Совместный анализ оптических и СВЧ радиометрических дистанционных данных для изучения гидрофизических характеристик океана тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.03 ВАК РФ

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. РОЛЬ ОПТИЧЕСКИХ И СВЧ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ИЗУЧЕНИИ ОКЕАНА.

1.1. Возможности дистанционного зондирования океана в оптическом диапазоне.

1.1.1. Особенности оптических данных.

1.1.2. Методики восстановления состава вод по спектру видимого излучения океана.

1.1.3. Вопросы точности измерения видимого спектра океана и методик восстановления биогеохимических параметров вод.

1.1.4. Влияние волнения на поверхности океана на регистрируемое восходящее излучение.

1.2. Возможности дистанционного зондирования океана в СВЧ диапазоне

1.2.1. Особенности СВЧ-радиометрических данных.

1.2.2. Диагностика состояния поверхности океана по данным дистанционного зондирования в СВЧ диапазоне.

1.3. Цели и перспективы совместной обработки оптических и СВЧ данных дистанционного зондирования океана. (Постановка задачи).

1.3.1. Цели и методики совместного анализа многоканальных и мультиспектральных данных дистанционного зондирования.

1.3.2. Возможности совместной обработки оптических и СВЧ радиометрических данных дистанционного зондирования океана.

ГЛАВА II. ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ И ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МЕТОДЫ СОВМЕСТНОЙ ОБРАБОТКИ ОПТИЧЕСКИХ И СВЧ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ОКЕАНА.

2.1. Выделение информации о поверхностном волнении из дистанционных данных.

2.1.1. Оптический диапазон.

2.1.2. Микроволновый диапазон.

2.2. Методические проблемы совместного анализа многоканальных данных дистанционного зондирования.

2.2.1. Алгоритмы совмещения спутниковых данных (на примере данных приборов SeaWiFS и SSM/1).

2.2.3. Метод корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений.

2.3 Выводы.

ГЛАВА III. СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ ОПТИЧЕСКИХ И СВЧ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ОКЕАНА.

3.1. Наземные эксперименты.

3.1.1. Описание данных экспериментов «Геленджик'2000», «Геленджик'2001»

3.1.2. Методика обработки данных.

3.1.3. Результаты обработки и совместного анализа данных.

3.2. Совместный анализ спутниковых данных.

3.2.1. Совмещение спутниковых данных на примере информации сканеров SeaWiFS и SSM/1.

3.2.2. Совместный анализ данных МСУ-СК и SSM/1.

3.2.3. Метод корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений.

3.2.4. Совместный анализ данных SeaWiFS и SSM/1.

3.3 Выводы.

В последнее время в задачах исследования Земли дистанционными методами все большее значение приобретает комплексный подход к анализу данных дистанционного зондирования (ДЗ), заключающийся в объединении информации различных приборов, работающих в разных частотных диапазонах, с разным пространственным и спектральным разрешением, разными геометрическими параметрами сканирования. Такой подход направлен на получение в ходе совместного анализа данных ДЗ дополнительной информации о наблюдаемых объектах и использовании этой информации в целях повышения пространственного разрешения измерений, уточнения рассеиваивающих и излучательных свойств исследуемой среды, повышения надежности распознавания и классификации объектов.

Данные ДЗ океана в видимом диапазоне спектра (400 - 700 нм) несут важную информацию о биогеохимическом составе океанических вод, динамике процессов, протекающих на поверхности и в глубине океана, и благодаря своей высокой проникающей способности могут характеризовать толщу вод глубиной в десятки и сотни метров [1—10]. Использование панхроматических каналов позволяет достигать высокого пространственного разрешения данных (десятки метров и выше при полосе обзора 100 км и более в спутниковых приборах). Основные биогеохимические составляющие океанических вод и их оптические свойства хорошо изучены [11-14, 24, 26], что открыло принципиальную возможность решения задачи восстановления состава вод по наблюдаемому цвету океана.

Для решения задачи мониторинга состава океанических вод в глобальных масштабах дистанционными методами предложены многочисленные алгоритмы восстановления биогеохимического состава океана по спектру рассеянного водной толщей естественного излучения (так называемые био-оптические алгоритмы) [25, 28-34]. Эффективное использование этих алгоритмов требует высокоточных вычислений спектра рассеянного океаном излучения по дистанционным измерениям. Приемлемая точность вычислений может быть достигнута только при адекватном учете оптических свойств атмосферы и состояния поверхности океана, влияющих на принимаемый сигнал. Для учета атмосферного вклада применяются алгоритмы атмосферной коррекции [35-44], использующие дополнительную (априорную или полученную по синхронным измерениям другими приборами) информацию о составе атмосферы, давлении на поверхности Земли и т.д. Совершенствование алгоритмов, привлечение оперативных метеорологических данных и использование специальных калибровочных и валидационных процедур позволяет рассчитывать на удовлетворительное решение проблемы атмосферной коррекции в задачах ДЗ океана. Однако, как показывают зарубежные и отечественные исследования [15-23], большое влияние на спектр регистрируемого излучения, восходящего от поверхности океана, оказывает поверхностное волнение, в особенности короткие гравитационные и гравитационно-капиллярные волны. Как и вариации биогеохимического состава воды, изменение характеристик волнения на поверхности способно привести к качественному изменению регистрируемых параметров спектра.

В современных алгоритмах обработки данных оптических спутниковых спектрометров (например, стандартных алгоритмах пакета программ БеаБАБ обработки данных спектрометра 8еа\У1Р5) учет поверхностного волнения осуществляется с привлечением дополнительных данных о поле скоростей приповерхностного ветра, по которым на основе эмпирических моделей рассчитываются параметры волнения. В случае 8еа\\^Р8, такие данные имеют временное разрешение от 6 часов до суток и пространственное разрешение Г по долготе и широте. Точность коррекции, проведенной по этим данным с использованием простых эмпирических моделей, не может быть признана вполне удовлетворительной. В связи с этим в последнее время разрабатываются и вводятся в эксплуатацию новые спутниковые измерительные комплексы, совмещающие оптические спектрометры со спектрометрами, работающими в микроволновом диапазоне и дающими оперативную информацию для коррекции оптических данных.

Данные ДЗ океана в СВЧ диапазоне (длины волн 1мм - 1м) несут информацию о свойствах и состоянии поверхности океана, в том числе, температуре и солености поверхностного слоя воды, характеристиках волнения, наличии пены и загрязнений масляными пленками [45-59]. Практически во всем СВЧ диапазоне вариации состояния атмосферы оказывают гораздо меньшее воздействие на принимаемый сигнал, чем в видимом диапазоне. Двухмасштабная модель взволнованной морской поверхности и развитая в работах [60-63] теория критических явлений позволили связать характеристики волнения на поверхности океана с особенностями поведения регистрируемой радиояркостной температуры поверхности. В ряде работ [66-74], [58] исследовано влияние пены, масляных пленок на радиометрические измерения поверхности океана.

Однако СВЧ излучение быстро поглощается океаническими водами; измеряемое собственное излучение океана формируется тонким поверхностным слоем глубиной в миллиметры и десятые миллиметра [58]. Кроме того, реализация высокого пространственного разрешения в приборах, работающих в СВЧ диапазоне, (близкого к разрешению измерений в видимом диапазоне) связана с преодолением определенных технических проблем, обусловленных соотношением длин волн микроволнового и оптического диапазонов.

Таким образом, данные ДЗ океана в видимом и СВЧ диапазонах хорошо дополняют друг друга по типу содержащейся в них информации и могут быть использованы в совместном анализе с целями: уточнения состояния поверхности океана; коррекции вычислений рассеивающих и поглощающих свойств толщи океанических вод и, как следствие, коррекции оценок биогеохимического состава океана; повышения информативности радиометрических измерений поверхности океана путем повышения пространственного разрешения данных за счет использования информации оптических измерений. Вышесказанное определяет актуальность выбранной темы.

К настоящему моменту развито большое количество методов совместной обработки и анализа данных ДЗ различного типа [75-96]. Такой комплексный подход успешно применяется в исследованиях характеристик облачности и интенсивности осадков [80-83], анализе состояния поверхности вод океана [84, 85], составе и распределении лесных покровов суши [86], свойств многослойных снежных и ледяных покровов [87, 88] и т.д.

Все существующие методы совместной обработки данных ДЗ Земли можно разделить на две категории: модельные методы, т.е. методы обработки, основанные на знании априорной информации о связи данных различных измерений (обусловленной физическими характеристиками исследуемых объектов), и эмпирические методы, не предполагающие знание такой «модельной» связи [75]. Применение методов первого типа ограничено случаями, когда можно выявить явную связь между обрабатываемыми данными, например, данными двух спектрометров, работающих в видимом диапазоне излучения, в видимом и ближнем ИК диапазоне, в СВЧ и ИК диапазоне. Методы второго типа не имеют этого ограничения, однако их общим недостатком является слабая обусловленность алгоритмов обработки и получаемых результатов физическими свойствами наблюдаемых объектов. Как правило, все эти методы сводятся к решению задачи оптимизации с введенным критерием максимального правдоподобия, байесовским критерием и др.

Многие современные методы обработки данных ДЗ имеют признаки обоих (модельного и эвристического) типа. Связь между различными данными ДЗ и восстанавливаемыми характеристиками среды представляется как многопараметрическая зависимость, вид которой определяется на основе модельных представлений. При этом значения ряда параметров связи подбираются на основе формального критерия близости восстановленных и синхронно измеренных т-вйи характеристик среды. Такой подход используется, в частности, в стандартном алгоритме Венца (\Ventz), используемом для расчета полей скорости приповерхностного ветра (и других геофизических параметров системы океан-атмосфера) по данным спутникового СВЧ радиометрического спектрометра БЗМЛ.

Физическим основанием для совместного анализа данных ДЗ океана в видимом и СВЧ диапазонах является наличие связи между этими данными, обусловленной состоянием поверхности океана, в том числе, наличием поверхностного волнения. Обнаружение этой связи при совместной обработке данных ДЗ в видимом и СВЧ диапазонах затруднено действием факторов, характерных для каждого из диапазонов в отдельности: вариаций биогеохимического состава вод, температуры и солености поверхности, состояния атмосферы и т.д.

Ниже под общими факторами будем понимать параметры состояния и состава исследуемой среды, изменение которых сказывается на сигнале во всех рассматриваемых диапазонах измерений (например, в каналах оптических и микроволновых спектрометров); под характерными факторами - те параметры среды, изменение которых регистрируется в отдельных каналах (например, только в микроволновой или только в видимой области спектра).

Цель диссертационной работы

Основная цель работы состояла в исследовании возможности учета гидрофизических характеристик состояния поверхности океана (параметров волнения) при совместном анализе данных оптических и СВЧрадиометрических дистанционных измерений.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Определение характеристических параметров данных дистанционного зондирования (ДЗ) океана, позволяющих исследовать гравитационно-капиллярное волнение на фоне прочих факторов, формирующих принимаемый сигнал.

2. Экспериментальное обнаружение связи между данными оптических и радиометрических натурных измерений при наблюдении взволнованной морской поверхности.

3. Развитие методики обработки многоканальных спутниковых данных ДЗ океана, направленной на пространственное совмещение данных различных каналов с минимальным искажением исходной информации, обнаружение общих и характерных факторов и определение зон их действия в каналах измерений.

4. Обработка данных различных спутниковых спектрометров, работающих в видимом и СВЧ диапазоне длин волн. Исследование аспектов пространственно-временного совмещения данных ДЗ и эффективности использования развитых методов при совместном анализе данных.

Положения, выносимые на защиту

1. Теоретический анализ и наземные эксперименты показали, что гравитационно-капиллярная компонента поверхностного волнения является общим фактором, влияющем на данные дистанционного зондирования океана в оптическом и микроволновом диапазонах измерений.

2. Результаты совместного анализа спутниковых оптических и микроволновых данных дистанционного зондирования океана показывают необходимость учета пространственной структуры поля приповерхностного ветра при интерпретации оптических измерений.

3. Предложенный новый метод корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений позволяет в условиях априорно неизвестной связи между сигналами в каналах изображения, обнаруживать общие и характерные факторы, влияющие на данные в каналах, и проводить анализ их пространственного распределения.

Научная новизна работы

1. Впервые обоснована возможность интерпретации результатов совместной обработки оптических и радиометрических данных дистанционного зондирования (ДЗ) океана в не штормовых условиях, опирающейся на расчет по данным ДЗ эффективных характеристик гравитационно-капиллярной компоненты волнения.

2. В ходе наземных экспериментов «Геленджик'2000», «Геленджик'2001» проведена уникальная серия совместных оптических и радиометрических измерений взволнованной морской поверхности, направленных на экспериментальное подтверждение связи данных ДЗ океана в видимом и микроволновом диапазонах, обусловленной поверхностным волнением.

3. Впервые исследовано влияние методов совмещения данных ДЗ океана на искажения, вносимые в совмещаемые данные спутниковых оптических и радиометрических измерений, на основе анализа большого массива информации, полученной в различных условиях наблюдения.

4. Предложен и программно реализован новый метод корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений, открывающий широкие перспективы для совместного исследования дистанционных данных в различных спектральных диапазонах.

Научная и практическая ценность работы

Диссертация выполнялась в соответствии с научными планами ИРЭ РАН. Ее результаты вошли в 7 отчетов по плановым темам. Предложенный в диссертации подход к совместному анализу оптических и микроволновых данных может быть применен для дополнения и развития современных алгоритмов обработки данных ДЗ, направленных на определение и учет характеристик поверхности океана, повышение точности восстановления состава океанических вод и др.

Созданное на базе новых методов обработки данных программное обеспечение является универсальным и может быть использовано для анализа больших объемов спутниковой информации, Высокая эффективность развитых методов подтверждена результатами автоматизированной обработки данных приборов МСУ-СК (комплекс «Природа» ОПС «Мир», «Океан О №1»), ВезМ^ (спутник 8еа81аг), 88М/1 (спутники ЭМР8-13, БМР8-14).

Государственной Отдельные результаты диссертации получены в рамках работ по научно-технической программе «Мировой океан», Международному целевому космическому проекту «Природа». Полученные результаты и разработанный комплекс программного обеспечения могут быть использованы в практике дистанционных исследований мирового океана таких организаций, как ИКИ РАН, ИО РАН, ИРЭ РАН, НИРФИ, НИЦ «Планета», НЦ ОМЗ.

Достоверность результатов подтверждается многочисленными наземными экспериментами, хорошим соответствием между найденными экспериментальными и теоретическими зависимостями, применением математического моделирования для анализа предложенных методов обработки и обработкой большого объема спутниковой информации.

Апробация результатов и публикации

Результаты, вошедшие в диссертацию, получены автором в период с 1996 по 2001 г. Они докладывались на 3-й Всероссийской научной конференции «Применение радиофизических методов в исследованиях природной среды» (Муром, 1999), 3-й Международной научно-технической конференции «Космонавтика, Радиоэлектроника, Геоинформатика» (Рязань, 2000 г.), 4-й Всероссийской научной конференции «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами» (Муром, 2001), а также неоднократно докладывались на семинарах ИРЭ РАН, ИО РАН.

Результаты опубликованы в пяти печатных работах [76, 99, 101-103].

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографии. В ней содержится 131 страница, в том числе, 35 рисунков, 3 таблицы. Библиография включает 103 наименования.

3.3 Выводы

1. В рамках наземных экспериментов «Геленджик'2000», «Геленджик'2001» проведена большая серия синхронных радиометрических и фотометрических измерений взволнованной морской поверхности. Условия эксперимента позволили минимизировать действие факторов, затрудняющих анализ связи данных ДЗ с характеристиками поверхностного волнения. Обработка данных ДЗ показала достаточную для совместного анализа чувствительность оптических измерений к вариациям параметров гравитационно-капиллярного волнения и, в частности, в реализовавшихся в ходе эксперимента условиях наблюдения выявила связь ранее введенных параметров спектра у и трехволнового параметра х с СВЧ радиометрическими измерениями (параметрами углового хода s\ характеризующими интенсивность мелкомаштабного волнения.

2. Проведено сопоставление дистанционных данных спектрометров МСУ-СК (оптический диапазон) и SSM/I (микроволновый диапазон). Показана связь спектрального хода (по измерениям в каналах I - III МСУ-СК) характеристик пространственного спектра яркостей с величинами скорости приповерхностного ветра над теми же районами, оцененными по данным SSM/I в близкое время наблюдений. Таким образом, при пространственном разрешении сигнала до 100 м в оптическом диапазоне сохраняется связь его спектральных характеристик с данными СВЧ радиометрических измерений взволнованной поверхности океана, что можно объяснить сохранением чувствительности оптических измерений к гравитационно-капиллярной компоненте поверхностного волнения.

3. Проведен совместный анализ большого объема данных спутниковых спектрометров SeaWiFS (оптический диапазон) и SSM/I (микроволновый диапазон). Для близких по времени измерения оптических и микроволновых данных, коэффициент пространственной корреляции сигналов, измеренных над районами открытых вод мал (по сравнению со значениями, вычисленными над районами с характерными переходами суша вода). Это свидетельствует о значительном вкладе обсуждаемых выше факторов, характерных только для оптических или только для микроволновых измерений. При этом, быстрые изменения пространственной корреляции сигналов в фиксированном канале при повторных измерениях над теми же участками открытой воды, говорят о существенном влиянии состояния поверхности на принимаемый сигнал. Входе совместной обработки спутниковых данных проанализированы типы искажений, вносимых в исходную информацию в процессе совмещения данных. Предложен алгоритм расчета географических координат точек измерений БеаУ^РБ, показано, что точность расчета не ниже 0. Г по долготе и на порядок лучше по широте. Достигнутая точность удовлетворительна для совместного анализа с данными 88М/1.

На основе предложенного метода корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений проведен анализ совмещенных данных 8еа\¥1Р8 и БЗМЛ, полученных в близкое время над одними районами океана. Показано, что используемый в пакете программ 8еаОА8 стандартный алгоритм коррекции данных 8еа\¥1Р8, учитывающий влияние ветрового волнения, недостаточен. Не учет пространственной структуры поля ветра приводит к тому, что карта индекса цвета океана, рассчитанная по данным 8еа\¥1Р8 и карта скорости приповерхностного ветра, рассчитанная по данным ББМА, имеют значительную коррелированную составляющую, что говорит о неполном исключении влияния поверхностного волнения на оптические данные. Исключение коррелированной составляющей меняет структуру пространственного распределения индекса цвета.

В диссертации получены следующие основные результаты: На основе анализа развитых в литературе моделей предложены параметры, рассчитываемые по данным ДЗ океана в видимом и микроволновом диапазонах и характеризующие влияние на принимаемый сигнал поверхностного волнения. В частности показано, что параметр у(Л) степенной аппроксимации О(Аг) ~ № высокочастотной части пространственного спектра яркости, измеренной на длине волны Л, является характеристикой интенсивности гравитационно-капиллярной компоненты волнения. А именно, спектральный ход у(Л) (максимум в зеленой области -монотонный ход - минимум в зеленой области) показывает увеличение дисперсии уклонов мелкомасштабных неровностей. Количественной характеристикой изменений спектрального хода у(Л) может служить предложенный в работе трехволновой параметр вычисляемый по измерениям у на трех длинах волн и плавно меняющийся с изменением характеристик волнения.

В ходе наземных экспериментов «Геленджик-2000», «Геленджик-2001» в период июль-август 2000 г. и июнь 2001 г. получен большой объем синхронных фотографических и СВЧ радиометрических данных наблюдений взволнованной морской поверхности в различных условиях. Проведен ряд исследований, направленных на определение чувствительности данных ДЗ океана к разным компонентам поверхностного волнения (миллиметровым, сантиметровым, дециметровым поверхностным волнам). Условия эксперимента позволили минимизировать действие на принимаемый сигнал факторов, затрудняющих выделение информации о поверхностном волнении и совместный анализ данных. Проведенный анализ экспериментальных данных подтвердил чувствительность оптических измерений к вариациям параметров гравитационно-капиллярного волнения (в основном, миллиметровым и сантиметровым волнам). В частности, установлена жесткая связь параметров у(А) и х< рассчитанных на характерных оптических длинах волн 440, 520, 650 нм по фотографиям взволнованной морской поверхности, с параметрами углового хода радиояркостной температуры поверхности 5„, 5/,, характеризующими ветровое волнение по радиометрическим измерениям на 3 мм верт. пол. и 8 мм гор. пол. Так, для спектрального хода у, характеризующегося минимумом в зеленой области (интенсивное влияние наиболее коротких волн на поверхности), получены значения ^ = 0.14 ± 0.03; 5/, = 0.10 ± 0.02; для монотонного спектрального хода у (ослабление влияния коротких волн) получены значения = 0.21 ± 0.03; 5/, = 0.13 ± 0.02. Связь введенного параметра ¿¡, характеризующего крупное (дециметровое) волнение по фотографическим данным с параметрами носит неоднозначный характер, хотя в целом, большие значения I,, по данным эксперимента соответствовали меньшим значениям Отсутствие однозначной связи показывает ослабление влияния на оптические данные ДЗ океана поверхностного волнения с ростом характерных длин поверхностных волн. По экспериментальным данным не выявлено связи между у(/1), ^ и параметром рассчитанным по измерениям на 8 мм, верт. пол, что объяснено меньшей чувствительностью последнего вида измерений к параметрам гравитационно-капиллярного волнения.

3. Для исследования чувствительности оптических спутниковых измерений (при пространственном разрешении данных порядка 100 м) к изменению характеристик гравитационно-капиллярной компоненты волнения проведено сопоставление данных спектрометра МСУ-СК (оптический диапазон) с данными спектрометра ЗБМЛ (микроволновый диапазон). Сопоставление серий измерений приборами, выполненными над районами Черного и Балтийского морей в августе - ноябре 2000 г., показало связь между формально рассчитанными по данным МСУ-СК параметрами у(А), / и скоростью приповерхностного ветра, восстановленной по данным ББМЛ стандартным алгоритмом Венца, жестко связанной с дисперсией уклонов гравитационно-капиллярного волнения поверхности океана. Так, показано, что рост величины х в диапазоне 0-5 соответствует росту скорости ветра от 0 до 10 м/с. Хотя при пространственном разрешении МСУ-СК расчетные параметры у(1), у не допускают интерпретации характеристик гравитационно-капиллярного волнения, наличие связи между этими параметрами и расчетной скоростью ветра показывает чувствительность спутниковых оптических измерений к состоянию поверхности океана в не штормовых условиях.

С целью развития методики совместного анализа спутниковых данных ДЗ поверхности океана в видимом и СВЧ диапазоне математически описаны и программно реализованы основные встречающиеся в литературе алгоритмы совмещения спутниковых данных различных сенсоров. На основе созданного программного обеспечения проведено совмещение большого объема данных спутниковых спектрометров 8еа\У1Р8 (оптический диапазон) и БвМЛ (микроволновый диапазон), полученных над районами Атлантического океана, Средиземного и Черного морей в июне - августе 1999 г., июле - августе 2000 г. и январе - феврале 2001 г. Рассмотрены аспекты проблемы пространственно-временного совмещения различного типа данных, заключающейся во внесении искажений в исходную информацию в процессе совмещения данных. Показано значительное влияние выбора метода интерполяции данных на результаты совмещения данных ДЗ океана. На основе корреляционного анализа совмещенных данных исследована точность предложенного в работе алгоритма расчет координат данных 8еа\У1Р8 (показано, что она не хуже 0.1° по долготе и на порядок лучше по широте). Показана большая временная изменчивость данных ДЗ участков открытых вод океана по сравнению с участками побережья, содержащими переходы суша-вода. В частности, на имеющихся данных показано, что изменения коэффициента пространственной корреляции к совмещенных данных лежат в диапазоне: 0.95 - 1.00 для участков с характерным переходом суша-вода, снятых в СВЧ диапазоне сенсором 88М/1 с интервалом в сутки; 0-0.80 для участков открытой воды в том же режиме съемки с интервалом в сутки; -0.30 - 0.40 для участков открытой воды, снятых сенсором 8еа\\^Р8 с интервалом в сутки. Этот факт говорит о сильном влиянии состояния поверхности океана (в частности характеристик поверхностного волнения) на данные ДЗ в оптическом и микроволновом диапазоне. Пространственная корреляция данных 8еа\У1Р8 и Б БЫЛ, полученных над участками воды в близкое время измерений и обусловленная состоянием поверхности океана, имеет низкие значения: к = -0.20 - 0.40 по сравнению с 0.65 - 0.90 для участков с переходом суша-вода. Это объяснено действием факторов, проявляющихся при наблюдении океана только в оптическом или только в микроволновом диапазоне (характерных факторов), таких как вариации состава вод, температуры и солености поверхностного слоя океана, параметров атмосферы и т.д. Повышение эффективности совместного анализа данных возможно путем выделения информации о пространственном распределении и вкладе в принимаемый сигнал общих и характерных факторов в спектральных диапазонах измерений.

5. Предложен и программно реализован метод корреляционно-статистической обработки многоканальных измерений, позволяющий обнаруживать (при априорно неизвестной связи данных в разных каналах) общие и характерные факторы, формирующие сигнал в каналах изображения, анализировать пространственное распределение и яркостные вклады обнаруженных факторов и выделять «коррелированные» и «некоррелированные» составляющие изображения, обусловленные действием общих и характерных факторов в каналах. Проведена оценка работоспособности метода на ряде модельных тестовых изображений и показала его эффективность в условиях сильной зашумленности изображений и при обработке изображений с различным пространственным разрешением. Метод применен для обработки данных 8еа\У1РБ и БЗМЛ над различными участками Атлантического океана в период измерений 1998 - 2001 г. Результаты обработки показывают наличие значительной коррелированной составляющей карты индекса цвета (используемого в стандартных биооптических алгоритмах), рассчитанной по данным Беа\¥1Р8, и поля скорости приповерхностного ветра, рассчитанного по данным ЗБМЛ. Исключение коррелированной составляющей значительно меняет пространственную структуру расчетного индекса цвета. Наличие корреляционной связи показывает недостаточность коррекции на поверхностное волнение, применяемой в современных алгоритмах обработки данных 8еа\\^Р8. Основным источником ошибки является недостаточный учет пространственной структуры поля приповерхностного ветра в используемых для коррекции данных (разрешение более 100 км на экваторе по сравнению с разрешением ЗБМЛ 25 км) и грубое временное осреднение данных (в интервале от 6 часов до суток).

Таким образом, достигнуты поставленные в работе цели:

В результате анализа влияния гравитационно-капиллярного волнения на характеристики восходящего видимого излучения и радиояркостной температуры взволнованной поверхности океана, определены параметры (показатель спектра у(Х), трехволновой параметр х, показатель углового хода ^ТяУ), характеризующие интенсивность гравитационно-капиллярного волнения по данным ДЗ океана при фиксированных условиях наблюдения в отсутствии облачности.

В ходе наземных экспериментов «Геленджик-2000», «Геленджик-2001» выполнен большой объем совместных измерений взволнованной морской поверхности в видимом и микроволновом диапазонах. Экспериментально подтверждена связь параметров у(А), х и л'<Тя) в реализовавшихся условиях наблюдения.

Предложена и программно реализована методика совмещения и совместной обработки данных различных спутниковых спектрометров, включающая анализ искажений, вносимых в исходную информацию в процессе совмещения данных, а также реализующая новый метод корреляционно-статистической обработки многоканальных изображений. С использованием предложенной методики проведена совместная обработка большого объема спутниковой информации. Показана связь между данными оптическими и СВЧ радиометрическими ДЗ океана из космоса в не штормовых условиях, обусловленная влиянием состояния поверхности. Предложенная методика обработки представляется перспективной для исследования динамики состояния поверхности океана по данным спутниковых измерений, а также при оценке качества современных алгоритмов коррекции оптических данных, применяемых при анализе цвета океана.

1. Лазарев А.И., Николаев А.Г., Хрунов Е.В. Оптические исследования в космосе. Л., Гидрометеоиздат, 1979.

2. Копелевич О.В., Шифрин КС. Современные представления об оптических свойствах морской воды. В кн.: Оптика океана и атмосферы. М., Наука, 1981. с. 4-55.

3. Лучинин А.Г., Титов В.Н. О возможности дистанционной оптической регистрации внутренних волн по их проявлениям на океанической поверхности. Изв. АН СССР, ФАО, 1980, т. 16, №12, с. 1284 1290.

4. La Violette Р.Е., Petherich S., Gower J.F.R. Océanographie implications of features in NOAA satellite visible imagery. Boundary Layer Meteor., 1980, vol. 18, №2, p. 159- 175.

5. Gordon H.R., McCluney W.R. Estimation of the depth of sunlight penetration in the sea for remote sensing. Appl. Opt., 1975, vol. 14, №2, p. 413 416.

6. Ерлов Н.Г. Оптическая океанография, M., Мир, 1970.

7. Ветлов И.П. Космическая система "Метеор" на службе гидрометеорологии. Исслед. Земли из космоса, 1980, №2, с. 11 27.

8. Нелепо Б.А., Арманд Н.А., Хмыров Б.Е. и др. Эксперимент "Океан" на искусственных спутниках Земли "Космос-1076, -1151". Исслед. Земли из космоса, 1982, №3, с. 5 12.

9. Charnell R.L., Apel J.R., Manning W., Quelset R.H. Utility of ERTS-1 for coastal ocean observations: the New York bight example. Mar. Technol. Soc. J., 1974, vol. 8, №3, p. 42 47.

10. Hovis W.A., Clark D.K., Anderson F. et al. Nimbus-7 coastal zone color scanner: system description and initial imagery. Science, 1980, vol. 210, №4465, p. 60 -63.

11. Morel A. In-water and remote measurements of ocean color. Boundary Layer Meteorol., 1980, vol. 18, №2, p. 177-201.

12. Копелевич О.В. Экспериментальные данные об оптических свойствах морской воды. В кн. : Оптика океана, т. 1. Физическая оптика океана, с. 166 -207.

13. Jerlov N.G. Optical studies of ocean color. Rep. Swed. Deep-Sea Exped., 1951, vol. 3, p. 73 -97.

14. Morel A., Prieur L. Analysis of variation in ocean color. Limnol. And Oceanogr., 1977, vol. 22, №4, p. 709-722.

15. Cox C., Munk W. Measurements of the roughness of the sea surface from photographs of the sun's glitter. J. Opt. Soc. Amer., 1954, vol. 144, № 4, p. 838 -850.

16. Stilwell D. Directional energy spectra of the sea from photographs. J. Geophys. Res., 1969, vol. 74, №8, p. 1974 1986.

17. Stilwell D., Pilon R.O. Directional spectra of surface waves from photographs. J. Geophys. Res., 1974, vol. 79, №9, p. 1277 1285.

18. Kasevich R.S. Directional spectra from daylight scattering. J. Geophys. Res., 1975, vol. 80, №33, p. 4535-4541.

19. Загородников A.A., Челышев КБ. Применение оптической обработки при измерениях волнения дистанционными методами. Тр. ГОИН, 1973, вып. 117, с. 25 34.

20. Лучинин А.Г. Об интерпретации спектров аэрофотографий морской поверхности. Изв. АН СССР, ФАО, 1984, т. 20, №3, с. 331 334.

21. Зуйкова Э.М., Лучинин А.Г., Титов В.И. Оптические методы диагностики океана. Исследование поверхностного волнения. В сб.: Дистанционные методы исследования океана. Горький, 1987, с. 59- 83.

22. Kalle К. The problem of the gelbstoff in the sea. Annu. Rev. Oceanogr. and Mar.Biol., 1966, vol. 4, p. 91 104.

23. Пелевина M.A. Методика и результаты измерений спектрального поглощения света растворенным органическим "желтым" веществом в водах Балтийского моря. В кн.: Световые поля в океане, М., ИО АН СССР, 1979, с. 92 97.

24. Коновалов Б.В. Некоторые особенности спектрального поглощения взвеси морской воды. В кн.: Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов, М., Наука, 1979, с. 58 -65.

25. NASA Tech. Memo. 104566, Vol. 1. SeaWiFS Tech. Rep. Series. Ed. Hooker S.B. Vol. 1. An Overview of SeaWiFS and Ocean Color.

26. Gordon H. R, Clark D. K. et al. Phytoplankton pigment concentrations in the Middle Atlantic Bight: Comparison of ship determinations and CZCS estimates. Appl. Opt., 1983. Vol. 22, p. 20-36.

27. Smith R C., Wilson W. H. Ship and satellite bio-optical research in the California Bight. Oceanography from space. J.F.R. Gower, Ed., Plenum Press. New York, 1981, p. 281 -294.

28. Müller-Karger F. E., McClain C. R. et al. Pigment distribution in the Carribean Sea: Observations from space. Prog. Oceanorg., 1989, vol. 23, p. 23 64.

29. Bricaud A., Morel A. Atmospheric corrections and interpretation of marine radiances in CZCS imagery: use of reflectance model. Oceanol. Acta, 1987, vol. 7, p. 33 50.

30. Andre J.-M., Morel A. Simulated effects of barometric pressure and ozone content upon the estimate of marine phytoplankton from space. J. Geophys. Res., 1989, vol. 94, p. 1029- 1037.

31. O'Relly J. E. et al. Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS. J. Geophys. Res., 1998, vol. CI 1, p. 24937 24953.

32. Kim H.H., Fräser R.S., Thompson L.L., Bahethi O. A design for the advanced ocean color scanner system. Boundary Layer Meteorol., 1980, vol. 18, №3, p. 315 - 328.

33. Vi ollier M., Tanre D., Deschamps P.Y. An algorithm for remote sensing of water color from space. Boundary Layer Meteorol., 1980, vol. 18, №3, p. 247 - 267.

34. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Терзи В.Ф., Скворцова С.Я. Моделирование оптических характеристик атмосферного аэрозоля над морскими акваториями. Докл. АН СССР, 1981, т. 261, №6, с. 1329 1332.

35. Малкевич М.С. Учет атмосферы в задачах изучения природных ресурсов Земли из космоса. В кн.: Космические исследования земных ресурсов, М., Наука, 1976, с. 11 130.

36. Nilsson В. Meteorological influence on aerosol extinction in the 0.2 40 цт wavelength range. Appl. Opt., 1979, vol. 18, №20, p. 3457 - 3473.

37. Gordon H.R. Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the oceans. Ibid., 1978, vol. 17. №10, p. 1631 1636.

38. Шифрин ICC. Дистанционное изучение океанов и внутренних водоемов оптическими методами. В кн.: Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов, М., Наука, 1979, с. 8-15.

39. Gordon H.R., Castano D.J. Aerosol analysis with Coastal Zone Color Scanner: a simple method for including multiple scattering effects. Appl. Opt., 1989, vol. 28, p. 1320- 1326.

40. Браво-Животовский Д.М., Долин Л.С., Лучший А.Г., Савельев В.А. Некоторые вопросы теории видения в мутных средах. Изв. АН СССР, ФАО,1969, т. 5, №7, с. 672-684.

41. Арманд Н. А., Башаринов А. Е., Шутко А. М. Исследование природной среды радиофизическими методами (обзор). Изв. вузов. Радиофизика, 1977, т. 20, №6, с. 809-841.

42. Нелепо Б.А., Коротаев Г.К., Суетин B.C., Терехин Ю.В. Исследование океана из космоса, Киев, Наук, думка, 1985.

43. Башаринов А.Е., Гурвич А.С., Егоров С. Т. Радиоизлучение Земли как планеты, М., Наука, 1974.

44. Гранков А.Г., Шутко A.M. Оценки эффективности определения параметров морской поверхности и атмосферы СВЧ-радиометрическим методом. Радиотехника, 1980, т. 35, №5, с. 38 41.

45. Stogryn A. The apparent temperature of the sea at microwave frequencies. IEEE Trans. Antennas and Propag., 1970, vol. 2, № API5, p. 278 286.

46. Hollinger J.P. Passive microwave measurements of sea surface. J. Geophys. Res.,1970, vol. 75, №27, p. 5209-5213.

47. Wu S. Т., Fung A. K. A noncoherent model for microwave emission and backscattering from the sea surface. J. Geophys. Res., 1972, vol. 77, № 30, p. 5917-5929.

48. Wentz F. J. A two-scale scattering model for foam-free sea microwave brightness temperatures. J. Geophys. Res., 1975, vol. 80, №24, p. 3441 3446.

49. Wentz F. J. A well calibrated ocean algorithm for SSM/I. J. Geophys. Res., 1997, vol. 102, №c4,p. 8703 -8718.

50. Sasaki Y., Asanuma I. et al. The dependence of sea-surface microwave emission on wind speed, frequency, incidence angle, and polarization over the frequency range from 1 to 40 GHz. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1987, vol. 2, №GE25, p. 138- 146.

51. Hofer R., Njoku E.G. Regression techniques for oceanographic parameter retrieval using space-borne microwave radiometry. IEEE Trans. Geosci. and Remote Sensing, 1981. vol. 4, №GE19, p. 178 189.

52. Беспалова Е. А., Веселое В. М., Эткин В. С. и др. Об определении скорости приповерхностного ветра по измерениям поляризационной анизотропии собственного и рассеянного СВЧ-излучения. Иссл. Земли из космоса, 1982. № 1, с. 87-94.

53. Ulaby F.T., Moore R.K., Fung А.К. Microwave remote sensing active and passive (Ed. Simonett D.S.). Vol. Ill: From theory to applications. Dedham (MA), USA, Artech house inc., 1986.

54. Wilheit T.T., Chang T.C. An algorithm for retrieval of ocean surface and atmospheric parameters from the observations of the scanning multichannel microwave radiometer. Radio Sci., 1980, vol. 15, №3, p. 525 544.

55. Эткин B.C., Ворсин H.H., Кравцов Ю.А. и др. Обнаружение критических явлений при тепловом радиоизлучении периодически неровной водной поверхности. Изв. ВУЗов, Радиофизика, 1978, т. 21, №3, с. 454 456.

56. Кравцов Ю.А., Мировская Е.А., Попов А.Е. и др. Критические явления при тепловом излучении периодически неровной водной поверхности. Изв. АН СССР, ФАО, 1978, т. 14, №7, с. 733 739.

57. Гершензон В.Е., Ирисов В.Г., Трохимовский Ю.Г., Эткин B.C. Критические явления в радиотепловом излучении неровной водной поверхности при произвольных углах наблюдения. Изв. ВУЗов, Радиофизика, 1987, т. 30, №9, с. 1159- 1163.

58. Ирисов В.Г., Кузьмин А.В., Трохимовский Ю.Г., Эткин B.C. Азимутальные зависимости собственного СВЧ-излучения поверхности океана на настильных углах наблюдения. Исслед. Земли из космоса, 1990, №6, с. 79 -86.

59. Ирисов В.Г., Трохимовский Ю.Г., Эткин B.C. Радиотепловая спектроскопия морской поверхности. Доклады АН СССР, 1987, т. 297, №3, с. 587 589.

60. Yueh S.H. Modelling of wind direction signals in polarimetric sea surface brightness temperatures. IEEE Trans. On Geosc. And Remote Sensing, 1997, vol. 35, №6, p. 1400- 1418.

61. Райзер В.Ю., Черный И.В. Микроволновая диагностика поверхностного слоя океана. Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, 1994.

62. Droppelman Т. D. Apparent microwave emissivity of sea foam. J. Geophys. Res., 1970, vol. 75, №3, p. 696-698.

63. Rosenkranz P. W., Staelin D. N. Microwave emissivity of ocean foam and its effect on nadiral radiometric measurements. J. Gephys. Res., 1972, vol. 77, № 33, p. 6528-6538.

64. StogrynA. The emissivity of sea foam at microwave frequences. J. Geophys. Res., 1972, vol. 77, №9, p. 1658 1666.

65. Ross D. В., Cardone V. Observations of oceanic whitecaps and their relation to remote measurements of surface wind speed. Ibid., 1974, vol. 79, № 3, p. 441 -452.

66. Nordberg W., Conaway J. et at. Measurements of microwave emission from a foam covered, wind driven sea. J. Atm. Sci., 1971, vol 28, № 3, p. 429 435.

67. Abe Т. A study on the foaming of sea water. Pap. Meteorol. Geophys., 1955, vol. 5, p. 240 247.

68. Поляков В. M. Дистанционное зондирование природной среды радиофизическими методами. М., 1995.

69. Ермаков Д.М., Смирнов МЛ. Проблемы совмещения данных спутниковых оптических и СВЧ сканеров для их комплексного анализа. Исслед. Земли из космоса, 2001, № 2, с. 45 54.

70. Wald L., Ranchin Т., Mangolini М. Fusion of satellite images of different spatial resolutions: accessing the quality of resulting images. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1997, vol. 63, №6, p. 691 699.

71. Day X, Khorram S. A hierarchical data fusion framework for vegetation classification from multisource remotely sensed imagery. Proc. of IGARSS, Seattle, 1998.

72. Mascarenhas, N.D.A., Banon G. J. F., Candelias A. L. B. Multi-spectral image data fusion under a Bayesian approach. Int. J. of Remote Sensing, 1996, vol. 17, №8, p. 1457- 1471.

73. Lin В., Minnis P., Wielicki B. et al. Estimation of water cloud properties from satellite microwave, infrared and visible measurements in oceanic environments. J. of Geophys. Res., 1998, vol. 103, № D4, p. 3875 3905.

74. Susskind J, Renter D., Chanine M. T. Cloud fields retrieved from analysis of HIRS2/MSU sounding data. J. of Geophys. Res., 1987, vol. 92, № D4, p. 4035 -4050.

75. Sheu R. S„ Curry J. A., Liu G. R. Satellite retrieval of tropical precipitation using combined International Satellite Cloud Climatology Project DX and SSM/I data. J. of Geophys. Res., 1996, vol. 101, № D16, p. 21291 21301.

76. Bulatov M. G., Mityagina M. I., Skvortsov E. I. Microwave and optical combined studies of the sea surface in shallow areas. Proc. of IGARSS, 1999.

77. Niemann K. ()., Goodenough D. G., Marceau /)., Hay G. A practical alternative for fusion hyperspectral data with high resolution imagery. Proc. of IGARSS, Seattle, 1998.

78. Barber D., LeDrew G., Ellsworth F. On the links between microwave and solar wavelength interactions with snow-covered first-year sea ice. Arctic, 1994. vol. 47, №3.

79. Steffen K., Schweiger A.J. A multisensor approach to sea ice classification for the validation of DMSP-SSM/I passive microwave derived sea ice products. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1990, vol.56, №1, p. 75 82.

80. Ehlers M. Multi-sensor image fusion techniques in remote sensing. ISPRS J. of Photogramm. and Remote Sensing, 1991, vol. 46, №1, p. 19 30.

81. Moran M.S. A window based technique for combining Landsat Thematic Mapper thermal data with higher-resolution multispectral data over agricultural lands. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1990, vol.56, №3, p. 337 347.

82. Robinson W.D., Kummerow C., Olson W.S. A technique for enhancing and matching the resolution of microwave measurements from the SSM/I instrument. IEEE Transactions in Geoscience and Remote Sensing, 1992, vol. 30, p. 419 -429.

83. Жуков Б.С., Эртель Д.А. Метод синтеза многосенсорных данных различного пространственного разрешения. Исслед. Земли из космоса. М., 1996. №4, с. 42 -50.

84. Жуков Б.С., Эртель Д.А. Моделирование синтеза видеоспектрометрических и многоспектральных сканерных данных различного пространственного разрешения. Исслед. Земли из космоса. М., 1996, №5, с. 33 46.

85. Leckie D.G. Synergism of synthetic aperture radar and visible/infrared data for forest type discrimination. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1990, vol. 56, №9, p. 1237- 1246.

86. Chavez P. S., Sides S. C., Anderson J. A. Comparison of three different methods to merge multiresolution and multispectral data: Landsat TM and SPOT panchromatic. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1991, vol. 57, №3, p. 295-303.

87. Carper W.J., Lillesand T.M., Kiefer R.W. The use of intensity-hue-saturation transformations for merging SPOT panchromatic and multispectral image data. Photogramm. Eng. and Remote Sensing, 1990. Vol.56, №4, p. 459 467.

88. РайзерВ.Ю. Авторефер. дис. . д-ра физ.-мат. наук., Москва, 1995.

89. Давидам И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. . Ветровое волнение в мировом океане. Ленинград, 1985.

90. Ермаков Д.М., Поляков В.М. Метод корреляционной обработки двухканальных изображений. В сб.\ Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами, Муром, 2001, с. 615 -617.