CC BY
48Для каждого пикселя формируется K условных плотностей вероятностей, которые сравниваются с некоторым порогом (URL: http://www.scanex.ru/). Сравнение позволяет определить, какая из гипотез наиболее правдоподобна.
Алгоритм классификации на основе определения наименьшего расстояния является одним из самых простых и наиболее часто используемых. Входными данными служат средние векторы, полученные на этапе обучения для каждого класса и каждого спектрального диапазона. Для каждого значения яркости пикселя (BVijk), не относящегося к обучающей выборке, вычисляется эвклидово расстояние D до среднего вектора в соответствии с формулой
d = V (BVijk-тл )2 +(BVjk-m)2 •
Пиксель приписывается тому классу, для которого это расстояние оказывается наименьшим [2].
Метод расстояния Махаланобиса заключается в применении классификатора, который использует расстояние Махаланобиса для определения принадлежности текущего обрабатываемого элемента множества к одному из выбранных подмножеств области интереса из всего множества входных данных. Такой выбор осуществляется с помощью определения ми-
нимального из расстояний Махаланобиса от обрабатываемого элемента до каждого элемента из области интереса. В случае, если найденное минимальное расстояние оказывается больше выбранного порога, текущий элемент считается неклассифицированным, т. е. пиксель относят к классу, расстояние Махалано-биса до которого минимально [2].
Проведена оценка точности классификаций, из которой видно, что общая точность классификации методом минимального расстояния составила 96 %, методом расстояния Махаланобиса - 98 %, что ниже точности классификации методом максимального правдоподобия, которая составила 99 %. Следовательно, метод максимального правдоподобия наиболее применим для диагностики поврежденной пожарами растительности.
Библиографические ссылки
1. Кашкин В. Б., Сухинин А. И. Дистанционное зондирование земли из космоса. Цифровая обработка изображений : учеб. пособие. М. : Логос, 2001.
2. Чандра А. М., Гош С. К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М. : Техносфера, 2008.
U. A. Zaharova, A. N. Mihailov, A. A. Kokutenko Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
ANALYSING THE STATE OF YAKUTIYA TERRITORY DESTROYED BY FIRES APPLYING SATELLITE DATA
The methodology to analyse the state of Yakutia territory, destroyed by fires, is presented. The methodology includes the choice of satellite picture taken in a cloudless day, where there is a studied territory, contouring the destroyed surface, calculating normal vegetation plant index, classifying the destroyed areas by highest likelihood methods, minimal distance and Mahalanobis distance method, calculating estimated accuracy for every classification.
© Захарова У. А., Михайлов А. Н., Кокутенко А. А., 2010
УДК 621.396.68: 528.8.04
В. Б. Кашкин, А. А. Баскова Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск
СПУТНИКОВЫЕ НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
Сигналы навигационных систем ГЛОНАСС и GPS, а также приемная аппаратура МРК-11 использованы для дистанционного зондирования (ДЗ) леса, определены диэлектрические характеристики лесного полога. Оценку тропосферной задержки сигналов ГЛОНАСС и GPS можно выполнить по вертикальным профилям атмосферы, найденным по ДЗ.
Космическая радиолокация является одним из наиболее эффективных средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), это всепогодная технология. Для строгой интерпретации данных радиолокационного зондирования необходимо знать диэлектрические характеристики - действительную и мнимую части диэлектрической проницаемости различных участков леса. В радиодиапазоне лесной покров полупрозрачен, его можно исследовать на всю глубину. Мы «просвечивали» лес сверху, используя излучение передатчиков навигационных космических аппаратов (НКА) систем ГЛОНАСС и GPS в дециметровом диа-
пазоне, наиболее перспективном для дистанционного зондирования леса средствами радиолокации.
НКА ГЛОНАСС и GPS излучают сигналы на частотах 1 250 и 1 600 МГц. Отношение несущая/шум на входе приемника в рабочей полосе частот много меньше 1. В работе использовалась отечественная серийная навигационная аппаратура потребителей (НАП) ГЛОНАСС/GPS типа МРК-11 разработки Сибирского федерального университета. При преобразовании сигналов в НАП производится идеальное ограничение смеси сигнала с шумом. В отличие от других приемоиндикаторов, МРК-11 содержит микрокомпь-
Использование космических, средств и технологий для мониторинга окружающей природной среды
ютер, это расширяет функции, выполняемые НАП. В частности, регистрируется амплитуда а первой гармоники после ограничения. Эта величина является безразмерной и при отсутствии внешних помех характеризует влияние среды распространения на сигналы НКА. МРК-11 позволяет оценивать разность фаз между тремя разнесенными антеннами со стандартным отклонением в 2...30. Возможен одновременный прием сигналов от 9 НКА.
Пусть ведется прием сигнала от одного НКА, антенны расположены по одной прямой. Антенны А1 и А2 находятся на открытом пространстве. Антенна А3 помещена под полог леса. Регистрируются величины а1, а2, а3 как оценки амплитуд на входе антенн А1, А2, А3, а также разности фаз сигналов между первой-второй антеннами и первой-третьей. Амплитуды и сдвиги фаз содержат информацию об эффективных электрофизических характеристиках лесного полога. Сравнивая величины а1, а3 и определяя затухание в пологе, можно оценить мнимую часть показателя преломления. Дополнительный, по сравнению со свободным пространством, сдвиг фаз в пологе леса дает информацию о действительной части показателя преломления.
Измерения показали, что для сосновых древостоев различного возраста и различной сомкнутости действительная часть показателя преломления лежит в пределах 1,0015.1,005; мнимая часть - в пределах 0,004.0,008, причем погрешность оценки действительной части составляет порядка 12 % от измеряемой величины, а мнимой - порядка 15 % [1]. По известным компонентам показателя преломления можно оценить компоненты эффективной комплексной диэлектрической проницаемости. Действительная часть диэлектрической проницаемости лежит в пределах 1,004.1,01; мнимая часть - в пределах 0,008.0,016. Для сравнения приведем данные о компонентах эффективной комплексной диэлектрической проницаемости хвои (без воздушных промежутков), полученные при лабораторном эксперименте на частоте 1 500 МГц. Величина действительной части составляет около 30, мнимой части - около 4 при влажности 50 %.
Данные дистанционного зондирования с природоведческих спутников могут быть полезны при эксплуатации спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС и GPS. Задержка сигналов в тропосфере является одной из основных причин погрешностей в определении координат и вектора скорости навигационной аппаратурой потребителей. Задержка особенно заметна при низком положении навигационных КА над горизонтом. Для корректной оценки влияния тропосферы на распространение радиоволн важно знать метеорологические характеристики в точке приема и сведения о состоянии тропосферы на различных высотах на расстоянии до 400 км. Эти сведения могут быть получены с помощью радиометра MODIS (Terra и Aqua) и ATOVS (NOAA).
Аппаратура ATOVS служит для восстановления поля параметров атмосферы на различных высотах. Разрешение в подспутниковой точке по горизонтали
равно 20.50 км, по вертикали 4.5 км, полоса обзора -2 250 км. Регистрируется интенсивность собственного излучения Земли в отдельных участках полос поглощения газов в радио- и инфракрасном диапазоне. Внутри полосы поглощения существуют интервалы, каждый из которых соответствует преимущественно поглощению одного более или менее узкого слоя атмосферы. Путем решения обратной задачи можно найти вертикальное распределение температуры и влажности на высотах до 50 км. Стандартное отклонение температурных данных ATOVS от показаний радиозондов составляет 1,3 К, кроме уровней, близких к поверхности, и уровней выше 200 гПа.
Показатель преломления тропосферы n в вычисляется по обычным формулам [2], учитывается температура, давление и влажность воздуха на различных высотах. Скорость распространения радиоволн в среде сТ = с/n, где с - скорость света. При приеме сигналов спутников ГЛОНАСС и GPS регистрируются азимут и угол места каждого КА. По этим данным можно вычислить координаты точек пересечения трассы распространения радиоволн с различными изобарическими уровнями и определить время прохождения сигнала.
Использовалась информация о поле вертикальных профилей атмосферы, полученная со спутника NOAA-18 c помощью приемной станции АЛИСА™ Сибирского федерального университета. Для обработки данных зондирования применялся пакет прикладных программ IAPP с модулями для выделения из общего потока данных информации АTOVS, радиометрической калибровки, географической привязки и собственно определения вертикальных профилей атмосферы.
При нахождении трассы распространения радиоволн интервал высот от 100 м до 40 км был разбит на 16 слоев. Оценивалась суммарная задержка в каждом слое при приеме сигнала с направления, заданного углами места а = 7° и а = 5°. Расчет показал, что траектория волны мало отличается от прямой, основная задержка обусловлена разницей показателя преломления среды и показателя преломления свободного пространства.
Сравнивалась задержка при обычной аппроксимации профиля показателя преломления N(h) экспонен-той и по данным ATOVS. Оценка задержки по ATOVS превосходит результаты обычной аппроксимации при а = 7° на 8 нс, при а = 5° на 10 нс.
Библиографические ссылки
1. Экспериментальное определение электрофизических параметров лесного полога с использованием сигналов глобальных спутниковых систем ГЛОНАСС и GPS / В. Б. Кашкин, В. И. Кокорин, В. Л. Миронов, С. В. Сизасов // Радиотехника и электроника. 2006. Т. 51. № 7. С. 825-830.
2. Распространение радиоволн / О. И. Яковлев, В. П. Якубов, В. П. Урядов, А. Г. Павельев. М. : Ле-нанд, 2009.
V. B. Kashkin, A. A. Baskova Siberian Federal University, Russia, Krasnoyarsk
SATELLATE NAVIGATION SYSTEMS AND REMOTE SENSING
The signals of GLONASS and GPS navigation systems as well as MRK-11 receiving equipment are used for remote sensing of forest. The dielectric constants of forest canopy are defined. It was shown that the estimation of troposphere delay of GLONASS and GPS signals could be carried out with atmosphere vertical profiles.
© Кашкин В. Б., Баскова А. А., 2010
УДК 551.550.534
В. Б. Кашкин, Т. В. Рублева, А. В. Осипов, С. А. Селиверстов Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск
ФЕНОМЕН ИЗМЕНЧИВОСТИ ОЗОНОВОГО СЛОЯ В ПОЛЯРНОЙ ОБЛАСТИ
Рассматриваются параметры ВОАА: площадь, дефицит массы озона, минимум ОСО (глубина). На основе спутниковых озоновых данных и с помощью корреляционно-экстремального алгоритма рассчитываются скорости зонального переноса масс озона в области 60 . 70°Б. Установлено, что в период 1979-1984 гг. динамические процессы атмосферы внесли дополнительный вклад в формирование озоновой дыры над Антарктидой.
Истощение озоносферы может привести к нарушению экосистем Земли. Согласно современным данным, деградация озонового слоя происходит с 80-х гг. ХХ в. Несмотря на большое количество экспериментальных и теоретических исследований, причины уменьшения общего содержания озона (ОСО) до сих пор неизвестны. По полученным оценкам, приведенным в работе [1], до введения запрета на производство озоноразрушающих веществ в Северном полушарии озоновый слой истощался на 3,4 % в расчете на 10 лет, в Южном - на 4,8 %. После введения запрета в Северном полушарии наблюдается истощение на 2,9 %, а в Южном - на 1,0 % за десятилетие. Погрешность оценивания скорости деградации ОСО не превышает 0,02 % в десятилетие. Следовательно, истощение озонового слоя над Северным полушарием в последние годы происходит быстрее, чем над Южным.
В полярных областях Северного и Южного полушарий весной происходит наибольшее уменьшение суммарного озона. В частности, в Южном полушарии в течение 30 лет наблюдается аномальное явление -озоновая дыра или ВОАА (Весенняя озоновая антарктическая аномалия). Согласно определению ЖМО, озоновая дыра - это область атмосферы над Антарктидой, в которой общее содержание озона Х < 220 ед. Д. ВОАА наблюдается ежегодно в области широт 70.90° с. ш. в течение 3.3,5 мес. в весенний период. В стратосфере Арктики явление таких масштабов не наблюдается, хотя уменьшение ОСО на 20.30 % в отдельные месяцы и фиксируется. Для описания антарктической озоновой дыры используются характеристики, позволяющие визуально оценить пространственное распределение ОСО (карта состояния озонового слоя в полярных координатах), а также охарактеризовать состояние ВОАА, анализируя индикаторы истощения озона: площадь, длительность существо-
вания озоновой дыры, минимум ОСО и дефицит массы озона [2]. Критериями параметров являются климатическая норма среднего уровня озона за 1979-1981 гг. и граница в 220 ед. Д.
В данной работе изучается атмосферный озон нижней стратосферы на высотах 14.18 км в полярной области Южного полушария на основе спутниковых данных, полученных прибором TOMS (URL: http://ozonewatch.gsfc.nasa.gov/). Погрешность определения общего содержания озона прибором TOMS составляет 1.2 %. На рисунке показано развитие ВОАА (изменение площади - S, дефицита массы озона - Am) за 30 лет. Как видно, эти параметры характеризуют быстрый рост озоновой дыры до 1989 г. В последующий период S и Am изменяются практически синхронно, причем чем больше площадь, тем меньше озона внутри ВОАА. В 1994 г. этот эффект был нарушен: площадь S озоновой дыры отличалась от ее средних размеров за 1991-1993 гг. на 0, 8-106 км2, а Am по отношению Дтср за этот период увеличился на 11,99 кг (Am1994 ~ 42-109 кг). Минимум ОСО был меньше ~ на 28 ед. Д. (для 1994 г. X = 73 ед. Д.). Начиная с 1996 г., синхронность изменений значений S и Am восстановилась.
Анализ данных показывает, что в период с 1980 по 1989 г. происходит интенсивное увеличение размеров озоновой дыры и уменьшение суммарного озона в ней. Этот период можно охарактеризовать как период становления ВОАА, за который ее площадь увеличилась в 7 раз, а глубина - в 2 раза.
В работе на основе спутниковых озоновых данных и с помощью экстремально-корреляционного алгоритма рассчитывалась скорость движения масс озона для области 60.70° в весенний период. Как следует из карт изолиний поля ОСО, в течение нескольких последовательных суток основное изменение ВОАА
