logo
calendar21 May 2025
view29
Main language:Russian

AUTOMATED TECHNOLOGY OF DUST STORM DIAGNOSIS BASED ON SATELLITE IMAGES WITH ELEMENTS OF INTERACTIVE MODE AND GIS TECHNOLOGIES

Field of Science:
pdf

682dab9ba820e.pdf

PDF

ARTICLE ANNOTATION

quote
The article presents an automated technology of dust storm diagnosis (ATDS) developed at HRMI based on NOAA/AVHRR satellite images. The technology consists of two main blocks – a primary block and a thematic block of image processing. Primary processing consists of transforming the image into a given cartographic projection and its geographic referencing. Thematic processing is the actual diagnosis of dust storms. Two approaches are used for this purpose. The first approach is based on calculating the NDDI dust index, aerosol optical thickness (AOT) and aerosol mass (MA, g/m3). Joint analysis of these three quantitative characteristics of a dust storm allows one to fairly reliably identify dust storm areas on a satellite image. The second approach is based on image classification using the IsoData module of the ENVI GIS package. The combined use of the two approaches allows one to perform highly reliable automated diagnosis with interactive elements (at the stage of image transformation and georeferencing using reference points) of dust storms based on satellite imagery.

AUTHORS

M.Arushanov

Гидрометеорология илмий-тадқиқот институти,

L.Shardakova

Гидрометеорология илмий-тадқиқот институти,

X.Umerov

Гидрометеорология илмий-тадқиқот институти,

Tags

# трансформация# transformation# пылевой индекс# чанг индекси# dust index# аэрозольная оптическая толщина# спутниковые снимки# satellite images# трансформирование# географическая привязка# масса аэрозоля# классификация изображения.# сунъий йўлдош тасвирлари# географик боғлаш# аэрозол оптик қалинлиги# аэрозол массаси# тасвир таснифи.# georeferencing# aerosol optical thickness# aerosol mass# image classification.

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

References

Арушанов М.Л., Нишонов Б.Э., Шардакова Л.Ю. Диагностика пыльных бурь по данным AVHRR NOAA // Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды, №3. – 2022. – С. 83-90.

Арушанов М.Л., Умеров Х.У., Шардакова Л.Ю. Количественная оценка аэрозольной оптической толщины по данным спутниковых снимков яркостной температуры // Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды, №2. – 2024. – С. 19-27.

Арушанов М.Л. Простая модель географической привязки сканерных снимков малого разрешения, обеспечивающая высокую точность // Исследование Земли из космоса, № 3. − 1994. − С. 41-46.

ENVI 5.1. Руководство пользователя. – М.: Совзонд, 2014. − 242 с. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений – М.: Мир, 1972. – 232с.