Физические основы и результаты применения RT

Физические основы и
результаты применения RTметода в задачах
инфракрасного зондирования
подстилающей поверхности из
космоса
Институт оптики атмосферы СО РАН, Томск
Белов В.В., Афонин С.В., Соломатов Д.В.
ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ:
► Климатология,
► Океанология,
► Лесное
метеорология;
рыболовство;
и сельское хозяйство;
► Геология,
геофизика;
► Оперативное
обнаружение чрезвычайных
ситуаций, прогноз пожарной опасности
2
Требования к точности ≈ 0.5-1.5 K
Основные тезисы работы
1.
Существуют простые
статистические методы
температурного зондирования
земной поверхности из космоса,
эффективно работающие в
стандартных ситуациях.
3
2. мониторинг земной поверхности и в
сложных оптико-метеорологических
условиях спутниковых наблюдений
(аэрозоль, полупрозрачная и
перистая облачность) позволяет
осуществлять RTМ- подход
4
СПУТНИКОВЫЕ ИК-КАНАЛЫ ИЗМЕРЕНИЙ
ТЕМПЕРАТУРЫ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ
TM/ETM+ (LANDSAT)
1,0
MODIS (EOS)
1,0
0,8
0,8
0,6
3
0,4
NOAA-15
NOAA-16
NOAA-17
NOAA-18
0,2
0,0
3,4
20
0,8
21
22
RSR
1,0
RSR
RSR
AVHRR (NOAA POES)
0,6
0,4
Landsat 7
Landsat 5
Landsat 4
0,6
0,2
0,4
0,0
10,0
3,6
3,7
0,2
3,8
3,9
4,0
1,0
1,0
0,8
0,8
3,7
3,8
29
3,9
4,0
31
10 11 12
0,8
0,0
0,0
8,0
11,0
11,5
12,0
12,5
Дл ина в о л ны , мкм
13,0
13 14
0,4
0,2
10,5
13,0
0,6
0,2
10,0
12,5
ASTER
32
RSR
RSR
RSR
5
4
0,4
12,0
4,1
1,0
0,6
11,5
IFOV=120/60 м
3,6
4,1
11,0
Длина во лны , мкм
0,0
3,5
10,5
8,5
9,0
10,5 11,0 11,5 12,0 12,5
0,6
0,4
5
0,2
Дл ина в о л ны , мкм
0,0
8,0
8,5
9,0
9,5
10,0 10,5 11,0 11,5
Дл ина во лны, мкм
IFOV=1100 м
IFOV=1000 м
IFOV=90 м
12,0
АТМОСФЕРНЫЕ ИСКАЖЕНИЯ
СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ТПП
δT S 9
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Мо л е кул ярно е
8
7
6
5
4
3
2
1
0
4
7,5
δT S 3
Аэ ро з о л ь (S M=2 km)
7,0
o
Аэ ро з о л ь (Zs un=30 )
Пе рис тая о б лачно с ть
2
1
0
-1
-2
-3
6,5
6,0
1,0
0,5
3,6
3,7
3,8
3,9
4,0
Длина во л ны , мкм
4,1
6
0,0
10,5
11,0
11,5
12,0
Длина во лны, мкм
12,5
СПУТНИКОВЫЕ МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ ТПП
1. Спектральный метод (две-три
длины волны);
2. Угловой метод (два угла);
7
3. Метод радиационных моделей
(RTM-метод).
спектральный
Tb(λ1)
Tb(λ2)
угловой
Tb(Θ
Θ1)
Tb(Θ
Θ2)
λ1 λ2
TS
δTS ≈ C ( Tb(λ1) − Tb(λ2) )
Θ1
Θ2
TS
δTS ≈ C ( Tb(Θ
Θ1) − Tb(Θ
Θ2) )
8
Спектральный метод
TS = C + α (T11+T12)/2 + β (T11−T12)/2
α = A1 + A2 (1−ε)/ ε + A3 (∆
∆ε/ε2)
∆ε/ε2)
β = B1 + B2 (1−ε)/ ε + B3 (∆
ε = (ε11+ε12)/2 & ∆ε = (ε11−ε12)/2,
Tλ – измеряемые радиационные температуры,
ελ – излучательная способность поверхности,
(λ=11 & 12 µm)
коэффициенты AK & BK (k=1,3) зависят от зенитного угла
наблюдений, температуры и влагосодержания воздуха
9
НЕДОСТАТКИ СПЕКТРАЛЬНОГО МЕТОДА
ПОГРЕШНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ТПП
ИЗМЕРЕНИЙ δTλ И δTS ≈ 6.19·δ
δ Tλ .
ЗАВИСИТ ОТ
ОШИБОК
ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПОГРЕШНОСТЬ δε ЗАДАНИЯ ε ДЛЯ УРОВНЯ
−1%,
δTS≈0.5 K ДОЛЖНА БЫТЬ δε ≈ 0.5−
ДЛЯ
∆ ε = ε 11 - ε
АЛГОРИТМЫ
12
δ ∆ ε ≈ 0.25−
−0.5%.
РЕАЛИЗОВАНЫ ДЛЯ
БЕЗОБЛАЧНОЙ
«СТАНДАРТНЫХ» СИТУАЦИЙ
В
АТМОСФЕРЕ.
ОСУЩЕСТВЛЯЕТСЯ УЧЕТ ПОГЛОЩЕНИЯ ТЕПЛОВОГО ИЗЛУЧЕНИЯ
ВОДЯНЫМ ПАРОМ, НО ОТСУТСТВУЕТ ЯВНЫЙ УЧЕТ ИСКАЖЕНИЙ,
ВЫЗВАННЫХ АЭРОЗОЛЕМ И ПЕРИСТОЙ ОБЛАЧНОСТЬЮ.
10
RT-МЕТОД
УРАВНЕНИЕ ПЕРЕНОСА ИК-ИЗЛУЧЕНИЯ
АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
КЛЮЧЕВЫЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ И ОПТИЧЕСКИЕ
ПАРАМЕТРЫ
АТМОСФЕРЫ,
ГЕОМЕТРИЯ
НАБЛЮДЕНИЙ;
11
RT - МЕТОД ОБЕСПЕЧИВАЕТ ЯВНЫЙ УЧЕТ
ВСЕХ ИСКАЖАЮЩИХ ФАКТОРОВ.
ЕГО РЕАЛИЗАЦИЯ ТРЕБУЕТ ПРИВЛЕЧЕНИЯ
БОЛЬШОГО ОБЪЕМА ОПЕРАТИВНОЙ
АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ
и
ВЫСОКОЙ
СКОРОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЙ.
12
ИНТЕНСИВНОСТЬ ИК-ИЗЛУЧЕНИЯ
Iλ = ISRF+IATM +IRFL+ISCT+IADJ
где
ISRF
IATM
IRFL
ISCT
IADJ
информативная
часть
искажения
- излучение поверхности (ПП),
- излучение атмосферы,
- отраженное от ПП излучение,
- рассеянное излучение,
- вклад “бокового подсвета”
13
«БОКОВОЙ ПОДСВЕТ»
IADJ=∫∫Bλ{T(x,y)}hλ(x,y)dxdy
hλ(x,y) – функция размытия точки
(ФРТ)
РАССЕИВАЮЩАЯ
СРЕДА
{S0,T0}
T(x,y)
14
ФУНКЦИЯ РАЗМЫТИЯ ТОЧКИ, ПЕРИСТАЯ
ОБЛАЧНОСТЬ, λ=3.75 ΜM
Point Spread Function (lgPSF)
50
Satellite Zenith Angle = 0°
40
30
Rural aerosol (Vis=50 km)
Y, km
20
Cirrus (COD=0.3)
10
0
-10
-20
-30
-40
-1.0
-50
-50 -40 -30 -20 -10
0
10 20
30
-2.0
-3.0
-4.0
-5.0
-6.0
40 50
X, km
Point Spread Function (lgPSF)
Satellite Zenith Angle = 60°
50
40
30
Y, km
20
10
0
-10
-20
-30
-40
-1.0
-50
-50 -40 -30 -20 -10
0
10 20
X, km
30 40
50
-2.0
-3.0
-4.0
-5.0
-6.0
15
ИЗЛУЧЕНИЕ ПОВЕРХНОСТИ
(ISRF)
ISRF = ελSBλ[TS]Pλ,
Pλ = exp[–τλ(Θ
Θv)],
где
Bλ(T) - функция Планка,
Pλ - функция пропускания атмосферы,
τλ
- оптическая толщина атмосферы,
Θv - зенитный угол наблюдения,
TS
- температура поверхности (ТПП),
ελS - излучательная способность ПП
16
АТМОСФЕРНАЯ КОРРЕКЦИЯ
ИЗМЕРЯЕМАЯ ВЕЛИЧИНА:
Iλ(x,y)
НЕОБХОДИМО НАЙТИ:
TS(x,y)v
ВЫЧИСЛЕНИЯ:
∆ICOR(x,y) = IATM+IRFL+ISCT +IADJ & Pλ (x,y)
Bλ[TS]=(Iλ–∆ICOR)/(Pλ ελS )
Bλ[TS]→TS(x,y)v
&
17
ИСТОЧНИКИ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ
сеть локальных наземных метео - и
фотометрических измерений параметров
атмосферы;
региональные статистические и
прогностические модели параметров
атмосферы;
спутниковые измерения метеорологических
параметров атмосферы, характеристик
атмосферного аэрозоля и облачности.
18
ПРИМЕНЯЕМЫЕ
MODTRAN,
ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА
LOWTRAN, 6S, ATCOR,
FLAASH
ПРОГРАММНОЕ
РАЗРАБОТАННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ,
В
ИОА СО РАН
19
MODIS PDS (Level 0)
Level 1 (IMAPP)
Level 1A, Калибровка, Геопривязка
MODIS L1B: 1km, 500m, 250m
(MOD02)
(MOD03)
Визуализация
(ScanMagic)
Ancillary data
Level 2 (IMAPP)
Аэрозоль
(MOD04)
Облачная маска
(MOD35)
Параметры
облачности (MOD06)
Вертикальные
профили (MOD07)
Общее влагосодержание (MOD05)
JOINT FILE
GetHaze
Излучательная
способность
GetCloud
АТМОСФЕРНАЯ КОРРЕКЦИЯ
MODTRAN
6S
Streamer
Температура поверхности (3.96, 11, 12 µm)
20
ИНТЕРФЕЙС
1. Восстановление параметров
атмосферы.
2. Атмосферная коррекция ИКизмерений.
3. Детектирование тепловых
объектов.
4. Визуализация данных.
ПРОГРАММЫ
21
ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ АТМОСФЕРНОЙ
КОРРЕКЦИИ НЕОБХОДИМО В МОМЕНТ
СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ИСПОЛЬЗОВАТЬ
АПРИОРНУЮ ИНФОРМАЦИЮ О КЛЮЧЕВЫХ
ПАРАМЕТРАХ ОПТИКО-МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО
СОСТОЯНИЯ АТМОСФЕРЫ.
КЛЮЧЕВЫЕ ПАРАМЕТРЫ – ВЕРТИКАЛЬНЫЕ
ПРОФИЛИ ТЕМПЕРАТУРЫ И ВЛАЖНОСТИ,
ОПТИЧЕСКАЯ ТОЛЩИНА И ВЫСОТА
ПОЛУПРОЗРАЧНОЙ ОБЛАЧНОСТИ, АЭРОЗОЛЬ.
.
22
О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
КЛЮЧЕВЫХ ОПТИКОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ
ПАРАМЕТРОВ
АТМОСФЕРЫ, ПОЛУЧЕННЫХ НА ОСНОВЕ
СПУТНИКОВЫХ
ИЗМЕРЕНИЙ
23
Среднеквадратическая погрешность восстановления профилей:
(a) температуры, (b) влажности (g/kg) и (c) озона (ppmv) по данным
MODIS.
Seemann, S., J. Li, W. P. Menzel, and L. Gumley, 2003: Operational Retrieval of Atmospheric Temperature,
Moisture, and Ozone from MODIS Infrared Radiances.
Journal of Applied Meteorology, Vol. 42, P. 1072-1091.
24
ВАЛИДАЦИЯ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ
MOD04 И MOD05 (ТОМСК, 2003 )
Аэрозоль: АОТ для λ=470 нм
Влагосодержание атмосферы
25
УЧЕТ ВЛИЯНИЯ МОЛЕКУЛЯРНОГО
ПОГЛОЩЕНИЯ НА ИЗМЕРЯЕМОЕ ИК-ИЗЛУЧЕНИЕ
Спектральные каналы MODIS
Методы
расчета
#20
#21
#31
#32
Селективное поглощение
LBLRTM v11.3
1.42
0.38
0.86
MODTRAN v3.5
1.42
0.43
0.97
Континуальное поглощение
0.77
0.90
LBLRTM v11.3
MODTRAN v3.5
2.03
2.02
0.09
0.13
1.31
1.48
1.48
1.50
Сравнение «точного»line-by-line
метода LBLRTM и приближенного
метода MODTRAN 3 говорит о
том, что различия в результатах
расчета атмосферной поправки
не превышают 0.25 К.
26
ВЛИЯНИЕ ОШИБОК ЗАДАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНЫХ
ПРОФИЛЕЙ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ АТМОСФЕРЫ
Относительный вклад, %
Т е м п е р а т у р а в о з д у х а (T
5
4
4
3
3
2
2
1
1
0
5
0
5
0
5
0
5
0
5
0
3 .7 5 µ m
т р о п и ки
зи м а с р е д ни х ш и р о т
1
2
3
4
5
6
7
40
8
9
0
5
0
5
0
5
0
5
0
5
0
10
25
20
20
15
15
10
10
5
5
0
0
4
5
6
7
3
4
5
8
9
6
)
H2 O
7
10
8
9
10
1 1 .0 µ m
35
30
3
2
40
25
2
)
1 1 .0 µ m
1
30
1
A IR
В л а ж н о с т ь в о з д у х а (W
3 .7 5 µ m
35
5
4
4
3
3
2
2
1
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
В ы с о та с л о я , км
ДОМИНИРУЮЩИЙ ВКЛАД ПРИНАДЛЕЖИТ ОШИБКАМ В ПРОФИЛЯХ
ТЕМПЕРАТУРЫ И ВЛАЖНОСТИ В НИЖНЕМ 5-км СЛОЕ АТМОСФЕРЫ.
ВКЛАД ОШИБОК В ПРОФИЛЯХ ДРУГИХ АТМОСФЕРНЫХ ГАЗОВ
СОСТАВЛЯЕТ МЕНЕЕ 0.2 К.
27
ВЕРТИКАЛЬНОЕ РАЗРЕШЕНИЕ ПРОФИЛЕЙ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ,
ПОЛУЧАЕМЫХ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ ЯВЛЯЕТСЯ ДОСТАТОЧНЫМ.
ВЛИЯНИЕ ОШИБОК ЗАДАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНЫХ
ПРОФИЛЕЙ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ АТМОСФЕРЫ
Спектральные каналы MODIS
Параметр
#20
#21
#31
Лето средних широт
+0.16
+0.92
#32
δTAIR=+2 K
δWH2O=+20%
+0.23
−0.17
−0.01
−0.96
−1.34
δWGAS=+40%
−0.19
−0.17
−0.10
−0.07
+1.28
Тропики
δTAIR=+2 K
δWH2O=+20%
+0.28
+0.16
+1.82
+2.67
−0.25
−0.02
−2.27
−3.28
δWGAS=+40%
−0.21
−0.18
−0.14
−0.10
ЗНАЧЕНИЯ δTS В ЗАВИСИМОСТИ ОТ δТAIR И δWH2O ИМЕЮТ РАЗНЫЙ
ЗНАК И ПРОИСХОДИТ ВЗАИМНАЯ КОМПЕНСАЦИЯ ВЛИЯНИЯ НА
РЕЗУЛЬТАТ ОШИБОК В ЗАДАНИИ ЭТИХ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ.
АНАЛИЗ СПУТНИКОВЫХ МЕТОДОВ УКАЗЫВАЕТ ИМЕННО НА ТАКОЙ ТИП
КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ δТAIR И δWH2O
28
ВЛИЯНИЕ ОШИБОК ЗАДАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНЫХ
ПРОФИЛЕЙ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ АТМОСФЕРЫ
Существуют различия в значениях δTS в каналах
11µm (#31) и 12µm (#32). Чтобы получить значение
δTS≈0, следует использовать принцип “split-window” ,
т.е. δTS = δTS,11 − CERR·(δ
δTS,12 − δTS,11 ),
CERR ≈ 2.24
1
Температура
Влажность
2
Это позволяет реализовать
«спектральный» RT-подход, в
котором осуществляется
автоматическая компенсация
ошибок задания априорной
метеоинформации, если
определять ТПП как
Y = 2.24 x
0
2
δT31,S
-1
2
-2
2
-3
2
TS = TS,11 + CERR(TS,12 – TS,11)
-4
2
-4
2
-3
2
-2
2
-1
2
δT32,S - δT31,S
0
2
1
2
29
Тестирование спутниковой априорной
информации: пример EOS/MODIS
30
Томский регион (55-62°N, 74-90°E). Июнь 2006 г., 97 гран., 7.385.550 пикселей.
303
302
301
300
299
298
297
296
295
294
TS,31
293
304
TS,32
303
302
Значения ТПП (MOD11)
303
304
TS,21
Значения ТПП в канале 32
Значения ТПП в канале 21/22
304
301
300
299
298
297
296
295
294
TS,31
293
292
292
292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304
292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304
Значения ТПП в канале 31
Значения ТПП в канале 31
Различия восстановленных «спектральных»
значений ТПП (TS,λ) для трех ИК-каналов
MODIS не превышают 0.5 К. Выявлены
расхождения порядка 1.4 K между TS,λ и
данными MOD11. Аналогичный результат
представлен в работе Mao K., et al. “An RM-NN
algorithm for retrieving land surface temperature
and emissivity from EOS/MODIS data // J.
Geophys. Res. 2007.
TS (MOD11)
302
301
300
299
298
297
296
295
294
TS,31
293
292
292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304
Значения ТПП в канале 31
Каналы
ТПП
λ=3.96 µm (21/22)
298,85
λ=11,0 µm (31)
298,97
λ=12,0 µm (32)
299,30
MOD11_L2
297,62
Тестирование спутниковой априорной
информации: пример ETM+/Landsat-7
Ср. = 290.5 К
СКО = 1.60 К
Ср. = 289.9 К
СКО = 1.65 К
ETM+/Lands at 7
MODIS /TERRA
31
Участок
№1
284
286
288
290
292
294
296
284
Те мпе р атура по ве рхно с ти, К
286
288
290
292
294
296
Те мпе ратура по ве рхно с ти, К
Ср. = 291.2 К
СКО = 2.70 К
Ср. = 292.0 К
СКО = 2.71 К
Участок
№2
284
286
288
290
292
294
296
Те мпе ратура по ве рхно с ти, К
298
284
286
288
290
292
294
296
298
Те мпе ратур а по ве рхно с ти, К
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗНАЧЕНИЙ ТПП,
ВОССТАНОВЛЕННЫХ ПО ДАННЫМ ETM+/LANDSAT-7 И MODIS/TERRA
Пример восстановления ТПП в условиях
полупрозрачной облачности (1)
Спутниковые снимки (MODIS) территории Лугинецкого НГКМ.
Прозрачная атмосфера (A)
Дым, облачность (B)
ТЕСТОВЫЙ УЧАСТОК
32
ПРИМЕР ВОССТАНОВЛЕНИЯ ТПП В УСЛОВИЯХ
ПОЛУПРОЗРАЧНОЙ ОБЛАЧНОСТИ (2)
Результаты работы штатного алгоритма
MOD11_L2
MOD11 data (A)
ИОА СО РАН
MODISMODIS-ATMCOR (B)
MOD11 data (B)
60
60
60
55
55
55
50
50
50
45
45
45
40
40
40
35
35
35
30
30
30
25
25
25
20
20
20
15
15
15
10
10
10
5
5
5
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
ДЛЯ СИТУАЦИИ (В) ПРОСТРАНСТВЕННАЯ СТРУКТУРА ТПП ЗАМЕТНО И
СУЩЕСТВЕННО ИСКАЖЕНА ДЫМОМ И ОБЛАЧНОСТЬЮ.
ПОСЛЕ АТМОСФЕРНОЙ КОРРЕКЦИИ ТЕМПЕРАТУРНАЯ СТРУКТУРА
ТЕСТОВОГО УЧАСТКА ПОВЕРХНОСТИ ВОССТАНОВЛЕНА.
33
МОНИТОРИНГ ПОЖАРОВ
Площадь пиксела S0 = 1км2
Температура фона T0
IBG
{S0,T0}
IF
Площадь пожара SF << S0
Температура пожара TF > 600 K
{SF,TF}
34
ИНТЕНСИВНОСТЬ
ИК - ИЗЛУЧЕНИЯ
Iλ = IF + IBG
где
IF & IBG – излучение пожара и
окружающего его фона
35
IF = BF Pλ, BF = p(θ) ελF Bλ(TF ),
Pλ = exp{–τλ(θ)}, p(θ) = SF /S0(θ)
IBG=ISRF+IATM+IRFL+ISCT+IADJ
36
РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ДЕТЕКТИРОВАНИЯ
P{x} > dP
где
dP - пороговая величина функции P{x},
x - спутниковые измерения в спектральных
каналах видимого и инфракрасного диапазонов.
Как правило, используемые пороговые алгоритмы
детектирования пожаров не учитывают влияние
атмосферы на измеряемые величины
37
RT- МЕТОД ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ПОЖАРОВ
BF = (Iλ – IBG)/Pλ
BF > dB
Решающее правило BF > dB не зависит
от оптико-геометрических условий
спутниковых наблюдений
38
ПРИМЕР 1. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРЫ
ПЛАМЕНИ ФАКЕЛА (λ=3.96 µm)
39
А: Безоблачная атмосфера
710
B: Дым, облачность
330
330
950
320
720
320
960
730
300
310
Line (Y)
Line (Y)
310
970
300
290
740
290
980
280
750
380
390
400
410
420
270
280
990
790
Sample (X)
800
810
820
830
270
Sample (X)
Case
ТS, К
Pλ /τλ
T11
T3.96
T0F
TACF
А
300.0
0.822 /0.196
297.4
334
2180 2430
В
302.0
0.344 /1.067
293.8
321
1410 2450
ПРИМЕР 2. ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ТЕСТОВЫХ
ОБЪЕКТОВ. СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ
MOD14:
MOD14m:
1) T21 > 310 K, 2) ∆T > 10 K,
3) ρ0.86 < 0.3, ∆T = T21 – T31
1) T21 > 302 K,
2) ∆T > 3 K,
3) ρ0.86 < 0.3, ∆T = T21 – T31
Тест 1. T21 > 360 K (320 K ,
ночь)
Тест 2. ∆T > ∆T* + C1—µ∆T
Тест 3. ∆T > ∆T* + C2
Тест 4. T21 > T21* + C3—µ21
Тест 5. T31 > T31*+ µ31 – C4,
Тест 1 … Тест 5
где C1=2.5, C2=5, C3=2, С4=4
где C1=3.5, C2=6, C3=3, С4=4
ИОА СО РАН (для NOAA)
ATMCOR
RTM-метод:
Этап 1. Получение оперативной априорной информации (профили
температуры и влажности воздуха, характеристики аэрозоля и
облачности).
Этап 2. Восстановление ТПП в каналах 21/22, 31, 32 (TS,21, TS,31, TS,32). Учет
ошибок в задании метеоданных. Отбраковка случаев плотной
облачности. Учет влияния полупрозрачной облачности.
Этап 3. Детектирование тепловых объектов по признакам:
40
1) TS,21 > 302 K
2) ∆T=TS,21−TS,31 > 3 K
РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ
Факельные
установки
Методы
ВСЕ
F1…F10
MOD14
60
6
MOD14m
83
21
ИОА
-
36
RTM
122
53
Факельные установки
Методы
N∑
MOD14
F1
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
F9
F10
X1
X2
X3
60
4
−
−
−
−
−
−
−
1
1
14
14
26
MOD14m
83
6
2
−
1
−
1
1
−
6
4
18
18
26
RTM
122
13
4
3
4
2
8
1
1
8
9
21
21
27
T21,СР
309
304
306
306
305
305
308
303
307
306
314
320
329
41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
МОДЕЛИ ПЕРЕНОСА ТЕПЛОВОГО ИЗЛУЧЕНИЯ
ЧЕРЕЗ АТМОСФЕРУ ЯВЛЯЮТСЯ ЭФФЕКТИВНЫМ
СРЕДСТВОМ КОРРЕКТНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИКЗОНДИРОВАНИЯ
ЗЕМНОЙ
ПОВЕРХНОСТИ
ИЗ
КОСМОСА.
ПРИМЕНЕНИЕ RT-МЕТОДА В ВАРИАНТЕ “SPLITWINDOW” ПОЗВОЛЯЕТ СДЕЛАТЬ ЭТО РЕШЕНИЕ
УСТОЙЧИВЫМ К ОШИБКАМ ЗАДАНИЯ
АПРИОРНОЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ.
42
Использование RTM-метода в задаче
детектирования очагов пожаров
может существенно повысить
результативность пожарного
мониторинга, особенно для
слабоинтенсивных очагов или для
сложных оптико-метеорологических
условий наблюдений.
43
Спасибо за внимание!