Автоматический расчет скоростей перемещений ледовых полей с процедурой отбраковки «ложных» векторов

Автоматический расчет скоростей перемещений льда на море — одна из актуальных научных и практических задач. Наиболее экономичным и дающим картину в целом является расчёт скоростей перемещений на море по последовательности изображений с метеорологических спутников Земли.
На данный момент существует три подхода к построению полей скоростей перемещений пространственно-временных структур по последовательности спутниковых изображений: - на основе уравнения адвекции (переноса трассера течениями); - на основе прослеживания контуров и отдельных маркеров изображения; - на основе максимальной кросс-корреляции яркости площадок изображений (перекрестной корреляции).
Метод кросс-корреляции (МКК) зарекомендовал себя как наилучший для расчета скоростей ледовых полей. Одним из существенных недостатков метода является наличие значительного количества ложных векторов.
Цель данной работы — усовершенствовать метод кросс-корреляции. Для этого вводится дополнительный критерий отбраковки ложно построенных векторов, представляющий собой априорную оценку точности расчета скорости. Расчет оценки базируется на предположении, что геометрические искажения автокорреляционной функции площадки за заданный интервал времени пропорциональны точности расчета перемещения трассера. В качестве характерного размера искажения берется расстояние от центра площадки до максимально удаленной от неё точки, имеющей величину автокорреляции равной кросс-корреляции.
Тестирование усовершенствованного метода кросс-корреляции проводилось по последовательным парам спутниковых изображений видимого канала Охотского моря (AVHRR\ NOAA-18). Для сравнения рассматривались векторы скорости тех же и точек, что и построенные оператором вручную. Было рассмотрены 2 случая – чистая атмосфера без облачности (около 200 векторов) и наличие полупрозрачной облачности над морем (около 150 векторов).
При тестировании рассматривалось расхождение (эвклидово расстояние) между автоматически построенным вектором и построенным оператором и его зависимость от значения максимальной кросс-корреляции, априорной оценки точности и условий наблюдений.
Предварительный анализ результатов показал что, считая допустимой неточностью скорости 20см\сек, заведомо плохих векторов в безоблачном случае было 5% от общего числа и 25% - в условиях полупрозрачной облачности. При отбраковке данных по кросс-корреляции процент векторов, попавших в брак, составил 27% от общего числа в безоблачном случае, и 85% в условиях облачности. Причем процент правильной отбраковки составил 20% и 30% соответственно от общего числа некорректных векторов. Использование априорной оценки точности в безоблачном случае уменьшило число отбракованных векторов до15% и в облачных условиях- до 45%, где процент правильной отбраковки составил 33% и 50% соответственно. Таким образом, критерий априорной оценки точности примерно в 2 раза уменьшил число неверно отбракованных скоростей, при этом в 1.5-2 раза увеличил число отбракованных правильно.