WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 || 23 | 24 |   ...   | 65 |

ности описания системы, во-вторых, получить реше- 14. Miller G. A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two // The Psychological Review. 1956. Vol. 63.

ния, доступные для интерпретации при возможной потере точности. При этом тестовые примеры показа- P. 81–97.

15. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника:

ли, что потеря точности описания не так критична, поскольку решения позволяют сделать наиболее об- теория и практика. М. : Мир, 1992.

щие и практические полезные выводы об исследуе- 16. Нечеткая логика и искусственные нейронные мой системе. А в случае когда точность необходима, сети : учеб. пособие / В. В. Круглов [и др.]. М. : Физкритерий точности можно использовать с большим матлит, 2002.

весовым коэффициентом или оставить единственным. 17. Семенкин Е. С. Эволюционные алгоритмы поддержки принятия решений при управлении сложБиблиографические ссылки ными системами // Вестник СибГАУ. 2005. Вып. 7.

С. 83–85.

1. Оптнер С. Л. Системный анализ для решения 18. Zitzler E., Thiele L. Multiobjective evolutionary деловых и промышленных проблем. М. : Сов. радио, algorithms: A comparative case study and the strength 1969.

Pareto approach // IEEE Trans. on Evolutionary 2. Антонов А. В. Системный анализ. М. : Высш.

Computation. 1999. Vol. 3. № 4. Р. 257–271.

шк., 2004.

E. A. Sopov, S. A. Sopov INTELLIGENT INFORMATION TECHNOLOGIES OF DIAGNOSIS AND DIAGNOSTICS IN COMPLEX SYSTEM ANALYSIS An original approach to a problem of diagnosis and diagnostics of a problem situation, based on multicriteria knowledge extraction, is proposed. The basic knowledge representation models and methods, along with knowledge quality estimation criteria, are considered.

Keywords: problem, system analysis, intelligent information technologies.

© Сопов Е. А., Сопов С. А., Математика, механика, информатика УДК 89.53.А. И. Сухинин, М. В. Воробьева, Е. А. Охоткина КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ СНЕГОВОГО ПОКРОВА СИБИРИ ПО ДАННЫМ РАДИОМЕТРА MODIS* Представлен анализ динамики снегового покрова Сибирского федерального округа (СФО). Изложены теоретические основы расчета индекса снегового покрова, основанного на изучении спектрально-отражательных и поглощательных характеристик снега.

Ключевые слова: отражательная способность, определение метеорологических параметров, наземные станции, снеговой индекс, относительная влажность, определение площади заснеженности.

При изучении атмосферных процессов, а также со- до, близкое к 1,0. Альбедо тающего, грязного (запыстояния земной и водной поверхности Земли, в си- ленного) снега может снизиться до 0,4.

ноптической метеорологии важно не только получе- Отражательная способность свежего снега очень ние или свободный доступ к первичной спутниковой велика в видимой части электромагнитного спектра, информации, но и грамотное использование данных но она становится меньше ближе к инфракрасной часдистанционного зондирования для анализа состояния ти спектра, особенно если размер снежных зерен увеокружающей среды, изучения климата и прогноза личивается. Вдобавок к этому промышленное загрязпогоды. Столь глобальное применение и постоянный нение способствует появлению сажи на снегу, а налиинтерес к развитию спутниковых методов мониторин- чие сажи уменьшает отражательную способность снега различных метеорологических элементов указыва- га и ускоряет процесс его таяния.

ют на актуальность подобного рода исследований. Индекс NDSI – это единица измерения относиВажной задачей наблюдения за снеговым покро- тельной величины, показывающая различие между вом является определение площади заснеженности, отражательными способностями снега в видимом и что необходимо для прогнозов стоков рек со снего- инфракрасном излучениях. Для данных, полученных вым питанием, типичным для Сибири [1]. Для того со спектрорадиометра MODIS, индекс NDSI вычислячтобы провести количественный и качественный ана- ется следующим образом:

лиз снегового покрова, на основе совокупного исNDSI = (f4– f6)/(f4+ f6), пользования спутниковой информации и данных на- где f4 – альбедо снега в четвертом канале земных станций изучается метеорологическая обста( = 0,545…0,565 мкм), f6 – альбедо снега в шестом новка территории, путем исследования спутниковых канале ( = 1,628…1,652 мкм).

снимков определяется площадь заснеженности басДля решения поставленной задачи была разрабосейнов рек.

тана методика, которая состояла из представленных Состояние атмосферы в определенный момент ниже этапов.

времени характеризуется рядом физических величин, 1. Обработка метеорологических данных с наземкоторые и называются метеорологическими элеменных станций. Из архива данных космических снимков тами или параметрами.

были выбраны изображения с ноября 2010 г. по март Ряд таких параметров можно получить из спутни2011 г. Чтобы сделать выборку по метеостанциям, ковой и наземной информации. Эти параметры опребыли установлены границы территории исследования, деленным образом связаны друг с другом: например, которая представляет собой прямоугольник с коордизная высоту верхней границы облачности (ВГО), натами 90°…100° в. д., 50°…65° с. ш. В результате влажность и количество осадков, можно судить о типе была выбрана 21 метеостанция. Метеопараметры облачности; или, например, зная облачность, можно с каждой станции, за каждый день, были занесены определить характер осадков. Визуализация этих зав таблицы, рассчитаны средние значения исследуевисимостей, различные графики, карты погоды и промых параметров и построены графики зависимости чее, сравнение всех полученных данных с данными от даты, а также проведен синоптический анализ попрошлых лет – все это дает комплексный синоптичелученных результатов.

ский анализ метеорологической обстановки. Благода2. Определение метеорологических параметров ря этому можно рассуждать об аномальной синоптис помощью спутниковых снимков. Используя зимние ческой обстановке или об опасных погодных явлениархивные космические снимки метеорологического ях. Относительно зимне-весеннего периода года такохарактера со спутников Terra и Aqua за 2010 и 2011 г.

выми могут быть сход снежных лавин, весеннее снеи программу APT View, была проведена обработка готаяние и половодье.

данных дистанционного зондирования с выявлением Основным источником информации для выделетаких метеорологических параметров, как высота ния снежного покрова является альбедо поверхности верхней границы облачности, температура ВГО и ков видимом и ближнем ИК-диапазонах. Чистый, свеличество осадков.

жевыпавший снег в видимом диапазоне имеет альбе* Работа выполнена при поддержке гранта Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 гг.

Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева 3. Исследование спутниковых снимков для опре- Изучение графика относительной влажности воздуха (рис. 1) показывает, что в исследуемый период ее деления площади заснеженности территории. Для значения колебались приблизительно от 51 до 84 %.

того чтобы провести классификацию спутниковых Самая высокая влажность (83,71 %) была зафиксироизображений, с помощью программного пакета вана на исследуемой территории 15 января, а самая ERDAS IMAGINE 9.1 были рассчитаны значения низкая – 26 марта 51,13 %.

нормализованного дифференциального вегетационноСравнив графики температуры (рис. 2) и точки рого индекса (NDVI) и снегового индекса (NDSI). После сы (рис. 3), можно заметить, что по значениям кривые классификации были рассчитаны величины площадей точки росы несколько смещены вниз относительно заснеженности, занимаемых определенными классами кривых температуры. И, взяв во внимание высокие снега на снимке, и определена общая заснеженность значения влажности воздуха, следует отметить, что каждого бассейна.

в насыщенном воздухе точка росы всегда ниже темНиже представлены результаты экспериментов, пературы воздуха.

полученные в ходе НИР.

Для комплексного синоптического анализа полуИзучение метеорологических параметров с наземченных данных рассчитаны также средние значения ных станций. Основные метеорологические параметскорости ветра. Скорость ветра, как видно из графика ры для изучения снеговой обстановки на территории (рис. 4), не достигала больших значений и колебалась исследования, полученные с наземных метеостанций, в диапазоне от 0 до 4,4 м/с, что приводит к медленнодля наглядности представим в виде графиков зависи- му движению воздушных масс, и, следовательно, мости за ту или иную дату (рис. 1, 2, 3).

к ежедневным выпадениям осадков.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Число Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 1. Средние значения относительной влажности воздуха Число -0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 -------------------Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 2. Средние значения температуры воздуха Относительная влажность воздуха, % Температура воздуха, °С Математика, механика, информатика Число -2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 -------------------Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 3. Средние значения температуры точки росы 4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Число Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 4. Средние значения скорости ветра Изучение метеорологических параметров со спут- определить максимальное значение высоты ВГО никовых снимков. В результате обработки космиче- и минимальное значение температуры ВГО.

ских снимков с изображением облачного покрова по- Данный факт подтверждают результаты эксперилучен ряд синоптических параметров. Данные бра- ментов, представленные на рис. 5, 6 и 7, где наблюдались в тех точках на снимках, где географически рас- ется, что обильным осадкам действительно соответстполагаются пять метеостанций Красноярского края. вуют большие значения ВГО и минимальные значеСредние значения метеопоказателей занесены в таб- ния температуры ВГО. Данные об изменении темпелицы, а также построены графики зависимости, ратуры ВГО целесообразно использовать для оценки отражающие состояние атмосферы в зимний период эволюции облачного массива.

(рис. 5, 6, 7). Осадки у Земли начинаются при температуре ВГО Уже на начальном этапе определения метеороло- примерно –32. Графики (см. рис. 5 и 6) указывают на гических параметров по данным, полученным с кос- подобную зависимость: при значениях температуры мических снимков, было обнаружено, что самые низ- ВГО, близких к –32 и ниже, наблюдаются осадки кие значения температуры ВГО соответствуют самым в 4 и 5 мм.

высоким показателям высоты ВГО и осадков. Иными Исследования показали, что период с ноября 2010 г.

словами, достаточно найти на исследуемой террито- по март 2011 г. был снежным и холодным, но не анории снимка точку с интенсивными осадками, чтобы мальным.

Точка росы, °С Скорость ветра, м/с Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева 6,6,5,5,4,4,3,3,2,2,1,1,0,0,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 -0,Число Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 5. Средние значения количества осадков Число -0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 --------------------Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 6. Средние значения температуры верхней границы облачности 8,8,7,7,6,6,5,5,4,4,3,3,2,2,1,1,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Число Ноябрь, 2010 Декабрь, 2010 Январь, 2011 Февраль, 2011 Март, Рис. 7. Средние значения высоты верхней границы облачности Количество осадков, мм Температура ВГО, С Высота ВГО, км Математика, механика, информатика Сильный мороз – это низкая минимальная темпе- цвета; пиксели грязного или же талого снега – в сером ратура воздуха в течение продолжительного времени или грязно-голубом цвете; пиксели растительности – и tmax –35° в течение пяти суток. Столь низкие зна- в оттенках зеленого; пиксели почвы – в желтом; а пикчения температуры воздуха на территории Сибирско- сели изредка встречавшихся облаков – в белом цвете.

го федерального округа наблюдались в декабре Полученные в ходе эксперимента значения норма(с 12-го по 14-е, 21-го и 22-го), но в течение непро- лизованного снегового индекса для выделенных класдолжительного срока (2…3 дней). Все это не характе- сов снега представлены в таблице. В колонке «Харакризует исследуемый период как аномальный в отли- теристика» помещены названия классов, созданные в чие от периода с ноября 2009 г. по март 2010 г. ходе классификации спутниковых снимков.

Определение площади заснеженности террито- Следует заметить, по данным классификации, что рии. Исследовались бассейны трех рек, протекающих грязный на самом деле снег, который имеет значения на территории Сибирского федерального округа: То- NDSI ~0,6…0,7 и выше, классифицировался как чисми, Чулыма и Кана. Для обработки и анализа были тый и наоборот. Талый же снег на всех снимках был выбраны снимки радиометра MODIS за период с фев- классифицирован верно. На снимке территории басраля по апрель 2011 г. с пространственным разреше- сейна р. Томь за 16 апреля 2011 г. были обнаружены нием в 250 м для первого и второго спектральных отрицательные значения NDSI, классифицированные каналов и 500 м для четвертого и шестого каналов как грязный снег. Скорее всего, это промышленные и созданы многоканальные изображения. Изображе- районы населенных пунктов (заводы, фабрики и т. д.), ния бассейна р. Чулым, полученные с радиометра где снега уже не было или он очень грязный. Также MODIS, представлены на рис. 8. стоит отметить, что среднее квадратическое отклонеПосле расчета значений индексов NDVI и NDSI ние уменьшается с ростом количества измерений была проведена классификация изображений с ис- и имеет высокие значения там, где классификация пользованием спектральных сигнатур для каждого была проведена неточно. Из этого следует, что необкласса в качестве обучающей выборки (рис. 9). Пик- ходимо создавать больше классов при классификации сели, соответствующие снеговому покрову, воде и спутниковых снимков и более точно отслеживать знальду, представлены во всевозможных оттенках синего чения снегового индекса.

22 февраля 2011 г. 5 марта 2011 г. 11 апреля 2011 г.

Рис. 8. Исходные спутниковые снимки бассейна р. Чулым (MODIS) 22 февраля 2011 г. 5 марта 2011 г. 11 апреля 2011 г.

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 || 23 | 24 |   ...   | 65 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.