Методика выделения облачности для данных сканера AVHRR, относящихся к Черному морю

Описывается один из регионально адаптированных для Черноморского региона вариантов методики распознавания облачности на изображениях AVHRR. За основу взяты пороговые алгоритмы, использующие особенности формирования восходящего излучения в различных спектральных интервалах. В ходе изучения данных, от...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Морской гидрофизический журнал
Date:2009
Main Author: Плотников, Е.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Морський гідрофізичний інститут НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/105055
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Методика выделения облачности для данных сканера AVHRR, относящихся к Черному морю / Е.В. Плотников // Морской гидрофизический журнал. — 2009. — № 3. — С. 69-76. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Описывается один из регионально адаптированных для Черноморского региона вариантов методики распознавания облачности на изображениях AVHRR. За основу взяты пороговые алгоритмы, использующие особенности формирования восходящего излучения в различных спектральных интервалах. В ходе изучения данных, относящихся к Черному морю, проанализированы и модифицированы известные алгоритмы выделения облачных ситуаций в ночное и дневное время. При рассмотрении результатов обработки массивов спутниковых данных, полученных в 2005 и 2006 гг., оценена эффективность и выявлены недостатки разработанного метода. One of the variants of the algorithm of cloud detection (regionally adapted to the Black Sea) on AVHRR images is described. The threshold algorithms using the features of ascending radiation formation in various spectral intervals are taken as a basis. AVHRR data on the Black Sea permit to test and modify the existing algorithms of cloud detection in day and night time. The method efficiency is evaluated by processing satellite data for 2005 – 2006; its drawbacks are revealed.
ISSN:0233-7584