Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным
На примере реконструкции последовательности полей концентрации хлорофилла «а» у южного берега Крыма изложена технология восстановления пропусков в спутниковых данных, обусловленных наличием облачности. Приведены результаты тестирования метода в виде зависимости средней ошибки реконструкции от числа...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Морський гідрофізичний інститут НАН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56940 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным / Е.Ф. Васечкина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2013. — Вип. 27. — С. 210-214. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56940 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Васечкина, Е.Ф. 2014-03-01T14:39:25Z 2014-03-01T14:39:25Z 2013 Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным / Е.Ф. Васечкина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2013. — Вип. 27. — С. 210-214. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1726-9903 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56940 551.465.6 На примере реконструкции последовательности полей концентрации хлорофилла «а» у южного берега Крыма изложена технология восстановления пропусков в спутниковых данных, обусловленных наличием облачности. Приведены результаты тестирования метода в виде зависимости средней ошибки реконструкции от числа пропусков. Показано, что применение предлагаемой технологии позволяет получать на ограниченных участках моря поля поверхностных характеристик с разрешением 1 км и дискретностью 1 сутки. На прикладі реконструкції послідовності полів концентрації хлорофілу «а» біля південного берега Криму викладена технологія відновлення пропусків у супутникових даних, обумовлених наявністю хмарності. Наведено результати тестування методу у вигляді залежності середньої помилки реконструкції від числа пропусків. Показано, що застосування пропонованої технології дозволяє отримувати на обмежених ділянках моря поля поверхневих характеристик з дозволом 1 км і дискретністю 1 добу. Algorithm of reconstruction gaps in satellite data due to the presence of clouds has been demonstrated on the example of recovering the sequence of fields of chlorophyll "a" concentration in the region near southern Crimea. The results of method testing has been shown as a function of mean error of reconstruction to the number of gaps. Application of the proposed algorithm allows one to get fields of surface characteristics on limited areas with 1 km resolution and 1 day discreteness. ru Морський гідрофізичний інститут НАН України Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу Анализ гидрометеорологических полей по данным моделирования и долговременного мониторинга Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| spellingShingle |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным Васечкина, Е.Ф. Анализ гидрометеорологических полей по данным моделирования и долговременного мониторинга |
| title_short |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| title_full |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| title_fullStr |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| title_full_unstemmed |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| title_sort |
технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным |
| author |
Васечкина, Е.Ф. |
| author_facet |
Васечкина, Е.Ф. |
| topic |
Анализ гидрометеорологических полей по данным моделирования и долговременного мониторинга |
| topic_facet |
Анализ гидрометеорологических полей по данным моделирования и долговременного мониторинга |
| publishDate |
2013 |
| language |
Russian |
| container_title |
Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу |
| publisher |
Морський гідрофізичний інститут НАН України |
| format |
Article |
| description |
На примере реконструкции последовательности полей концентрации хлорофилла «а» у южного берега Крыма изложена технология восстановления пропусков в спутниковых данных, обусловленных наличием облачности. Приведены результаты тестирования метода в виде зависимости средней ошибки реконструкции от числа пропусков. Показано, что применение предлагаемой технологии позволяет получать на ограниченных участках моря поля поверхностных характеристик с разрешением 1 км и дискретностью 1 сутки.
На прикладі реконструкції послідовності полів концентрації хлорофілу «а» біля південного берега Криму викладена технологія відновлення пропусків у супутникових даних, обумовлених наявністю хмарності. Наведено результати тестування методу у вигляді залежності середньої помилки реконструкції від числа пропусків. Показано, що застосування пропонованої технології дозволяє отримувати на обмежених ділянках моря поля поверхневих характеристик з дозволом 1 км і дискретністю 1 добу.
Algorithm of reconstruction gaps in satellite data due to the presence of clouds has been demonstrated on the example of recovering the sequence of fields of chlorophyll "a" concentration in the region near southern Crimea. The results of method testing has been shown as a function of mean error of reconstruction to the number of gaps. Application of the proposed algorithm allows one to get fields of surface characteristics on limited areas with 1 km resolution and 1 day discreteness.
|
| issn |
1726-9903 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56940 |
| citation_txt |
Технология мониторинга полей поверхностных характеристик моря по спутниковым данным / Е.Ф. Васечкина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2013. — Вип. 27. — С. 210-214. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT vasečkinaef tehnologiâmonitoringapoleipoverhnostnyhharakteristikmorâposputnikovymdannym |
| first_indexed |
2025-11-25T23:31:45Z |
| last_indexed |
2025-11-25T23:31:45Z |
| _version_ |
1850586136276107264 |
| fulltext |
210
УДК 551 .465 .6
Е.Ф.Васечкина
Морской гидрофизический институт НАН Украины, г.Севастополь
ТЕХНОЛОГИЯ МОНИТОРИНГА ПОЛЕЙ ПОВЕРХНОСТНЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК МОРЯ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ
На примере реконструкции последовательности полей концентрации хлоро-
филла «а» у южного берега Крыма изложена технология восстановления пропусков
в спутниковых данных, обусловленных наличием облачности. Приведены результа-
ты тестирования метода в виде зависимости средней ошибки реконструкции от
числа пропусков. Показано, что применение предлагаемой технологии позволяет
получать на ограниченных участках моря поля поверхностных характеристик с раз-
решением 1 км и дискретностью 1 сутки.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА : спутниковые данные, восстановление пропусков, кон-
центрация хлорофилла «а» в поверхностном слое моря.
Ранее, в работах [1, 2] была подробно изложена технология восстанов-
ления пропусков, присутствующих на спутниковых снимках вследствие об-
лачности. Применяя ее, мы можем получать ежедневные непрерывные поля
поверхностных характеристик моря с некоторым осреднением, которое оп-
ределяется имеющимися вычислительными возможностями. Однако в ряде
случаев необходима более детальная информация о пространственном рас-
пределении характеристик поверхности моря. К настоящему времени нако-
плен достаточно большой объем спутниковой информации, позволяющий
реконструировать поля на ограниченных акваториях с разрешением 1 км. В
работе будет показано решение такой задачи на примере поля содержания
хлорофилла «а» в поверхностном слое вблизи южного берега Крыма. Спут-
никовые данные, использованные в расчетах, взяты с сайта Отдела дистан-
ционных методов исследований МГИ НАНУ [3].
Рассмотрим детально все этапы технологии построения ежедневных
карт на примере полей содержания хлорофилла «а».
Первичная обработка данных. При рассмотрении спутниковых сним-
ков, имеющих пропуски вследствие наличия непрозрачных облаков над мо-
рем, выясняется, что на некоторых из них присутствуют искажения в дан-
ных на краях «белых пятен», вызываемые недостаточно корректным удале-
нием отсчетов в области, скрытой облаками. Эти искаженные данные оказы-
вают существенное влияние на результирующую ковариационную функцию,
поэтому их необходимо тщательно удалять с тех снимков, где они имеются.
Фильтрация искажений выполняется путем построения гистограмм
распределения искомой характеристики и удаления аномально высоких и
низких значений со значениями частот встречаемости менее 0,01 от макси-
мума. После такой обработки амплитуда изменчивости поля заметно со-
кращается, и распределение приобретает вид, близкий к нормальному.
Осреднение данных с привязкой к сетке. Разрешение имеющихся в
настоящее время спутниковых данных MODIS составляет 1 км [3]. Очевид-
© Е .Ф .Васечкина , 2013
211
но, что расчет четырехмерной пространственной ковариационной функции
всего моря при сохранении разрешения 1 км невозможен. Есть несколько
путей решения этой проблемы. Во-первых, можно разделить площадь
снимка на квадраты, и рассчитывать ковариационную матрицу по этим
квадратам, сохраняя мелкую сетку. Другой способ решения – суммировать в
одну реализацию снимки, полученные за несколько дней, осредняя значе-
ния в повторяющихся точках. При этом мы вносим ошибку, «смешивая»
изменчивость разных временных масштабов в одном поле.
И, наконец, мы можем осреднять по пространству исходные поля, тем
самым понижая размер ковариационной матрицы. Этот путь более прием-
лем, особенно в тех случаях, когда мелкомасштабная изменчивость полей
не представляет интереса для конечного пользователя. В работах [1, 2] при-
менялось осреднение исходных спутниковых полей с дискретностью 1 сут
на сетке 7 × 7 км.
Здесь же мы рассмотрим первый вариант, т.е. реконструкцию поля по
квадратам с сохранением исходного разрешения 1 км. Для оценки точности
реконструкции полей был выбран квадрат со стороной 50 км в районе
б.Ласпи. Набор данных представлял собой массив полей содержания хло-
рофилла «а», полученных в результате обработки спутниковых снимков за
период с февраля 2003 г. по май 2013 г. Учитывая незначительную сезон-
ную изменчивость концентрации хлорофилла «а» в этом районе, данные за
весну, лето и осень были объединены в один статистический ансамбль.
Вычисление четырехмерной ковариационной матрицы. В соответ-
ствии с алгоритмом определялся набор переменных, для которого затем
рассчитывалась ковариационная матрица. Каждая переменная представляла
собой последовательность значений наблюдаемого поля f(xk,t) в некотором
узле сетки k = 1 – N. Эти переменные объединялись в массив F размерности
T × N, который представлял собой множество квазинезависимых значений
переменных f(xk,t) в различные моменты времени ti, i = 1 – T. Здесь Т – объ-
ем выборки двумерных реализаций поля, N – число переменных (N = 1923 с
учетом части береговой полосы, попавшей в выбранный нами квадрат).
Данный массив использовался для расчета среднего поля и ковариационной
матрицы. Вычисленная ковариационная матрица имела размер N × N. Каж-
дая k-я строка такой матрицы представляла собой пространственную кова-
риационную функцию для k-го узла сетки. С помощью специальной проце-
дуры такая запись могла преобразовываться в обычное представление в ви-
де двумерного поля.
Расчет ЭОФ. Следующий этап после вычисления ковариационной мат-
рицы – расчет ее собственных функций, т.е. ЭОФ. Первая мода описывала
65,9 % общей дисперсии, вторая 4,5 %, и третья 3,3 %, более высокие моды
вносили экспоненциально уменьшающийся вклад в общую дисперсию. Ис-
пользуя 15 собственных функций для реконструкции поля, теоретически мы
описывали 83 % дисперсии поля.
Применение генетического алгоритма поиска коэффициентов раз-
ложения. Согласно алгоритму, далее процесс делится на две ветви. Эмпи-
рически установлено, что для полей, имеющих не более 80 % пропусков,
коэффициенты разложения могут быть достаточно хорошо вычислены ме-
212
тодом наименьших квадратов (МНК). Для реализаций с меньшим количест-
вом данных предусмотрено использование генетического алгоритма поиска
(ГА), позволяющего учитывать дополнительную информацию об искомом
поле при формировании функционала качества получаемого решения.
Реконструкция данных. После вычисления коэффициентов разложе-
ния ak для получения оценки поля ˆ ( , )f tx применялись формулы:
ˆ ( , ) [ ( , )] ( , ),
( , ) ( ) ( ),k k
k
f t f t f t
f t a t ψ
′= +
′ =∑
x x x
x x
где [f(x, t)] – математическое ожидание f(x, t); ψk – собственные функции
ковариационной матрицы P(x, y)
Тестирование. Для тестирования были отобраны полные реализации
без пропусков – т.н. контрольные, не использовавшиеся при расчете кова-
риационной матрицы. Параллельно отбирались реализации, имеющие раз-
личное число пропусков, – от 20 до 80 %. Паттерн «белых пятен», обуслов-
ленных пропусками (маска облачности), с одной из этих реализаций накла-
дывался на контрольную реализацию без пропусков, после чего поле пода-
валось на вход алгоритма реконструкции.
Результат на выходе алгоритма сравнивался затем с исходным полем
без пропусков, и вычислялись абсолютная и относительная ошибки. Каче-
ство восстановления пропусков оценивалось по отношению среднеквадрати-
ческой ошибки к среднеквадратическому отклонению «истинного» поля. Под
«истинным» полем понималось контрольное поле, сглаженное с помощью p
ЭОФ, как и восстановленные поля. На рис.1 показан рост ошибки реконст-
рукции при увеличении числа пропущенных значений для трех контрольных
реализаций при наложении маски облачности различной степени сложности.
Вейвлет-фильтрация. Для удаления шумов, вызванных ошибками
оценок коэффициентов разложения и ограничением числа ЭОФ в алгоритме
предусмотрена вейвлет-фильтрация реконструированного поля.
Интерполяция во времени. Последним этапом построения ежеднев-
ных карт поверхностных характеристик является выполнение линейной ин-
терполяции во времени между полями, реконструированными с помощью
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
кол-во пропусков
о
т
н
о
с
и
т
е
л
ь
н
а
я
о
ш
и
б
к
а
Р и с . 1 .График зависимости относительной ошибки
восстановления пропусков от их числа.
213
описанного выше алгоритма. В итоге, применяя данную технологию, мы
можем на основе спутниковых данных строить ежедневные карты с задан-
ным разрешением по пространству и временной дискретностью, соответст-
вующей частоте получения спутниковых изображений.
Изображения последовательности полей, восстановленных таким обра-
зом, были смонтированы в видеоролик, демонстрирующий динамику изме-
нений поля хлорофилла «а» в исследуемом районе. Прокручивая этот ро-
лик, можно видеть не только западный перенос водных масс, несущих раз-
личающуюся концентрацию хлорофилла «а», но и прохождение через ис-
следуемый полигон мезомасштабных вихревых образований с характерным
масштабом порядка 25 – 30 км.
Далее рассматривалась более сложная задача реконструкции поля с
разрешением 1 км в северо-западной части Черного моря. Расчетная область
делилась на равные квадраты согласно схеме, и для каждого из квадратов
применялась технология, описанная выше. Представляет интерес вид про-
странственной ковариационной функции для центральных точек квадратов.
Во-первых, необходимо отметить, что во всех расчетных областях ковариа-
ционная функция существенно анизотропна. Характер вытянутости изоли-
ний определяется, по всей видимости, рисунком меандров Основного Чер-
номорского течения. Радиус корреляции заметно изменяется по пространст-
ву, минимум его наблюдается на СЗШ в районе Днестровского лимана, мак-
симум в центральных областях вдали от берегов.
Как и в предыдущих экспериментах были отобраны контрольные поля,
которые не использовались при расчете ковариационной матрицы, что по-
зволяло адекватно оценить результирующую ошибку реконструкции. Со-
единение реконструированных полей в единое поле вносило, естественно,
дополнительную ошибку (порядка 3 – 5 %), однако, в целом ошибки не су-
щественно отличались от полученных на отдельном квадрате.
Заключение. Основной проблемой рассматриваемого варианта техно-
логии реконструкции полей является увеличение размеров области, для ко-
торой возможен расчет ковариационной матрицы. Квадрат со стороной в 50
км был использован нами в качестве примера, но для практических задач
расчетная область должна быть существенно увеличена с тем, чтобы ее раз-
меры соотносились с размерами белых пятен на снимках. Решение этой
проблемы видится в усилении вычислительных возможностей, привлекае-
мых для решения данной задачи.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Васечкина Е.Ф. Реконструкция полей температуры поверхности по фрагмен-
тарным данным дистанционного зондирования // Морской гидрофизический
журнал.– 2011.– № 3.– С.48-65.
2. Васечкина Е.Ф. Возможности вейвлет-анализа для изучения пространственно-
временной изменчивости содержания хлорофилла «а» в поверхностном слое
Черного моря // Морской гидрофизический журнал.– 2012.– № 2.– С.50-59.
3. Морской портал НКАУ – МГИ НАН Украины. http://dvs.net.ua.
4. Полонский А.Б., Джиганшин Г.Ф. Структура и мезомасштабная изменчивость
Основного Черноморского течения у побережья Крыма // Доп. НАН України.–
2011.– № 6.– С.107-112.
214
Материал поступил в редакцию 18 .06 .2013 г .
АНОТАЦІЯ На прикладі реконструкції послідовності полів концентрації хлорофілу
«а» біля південного берега Криму викладена технологія відновлення пропусків у
супутникових даних, обумовлених наявністю хмарності. Наведено результати тес-
тування методу у вигляді залежності середньої помилки реконструкції від числа
пропусків. Показано, що застосування пропонованої технології дозволяє отримува-
ти на обмежених ділянках моря поля поверхневих характеристик з дозволом 1 км і
дискретністю 1 добу.
ABSTRACT Algorithm of reconstruction gaps in satellite data due to the presence of
clouds has been demonstrated on the example of recovering the sequence of fields of
chlorophyll "a" concentration in the region near southern Crimea. The results of method
testing has been shown as a function of mean error of reconstruction to the number of
gaps. Application of the proposed algorithm allows one to get fields of surface characte-
ristics on limited areas with 1 km resolution and 1 day discreteness.
|