Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15–19 ноября 2021 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XIX.A.177

Объединение данных SSM/I и SSM/T-2 для повышения точности восстановления интегрального влагосодержания атмосферы над сушей

Поляков В.Д. (1,2), Ермаков Д.М. (3,4), Полякова Е.В. (2)
(1) Московский технический университет связи и информатики, Москва, Россия
(2) Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова УрО РАН
(3) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
(4) Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал (ФИРЭ им. В.А. Котельникова РАН), Фрязино, Россия
Авторами ранее предложен нейросетевой алгоритм восстановления интегрального влагосодержания (ИВС) атмосферы над сушей по данным SSM/I. В результате доработок топологии и характеристик нейростети удалось снизить среднюю погрешность восстановления ИВС от начальных 10 кг/м2 до 4.3 кг/м2 во второй версии алгоритма, что, однако, недостаточно для многих практических приложений и существенно уступает точностям восстановления, достижимым в настоящее время по данным МТВЗА-ГЯ, AMSR-E/2 и SSMIS. Для улучшения качества работы алгоритма был проведен анализ возникающих ошибок. Установлено, что погрешность оценки ИВС имеет неоднородное географическое распределение. Выделены наиболее проблематичные области, дающие максимальный вклад в среднюю величину погрешности. Проверена гипотеза о том, что «универсальная» нейросеть, обученная на данных глобальных наблюдений, неадекватно моделирует связь яркостных температур с ИВС на отдельных участках. С этой целью выполнена попытка построить и обучить «локализованные» нейросети, использующие только данные измерений в окрестностях выделенных проблемных областей. Установлено, что в пределах этих областей число имеющихся в распоряжении наблюдений недостаточно велико для построения репрезентативной обучающей выборки.
В то же время, есть основания полагать, что достижимы удовлетворительные точности восстановления ИВС, в том числе, над этими областями, по данным SSMIS. Это свидетельствует о том, что использование дополнительных радиометрических каналов (по сравнению с SSM/I) резко повышает репрезентативность данных наблюдений. В связи с этим предпринята попытка расширения вектора входных данных за счет объединения синхронных, пространственно совмещенных данных SSM/I и SSM/T-2 (пять каналов около 92 ГГц, 150 ГГц, 183 ГГц). Новые результаты обучения нейросети, улучшение средней погрешности восстановления ИВС над сушей и ее географическое распределение обсуждаются в докладе.

Ключевые слова: SSM/I, SSM/T-2, интегральное влагосодержание, искусственная нейронная сеть

Видео доклада



Ссылка для цитирования: Поляков В.Д., Ермаков Д.М., Полякова Е.В. Объединение данных SSM/I и SSM/T-2 для повышения точности восстановления интегрального влагосодержания атмосферы над сушей // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2021. C. 47. DOI 10.21046/19DZZconf-2021a

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

47