Сегментация радиационных характеристик всепогодного СВЧ зондирования на основе методов нейроморфного декодирования потоков данных

Большая часть данных спутникового дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) получается с помощью бортовой аппаратуры активного и/или пассивного типа, работающей в СВЧ, ИК и видимом диапазонах электромагнитных волн [1]. В случае технологий пассивного (радиометрического) зондирования, принимаемое на орбите излучение является суперпозицией потоков, приходящих от разного рода земных (поверхностных и атмосферных) и внеземных источников теплового и нетеплового, в том числе искусственного, происхождения. Радиационно-геофизическая модель, используемая для перехода от пространственного распределения вектора радиационных характеристик к распределению искомых геофизических параметров в зондируемой системе “подстилающая поверхность - атмосфера”, должна адекватным образом учитывать вклад всех составляющих. Например, при работе радиометрической аппаратуры на дневной стороне планеты следует в обязательном порядке учитывать вклад от приходящей различными путями солнечной радиации. Идеальной, с точки зрения спутникового дистанционного зондирования, представляется ситуация безоблачной атмосферы. В этом случае многие задачи ДЗЗ могут быть разрешены, с вполне удовлетворительной точностью и высоким пространственным разрешением, средствами видимого и инфракрасного диапазонов. Значительный рост возможностей дистанционного зондирования в этих диапазонах ДЗЗ обусловлен появлением новых мульти- и гиперспектральных методов исследования, например, технологий восстановления вертикального профиля влажности.
Однако, даже в случае безоблачной атмосферы остается значительное количество задач ДЗЗ, которые поддаются решению только с помощью спутниковых СВЧ технологий, например, СВЧ радиометрии [1]. Преимущества технологий видимого и/или ИК диапазонов сходят на нет при появлении в атмосфере значительной облачности или интенсивных осадков. Единственной работающей технологией, в этом случае, остается дистанционное зондирование в микроволновом (СВЧ) диапазоне радиоволн. В частности, СВЧ радиометрия по-прежнему является наиболее универсальной технологией, позволяющей оценивать интегральные показатели атмосферы и восстанавливать 3D-распределения влажности и температуры, как при безоблачной погоде, так и в условиях плохой видимости и сложной метеообстановки. Таким образом, необходимо искать новые возможности для развития и последовательного улучшения спутниковых технологий всепогодного СВЧ зондирования. В работе [2] было показано, что любая дополнительная по отношению к обычно используемым среднеклиматическим характеристикам априорная информация о состоянии атмосферы способствует повышению эффективности функционирования применяемых алгоритмов. В настоящее время, помимо моделей безоблачной и плоскослоистой атмосферы, активно развиваются модели с разрывной облачностью, в которых оценка фазового состава и пространственного распределения облаков (маска облачности) делаются с учетом анализа данных параллельно выполняемого многоканального сканирования в ИК и видимом диапазонах ЭМВ. Учет данных зондирования, полученных в этих диапазонах, в применяемых СВЧ- алгоритмах способствует обоснованному выбору расчетной модели облачной атмосферы и более корректной оценке ее параметров. Вместе с тем, поиск оптимальной технологии сбора и обработки комплексных данных ДЗЗ по-прежнему продолжается - существующие модели и алгоритмы обработки не обеспечивают возрастающие требования конечных пользователей.
В целом, как в данном конкретном случае, так и в каких-то иных ситуациях, связанных с применением технологий компьютерного зрения, определение границ объектов, а также их текстур и фазовых характеристик является одной из ключевых задач. В докладе описывается соответствующая технология обработки изображений, основанная на нейроморфном декодировании в парадигме Марра [3]. Эта технология разрабатывается в ИРЭ им. В.А.Котельникова РАН в рамках развития компьютерных приложений соответствующей биомедицинской направленности.

Список литературы.
1. Кутуза Б. Г., Данилычев М. В., Яковлев О. И. Спутниковый мониторинг Земли: Микроволновая радиометрия атмосферы и поверхности. М.: ЛЕНАНД, 2024. 338 с.
2. Саворский В. П., Кутуза Б. Г., Аквилонова А. Б., Кибардина И. Н., Панова О. Ю., Данилычев М. В., Широков С. В. Повышение эффективности восстановления температурно-влажностных профилей облачной атмосферы по данным спутниковых СВЧ-радиометров // Радиотехника и Электроника. 2020. № 7. С. 658–666.
3. Antciperov V.E., Kershner V.A., Pavlyukova E.R. Image interpolation consistent with neuromorphic coding data // Proc. of 26th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA), 2024. Pp. 1-6. DOI: 10.1109/DSPA60853. 2024.10510067.