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)

Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

Участие в конкурсе молодых ученых 

XVII.A.228

Нейросетевой алгоритм восстановления профиля влажности атмосферы по данным КЭ «Конвергенция»

Пашинов Е. В. (1), Стерлядкин В.В. (1), Сазонов Д.С. (1), Селунский А.Б. (1), Кузьмин А.В. (1), Шарков Е.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
На сегодняшний день космические дистанционные методы исследований атмосферных процессов приобретают всё большую актуальность. Связано это, по большей части, с растущим научным интересом к глобальным изменениям климата и увеличением частоты появлений катастрофических атмосферных явлений. Помимо исследования глобальных атмосферных процессов большой научный интерес представляют исследования краткосрочной атмосферной динамики, в том числе трехмерной. Кроме того, спутниковую информацию о состоянии атмосферы всё большими темпами усваивают различные метеослужбы при составлении прогнозов погоды и разработке погодных моделей.
В Институте Космических Исследований РАН в настоящее время разрабатывается космический эксперимент «Конвергенция» приоритетной задачей которого является восстановление детальных профилей влажности тропосферы. Для решения поставленной задачи в эксперименте будет использован пассивный микроволновый радиометр спектрометр МИРС, позволяющий проводить восстановление влажности атмосферы на 6-8 высотных уровнях на базе комплексных микроволновых измерений как в области линии 183,31 ГГц, так и в области линии 22,235 ГГц. Особенностью использования низкочастотной полосы является новый метод дифференциальных измерений. Достоинством этого метода является более высокая чувствительность измерений к нижним слоям тропосферы, а также возможность снижения вкладов облачности, осадков и подстилающей поверхности на результаты измерений, что повышает точность решения задачи восстановления.
Основной задачей докладываемой работы является подготовка методического и программного обеспечения для оперативной обработки ожидаемых данных нового космического эксперимента «Конвергенция» и оценка ожидаемых ошибок восстановления профиля влажности атмосферы. Поскольку аппаратура ещё не запущена на орбиту, данные измерений яркостной температуры прибором МИРС отсутствуют, работа выполнялась на основе результатов моделирования. Моделирование выполнялось с помощью разработанной радиофизической модели системы океан-атмосфера и данных реанализа Era-interim для условий наблюдения с борта МКС. В результате моделирования были получены обучающая и тестовые выборки содержащие модельные спутниковые и подспутниковые измерения МИРС на всех радиометрических каналах. Размер выборок 100 тыс. и 1,4 млн. пикселей соответственно. На основе модельных данных проводилось обучение и тестирование различных схем искусственных нейронных сетей (ИНС) и исследовались их оптимальные характеристики.
В результате проделанного исследования был предложен нейросетевой алгоритм, который, при использовании модельных данных, позволяет обеспечить восстановление профиля абсолютной влажности атмосферы на основе радиометрических данных КЭ «Конвергенция» с относительной ошибкой восстановления не более 32%. В предложенном алгоритме предполагается использование нескольких отдельных ИНС, каждая из которых восстанавливает влажность на отдельном высотном уровне атмосферы. Каждая ИНС имеет схему прямого распространения с 1 скрытым слоем, содержащим 100 нейронов.
Входными данными для ИНС являются яркостные температуры влажностных каналов прибора МИРС и профиль температуры атмосферы. В работе показано, что качество имеющегося профиля температуры атмосферы, как и зашумлённость радиометрических данных, напрямую влияет на качество восстановления профиля влажности с помощью предложенного алгоритма.
Использование в качестве входных радиометрических данных для ИНС «дифференциальных» каналов прибора МИРС на склоне низкочастотной линии поглощения водяного пара 22,235 ГГц совместно с каналами на склоне линии поглощения 183,31 ГГц позволяет существенно уменьшить ошибку восстановления профиля влажности на высотах от 2 до 5 км. Проведённый анализ ошибок показал, что использование «дифференциальных каналов» в предложенном алгоритме улучшает качество восстановления профилей с очень низкими значениями влажности.
В будущем планируется выполнить подобную работу с использованием данными прямых натурных данных метеозондов и наземных наблюдений, поскольку данные реанализа могут содержать искусственно внесённые зависимости, влияющие на обучение нейросети.
Работа выполнена при поддержке темы «Мониторинг», гранта РФФИ 18-02-01009 А.

Ключевые слова: радиометрические измерения, атмосфера, профиль влажности, искусственная нейронная сеть, обратная задача, дистанционное зондирование Земли, КЭ «Конвергенция», МИРС.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

50