Автоматическая идентификация перемещающихся волновых возмущений в излучении атмосферных эмиссий по данным широкоугольных оптических систем

В настоящее время интерес к изучению распространения акустико-гравитационных волн (АГВ) обусловлен попытками привлечения таких волн к объяснению связей динамических процессов в нижних и верхних слоях атмосферы [Laštovichka, 2006]. В связи с этим представляют интерес статистические параметры проявлений АГВ в верхней атмосфере Земли, полученные на основе достаточно больших массивов данных.
За время работы широкоугольных оптических систем в Геофизической обсерватории (51°48´с.ш., 103°4´в.д.) и на станции Исток (70°1´ с.ш., 88°1´в.д.) ИСЗФ СО РАН накоплен большой объем данных. Также в рамках Национального гелиогеофизического комплекса ведется строительство объекта “Оптические инструменты”, в составе которого предусмотрены камеры всего неба, предназначенные для регистрации пространственной картины интенсивности основных атмосферных эмиссий. Ручная обработка большого объема архивных и оперативных данных требует значительных затрат времени. К тому же такой метод сильно зависит от субъективного восприятия и квалификации оператора. В связи с вышесказанным возникла необходимость автоматического детектирования перемещающихся возмущений по данным широкоугольных камер. Для решения этой задачи было разработано программное обеспечение и проведена апробация на данных оптической системы KEO Sentinel (http://atmos.iszf.irk.ru/ru/data/keo). В настоящее время, на этапе тестирования программы, для обработки выбираются ясные безлунные ночи. Выборка данных возможна как визуальным методом, так и с помощью автоматического алгоритма подсчета видимых звезд.
Первый этап обработки позволяет выделить на кадре перемещающиеся объекты . Для этого используется метод временного дифференцирования (Time Differencing method), описанный в работе [Swenson, Mende, 1994]. Идея алгоритма обработки заключается в построении картины разности интенсивностей двух последовательных кадров. В первую очередь изображения нормализуются, далее происходит попиксельное вычитание двух кадров, при этом все неподвижные объекты вычитаются, и на кадре остается картина движения неоднородностей ночного неба.
Далее выбираются продольные и поперечные профили кадра, количество которых зависит от формата кадра. Затем рассчитываются кросскорреляционные функции между каждым профилем и набором эталонных сигналов, которые представляют собой два периода гармонического колебания различной частоты. Частоты эталонного сигнала изменяются в анализируемом диапазоне. В результате получается набор кроскорреляционных функций между каждым профилем и эталонными сигналами разной частоты. Если коэффициент корреляции превышает некое пороговое значение считается, что детектировано волновое событие с частотой, соответствующей частоте эталонного сигнала. Далее находится фронт волны, определяется область пространства, в которой детектируется возмущение и его истинная частота. Затем анализируется следующий кадр. При нахождении подобной частоты возмущений в той же пространственной области детектированные в двух кадрах возмущения объединяются в одно событие. Рассчитывается кросскорреляционная функция между профилями двух кадров, взятых перпендикулярно ранее определенному фронту волны. По лагу определяется скорость и направление перемещения возмущения.
Работа автоматического алгоритма апробирована на данных широкоугольных оптических систем, установленных в Геофизической обсерватории и на станции Исток ИСЗФ СО РАН. Проведено тестирование алгоритма на оптических данных, полученных во время экспериментальных кампаний 2011 - 2018 гг по воздействию на ионосферу мощного коротковолнового стенда “Сура”.
Работа подготовлена при поддержке программы Президиума РАН №56 "Фундаментальные основы прорывных технологий в интересах национальной безопасности"