Приборы, установленные на метеорологических космических аппаратах, измеряют электромагнитное излучение, отражаемое системой атмосфера-поверхность. Оно зависит от самой поверхности и от факторов, ослабляющих излучение при прохождении его через атмосферу – рассеяния света и поглощения энергии. Вследствие различной концентрации аэрозолей и газов искажения неоднородны как в пространстве, так и на всем электромагнитном спектре. Устранение влияния атмосферы является важным шагом предварительной обработки для проведения какого-либо анализа поверхности по спутниковым данным.
В Дальневосточном центре «НИЦ «Планета» разработан алгоритм атмосферной коррекции применительно к данным прибора МСУ-МР космического аппарата «Метеор-М» №2. При проведении коррекции используется заранее рассчитанная справочная таблица, которая формировалась специалистами центра с использованием модели переноса излучения Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum и библиотеки Py6S. При формировании справочной таблицы учитывались функции спектральной чувствительности каждого коротковолнового канала прибора МСУ-МР, геометрия наблюдения, высота поверхности, содержание озона и водяного пара, а также оптическая толщина аэрозоля. Дополнительно специалистами разработан алгоритм проведения атмосферной коррекции, использующий линейную интерполяцию для каждого параметра.
Верификация результатов атмосферной коррекции для первого канала прибора МСУ-МР проводилась с использованием эталонных данных портала EUMETSAT «Surface Albedo Validation Sites». Для дополнительной проверки с использованием разработанного алгоритма была проведена атмосферная коррекция по данным первого канала прибора AVHRR космического аппарата «MetOp-A». Результаты верификации показывают, что разработанный алгоритм увеличивает корреляцию значений КСЯ по данным прибора МСУ-МР с эталонными. При сравнении результатов работы алгоритма по данным AVHRR и МСУ-МР корреляция в обоих случаях сопоставима.
В дальнейших планах стоит задача модернизации способа проведения атмосферной коррекции посредством применения нейросетевого подхода, а также верификация алгоритма для второго и третьего каналов прибора МСУ-МР.