Алгоритмы и программные средства атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Соломатов, Дмитрий Владимирович

• Соломатов, Дмитрий Владимирович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Соломатов, Дмитрий Владимирович

Введение.

ГЛАВА 1. Восстановление характеристик атмосферы и температуры поверхности Земли по данным спутниковых наблюдений.

1.1. Основы теории переноса ИК-излучения через атмосферу. Ключевые факторы искажающего влияния атмосферы.

1.2. Краткое описание спутниковых систем инфракрасного зондирования земной поверхности.J.

1.2.1. Спутниковая система EOS MODIS.

1.2.2. Спутниковая система NOAA POES.

1.2.3. Оценки искажающего влияния атмосферы.

1.3. Основные подходы к решению задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений.

1.4. Методы восстановления из космоса оптических и метеорологических параметров атмосферы.

1.4.1. Облачная маска.

1.4.2. Аэрозольная оптическая толща.

1.4.3. Общее влагосодержание.

1.4.4. Характеристики облачности.

1.4.5. Атмосферные профили температуры и влажности.

1.5. Программные средства обработки спутниковых данных.

1.5.1. Программные средства обработки данных системы EOS/MODIS.

1.5.2. Программные средства обработки данных системы NOAA.

1.5.3. Программные средства расчета радиационных вкладов атмосферы в измеряемые световые потоки.

ГЛАВА 2. Разработка программного комплекса.

2.1. Разработка архитектуры программного комплекса.

2.2. Модуль обработки данных системы EOS MODIS.

2.3. Модуль обработки данных системы NOAA POES.

2.4. Разработка алгоритмов и программных средств получения облачной маски и аэрозольной оптической толщи дня системы NOAA POES.

2.5. Графический интерфейс пользователя.

ГЛАВА 3. Реализация и тестирование программных средств получения априорной информации.

3.1. Реализация «Средств обработки данных MODIS».

3.2. Реализация «Средств обработки данных NOAA».

3.3. Тестирование «Средств обработки данных MODIS».

3.3.1. Сравнение с тестовыми данными IMAPP.

3.3.2. Сравнение с данными программных средств PGE.

3.4. Тестирование «Средств обработки данных NOAA».

ГЛАВА 4. Применение программного комплекса в задачах температурного мониторинга земной поверхности.

4.1. Реализация программных средств для восстановления температуры поверхности Земли на основе двухспектрального метода.

4.2. Восстановление температуры поверхности Земли с применением RTM-метода.

4.3. Детектирование высокотемпературных источников применением RTM-метода.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и программные средства атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода»

Актуальность темы

Температурное зондирование поверхности Земли позволяет получать важную информацию о происходящих физических, химических и биологических процессах. К этим задачам можно добавить весьма актуальную проблему оперативного обнаружения и мониторинга чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, вулканы, землетрясения и т.д. Необходимость проведения мониторинга на большой территории склоняет к использованию спутниковых измерений в качестве источника данных. При этом для большинства прикладных задач точность восстановления температуры поверхности должна быть порядка 1 - 2 К.

В настоящее время при решении задач дистанционного зондирования поверхности Земли широко используются данные спутниковых систем глобального мониторинга земной поверхности EOS MODIS (Earth Observing System, MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) и NOAA POES (National Oceanic and Atmospheric Administration, Polar Operational Environmental Satellite).

При восстановлении температуры земной поверхности (ТЗП) по данным этих систем используется простой и эффективный двухспектральный метод {split-window method, SW-метод). Однако применимость данного метода ограничена возможностью его использования только в «стандартных» ситуациях в условиях слабо замутненной атмосферы. В своих недавних работах автор этого метода Zhengming Wan для EOS MODIS (MOD11) говорит о том, что дальнейшее развитие SW-метода должно в первую очередь быть направлено на учет влияния аэрозоля и перистой облачности.

В задаче обнаружения высокотемпературных объектов общепринятый подход ограничивается использованием совокупности пороговых тестов, включающих измерения в каналах спектральных областей 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм. Учет оптико-метеорологического состояния атмосферы в момент спутниковых наблюдений не осуществляется. Для системы EOS MODIS программный продукт, реализующий этот подход, известен как MOD 14.

Начиная с 70-х годов прошлого столетия известен другой, более корректный (но и значительно более трудоемкий) подход к восстановлению температуры подстилающей поверхности на основе физических моделей переноса теплового излучения. Данный метод в зарубежной печати получил название RTM-метода {Radiative Transfer Model), где в явном виде учитываются искажающее влияние атмосферы на результаты температурного мониторинга земной поверхности с привлечением априорной оптико-метеорологической информаций (данные спутниковых измерений, прогностические данные, данные радиозондов, данные сети AERONET).

В Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева этот подход используется уже более 25 лет. Основное теоретическое развитие он получил в работах С.В. Афонина и В.В. Белова, где были исследованы методические вопросы успешного применения моделей переноса ИК-излучения в задачах температурного мониторинга земной поверхности. Из результатов этих исследований следует, что практическая реализация указанного подхода позволит обеспечить более надежное и универсальное решение проблемы коррекции ИК-измерений в более широком диапазоне оптико-метеорологических условий спутниковых наблюдений по сравнению со стандартными методами.

При этом ключевыми условиями эффективной реализации являются:

• радиационная модель, точность которой удовлетворяет задачам атмосферной коррекции ИК-измерений;

• требуемый объем оперативной априорной информации о состоянии атмосферы в момент спутниковых измерений;

• «быстрое» программное обеспечение для тематической обработки спутниковой информации.

Цель работы

Целью работы является развитие алгоритмов и программных средств оперативной атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным систем EOS MODIS и NOAA POES.

Достижение данной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. Анализ существующих методов и программных средств тематической обработки спутниковых данных и восстановления ТЗП по спутниковым данным.

2. Разработка архитектуры программного комплекса оперативного восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода.

3. Реализация и тестирование программного обеспечения для восстановления по спутниковым данным оперативной априорной информацией требуемого качества.

4. Разработка алгоритмов восстановления ТЗП по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода в спектральных диапазонах 3.5-4 и 10.5-12.5 мкм.

5. Реализация программного комплекса и его валидация, сравнение с существующими программными средствами аналогичного назначения.

Теоретические и методологические основы

Теоретическим и методологическим материалом для данной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления развития методов дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли.

Научная новизна

1. Разработан новый алгоритм, расширяющий область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений за счет применения математической модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы.

2. Предложены алгоритмы обработки мультиспектральных спутниковых измерений и взаимодействия между приложениями программного комплекса, существенно увеличивающие скорость его работы.

3. Разработана объектно-ориентированная архитектура программного комплекса, которая в отличие от существующих позволяет применить единый подход к решению обратных задач пассивного дистанционного зондирования земной поверхности для разных спутниковых систем.

4. Впервые, решена задача оперативной атмосферной коррекции спутниковых инфракрасных изображений земной поверхности RTM-методом в диапазонах длин волн 3.5—4 и 10.5—12.5 мкм с использованием информации о состоянии атмосферы, полученной по измерениям в каналах ее зондирования.

5. Доказано, что учет аэрозольной компоненты атмосферы и полупрозрачной облачности при атмосферной коррекции ИК изображений может приводить к повышению эффективности раннего обнаружения малоразмерных тепловых аномалий на земной поверхности в 2 раза, по сравнению с традиционным подходом.

Достоверность

Достоверность результатов обеспечена использованием современных теоретических положений, методов и программных средств для решения основных задач, сопоставлением полученных результатов с данными других авторов и имеющимися в литературе оценками погрешностей методов дистанционного зондирования.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанного программного обеспечения для оперативного мониторинга состояния атмосферы и подстилающей поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и подстилающей поверхности.

Результаты диссертационной работы использовались при выполнении следующих НИР:

1. «Разработка программно-математического обеспечения для проведения атмосферной коррекции аэрокосмических изображений заданных районов земной поверхности» (2005 г., НПО ИТ, ЗАО «Геокосмос», Москва).

2. «Разработка алгоритмов обработки многоканальных спутниковых изображений системы земная поверхность-атмосфера для решения задач обнаружения и контроля опасных или потенциально опасных событий и явлений» (этап 2006 г., Томский госуниверситет, Госконтракт 02.438.11.7008).

3. «Участие в работах по развитию системы дистанционного мониторинга лесных пожаров и очагов массового размножения вредных насекомых и болезней леса» (2006-2007 гг., «Рослесхоз», ЦЭПЛ РАН, Госконтракт № МГ-02.06/23К-02).

Разработанный программный комплекс внедрен и используется в ЦЭПЛ РАН, о чем получен акт внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанный программный комплекс, благодаря применению математической, модели переноса теплового излучения и спутниковых геопространственных данных о параметрах атмосферы, позволяет расширить область решения задачи атмосферной коррекции спутниковых ИК изображений по сравнению со стандартными подходами.

2. Архитектура программного комплекса и алгоритмы обработки, оптимизирующие потоки спутниковых данных, обеспечивают повышение скорости восстановления спутниковых оптико-метеорологических данных об атмосфере в 5 раз по сравнению с исходным программным обеспечением «1МАРР Level 2».

3. Применение атмосферной коррекции и оперативной спутниковой информации об атмосфере в задаче обнаружения высокотемпературных источников из космоса повышает количество их обнаружений в 2 раза по сравнению с алгоритмом «MOD 14».

Личный вклад автора

Автором самостоятельно проведен анализ существующих методов и программных средств для обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, разработана архитектура и осуществлена реализация программного комплекса (ПК), выполнены требуемые расчеты для валидации ПК. Автор самостоятельно проводил тематическую обработку спутниковых измерений, получал данные для апробации RTM-метода и принимал активное участие в анализе полученных результатов.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на тринадцати конференциях и симпозиумах: XI International Symposium "Atmospheric and ocean optics. Atmospheric physics" (Томск, 2004); IV Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2004); Четвертая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006); Х1П International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics" (Томск, 2006); Международный Симпозиум стран СНГ по атмосферной радиации «МСАР-2006» (Санкт-Петербург, 2006); Пятый Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2006); XIV-th International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric physics" (Бурятия, 2007); Седьмое сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2007); Пятая Юбилейная Открытая Всероссийская конференция «Дистанционное зондирование Земли из космоса» (Москва, 2007); Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: Enviromis-2008 (Томск, 2008); Шестой Международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2008), Шестая Всероссийская Открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, пленарный доклад); Четвертая Всероссийская конференция молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в Ш тысячелетии» (Томск, 2009).

По результатам исследований, представленных в диссертации, опубликовано 18 научных работ, в т.ч. 5 статей в журналах из перечня ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Содержание диссертации изложено на 138 страницах, включая 7 таблиц и 39 рисунков. Список литературы содержит 106 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Соломатов, Дмитрий Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решены актуальные задачи по разработке алгоритмов и программных средств атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений на основе RTM-метода.

Проведен анализ существующих методов восстановления температуры земной поверхности. В результате этого анализа сформулирована цель работы: реализация и апробация алгоритмов и программных средств восстановления температуры земной поверхности на основе RTM-метода по данным спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES и основные задачи для ее достижения.

Для оценки влияния атмосферных характеристик на измерения яркостных температур в каналах прибора диапазонов 3.5—4 мкм и 10-13 мкм проведены модельные расчеты, результаты которых позволяют сформулировать требования к объему и качеству априорной информации для RTM-метода.

В работе рассмотрены современные методы и программные средства получения априорной информации по данным спутниковых измерений (облачная маска, аэрозольная оптическая толща, общее влагосодержание, атмосферные профили температуры и влажности, характеристики облачности) и исследована их точность. В результате анализа показано соответствие программных средств получения характеристик атмосферы требованиям RTM-метода.

В результате анализа существующих программных средств обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES принято решение о возможности использования программных продуктов IMAPP, ААРР и LAPP в качестве основы при создании программных средств получения априорной информации для RTM-метода по спутниковым данным.

Разработана архитектура программного комплекса для восстановления температуры земной поверхности по данным систем EOS MODIS и NOAA POES с помощью RTM-метода. Программный комплекс для каждой из систем состоит из блоков первичной обработки, априорной информации и атмосферной коррекции. В состав каждого из блоков в свою очередь входят несколько модулей, решающих отдельные задачи.

Блок первичной обработки данных MODIS реализован на основе пакета программ IMAPPW. Блок подготовки априорной информации по данным MODIS реализован на основе пакета IMAPP Level 2, при этом достигнуто 5-кратное увеличение скорости работы по сравнению с начальным вариантом.

Для тестирования блока получения априорной информации разработаны программные средства, с помощью которых проведена валидация. В качестве тестовых данных использовались данные PGE LAADS Web за август 2003 года и июль 2006 года. Результаты валидации позволяют сделать вывод, что различия лежат в пределах методической погрешности методов восстановления и удовлетворяют требованиям к качеству априорной информации для RTM-метода.

Блок первичной обработки данных NOAA реализован на основе пакета программ ААРР. Для реализации блока подготовки априорной информации использован пакет LAPP для восстановления атмосферных профилей температуры и влажности, общего влагосодержания, характеристик облачности. Помимо этого, разработаны и реализованы алгоритмы получения облачной маски и восстановления аэрозольной оптической толщи по данным NOAA.

Валидация модуля получения атмосферных профилей температуры и влажности, общего влагосодержания, характеристик облачности проведена на основе сравнения с тестовыми данными полученными Space Science and Engineering Center (SSEC) University of Wisconsin-Madison.

Для валидации алгоритмов получения облачной маски и восстановления аэрозольной оптической толщи разработано и реализовано программное обеспечение, позволяющее решить проблему сопоставления спутниковых данных разных систем. При этом в качестве тестовых данных для валидации использовались данные MODIS PGE LAADS Web.

Результаты тестирования блока получения априорной информации для системы NOAA также позволяют сделать вывод, что различия лежат в пределах методической погрешности методов восстановления и полученные данные удовлетворяют требованиям к качеству априорной информации для RTM-метода.

Для обеих спутниковых систем, разработан максимально простой и удобный графический интерфейс, позволяющий неподготовленному пользователю работать с программным комплексом.

Разработаны и реализованы программные средства восстановления температуры поверхности с помощью спектрального метода по данным спутниковых систем MODIS и NOAA. Для их валидации использовались тестовые данные PGE LPDACC. По результатам сравнения можно сделать вывод, что разница лежит в пределах методической погрешности метода.

В результате апробации RTM-метода показана возможность восстановления температуры поверхности в условиях замутненной атмосферы при наличии аэрозоля и полупрозрачной области, что является преимуществом по сравнению со спектральным методом.

Применение полученного программного комплекса при решении задачи детектирования высокотемпературных источников позволило повысить эффективность ее решения в 2 раза по сравнению с алгоритмом MOD 14.

Реализован графический интерфейс для задач обработки данных спутниковых систем EOS MODIS и NOAA POES, содержащий средства автоматического поиска входной информации и контроля процесса выполнения, позволяющие пользователю эффективно работать с программным комплексом в оперативном режиме.

Разработанное программное обеспечение может быть использовано для оперативного мониторинга состояния атмосферы и поверхности Земли и обнаружения очагов горения. Помимо этого, открытая архитектура данного программного обеспечения и использование в явном виде физических моделей позволяет его дальнейшее улучшение и адаптацию для решения широкого спектра тематических задач дистанционного зондирования атмосферы и земной поверхности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Соломатов, Дмитрий Владимирович, 2010 год

1. Афонин С.В., Белов В.В., Макушкина И.Ю. Перенос ИК-изображений через атмосферу. // Оптика атмосферы и океана. 1997. - Т. 10. - № 4-5. - С. 449462.

2. Официальный сайт программы EOS-MODIS. National Aeronautics and Space Administration Электронный ресурс. режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/. -11.05.2009

3. ААРР documentation Version 5.0. 2005. Электронный ресурс. - режим доступа: http://www.metofflce.gov.uk/research/interproj/nwpsaCaapp/index.html. — 11.05.2009

4. Wan Z. MODIS Land-Surface Temperature Algorithm Theoretical Background Document (LST ATBD), version 3.3. Santa Barbara: ICESS, University of California, 1999.-77 p.

5. Ottle' C., Vidal-Madjar D. Estimation of land surface temperature with NOAA 9 data. // Remote Sensing of Environment. 1992. - V. 40. - № 1. -P. 27-41.

6. Li Z. L., Becker F. Feasibility of land surface temperature and emissivity determination from AVHRR data. // Remote Sensing of Environment. 1993. - V. 43.-№ l.-P. 67-85.

7. Wan Z. Collection 5. MODIS Land Surface Temperature Products Users' Guide. -Santa Barbara: ICESS, University of California, 2006. 30 p.

8. Wan Z. Land Surface Temperature Measurements from EOS MODIS Data. // SemiAnnual Report for July December, 2003.

9. Wan Z., Zhang Y., Zhang Q., Li Z. Validation of the land-surface temperature products retrieved from Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data. // Remote Sensing of Environment. 2008. - № 83. - P. 163-180.

10. Wan Z., Dozier J. A Generalized Split-Window Algorithm for Retrieving Land-Surface Temperature from Space. // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1996. - V. 34. - № 4. - P. 892-905.

11. Prata F. Land Surface Temperature Measurement from Space: AATSR Algorithm Theoretical Basis Document. Aspendale: CSIRO Atmospheric Research, 2002. -34 p.

12. Prata A. J. Land surface temperatures derived from the AVHRR and the ATSR, 1, Theory. // Journal of Geophyscal Research. 1993. - V. 98. - № 9. - P. 16,68916,702.

13. Prata A. J., Land surface temperatures derived from the AVHRR and the ATSR, 2, Experimental results and validation of AVHRR algorithms. // Journal of Geophyscal Research. 1994. - V. 99. - № 6. - P. 13,025-13,058.

14. Соломатов Д.В., Афонин С.В., Белов В.В. Методика атмосферной коррекции аэрокосмических снимков подстилающей поверхности // V Международный Симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды». Материалы симпозиума. Томск, 2006. С.83-84.

15. Белов В.В., Афонин С.В. От физических основ, теории и моделирования к тематической обработке спутниковых изображений. Томск: изд-во ИОА СО РАН, 2005-266 с.

16. Thome К., Palluconi F. Takashima Т., Masuda K. Atmospheric correction of ASTER. It IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. - V. 36. - № 4. - P. 1199-1211.

17. Sobrino J.A., Jimenez-Muiioz J.C., Paolini L. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. // Remote Sensing of Environment. 2004. - V. 90. - № 4. -P. 434-440.

18. Афонин С.В., Соломатов Д.В. Методика учета оптико-метеорологического состояния атмосферы для решения задач атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений // Оптика атмосферы и океана. 2008. — Т. 21. — №2.-С. 147-153.

19. Афонин С.В., Белов В.В, Соломатов Д.В. Разработка программного обеспечения для атмосферной коррекции аэрокосмических ИК-измерений температуры подстилающей поверхности // Оптика атмосферы и океана. -2006. Т. 19. - № 1. С. 67-89.

20. Rossow W.B. Measuring cloud properties from space: A review. // International Journal of Climatology. 1989. -№ 2. - P. 201-213.

21. Rossow W.B., Garder L.C. Cloud detection using satellite measurements of infrared and visible radiances for ISCCP. // International Journal of Climatology. 1993. -№6.-P. 2341-2369.

22. Key J. The Cloud and Surface Parameter Retrieval (CASPR) System for Polar AVHRR Data User's Guide. Madison: Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, Madison, WI, 2000. - 32 p.

23. Ackerman S., Strabala K., Menzel P., Frey R., Moeller C., Gumley L. Discriminating clear-sky from cloud with MODIS. // Journal of geophysical research. 1997.-V. 103-№24.-P. 32141-32157.

24. Platnick S., King M., Ackerman S., Menzel P., Baum В., Riedi J., Frey R. The MODIS, Cloud Products: Algorithms and Examples From Terra. // IEEEtransactions on geoscience and remote sensing. 2003. - V. 31. - № 2. - P. 459473.

25. Rossow W.B., Walker A.W., Garder L.C. Comparison of ISCCP and other cloud amounts. // International Journal of Climatology. 1993. - № 6. - P. 2394-2418.

26. Аскегтап S.A., Strabala K.I., Menzel W.P., Frey R.A., Moeller C.C., Gumley L.E. Discriminating clear sky from clouds with MODIS. // Journal of Geophysical Research. 1998. - № ЮЗ. - P. 32141-32157.

27. Levy R.C., Remer L.A., Dubovik O. Global aerosol optical properties and application to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer aerosol retrieval over land. // Journal of Geophisical Research Atmosphere. - 2007. - V. 112 (D13210). - 15 p.

28. Kaufman Y.J., Sendra C. Algorithm for atmospheric corrections // International Journal of Remote Sensing. 1988. - V. 9. - P. 1357-1381.

29. Fraser R.S., Kaufman Y.J., Mahoney R.L. Satellite measurements of aerosol mass and transport // Atmospheric Environment. 1984. - V. 18, P. 2577-2584.

30. King M.D., Kaufman Y., Menzel P., Tanre D., Remote sensing of Cloud, Aerosol and Water Vapor properties from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. - V. 30.-P. 2-27.

31. Soufflet V., Tanre D., Royer A. Remote Sensing of aerosols over boreal forest and, lake from AVHRR/NOAA data // Remote Sensing of Environment. 1996. - V. 60. -P. 22-34.

32. Gao B.C., Kaufman YJ. Water vapor retrievals using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels. // Journal of Geophysical research. 2003. - V. 108. - № 13,4389.

33. Albert P., Bennartz R., Preusker R., Leinweber R., Fischer J. Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using the Moderate Resolution Imaging

34. Spectroradiometer (MODIS). // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. -2005. V. 22. - № 3. - P. 309-314

35. Menzel W.P., Frey R.A., Baum B.A., Zhang H. Cloud top properties and cloud phase algorithm theoretical basis document. Version 7. Madison: CIMSS, University of Wisconsin-Madison, 2006. - 55 p.

36. Frey R.A., Baum B.A., Menzel W.P., Ackerman S.A., Moeller C.C., Spinhirne J.D. Validation of C02-slicing cloud heights computed from MAS radiance data during SUCCESS. // Journal of Geophysical Research. 1999. - V. 104 - № 24. - P. 547555.

37. Naud C., Muller J.P., Haeffelin. M., Morille Y., Delaval A. Assessment of MISR and MODIS cloud top heights through inter-comparison with a back-scatering lidar at SIRTA // Geophysical Research Letters. 2004. - V. 31. - № 4. - P. L04114.1-L04114.5.

38. Naud C.M., Baum B.A., Pavolonis M., Heidinger A., Frey R., Zhang H. Comparison of MISR and • MODIS cloud-top heights in the presence of cloud overlap. // Remote sensing of environment. 2007. - № 107. - P. 200-210.

39. Naud C.M., Muller J.P., Clothiaux E.E., Baum B.A., Menzel W.P. Intercomparison of multiple years of MODIS, MISR and radar cloud-top heights // Annales Geophysicae. 2005. - № 23. - P. 2415-2424.

40. Dong X., Minnis P., Xi В., Sun-Mack S., Chen Y. Comparison of CERES-MODIS stratus cloud properties with ground-based measurements at the DOE ARM Southern Great Plains site. // Journal of Geophysical Research. 2008. - V. 113.-P. D03204.1-D03204.17.

41. Hansen J.E., Travis L.D. Light scattering in planetary atmospheres. // Space Science Reviews. 1974.-V. 16.-P. 527-610.

42. Hulst H. C. Multiple Light Scattering: Tables, Formulas, and Applications. Volume 1. New York: Academic Press, 1980. - 336 p.

43. Twomey S., Cocks T. Spectral reflectance of clouds in the nearinfrared: Comparison of measurements and calculations. // Journal of the Meteorological Society of Japan. 1982. - V. 60. - P. 583-592.

44. Twomey S., Cocks T. Remote sensing of cloud parameters from spectral reflectance in the near-infrared. // Beitraege zur Physik der Atmosphaere. 1989. - V. 62. - P. 172-179.

45. Seemann S., Li J., Menzel P., Gumley L. Operational Retrieval of Atmospheric Temperature, Moisture, and Ozone from MODIS Infrared Radiances. // Journal of applied meteorology. 2003. -V. 42. - P. 1072-1091.

46. Seemann S.W., Borbas E.E., Li J., Menzel W.P., Gumley L.E. MODIS Atmospheric Profile Retrieval Algorithm Theoretical Basis Document. 2006.

47. Li J., Wolf W., Menzel W.P., Zhang W., Huang H.L., Achtor Т.Н. Global soundings of the atmosphere from ATOVS measurements: The algorithm and validation. // Journal of Applied Meteorology. 2000. - V. 39. - P. 1248-1268.

48. Li J., Huang H.L. Retrieval of atmospheric profiles from satellite sounder measurements by use of the discrepancy principle. // Applied Optics. 1999. - V. 38.-№6, P. 916-923.

49. Соломатов Д.В. Сравнительный анализ программных средств обработки спутниковых данных // Оптика атмосферы и океана. 2007. - Т. 20. - № 2. - С. 171-178.

50. Klaes D., Ackermann J., Schraidt R., Patterson Т., Schlussel P., Phillips, Arriaga A., Grandell J. The ATOVS and AVHRR product processing facility of EPS. // Advances in Space Research. 2005. - V. 36. - P. 996-1002.

51. Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies. University of Wisconsin-Madison, Space Science and Engineering Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://cimss.ssec.wisc.edu/. - 11.05.2009.

52. Unidata Program Center. Net-CDF Format. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/. - 11.05.2009.

53. Soy land K.A., Frank J.O., Widding R.A. MEOS Polar Ground Station. Technical Description. // Kongsberg Spacetec AS, 2007. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.spacetec.no/downloaddocs/docpdf/Polar.pdf/view. -11.05.2009

54. ИТЦ Сканэкс. Официальный сайт. Электронный ресурс. режим доступа: http://scanex.ru/. - 11.05.2009.

55. Mlawer M.J., Tobin D.C., Clough S.A. A Revised Perspective on the Water Vapor Continuum: The MTCKD Model. // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2004. (in preparation).

56. Berk A., Anderson G., Acharya P., Hoke M., Chetwynd J., Bernstein L., Shettle E., Matthew M., Adler-Golden S., MODTRAN4 Version 3 Revision 1 User's Manual, Air Force Res. Lab., Hanscom Air Force Base, Mass., 2003.

57. Афонин C.B., Белов B.B., Соломатов Д.В. Решение задач температурного мониторинга земной поверхности из космоса на основе RTM-метода // Оптика атмосферы и океана. 2008. - Т. 21. - № 12. - С. 1056-1063.

58. Blaha М., Rumbaugh J., Premerlani W., Eddy F., Larenson W. Object-oriented modeling and design. New Jersey: Prentice Hall, 1991. - 512 p.

59. Jacobson I., Christerson M., Jonsson P., Overgaard G. Object-oriented software engineering: A use case driven approach. Addison: Addison-Wesley, 1992. - 5521. P

60. Jacobson I., Booch G., Rumbaugh J. The unified software development process. -Addison: Addison-Wesley, 1999. 512 p.

61. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The unified modeling language user's guide (2nd edition). Addison: Addison-Wesley, 2005. - 496 p.

62. Selic B. Using UML for modeling complex realtime systems. // Lecture Notes in Computer Science. 1998.-V. 1474.-P. 250-262.

63. Liang Y. From use cases to classes: a way of building object model with UML. // International Journal of Information Software and Technology. 2003. - V. 2. - P. 163-180.

64. Rosenberg D., Scott K. Use case driven object modeling with UML: A practical approach. Addison: Addison-Wesley, 1999. - 160 p.

65. Kaufman Y.J., Fraser R.S., Ferrare R.A. Satellite Measurements of Large-Scale Air-Pollution: Methods. // Journal of Geophysical Research. 1990. - V. 95. -№7. - P. 9895-9909.

66. Ferrare R.A. Fraser R.S., Kaufman Y.J. Satellite Measurements of Large-Scale Air-Pollution: Measurements of Forest Fire Smoke. // Journal of Geophysical Research.- 1990. V. 95. - №7. - P. 9911-9925.

67. Kaufman Y.J. Aerosol Optical Thickness and Atmospheric Path Radiance. // Journal of Geophysical Research. 1993. - V. 98. - №2. - P. 2677-2692.

68. Афонин C.B., Белов B.B., Белан Б.Д., Панченко М.В., Сакерин С.М., Кабанов Д.М. Сравнение спутниковых (AVHRR/NOAA) и наземных измерений характеристик атмосферного аэрозоля // Оптика атмосферы и океана. 2002. -Т. 15.-№ 12.-С. 1118-1123.

69. Bertrand С., Royer. A. Aerosol optical depth spatio-temporal characterization over the Canadian BOREAS domain. // International Journal of Remote Sensing. -2004.- V. 25.-№ 15.-P. 2903-2917.

70. The HDF Group Information, Support, and ЗоА^аге.Официальный сайт формата данных HDF. Электронный ресурс. — режим доступа: http://www.hdfgroup.org/. - 11.05.2009.

71. HDF-EOS Tools and Information Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://hdfeos.org/. - 11.05.2009.

72. National Center for Environmental Prediction. Environmental Modeling Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.emc.ncep.noaa.gov/. -11.05.2009.

73. National Center for Environmental Prediction. Climate Prediction Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://www.cpc.ncep.noaa.gov/. -11.05.2009.

74. Соломатов Д.В. Программные средства температурного зондирования земной поверхности с помощью RTM-метода // Известия ТПУ. 2009. - Т. 315. — № 5. -С. 33-38.

75. GRIB product format description. Электронный ресурс. режим доступа: http://wxp.unisys.com/Appendices/Formats/GRIB.html. - 11.05.2009.

76. Federal Meteorological Handbook No. 1. Surface Weather Observations and Reports. // Office of the Federal Coordinator for Meteorology. 2005. Электронный ресурс. - режим доступа: http://www.ofcm.gov/fmh-l/finhl.htm. -11.05.2009.

77. MODIS Web. Goddard Space Flight Center. Электронный ресурс. режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/.- 11.05.2009

78. LAADS Web Search for Level 1 and Atmosphere Products. Электронный ресурс. - режим доступа: http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html. -11.05.2009.

79. Qin Z., Karnieli A. Progress in the remote sensing of land surface temperature and ground emissivity using NOAA-AVHRR data. // International Journal of Remote Sensing. 1999.-V. 20.-№ 12.-P. 2367-2393.

80. Sobrino J.A., Li Z., Stoll M.P., Becker F. Improvements in the Split-Window Technique for Land Surface Temperature Determination. // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 1994. - V. 32. - № 2. - P. 243-253.

81. Land Processes Distributed Active Archive Center. Электронный ресурс. — режим доступа: https://lpdaac.usgs.gov/. 11.05.2009.

82. Warehouse Inventory Search Tool (WIST). Search for and order earth science data products from NASA and affiliated centers. Электронный ресурс. режим доступа: https://wist.echo.nasa.gov/.- 11.05.2009.

83. Афонин С.В. К вопросу об атмосферной коррекции спутниковых данных в задаче мониторинга из космоса малоразмерных очагов лесных пожаров. // Оптика атмосферы и океана. 2005. - Т. 18. - № 4. - С. 331-334.

84. Giglio L., Descloitres J., Justice C.O., Kaufman Y.J., An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS. // Remote Sensing of Environment. 2003. -V. 83. - №> 2-3. - P. 273-282.

85. Белов В.В., Афонин С.В. От физических основ, теории и моделирования к тематической обработке спутниковых изображений. Томск: изд-во ИОА СО РАН, 2005.-266 с.