Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВВЕДЕНИЕ

Температура воды - важнейший океанографический параметр. Он принадлежит к числу наиболее важных фундаментальных характеристик океана. Важность регулярных измерений температуры воды на поверхности и по глубине, в сочетании с измерениями солености и плотности высока хотя бы из того, что эти параметры входят во все термогидродинамические уравнения и модели, описывающие состояние Мирового океана, формы его многообразных движений, процессы его взаимодействия с атмосферой, механизмы усвоения океаном энергии солнечных лучей.

Исключительно велико влияние температуры воды на биологическую продуктивность морей и океанов. Температура воды является активирующим или ограничивающим фактором, проявляясь во всех звеньях пищевой цепи морских сообществ, начиная с процесса фотосинтеза первичного органического вещества, через фитопланктон и фитобентос к растительноядному зоопланктону, к макропланктону и нектону. Температура, а именно ее изменение в пространстве и во времени, является одним из важнейших показателей биологической продуктивности вод океана, морей и рек, на которую оказывает как прямое, так и косвенное влияние.

Объемы получаемой информации о температуре воды в Мировом океане весьма велики. Ежегодно во всем мире производятся миллионы единичных измерений этого параметра. С помощью традиционных ртутных термометров и современных термисторных преобразователей температуру морской воды измеряют как специализированные научно-исследовательские суда, так и практически все крупные торговые суда. Эта информация стекается в международные центры, обрабатывается и используется национальными организациями многих стран для составления оперативных прогнозов погоды, в научных исследования и в прикладных целях. И все же информации о температуре воды Мирового океана не хватает. Традиционные технические средства измерений, традиционные методы сбора информации о температуре поверхности океана никогда не смогут обеспечить полный сбор необходимой информации для решения поставленной задачи. Однако в этом нам помогают дистанционные методы исследования температуры.

Значения поверхности температуры воды имеет огромную ценность, как в гражданских, так и военных целях. Например, какое либо отклонение температуры поверхности воды от норм, которые накапливаются статистически, служит индикатором изменения подводной и окружающей среды. В военном деле этот показатель служит средством обнаружения подводных лодок, которые оставляют за собой тепловой след от работы двигателей выделяющих тепло, поднимающееся вверх по закону Архимеда. Можно провести аналог со следом оставляемым самолетом в небе. Хоть и величина, на которую будет отличаться значения температуры следа от остальной массы воды ничтожна, мала, но военные радиометры имеют точность до ноль целых десятитысячных.

1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1 Радиационный метод измерения температуры воды

Законы излучения нагретых тел лежат в основе радиационного метода измерения температуры воды.

Для выявления характеристики излучения нагретых тел введено понятие абсолютно черного тела (АЧТ), т.е. тела, поглощающего все падающее на него излучение, независимо от его спектрального состава.

Главная характеристикой излучения АЧТ - это спектральная плотность излучения поверхности или энергетическая светимость другими словами mлT Вт/(м2*мкм). Часто пользуются понятием спектральной яркости lлT Вт/(м2*ср*мкм) - это значение mлT, отнесенное к единичному телесному углу.

Зависимость спектральной плотности излучения от температуры тела выражается по формуле Планка

(1)

где Т - температура, К; с0 = 2,998*108 м/c - скорость света в вакууме; h = 6,6262*10-34 Дж*с - постоянная Планка; k = 1,38*10-23 Дж/К - постоянная Больцмана.

Подставляя значения постоянных, имеем:

(2)

где c1 = 3,7415*10-16 Вт*м2, c2 = 1,4388*10-2 м*К.

Суммарная энергетическая светимость идеального излучателя при температуре Т определяется по закону Стефана-Больцмана, который получается путём интегрирования уравнения (1):

(3)

где у = 5,67*10-8 Вт/(м2*К4) - постоянная Стефана-Больцмана. Для черных тел суммарная энергетическая светимость прямо пропорциональна четвертой степени температуры тел.

При дифференцировании формулы (2), получается зависимость положения максимума спектральной плотности излучения от температуры - закон Голицина - Вина:

(4)

Из формул (1), (4), следует, что все тела, имеющие температуру выше абсолютного нуля, излучают электромагнитную энергию, при этом количество энергии и диапазон длин волн, соответствующий максимальному излучению, зависит от температуры самого объекта (рис.1).



Рис. 1. Энергия излучения Солнца, отмечена 1-ой линией при температуре Т = 6000К, и идеального излучателя, отмечена 2-ой линией при температуре Т = 300К

Суммарное излучение Солнца во всех спектральных диапазонах превышает излучение природных объектов. Однако, учитывая, что Солнце излучает энергию равномерно по сфере, а в направлении Земли распространяется лишь очень малая часть этого излучения, учитывая угловой размер Солнца 0,5° при наблюдении с Земли, а также то, что часть солнечного излучения поглощается в земной атмосфере, позволяет выявить, что в дистанционном зондировании солнечное излучение соизмеримо с излучением земной поверхности при длинных волнах мене 3 мкм, в более длинноволновой области излучением Солнца можно пренебречь по сравнению с излучение Земли (рис. 2).



Рис. 2. Спектр электромагнитного излучения поверхности Земли

Современные технические средства позволяют измерить собственное излучение Земли, и, следовательно, определять температуру подстилающей поверхности в ИК и СВЧ диапазонах, причем в ИК диапазоне излучение менее подвержено воздействию атмосферы. Под ИК излучением понимается электромагнитное излучение, занимающую спектральную область между красным концом видимого диапазона длина волн составляет 0,75 мкм и коротковолновым радиоизлучением - СВЧ, длина волн составляет 1- 2 мкм. Причем выделяют ближнюю область ИК излучения, 0,47 - 2,5 мкм, среднюю область 2,5 - 50 мкм и дальнюю область 50 - 2000 мкм.

В природе тела называются нечерными. Излучение нечерных тел зависит от их физических свойств и определяется в основном поглощательной способностью тел, всегда меньший, чем у черного тела.

По характеру излучения тела делятся на селективные и серые излучатели. Селективные излучатели излучают неравномерно в различных участках спектра, а их поглощательная способность зависит от длины волны падающего излучения. Серый излучатель дает тепловое излучение одинаковое с излучение черного тела при той же температуре с точки зрения относительного распределения энергии по спектру длин волн, но у серого тела меньшая излучательная способность для каждой длины волны и для всего спектра лучистой энергии.

Главной характеристикой серого излучателя является его суммарный коэффициент теплового излучения еT, равный отношению его суммарной энергетической яркости LT к суммарной энергетической яркости идеального излучателя LTo при той же температуре:

(5)

Для селективного излучателя основной характеристикой является спектральный коэффициент теплового излучения елT, т.е. отношение спектральной плотности энергетической яркости LлT данного источника излучения к спектральной плотности энергетической яркости LлTo идеального излучателя при той же термодинамической температуре и той же длине волны:

(6)

Для серых излучателей значения еT и елT совпадают.

К серым телам применимы основные законы теплового излучения, выведенные для черных тел. Формула Планка для серого тела будет выглядеть:

(7)

а закон Стефана-Больцмана запишется как:

(8)

При дистанционном определении температуры воды методом ИК радиометрии температурной зависимостью еT можно пренебречь, а саму водную поверхность считать в «окне прозрачности» атмосферы 8 - 13 мкм серым излучателем с излучательной способностью еT = 0,98. Волнение практически не сказывается на величине еT при условии, что скорость ветра менее 14 м/с [1].

1.2 Спутниковая система NOAA

Оперативная спутниковая система NOAA состоит из геостационарных спутников GOES предназначенных для краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования и мониторинга текущей метеорологической обстановки и полярно-орбитальных спутников POES, которые предоставляют информацию для более долгосрочных прогнозов. Данные со спутников GOES и POES позволяют производить глобальный мониторинг погодной обстановки.

Рис. 3. Визуальное изображение спутника NOAA

Данные полярно-орбитальных спутников NOAA используются для долгосрочных прогнозов погоды, мониторинга атмосферы и погодных явлений, а также для обеспечения безопасности полетов (в т. ч. для обнаружения облаков вулканического пепла) и безопасности водного транспорта (мониторинг и прогнозирование ледовой обстановки). Данные, полученные спутником, накапливаются в бортовом ЗУ, а затем передаются в центры приема данных - Фэйрбэнкс (США, Аляска) и Уоллопс Айленд (США, Вирджиния). Спутники NOAA также оснащены системами поиска и спасения (S&R), которые к настоящему времени помогли спасти более чем 20 тысяч человеческих жизней [2].

Спутник несёт на себе следующие приборы: усовершенствованный зондирующий прибор СВЧ (AMSU), усовершенствованный радиометр очень высокого разрешения (AVHRR), а также инфракрасный радиометр с высокой разрешающей способностью. Передатчик для автоматической передачи изображений (APT transmitter) Сенсор AVHRR осуществляет постоянную съемку одной территории 3-4 раза в сутки, обрабатывая данные в 5 спектральных каналах.

Канал 4 радиометра AVHRR фиксирует отраженный сигнал в той части спектрального диапазона, в которой тепловое излучение Земли доминирует все время (включая день и ночь). Получаемое цифровое изображение можно использовать для обработки информации, получаемой в любое время суток для:

* Оценки температурной «яркости» земной и водной поверхности, а также верхних слоев облачного покрова;

* Детектирования типов облачности (всегда в сравнении с информацией по другим каналам);

* Использования различий между каналами 3 и 4 для определения структуры температурного распределения внутри облачности (в ночное время); [3].

1.3 Спутниковая система TERRA

В рамках программы EOS 18 декабря 1999 г. был запущен спутник EOS-AM1 (под названием Terra).

Спутник имеет солнечно-синхронные полярные орбиты (высота - 705 км, период обращения - 99 мин, наклонение - 98,2°; EOS-AM пересекает экватор, двигаясь с севера на юг в 10.30 по местному времени).

Рис. 4. Визуальное изображение спутника TERRA

На борту этого спутника находится пять съемочных систем, одна из них спектрорадиометр высокого разрешения - MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (рис. 4). Сенсор MODIS осуществляет постоянную съемку поверхности Земли с периодом от 1 до 2 дней, обрабатывая данные в 36 спектральных каналах [Прил.1] [4].

1.4 Пороговый метод коррекции температуры водной поверхности

Метод основан на использовании значений температуры поверхности моря определяемых по средним климатическим данным для конкретного района в заданный период - Tкл. Считается, что если средняя температура, замеренная в исследуемом квадрате со снимков прикладной программой Tp < Tкл, то в поле зрения радиометра - облачность. На самом деле, если в поле зрения радиометра попадает даже менее 10 процентов облачности со всего снимка, то погрешность температуры воды замеряемая со спутникового изображения по сравнению с реальной температурой воды составляет от 0.5 до 4 C°.

Использование порогового метода при обработке данных ИК радиометра позволяет идентифицировать облачность и ввести коррекционные поправки температуры - ?T:

?T = Tкл - Tр - 4 + 0,065 * ц (9)

где ц - широта места, Tp - расчетная температура.

Tp высчитывается следующим образом: берется исследуемый относительно визуально безоблачный спутниковый участок водной поверхности, содержащий 8 на 8 пикселей. Высчитывается математическое ожидание M, среднеквадратичное отклонение у. Аномальные пиксели с температурой выходящей за пределы полосы температур M±2у. Снова находится математическое ожидание М, которое и будет являться искомой расчетной температурой Tр.

(10)

Формула (10) представляет собой математическое ожидание.

(11)

Формула (11) представляет собой соответственно среднеквадратичное отклонение, т.е. у - St.

В обеих формулах Xi значение случайной величины, N количество значений случайной величины [5].

1.5 Структура атмосферы и её влияние на ДЗЗ

В прикладном дистанционном зондировании, связанным со сбором данных в помощью установленных на самолётах и/или спутниках датчиков, атмосфера между источником излучения и объектом оказывает влияние на данные. В общем, если влияние атмосферы в кадре данных не постоянно, поправки могу оказать большое влияние на конечный анализ кадра данных. Поэтому в проблемах космического мониторинга большое внимание уделяется влиянию атмосферы на качество данных дистанционного зондирования и на выбор спектральных каналов.

Атмосфера может влиять на данные дистанционного зондирования двумя способами: путём рассеяния и поглощения энергии. Рассеяние имеет место, когда излучение в атмосфере отражается или преломляется частицами пыли или большими водяными каплями. Обычно предполагается, что рассеянное излучение идущее от Солнца (падающее) или отражённое от поверхности Земли (восходящее), не ослабляется, а меняет направление. Часто это изменение направления зависит от длины волны. Излучение, которое не рассеивается, поглощается атмосферой также в зависимости от длины волны, и атмосфера нагревается поглощённым излучением. Метеорологические параметры атмосфера оказывают большое влияние на относительное преобладание процессов рассеяния и поглощения.

Чистое рассеяние имеет место при отсутствии поглощения, при этом нет потери энергии, происходит только изменения направления излучения. В дистанционном зондировании при наличии рассеяния часть энергии выходит за пределы поля зрения датчика. Если поле зрения очень большое, часть рассеянного излучения всё же будет восприниматься датчиком, однако поле зрения небольшое, фактически все рассеянное излучение будет теряться. В последнем случае из-за рассеяния получается явное ослабление или потускнение изображения, тогда в предыдущем случае рассеяние вызывает усиление сигнала, принимаемого прибором, из-за дополнительного излучения, попадающего в апертуру прибора. В обоих случаях рассеяние ухудшает качество полученных данных.

Теоретически рассеяние может быт разделено на три различных типа в зависимости от отношения между длинной волны рассеиваемого излучения и размером частиц, вызывающих рассеяние. Есть такие виды рассеяния: Рэлея, Ми и неселективное [7].

В данной работе буде учитываться влияние рассеяния Рэлея и рассеяние Ми. Неселективное рассеяния происходит, когда размер рассеивающей частицы гораздо больше длины волны излучения. Общее влияние рассеяние больших частиц есть сумма вкладов трёх процессов, происходящих при взаимодействии излучения с частицей, т.е. отражения от поверхности частицы без проникновения, прохождения излучения сквозь частицу с внутренним или без внутреннего отражения и преломления на краю частицы. Неселективное рассеяние обычно имеет место в сильно запыленной атмосфере и приводит к сильному ослаблению полученных данных. Однако наличие такого рассеяния часто указывает на существование твёрдых примесей в атмосфере над исследуемой сценой, что само по себе иногда представляет полезную информацию. Но в данной работе влияние селективного рассеяния не учитывается, так как разрабатываемая в работе модель атмосферной коррекции предназначена для снимков водной поверхности без наличия твёрдых примесей в атмосфере и сильной запылённости.

спутниковый температура вода

1.6 Рассеяние Рэлея

Рассеяние Рэлея имеет место, когда длина волны излучения много больше размера рассеивающих частиц. В рассеянии Рэлея коэффициент объёмного рассеяния хл определяется выражением:

, (12)

где N - число частиц в 1см3; V - объём рассеивающих частиц; л - длина волны излучения; n - показатель преломления частиц; n0 - показатель преломления среды [9]. Используя это уравнение, получим, что коэффициент рассеяния сферических водяных капель в воздухе, для которых n0=0 и n=1,33 для всего инфракрасного спектра и видимого диапазона (кроме областей вблизи полос поглощения) уменьшается и имеет следующий вид:

, (13)

где А - площадь поперечного сечения рассеивающей капли.

В этом случае предполагается, что капли имеют размер молекул и поэтому, гораздо меньше длины волны излучения (меньше, чем л/15) в инфракрасном, а также оптическом диапазоне спектра.

В соответствии с законом Рэлея небо кажется синим. Поскольку коэффициент рассеяния обратно пропорционален четвёртой степени длины волны, излучения в более коротких синих волнах рассеивается по направлению к Земле значительно сильнее, чем излучение в красном диапазоне спектра. Красный цвет заката также объясняется законом рассеяния Рэлея. Как только солнце приближается к линии горизонта, его лучи проходят более длинный путь через атмосферу, излучение на более коротких волнах рассеивается и остаётся излучение только на более длинных волнах. В силу рэлеевского рассеяния полезность многоспектральных данных из синей части спектра весьма ограничена. При аэрофотосъёмки для удаления рассеянного синего излучения, вызванного атмосферным туманом, применяются специальные фильтры [10].

1.7 Рассеяние Ми

Второй тип рассеяния, который будет рассмотрен - рассеяние Ми. Рассеяние Ми происходит в случае, когда длина волны излучения сравнима с размерами рассеивающих частиц (размер частиц больше л/15).

, (14)

где a - радиус сферической частицы; л - длина волны; б - показатель степени, изменяющейся в пределах от 0 до 4;

Рассеяние Ми может существенно зависеть от длины волны, а может и не зависеть, что связано с характеристикой длины волны и коэффициентом площади рассеяния. В дистанционном зондировании рассеяние Ми обычно проявляется как общее ухудшение многоспектральных изображений во всём инфракрасном и оптическом спектрах при наличии в атмосфере густого тумана. При таких условиях капли воды в атмосфере значительно больше тех, о которых шла речь при рассмотрении рассеяния Релея [11].

Благодаря этому, облака являются белыми, а небо голубым. Заметим, что при увеличении размеров частиц индикатриса рассеяния вытягивается в направлении вперед, что происходит, например, в дождевых облаках, когда капельки воды становятся достаточно крупными и готовы упасть в виде дождя. При этом отраженная компонента значительно уступает компоненте с малыми углами рассеяния, т.е. частицы в основном пропускают световое излучение в направлении вперед (становятся прозрачными), мы зрительно воспринимаем такие облака как темные дождевые.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Цель работы: разработка метода коррекции определения температуры водной поверхности по спутниковым данным.

Решаемые задачи:

— Выявление динамики температурного поля о. Байкал за июнь - август 2010 г.

— Получение значений температуры водной поверхности по снимкам со спутника c учетом атмосферных поправок и без них.

— Сравнение динамик температурного хода судовых измерений, с учетом атмосферных поправок и без учета.

2. МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В настоящее время самым оперативным средством по слежению контроля водного поля нашей земли являются методы космической съемки. В основе этих методов лежат дешифровочные характеристики космических изображений в оптическом диапазоне, а именно спектральные характеристики объектов на изображении.

Основные этапы алгоритма по изучению водного поля о. Байкал за июнь - август 2010 года:

1. Выбор из снимка заданного района исследования, при помощи программного пакета APT Viewer.Программный пакет APT Viewer позволяет открывать и просматривать изображения проходов спутника NOAA, накладывать географическую привязку, вычислять температуру поверхности, влажность, давление, количество выпадаемых осадков, NDVI и т.п.

2. Расчет значений температуры при помощи прикладного программного пакета APT Viewer и порогового метода коррекции температуры водной поверхности, а также применение коэффициентов рассеяния Релея и Ми в случае, когда обрабатываемые снимки сделаны спутником с 6.00 до 8.00 часов местного времени. При обработке изображений использовались снимки со спутника NOAA с разрешением 1x1 квадратный километр на 1 пиксель.

3. Отображение полученных значений температуры в графиках и таблице за исследуемый период.

4. Анализ полученных результатов.

Сравнение полученных значений температуры с истинными показаниями судовых станций (Таблица 1).

2.1 Выбор из снимка заданного района исследования, при помощи программного пакета APT Viewer

На начальном этапе, необходимо провести выбор космического снимка, желательно проводить выборку снимков в те периоды времени полученных изображений, на которых присутствует минимум облачности, но поскольку в работе исследуется о. Байкал в заданный период времени, снимки имеющие облачность над исследуемой территорией тоже учитываются в работе.

Задавая требуемые параметры, в программном пакете APT Viewer проводим выбор района исследования. Для исследования температуры водной поверхности используется радиометр AVHRR-4 спутника NOAA. Соответствующие длины волн лежат в 10,3-11,3 мкм четвертого канала спектрорадиометра AVHRR, разрешение которого составляет 1х1 км.

Для наиболее точного выделения исследуемой области на снимке подключается так называемая географическая привязка к эталонной карте. С помощью нее можно сразу получить четко выделенную область для изучения, а именно о. Байкал.

2.2 Расчет значений температуры при помощи прикладного программного пакета APT Viewer и порогового метода коррекции температуры водной поверхности, а также с помощью коэффициентов рассеяния Рэлея и Ми

Данный этап работы включает в себя загрузку снимка в программный пакет APT Viewer полученного со спутника при помощи его записи этим же программным пакетом в формате .mac, формат графических данных -- для дальнейшей работы.

Далее после загрузки снимка проводится автоматическое вычисление значений температуры водной поверхности на всей выбранной территории. Чтобы узнать какое значение температуры соответствует своей координате, достаточно просто навести курсор на необходимую точку и программа выдает его результат в отдельном окне. Первым делом мы берем в среднем 8х8 пикселей в нужном секторе исследуемого объекта и находим усредненную температуру. Потом мы начинаем вычислять температуру по пороговому методу коррекции температуры водной поверхности.

Вся работа, связанная с вычислением по пороговому методу соответственно выполнялась вручную.

На исследуемом снимке, в качестве примера приведенного на рис. 5 мы выделяем визуально 2-3 квадрата в южной и северной части о. Байкал. Размер каждого квадрата составляет 64 пикселя. Каждый пиксель имеет свое значение температуры. Далее находится математическое ожидание М и среднеквадратичное отклонение у. Пиксели, имеющие значения температуры 2у < M удаляются из расчетов. Потом находится математическое ожидание квадрата уже без удаленных пикселей, которое и будет являться расчетной температурой квадрата Тркв. Таким алгоритмом мы пользуемся для других квадратов, как и северной, так и южной частей исследуемого объекта. Находим среднее значение температур квадратов и принимаем за Тр - расчетную температуру, соответственно для севера и юга. Далее подставляем Тр в формулу, описанную в пункте 1.4 и производим конечные расчеты температуры, учитывающие влияния облачности.



Рис. 5. Обработка снимка со спутника NOAA/AVHRR южной части о. Байкал в прикладном программном пакете APT Viewer

Далее производится расчет поправок на туманность. Здесь учитываются такие явления рассеяния как Рэлея и Ми.

Как правило, большая часть снимков о. Байкал делается спутником NOAA в ранние часы утра, в это время надо водной поверхностью образуется густой туман, который в свою очередь оказывает непосредственное воздействие на излучение водной поверхности в инфракрасной области спектра. Чтобы учесть поправки на туман, мы находим и используем коэффициенты рассеяния Рэлея и Ми для рабочих инфракрасных длин волн радиометра AVHRR-4 (10,3-11,3 мкм).

1. Расчёт коэффициента Релея для инфракрасного диапазона. Коэффициент рассчитывается по формуле (12):



где N - число частиц в 1 см3; V - объём рассеивающих частиц; л - длина волны излучения; n - показатель преломления частиц; n0 - показатель преломления среды.

Так как коэффициент рассеяния рассчитывается для сферических водяных капель в воздухе, то показатель преломления среды и показатель преломления частиц соответственно n0=0, n=1,33. Учитывая это, коэффициент рассеяния для всего видимого и инфракрасного диапазонов спектра принимает следующий вид (13):

,

где А - площадь поперечного сечения рассеивающей капли.

Площадь поперечного рассеяния рассчитывается по следующей формуле:

(15)

где r - радиус сферической частицы.

Таким образом, после преобразований формула принимает вид:

(16)

где N = 0,7·107 1/см3 - число частиц в 1 см3; r = 0,01 мкм - радиус частиц;

Длина волны л для четвертого канала спутника NOAA AVHRR-4 (4-ый канал, инфракрасный диапазон) изменяется от 10,3 до 11,3 мкм.

Таким образом, коэффициент рассеяния Рэлея для длин волн четвертого канала может принимать значения у10,3-11,3 = 0,1-0,16.

Рассчитываем среднее значений коэффициента рассеяния Рэлея для инфракрасного диапазона, учитывая погрешность, найденную методом наименьших квадратов, уreley = 0,13±0,01.

2. Расчёт коэффициента Ми для инфракрасного диапазона. Коэффициент рассчитывается по формуле (14):

где a = 0,06 мкм - радиус сферической частицы; б = 1 - показатель степени;

Длина волны л для четвертого канала спутника NOAA AVHRR-4 (4-ый канал, инфракрасный диапазон) изменяется от 10,3 до 11,3 мкм.

Таким образом, коэффициент рассеяния Ми для длин волн четвертого канала может принимать значения у10,3-11,3 = 0,033-0,037.

Рассчитываем среднее значений коэффициента рассеяния Рэлея для инфракрасного диапазона, учитывая погрешность, найденную методом наименьших квадратов, уmi = 0,035±0,01

3. Рассчитываются итоговые значения температуры с учетом коэффициентов рассеяния Рэлея и Ми (время съемки расчетных снимков находилось в промежутке 6.00 - 8.00 часов):

Tконечная = ?T + ?T (уreley + уmi) (17)

где ?T - значение температуры поверхности воды после применения порогового метода коррекции температуры водной поверхности учитывающего поправки на облачность. (9).

2.3 Отображение полученных значений температуры воды о. Байкал в графиках и таблице за июнь-август 2010 г.

Рис. 6. График отображения хода температур северной и южной части о. Байкал, полученных с судовых измерительных станций и программного пакета APT Viewer

На графике отчетливо наблюдается реальное расхождение температурных кривых водного поля северной и южной частей о. Байкал, полученных судовыми измерениями и с помощью космических снимков. За эталонные данные мы принимаем судовые измерения.



Рис. 7. График отображения хода температур северной и южной части о. Байкал, полученных с судовых измерительных станций и применением порогового метода коррекции температуры водной поверхности

Как видно из графиков, после применения порогового метода коррекции температуры водной поверхности и учета влияния тумана, ходы температурных кривых почти совпадают с эталонными судовыми температурами.

Числовые значения температур представлены в большой таблице 1.

Таблица 1

Значения температур с 1 июню по 31 августа 2010г, о. Байкал

ДАТА, 2010 г.	ТЕМПЕРАТУРА СЕВЕРНОЙ ЧАСТИ, C°	ТЕМПЕРАТУРА ЮЖНОЙ ЧАСТИ, C°
	судно	спутник	коррекция	судно	спутник	коррекция
01.06	6,12	3,76	5,58	8,17	4,95	7,39
02.06	6,45	3,64	5,95	7,65	4,72	6,95
03.06	5,05	1,77	4,12	7,43	3,41	6,32
04.06	3,94	2,08	3,36	6,51	3,16	5,69
05.06	4,09	1,05	3,66	6,81	3,88	6,12
06.06	3,29	1,94	2,78	5,58	3,24	4,61
07.06	5,17	3,15	4,86	7,48	4,21	6,86
08.06	5,58	2,07	4,63	6,61	3,45	5,95
09.06	5,34	2,57	4,52	9,33	5,78	8,51
10.06	6,21	3,07	5,21	10,13	6,12	9,29
11.06	6,87	3,44	6,41	11,05	7,18	10,46
12.06	7,22	4,14	6,03	12,14	8,16	11,41
13.06	8,75	5,27	8,02	11,61	7,98	10,85
14.06	7,29	4,44	6,83	10,46	7,19	9,84
15.06	6,34	3,58	5,81	10,25	6,72	9,44
16.06	6,98	4,19	6,27	11,17	7,12	10,21
17.06	5,48	3,12	4,96	10,23	6,84	9,17
18.06	6,85	4,33	5,95	10,36	7,11	9,73
19.06	8,81	5,24	8,01	11,37	7,87	10,84
20.06	8,14	4,98	7,21	11,98	8,12	11,24
21.06	9,83	6,14	9,15	13,16	9,45	12,67
22.06	10,31	7,05	9,71	14,06	10,21	13,41
23.06	12,33	8,35	11,66	15,89	11,46	15,18
24.06	10,75	7,43	9,96	14,26	10,25	13,45
25.06	11,24	7,85	10,63	14,45	10,15	13,85
26.06	9,35	6,01	8,67	13,07	8,92	12,44
27.06	8,76	5,46	7,12	12,26	8,21	11,62
28.06	10,02	6,24	9,31	13,17	9,12	12,65
29.06	8,12	4,88	6,82	12,05	8,15	11,49
30.06	7,08	4,16	6,46	10,12	7,08	9,24
01.07	6,64	3,29	5,94	9,88	6,28	9,44
02.07	7,84	4,99	7,11	10,34	7,26	9,89
03.07	8,36	5,14	7,72	11,17	8,45	10,68
04.07	7,34	4,78	6,67	11,65	8,04	11,01
05.07	6,97	5,21	6,21	10,79	8,86	10,24
06.07	6,42	4,22	5,91	11,84	9,61	11,17
07.07	7,31	5,12	6,78	11,31	9,44	10,86
08.07	7,85	6,16	7,11	11,73	9,87	11,34
09.07	8,93	7,08	8,38	13,62	10,17	13,04
10.07	10,03	7,88	9,14	12,95	10,59	12,26
11.07	10,76	8,34	10,06	13,87	11,43	13,15
12.07	11,43	9,43	10,97	15,04	12,35	14,46
13.07	14,27	12,01	13,76	17,67	14,89	16,98
14.07	16,21	14,07	15,78	20,24	17,11	19,46
15.07	17,76	14,66	16,98	20,96	18,17	20,21
16.07	18,22	15,21	17,55	21,75	18,67	21,13
17.07	17,46	14,49	16,88	21,45	18,06	20,86
18.07	17,85	15,22	17,13	21,68	18,79	21,07
19.07	18,41	16,14	17,96	22,54	19,42	21,94
20.07	19,37	17,11	18,85	23,37	20,47	22,67
21.07	18,97	16,49	18,21	22,19	20,11	21,76
22.07	18,24	15,85	17,55	21,78	19,34	21,12
23.07	17,35	15,04	16,78	20,95	18,79	20,26
24.07	16,64	14,17	15,97	20,12	17,49	19,46
25.07	16,87	15,01	16,24	19,04	16,79	18,23
26.07	16,45	14,33	15,76	18,65	16,47	17,97
27.07	15,34	12,98	14,77	18,32	15,41	17,65
28.07	14,61	12,44	13,99	17,85	15,08	17,34
29.07	16,23	13,71	15,65	18,14	15,47	17,67
30.07	14,76	12,14	14,11	16,91	15,04	16,13
31.07	13,84	11,15	13,07	17,33	14,78	16,47
01.08	12,32	10,09	11,67	16,44	13,48	15,11
02.08	11,86	9,84	11,23	16,64	13,13	15,26
03.08	13,15	10,55	12,76	17,11	14,67	16,34
04.08	13,57	11,22	12,94	17,87	15,14	16,97
05.08	12,97	10,18	12,31	17,21	14,34	16,41
06.08	13,76	11,35	13,08	17,24	14,74	16,57
07.08	13,04	10,11	12,31	16,03	13,86	15,24
08.08	12,94	9,14	11,26	15,76	13,25	14,89
09.08	11,67	9,68	10,94	15,21	12,87	14,19
10.08	10,89	8,34	10,24	14,07	11,14	13,31
11.08	11,96	9,63	11,13	15,08	12,65	14,43
12.08	12,36	9,44	11,51	14,54	11,49	13,77
13.08	12,87	10,17	12,34	15,15	12,47	14,35
14.08	13,45	11,24	12,74	15,84	13,76	15,15
15.08	12,76	10,55	12,07	15,33	12,94	14,78
16.08	12,05	9,13	11,43	14,25	11,92	13,53
17.08	12,51	10,14	11,88	15,11	12,67	14,22
18.08	11,79	8,94	10,26	14,89	11,43	13,65
19.08	10,23	7,84	9,54	13,53	10,64	12,78
20.08	9,28	6,13	8,77	12,14	9,55	11,36
21.08	7,66	5,22	6,97	12,36	8,67	10,98
22.08	7,02	4,14	6,31	10,91	7,41	9,87
23.08	6,77	4,24	5,92	10,67	7,04	9,35
24.08	5,14	2,12	3,77	9,45	6,57	8,14
25.08	3,86	1,31	3,12	8,94	5,14	7,35
26.08	2,94	-0,12	1,76	6,67	3,17	5,39
27.08	0,78	-2,41	0,04	4,32	1,54	2,94
28.08	0,13	-3,87	-0,92	3,54	0,83	1,99
29.08	-0,25	-4,11	-1,45	2,21	-0,71	0,84
30.08	-1,14	-5,24	-2,77	0,86	-2,34	-0,46
31.08	0,04	-3,49	-1,14	1,13	-1,17	0,14

Данная таблица содержит в себе эталонные данные - судовые измерения, данные полученные путем первичной визуальной обработки в прикладном программном пакете APT Viewer - спутниковые данные, а также указаны значения температур после применения порогового метода коррекции определения температуры водной поверхности с учетом влияния тумана - коррекционные данные. Информация с 1 июня по 30 августа 2010 г. южной и северной части по о. Байкал.

2.4 Анализ полученных результатов

Контроль состояния температурного поля воды - важная задача, решаемая методом дистанционного зондирования и включающих в первую очередь мониторинг морских торговых путей, водохранилищ, рек, морей и т.п.

На рис. 6 и 7 изображены зависимости температурного хода водной поверхности исследуемого объекта. В качестве эталона принимается температурный ход поверхности воды, полученный с судовых измерительных станций, соответствующий истинному значению температур. В качестве экспериментальных данных принимаются полученные мной температурные ходы поверхности воды с применением порогового метода коррекции температуры водной поверхности и учетом влияния тумана, рис. 7 синяя и оранжевая линии, а также простой обработки изображений рис. 6 оранжевая и синяя линии. Оба экспериментальных хода температур измеряются в программном пакете APT Viewer.

Сравнивая эталонные данные (Таблица 1) с экспериментальными мы можем наблюдать, что значения проведенных измерений температуры водной поверхности соответствуют пределам допустимой погрешности т.к. даже если только 10% поля зрения радиометра занимает едва заметная облачность, то ошибка измерения составляет около 0.5-4 C° [1].

Мы видим, что пороговый метод коррекции температуры водной поверхности и учет влияния тумана, позволяет внести поправки в определяемую температуру водного покрова. Коррекционная поправка температуры в моей работе составила в среднем 1-3 C°. Обрабатываемые снимки были сделаны со спутника в 6-8 часов утра местного времени.

Хочется обратить внимание на небольшое пересечение-наложение температурных ходов кривых на рис. 6. Это объясняется тем, что различия в значения температуры поверхности воды северной и южной части о. Байкал составляют в среднем 3-6 градусов и погрешность в получаемых значениях температуры по спутниковым данных и судовым измерениям составляет как сказано немного выше 0.5-4 градуса. Поэтому пересекаемые значения температур с различием в 3-4 градуса и являются причиной наложения температурных ходов кривых.

Толщина слоя воды, с которого замеряется температура с помощью радиометра, а именно при спутниковых измерениях составляет 30 мкм, это физическое свойство воды, с глубины более 30 мкм информация о температуре при инфракрасном излучении уже не поступает, а при судовых измерениях глубина колеблется до 1 м вглубь, но не более.

ВЫВОДЫ

1. Значения температурного хода вводного поля получены двумя способами: методом измерений температуры водной поверхности по спутниковым данным с учетом атмосферной коррекции и по наземным данным судовых измерений. Тепловые изображения о. Байкал получены со спутника NOAA за период с 01.06.2010 по 31.08.2010 год.

2. Проведена модернизация программного пакета APT Viewer в виде учета поправок на параметры рассеяния атмосферы.

3. Введен пороговый метод коррекции температуры водной поверхности учитывающий поправки температуру на облачность.

4. Установлено, что спутниковые системы занижают температуру водной поверхности в результате влияния атмосферы более чем на 30% относительно судовых измерений, введение поправок уменьшает эти отклонения, и они составляют не более семи процентов.

5. Результаты представлены в виде графиков и таблицы значений температуры поверхности воды за исследуемый период. Полученные результаты находятся в удовлетворительном согласии с судовыми измерениями.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бычкова, И.А. Дистанционное определение температуры моря [текст] / И.А. Бычкова, С.В. Викторов, В.В. Виноградов. - Л.: Гидрометеоиздат. - 1988. - 361с.

2. Спутниковая система NOAA [электронный ресурс] / Электрон. дан. - М.: Государственное учреждение "Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии "Планета" (ГУ "НИЦ "Планета"). - 2006. - Режим доступа: http://planet.iitp.ru/spacecraft/noaa_rus.htm, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

3. КОСМЕК - АРТ назначение [электронный ресурс] / Электрон. дан. - М.: «Взгляд из космоса», 2008. - Режим доступа: http://www.crimea.com/~asi/kosmek.htm, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

4. Спутник Terra: назначение, общая характеристика [электронный ресурс] Электрон. дан. - М.: Межуниверситетский аэрокосмический центр при Географическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006. - Режим доступа: http://loi.sscc.ru/bdm/sputn/terra.htm, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

5. Тимофеев, Н.А. Радиационный режим океанов [текст] / Н.А. Тимофеев. Киев: Наукова думка. - 1983г. - 283с.

6. Кондратьев, К.Я. Влияние атмосферы на исследования природных ресурсов из космоса [текст] / К.Я. Кондратьев. - М.: Машиностроение. - 1985. - 272с.

7. Кондратьев К.Я. Атмосферный аэрозоль и его влияние на перенос излучения [текст] / К.Я. Кондратьев. - Л.: Гидрометиздат. - 1978. - 261с.

8. Дейвис, Ш.М. Дистанционное зондирование: количественный подход [текст] / Ш.М. Дейвис. М.: Недра. - 1978. - 396с.

9. Рис, У.Г. Основы дистанционного зондирования [текст] / У.Г. Рис. - М.: Техносфера. - 2006. - 336с.

10. Кондратьев, К.Я. Спутниковая климатология [текст] / К.Я. Кондратьев. - Л.: Гидрометиздат. - 1971. - 253с.

11. Герман, М.А. Космические методы исследования в метеорологии [текст] М.А. Герман. - Л.: Гидрометиздат. - 1985. - 143с.

12. Хвостиков, И.А. Теория рассеяния света и её применение к вопросам прозрачности атмосферы и туманов [текст] / И.А. Хвостиков. М.: Наука. - 1940. - 225с.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Приложение 1

Спутник	Сенсор	Пространственное разрешение, м	Временное разрешение, м	Размер сцены, км	Каналы	Длина волн, мкм
NOAA	AVHRR	1100	6	3000	1	0,58-0,68
					2	0,725-1,0
					3	3,55-3,93
					4	10,3-11,3
					5	11,4-12,4
TERRA	MODIS	250	48	2330	1	0.67-0.62
					2	0.876-0.841
					3	0.479-0.459
					4	0.565-0.545
					5	1.25-1.23
					6	1.652-1.628
					7	2.155-2.105
					8-11	0.42-0.526
					12	0.556-0.546
					13	0.672-0.662
					14	0.683-0.673
					15	0.753-0.743
					16	0.877-0.862
					17-19	0.92-0.915
					20	3.840-3.660
					21	3.989-3.929
					22, 23	3.989-4.020
					24-26	4.498-4.482
					27	6.895-6.535
					28	7.475-7.175
					29	8.700-8.400
					30	9.880-9.580
					31	11.280-10.780
					32	12.270-11.770
					33-36	13.485-14.085

Размещено на Allbest.ru