Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

Участие в Двенадцатой Всероссийской научной школе-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса Участие в конкурсе молодых ученых 

XIV.A.50

Сопоставление полевых и космических температурных данных на примере островов Врангеля и Кунашир

Чернулич К.К. (1), Грищенко М.Ю. (1,2)
(1) МГУ им. М.В. Ломоносова, географический факультет, Москва, Россия
(2) Государственный природный заповедник "Курильский", пос. Южно-Курильск, Россия
Основными недостатками современного способа составления синоптических карт являются высокая трудоемкость и невысокая достоверность результатов при удалении рассматриваемой территории от метеостанций. В решении этих проблем может помочь использование данных дистанционного зондирования, а именно снимков в тепловом диапазоне, возможности применения которых активно расширяются.
В настоящей работе исследуется связь между информацией, получаемой тепловыми сенсорами из космоса, и данными наземных измерений температуры воздуха. В качестве исходных материалов используются показания метеорологических станций и датчиков, расположенных на территории Южных Курил и острова Врангеля, и снимки со спутников серии Landsat.
Первым этапом работы стал поиск методики расчёта значений температуры земной поверхности по данным космических снимков при учёте ограниченного набора параметров состояния атмосферы. Выбран подходящий алгоритм, состоящий из трех шагов:
1) проведение радиометрической коррекции с целью перехода от собственного теплового излучения объектов к спектральной плотности энергии излучения;
2) проведение атмосферной коррекции снимков с целью компенсации влияния оптической плотности атмосферы по методу, описанному в работах (Лялько и др., 2014; Converting…, 2010; Yang et al., 2011), с использованием Калькулятора параметров атмосферной коррекции НАСА (Atmospheric…, 2016) и таблицы для определения моделей атмосферы при использовании модуля FLAASH в программном продукте ENVI (Atmospheric…, 2009);
3) переход от скорректированной спектральной плотности излучения к значениям температуры поверхности.
Вторым этапом является анализ рассчитанных значений температуры земной поверхности и наземных измерений температуры воздуха. В ходе исследования установлено, что эти показатели имеют выраженную линейную зависимость, что дало возможность получить уравнения регрессии и с их помощью произвести пересчет значений температуры поверхности в температуру воздуха.
В результате работы построены 15 полей распределения температуры земной поверхности и 15 полей распределения температуры приземного слоя атмосферного воздуха, демонстрирующих интересные географические закономерности пространственного распределения этих показателей.

Ключевые слова: Тепловые космические снимки; температура земной поверхности; температура приземного слоя атмосферного воздуха; Южные Курилы; остров Врангеля
Литература:
  1. Лялько В.И., Филиппович В.Е., Станкевич С.А., Мычак А.Г., Титаренко О.В. и др. Влияние урбанизации на микроклимат городов (по материалам тепловых аэрокосмических съемок). Информационный отчет о НИР. ЦАКИЗ ИГН НАН Украины. Киев, 2014.
  2. Atmospheric Correction Module: QUAC and FLAASH User’s Guide. ENVI, Atmospheric Correction Module, Version 4.7. 2009.
  3. Atmospheric Correction Parameter Calculator. NASA. [Электронный ресурс]. URL: http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/ (дата обращения 20.02.2016).
  4. Converting Landsat TM and ETM+ thermal bands to temperature // The Yale Center for Earth Observation, 2010. [Электронный ресурс]. URL: http://www.yale.edu/ceo (дата обращения 14.04.2012).
  5. Yang H., Zhang L.F., Zhang X., Fang C., Tong Q. Algorithm of emissivity spectrum and temperature separation based on TASI data // Journal of Remote Sensing. 2011. Vol. 15. No. 6. P. 1242-1254.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

57