Совместное использование разнородных данных в системах экологического мониторинга

Глобальные изменения климата в современном мире определяют актуальность задач рационального природопользования, мониторинга и прогнозирования природных и техногенных катаклизмов. Прогресс в области спутниковых систем и методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволил приблизиться к решению этих задач в глобальном и региональном масштабе. Однако помимо очевидных достоинств (меньшая стоимость по сравнению с контактными измерениями, высокая периодичность, синоптический взгляд на процессы), методы дистанционного мониторинга обладают рядом недостатков. Существующие методы ДЗЗ позволяют извлечь информацию об объекте мониторинга, связанную с характеристиками зарегистрированного излучения, в то же время решение задачи комплексного мониторинга природных систем требует оценки параметров, которые непосредственно с испускаемым электромагнитным излучением не связаны. К тому же большинство методов ДЗЗ предназначены для использования данных только одного сенсора или же данных корегестрированных в пространстве и во времени. Использование разнородных данных, с разным пространственным разрешением, а в особенности, разновременных данных находится на начальной стадии разработки.
Для преодоления указанных проблем предлагается использовать методы интеграции данных ДЗЗ, данных измерений in-situ и результатов моделирования. В частности для решения задач оценки и прогнозирования урожайности, мониторинга засух, мониторинга и прогнозирования наводнений, целесообразным является совместное использование метеорологических данных (наземных, данных ДЗЗ, результатов численного прогнозирования погоды), данных ДЗЗ о подстилающей поверхности и моделей системы «суша-атмосфера». В качестве метеорологических данных предлагается использовать результаты работы региональной модели прогноза погоды WRF. Данная модель функционирует в оперативном режиме в Институте космических исследований НАНУ-НКАУ с разрешением 10 км [1]. Имеется возможность генерации метеоданных с разрешением 1 км [2]. В качестве данных о подстилающей поверхности используются оперативные и исторические данные о состоянии растительности, которые поставляются ИКИ РАН на основе данных MODIS. В настоящее время в ИКИ НАНУ-НКАУ разрабатывается метод определения влажности почв на основе синергетического использования разновременных радиолокационных данных. Исходными данными для работы метода являются результаты измерений прибора Envisat/ASAR в режимах Wide Swath Mode и Global Monitoring Mode.
Перспективным является построение системы непрерывного усвоения данных ДЗЗ для определения взамосогласованных пространственно-временных характеристик системы «суша-атмосфера» на основе модели подстилающей поверхности. На данный момент существуют несколько апробированных моделей (Noah, CAM, VIC), предназначенных для работы в различным пространственным разрешением, в том числе с высоким пространственным разрешением до 1 км.
В докладе будет представлена архитектура системы интеграции данных, результаты валидации моделей, а также предварительные результаты оценки влажности грунтов по радиолокационным данным.
Данная работа выполняется в рамках совместного гранта INTAS-CNES-NSAU «Data fusion Grid Infrastructure» №06-1000024-9154 и гранта ESA Category-1 №4181 «Wide Area Grid Testbed for Flood Monitoring using Space borne SAR and Optical Data».
1. Kussul N., et al. Grid Infrastructure for Satellite Data Processing in Ukraine // Proc. of Fifth International Conference Information Research and Applications. — Varna, Bulgaria. — 2007. — P. 407-415.
2. А.Н. Кравченко, Н.Н. Куссуль, Е.А. Лупян, В.П. Саворский, Л. Хлухи, А.Ю. Шелестов Мониторинг водных ресурсов на основе интеграции разнородных данных и высокопроизводительных вычислений // Кибернетика и системный анализ — 2007. (в печати)