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)

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

XX.D.393

Использование цифровых текстурных фильтров для выделения «невидимых» орографических волн на спутниковых изображениях в каналах водяного пара

Федосеева Н. В. (1), Симакина Т. Е. (1)
(1) Российский государственный гидрометеорологический университет (РГГМУ), Санкт-Петербург, Россия
Взаимодействие воздушного нестационарного потока земной атмосферы с препятствием приводит к возмущениям, служащим, в свою очередь, источником различных волновых процессов. Одним из видов таких процессов являются орографические волны, представляющие собой стоячие волны, которые возникают в движущемся ветровом потоке. Такие волны формируются над горными барьерами и наблюдаются на подветренной стороне хребта [1]. Т.к. волновое движение является разновидностью ламинарного движения, в вершинах горных волн может, но не всегда, наблюдаться турбулентность. Возникновение турбулентности возможно не только при формировании облачности, но и в условиях безоблачного неба. Турбулентность ясного неба, связанная с вертикальными волнами, в условиях недостаточной влажности атмосферы часто возникает вблизи тропопаузы. Также как все гравитационные волны, горные волны способны опрокидываться, что приводит к особенно сильной турбулентности [2].
Как следствие, горные волны представляют собой чрезвычайно опасный вид атмосферных движений для эксплуатации воздушных судов, особенно в условиях недостаточной влажности, когда не формируются облачные полосы, и волны невозможно обнаружить как визуально, так и с помощью радиолокатора. В то же время использование съемки в спектральных диапазонах, расположенных в полосе поглощения водяного пара в дальней ИК области спектра, позволяет обнаружить «невидимые» горные волны, что делает этот вид съемки незаменимым для этих целей [3].
Волны на пароводяных снимках выглядят как повторяющиеся примитивы, имеющие различную ориентацию в пространстве и не обладающие ярко выраженными краями. Текстура обычно нарушается в какой-либо части изображения, изображение недостаточно четкое, закономерность повторения элементов текстуры зачастую носит случайный характер. Используемые алгоритмы выделения/подчеркивания должны быть толерантны к возможному одновременному изменению масштаба волн в разных областях горной гряды и углу поворота при допустимых случайных изменениях геометрических характеристик исследуемых объектов. В связи с этим обработка спутниковых изображений орографических «невидимых» волн выполнена двумя методами: с помощью построения матрицы совпадения соседних уровней серого на изображении и фильтра Габора [4-5]. При этом с помощью матрицы смежности рассчитаны четыре некоррелированных текстурных признака - контраст, энтропия, однородность и обратный момент.
Используемые приемы визуализации при анализе информации, трудно воспринимаемой человеком, позволяют существенно улучшить распознавание орографических волн даже в условиях недостаточной для формирования облачности влажности.

Ключевые слова: орографические волны, каналы водяного пара, текстурные фильтры
Литература:
  1. Lott F.. A New Theory for Downslope Windstorms and Trapped Mountain Waves. // Journal of the atmospheric sciences. 2016, Vol. 73. P. 3585-3597.
  2. Guarino M. V. Mountain wave breaking in atmospheric flows with directional wind shear. A thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy. 2017. 147 p.
  3. Федосеева Н.В., Ефимова Ю.В. Применение спутниковой съемки в каналах водяного пара при дешифрировании горных волн. // Материалы V научно-технической конференции «Проблемы военной геофизики и контроля состояния природной среды». СПб, 23-25 мая 2018 г. С. 736-739.
  4. Marrón B. Texture Filters and Fractal Dimension on Image Segmentation. // Journal of Signal and Information Processing. 2018. No. 9, P. 229-238.
  5. Nazarkevycha M., Nazarkevychb H, Karovic V. Ateb-Gabor Filtering Method in Fingerprint Recognition.// Procedia Computer Science. 2019. No.160. P. 30–37.

Видео доклада

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

463