Алгоритмы оценки статистических характеристик полей поверхности океана, получаемых методами дистанционного зондирования

Основными характеристиками случайных океанологических полей, их изменчивости и анизотропии, являются пространственные корреляционные, структурные функции и спектры. Их оценки позволяют выбрать оптимальные параметры обработки данных дистанционного зондирования, что дает возможность получить адекватную интерпретацию последних. Однако расчет достаточно надежных оценок статистических характеристик ограничивается неравномерностью пространственного распределения данных и высоким уровнем шума в них, неоднородностью и нестационарностью полей, значительной погрешностью алгоритмов восстановления океанологических характеристик. Кроме этого, в практике дистанционного зондирования приходится оперировать огромными выборками, что в свою очередь требует значительных вычислительных ресурсов.
С целью разрешения перечисленных проблем авторами разработаны ряд алгоритмов оценки статистических характеристик полей поверхности океана, позволяющих оптимально использовать структуру данных в выборке. При выборе градаций по расстоянию или углу используются гистограммы, которые позволяют определить размер и положение каждой градации с максимальным числом парных расстояний. Расчеты проводятся по достаточно большому числу подвыборок, сгенерированных случайным образом из исходной, что позволяет получить соответствующее число эмпирических оценок корреляционных функций и дать оценку погрешности. При анализе степени анизотропии полей часто достаточно провести оценку корреляционной функции до определенного уровня и оценить параметры корреляционного эллипса, что также снижает общее время счета. Приводятся примеры расчета по предложенным алгоритмам одномерных и двумерных корреляционных функций по данным дистанционного измерения температуры поверхности океана и по данным сканеров цвета.

Работа выполнена по гранту Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых № МК - 977.2006.5