -т),

^(т'-х) = ехр[Чх'-т)],

где /дат - вклад теплового излучения подстилающей поверхности; -вклад отраженных от поверхности падающих потоков излучения; 1АТм и клад собственного теплового излучения атмосферы; /уСг - вклад рассеянных атмосферой потоков излучения; Гх(т0 -т) - функция пропускания атмосферы в слое атмосферы между подстилающей поверхностью и высотным уровнем с оптической толщиной Ат = т0 - т.

Для решения уравнения переноса на практике целесообразно применять проверенные длительной практикой и доступные широкому кругу пользователей упрощенные модели переноса излучения, которые демонстрируют хорошую точность расчетов. Например, для выполнения работ по спутниковой тематике в мировой практике широко используется программа МСХУШАК

Одним из ключевых вопросов решения задачи атмосферной коррекции спутниковых изображений на основе МФП является определение и получение оптимального набора данных об атмосфере, позволяющего произвести расчет искажающих характеристик атмосферы с точностью, приемлемой для решаемой тематической задачи. Современный подход к проблеме получения такого набора данных заключается в комплексном использовании результатов измерений и данных моделирования различных оптико-метеорологических атмосферных параметров.

Анализ возможных типов оптико-метеорологических данных об атмосфере показал, что при проведении атмосферной коррекции могут быть использованы спутниковые данные об атмосферных параметрах и прогностические модели, содержащие вертикальные профили температуры и влажности атмосферы. Эти типы данных позволяют осуществлять АК всего спутникового изображения, а не отдельных его участков. При этом необходимо, чтобы спутниковая информация соответствовала требованиям, предъявляемым к точности и временному и пространственному разрешению.

Для использования данных в сценариях автоматической обработки необходимо, чтобы для хранилищ этих данных выполнялись следующие условия:

— наличие метаданных;

- использование унифицированного формата для записи данных;

- доступ к данным по стандартным протоколам;

— формализованная структура данных.

В настоящее время наиболее соответствующими сформулированным критериям являются спутниковые данные EOS/MODIS. В качестве источника спутниковой и прогностической информации наиболее полезен ресурс LAADS Web (the Level 1 and Atmosphere Archive and Distribution System -LAADS Web), Goddard Space Flight Center, NASA.

На основании теоретических основ атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования и проведенного анализа предметной области сформулированы требования к информационной системе атмосферной коррекции:

система должна производить в автоматическом режиме расчет характеристик атмосферы, необходимых для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений земной поверхности, на основании многофакторного физического подхода и использования распределенных данных об оптическом и метеорологическом состоянии атмосферы.

Такая система относится к классу реактивных систем, которые взаимодействуют с внешней средой путем обмена сообщениями в темпе, задаваемом средой. Для моделирования поведения систем такого рода целесообразно использовать математический аппарат теории автоматов. Этот подход был предложен и обоснован еще в классических работах по информатике и широко используется и в наши дни, в частности в задачах моделирования управления распределенными и параллельными вычислительными процессами большой размерности, при разработке сложных многопроцессорных систем.

В качестве технологии разработки программного обеспечения системы нами было выбрано автоматное программирование (АП).

В парадигме АП система делится на две части: управляющую и управляемую. Управляющая часть отвечает за логику поведения (система управления), а управляемая часть - за выполнение действий, выбранных для выполнения управляющей частью (объект управления). Объект управления, интегрированный с системой управления в одно устройство, называют автоматизированный объект управления (АОУ). Система может быть спроектирована в виде множества взаимодействующих автоматизированных объектов управления.

Представлены результаты анализа существующего программного обеспечения для проведения атмосферной коррекции данных ДЗЗ. Большинство программных продуктов, приведенных в обзоре, в качестве модели переноса излучения используют MODTRAN, а в качестве атмосферных параметров - модельные данные. Программное обеспечение для проведения АК на основании многофакторного физического подхода, включающее средства для обработки распределенных разнородных оптико-метеорологических данных, отсутствует.

Во второй главе приведены результаты комплексной валидации оптических параметров атмосферы, используемых при проведении атмосферной коррекции на основе МФП. По итогам валидации показано, что данные измерений спектрорадиометра MODIS/EOS обеспечивают учет аэрозольной компоненты атмосферы при АК спутниковых изображений. Представлены результаты исследований оптико-метеорологических характеристик атмосферы по данным ДЗЗ в комплексном радиационном эксперименте. Рассмотрены базовые алгоритмы, обеспечивающие работу системы проведения АК.

Важным условием реализации МФП является использование восстановленных по данным MODIS параметров аэрозоля и в первую очередь его оптической толщины. В научных публикациях приведены оценки точности восстановления аэрозольной оптической толщины (АОТ) по измерениям сенсора MODIS/EOS, однако на уровне региональных данных этот вопрос в полной мере не изучен. На протяжении ряда лет нами проводились комплексные исследования спутниковых измерений АОТ и были решены следующие задачи:

- сравнение коллекций данных MODIS Aerosol Products;

- валидация измерений АОТ с использованием данных станций сети AERONET в Сибирском регионе (Томск, Красноярск, Иркутск), в Уссурийске, на станциях Китая, Южной Кореи и Японии; а также данных измерений АОТ, полученных во время корабельных экспедиций в Японском и Охотском морях;

- пространственный анализ значений АОТ;

- корреляционный анализ значений АОТ.

Сравнительный анализ данных MODIS Aerosol Products осуществлялся на основе файлов типа MOD04_L2 из коллекций С4 и С5, полученных в результате тематической обработки одних и тех же гранул, для территории 50-62°N и 70-92°Е за временной период с апреля по октябрь 2001-2004 гг.

Сравнивались следующие типы данных:

- значения АОТ, полученные на основе файлов MOD04_L2 коллекций С4 и С5 (спутник TERRA);

- значения АОТ, полученные на основе файлов MOD04_L2 коллекции С5 для спутников TERRA и AQUA;

-ежегодные пространственные распределения усредненных значений АОТ для Томского региона на основе данных коллекции С5 (спутник TERRA).

Анализ позволил определить основные изменения статистики аэрозольных данных на региональном уровне за счет изменений, внесенных в программный продукт его разработчиками. Были получены следующие результаты.

1) Показано наличие'существенных изменений в спутниковых данных коллекции С5 по атмосферному аэрозолю для рассмотренного географического региона.

2) Показано относительно хорошее согласие данных спутниковых систем TERRA и AQUA для рассмотренного географического региона.

3) Показано, что изменения в алгоритмах восстановления аэрозольных параметров, выполненные для коллекции С5, частично уменьшили искажающее влияние земной поверхности на результаты их работы.

Региональная валидация спутниковых измерений АОТ проводилась в соответствии с методикой, предложенной авторами алгоритма восстановления АОТ по данным измерений MODIS. На первом этапе формируется тестовая выборка, включающая спутниковые и наземные измерения АОТ после их согласования по времени и пространству. С этой целью для заданной станции сети AERONET и заданного временного периода выбираются файлы спутниковых данных MxD04_L2, для которых географические координаты станции лежат в пределах снимка. Далее на снимке определяется положение пикселя, ближайшего к месту расположения станции. Он является центром прямоугольного тестового «окна» размером 5x5 пикселей, номинальный размер которого составляет в этом случае 50 х 50 км. Для этого окна вычисляются статистические характеристики значений АОТ в спектральных каналах. Затем отбираются наземные фотометрические измерения в пределах временного интервала ±30 мин от времени проведения спутниковых измерений и для них также вычисляются статистические характеристики. Для полученной тестовой выборки наземных и спутниковых данных далее осуществляется их статистический анализ, т.е. находятся средние расхождения (ц) данных, значения их СКО (о), коэффициенты корреляции R.

На рис. 1 приведены результаты сравнительного анализа спутниковых измерений АОТ с фотометрическими измерениями на станциях AERONET, расположенных в районе Уссурийска (поселок Горнотаежное), в Китае, Южной Корее и Японии, а также с борта судна в Японском и Охотском морях, в 2009 г. Для станции в Горнотаежном за временной период с 01.04 по 15.05 было получено около 10 пар значений АОТ, а для шести зарубежных станций их было порядка 100.

Сравнение спутниковых и наземных измерений АОТ в канале Х = = 0.47 мкм для значений х 0.47 < 1.2 показало, что расхождения этих двух типов данных лежат в пределах величины Ах = ±(0.05 + 0.15т), а коэффициент их взаимной корреляции составляет R = 0.92.

Корреляционный анализ спутниковой информации типа MODIS Aerosol Products для Томского региона проводился с целью получения корреляционных характеристик пространственных полей АОТ. Содержание исследований заключалось в решении следующих задач:

-анализ полей коэффициентов пространственной корреляции аэрозольной оптической толщины RAoi(x,y), где х,у~ географические долгота и широта;

i-1---1 '-si*-l-1-1

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0

AERONET AOD 440 nm

Рис. I. Результаты сравнительного анализа АОТ

- анализ радиальной зависимости функции RM)1(d), где величина d -удаление точки спутниковых наблюдений от центральной точки;

- анализ азимутальной зависимости коэффициентов /?дот(ф), где величина ф - азимутальный угол, отсчитываемый от направления на север.

В исследовании были использованы данные за период 2001-2006 гг. для региона с координатами 50-64°N и 65-105°Е. Пространственное разрешение спутниковых данных составляет 10 км. Путем пространственного и временного усреднения осуществлялся расчет средних за сезон характеристик для рассматриваемого региона с шагом 0.5° по широте и Io по долготе, т.е. пространственное разрешение усредненных данных имеет порядок 56 х 62 км.

Коэффициенты Лао'Нл.у) были получены в радиусе 1100 км относительно центральной точки с географическими координатами 56.5°N и 85.0°Е. На рис. 2 приведены усредненные за сезон карты RAOT(х,у), полученные за период 2001-2006 гг. по данным спутника EOS/TERRA.

Для изучения азимутальной зависимости коэффициентов Ллот(ф) осуществлялась селекция данных по четырем угловым секторам в диапазоне ±45° от направлений на север, восток, юг и запад.

Исследования корреляционных полей АОТ (см. рис. 2) позволили сделать следующие выводы:

а) существуют межгодовые различия конфигураций корреляционных полей, для которых возможна их условная классификация по пространственным размерам и азимутальной ориентации;

б) коэффициенты пространственной корреляции АОТ можно аппроксимировать функцией вида RAOT(d) = exp(-d/m), где значение параметра т составляет величину порядка 300-400 км (первый тип поля) и 700-750 км (второй тип поля).

М I-1-.-,-Г-"^"- Я I I ' I I-г1^^

70 15 80 85 И !5 100 70 75 80 85 И 85 100

Долгота, град

Рис. 2. Карты коэффициентов пространственной корреляции АОТ для Томска (X = 466 им)

Определены азимутальные особенности поля коэффициентов пространственной корреляции АОТ. При этом на оси «восток-запад» доминирующим в большинстве рассмотренных случаев является восточное направление. Одной из вероятных причин этого может являться преобладающий западно-восточный перенос воздушных масс.

В результате региональной валидации значений АОТ, восстановленных по измерениям сенсора МОБК/ЕОБ, получены следующие результаты:

-подтверждена погрешность спутниковых измерений АОТ (сенсора МОБВ/БОБ) порядка 15-20% для регионов Сибири и Дальнего Востока;

- показано, что, несмотря на неоднородности пространственных полей АОТ, спутниковые данные с учетом их методической погрешности можно считать квазиоднородными в рассмотренном регионе;

- показано, что поля пространственной корреляции АОТ имеют адекватные характеристики, согласующиеся с наземными измерениями.

Таким образом, по итогам проведенной комплексной валидации установлено, что данные измерений спектрорадиометра МОБК/ЕОЗ на региональном уровне обеспечивают учет аэрозольной компоненты атмосферы с точностью, необходимой для атмосферной коррекции ИК-изображений.

В информационной системе атмосферной коррекции реализованы следующие основные алгоритмы:

- расчет корректирующих атмосферных поправок;

-оценка релевантности спутниковой оптико-метеорологической информации.

Вычисление искажающих характеристик атмосферы производится на основе уравнения переноса. Для расчетов этих характеристик в данной версии информационной системы АК используется программа MODTRAN. Вычисления проводятся в цикле для каждой пространственной точки заданного спутникового изображения или его фрагмента.

Необходимым условием использования при расчетах спутниковой оптико-метеорологической информации является оценка ее релевантности.

Релевантность определяется по двум критериям:

-критерий соответствия спутникового снимка заданным временным и географическим параметрам;

- критерий качества спутниковых измерений.

Для поиска спутниковой метеоинформации MODIS в соответствии с заданными временными и географическими параметрами разработан метод, базирующийся на использовании метаданных. Метаданные содержат временные параметры и значения угловых координат спутникового снимка. Маска для поиска файлов формируется с использованием временных параметров. Однако на основе совместного анализа метаданных для снимков спутников Terra и Aqua сделан вывод, что встречаются ситуации, когда для одних и тех же временных характеристик существуют данные, находящиеся в различных географических регионах, и возникает проблема выбора между данными MODIS/Aqua и MODIS/Terra.

Для решения необходимо выполнить проверку пространственного согласования снимка с заданной географической областью. Будет оптимальным рассчитать проекцию спутникового снимка на земную поверхность и вычислить процент совпадения площадей проекции снимка и заданного фрагмента поверхности. Если процент совпадения отличен от нуля и пиксели изображения попадают в заданный регион, то снимок с оптико-метеорологической информацией считается определенным.

Спутниковые данные, содержащие значения атмосферных параметров и используемые для проведения атмосферной коррекции, могут содержать ошибки, которые способны привести к ухудшению скорректированных данных. Для решения этой проблемы предложен метод оценки релевантности спутниковой метеоинформации MODIS для проведения атмосферной коррекции данных дистанционного зондирования, основанный на сравнении температур земной поверхности (ТЗП), восстановленных по результатам одновременных спутниковых измерений в ИК-каналах.

Для решения уравнения переноса излучения необходимо задание параметров оптико-метеорологического состояния атмосферы - вертикальных профилей температуры T(z) и влажности W(z) воздуха, полученных по спутниковым или прогностическим данным. Очевидно, что в случае отсутствия

ошибок 5Т(г) и 8Щг) в профилях метеопараметров значения температур Г5Д, восстановленные в разных ИК-каналах, будут совпадать. Эффективная оценка релевантности данных осуществляется для двух реперных каналов при выполнении следующих условий:

-минимальный объем вычислений, что возможно при малой спектральной ширине каналов и отсутствии рассеянного и отраженного солнечного излучения;

- относительно небольшие значения коэффициентов отражения гх земной поверхности и их различий в каналах;

- один и тот же знак у разницы значений 5ГуД в каналах, который сохраняется при различных метеоусловиях;

-разница в значениях 6Г5Л значимым образом превышает ошибки радиометрических спутниковых ИК-измерений.

Анализ данных, полученных в результате моделирования (таблица), позволяет сделать вывод о том, что в случае данных БОБ/МОБВ перечисленным выше условиям оптимальным образом подходят каналы диапазона 8-13 мкм с эффективными длинами волн X = 11 и 12 мкм (каналы #31 и #32).

Погрешность восстановления ТЗП за счет ошибок задания метеопараметров атмосферы

Метеопараметры Спектральные каналы

3.5-4.1 мкм 8-13 мкм

#20 1 #21 1 #23 #29 I #31 #32

Тропики

8 Т -0.31 -0.19 -0.39 -1.61 -1.92 -3.05

5 W 0.26 0.04 0.04 1.78 2.23 3.56

Лето средних широт

ЪТ -0.25 -0.18 -0.39 -1.02 -0.94 -1.42

m 0.18 0.02 0.02 0.88 1.09 1.73

Зима средних широт

5Г -0.11 -0.19 -0.42 -0.31 -0.13 -0.18

W 0.05 0.00 0.00 0.17 0.11 0.16

Субарктическое пето

ЬТ -0.18 -0.17 -0.37 -0.64 -0.50 -0.74

5 W 0.15 0.01 0.01 0.62 0.70 1.07

Далее можно восстановить Т5Л в указанных ИК-каналах. Затем по абсолютному значению разницы восстановленных «спектральных» ТЗП уже возможно прогнозировать для каждого пикселя спутникового ИК-изобра-жения качество его атмосферной коррекции.

На основе разработанного метода в системе реализован алгоритм оценки релевантности спутниковой метеоинформации МОШБ для проведения атмосферной коррекции (рис. 3).

Получение файлов Мх007 Ь2

Профили температуры и влажности

5

Значения радиационной температуры_

Восстановление температуры поверхности (канал #31)

Восстановление температуры поверхности (канал #32)__

Сравнение температур

(дга_

Качество [АТ5<= 1 К] 1 ^[ДГ5> 1 К]^ Качество

хорошее неудовлетворительное

Запись признака качества в БД

Ж

Рис. 3. Алгоритм оценки релевантности спутниковой метеоинформации МСЮ15

В третьей главе приведено обоснование структуры информационной системы атмосферной коррекции спутниковых данных, сформулирована информационная модель системы, рассмотрены модели процессов управления обработкой данных. Представлена архитектура системы, обоснован выбор среды реализации. Описана программная реализация системы. На примере расчетов корректирующих поправок показаны этапы работы информационной системы АК.

Анализ предметной области и теоретические основы проведения АК спутниковых изображений позволили сформулировать бизнес- и функциональные требования к информационной системе проведения АК, на основе которых разработана функциональная модель системы, отражающая процесс преобразования информации от ее ввода в систему до выдачи пользователю (рис. 4).

Рис. 4. Функциональная модель информационной системы АК

В качестве информации о состоянии атмосферы могут использоваться различные распределенные данные, количество источников которых может быть произвольным и меняться в процессе жизнедеятельности системы Для описания информационной структуры системы необходимо разработать инфологическую схему распределенных метеоданных, которая включает параметры, обеспечивающие идентификацию распределенных источников и доступ к данным.

При проектировании информационной системы атмосферной коррекции в качестве информационной среды для хранения и обмена данными определена база данных (БД).

Моделирование поведения информационной системы атмосферной коррекции проводилось на основе автоматного подхода. Для определения возможных состояний, в которых может находиться система, и переходов между состояниями в результате влияния некоторых событий была построена диаграмма состояний системы (рис. 5). В результате анализа диаграммы состояний системы и проведения процедуры автоматной декомпозиции были определены управляющие состояния, которые формируют множество состояний автомата С?.

Определен набор булевых переменных, соответствующих управляющим состояниям системы. На основе набора переменных формируется множество слов - битовых векторов, - формирующих входной (А) и выходной (В) алфавиты. Таблицы переходов задают входную и выходную функции авто-

матов. Проведена автоматная декомпозиция, в результате которой определен автомат Ъ = {А, В, <3, <р, ф} (рис. 6), отвечающей последовательной работе автоматов г^..^.

Ожидание Задание Проверка наличия

ввода задания введено нового задания

Определение ключей для поиска метеоданных

Определение маски дпя поиска спутниковых данных

Г

Определение маски для поиска прогностических данных

ч2

Поиск спутниковых метеоданных в локальных источниках

Поиск спутниковый метеоданных в удаленных источниках

Поиск

прогностических метеоданных в локальных источниках

Данные найдены

Данные не

найдены

Данные

найдены

I

>

Копирование метеоданных в рабочую папку

Данные не найдены

Аварийное завершение

X

Проверка релевантности спутниковых метеоданных

<5-

Данные нерелевантные

Данные релевантные

Проведение расчета

Передача результатов расчета пользователю

ч5

Нормальное завершение

Чб

Рис. 5. иМЬ-диаграмма состояний системы

На основе автоматной модели построены автоматизированные объекты управления, которые взаимодействуют между собой через общий объект управления. Программно общий объект управления реализован в виде таблицы БД. Такой подход обеспечивает наблюдаемость системы, так как совокупность признаков состояний системы, содержащихся в БД, показывает актуальное состояние системы.

Разработанная система представляет собой множество параллельно работающих автоматизированных объектов управления (процессов), поведение

ф ф

a\q Чо <Ii

®1 4i ь,

»1 <Ь ь,

»1 47 ь,

Z={A,B,Q, ф,ф}

ф ф

я\q % %

>4 Ь,

>4 чь Ь,

Рис. 6. Автоматная модель системы

которых зависит от совокупности управляющих состояний, хранящихся в каждый момент времени в БД. Каждый процесс реализован в виде программы, работающей в фоновом режиме. Данное решение обеспечивает возможность развертывания и функционирования системы на нескольких компьютерах в виде распределенной программной системы. Предложенная архитектура системы является масштабируемой и допускает эксплуатацию системы при наличии различных аппаратных ресурсов, позволяя по мере необходимости наращивать вычислительные и информационные мощности за счет добавления аппаратных узлов.

Для реализации системы выбрана трехуровневая архитектура. Разработка системы основывается на открытых программных средствах и ведется в среде операционной системы Линукс. В качестве базового средства разработки выбран высокоуровневый язык Python, на котором написаны и реализованы управляющие сценарии АОУ и функциональные модули системы. Web-интерфейс создан на основе фреймворка для web-приложений Django. Расчетные модули системы проведения расчетов написаны на языках С++ и FORTRAN. При создании баз данных использована объектно-реляционная СУБД PostgreSQL. Использование при разработке авторских модулей системы лицензионно чистых, открытых программных средств обеспечивает кроссплатформенность системы.

В результате работы информационной системы АК для каждого пикселя спутникового изображения производится вычисление корректирующих атмосферных поправок: значения функции пропускания, интенсивности

т к ; o •wat' и í с. i r u [

г ;PROGRAM WILL COMPUTE RAOlAIJCEtSOLAR SCATTERNG

3 .LAT(deg)= -4 500 4 500

4 LON(deg)= -5 500 5.500

5 K[m-1): 2490 2545 [3 929 4 016 míe) .

6 Proíile- I.10D07 12 A2011226 0940 005 2011226193207 hdf

7\ Aerosol MOD04.I2A2011226.0940 0512011228234310 hdl

8 i Aerosol= not used

9 ----------------- .10 ¡jy i* lal Ion aod055 VIS Ibound elev NL SenZ SunZ Azim rans PATH surfEMIT surfREFl SOLAR

¡1 Ideo dea Km К km deg deg deg ----- — Watls/(m2 ster mic) --------- g'cm2 к

~\2 1 22 ■309 4766 0 99 298.3 0015 20 53,42 35,72 ■39,12 0 7918 4.94E-02 3.49E-01 7.03E-05 3.97E-02

13 1 23 3,109 4 88 0 99 298,51 0,015 20 52.9 35.63 -39.22 0,786 5.10E-02 3.50E-01 6.95E-05 3.93E-02

14 1 24 3,126 4.992 0 99 298,74 0 015 20 62,38 35,54 -39,32 0.7828 5.34E-02 3.52E-0I 6.87E.05 391E-02

15 1 25 3143 5,102 0 99 298.9 0.015 20 5186 35.46 -39 42 0 7828 5 34E-02 3.54E-0I 6.81E-05 3 91E-02

Te 1 27 3,177 5.314 0 99 298,59 0,015 20 SO,83 35.29 •39,62 0,7843 5.36E-02 3.50E-0I 6 70E-05 3.92E-02

17 18 2 23 3,177 4.87 0 99 298,54 0,015 20 52.9 35.67 -3874 0.7849 5.16E-02 3.50E-01 6.97E-05 3.92E-02

2 24 3,194 4,982 0 99 298.74 0015 20 52,38 35,58 -3883 0.7843 5.30E-02 3,52E-01 6.89E-05 3 92E-02

19 2 26 3.227 5,199 0 99 298 81 0,015 20 5135 35 41 -39,02 0.7876 5 22E-02 3.55E-01 6.77E-05 394E-02

20 2 27 3 243 5.304 0 99 298,78 0 015 20 50.83 35.33 -39.11 0,7843 5.36E-02 3.53E-01 6.71E-05 392E-02

21 2 28 3,259 5,408 0 99 ■ 29864 0015 20 50.32 35.25 ■39.21 07872 542E-02 3.52E-01 6.66E-05 3.94E-02

22 3 23 3,187 4,86 0 99 29865 0015 20 52.9 35,69 ■39 33 0,7863 5.18E-02 3.52E-01 6 95E-05 3 93E-02

23 3 24 3,214 4.972 0 99 298,91 0,015 20 52.38 35,6 ■39.43 07845 5 28E-02 3.55E-01 6.87E-05 3.92E-02

24 3 25 3 232 5 081 0 99 298,81 0 015 20 51 86 35,51 ■39.53 0.7821 5 37E-02 3.53E-01 6.81E-05 3,91 E-02

25 3 26 3 249 5,189 0 99 298 99 0,015 20 51,35 35,43 ■39,63 0,7839 5.34E-02 3.56E-01 6.75E-05 3 92E-02

26 3 27 3 265 5 294 0 99 298,9 0015 20 50.84 35.35 -3972 0.786 530E-02 3 56E-0Í 6.70E-05 3.93E-02

27 3 28 3.281 5,397 0 99 298,95 0,015 20 50,33 35,27 •39.82 0.7864 5.27E-02 3.57E-01 664E-05 3.93E-02

28 3 29 3 297 5.498 0 99 298,87 0,015 20 4982 35,19 ■39,92 0,7873 5.33E-02 3.56E-01 6.58E-05 3.95E-02

29 4 23 3.265 4 849 0 99 299,13 0.015 20 52.9 35,73 -38,84 07891 5.08E-02 360Е-01 6.97E-05 3.95E-02

30 4 24 3.282 4 961 0 99 299.06 0.015 20 52,38 35,64 -За,94 0,7827 5.34E-02 3.57E-01 6.88E-05 3.91 E-02

31 4 25 3.299 5,071 0 99 299,05 0.015 20 51.86 35,56 -39,03 0,7821 5.38E-02 3 56E-0I 6.83E-05 3,90E-02

32 4 26 3.315 5.179 0 99 299,16 0,015 20 51.35 35 47 -39,13 0.7835 5.39E-02 3,58E-0I 6.77E-05 361E-02

33 4 27 3,331 5.284' 0 99 299,02 0,015 20 50,84 35,39 49,23 0,7844 5.40E-02 3.57E-01 671E-05 3 92E-02

34 4 28 3,347 5.387 0 99 299,02 0,015 20 50,33 35,31 ■39.32 0.7868 5.28E-02 3.58E-01 6.66E-05 394E-02

'35 36 4 29 3,362 5.489 0 99 299.01 0,015 20 49.82 35.23 -39.41 0.7907 5 22E-02 3.59E-01 6 61E-05 3 96E-02

5 23 3,285 4 84 0 99 29866 0,015 20 62.9 35 74 -39 44 0.7864 5.19E-02 3 52E-01 6.94E-05 3.93E-02

37 5 24 3,303 4.952 0 99 298.77 0 015 20 5238 35.65 ■39.54 0.7843 5.30E-02 3.53E-01 6.86E-05 3 92E-02

38 5 25 ■3,32 5 062 0 . 99 298,76 0.015 20 51.86 35,57 ■39 64 0.7868 5.22E-02 3 54E-01 6.82E-05 3.93E-02

39 5 26 3337 5.169 0 99 298.87 0,015 20 51.35 35.49 ■39.74 0.7859 5.28E-02 3.55E-01 6.76E-05 3S3E-02

40 5 27 3.354 5.275 0 99 298,75 0 015 20 50.83 35,4 ■39 83 0.7854 5.29E-02 3.53E-01 6.69E-05 3.92E-02

с ■50 .137 с yo n QQ •300 O") nim •?n ™ 41 •К n .за al П 701S т 1Í1F.Í12 1 t.7F.m fi R5P IK 1 07C П1

4.38Е-01 4 40Е-01 4.44Е-01 4 47Е-01 443Е-01 4,41Е-01 4.45Е-01 4.47Е-01 4 46Е-01 4 46Е-01 4 43Е-01 4 47Е-01 4.45Е-01 4 49Е-01 4 48Е-01 4.49Е-01 4.49Е-01 4.51Е-01 4.49Е-01 4.49E-0I 4.52Е-01 4 50Е-01 4.50Е-01 4 51Е-01 4.43Е-01 4.45Е-01 4.45Е-01 4.47Е-01 4.45Е-01

2.655 278 2.926 2.926 2,985 2.81 2.901 251 2.998 2.95 2 801 ¡886 2,942 2 969 2 944 2 975 2,958 2.737 2,931 2,948 2,967 301 2 978 2918 2,772 29 2.897 2 93 2.975

Рис.

7. Фрагмент выходного файла

собственного излучения атмосферы, интенсивности ослабленного атмосферой излучения поверхности, интенсивности отраженного от поверхности излучения атмосферы и солнца, - восстановленных для каждой точки измерений спутникового прибора для заданных каналов сенсора. Выходной файл (рис. 7) содержит атмосферные поправки, а также географические координаты, геометрические и оптические параметры наблюдения, значения аэрозольной оптической толщины, общего влагосодержания, температуры приземного слоя и относительное содержание облачности.

В заключении изложены основные научные и практические результаты диссертационной работы и намечены возможные направления дальнейших исследований.

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные научные результаты.

1.По итогам проведенной комплексной валидации установлено, что данные измерений спектрорадиометра МСЮК/ЕОБ на региональном уровне обеспечивают учет аэрозольной компоненты атмосферы с точностью, необходимой для атмосферной коррекции ИК-изображений.

2. Разработан метод оценки релевантности спутниковых данных МОВ^/ЕОБ, обеспечивающий выбор спутниковых оптико-метеорологических данных в соответствии с заданными временными и пространственными параметрами и позволяющий оценивать точность результатов расчетов атмосферных поправок.

3. Разработана автоматная модель организации обработки распределенных данных, позволяющая автоматизировать проведение расчетов.

4. Реализована инфологическая схема данных.

5. Разработана информационная модель системы, которая позволяет расширить область применения системы за счет включения новых алгоритмов обработки и типов данных на основе использования автоматной модели и инфологической схемы данных.

6. На основе созданной информационной модели разработано программное обеспечение информационной системы атмосферной коррекции спутниковых изображений, позволяющее получать распределенные разнородные оптико-метеорологические данные, производить оценку качества спутниковых оптико-метеорологических данных и выполнять расчет корректирующих поправок для проведения АК в автоматическом режиме.

Перспективной областью применения разработанных методов, программных и инструментальных средств являются комплексные задачи создания и эксплуатации распределенных программных систем контроля и управления в различных областях деятельности.

Дальнейшее развитие представляемой работы идет в направлении получения расчетных данных для проведения атмосферной коррекции в спектральных каналах диапазона от 0.4-2.1 мкм; расширения типов спутниковой информации за счет данных системы УПЫБ/ №>Р.

Результаты диссертационной работы могут использоваться в учебном процессе факультета систем управления ТУСУРа и радиофизического факультета ТГУ.

Список опубликованных работ по теме диссертации Главы в монографии

1. Сакерин С.М., Кабанов Д.М., Заяханов A.C., Жамсуева Г.С., Цыдыпов В.В., Пару спаев С.А., Корниенко Г.И., Николашкин C.B., Тащилин М.А., Афонии C.B., Эпгель М.В., Андреев СМ., Бедарева ТВ., Терпугова С.А. Пространственно-временная изменчивость аэрозольной оптической толщи атмосферы в Сибири и Дальневосточном регионе по данным спутниковых и наземных наблюдений // Исследование радиационных характеристик аэрозоля в азиатской части России / Под ред. С.М. Сакерина. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2012. С. 119-181.

2. Эпгель М.В., Афонин C.B., Белов В.В. Интеграция междисциплинарных данных и результатов исследований, базирующихся на пространственных характеристиках и признаках. Инфраструктура пространственных данных, метаданные, веб- и геосервисы // Геоинформационные технологии и математические модели для мониторинга и управления экологическими и социально-экономическими системами / Ред. кол.: Ю.И. Шо-кин [и др.]; под ред. И.Н. Ротановой: Рос. акад. наук. Сиб. отделение. Институт водных и экол. проблем. Барнаул: Пять плюс, 2011. С. 84-163.

Статьи в журналах из перечня ВАК

3. Афонин C.B., Белов В.В., Эпгель М.В., Кох A.M. Разработка в ИОА СО РАН базы данных региональной спутниковой информации и программного обеспечения для ее обработки // Оптика атмосф. и океана. 2005. Т. 18, X» 1-2. С. 52-60.

4. Белов В.В., Куликов Г.Э., Афонин C.B., Эпгель М.В. Разработка программного обеспечения портала для использования региональной спутниковой информации в научных исследованиях // Вычислительные технологии. 2006. Т. 11, спец. вып. С. 133-143.

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

6. Афонин C.B., Белое В.В., Энгель М.В. Сравнительный анализ спутниковых аэрозольных данных типа MODIS Aerosol Products // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т. 21, № 3. С. 235-239.

7. Энгель М.В. Анализ INTERNET-ресурсов спутниковых данных // Оптика атмосф. н океана. 2008. Т. 21, № 7. С. 632-639.

8. 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 ли-дарным измерениям // Оптика атмосф. и океана. 2010. Т. 23, № 9. С. 811-819.

9. Энгель М.В., Афонин C.B., Белов B.B. Web-pecypc для атмосферной коррекции спутниковых данных // Изв. ТПУ. 2011. Т. 318, № 5. С. 94-99.

10. Энгель М.В., Афонин C.B., Белов B.B. Web-pecypc для проведения атмосферной коррекции мультиспектральных спутниковых изображений земной и водной поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8,№З.С. 140-146.

11. Энгелъ М.В., ]Аф онин С.В.[ Белов В.В. Методика предварительной оценки точности метеоданных МСЮ18 при атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений II Оптика атмосф. и океана. 2013. Т. 26, № 8. С. 692-694.

12. Энгель М.В., ^ онин С.В.| Программное обеспечение информационно-вычислительной системы расчета данных для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений // Оптика атмосф. и океана. 2014. Т. 27, № 7. С. 628-633.

Статьи в сборниках трудов конференций

13. Афонин C.B., Белов В.В., Энгель М.В. Создание информационно-программного комплекса по обработке региональной спутниковой информации // Международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании»: Сб. материалов. Усть-Каменогорск: Изд-во ВКГУ, 2003. Часть I. С. 59-64.

14. Belov V.V., Afonin S. V., Kokh A.M., Engel M.V. Development of a database of regional satellite information and software for processing of this information in the Institute Atmospheric Optics SB RAS // Proc. SPIE. 2004. V. 5743. P. 267-276.

15. Белое B.B, Афонин C.B., Энгель M.B. Структура информационно-программной системы для компьютерного моделирования задач регионального мониторинга лесных пожаров из космоса // Международная конференция «Сопряженные задачи механики, информатики и экологии»: Материалы докл. Республика Горный Алтай 2004 С. 23-27.

16. Афонин C.B., Белое В.В., Энгель М.В., Кох A.M. Валидация региональных спутниковых данных MODIS Aerosol Product (MOD04) // 2-я Всерос. конф. «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы космическими средствами»: Сб. докл С.-Петербург: Изд-во РГГМУ, 2004. Т. 2. С. 27-31.

17. Энгель М.В., Афонин C.B. Результаты анализа пространственной и временной изменчивости аэрозольной оптической толщи и влагосодержания атмосферы в Приморье весной 2009 года // Аэрозоли Сибири. XVI Рабочая группа: Тезисы докл Томск-Изд-во ИОА СО РАН, 2009. С. 75.

18. Энгель М.В., Афонин C.B. Спутниковое сопровождение комплексного эксперимента в переходной зоне «материк-океан»: методы и результаты // Материалы VII Всерос. симпоз. «Контроль окружающей среды и климата "КОСК-2010"» (с привлечением иностранных ученых). Томск, Россия, 5-7 июля 2010 г. С. 185-187.

19. Энгель М.В., Афонин C.B. Комплексное использование спутниковых данных MODIS при проведении эксперимента в Приморье весной 2009 года II Материалы Всерос. научн. конф. с участием зарубежных ученых «Математическое и физическое моделирование опасных природных явлений и катастроф». Томск, Россия, 18-20 октября 2010 г. С. 127-128.

Тезисы докладов

20. Афонин С.В., Белов В.В., Куликов Г.Э., Энгель М.В. Разработка программного обеспечения портала для использования региональной спутниковой информации в научных исследованиях [Электронный ресурс] // X Рос. конф. с участием иностранных ученых «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы»: Тезисы докл Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2005.

21. Afonin S. V., Belov V.V., Engel M.V. Regional database of the MODIS Products: analysis and validation. [Электронный ресурс] //31st Int. Sympos. Remote Sens. Environ: Symposium Abstracts. Saint Petersburg, Russia, 2005. 4 p. http://www.isprs.org/publications/ related/ISRSE/ html/ papers/649.pdf

22. EngelM.V., AfoninS.V., Belov V.V. A specialized Internet resource of regional satellite data // XIII Int. Sympos. «Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics»: Abstracts. Tomsk, Russia: IAO SB RAS, 2006. P. 43.

23. ЭнгельМ.В., Афонин C.B., БелоеB.B., КуликовГ.Э. Информационно-вычислительный Web-pecypc региональной спутниковой информации // Материалы V Междунар. сим-поз. «Контроль и реабилитация окружающей среды». Томск, 2006. С. 106-108.

24. ЭнгельМ.В., Афонин С.В., Белов В.В., Куликов Г.Э. Архитектура и программное обеспечение Интернет-ресурса региональной спутниковой информации [Электронный ресурс] // XI Междунар. конф. «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы» (DICR-2006). 20-22 сентября 2006 г. Павлодар, Казахстан. http://www-sbras.nsc.ru/ws/show_abstract.dhtml?ru+l 51+10158

25. Афонин С.В., Белов В.В., ЭнгельМ.В. Информационно-программная система удаленного доступа для обработки региональных спутниковых изображений // Междунар. конф. «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (CIT-2006). 20-22 сентября 2006 г. Павлодар, Казахстан, http://www.ict.nsc.ru/ ws/show_abstract.dhtml?ru+148+10156

26. Belov V.V., AfoninS.V., EngelM.V. Comparative analysis of two collections of MODIS aerosol products satellite data // XIV Int. Sympos. «Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics»: Symposium Abstracts. Tomsk: IAO SB RAS. Buryatiya, Russia, June 2007. P. 185.

27. Афонин C.B., Белов B.B., Энгель M.B. Развитие информационных ресурсов для исследования атмосферного аэрозоля на основе спутниковых данных // Седьмое Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу: Материалы конф. Томск: Изд-во ООО «Аграф-Пресс». Томск, Россия, октябрь 2007. С. 339-341.

28. EngelM.V., AfoninS.V., Belov V.V., KulikovG.E. Computational capability of regional satellite information Internet resource // Междунар. конф. по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды Enviromis-2008: Тезисы докл. Томск: Изд-во Томского ЦНТИ. Томск, Россия, 28.06-5.07.2008. С. 39-40.

29. AfoninS.V., Belov V.V., KulikovG.E., EngelM.V. Regional satellite information Internet resource: Computational capability // XV Int. Sympos. «Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics»: Symposium Abstracts. Tomsk: IAO SB RAS. Krasnoyarsk, Russia, June 22-28,2008. P. 77.

30. Афонин C.B., Белое B.B., Куликов Г.Э., ЭнгельМ.В. Интернет-ресурс региональной спутниковой информации как инструмент для проведения научных исследований // VI Междунар. симпоз. «Контроль и реабилитация окружающей среды»: Материалы симпозиума. Томск: Изд-во ООО «Аграф-Пресс». Томск, Россия, 3-5 июля 2008. С. 260-261.

31. ЭнгельМ.В., Афонин С.В., Белов В. В. Применение Интернет-ресурсов для проведения атмосферной коррекции данных спутниковых измерений // Восьмая Всерос. открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010. http://d902.iki.rssi.ru/ theses-cgi/thesis.pl?id=2253

32. Белов В.В., Афонин С.В., Энгель М.В. Интернет-ресурс как инструмент для проведения атмосферной коррекции спутниковых изображений подстилающей поверхности // II Междунар. конф. «Геоинформатика: технологии, научные проекты»: Тезисы докл. Барнаул: Изд-во ОАО «А.Р.Т.», 2010. С. 24.

33. Энгель М.В., Афонин С.В., Белое В.В. Атмосферная коррекция данных дистанционных измерений с использованием распределенных информационно-вычислительных ресурсов II Материалы XVII Междунар. симпоз. «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы». Томск, 28 июня - 1 июля 2011 г. Томск: ИОА СО РАН, 2011. С. 227-230.

34. Engel M.V., AfoninS.К, Belov V.V, WEB recourse to perform the atmospheric correction of satellite// Proc. SPIE. D. 2011. V. 8153, N 81531. 6 p. DOI: 10.1117/12.892442.

35. Этель M.B., Афонин C.B., Белов B.B. Web-pecypc для проведения атмосферной коррекции мультиспектральных спутниковых изображений // Девятое Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу. Томск, 3-6 октября 2011 г Томск-Аграф-Пресс, 2011. С. 270-271.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

36. Энгель М.В., Белов В.В., Афонин C.B. Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения Российской академии наук (ИОА СО РАН). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013617695 «Информационно-вычислительная автоматическая система с web-интерфейсом для расчета данных, необходимых при атмосферной коррекции спутниковых изображений». М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2013.

Печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ № 4.

Тираж отпечатан в типографии ИОА СО РАН. 634055, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1. Тел. 49-10-93.