16

Рассмотрена возможность диагноза пыльной бури на спутниковом снимке на основе алгоритма количественной оценки содержания атмосферного аэрозоля с использованием полуэмпирических и эмпирических корреляционных связей с учётом решения обратных задач атмосферной оптики.  
Установленная Ян Джун Хау и Джоном Цюем высокая корреляция между оптической толщиной аэрозоля (АОТ) и яркостной температурой на спутниковом снимке на длине волны 0,55 µm позволяет подойти к распознаванию на спутниковом изображении пыльной бури с позиций статистической интерпретации спутникового изображения, выявить и классифицировать различные типы очагов мощных пылевых выносов в атмосферу и их пространственного переноса на значительные расстояния.  
В статье рассматриваются данные со спутника NOAA/AVHRR, предварительно по ранее разработанному алгоритму, прошедшие первичную обработку (геометрическая коррекция, трансформация в заданную картографическую проекцию, географическая привязка снимка). Приводится пример диагноза пыльной бури на территории Каракалпакстана и пространственного распределения оптической аэрозольной толщины, генерируемое этой пыльной бурей.  

  • Internet havola
  • DOI
  • UzSCI tizimida yaratilgan sana 14-11-2024
  • O'qishlar soni 16
  • Nashr sanasi 13-11-2024
  • Asosiy tilRus
  • Sahifalar19-27
Русский

Рассмотрена возможность диагноза пыльной бури на спутниковом снимке на основе алгоритма количественной оценки содержания атмосферного аэрозоля с использованием полуэмпирических и эмпирических корреляционных связей с учётом решения обратных задач атмосферной оптики.  
Установленная Ян Джун Хау и Джоном Цюем высокая корреляция между оптической толщиной аэрозоля (АОТ) и яркостной температурой на спутниковом снимке на длине волны 0,55 µm позволяет подойти к распознаванию на спутниковом изображении пыльной бури с позиций статистической интерпретации спутникового изображения, выявить и классифицировать различные типы очагов мощных пылевых выносов в атмосферу и их пространственного переноса на значительные расстояния.  
В статье рассматриваются данные со спутника NOAA/AVHRR, предварительно по ранее разработанному алгоритму, прошедшие первичную обработку (геометрическая коррекция, трансформация в заданную картографическую проекцию, географическая привязка снимка). Приводится пример диагноза пыльной бури на территории Каракалпакстана и пространственного распределения оптической аэрозольной толщины, генерируемое этой пыльной бурей.  

Ўзбек

Атмосфера оптикасининг тескари масаласини ҳал қилишни ҳисобга олган ҳолда ярим эмпирик ва эмпирик корреляцион боғланишлардан фойдаланган ҳолда атмосфера аэрозолининг таркибини миқдорий баҳолаш алгоритми асосида сунъий йўлдош тасвирида чанг бўрони диагнози имконияти кўриб чиқилган.  Ян Жун Хау ва Жон Цю томонидан 0,55 м тўлқин узунлигидаги сунъий йўлдош тасвиридаги аэрозол оптик қалинлик (АОҚ) ва ёрқинлик ҳарорати ўртасида аниқланган юқори корреляция сунъий йўлдош тасвирида чанг бўронини таниб олишда сунъий йўлдош тасвирини статистик нуқтаи назаридан талқин қилиш, атмосферага кучли чанг чиқарувчи манбаларнинг турларини аниқлаш ва таснифлаш ҳамда уларнинг катта масофаларга кўчишини аниқлашга имкон беради. 
Мақолада НОАА/AVHRR сунъий йўлдошидан олинган, аввал ишлаб чиқилган алгоритм бўйича бирламчи ишловдан ўтган (геометрик тузатиш, берилган карта проексиясига ўтказиш, тасвирни геореференциялаш) маълумотлари кўриб чиқилган. Қорақалпоғистон ҳудудидаги чанг бўрони диагностикаси ва унинг натижасида ҳосил бўлган оптик аэрозол қалинлигининг фазовий тақсимланиши мисоли  келтирилган. 

English

 The possibility of diagnosing a dust storm on a satellite image is considered based on an algorithm for quantitative assessment of the atmospheric aerosol content using semi-empirical and empirical correlations, taking into account the solution of inverse problems of atmospheric optics. 
The high correlation established between the aerosol optical depth (AOD) and the brightness temperature in a satellite image at a wavelength of 0.55 m, established by Yang Jun Hau and John Qu, makes it possible to approach the recognition of a dust storm in a satellite image from the standpoint of statistical interpretation of the satellite image, to identify and classify various types of sources of powerful dust emissions into the atmosphere and their spatial transport over significant distances. 
The article examines data from the NOAA/AVHRR satellite, previously developed according to a previously developed algorithm, which has undergone primary processing (geometric correction, transformation into a given map projection, georeferencing of the image). An example of the diagnosis of a dust storm on the territory of Karakalpakstan and the spatial distribution of the optical aerosol thickness generated by this dust storm is given. 

№ Havola nomi
1 Архипкин О.П., Сагатдинова Г.Н. Космический мониторинг пыльных бурь Приаралья с помощью пылевого индекса NDDI // Институт космических исследований, МОН Республики Казахстан. – 2007. – C. 407-410.
2 Борен К., Хафмен Д. Поглощения и рассеяния света малыми частицами. – М.: Мир, 1986. – 664 с.
3 Бугера-Ламберта-Бера закон. Физический энциклопедический словарь / Под. ред. А.М. Прохорова. – М.: Советская энциклопедия, 1983. Т.1. – C. 343.
4 Гинзбург А.С., Соколик И.П. Пропускание и отражения света атмосферным слоем поглощающего аэрозоля // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1989. Т.25. №9. – С. 954-959.
5 Кондратьев К.Я., Васильев О.Б., Ивлев Л.С., и др. Влияния аэрозоля на перенос излучения: возможные климатические последствия. – Л.: Изд - во ЛГУ. 1973. – 266 с.
6 Кондратьев К.Я., Григорьев А.А., Покровский О.М., Шалина Е.В. Космическое зондирование атмосферного аэрозоля – Л.: Гидрометеоиздат, 1983. – 214 с.
7 Hao X., Qu J.J. Saharan dust storm detection using moderate resolution imaging spectroradiometer thermal infrared bands // Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 1. – 2007. – P. 1-9.
8 Mecler Yu., Quenzel H.G. Ohring Marcus I. Relative atmospheric aerosol content from EPTS observations // J. Geophys. Res., Vol. 82. Nо. 6. – 1977. – P. 967-970.
Kutilmoqda