DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.19

РОЗРОБКА МЕТОДИКИ ВИЗНАЧЕННЯ ТИПІВ ХМАРНОСТІ ДЛЯ ЗАМОВЛЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ЧАСОВОГО ПЕРІОДУ КОСМІЧНОЇ ЗЙОМКИ

Serhii Andreev, Darya Volotovskaya, Volodymyr Zhilіn

Анотація


Предметом дослідження є методика визначення типів хмарності за даними, отриманими з супутників Національного управління океанічних та атмосферних досліджень Міністерства торгівлі США. Об'єктом дослідження є моніторинг оптико-метеорологічних характеристик хмарної атмосфери на основі космічних знімків. Метою роботи є підвищення результативності вивчення хмарного покриву та підвищення інформативності метеорологічних даних для підтримки прийняття рішень в задачах метеорології, керування повітряним рухом та використання даних дистанційного зондування Землі в різних сферах функціонування соціуму. Задля досягнення поставленої мети вирішено такі часткові задачі: створення картографічних моделей хмарності та підстильної поверхні з урахуванням часових періодів виконання зйомки; проведення аналізу існуючих ознак розпізнавання хмарності на космічних знімках; розробка і практична реалізація методики визначення по космознімках форм хмар та оптимального періоду зйомки хмарного покриву. Картографічні моделі хмарності з урахуванням періодів зйомки дають інформацію про оптимальний час замовлення цифрових даних, що значно скорочує затрати та оптимізує роботу зі супутниковою інформацією. Висновки: визначення оптимального періоду замовлення знімків високої якості на основі запропонованих картографічних моделей значно скорочує затрати на вирішення тематичних задач геоінформаційних систем. Вивчення типів хмарності з використанням запропонованої методики дає можливість відслідковувати динаміку та процес утворення будь-яких видів хмар та з високою ймовірністю безпомилковості прогнозувати небезпечні атмосферні явища. За рахунок цього підвищується ефективність керування повітряним рухом та використання даних дистанційного зондування Землі у всіх сферах життєдіяльності людства.


Ключові слова


картографічні моделі; хмарний покрив; підстильна поверхня; часові періоди космічної зйомки

Повний текст:

PDF

Посилання


Andreev, S.M., Zhilin, V.A. and Topchiy, A.S. (2018), “Method of using computer vision libraries for constructing cartographic models”, Systems of control, navigation and communication, No. 1 (47), PNTU, Poltava, pp. 3-7.

Andreev, S.M., Dmyterko, G.V,, Zhilin, V.A. and Ovcharenko, S.I. (2015), “Methodology for the development of cartographic models of park areas”, Information processing systems, No. 12 (137), KhAFU, Kharkiv, pp. 6-14.

Maltsev, K.A. (2008), Fundamentals of work in the program Surfer 7.0 drive tutorial, Kazan State University, Kazan, 24 p.

Ivanova, I.A. and Chekantsev, V.A. (2008), The solution of geological problems with the use of the Surfer software package drive tutorial, Tomsk Polytechnic University, Tomsk, 92 p.

Maltsev, K.A. (2014), Construction of models of spatial variables with application of the Surfer package drive tutorial, Kazan University, Kazan, 103 p.

Maltsev, E.A., Sirotin, E.E., Perfilev D.A. and Tsibulsky, G.M. (2011), “Measurement of cloudiness in images obtained from the SPOT-4 satellite”, Journal of the Siberian Federal University, No. 2 (5), pp. 229-242.

Aprausheva, N.N., Gorlach, I.A., Zhelnin, A.A. and Sorokin S.V. (1998), “On the experience of automatic statistical recognition of clouds”, Journal of Computational Mathematics and Mathematical Physics, No. 10 (38), pp. 1788-1792.

Astafurov, V.G. and Skorokhodov, A.V. (2011), “Classification of clouds from satellite images based on neural network technology”, Modern problems of remote sensing of the Earth from space, No. 1 (8), pp. 65-63.

Demidova, L.A., Nesterov, N.I. and Tishkin, R.V. (2012), “Segmentation of satellite images using the apparatus of the theory of fuzzy sets”, Bulletin of the Ryazan State Radio Technical University, No. 3, pp. 11-17.

Vetrov, A.A. and Kuznetsov, A.E. (2011), “Segmentation of cloud objects on panchromatic images of the Earth's surface”, Digital Signal Processing, No. 3, pp. 32-36.

Lepsky, A.E. and Bronevich, A.G. (2009), Mathematical methods of pattern recognition, Southern Federal University, Taganrog, 155 p.

Mycel, A. A., Kolodnikova, N.V. and Protasov K.T. (2005), “Nonparametric algorithm for the texture analysis of aerospace images”, Proceedings of Tomsk Polytechnic University, No. 1 (308), pp. 65-70.




Copyright (c) 2020 Serhii Andreev, Darya Volotovskaya, Volodymyr Zhilіn