автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка и создание информационной технологии дистанционного определения параметров первичной продуктивности в системах мониторинга океана

Оглавление.

Список условных сокращений.

Введение.

Глава 1 Постановка задачи.

1.1 Физические требования к информационной технологии восстановления параметров первичной продуктивности по спутниковым данным.

1.2 Методы решения обратной задачи.

1.2.1 Алгоритмы атмосферной коррекции.

1.2.2 Модели оптических свойств морской воды.

1.3 Технология обработки данных спутниковых видеоспектрометров.

Выводы по главе 1.

Глава 2 Разработка регионального алгоритма восстановления концентрации хлорофилла «а» для региона Дальнего Востока.

2.1 Исследование погрешностей.

2.1.1. Погрешности восстановления биооптических параметров вызванные вариациями оптических свойств морской воды.

2.1.1.1 Влияние неопределенности в задании спектральной зависимости поглощения растворенным органическим веществом (РОВ).

2.1.1.2 Влияние неопределенности в задании спектральной зависимости обратного рассеяния взвешенными частицами.

2.1.2. Погрешности обусловленные влиянием атмосферы.

2.2. Анализ источников погрешностей стандартного алгоритма для региона Дальнего Востока.

2.3 Разработка регионального алгоритма.

Выводы по главе 2.

Глава 3 Создание информационной технологии восстановления концентрации хлорофилла по спутниковым данным.

3.1 Разработка методики.

3.2 Разработка аппаратных и программных требований.

3.3 Разработка программного обеспечения.

Выводы по главе 3.

Глава 4 Применение результатов в прикладных рыбохозяйственных исследованиях.

4.1 Совместное использование различных спутниковых данных.

4.2 Исследование гидрофизических процессов и структур.

4.3 Сопоставление спутниковых данных с реальным выловом.

• Выводы по главе 4.

Традиционные методы прогнозирования промысловой обстановки используют статистические данные о ходе лова в предыдущие годы с поправками за счет актуальных данных о метеоусловиях, а также океанографические данные, полученные от научно-исследовательских кораблей. К сожалению, оперативность поступления таких данных совершенно недостаточна для создания надежных прогнозов.

Получившие широкое распространение в настоящее время спутниковые методы, несмотря на относительную сложность использования, обеспечивают наибольшую оперативность, а также пространственное и временное покрытие, которые не дают никакие другие методы. Вместе с тем, только космические данные не могут заменить весь объем традиционных наблюдений, так как информация, собираемая в промысловой океанографии, в основном используется комплексно.

Таким образом, космическая информация должна рассматриваться как один из видов, существенно повышающих качество информационного обеспечения рыбопромыслового прогнозирования, интегрируемый вместе с традиционными потоками прогностической информации. По-существу, требуется создание новой комплексной информационной технологии со всей сопутствующей инфраструктурой, адекватной свойствам изучаемых природных объектов - морских экосистем.

Основой подобной технологии должна стать система моделей, методов и средств, в которой достигается оптимальное согласование скорости и объемов получаемой информации требованиям задачи информационного обеспечения рыбопромыслового прогнозирования.

Данный подход и был положен в основу созданной в отрасли системы мониторинга водных биоресурсов, наблюдения и контроля за деятельностью промысловых судов (ОСМ), в которой, в отличие от других мировых аналогов, реализован не только позиционный контроль за местоположением судов, но и обеспечена интеграция всей совокупности мониторинговых данных по алгоритму «объект - среда - промысел» [34]. ф В рамках данной работы рассматривается информационная технология такой составляющей общей схемы ОСМ, как мониторинг характеристик среды с использованием спутниковых данных и результатов научных рейсов. В качестве исследуемых параметров среды выбран один из наиболее важных - первичная биопродуктивность.

Значительная роль фитопланктона, как показателя биопродуктивности акватории, связана с тем, что он является первым звеном в морской пищевой цепи, кормовой базой для личиночных и ювенальных рыб, косвенным дешифровочным признаком крупно- и среднемасштабной океанической циркуляции (фронтальных зон, течений, вихревых

• образований, апвеллингов и др.) [10]. Достоверная оценка первичной продукции в морской воде необходима для более полного понимания и контроля экологических и социально-экономических факторов, связанных с рыбной ловлей и освоением морских пищевых ресурсов.

Определение концентрации хлорофилла «а», растворённого органического вещества и взвесей в морской воде может производиться с помощью как контактных, так и дистанционных методов с использованием спутниковых оптических спектрометров. Данное направление спутниковой океанографии является в настоящее время одним из наиболее перспективных и интенсивно развивающихся.

Целью диссертационной работы является разработка и реализация информационной технологии определения параметров первичной продуктивности на основе спутниковых данных, позволяющей повысить точность восстановления концентрации хлорофилла «а» для региона Дальнего Востока и эффективность обработки спутниковых данных.

Для реализации поставленной цели были сформулированы следующие задачи, решаемые в диссертационной работе:

• анализ задач мониторинга и прогнозирования океанографических и гидробиологических параметров морских акваторий на основе ф спутниковых данных;

• разработка программы и проведение подспутниковых экспериментов по верификации данных спутникового сканера SeaWiFS в Охотском море;

• исследование погрешностей аналитических и эмпирических алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла «а» для региона Дальнего Востока;

• разработка регионального алгоритма восстановления концентрации хлорофилла «а» по спутниковым данным, учитывающего особенности атмосферы и биооптического состояния вод для данного региона;

• разработка и создание методики комплексного усвоения спутниковых данных и данных in situ для задач определения параметров первичной продуктивности;

• разработка программного обеспечения для реализации методики, предложенной автором.

Актуальность диссертационной работы обусловлена:

• созданием в отрасли системы мониторинга водных биоресурсов, наблюдения и контроля за деятельностью промысловых судов (ОСМ), включающей в себя всю совокупность мониторинговых данных по схеме «объект - среда - промысел»;

• интенсивным развитием спутниковых систем зондирования океана в оптическом диапазоне, постоянно увеличивающимися объёмами данных по цвету океана и необходимостью технологии обработки таких данных;

• значительными погрешностями стандартных алгоритмов для акваторий, которые по своим условиям отличаются от среднеокеанических и необходимостью региональной настройки алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• впервые проанализированы погрешности биооптических алгоритмов и алгоритмов атмосферной коррекции для Охотского моря и основные источники этих погрешностей;

• предложен региональный алгоритм восстановления концентрации хлорофилла «а» по данным спутникового видеоспектрометра SeaWiFS для Дальнего Востока;

• разработана методика комплексного усвоения данных дистанционных и контактных измерений;

• создано программное обеспечение, реализующее предложенную методику;

• предложена технология интеграции данных спутниковых сканеров цвета в отраслевую систему мониторинга водных биоресурсов, наблюдения и контроля за деятельностью промысловых судов.

Достоверность полученных в диссертации результатов обеспечивается:

• выбором и исследованием моделей атмосферы и морской воды;

• тестированием разработанного программного обеспечения;

• удовлетворительным совпадением результатов расчетов с использованием предложенных алгоритмов с данными контактных измерений.

Практическая ценность работы подтверждается следующим:

• результаты данной работы внедрены в технологию обработки данных дистанционного зондирования, получаемых с помощью станции TeraScan в СахНИРО.

Положения, выносимые на защиту:

• численная региональная модель акватории, с использованием которой проанализированы основные погрешности для Дальнего Востока и их источники;

• региональный алгоритм восстановления концентрации хлорофилла для региона Дальнего Востока, погрешности которого являются вполне приемлемыми для дистанционных методов определения параметров первичной продуктивности;

• программное обеспечение, реализующее информационную технологию и повышающее эффективность компьютерной обработки данных спутниковых видеоспектрометров;

• информационная технология восстановления параметров первичной продуктивности по спутниковым данным, включающая в себя все этапы от обработки сырых данных до интеграции результатов в ОСМ.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на XLII, XLIII и XLIV ежегодных научных конференциях в Московском физико-техническом институте, на XI Всероссийской и XII международной конференциях по промысловой океанологии, на XII Всероссийской школе-конференции по дифракции и распространению радиоволн, на четвёртом международном совещании по цвету океана (4 International Workshop on Ocean Color, Berlin, 2001), а так же были представлены на международных симпозиумах по наукам о Земле и дистанционному зондированию (International Geoscience and Remote Sensing Symposium) в Сиднее (Австралия) 2001 г., Торонто (Канада) 2002 г. и Тулузе (Франция) 2003 г. и Тихоокеанских конференциях по дистанционному зондированию (Pacific Ocean Remote Sensing Conference) Гоа (Индия) 2000 г., и Бали (Индонезия) 2002 г.

Основные результаты диссертационной работы изложены в следующих публикациях:

1. Романов А.Л, Фефилов Ю.В. Дистанционные оптические методы исследования океана. Сканер цвета SeaWiFS. // Тезисы докладов XI л

Всероссийской конференции по промысловой океанологии (Калининград, 14-18 сентября 1999 г.) / Москва: Издательство ВНИРО 1999, с.153-154.

2. Романов А.А, Фефилов Ю.В. Особенности и перспективы дистанционных оптических мультиспектральных методов исследования океана. // Тезисы докладов XLII Научной конференции в Московском физико-техническом институте (27-27 ноября 1999 г.) / Москва, 1999 г., ч.З, с.80.

3. Фефилов Ю.В., Романов А.А Создание региональных алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла по спутниковым данным. //

4 Тезисы докладов XLIII Научной конференции в Московском физикотехническом институте (24 ноября -15 декабря 2000 г.) / Москва, 2000 г., ч.З, с.47.

4. Ю.В. Фефилов, Алексей А. Романов, Александр А. Романов Возможность совместного использования данных различных спутниковых сенсоров для прогнозирования рыбопромысловой обстановки // Тезисы докладов XLIV Научной конференции Московского физико-технического института (23-30 ноября 2001 г.) / Москва, 2001 г., ч.З, с.66.

5. A.Romanov, Y.Fefilov, A.Romanov Multi-satellite Oceanographic Monitoring in Far East Region as a Part of Monitoring, Control and Surveillance System for Russian Fisheries Fleet: Preliminary results //Proceedings of 4

9 International Workshop on Ocean Color, Berlin, 2001, p.p. 225-234.

6. А. А. Романов, Ю. В. Фефилов Совместное использование данных дистанционного зондирования и промысловой статистической информации. // Труды XII Всероссийской школы-конференции по дифракции и распространению радиоволн (Москва, 19-23 декабря 2001 г., Российский новый университет), М.: Московский физико-технический институт (государственный университет), т.2. с 421-422

7. Романов А.А., Фефилов Ю.В. Учет региональных особенностей атмосферы и акваторий в алгоритмах определения первичной продуктивности по спутниковым данным для района Канарского апвеллинга //Тезисы докладов XII международной конференции по промысловой океанологии (Светлогорск, 9-14 сентября 2002 г.) /Калининград: Издательство АтлантНИРО 2002, с.210-211.

8. Романов А.А., Романов Ал.А., Фефилов Ю.В. Исследование возможности совместного использования данных дистанционного зондирования и промысловой статистической информации на основе судовых суточных донесений //Тезисы докладов XII международной конференции по промысловой океанологии (Светлогорск, 9-14 сентября 2002 г.) /Калининград: Издательство АтлантНИРО 2002, с.209-210.

9. В.И. Радченко, Г.А. Кантаков, А.О. Шубин, Д.Ю. Стоминок, Ю.В. Фефилов, Ю.А. Малахова, Г.М. Долгих Ихтиоцены и физические условия верхней эпипелагиали шельфа юго-восточного Сахалина в период после ската молоди лососей // Биология, состояние запасов и условия обитания гидробионтов в Сахалино-Курильском регионе и сопредельных акваториях.-Южно-Сахалинск, 2002 .- С.70-92.

10. Романов А.А., Фефилов Ю.В. Разработка пакета прикладных программ отраслевой информационной технологии мониторинга первичной продуктивности океана по спутниковым данным // Биопромысловые и экономические вопросы мирового рыболовства. Аналитическая и реферативная информация. Выпуск 2, Москва, издательство ВНИЭРХ, 2003, с.35-45.

11. Фефилов Ю.В. Результаты подспутниковых экспериментов по верификации данных сканера SeaWiFS в Охотском море. Электронный журнал "Исследовано в России", 149, стр. 1810-1820, 2003 г. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2003/149.pdf

12. Фефилов Ю.В. Математическое и программное обеспечение информационной технологии дистанционного определения параметров первичной биопродуктивности. Электронный журнал "Исследовано в России", 159, стр. 1908-1923, 2003 г. http://zhurnal.ape.relarn.rU/articles/2003/l 59.pdf

Выводы по главе 4

В главе показано, что данные спутниковых сканеров цвета могут успешно применяться для интерпретации и исследования гидрофизических процессов и структур и оценки влияния основных гидрофизических процессов на формирование и пространственно-временную динамику полей фитопланктона. Наиболее перспективным представляется поиск зависимостей между гидрофизическими процессами и структурами различных масштабов, как пространственных, так и временных, и их отображением на различных типах спутниковых данных (ТПО, цвет океана, динамическая топография).

Совместное использование информации различных спутниковых сенсоров наряду с синхронными подспутниковыми контактными измерениями позволяет значительно расширить возможности дистанционных методов, а так же существенно повысить достоверность получаемой информации. Оно может стать основой универсальной всепогодной технологии обнаружения и мониторинга мезомасштабных структур (течения, вихри, ринги, апвеллинги, фронтальные зоны) в Мировом океане, кратко-, средне- и долгосрочного прогнозирования. Интересные результаты также даёт использование перечисленных данных совместно со статистическими данными по вылову рыбы для данного региона.

Результаты, изложенные в данной главе, свидетельствуют о существенном прикладном значении разработанной информационной технологии.

Заключение

Диссертационная работа посвящена разработке и созданию информационной технологии определения параметров первичной продуктивности океана по спутниковым данным в рамках создаваемой в отрасли системы мониторинга водных биоресурсов, наблюдения и контроля за деятельностью промысловых судов. Сформулируем основные результаты, полученные в работе:

1) Произведён анализ задач мониторинга и прогнозирования океанографических и гидробиологических параметров морских акваторий на основе спутниковых данных.

2) Разработана программа подспутникового эксперимента по верификации данных спутникового сканера SeaWiFS, и на её основе проведен комплексный подспутниковый эксперимент в ходе двух рейсов НПС «Дмитрий Песков» на северо-востоке о. Сахалин.

3) На основе полученных данных исследованы погрешности аналитических и эмпирических алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла «а» для региона Дальнего Востока. Полученные в ходе работы результаты показали, что стандартный алгоритм SeaWiFS даёт значительно завышенные значения концентрации хлорофилла «а» для Охотского моря, что делает невозможным его использование для данного региона. Основной причиной погрешностей являются ошибки атмосферной коррекции. В то же время сочетание дистанционных методов определения концентрации хлорофилла с судовыми флуорометрическими и контактными измерениямиа так же другими гидрологическими и биологическими измерениями позволяет осуществлять региональную настройку спутниковых алгоритмов.

4) В результате проведенного исследования был предложен региональный алгоритм восстановления концентрации хлорофилла «а» по спутниковым данным, учитывающий особенности атмосферы и биооптического состояния вод северо-восточного побережья острова

Л Сахалин и обеспечивающий для этого региона погрешность не более

30%.

5) На основе региональных алгоритмов было создано программное обеспечение, реализующее информационную технологию обработки данных спутниковых оптических сканеров. Разработанное программное обеспечение повышает функциональность стандартных пакетов обработки спутниковых данных, сокращает время, затрачиваемое на обработку большого количества изображений, а также позволяет повысить точность результатов за счёт использования региональных алгоритмов. А

6) Разработана и создана информационная технология определения параметров первичной продуктивности для задач мониторинга и прогнозирования океанографических и гидробиологических параметров морских акваторий на основе спутниковых данных. Данная технология при внедрении в ОСМ позволяет ежесуточно обеспечивать отраслевых потребителей картами, повышающими качество информационного обеспечения краткосрочного прогнозирования промысловой обстановки. В настоящее время технология внедрена в Сахалинском научно-исследовательском институте рыбного хозяйства и океанографии и используется для обработки данных дистанционного зондирования, получаемых с помощью станции TeraScan.

7) Показано, что данные спутниковых сканеров цвета могут успешно применяться для интерпретации и исследования гидрофизических процессов и структур и оценки влияния основных гидрофизических процессов на формирование и пространственно-временную динамику полей фитопланктона. Наиболее перспективным кажется поиск зависимостей между гидрофизическими процессами и структурами различных масштабов, как пространственных, так и временных, и их отображением на различных типах спутниковых данных (ТПО, цвет океана, динамическая топография).

Автор выражает искренние благодарности: научному руководителю А.А. Романову за помощь в постановке задачи и всестороннюю поддержку в ходе работы; руководству СахНИРО и лично Г.А. Кантакову за помощь в организации подспутниковых экспериментов; сотрудникам СахНИРО K.JI. Пузанкову за осуществление приёма спутниковой информации по цвету океана и ТПО, Л.Ю. Гавриной и Е.Н. Фомиченко за обработку контактных проб хлорофилла; экипажу НПС «Дмитрий Песков» (СахНИРО) и капитану Б.К. Трескину за проведение подспутниковых экспериментов в Охотском море; В.И. Буренкову за консультации при исследовании и разработке региональных моделей; А.А. Романову за предоставленные карты динамической топографии, а так же всем коллегам, принимавшим участие в обсуждении результатов работы.

1. Андреев М.В., Дегай А.Ю., Е.А. Лупян, А.А. Мазуров, А.А. Прошин, Е.В. Флитман Картографический web-интерфейс на основе технологий DHTML и JavaScript Препринт ИКИ РАН. Пр-2051. М. 2002. 23 с.

2. Андреев М.В., А.Ю. Дегай, Ю.С. Крашенинникова, Е.А. Лупян, А.А. Мазуров, P.P. Назиров, А.А. Прошин, Е.В. Флитман, Э.Э. Гербек, И.Г. Проценко Возможности организации отраслевого спутникового мониторинга Рыбное хозяйство. Специальный выпуск.2001. с.35.

3. Буренков В.И., Васильков А.П. Стефанцев Л.А. О восстановлении спектральных оптических свойств морской воды по спектрам коэффициента яркости моря. // Океанология. 1985. - Т.25. - Вып.1. - С.49-54.

4. Подспутниковые измерения цвета океана: верификация спутниковых данных сканера цвета SeaWiFS Океанология, 2000, том 40, № 3, с. 357-362.

5. Васильков А.П., Кельбалиханов Б.Ф. Дистанционные оптические пассивные методы исследования океана. Сыктывкар: Научный центр УрО АН СССР, 1991.-107 с

6. Ведерников В.И., Гагарин В.И., Буренков В.И. Особенности распределения первичной продукции и хлорофилла в Печорском море в августе сентябре 1998 г. Океанология, 2001, том 41, № 1, с. 69-79.

7. Голубицкий Б. М. , Левин И. М., Пропускание и отражение слоя среды с сильно анизотропным рассеянием. Изв. АН, ФАО, 1980. - Т.16.-№ 9-С. 926-931.

8. Голубицкий Б. М. , Левин И. М. , Танташев М. В. Коэффициент яркости полубесконечного слоя морской воды. Изв. АН, ФАО, 1974. -Т.10.-№11-С. 1235-1238.

9. ГОСТ 17.1.04.02-90. Вода. Методика спектрофотометрического определения хлорофилла «а». Государственный комитет СССР по охране окружающей среды, М., 14 стр.

10. Ф Наука. Сиб. Отделение, 1982.

11. Жигалов И.А., Матвеев В.И. 1992. Пространственная структура поверхностных вод Охотского моря.// В сб. Океанологические основы биологической продуктивности северо-западной части Тихого океана. Владивосток. ТИНРО. СС. 40-46.

12. М.: Изд. ВНИРО. 1997. С. 119-130.

13. Иолтуховский А.А. Численное решение уравнения переноса для системы атмосфера-океан с взволнованной границей раздела.-М., 1986. -19с (Препринт/АН СССР. Ин-т математики им. М. В. Келдыша; № 155).

14. Климов С.М. Инструкция по производству наблюдений и обработке данных системы оперативных стандартных разрезов (ССОР). Сахалинский шельф. Вл-к.ТИНРО, 1988.-34 с.

15. Копелевич О.В. Факторы, определяющие оптические свойства морской воды. // Оптика океана. Физическая оптика океана. М.: Наука, 1983. - Т.1. -С.150-165.

16. Копелевич О.В. Экспериментальные данные об оптических свойствах Ф морской воды Оптика океана, т.1. Наука. Москва. 1983, с. 166-208

17. Мордасова Н.В., Метревели М.П.1997.Фитопигменты в Охотском море.//С сб. Комплексные исследования экосистемы Охотского моря. М. ВНИРО. СС. 199-205.

18. Налетова И.А., Сапожников В.В., Метревели М.П. 1997.Особенности распределения первичной продукции в летний период и оценка суммарной продукции в Охотском море.//В сб. Комплексные исследования экосистемы Охотского моря. М. ВНИРО.СС.98-103.

19. Наставление по гидрологическим работам в морях и океанах. 1978.Л-Д. Гидрометеоиздат.670с.

20. Нелепо Б.А., Коротаев Г.К., Суетин B.C., Терехин Ю.В. Исследование океана из космоса. Киев: Наукова думка, 1985. - 168 с

21. Орлов В.М., Самохвалов И.В., Белов МЛ. и др. Дистанционный контроль верхнего слоя океана. Новосибирск: Наука, Сиб. отделение, 1991. - 149 с.

22. Охотское море.1993.Т.IX.Вып. 2. Гидрохимические условия и океанологические основы формирования биологической продуктивности. С.Петербург. Гидрометеоиздат. 168 с.

23. Пищальник В.М., Бобков А.О. Океанографический атлас шельфовой зоны острова Сахалин. Часть I. Южно-Сахалинск, изд-во СахГУ, 2000а. -174с.

24. Пищальник В.М., Бобков А.О. Океанографический атлас шельфовой зоны острова Сахалин. Часть II. Южно-Сахалинск, изд-во СахГУ, 20006. -107с.

25. Пищальник В.М., Климов С.М. 1991. Каталог глубоководных наблюденитй в шельфовой зоне о. Сахалин. ЮСахалинск.167 с.

26. Пропп М.В. Методы гидрохимических исследований для задач гидробиологии. Под редакцией Вл-К. 1987.134 с.

27. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, т.1,2. 1982.

28. Романов А.А. Спутниковый мониторинг океана в рыбохозяйственных исследованиях // Мировой океан: Использование биологических ресурсов.

29. Ф Информационно аналитический сборник. М.: ВИНИТИ, 2001. - Вып.1.1. С. 192-207.

30. Романов А.А., Родин А.В., Мишкин В.М. Концепция отраслевой

31. Романов А.А., Сапожников В.В. Комплексный подспутниковый эксперимент в Норвежском море (НИС "Академик Борис Петров" 2-31 июля 1997 г.) // Океанология. 1998. Т. 38, N 3. - С.366-372

32. Сорокин Ю.И. 1997. Первичная продукция в Охотском море. // Комплексные исследования экосистемы Охотского моря. М. ВНИРО. С. 103110.

33. Шифрин К.С., Волгин В.М., Волков Б.Н., Ершов О.А., Смирнов А.В. Оптическая толщина аэрозоля атмосферы над морем.//исследование Земли из космоса. 1985. - №4. - С.21-30.

34. Фефилов Ю.В. Результаты подспутниковых экспериментов по верификации данных сканера SeaWiFS в Охотском море. Электронный журнал "Исследовано в России", 149, стр. 1810-1820, 2003 г. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2003/149.pdf

35. Шунтов В.П., Дулепова Е.П. 1997. Современный статус, био- и рыбопродуктивность экосистемы Охотского моря // В сб. Комплексные исследования экосистемы Охотского моря. М: ВНИРО, 1997 С. 248-261

36. Behrenfeld, M. J. and Falkowski, P. G. (1997). A consumer's guide to phytoplankton primary productivity models. Limnol. Oceanogr., 42: 1479-1491

37. Bricaud A., Babin M, Morel A, Claustre H. Variability in the chlorophyll-specific absorption coefficients of natural phytoplankton: Analysis and parameterization//J. Geophys. Res. 1995. Vol. 100. No. CI. P. 13321-13332.

38. Clarke G. L., Ewing G. C., Lorenzen C.T. Spectra of backscattered light from the sea obtained from aircraft as a measure of chlorophyll concentration. -Science, 1970, v. 167, N3921, p. 1119-1121.

39. Cleveland, J. S. 1995. Regional models for phytoplankton absorption as a function of chlorophyll a concentration. J. Geophys. Res., 100: 13 333-13 344.

40. Fargion, G. S. and Mueller, J. L. (eds.) (2000). Ocean Optics Protocols for Satellite Ocean Color Sensor Validation, Revision 2, National Aeronautical and Space Administration, Goddard Space Flight Center, Greenbelt, Maryland, 184 p.

41. Feldman, G. C., Clark, D. and Halpern, D. (1984). Satellite color observations of the phytoplankton distribution in the eastern equatorial Pacific during the 19821983 El Nino. Science, 226: 1069-71.

42. Fu, G., Baith, K. S., and McClain, C. R., 1998, "SeaDAS: The SeaWiFS Data Analysis System", Proceedings of "The 4th Pacific Ocean Remote Sensing Conference", Qingdao, China, July 28-31, 1998, 73-79.

43. Gordon H. R., Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the ocean.-Appl. Opt., 1978, v.17,N 10, p.1631-1636.

44. Gordon, H. R. (1997). Atmospheric correction of ocean color imagery in the earth observing system era. J. Geophys. Res. 102: 17,081-17,106.

45. Gordon H.R. Simple calculation of the diffusive reflectance of the ocean. -App. Opt. 1973, v.12, №12, p.2803-2804.

46. Gordon H.R., Brown O.B., Evans R. S., Brown J.W., Smith R. C., Baker K.S. and Clark D.K. A semianalytical radiance model of ocean color. J. Geophys. Res., 93, 10, 909-10,924, 1988.

47. Gordon, H. R., Clark D.K. Atmospheric effects in the remote sensing of phytoplankton pigments. Bound. Layer Meteorol. 1980, v.18. N 3, p. 299-313.

48. Gordon, H. R. and McCluney, W. R. (1975). Estimation of the depth of sunlight penetration in the sea for remote sensing. Appl. Optics, 14: 413-416.

49. Gordon H.R. Morel A. Remote assessement of ocean color for interpretation of satellite visible imagery. A review N.Y. Springer, 1983, 114 pp.

50. H. R. Gordon, H. R. and M.Wang, "Retrieval of water-leaving radiance and aerosol opticalthickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm", Appl. Opt., 33(3),443-453, 1994

51. Gregg, W. W., Esaias, W. E., Feldman, G. C., Frouin, R., Hooker, S. В., * McClain, C. R. and Woodward, R. H. (1998). Coverage opportunities for globalocean color in amultimission era. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 36: 16201627.

52. Gregg, W. W. and Patt, F. S. (1994). Assessment of tilt capability for spaceborne global ocean color sensors. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 32: 866-877.

53. Gregg, W. W. and Woodward, R. H. (1998). Improvements in coverage frequency of ocean color: Combining data from SeaWiFS and MODIS. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 36: 1350-1353.

54. Haltrin, V. I. (1997). Theoretical and empirical phase functions for Monte Carlo calculations of light scattering in seawater. Proc. 4th Intl. Conf. Remotefr Sens. Mar. Coastal Environ. 1:1-509-I-517.

55. Hoepffner, N. and Sathyendranath, S. 1992. Bio-optical characteristics of coastal waters: Absorption spectra of phytoplankton and pigment distribution in the western North Atlantic. Limnol. Oceanogr.,37: 1660-1679.

56. Gregg W.W., Carder K.L. A simple spectral model for cloudless maritime atmospheres. Limn. Oceanogr., 1990, Vol.35, No.8, pp.1657-1675.

57. Kattawar G.W., Humphreys T.j. Remote sensing of chlorophyll in an atmosphere-ocean environment: a theoretical study. // Appl. Opt. 1976-Vol 15,1. N1.-P. 273-282.

58. Kirk, J. Т. O. 1981. Monte Carlo study of the nature of the underwater light field in, and the relationships between optical properties of, turbid yellow waters. Aust. J. Freshwater Res., 32: 517-532.

59. Lee Z., Carder K.L., Mobley C.D., Steward R.G., Patch J.S. Hyperspectral remote sensing for shallow waters. A semianalytical model. //Appl. Opt. 1998. V.37. No.27. P. 6329-6338.

60. Litovchenko K., Romanov A., Zaitsev V. Studies of correlation between ocean current features and biological productivity using space remote sensing methods // Proceedings of 4 Pacific Ocean Remote Sensing Conference

61. PORSEC'98, Qindao, China. 1998, July. - P.327-330.

62. Lutz, V. A., Sathyendranath, S. and Head, E. J. H. (1996). Absorption coefficient of phytoplankton: Regional variations in the North Atlantic. Mar. Ecol. Prog. Ser. 135: 197-213.

63. Morel A. In water and remote measurements of ocean color. Boundary-Layer Meteorol., 1980, v.18, N 2, p 177-201.

64. Morel A. Optical properties of pure water and pure sea waters. In optical aspects of oceanography. Aacademic. Precs, 1974.

65. Morel, A. and Bricaud, A., 1981. Theoretical results concerning light absorption in a discrete medium, and application to specific absorption of phytoplankton. Deep-Sea Res., (Part A), 28: 1375-1393.

66. Morel, A. and Gentili, B. (1996). Diffuse reflectance of oceanic waters: III. Implication of bidirectionality for the remote-sensing problem. Appl. Opt., 35: 4850-4862.

67. Morel A., Prieur L. Analysis of variations in ocean color. Limnol. Oceanogr., 1977, v.22, N 4, p 709-722.

68. Neumann, A., Krawczyk, H. and Walzel, T. (1995). A complex approach to quantitative interpretation of spectral high resolution imagery. Third Thematic Conference on Remote Sensing for Marine and Coastal Environments, Seattle, USA IT—641 11-652.

69. Neville, R. A. and Gower, J. F. R. 1977. Passive remote sensing of phytoplankton via chlorophyll-a fluorescence. J. Geophys. Res., 82: 3487-3493.

70. O'Reilly JE, Maritorena S, Mitchell BG, et al., Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS. Journal of Geophysical Research -Oceans 103: (CI 1) 24937-24953 OCT 15 1998.

71. Pauly, D. and Christensen, V. (1995). Primary production required to sustain global fisheries. Nature, 374: 255-257.

72. Philpot, W. D. (1987). Radiative transfer in stratified waters: a single-scattering approximation for irradiance. Appl. Optics 26: 4123-4132.

73. Piatt, T. and Sathyendranath, S. (1988). Oceanic primary production: Estimation by remote sensing at local and regional scales. Science, 241: 1613— 1620.

74. Pope R.M., Fry E.S. Absorption spectrum (380-700 nm) of pure water. I. Integrating cavity measurements. //Appl. Opt. 1997. Vol. 36, No.33. pp 8710— 8723.

75. Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group IOCCG Report Number 1, 1998 Minimum Requirements for an Operational, Ocean-Colour Sensor for the Open Ocean.

76. Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group IOCCG Report Number 2, 1999 Status and plans for Satellite Ocean-Colour Missions: Considerations for Complementary Missions.

77. Robinson, A.R., J.J. McCarthy and B.J. Rothschild, 1999. Interdisciplinary Ocean Science is Evolving and a Systems Approach is Essential, Journal of Marine Systems, 22, 231-239.

78. Ruddick, К. G., Ovidio, F. and Rijkeboer, M. (2000). Atmospheric correction of SeaWiFS imagery for turbid coastal and inland waters. Appl. Optics 39: 897-912.

79. SeaWiFS Technical Report Series Volume 1-43, NASA Technical Memorandum 104566, Greenbelt, Maryland.

80. Sathyendranath, S. and Piatt, T. (1997). Analytic model of ocean color. Appl. Optics 36: 2620-2629.

81. Sathyendranath, S., Lazzara, L. and Prieur, L. (1987). Variations in the spectral values of specific absorption of phytoplankton. Limnol. Oceanogr. 32: 403-415.

82. Sathyendranath, S., Prieur, L. and Morel, A. (1989). A three-component model of ocean colour and its application to remote sensing of phytoplankton pigments in coastal waters. Int. J. Remote Sensing 10: 1373-1394.

83. Sathyendranath, S., Hoge, F. E., Piatt, T. and Swift, R. N. (1994). Detection of phytoplankton pigments from ocean colour: Improved algorithms. Appl. Optics 33:1081-1089.

84. Sicgihara S., Kishino M., Okami N. Estimation of water quality parameters from irradiance reflectance using optical models. J. Oceanogr. Soc. Japan, 1985, v.41, N6, p.399^106.

85. Sugimoto T. and Tameishi, H. (1992). Warm-core rings, streamers and their role on the fishing ground formation around Japan. Deep-Sea Res., 39: SI 83-S201.

86. Smith R.C., Baker K.S. Optical properties of the clearest natural waters (200-800 nm). Applied Optics, 1981, vol. 20 (2), pp 177-184.

87. Whitlock, С. H., Poole, L. R., Ursy, J. W., Houghton, W. M., Witte, W. G., Morris, W. D. and Gurganus, E. A. (1981). Comparison of reflectance with backscatter for turbid waters. Appl. Optics 20: 517-522.

88. Государственный комитат Российской Федерации по рыболовству Федерально* государственное унитарное предприятие

89. Сахалинским научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии СахНИРО003023. г.Юмно-Саха/жнск. ул.Комсомольска*. 196

90. Утверждаю» ипвктор СахНИРО1. В.И.Радченко

91. Р/СН 40602*10250340100001 в Филиале АК СБ РФ ОАО Южно-Сахалинское отдаленна Nt 8667 тал. 4S-87-78. факс 46-87-7$1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Фефилова Юрия Вадимовича

92. Использованные результаты обладают научной и практической значимостью и позволяют повысить эффективность компьютерной обработки данных спутниковых видеоспектрометров, а также достоверность результатов обработки.

93. Зав. лабораторией биологической океанографии,канд. физ-мат наук1. Г.В. Шевченко