автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Алгоритмы и программные средства атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода

На правах рукописи

003492270

Соломатов Дмитрий Владимирович

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АТМОСФЕРНОЙ КОРРЕКЦИИ СПУТНИКОВЫХ ИК-ИЗМЕРЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИТМ-МЕТОДА

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 5 ФЕБ 2010

Томск-2010

003492270

Работа выполнена в Институте оптики атмосферы имени В.Е. Зуева СО РАН (г. Томск)

кандидат физико-математических наук Афонин Сергей Васильевич

доктор физико-математических наук Заслуженный деятель науки РФ Белов Владимир Васильевич

доктор физико-математических наук Тимченко Сергей Викторович (Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники)

кандидат технических наук Мирза Наталия Сергеевна (Томский государственный университет)

Сибирский федеральный университет (г. Красноярск)

Защита состоится «25» марта 2010 года в 15 часов 15 минут на заседании диссертационного совета Д 212.268.02 в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634034, г. Томск, ул. Вершинина, 74.

Автореферат разослан «/У» февраля 2010 года.

Научный руководитель -Научный консультант -

Официальные оппоненты:

Ведущая организация -

Ученый секретарь диссертационного совета

Мещеряков Р.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность

Температурное зондирование поверхности Земли позволяет получать важную информацию о происходящих физических, химических и биологических процессах. К этим задачам можно добавить весьма актуальную проблему оперативного обнаружения и мониторинга чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, вулканы, землетрясения, и т.д. Необходимость проведения мониторинга на большой территории обусловливает использование спутниковых измерений в качестве источника данных. При этом для большинства прикладных задач точность восстановления температуры поверхности должна быть порядка 1 - 2 К.

В настоящее время при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли широко используются данные спутниковых систем глобального мониторинга земной поверхности EOS MODIS (Earth Observing System, MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) и NOAA POES (National Oceanic and Atmospheric Administration, Polar Operational Environmental Satellite).

При восстановлении температуры земной поверхности (ТЗП) по данным этих систем используется простой и эффективный двухспектральный метод (split-window method, SW-метод). Однако применимость данного метода ограничена возможностью его использования только в «стандартных» ситуациях в условиях слабо замутненной атмосферы. В своих недавних работах Zhengming Wan, автор этого метода для EOS MODIS (программный продукт MOD11), говорит о том, что дальнейшее развитие SW-метода должно в первую очередь быть направлено на учет влияния перистой облачности и аэрозоля.

В задаче обнаружения высокотемпературных объектов общепринятый подход ограничивается использованием совокупности пороговых тестов, включающих измерения в каналах спектральных областей 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм. Учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент спутниковых наблюдений в этом подходе не осуществляется. Для системы EOS MODIS программный продукт, реализующий этот подход, известен как MOD14.

Начиная с 70-х годов прошлого столетия известен другой, более корректный, но и значительно более трудоемкий подход к восстановлению температуры подстилающей поверхности на основе физических моделей переноса теплового излучения. Данный метод в зарубежной печдти получил название RTM-метода (Radiative Transfer Model). При его применении в явном виде учитывается искажающее влияние атмосферы на результаты температурного мониторинга земной поверхности благодаря привлечению априорной оптико-метеорологической информаций (данные спутниковых

измерений, прогностические данные, данные радиозондов, данные сети AERONET).

В Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева этот подход используется уже более 25 лет. Основное теоретическое развитие он получил в работах C.B. Афонина и В.В. Белова, где были исследованы методические вопросы успешного применения моделей переноса ИК-излучения в задачах температурного мониторинга земной поверхности. Из результатов этих исследований следует, что практическая реализация указанного подхода позволяет обеспечить более надежное и универсальное решение проблемы коррекции ИК-измерений в более широком диапазоне оптико-метеорологических условий спутниковых наблюдений по сравнению со стандартными методами.

При этом ключевыми условиями эффективной реализации являются:

• радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции ИК-измерений;

• требуемый объем оперативной априорной информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;

• «быстрое» программное обеспечение для тематической обработки спутниковой информации.

Цель работы

Целью работы является развитие алгоритмов и программных средств оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным систем EOS MODIS и NOAA POES.

Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач:

• Анализ существующих методов и программных средств для тематической обработки спутниковых данных и восстановления ТЗП по спутниковым данным.

• Разработка архитектуры программного комплекса для оперативного восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода.

• Реализация и тестирование программного обеспечения для восстановления по спутниковым данным оперативной априорной информации требуемого качества.

• Разработка алгоритмов восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода в спектральных диапазонах 3.5^t и 10.5-12.5 мкм.

• Реализация программного комплекса и его валидация, сравнение с существующими программными средствами аналогичного назначения.

Теоретические и методологические основы

Теоретическим и методологическим материалом для данной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления развития методов дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли.

Научная новизна

• Разработан новый алгоритм, расширяющий область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений за счет применения математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы.

• Предложены алгоритмы обработки мультиспектральных спутниковых измерений и взаимодействия между приложениями программного комплекса, существенно увеличивающие скорость его работы.

• Разработана объектно-ориентированная архитектура программного комплекса, которая в отличие от существующих позволяет применить единый подход к решению обратных задач пассивного дистанционного зондирования земной поверхности для разных спутниковых систем.

• Впервые, решена задача оперативной атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности ЯТМ-методом в диапазонах длин волн 3.5—4 и 10.5-12.5 мкм с использованием информации о состоянии атмосферы, полученной по измерениям в каналах ее зондирования.

• Доказано, что учет аэрозольной компоненты атмосферы и полупрозрачной облачности при атмосферной коррекции ИК изображений может приводить к повышению эффективности раннего обнаружения малоразмерных тепловых аномалий на земной поверхности в 2 раза, по сравнению с традиционным подходом.

Достоверность

Достоверность результатов обеспечена использованием современных теоретических положений, методов и программных средств для решения основных задач, сопоставлением полученных результатов с данными других авторов и имеющимися в литературе оценками погрешностей методов дистанционного зондирования.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанного программного обеспечения для оперативного мониторинга состояния атмосферы и подстилающей поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических

моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и подстилающей поверхности.

Результаты диссертационной работы использовались при выполнении следующих НИР:

• «Разработка программно-математического обеспечения для проведения атмосферной коррекции аэрокосмических изображений заданных районов земной поверхности» (2005 г., НПО ИТ, ЗАО «Геокосмос», Москва).

• «Разработка алгоритмов обработки многоканальных спутниковых изображений системы земная поверхность-атмосфера для решения задач обнаружения и контроля опасных или потенциально опасных событий и явлений» (этап 2006 г., Томский госуниверситет, Госконтракт 02.438.11.7008).

• «Участие в работах по развитию системы дистанционного мониторинга лесных пожаров и очагов массового размножения вредных насекомых и болезней леса» (2006-2007 гг., «Рослесхоз», ЦЭПЛ РАН, Госконтракт № МГ-02.06/23К-02).

Разработанный программный комплекс внедрен и используется в ЦЭПЛ РАН, о чем получен акт внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту

• Разработанный программный комплекс, благодаря применению математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы, позволяет расширить область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений по сравнению со стандартными подходами.

• Архитектура программного комплекса и алгоритмы обработки, оптимизирующие потоки спутниковых данных, обеспечивают повышение скорости восстановления спутниковых оптико-метеорологических данных об атмосфере в 5 раз по сравнению с исходным программным обеспечением «IMAPP Level 2».

• Применение атмосферной коррекции и оперативной спутниковой информации об атмосфере в задаче обнаружения высокотемпературных источников из космоса повышает количество их обнаружений в 2 раза по сравнению с алгоритмом «MOD14».

Личный вклад автора

Автором самостоятельно проведен анализ существующих методов и программных средств для обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, разработана архитектура и осуществлена реализация

программного комплекса (ПК), выполнены требуемые расчеты для валидации ПК. Автор самостоятельно проводил тематическую обработку спутниковых измерений, получал данные для апробации RTM-метода и принимал активное участие в анализе полученных результатов.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на тринадцати конференциях и симпозиумах: XI International Symposium "Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics" (Томск, 2004); IV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004); Четвертая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006); XIII International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics" (Томск, 2006); Международный Симпозиум стран СНГ по атмосферной радиации «МСАР-2006» (Санкт-Петербург, 2006); Пятый Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); XIV-th International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics" (Бурятия, 2007); Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса» (Москва, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); Шестой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2008), Шестая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, пленарный доклад); Четвертая Всероссийская конференция молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в III тысячелетии» (Томск, 2009).

Публикации

По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 18 научных работ, в т.ч. 5 статей в журналах из перечня ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, включающего акт внедрения. Содержание диссертации изложено на 138 страницах, включая 7 таблиц, 39 рисунков. Список литературы содержит 106 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы, постановку цели и задач. Представлена научная новизна и практическая значимость работы, приводятся основные защищаемые положения. Обсуждается обоснованность и достоверность научных положений и выводов. Кратко излагается содержание работы.

В первой главе вводятся основные термины и понятия, рассматриваются физические основы дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли по спутниковым данным.

Описаны краткие характеристики спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, используемых для дистанционного зондирования атмосферы и земной поверхности. Представлены оценки влияния различных атмосферных факторов и излучательной способности поверхности на спутниковые измерения диапазонов 3.5 - 4 мкм и 10.5 - 12.5 мкм, которые используются для температурного зондирования земной поверхности.

Рассмотрены существующие подходы к решению задачи восстановления ТЗП по спутниковым данным. В настоящее время для восстановления ТЗП по данным систем EOS MODIS и NOAA POES применяется спектральный метод, основанный на использовании ИК-измерений в двух спектральных каналах (X^l 1 мкм и Х2~ 12 мкм) с различным поглощением, лежащих в окне прозрачности атмосферы:

где коэффициенты А, и В, (¡=1,3) зависят от зенитного угла спутника, интегрального влагосодержания атмосферы и приземной температуры воздуха, - температура земной поверхности, Тц, Тп и - измеренные яркостные температуры в каналах 11 и 12 мкм, сц, £п - излучательная способность поверхности в каналах 11 и 12 мкм.

С практической точки зрения этот подход является эффективным средством глобального мониторинга ТЗП с ограниченным объемом входных данных. Однако при этом стоит отметить, что алгоритмы такого типа имеют некоторые существенные недостатки, основным из которых является отсутствие учета искажений, вызванных аэрозолем и перистой облачностью.

Другой, более корректный, но и значительно более трудоемкий подход к восстановлению ТЗП заключается в использовании физических моделей переноса теплового излучения (рис. 1). При данном подходе в явном виде

Ts =С +а(Ти+Т12)/2+ ß{Tu-Tu)/2,

s = (eu + еи)/2, A£ = (en-£í2)/2,

учитываются искажающие характеристики атмосферы на основе априорной оптико-метеорологической информации.

Априорная информация об оптико-метеорологическом состоянии атмосферы: облачная маска, влагосодержание, профили температуры и влажности, характеристики аэрозоля и облачности

Измеренная прибором интенсивность излучения,

Излучательная способность поверхности,

Искажающие характеристики:

А4Ш> ¿ДЯЪ ^АОЛ РЛ

Температура поверхности Земли (7^/.-)

Рис. 1. ЯТМ-метод.

При этом для реализации данного подхода необходима радиационная модель достаточной точности, априорная информация требуемого объема и качества и «быстрое» программное обеспечение.

Для формулировки требований к точности априорной информации могут быть использованы проведенные в работе оценки влияния атмосферных факторов и излучательной способности на спутниковые измерения:

Искажающий фактор Влияние

Аэрозоль (дальность видимости 5 км) 0.1 -0.4 К

Общее влагосодержание (±20%) 0.1-0.15 К для 3.5-4 мкм, 0.6-0.8 К для 11 и 12 мкм

Атмосферные профили температуры (±2 К) 0.1 - 0.2 К для 3.5 -4 мкм, 0.6-0.8 К для 11 и 12 мкм

Излучательная способность поверхности (±0.02) 1 - 2 К для 3.5-4 мкм 0.4-0.6 К для 11 и 12 мкм

Высота облачности (±0.5 км) при разных значениях облачной оптической толщины (ООТ) при ООТ < 1.5: 0.5 К для 3.5^4 мкм, 1 К для 10.5-11.5 мкм при ООТ > 1.5: 1-1.5 К для 3.5-4 мкм, 1-2 К для 10.5-11.5 мкм

Для оперативной атмосферной коррекции выбор источников требуемой информации о состоянии атмосферы ограничен во времени. Поэтому рассмотрена возможность использования спутниковых оптико-метеорологических данных, полученных по измерениям в каналах зондирования атмосферы, в качестве априорной информации для RTM-метода.

Для этого проанализированы существующие методы и алгоритмы получения характеристик атмосферы, таких как облачная маска, аэрозольная оптическая толща, общее влагосодержание, атмосферные профили температуры и влажности воздуха, высота и оптическая толщина облачности. Анализ приведенных в литературе оценок точности алгоритмов позволяет сделать вывод об их соответствии требованиям к качеству априорной информации RTM-метода.

Представлены результаты анализа существующего программного обеспечения, показывающие отсутствие готовых программных средств, позволяющих для систем EOS MODIS и NOAA POES в полной мере решать задачу атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода. Однако существующие программные средства могут быть использованы в качестве блоков в составе разрабатываемого программного комплекса. Так пакеты программ IMAPP (International MODIS and AIRS Processing Package) Level 1 и Level 2 могут быть использованы для первичной обработки данных спутниковой системы EOS MODIS и получения априорной информации об оптико-метеорологическом состоянии атмосферы. Аналогичные задачи для системы NOAA POES могут быть решены с использованием пакетов программ ААРР и IAPP.

Во второй главе формулируются требования к программному комплексу и набор задач, которые он должен решать. Представлены результаты разработки архитектуры программного комплекса для обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, его составных частей и алгоритмов взаимодействия между ними.

Представлен алгоритм восстановления ТЗП с помощью RTM-метода с использованием спутниковой информации об оптико-метеорологическом состоянии атмосферы (рис. 2).

На основе требований к программному комплексу и алгоритма восстановления ТЗП разработана архитектура ПК. Учитывая, что схема обработки данных одинакова для рассматриваемых спутниковых систем, целесообразно построение ПК по модульному принципу (рис. За). При этом общие функции, основная логика работы ПК и общая часть графического интерфейса должны быть реализованы в главном приложении, а специфичные для спутниковых систем функции - в соответствующих модулях.

(Чтение «сырых» спутниковых данных из входного файла)

т ~

( Распаковка, калибровка, географическая ^ +

(" Восстановление оптико-метеорологических параметров атмосферы^

[прозрачная атмосфера] [замутненная атмосфера]

-_

( Расчет искажающего вклада атмосферы )

'Восстановление ТЗП с\ г~. 7 ~

„„. I ( Атмосферная коррекция ИК-измерении ) помощью SW-мeтoдa I V-----/

( Восстановление ТЗП -

( Запись результатов )

Рис. 2. Алгоритм восстановления ТЗП с использованием Б^^-метода и ЯТМ-

метода.

В основе разработанной структуры классов (рис. 36) лежат абстрактные интерфейсы взаимодействия главного приложения с модулями обработки. Интерфейс IDataProcessEngine содержит методы управления процессами, запуска приложений, сохранения и получения параметров обработки. Методы этого интерфейса, реализованные в классе CDataProcessEngme, используются модулями для управления процессом обработки.

Интерфейс 1Р11щт должен быть реализован в модулях обработки. Этот интерфейс предназначен для вызова из главного приложения функций. Так «Блок обработки данных МСЮ18» реализован в виде класса СМОШБР^т, а «Блок обработки данных МОАА» в виде класса ОЮААР^т. Части «Графического интерфейса пользователя» реализованы в виде страниц диалога задачи «CProductsPage», «СОр^опБРа§е», «CAAPPPage», унаследованных от класса СРа£е.

Интерфейс IGUIEngine, функции которого реализованы в классе главного окна СМатРгаше в главном приложении, предоставляет модулям средства взаимодействия с графическим интерфейсом пользователя.

а)

Модуль

мсюга

Блок обработки данных МОР18

Средства обработки данных МОРШ

Главное приложение

Графический интерфейс пользователя

Блок управления

Модуль ШАА

Ц1—[—1 Блок обработки данных >ЮАА

kg

Средства обработки данных ТЮАА

б)

IDataProcessEngine

+RunConsoleCommand(): bool +SaveStringParam() +GetStringParam(): string +SaveDWORDParam() +GetDWORDParam(): DWORD +ProcessStart (): bool +ProcessStop() +ProcessPause()

PluginTask

-TaskName: string ■Products: string!] -Task: BYTE [ ]

O-I

IGUIEngine

+ProcessMessage()

CDataProcessEngine

-m_pGUI: XGUIEng ine

CMainFrame

m_viewTasks: CTasksView m_viewLog: CLogView m_CmdBar: CCommandBarCtrl -m_TaskDlg: CTaskDlg m deqTasks: deque<DPTask>

#StartTask () #StopTask() #PauseTask() ttDeleteTask ()

|—О

-m_pPlugin: IPlugin

IPlugin

+OnLoad (.) +OnUnload()

+GetTaskMenu(): string +Wizard_Start(): bool +Wizard_End() +Wizard_Continnue(): bool +Wizard_Back(): bool +GetTaskHeader(): string +GetTask(): bool EProcess 1): DWORD_

zrs-

CTaskDlg

+Run()

+SetTaskCaption() +GetTaskName(): string +GetTaskProducts(): string +GetTask(): string

CTaskView

CLogView

CMODISPlugin

CProductsPage

Модуль \iODIS

COptionsPage

4t>

i

CPage

+CreatePage(): bool +EnablePage() +FillTask() +SetTask ()

+CanContinue () : bool

Ф-

Модуль ИОАА

CNOAAPlugin

CProductsPage

CAAPPPage

<K-

COptionsPage

Рис. 3. Архитектура программного комплекса (а-диаграмма компонентов, б - структура классов).

Такая архитектура делает ПК более универсальным и расширяемым, позволяя добавлять новые модули обработки данных существующих и будущих спутниковых систем без изменения главного приложения.

Первичная обработка

«Сырые» спутниковые данные

£

Распаковка, калибровка, frl . I геопривязка

Данные уровня 1В

Статические данные

Вспомогательные данные

Блок обработки данных MODIS

Элементы графич. интерф.

Априорная информация

Облачная

ГГ. >l I I маска

Данные облачной маски

JZL

ТТ"

Аэрозоль

Характеристики аэрозоля

! L

i i

1

Влагосодержание

Общее влагосодержание

t

м

г

1 ' Ь—1 Атмосферные профили

Атмосферные профили

! I

ш

И Характеристики

т........-p-J облачности

Характеристик и облачности

Í

Расчет искажающих характеристик

Атмосферная коррекция

J

Восстановление ТЗП

ТЗП

Рис. 4. Диаграмма компонентов модуля обработки для системы EOS MODIS.

В состав «Модулей обработки» (на рис. 4 приведена диаграмма компонентов модуля обработки для системы EOS MODIS) вхотит часть «Графического интерфейса пользователя», предназначенная для задания входной информации и параметров обработки; «Блок обработки данных», реализующий взаимодействие с «Блоком управления» и «Графическим интерфейсом пользователя», средствами обработки данных и логику схемы обработки.

Данный модуль в составе ПК позволяет на основе входной информации в виде файлов измерений MODIS уровня 0 или 1 получить набор файлов, содержащих следующую информацию: калиброванные измерения, данные географической привязки, облачная маска, характеристики аэрозоля, общее влагосодержание, характеристики облачности, вертикальные профили температуры и влажности, температура земной поверхности.

В связи с тем, что для спутниковой системы NOAA POES отсутствуют стандартные программные средства для получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи, осуществлена разработка и реализация таких программных средств. Описаны примененные при этом алгоритмы и технические решения.

В заключение главы представлен разработанный графический интерфейс пользователя, в котором реализован автоматический поиск входной информации и средства контроля процесса выполнения, позволяющие пользователю эффективно работать с ПК в оперативном режиме.

В третьей главе рассматриваются вопросы реализации и тестирования программных средств получения априорной информации об оптико-метеорологическом состоянии атмосферы по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, представлены результаты тестирования соответствующих блоков программного комплекса и сравнения результатов с тестовыми данными.

Данные спутниковой системы EOS MODIS распространяются в виде гранул - файлов, содержащих значения, измеренные в спектральных каналах прибора за период 5 минут. Данные уровня 1В представляют собой набор файлов, содержащих спутниковые изображения в различных спектральных каналах с разрешением 250 м, 500 м и 1 км и данные географической привязки.

К основным недостаткам пакета IMAPP Level 2 относится то, что процесс распаковки данных занимает достаточно продолжительное время (30...50 % от общего времени работы пакета, в зависимости от типа HDF-файлов), а распакованные данные занимают дополнительно более 1 Гб дискового пространства для одной гранулы, что существенно при обработке большого количества гранул. В связи с этим при разработке блока «Априорная информация» было решено внести ряд изменений в эту схему в целях ускорения процесса обработки данных. В частности, было решено отказаться от распаковки в бинарный формат и производить чтение напрямую из HDF-файлов.

Для этого была создана динамическая библиотека, в которой реализована предварительная подкачка нескольких сканов и их выдача по запросу модуля. Таким образом, распаковка производится не для каждого скана, а один раз для нескольких сканов. Так, при установке количества подкачиваемых сканов равным 20, общее время работы блока сократилось приблизительно в 5 раз.

Для проверки работы блока «Априорная информация» была проведена валидация полученных характеристик атмосферы (рис. 5, 6). В качестве тестовых данных использовались данные PGE (Product Generation Executive) LAADS (Level 1 and Atmosphere Archive and Distribution System) Web и SSEC (Space Science and Engineering Center) University of Wisconsin-Madison.

100,0n «» 100,0-,

^ 99,5-3 00 "

1 99,0-¡98,5, U 98,0"i

Облачная маска

(август 2003) День года 98,0-

I | III l| Ml I | II I I |l I I l| I I М| I I II j I

1,0-1 215 220 225 230 2 35 240 245

а а

Облачная маска

(июнь 20 06)

День года

ггггуг

ггттттт7 ГТТТГГГГТ1

155 160 165 170 175 180 АОТ 0.47 мкм (июнь 2006)

1*10

ст = 1*10"4 R= 0.999

Ц з 0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 з Q Я ' ТОбщее

-1—

0,2

—

0,3

295290285 280

Г " ' Г '1 ' Г " ' I' " ' I

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Верт. профили температуры, К, нижний уровень (август2003)

0,1 Общее влагосодержание, см (июнь 2006)

0,4

ц = 0.17 а = 0.18 R = 0.98

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 300_Верт. профили температуры, К, нижний уровен^ (июнь 2006),

ц = 0.34 а = 0.82

R = 0.98

т

ч " 1' i' 11 ч 1' " i 11 " i

28 0 285 2 9 0 295 300 2 80 285 2 90 2 95 3 00 Тестовые данные

Рис. 5. Валидация средств обработки данных системы EOS MODIS.

Для оценки результатов валидации использовались имеющиеся в литературе оценки методической погрешности спутниковых методов

восстановления и результаты моделирования влияния оптико-метеорологических параметров на спутниковые измерения.

0,25-,

Облачная маска

АОТО.63 мкм

4

4,5 4.0

л н

»g3,0

fe2'5

та

Й2,0

0,2 0,4 0,6 0,8 Тестовые данные

Общее влаге содержание, г/кг

190 200 210220 230 240 250 Тестовые данные

Верт. профили температуры, К (уровень 1050 мб)

-г-р-г

1,5

1111 " i11 " i1' " i " 1' i "

2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 Тестовые данные

-п

4.5

280

ц = 0.04 а= 1.26 R = 0.97

'" ..........г " Т "' I" "I " 1

280 285 290 295 300 305 3 !0 Тестовые данные

Рис. 6. Валидация средств обработки данных системы NOAA POES.

Как видно из этих результатов, расхождения лежат в пределах методической погрешности методов восстановления и удовлетворяют требованиям RTM-метода к качеству априорной информации. Таким образом, блок «Априорная информация» обеспечивает получение по спутниковым измерениям достаточного объема и качества оптико-метеорологических характеристик для применения RTM-метода.

В четвертой главе рассматривается реализация программных средств восстановления ТЗП по данным систем EOS MODIS и NOAA POES и применение ПК в задачах температурного мониторинга земной поверхности.

Представлены результаты реализации и тестирования программных средств восстановления температуры на основе двухспектрального метода.

Рассмотрены вопросы реализации алгоритмов и программных средств восстановления температуры поверхности с помощью RTM-метода, приводится общая схема метода, методические и технические аспекты реализации.

В качестве примера работы ПК приведен случай температурного зондирования участка Лугинецкого месторождения (58.15° с.ш., 78.89° в.д.) при различных атмосферных условиях (рис. 7). На снимке «А», где отсутствует облачность, а аэрозоль имеет фоновое содержание, отчетливо выделяются два основных типа поверхности - участки покрытой растительностью почвы (темные) и открытые участки почвы (светлые).

А: Безоблачная атмосфера Б: Дым, облачность

Контуры: ТЗП=297.5 и 298.5 К Контур: Т3п=302 К Контуры: ТЭП=301 и 302 К

Рис. 7. Результаты восстановления ТЗП.

Анализ ряда безоблачных снимков позволяет сделать вывод о том, что пространственное распределение температуры повторяет контуры участков поверхности и является достаточно стабильным, а температура светлых участков на 2-3 К выше температуры темных участков. На снимке «Б» иная ситуация: дым от лесного пожара, плотная и полупрозрачная облачность заметно искажают пространственные контуры подстилающей поверхности.

Проведено сравнение результатов восстановления температуры с помощью базового 8\¥-алгоритма и КТМ-метола в обеих рассматриваемых ситуациях.

В случае безоблачной атмосферы стандартный алгоритм восстановления ТЗП по данным \40DIS восстанавливает температуру подстилающей поверхности везде, за исключением лишь нескольких пикселей, поскольку облачная маска из-за ярких пикселей (предположительно ошибочно) фиксирует наличие частичной облачности. Пространственная структура ТЗП в этом случае почти идентична пространственной структуре яркостных температур.

Для ситуации «Б» пространственные структуры ТЗП существенно искажены дымом и облачностью, и при этом значительно возросло количество белых пикселей, где данные отсутствуют. Сохранившиеся на изображении структуры отмечены контуром. Следует отметить, что результаты восстановления ТЗП с помощью стандартного метода в этом случае, кроме пропусков, содержат и явно заниженные значения ТЗП, лежащие в пределах контуров облачности.

В результате восстановления ТЗП с помощью ЯТМ-метода («Б'») часть температурной структуры участка поверхности с центром в точке (у=25, х=52) была восстановлена. Следует обратить внимание на тот важный факт, что различие восстановленных в окрестности этой точки значений ТЗП находится для «Б» и «Б'» в пределах одного градуса. Кроме того восстановлена температура поверхности в окрестности факельных установок (у=х=30).

MOD14 MOD14* RTM

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 FIO XI Х2 ХЗ

Факел

Рис. 8. Результаты детектирования высокотемпературных источников.

Также рассмотрено применение разработанного программного комплекса для решения задачи детектирования высокотемпературных источников на примере факельных установок (ФУ) на нефтегазовых месторождениях Томской и Тюменской областей. Проводится анализ полученных результатов и оценка эффективности метода по сравнению с другими используемыми в настоящее время методами детектирования (рис. 8).

Так, с помощью алгоритма МСЮ14 у5.0.1 количество обнаружений ФУ составило = 60 и при этом наблюдались 6 тестовых объектов из 13. Для модифицированного нами алгоритма М0014_у5.0. 1 (МОГ) 14*) количество

обнаружений ФУ составило N^ = 83 и всего наблюдались 10 тестовых объектов. С помощью RTM-метода количество обнаружений ФУ достигло

122 и с разной частотой наблюдались все 13 тестовых объектов.

Таким образом, эффективность RTM-метода в среднем превосходит штатный алгоритм MOD14_v5.0.1 в 2 раза. В модифицированной версии алгоритма MOD 14* пороги отбора «потенциальных очагов» совпадают с порогами RTM-метода. Однако и здесь эффективность RTM-метода значительно (почти в 1.5 раза) превосходит эффективность MOD 14*.

В заключении кратко сформулированы основные результаты работы.

• В диссертации решены актуальные задачи по разработке алгоритмов и программных средств атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода.

• Проведен анализ существующих методов и программных средств тематической обработки спутниковых данных и восстановления ТЗП по спутниковым данным.

• Разработана расширяемая архитектура программного комплекса оперативного восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода.

• Реализовано и протестировано программное обеспечение для восстановления по спутниковым данным оперативной априорной информации требуемого качества.

• Разработаны алгоритмы восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода в спектральных диапазонах 3.5^1 и 10.5-12.5 мкм.

• Реализован графический интерфейс для задач обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, содержащий средства автоматического поиска входной информации и контроля процесса выполнения, позволяющие пользователю эффективно работать с программным комплексом в оперативном режиме.

• Реализован программный комплекс проведения атмосферной коррекции спутниковых ИК измерений на основе RTM-метода, выполнена его валидация, проведено сравнение с существующими программными средствами аналогичного назначения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

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

2. Соломатов Д.В. Сравнительный анализ программных средств обработки спутниковых данных // Оптика атмосферы и океана. - 2007. -Т.20. -№2.-С. 171-178.

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

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

5. Соломатов Д.В. Программные средства температурного зондирования земной поверхности с помощью RTM-метода // Известия ТПУ. - 2009. -Т. 315.-№ 5.-С. 33-38.

6. Afonin S.V., Solomatov D.V. Statistical processing of MODIS satellite data (MOD05, level 2) for the Tomsk region // XI International Symposium «Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics»: Symposium Abstracts. - Tomsk: Spectr. - 2004. - P. 106-107.

7. Афонин C.B., Белов B.B., Энгель M.B., Кох A.M., Соломатов Д.В. Коллекция спутниковых данных MODIS Atmosphere Products для Западно-Сибирского региона // IV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды»: Тезисы докладов. -Томск. - 2004. - С. 65-66.

8. Белов В.В., Афонин С.В., Соломатов Д.В. Опыт атмосферной коррекции спутниковых ИК-изображений подстилающей поверхности, полученных с помощью ETM+/Landsat 7 // Международный Симпозиум стран СНГ по Атмосферной Радиации «МСАР-2006». Сборник тезисов. - Санкт-Петербург: Изд-во СПбГУ. - 2006. - С. 90-91.

9. Afonin S.V., Belov V.V., Solomatov D.V. Software for atmospheric correction of IR aerospace images of underlying surface // XIIIth Joint International Symposium «Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics». Abstracts. - Tomsk, Russia: IAO SB RAS. - 2006. - p. 76.

10. Соломатов Д.В., Афонин C.B., Белов B.B. Методика атмосферной коррекции аэрокосмических снимков подстилающей поверхности // V Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды». Материалы симпозиума. - Томск. - 2006. - С.83-84.

11. Афонин С.В., Белов В.В., Соломатов Д.В., Якубов В.П. Информационно-алгоритмические основы атмосферной коррекции спутниковых изображений // Четвертая всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: Сборник тезисов конференции. - Москва: ИКИ РАН. - Ноябрь 2006. [Электронный ресурс]. - режим доступа: http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=589. - 11.05.2009.

12. Solomatov D.V., Afonin S.V. Software for operational retrieving meteorological and optical atmosphere parameters from EOS/MODIS satellite data // XIV-th International Symposium «Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics»: Symposium Abstracts. - Tomsk: IAO SB RAS. - Buryatiya, Russia. - June 2007. - P. 184-185.

13. Соломатов Д.В., Афонин C.B. Программный комплекс обработки спутниковых данных EOS/MODIS // Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу: Материалы конференции. -Томск: изд-во ООО «Аграф-Пресс». - Томск, Россия, октябрь 2007. -С. 341-343.

14. Соломатов Д.В., Афонин C.B., Белов В.В. Программные средства комплексной обработки данных спутниковых систем регионального мониторинга атмосферы и земной поверхности // Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса»: Тезисы докладов. - Москва, Россия, ноябрь 2007. [Электронный ресурс]. - режим доступа: http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=1019. - 11.05.2009.

15. Solomatov D.V., Afonin S.V. Software for thematic processing of data from satellite atmosphere and land surface monitoring systems // Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008: Тезисы докладов. - Томск: изд-во Томского ЦНТИ. -Томск, Россия, 28.06-5.07 2008. - С. 31-32.

16. Д.В. Соломатов, C.B. Афонин Информационно-программное обеспечение оперативной обработки спутниковых данных мониторинга параметров окружающей среды // VI-ой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды»: Материалы симпозиума. - Томск: изд-во ООО «Аграф-Пресс». -Томск, Россия, 3-5 июля 2008. - С. 262-263.

17. Афонин C.B., Белов В.В., Соломатов Д.В. Физические основы и результаты применения RTM-метода в задачах инфракрасного зондирования земной поверхности из космоса // Шестая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: Тезисы докладов. - Москва, Россия, 10-14 ноября 2008. [Электронный ресурс]. - режим доступа: http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=1268. - 11.05.2009.

18. Соломатов Д.В. Развитие методов температурного зондирования земной поверхности из космоса // Материалы IV Всероссийской конференции молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в III тысячелетии». - Томск: изд-во МАО СО РАН. - Томск, Россия, октябрь 2009. - С. 360-364.

Печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ № 2.

Тираж отпечатан в типографии Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1 Тел. (382-2) 49-10-93

Введение.

ГЛАВА 1. Восстановление характеристик атмосферы и температуры поверхности Земли по данным спутниковых наблюдений.

1.1. Основы теории переноса ИК-излучения через атмосферу. Ключевые факторы искажающего влияния атмосферы.

1.2. Краткое описание спутниковых систем инфракрасного зондирования земной поверхности.J.

1.2.1. Спутниковая система EOS MODIS.

1.2.2. Спутниковая система NOAA POES.

1.2.3. Оценки искажающего влияния атмосферы.

1.3. Основные подходы к решению задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений.

1.4. Методы восстановления из космоса оптических и метеорологических параметров атмосферы.

1.4.1. Облачная маска.

1.4.2. Аэрозольная оптическая толща.

1.4.3. Общее влагосодержание.

1.4.4. Характеристики облачности.

1.4.5. Атмосферные профили температуры и влажности.

1.5. Программные средства обработки спутниковых данных.

1.5.1. Программные средства обработки данных системы EOS/MODIS.

1.5.2. Программные средства обработки данных системы NOAA.

1.5.3. Программные средства расчета радиационных вкладов атмосферы в измеряемые световые потоки.

ГЛАВА 2. Разработка программного комплекса.

2.1. Разработка архитектуры программного комплекса.

2.2. Модуль обработки данных системы EOS MODIS.

2.3. Модуль обработки данных системы NOAA POES.

2.4. Разработка алгоритмов и программных средств получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи дня системы NOAA POES.

2.5. Графический интерфейс пользователя.

ГЛАВА 3. Реализация и тестирование программных средств получения априорной информации.

3.1. Реализация «Средств обработки данных MODIS».

3.2. Реализация «Средств обработки данных NOAA».

3.3. Тестирование «Средств обработки данных MODIS».

3.3.1. Сравнение с тестовыми данными IMAPP.

3.3.2. Сравнение с данными программных средств PGE.

3.4. Тестирование «Средств обработки данных NOAA».

ГЛАВА 4. Применение программного комплекса в задачах температурного мониторинга земной поверхности.

4.1. Реализация программных средств для восстановления температуры поверхности Земли на основе двухспектрального метода.

4.2. Восстановление температуры поверхности Земли с применением RTM-метода.

4.3. Детектирование высокотемпературных источников применением RTM-метода.

Актуальность темы

Температурное зондирование поверхности Земли позволяет получать важную информацию о происходящих физических, химических и биологических процессах. К этим задачам можно добавить весьма актуальную проблему оперативного обнаружения и мониторинга чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, вулканы, землетрясения и т.д. Необходимость проведения мониторинга на большой территории склоняет к использованию спутниковых измерений в качестве источника данных. При этом для большинства прикладных задач точность восстановления температуры поверхности должна быть порядка 1 - 2 К.

В настоящее время при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли широко используются данные спутниковых систем глобального мониторинга земной поверхности EOS MODIS (Earth Observing System, MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) и NOAA POES (National Oceanic and Atmospheric Administration, Polar Operational Environmental Satellite).

При восстановлении температуры земной поверхности (ТЗП) по данным этих систем используется простой и эффективный двухспектральный метод {split-window method, SW-метод). Однако применимость данного метода ограничена возможностью его использования только в «стандартных» ситуациях в условиях слабо замутненной атмосферы. В своих недавних работах автор этого метода Zhengming Wan для EOS MODIS (MOD11) говорит о том, что дальнейшее развитие SW-метода должно в первую очередь быть направлено на учет влияния аэрозоля и перистой облачности.

В задаче обнаружения высокотемпературных объектов общепринятый подход ограничивается использованием совокупности пороговых тестов, включающих измерения в каналах спектральных областей 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм. Учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент спутниковых наблюдений не осуществляется. Для системы EOS MODIS программный продукт, реализующий этот подход, известен как MOD 14.

Начиная с 70-х годов прошлого столетия известен другой, более корректный (но и значительно более трудоемкий) подход к восстановлению температуры подстилающей поверхности на основе физических моделей переноса теплового излучения. Данный метод в зарубежной печати получил название RTM-метода {Radiative Transfer Model), где в явном виде учитываются искажающее влияние атмосферы на результаты температурного мониторинга земной поверхности с привлечением априорной оптико-метеорологической информаций (данные спутниковых измерений, прогностические данные, данные радиозондов, данные сети AERONET).

В Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева этот подход используется уже более 25 лет. Основное теоретическое развитие он получил в работах С.В. Афонина и В.В. Белова, где были исследованы методические вопросы успешного применения моделей переноса ИК-излучения в задачах температурного мониторинга земной поверхности. Из результатов этих исследований следует, что практическая реализация указанного подхода позволит обеспечить более надежное и универсальное решение проблемы коррекции ИК-измерений в более широком диапазоне оптико-метеорологических условий спутниковых наблюдений по сравнению со стандартными методами.

При этом ключевыми условиями эффективной реализации являются:

• радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции ИК-измерений;

• требуемый объем оперативной априорной информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;

• «быстрое» программное обеспечение для тематической обработки спутниковой информации.

Цель работы

Целью работы является развитие алгоритмов и программных средств оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным систем EOS MODIS и NOAA POES.

Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. Анализ существующих методов и программных средств тематической обработки спутниковых данных и восстановления ТЗП по спутниковым данным.

2. Разработка архитектуры программного комплекса оперативного восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода.

3. Реализация и тестирование программного обеспечения для восстановления по спутниковым данным оперативной априорной информацией требуемого качества.

4. Разработка алгоритмов восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода в спектральных диапазонах 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм.

5. Реализация программного комплекса и его валидация, сравнение с существующими программными средствами аналогичного назначения.

Теоретические и методологические основы

Теоретическим и методологическим материалом для данной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления развития методов дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли.

Научная новизна

1. Разработан новый алгоритм, расширяющий область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений за счет применения математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы.

2. Предложены алгоритмы обработки мультиспектральных спутниковых измерений и взаимодействия между приложениями программного комплекса, существенно увеличивающие скорость его работы.

3. Разработана объектно-ориентированная архитектура программного комплекса, которая в отличие от существующих позволяет применить единый подход к решению обратных задач пассивного дистанционного зондирования земной поверхности для разных спутниковых систем.

4. Впервые, решена задача оперативной атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности RTM-методом в диапазонах длин волн 3.5—4 и 10.5—12.5 мкм с использованием информации о состоянии атмосферы, полученной по измерениям в каналах ее зондирования.

5. Доказано, что учет аэрозольной компоненты атмосферы и полупрозрачной облачности при атмосферной коррекции ИК изображений может приводить к повышению эффективности раннего обнаружения малоразмерных тепловых аномалий на земной поверхности в 2 раза, по сравнению с традиционным подходом.

Достоверность

Достоверность результатов обеспечена использованием современных теоретических положений, методов и программных средств для решения основных задач, сопоставлением полученных результатов с данными других авторов и имеющимися в литературе оценками погрешностей методов дистанционного зондирования.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанного программного обеспечения для оперативного мониторинга состояния атмосферы и подстилающей поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и подстилающей поверхности.

Результаты диссертационной работы использовались при выполнении следующих НИР:

1. «Разработка программно-математического обеспечения для проведения атмосферной коррекции аэрокосмических изображений заданных районов земной поверхности» (2005 г., НПО ИТ, ЗАО «Геокосмос», Москва).

2. «Разработка алгоритмов обработки многоканальных спутниковых изображений системы земная поверхность-атмосфера для решения задач обнаружения и контроля опасных или потенциально опасных событий и явлений» (этап 2006 г., Томский госуниверситет, Госконтракт 02.438.11.7008).

3. «Участие в работах по развитию системы дистанционного мониторинга лесных пожаров и очагов массового размножения вредных насекомых и болезней леса» (2006-2007 гг., «Рослесхоз», ЦЭПЛ РАН, Госконтракт № МГ-02.06/23К-02).

Разработанный программный комплекс внедрен и используется в ЦЭПЛ РАН, о чем получен акт внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанный программный комплекс, благодаря применению математической, модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы, позволяет расширить область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений по сравнению со стандартными подходами.

2. Архитектура программного комплекса и алгоритмы обработки, оптимизирующие потоки спутниковых данных, обеспечивают повышение скорости восстановления спутниковых оптико-метеорологических данных об атмосфере в 5 раз по сравнению с исходным программным обеспечением «1МАРР Level 2».

3. Применение атмосферной коррекции и оперативной спутниковой информации об атмосфере в задаче обнаружения высокотемпературных источников из космоса повышает количество их обнаружений в 2 раза по сравнению с алгоритмом «MOD 14».

Личный вклад автора

Автором самостоятельно проведен анализ существующих методов и программных средств для обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, разработана архитектура и осуществлена реализация программного комплекса (ПК), выполнены требуемые расчеты для валидации ПК. Автор самостоятельно проводил тематическую обработку спутниковых измерений, получал данные для апробации RTM-метода и принимал активное участие в анализе полученных результатов.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на тринадцати конференциях и симпозиумах: XI International Symposium "Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics" (Томск, 2004); IV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004); Четвертая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006); Х1П International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics" (Томск, 2006); Международный Симпозиум стран СНГ по атмосферной радиации «МСАР-2006» (Санкт-Петербург, 2006); Пятый Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); XIV-th International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics" (Бурятия, 2007); Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса» (Москва, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); Шестой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2008), Шестая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, пленарный доклад); Четвертая Всероссийская конференция молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в Ш тысячелетии» (Томск, 2009).

По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 18 научных работ, в т.ч. 5 статей в журналах из перечня ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Содержание диссертации изложено на 138 страницах, включая 7 таблиц и 39 рисунков. Список литературы содержит 106 наименований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решены актуальные задачи по разработке алгоритмов и программных средств атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода.

Проведен анализ существующих методов восстановления температуры земной поверхности. В результате этого анализа сформулирована цель работы: реализация и апробация алгоритмов и программных средств восстановления температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES и основные задачи для ее достижения.

Для оценки влияния атмосферных характеристик на измерения яркостных температур в каналах прибора диапазонов 3.5—4 мкм и 10-13 мкм проведены модельные расчеты, результаты которых позволяют сформулировать требования к объему и качеству априорной информации для RTM-метода.

В работе рассмотрены современные методы и программные средства получения априорной информации по данным спутниковых измерений (облачная маска, аэрозольная оптическая толща, общее влагосодержание, атмосферные профили температуры и влажности, характеристики облачности) и исследована их точность. В результате анализа показано соответствие программных средств получения характеристик атмосферы требованиям RTM-метода.

В результате анализа существующих программных средств обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES принято решение о возможности использования программных продуктов IMAPP, ААРР и LAPP в качестве основы при создании программных средств получения априорной информации для RTM-метода по спутниковым данным.

Разработана архитектура программного комплекса для восстановления температуры земной поверхности по данным систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода. Программный комплекс для каждой из систем состоит из блоков первичной обработки, априорной информации и атмосферной коррекции. В состав каждого из блоков в свою очередь входят несколько модулей, решающих отдельные задачи.

Блок первичной обработки данных MODIS реализован на основе пакета программ IMAPPW. Блок подготовки априорной информации по данным MODIS реализован на основе пакета IMAPP Level 2, при этом достигнуто 5-кратное увеличение скорости работы по сравнению с начальным вариантом.

Для тестирования блока получения априорной информации разработаны программные средства, с помощью которых проведена валидация. В качестве тестовых данных использовались данные PGE LAADS Web за август 2003 года и июль 2006 года. Результаты валидации позволяют сделать вывод, что различия лежат в пределах методической погрешности методов восстановления и удовлетворяют требованиям к качеству априорной информации для RTM-метода.

Блок первичной обработки данных NOAA реализован на основе пакета программ ААРР. Для реализации блока подготовки априорной информации использован пакет LAPP для восстановления атмосферных профилей температуры и влажности, общего влагосодержания, характеристик облачности. Помимо этого, разработаны и реализованы алгоритмы получения облачной маски и восстановления аэрозольной оптической толщи по данным NOAA.

Валидация модуля получения атмосферных профилей температуры и влажности, общего влагосодержания, характеристик облачности проведена на основе сравнения с тестовыми данными полученными Space Science and Engineering Center (SSEC) University of Wisconsin-Madison.

Для валидации алгоритмов получения облачной маски и восстановления аэрозольной оптической толщи разработано и реализовано программное обеспечение, позволяющее решить проблему сопоставления спутниковых данных разных систем. При этом в качестве тестовых данных для валидации использовались данные MODIS PGE LAADS Web.

Результаты тестирования блока получения априорной информации для системы NOAA также позволяют сделать вывод, что различия лежат в пределах методической погрешности методов восстановления и полученные данные удовлетворяют требованиям к качеству априорной информации для RTM-метода.

Для обеих спутниковых систем, разработан максимально простой и удобный графический интерфейс, позволяющий неподготовленному пользователю работать с программным комплексом.

Разработаны и реализованы программные средства восстановления температуры поверхности с помощью спектрального метода по данным спутниковых систем MODIS и NOAA. Для их валидации использовались тестовые данные PGE LPDACC. По результатам сравнения можно сделать вывод, что разница лежит в пределах методической погрешности метода.

В результате апробации RTM-метода показана возможность восстановления температуры поверхности в условиях замутненной атмосферы при наличии аэрозоля и полупрозрачной области, что является преимуществом по сравнению со спектральным методом.

Применение полученного программного комплекса при решении задачи детектирования высокотемпературных источников позволило повысить эффективность ее решения в 2 раза по сравнению с алгоритмом MOD 14.

Реализован графический интерфейс для задач обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, содержащий средства автоматического поиска входной информации и контроля процесса выполнения, позволяющие пользователю эффективно работать с программным комплексом в оперативном режиме.

Разработанное программное обеспечение может быть использовано для оперативного мониторинга состояния атмосферы и поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и земной поверхности.

1. Афонин С.В., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Перенос ИК-изображений через атмосферу. // Оптика атмосферы и океана. 1997. - Т. 10. - № 4-5. - С. 449462.

2. Официальный сайт программы EOS-MODIS. National Aeronautics and Space Administration Электронный ресурс. режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/. -11.05.2009

3. ААРР documentation Version 5.0. 2005. Электронный ресурс. - режим доступа: http://www.metofflce.gov.uk/research/interproj/nwpsaCaapp/index.html. — 11.05.2009

4. Wan Z. MODIS Land-Surface Temperature Algorithm Theoretical Background Document (LST ATBD), version 3.3. Santa Barbara: ICESS, University of California, 1999.-77 p.

5. Ottle' C., Vidal-Madjar D. Estimation of land surface temperature with NOAA 9 data. // Remote Sensing of Environment. 1992. - V. 40. - № 1. -P. 27-41.

6. Li Z. L., Becker F. Feasibility of land surface temperature and emissivity determination from AVHRR data. // Remote Sensing of Environment. 1993. - V. 43.-№ l.-P. 67-85.

7. Wan Z. Collection 5. MODIS Land Surface Temperature Products Users' Guide. -Santa Barbara: ICESS, University of California, 2006. 30 p.

8. Wan Z. Land Surface Temperature Measurements from EOS MODIS Data. // SemiAnnual Report for July December, 2003.

9. Wan Z., Zhang Y., Zhang Q., Li Z. Validation of the land-surface temperature products retrieved from Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data. // Remote Sensing of Environment. 2008. - № 83. - P. 163-180.

10. Wan Z., Dozier J. A Generalized Split-Window Algorithm for Retrieving Land-Surface Temperature from Space. // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1996. - V. 34. - № 4. - P. 892-905.

11. Prata F. Land Surface Temperature Measurement from Space: AATSR Algorithm Theoretical Basis Document. Aspendale: CSIRO Atmospheric Research, 2002. -34 p.

12. Prata A. J. Land surface temperatures derived from the AVHRR and the ATSR, 1, Theory. // Journal of Geophyscal Research. 1993. - V. 98. - № 9. - P. 16,68916,702.

13. Prata A. J., Land surface temperatures derived from the AVHRR and the ATSR, 2, Experimental results and validation of AVHRR algorithms. // Journal of Geophyscal Research. 1994. - V. 99. - № 6. - P. 13,025-13,058.

14. Соломатов Д.В., Афонин С.В., Белов В.В. Методика атмосферной коррекции аэрокосмических снимков подстилающей поверхности // V Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды». Материалы симпозиума. Томск, 2006. С.83-84.

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

16. Thome К., Palluconi F. Takashima Т., Masuda K. Atmospheric correction of ASTER. It IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. - V. 36. - № 4. - P. 1199-1211.

17. Sobrino J.A., Jimenez-Muiioz J.C., Paolini L. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. // Remote Sensing of Environment. 2004. - V. 90. - № 4. -P. 434-440.

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

19. Афонин С.В., Белов В.В, Соломатов Д.В. Разработка программного обеспечения для атмосферной коррекции аэрокосмических ИК-измерений температуры подстилающей поверхности // Оптика атмосферы и океана. -2006. Т. 19. - № 1. С. 67-89.

20. Rossow W.B. Measuring cloud properties from space: A review. // International Journal of Climatology. 1989. -№ 2. - P. 201-213.

21. Rossow W.B., Garder L.C. Cloud detection using satellite measurements of infrared and visible radiances for ISCCP. // International Journal of Climatology. 1993. -№6.-P. 2341-2369.

22. Key J. The Cloud and Surface Parameter Retrieval (CASPR) System for Polar AVHRR Data User's Guide. Madison: Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, Madison, WI, 2000. - 32 p.

23. Ackerman S., Strabala K., Menzel P., Frey R., Moeller C., Gumley L. Discriminating clear-sky from cloud with MODIS. // Journal of geophysical research. 1997.-V. 103-№24.-P. 32141-32157.

24. Platnick S., King M., Ackerman S., Menzel P., Baum В., Riedi J., Frey R. The MODIS, Cloud Products: Algorithms and Examples From Terra. // IEEEtransactions on geoscience and remote sensing. 2003. - V. 31. - № 2. - P. 459473.

25. Rossow W.B., Walker A.W., Garder L.C. Comparison of ISCCP and other cloud amounts. // International Journal of Climatology. 1993. - № 6. - P. 2394-2418.

26. Аскегтап S.A., Strabala K.I., Menzel W.P., Frey R.A., Moeller C.C., Gumley L.E. Discriminating clear sky from clouds with MODIS. // Journal of Geophysical Research. 1998. - № ЮЗ. - P. 32141-32157.

27. Levy R.C., Remer L.A., Dubovik O. Global aerosol optical properties and application to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer aerosol retrieval over land. // Journal of Geophisical Research Atmosphere. - 2007. - V. 112 (D13210). - 15 p.

28. Kaufman Y.J., Sendra C. Algorithm for atmospheric corrections // International Journal of Remote Sensing. 1988. - V. 9. - P. 1357-1381.

29. Fraser R.S., Kaufman Y.J., Mahoney R.L. Satellite measurements of aerosol mass and transport // Atmospheric Environment. 1984. - V. 18, P. 2577-2584.

30. King M.D., Kaufman Y., Menzel P., Tanre D., Remote sensing of Cloud, Aerosol and Water Vapor properties from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. - V. 30.-P. 2-27.

31. Soufflet V., Tanre D., Royer A. Remote Sensing of aerosols over boreal forest and, lake from AVHRR/NOAA data // Remote Sensing of Environment. 1996. - V. 60. -P. 22-34.

32. Gao B.C., Kaufman YJ. Water vapor retrievals using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels. // Journal of Geophysical research. 2003. - V. 108. - № 13,4389.

33. Albert P., Bennartz R., Preusker R., Leinweber R., Fischer J. Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using the Moderate Resolution Imaging

34. Spectroradiometer (MODIS). // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. -2005. V. 22. - № 3. - P. 309-314

35. Menzel W.P., Frey R.A., Baum B.A., Zhang H. Cloud top properties and cloud phase algorithm theoretical basis document. Version 7. Madison: CIMSS, University of Wisconsin-Madison, 2006. - 55 p.

36. Frey R.A., Baum B.A., Menzel W.P., Ackerman S.A., Moeller C.C., Spinhirne J.D. Validation of C02-slicing cloud heights computed from MAS radiance data during SUCCESS. // Journal of Geophysical Research. 1999. - V. 104 - № 24. - P. 547555.

37. Naud C., Muller J.P., Haeffelin. M., Morille Y., Delaval A. Assessment of MISR and MODIS cloud top heights through inter-comparison with a back-scatering lidar at SIRTA // Geophysical Research Letters. 2004. - V. 31. - № 4. - P. L04114.1-L04114.5.

38. Naud C.M., Baum B.A., Pavolonis M., Heidinger A., Frey R., Zhang H. Comparison of MISR and • MODIS cloud-top heights in the presence of cloud overlap. // Remote sensing of environment. 2007. - № 107. - P. 200-210.

39. Naud C.M., Muller J.P., Clothiaux E.E., Baum B.A., Menzel W.P. Intercomparison of multiple years of MODIS, MISR and radar cloud-top heights // Annales Geophysicae. 2005. - № 23. - P. 2415-2424.

40. Dong X., Minnis P., Xi В., Sun-Mack S., Chen Y. Comparison of CERES-MODIS stratus cloud properties with ground-based measurements at the DOE ARM Southern Great Plains site. // Journal of Geophysical Research. 2008. - V. 113.-P. D03204.1-D03204.17.

41. Hansen J.E., Travis L.D. Light scattering in planetary atmospheres. // Space Science Reviews. 1974.-V. 16.-P. 527-610.

42. Hulst H. C. Multiple Light Scattering: Tables, Formulas, and Applications. Volume 1. New York: Academic Press, 1980. - 336 p.

43. Twomey S., Cocks T. Spectral reflectance of clouds in the nearinfrared: Comparison of measurements and calculations. // Journal of the Meteorological Society of Japan. 1982. - V. 60. - P. 583-592.

44. Twomey S., Cocks T. Remote sensing of cloud parameters from spectral reflectance in the near-infrared. // Beitraege zur Physik der Atmosphaere. 1989. - V. 62. - P. 172-179.

45. Seemann S., Li J., Menzel P., Gumley L. Operational Retrieval of Atmospheric Temperature, Moisture, and Ozone from MODIS Infrared Radiances. // Journal of applied meteorology. 2003. -V. 42. - P. 1072-1091.

46. Seemann S.W., Borbas E.E., Li J., Menzel W.P., Gumley L.E. MODIS Atmospheric Profile Retrieval Algorithm Theoretical Basis Document. 2006.

47. Li J., Wolf W., Menzel W.P., Zhang W., Huang H.L., Achtor Т.Н. Global soundings of the atmosphere from ATOVS measurements: The algorithm and validation. // Journal of Applied Meteorology. 2000. - V. 39. - P. 1248-1268.

48. Li J., Huang H.L. Retrieval of atmospheric profiles from satellite sounder measurements by use of the discrepancy principle. // Applied Optics. 1999. - V. 38.-№6, P. 916-923.

49. Соломатов Д.В. Сравнительный анализ программных средств обработки спутниковых данных // Оптика атмосферы и океана. 2007. - Т. 20. - № 2. - С. 171-178.

50. Klaes D., Ackermann J., Schraidt R., Patterson Т., Schlussel P., Phillips, Arriaga A., Grandell J. The ATOVS and AVHRR product processing facility of EPS. // Advances in Space Research. 2005. - V. 36. - P. 996-1002.

51. Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies. University of Wisconsin-Madison, Space Science and Engineering Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://cimss.ssec.wisc.edu/. - 11.05.2009.

52. Unidata Program Center. Net-CDF Format. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/. - 11.05.2009.

53. Soy land K.A., Frank J.O., Widding R.A. MEOS Polar Ground Station. Technical Description. // Kongsberg Spacetec AS, 2007. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.spacetec.no/downloaddocs/docpdf/Polar.pdf/view. -11.05.2009

54. ИТЦ Сканэкс. Официальный сайт. Электронный ресурс. режим доступа: http://scanex.ru/. - 11.05.2009.

55. Mlawer M.J., Tobin D.C., Clough S.A. A Revised Perspective on the Water Vapor Continuum: The MTCKD Model. // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2004. (in preparation).

56. Berk A., Anderson G., Acharya P., Hoke M., Chetwynd J., Bernstein L., Shettle E., Matthew M., Adler-Golden S., MODTRAN4 Version 3 Revision 1 User's Manual, Air Force Res. Lab., Hanscom Air Force Base, Mass., 2003.

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

58. Blaha М., Rumbaugh J., Premerlani W., Eddy F., Larenson W. Object-oriented modeling and design. New Jersey: Prentice Hall, 1991. - 512 p.

59. Jacobson I., Christerson M., Jonsson P., Overgaard G. Object-oriented software engineering: A use case driven approach. Addison: Addison-Wesley, 1992. - 5521. P

60. Jacobson I., Booch G., Rumbaugh J. The unified software development process. -Addison: Addison-Wesley, 1999. 512 p.

61. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The unified modeling language user's guide (2nd edition). Addison: Addison-Wesley, 2005. - 496 p.

62. Selic B. Using UML for modeling complex realtime systems. // Lecture Notes in Computer Science. 1998.-V. 1474.-P. 250-262.

63. Liang Y. From use cases to classes: a way of building object model with UML. // International Journal of Information Software and Technology. 2003. - V. 2. - P. 163-180.

64. Rosenberg D., Scott K. Use case driven object modeling with UML: A practical approach. Addison: Addison-Wesley, 1999. - 160 p.

65. Kaufman Y.J., Fraser R.S., Ferrare R.A. Satellite Measurements of Large-Scale Air-Pollution: Methods. // Journal of Geophysical Research. 1990. - V. 95. -№7. - P. 9895-9909.

66. Ferrare R.A. Fraser R.S., Kaufman Y.J. Satellite Measurements of Large-Scale Air-Pollution: Measurements of Forest Fire Smoke. // Journal of Geophysical Research.- 1990. V. 95. - №7. - P. 9911-9925.

67. Kaufman Y.J. Aerosol Optical Thickness and Atmospheric Path Radiance. // Journal of Geophysical Research. 1993. - V. 98. - №2. - P. 2677-2692.

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

69. Bertrand С., Royer. A. Aerosol optical depth spatio-temporal characterization over the Canadian BOREAS domain. // International Journal of Remote Sensing. -2004.- V. 25.-№ 15.-P. 2903-2917.

70. The HDF Group Information, Support, and ЗоА^аге.Официальный сайт формата данных HDF. Электронный ресурс. — режим доступа: http://www.hdfgroup.org/. - 11.05.2009.

71. HDF-EOS Tools and Information Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://hdfeos.org/. - 11.05.2009.

72. National Center for Environmental Prediction. Environmental Modeling Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.emc.ncep.noaa.gov/. -11.05.2009.

73. National Center for Environmental Prediction. Climate Prediction Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.cpc.ncep.noaa.gov/. -11.05.2009.

74. Соломатов Д.В. Программные средства температурного зондирования земной поверхности с помощью RTM-метода // Известия ТПУ. 2009. - Т. 315. — № 5. -С. 33-38.

75. GRIB product format description. Электронный ресурс. режим доступа: http://wxp.unisys.com/Appendices/Formats/GRIB.html. - 11.05.2009.

76. Federal Meteorological Handbook No. 1. Surface Weather Observations and Reports. // Office of the Federal Coordinator for Meteorology. 2005. Электронный ресурс. - режим доступа: http://www.ofcm.gov/fmh-l/finhl.htm. -11.05.2009.

77. MODIS Web. Goddard Space Flight Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/.- 11.05.2009

78. LAADS Web Search for Level 1 and Atmosphere Products. Электронный ресурс. - режим доступа: http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html. -11.05.2009.

79. Qin Z., Karnieli A. Progress in the remote sensing of land surface temperature and ground emissivity using NOAA-AVHRR data. // International Journal of Remote Sensing. 1999.-V. 20.-№ 12.-P. 2367-2393.

80. Sobrino J.A., Li Z., Stoll M.P., Becker F. Improvements in the Split-Window Technique for Land Surface Temperature Determination. // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1994. - V. 32. - № 2. - P. 243-253.

81. Land Processes Distributed Active Archive Center. Электронный ресурс. — режим доступа: https://lpdaac.usgs.gov/. 11.05.2009.

82. Warehouse Inventory Search Tool (WIST). Search for and order earth science data products from NASA and affiliated centers. Электронный ресурс. режим доступа: https://wist.echo.nasa.gov/.- 11.05.2009.

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

84. Giglio L., Descloitres J., Justice C.O., Kaufman Y.J., An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS. // Remote Sensing of Environment. 2003. -V. 83. - №> 2-3. - P. 273-282.

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