Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Экспериментальные исследования собственного излучения пространственных структур облачности в диапазоне 8-13 мкм для их объективного распознавания

Диссертация: Экспериментальные исследования собственного излучения пространственных структур облачности в диапазоне 8-13 мкм для их объективного распознавания
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Кроме задач геофизического характера, исследование пространственной и спектральной структуры полей яркости облаков имеет большое значение для решения ряда задач прикладного характера, таких, как видимость сквозь облака с летательных аппаратов, задач определения условий наблюдаемости объектов на фоне переменной облачности, слежения, навигации и многих других. В этом случае спектральная… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Обзор научных результатов по исследованию пространственно-временных структур облачности в ИК-диапазоне спектра
  • 2. Методы и средства проведения измерений пространственно-временных структур собственного излучения облачных полей
    • 2. 1. Средства измерения пространственно-временных структур полей излучения (отражения) природных сред
      • 2. 1. 1. Многоканальный радиометр для исследования радиационной структуры полей природных образований
      • 2. 1. 2. Малогабаритный низкотемпературный радиометр на область. спектра 8−13 мкм
      • 2. 1. 3. Сканирующий радиометр высокого пространственного разрешения на область 1,4−13 мкм
    • 2. 2. Автоматизированная система для параметризации и распознавания форм и балла облачности (АСПРФО)
    • 2. 3. Методика измерений
    • 2. 4. Методика обработки
    • 2. 5. Выводы по второй главе
  • 3. Классификатор различных форм облачности на основе векторов прнзнаков.65 3.1 Исследования пространственно-временных структур собственного излучения облачных полей в диапазоне 8−13 мкм
    • 3. 1. 1. Радиационная модель неба при кучевой (Си) облачности
    • 3. 1. 2. Радиационная модель неба при слоисто-кучевых (8с) облаках
    • 3. 1. 3. Радиационная модель неба при высококучевой (Ас) облачности
    • 3. 1. 4. Радиационные характеристики слоистых (81:), высоко-слоистых (Аб) и перисто-слоистых (Сб) облаков в диапазоне от 8 до 13 мкм
    • 3. 1. 5. Пространственно-временная структура высокослоистой Аб облачности.72 3.1.5. Пространственно-временная структура слоистой облачности .74 У
    • 3. 1. 7. Характерные пространственные структуры полей собственного излучения облачности
    • 3. 1. 8. Угловое (по зенитному углу) распределение флуктуаций собственного излучения мощно-кучевых облаков, полученном по трехмерным изображениям
    • 3. 2. Вектор признаков и метод классификации облачности
    • 3. 2. 1. Коэффициент покрытия (балл облачности)
    • 3. 2. 2. Индекс многоярусности
    • 3. 2. 3. Признаки связности
    • 3. 2. 4. Спектральные признаки
    • 3. 3. Методология классификации и результаты
    • 3. 4. Выводы по третьей главе
  • 4. Методы исследований направления и скорости движения облачности по ее пространственно-временной структуре собственного излучения в диапазоне 813 мкм
    • 4. 1. Существующие методы и средства измерений направления и скорости движения облачности
    • 4. 2. Метод определения направления и скорости движения облачности на основе попарного анализа соседних, по времени, кадров
    • 4. 3. Выводы по четвертой главе

Экспериментальные исследования собственного излучения пространственных структур облачности в диапазоне 8-13 мкм для их объективного распознавания (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность. Исследование пространственно-временной структуры облаков представляет большой научный интерес для изучения ряда физических процессов в атмосфере, поскольку облака, аэрозоль и водяной пар с точки зрения климата, являются ключевыми объектами, которые отличаются максимальной изменчивостью, подвижностью и многообразием процессов взаимодействий. Именно облака, являясь естественным модулятором приходящего солнечного излучения и уходящего длинноволнового собственного излучения, непосредственно влияют на радиационный баланс планеты, а, следовательно, на климат в глобальном масштабе. Характеристики пространственной структуры облачных полей являются важным источником метеорологической информации и учитываются при оперативном прогнозе погоды.

Кроме задач геофизического характера, исследование пространственной и спектральной структуры полей яркости облаков имеет большое значение для решения ряда задач прикладного характера, таких, как видимость сквозь облака с летательных аппаратов, задач определения условий наблюдаемости объектов на фоне переменной облачности, слежения, навигации и многих других. В этом случае спектральная и пространственная структура излучения облаков может оказаться оптическим фоном, который, наряду с полезным сигналом неизбежно присутствует на входе любой оптико-электронной системы (ОЭС) как нежелательный сигнал (помеха), и его учёт помогает во многих случаях правильно спроектировать ОЭС, оценить возможность ОЭС для решения практических задач, увеличить надежность, чувствительность, дальность действия и многие другие параметры.

Оценки формы и балла облачности являются чрезвычайно важными и для целого ряда прикладных задач — в сельском хозяйстве, где урожайность зависит от освещенности, или в авиации для аэродромных служб, для которых форма и балл облачности являются значимыми характеристиками. Однако до сих пор определение этих характеристик производится субъективно, а в ночное время — вообще не производится. Предварительно проведенные в ФГБУ «НПО «Тайфун» натурные измерения и статистический анализ полученных данных позволяет сделать вывод о возможности создания алгоритмов объективного распознавания облачности по ее собственному излучению в интервале длин волн 8−13 мкм.

Постановка задачи. Цель работы. Целью работы является создание системы автоматического определения формы и балла облачности на основе обработки данных измерений спектральной и пространственной структуры собственного излучения облаков в диапазоне 8−13 мкм в режиме реального времени, а также создание алгоритма расчета направления и скорости движения облачности по пространственно-временной структуре её излучения.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

— провести анализ современного состояния методов и средств определения форм и балла облачности и методов классификации;

— провести статистический анализ результатов измерений с целью определения основных закономерностей стохастической структуры яркости облачных полей;

— теоретически обосновать, разработать и реализовать новые методы автоматической классификации облачных полей с использованием стохастических характеристик собственного излучения;

— подтвердить эффективность разработанных методов, на основе сравнения полученных результатов и синоптических данных;

Научная новизна работы. Проведена оценка возможности использования расширенного набора статистических характеристик флуктуаций энергетической яркости облачности для решения задачи автоматической классификации различных форм облачности, на основе анализа пространственной и энергетической структуры полей собственного излучения. Исследовано угловое распределение собственного излучения мощно-кучевых облаков, на основании полученных фотометрических разрезов по уровням энергетической яркости.

Рассмотрено решение проблемы автоматического определения балла облачности, как часть задачи классификации.

Разработана методика классификации форм облачности. Классификация основана на сравнении векторов признаков, вычисляемых на основе данных, полученных с помощью автоматизированной системы для объективной параметризации и распознавания форм облачности (АСПРФО), с векторами признаков выбранных классов и выборе наиболее вероятного варианта принадлежности к данной форме.

Предложен автоматизированный метод определения направления и скорости движения облачности, исключающий существующую в аналогичных системах проблему выбора и идентификации одного и того же фрагмента облачности, которая выполнялась ранее оператором (патент на изобретение № 2 414 728 от 20.03.2011).

Практическое значение. Разработаны методы определения формы и балла облачности. Автоматически получаемые данные могут дополнить или заменить существующую практику определения балла и формы облаков на синоптических станциях наблюдателем. Разработан способ определения направления и скорости движения облачности. На данный способ определения направления движения облачного поля получен патент на изобретение № 2 414 728 от 20.03.2011.

Реализация результатов. Основные результаты работы внедрены в научно-производственном объединении «Тайфун», Военной академии войсковой противовоздушной обороны Вооруженных сил Российской Федерации им. А. М. Василевского, Всероссийском научно-исследовательском институте сельскохозяйственной метеорологии. Работа выполнялась по федеральным целевым программам и программам Росгидромета «Целевая научно-техническая программа Росгидромета «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающих сред», программе Союзного государства «Совершенствование системы обеспечения населения и отраслей экономики Российской Федерации и Республики Беларусь» 2007;2011 гг., Федеральной Целевой программе Российской Федерации «Мировой океан».

Апробация работы. Основные результаты докладывались на конференции молодых ученых, посвященной 70-летию дрейфа «СП-1» (Москва, 2008 г.) — на.

Международных конференциях «Прикладная оптика-2008» и «Прикладная оптика-2010» (Санкт-Петербург, 2008 г., 2010 г.) — на шестнадцатой военно-научной конференции Военной академии войсковой ПВО ВС РФ (Смоленск, 2008 г.) — на Всероссийской научной конференции «Исследование процессов в нижней атмосфере при помощи высотных сооружений» (Обнинск, 2009 г.) — на Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация и динамика» (Санкт-Петербург, 2009 г.) — на конференции «Проблемы теории и практики развития войсковой ПВО в современных условиях» (Смоленск, 2010 г.)*- на девятой Международной конференции «Прикладная оптика-2010» (Санкт-Петербург, 2010 г.).

Защищаемые положения. На защиту выносятся:

1. Результаты экспериментальных исследований угловой зависимости полей яркости облаков различных форм в спектральном интервале 8−13 мкм.

2. Способ определения балла облачности по уровню энергетической яркости облаков.

3. Метод классификации форм облачности, основанный на сравнении конкретного вектора признаков с векторами признаков различных классов и выборе наиболее вероятного варианта.

4. Способ определения направления и скорости движения облачности на основе совместного анализа соседних по времени кадров яркости.

Личный вклад.

Личный вклад соискателя заключается:

1. В непосредственном участии при разработке и проектировании автоматизированной системы для параметризации и распознавания форм облачности (АСПРФО).

2. В выполнении работ по метрологической аттестации АСПРФО и проведении измерений пространственно-временных структур собственного излучения облачности.

3. В проведении анализа систематизации и классификации данных по группам для различных форм облачности.

4. В программной реализации системы классификации и её расширении за счет ряда дополнительных признаков.

5. В подготовке материалов и написании статей и совместном обсуждении результатов исследований по целевым программам («Целевая научно-техническая программа Росгидромета «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающих сред», программе Союзного государства «Совершенствование системы обеспечения населения и отраслей экономики Российской Федерации и Республики Беларусь» 2007;2011 гг., Федеральной Целевой программе Российской Федерации «Мировой океан»).

6. В проведении патентных исследований и участии в разработке формулы и описании изобретения (патент на изобретение № 2 414 728 от 20.03.2011).

УШ'- Л./ V" .

7. В научно-методических и организационных работ по внедрению результатов диссертации в Военной академии войсковой противовоздушной обороны Вооруженных сил Российской Федерации им. А. М. Василевского, в подразделениях ФГБУ «НПО «Тайфун», Всероссийском научно-исследовательском институте сельскохозяйственной метеорологии.

С 'Г5 ¦').

Публикации. По теме диссертации опубликованы 24 научных работы, в том числе, 3 работы в изданиях, входящих в список ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть диссертационной работы изложена на 124 страницах текста, содержит 9 таблиц, 44 рисунка.

Список литературы

включает 97 наименований.

Основные результаты и выводы по работе.

1. Получены значения статистических характеристик флуктуаций энергетической яркости пространственной и энергетической структуры поля радиации различных форм облачности: средних значений, дисперсий, коэффициентов вариации и показателей степени пространственных спектров мощности флуктуаций поля яркости.

Отмечено, что для кучевой облачности средние значения флуктуаций яркости для всех отмеченных баллов облачности увеличиваются с ростом угла визирования. Причем скорость увеличения среднего значения энергетической яркости к горизонту обратная увеличению балла облачности: она больше у меньшего балла (13). Дисперсии флуктуаций энергетической яркости для облачности 4−6 и 7−9 баллов также уменьшаются с увеличением зенитного угла, причем ближе к горизонту они уменьшаются значительно быстрее.

Поля излучения слоисто-кучевых облаков в пригоризонтной зоне являются менее контрастными, однако и там они имеют неоднородности, порождающие широкий и довольно мощный спектр излучения. Исследование автокорреляционных функций показывает, что радиусы корреляции флуктуаций несколько больше у слоисто-кучевых облаков, по сравнению с Си, и значительно превышают радиус корреляции для высококучевой облачности (Ас). Они убывают с увеличением угла визирования почти линейно.

Структура поля излучения высококучевых облаков более мелкая, чем у кучевых и слоисто-кучевых облаков. Взаимные корреляционные связи тесны по всему полю Ас. Пространственные спектры мощности флуктуаций яркости излучения спадают медленнее, чем спектры для Си и Sc, показатель SAc (6) даже для углов визирования 0=40.50° не превышает 1,8, тогда как в случае Си и Sc он больше 2.

Вычислены средние значения энергетической яркости слоистых (St) облаков в весенне-осеннее время. Они изменяются в интервале энергетической яркости (3,1−3,7)-10″ 3 Вт • см" 2 • ср" 1, радиационная температура Трад всегда положительна и близка к абсолютной температуре Табс, т.к. коэффициент излучения этой формы облачности близок к единице. В структурах полей просвечивающихся As trans облаков наблюдаются оптические неоднородности поля яркости размером от 3 до 15 угловых градусов, причем неоднородности, иногда имеют волнистую структуру, но чаще стохастически распределенные структуры.

2. Система классификации форм облачности усовершенствована за счет ряда дополнительных признаков, включающих в себя коэффициенты покрытия на разных высотах, индекс многоярусности, признаки связности, спектральные признаки. На основе тестового набора кадров, состоящего из 500 экземпляров, разделенных на 9 выбранных классов, общий процент успешной классификации форм облачности составил 70%. Если ограничиться только одноярусными формами облачности, то количество правильно классифицированных кадров составит 85%.

3. Рассмотрено решение проблемы автоматического определения балла облачности, как одного из признаков, участвующих в классификации. Полученные результаты автоматического определения балла облачности в большинстве случаев удовлетворительно согласуются с синоптическими данными.

4. Предложен новый способ определения направления и скорости движения облачности, решающий существующую в аналогичных системах проблему выбора и идентификации одного и того же фрагмента облачности. Для определения направления движения облачности по ряду кадров производится попарное сравнение всех соседних кадров, и для каждой пары определяется наиболее вероятное направление сдвига. На основе таких вычислений, сделанных для всего набора кадров, строится ряд векторов, усреднение которых показывает направление движения облаков, на выбранном интервале времени.

Результаты такого определения направления, проведенные на основе кадров, полученных как в дневное, так и в ночное время, хорошо согласуются с соответствующими данными о скорости ветра, полученными с помощью высотной метеомачты. На данный способ определения направления движения облачного поля подана заявка на изобретение и получено положительное решение РОСПАТЕНТА. V.

В заключении дадим некоторые рекомендации по проведению дальнейших исследований. Как показано в диссертационной работе, приведенные результаты классификации форм облачности можно улучшать, за счет введения дополнительных ступеней системы анализа, а также введения дополнительных признаков четко разграничивающих похожие сходные между собой классы. Кроме того, целесообразно учесть специфику измеряемых данных — собственное излучение облаков в диапазоне 8−13 мкм — и определять классы облачности с учетом их возможных отличий от принятой визуальной классификации.

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю, доктору технических наук Третьякову Николаю Дмитриевичу за постановку задачи и постоянное внимание к работе, доктору технических наук, профессору Алленову Михаилу Ивановичу за всестороннюю помощь и консультации, всему коллективу лаборатории за создание благоприятных условий и за помощь при выполнении диссертационной работы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.А., Дмитриева-Арраго Л.Р. Приближенная оценка аэрозольного поглощения солнечной радиации в атмосфере. Труды ГГО 1973, 315, с. 8085.
  2. О.А., Вийк Т. Ф., Дмитриева-Арраго Л.Р. О поглощении солнечной, рассеянной и отраженной радиации в видимой области спектра. Изв. АН СССР Физика атмосферы и океана, 1978, 14, № 9, с. 932−938.
  3. В.Н., Каменоградский Н. Е. и др. Исследования интегрального содержания водяного пара в атмосфере. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана, 1995, т. 31, № 5, с. 660 — 666.
  4. М.С. Пространственная структура поля излучения как источник метеорологической информации / М. С. Малкевич, А. С. Монин, Г. В. Розенберг // Изв. АН СССР, сер. Геофизика. 1964, № 3. — С. 394 — 407.
  5. В. Е., Кабанов М М. В. Перенос оптических сигналов в земной атмосфере (в условиях помех). М.: Сов. Радио, 1977. — 368 с.
  6. В.Н. Молекулярное поглощение излучения в окне относительной прозрачности атмосферы 8−13 мкм // Изв. АН СССР. Сер. ФАО. 1991. Т. 27, № 11. С. 1187- 1225.
  7. Радиация в облачной атмосфере / Под ред. Е. М. Фейгельсон. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. — 280 с.
  8. Стохастическая структура полей облачности и радиации / Под ред. Ю.-А. Р. Мулламаа. Тарту: ИФА АН ЭССР, 1972. — 281с.
  9. Ю. Г., Луканцев В. Н., Колосов М. П. Методы борьбы с помехами в оптико-электронных приборах. М.: Радио и связь, 1981. — 180 с.
  10. Garand L., Automated Recognition of Oceanic Cloud Patterns. Part 1: i Methodology and Application to Cloud Climatology J. Climate, 1, 20−39
  11. Goroch A. K., and Welch R. M., 1989: Cloud classification of DMSP visible and IR imagery using physical and textural measures. Proc. Cloud Impacts on DOD
  12. Operations and Systems, Monterey, California, Science and Technology Corporation, 57−63.
  13. Bankert R. L. Cloud Classification of AVHRR Imagery in Maritime Regions f/' Using a Probabilistic Neural Network, 1993. Journal of applied meteorology.
  14. К. Я., Тимофеев Ю. M. Термическое зондирование атмосферы со спутников. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. — 408 с.
  15. А. Г. Калачинский С. Ф. Измерение излучения атмосферы в полосе 8−13 мкм // Труды ЦАО, 1972. Вып. 103. с. 82−93.
  16. Л. Б. Определение характеристик облачности по результатам измерений собственного излучения облаков в окне прозрачности 8−12 мкм. Труды ГГО, 1976. Вып. 363. с. 44 50.
  17. С. В., Кондратьев К. Я., Стыро Д. В. Исследование эмиссионных спектров противоизлучения атмосферы. Труды VI Межведомственного совещания по актинометрии и оптике атмосферы. Таллин: Валгус., 1968. с. 22
  18. А. К., Орлов А. П. и др. Излучательная способность облаков. Изв. АН СССР. Сер. Физика атмосферы и океана, 1977. Т. 13, № 4. с. 424 -428.
  19. А. К., Орлов А. П. Радиационные характеристики облаков. Физические аспекты дистанционного зондирования системы океан -атмосфера. М.: Наука, 1981. с. 178−192
  20. А. К., Филиппов Г. Ф. Наземные измерения излучения атмосферы и подстилающей поверхности в области спектра 8−12 мкм. Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана, 1968. Т. 4, № 2 с. 228 232.
  21. Г. Н., Титов Г. А. Статистические характеристики коэффициента ослабления в разорванной облачности. I. Модель с шарами одинакового радиуса // Вопросы лазерного зондирования атмосферы. Новосибирск, 1976. с. 126−139
  22. Мулламаа Ю.-А. Р., Чугунов А. В. О возможности радиометрических наблюдений. В кн.: Изменчивость облачности и полей радиации. Тарту, АН ЭССР, Институт астрофизики и физии атмосферы, 1978. с. 88 — 93.
  23. М. И., Булгаков В. Г., Иванова Н. П., Третьяков Н. Д. Угловые зависимости статистических характеристик излучения кучевых и высококучевых облаков // Труды ИЭМ, 1986. Вып. 17(116). С. 34 37.
  24. М. И., Чубаков Л. Г. О пространственной структуре флуктуаций * излучения облачных полей в диапазоне 1,4 12,5 мкм. Труды ИЭМ, 1995. Вып. 25(160) с. 3- 11.
  25. А. М., Богданович С. А., Соловьев В. А., Якименко И. В. Структура излучения оптических фонов в диапазоне 0, 4 15 мкм (обзор). Труды ИЭМ, 1997. Вып. 28(163). С. 3−41.
  26. А. М., Богданович С. А., Соловьев В. А. и др. Исследования излучения оптических помех в диапазоне 3−5и8−13 мкм. Труды ИЭМ, 1996. Вып. 26(161). С. 31−49.
  27. А. М., Соловьев В. А. Корреляционные (пространственные) связи между флуктуациями яркости, создаваемыми облачными неоднородностями в диапазоне 8−13 мкм. Труды ИЭМ, 1995. Вып. 25(160). С. 3 11.
  28. М. И. Методы и аппаратура спектрорадиометрии природных сред. М.: Гидрометеоиздат, 1992. с. 262.
  29. М. И. Структура оптического излучения природных объектов. М.: Гидрометеоиздат, 1988. с. 164.
  30. А. В. Изменчивость яркости небосвода в тепловой спектра. Дис.. ^ канд. физ.-мат. Наук. М.: Институт физики атмосферы АН СССР, 1982. с. 192.
  31. А. В., Шуба Ю. А. Определение некоторых параметров облачности для их классификации// Изменчивость облачности и полей радиации, Тарту, 1978. с. 81−87.
  32. М. И., Шуба Ю. А. Исследование структуры излучения облаков в диапазоне 8−13 мкм с помощью быстродействующего радиометра. Изв. АН V СССР. Сер ФАО, 1971. Т. 7, № 9. с.956 962.
  33. М. И., Чубаков JI. Г. О пространственной структуре флуктуаций излучения облачных полей в диапазоне 1,4 12,5 мкм// Радиационные процессы в атмосфере и на земной поверхности. JI., 1974. с. 90−93.
  34. Itakura Y., Tsutsumi S., Takagi Т. Statistical properties of the background noise for atmospheric windows in the intermediate infrared region // Infrared Physics, 1974. Vol. 14 p. 17−29.
  35. A. M., Буханцов H. И., Герасимов В. В., Третьяков Н. Д. Сканирующий комплекс для измерения пространственной структуры излучения атмосферы в области 3−13 мкм. Труды ИЭМ, 1990. Вып. 11(132). С. 54−61.
  36. А. М., Буханцов Н. И., Третьяков Н. Д. О погрешностях измерений низкотемпературных излучений в области спектра 8 13 мкм нетермостабилизированными оптическими приборами. Труды ИЭМ, 1986. Вып. 40(123). С. 88−92.
  37. В. А., Алленов А. М., Якименко И. В. Комплекс для исследования помех, обусловленных оптическими неоднородностями природных сред. Пятое совещание по распространению лазерного излучения в дисперсной среде. Тез. докл. Обнинск, 1992. с. 82.
  38. А. М., Алленов М. И., Иванов В. Н., Соловьев В. А. Стохастическая структура излучения облачности. С.-П. Гидрометеоиздат, 2000. с. 129 163.
  39. Ebert Е. A Pattern Recognition Technique for Distinguishing Surface and Cloud Types in the Polar Regions, 1987. Journal of applied meteorology.
  40. Shenk, W. E., R. J. Holub, and R. A. Neff, 1976: A multispectral cloud type identification method developed for tropical ocean areas with Nimbus-3 NRIR measurements. Mon. Wea. Rev., 104, 284 291/
  41. Knottenberg, H., and E. Rashke, 1982: On the discrimination of water and ice clouds in multispectral AVHRR data. Ann. Meteor., 18. 145 147.
  42. Allen, R. C., Jr., P. A. Durkee, and С. H. Wash, 1990: Snow/cloud discrimination with multispectral satellite measurements. J. Appl. Meteor., 29, 994 1004.
  43. Harris, R. M., and E. C. Barrett, 1978: Toward an objective nephanalysis. J. Appl. Meteor., 17, 1258−1266.
  44. Welch, R. M., S. K. Sengupta, and D. W. Chen, 1988: Cloud field classification based upon high spatial resolution textural features. Part I: Gray-level cooccurence matrix approach. J. Geophys. Res, 93, 12 663 12 681.
  45. Chen, D. W., S. K. Sengupta, and R. M. Welch, 1989: Cloud field classification based upon high spatial resolution textural features. Part II: Gray-level cooccurence matrix approach. J. Geophys. Res, 94, 14 749 14 765.
  46. Desbois, M., G. Seze, and G. Szejwach, 1982: Automatic classification of clouds on Meteosat imagery: Application to high-level clouds. J. Appl. Meteor., 21, 401 -412.
  47. Porcu, F., and V. Levizzani, 1992: Cloud classification using Meteosat VIS-IR imagery. Int. J. Remote Sens., 13, 893−909.
  48. Key, J., 1990: Cloud cover analysis with arctic AVHRR data, Part II: Classification with spectral and textural measures. J. Geophys. Res., 95, 7661 -7675.
  49. АлленовМ.И., Мамонов В. К., Матвеев О. М., Печорин В. Т., Третьяков Н. Д. Многоканальный радиометр для исследования радиационной структуры полей природных образований // Труды ИЭМ. М.: Гидрометеоиздат, 1976. -Вып. 4(61).-С. 3−10.
  50. АлленовМ.И., БулгаковВ.Г., СмирноваЕ.П. Низкотемпературный радиометр на область спектра 8−13 мкм // Тезисы докладов XI Всесоюзного совещания по актинометрии. Ч. II. Приборы и методы наблюдений. -Таллинн, 1980.-С. 168−176.
  51. АлленовМ.И., БулгаковВ.Г., ТретьяковН.Д. Низкотемпературный радиометр // Труды ИЭМ. М.: Гидрометеоиздат, 1982. — Вып. 6(107). — С. 10−12.
  52. .П. Многокамерное черное тело / Б. П. Козырев, А. А. Бузников // Известия ЛЭТИ им. Ульянова (Ленина), 1966. Вып. 55. с. 87−94.
  53. Н.Д. Фазочувствительный демодулятор с импульсными выборками для фотоприемника // ПТЭ. 1983. — № 4. — С. 146.
  54. Устройство распознавания форм облачности: Патент на изобретение № 2 331 853 Россия, GO 1J 3/06 / М. И. Алленов, В. Н. Иванов, Н. Д. Третьяков. -Опубл. 20.08.2008, бюлл. № 23.
  55. Г. К. Расчет коэффициентов излучения макетов АЧТ / Г. К. Холопов, B.C. Струков // Оптико-механическая промышленность. 1963. № 7
  56. Р.Г. Описание состояния облачного неба по данным регистрации потоков излучения / Р. Г. Тимановская, Л. Б. Руднева // Труды ГГО, 1976. Вып. 375. с. 79−89.
  57. Мулламаа Ю.-А.Р. О возможности определения структурных неоднородностей в облаке по данным радиометрических наблюдений / Ю.-А. Р. Мулламаа, A.B. Чугунов // В сб. «Изменчивость облачности и полей радиации"/, Тарту, 1978. с. 88−93.
  58. Л. Изменчивость облачности и полей радиации / Л. Рийвес // Тарту, Институт астрофизики и физики атмосферы АН ЭССР, ФАО, 1968. Т.4, № 7. -С. 717−727.
  59. Облачность и радиация / Под. Ред. Л. Рийвес // Тарту, Институт астрофизики и физики атмосферы АН ЭССР, 1975. 263 с.
  60. Дж. Измерение и анализ случайных процессов / Дж. Бендат, А. Пирсол // М.: Мир, 1971.-408 с.
  61. М.И., Артюхов A.B., Третьяков Д. Н., Третьяков Н. Д. Исследование противоизлучения облачного неба в дневное и ночное время в диапазоне 813 мкм. «Оптический журнал», 78, 9, 2011 г. С. 20−24.
  62. М.И., Артюхов A.B., Третьяков Д. Н. Диагноз и прогноз структур собственного излучения форм облачности для мониторинга их загрязнений. Вестник ТГТУ, 2011 г. Том 17, № 2. С. 327−332.
  63. К.Я. Лучистый теплообмен в атмосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1956.-420 с.
  64. Е.П. Излучательная способность облаков различных ярусов / Актинометрия и оптика атмосферы // Труды VI Межведомственного совещания по актинометрии и оптике атмосферы, июль 1966. Тарту, Валгус, Таллин, 1968.
  65. М.И., Иванов В. Н., Третьяков Н. Д. Патент России на изобретение «Устройство распознавания форм облачности» № 2 331 853 от 20.06.2008 г. по заявке № 2 006 112 100 от 13.04.2006 г.
  66. А.В., Третьяков Н. Д., Якименко И. В. «Определение балла и формы v облачности на основе векторов признаков» // Математическая морфология. Электронный математический и медико-биологический журнал. Т. 9. Вып.2, 2010.
  67. , J. Т., and R. F. Foumier, 1980: Tests of spectral cloud classification using DMSP fine mode satellite data. Environmental Research Papers, No. 704, Air Force Geophys. Lab., AFGL-TR-80−0181, 42 pp.
  68. Logan, T.L., J. R. Huning and D.L. Glackin, 1983: Cloud cover typing from environmental satellite imagery- discriminating cloud structure with fast Fourier transforms. Jet Propulsion Lab. publication 84−17, 55 pp.
  69. Garand, L., and J. A. Weinman, 1986: A structural-stochastic model for the analysis and synthesis of cloud images. J. Climate Appl. Meteor., 25, 1052−1068.
  70. A.B., Третьяков Д. Н., Якименко И. В. Распознавание форм облачности на основе векторов признаков. Журнал «Наукоемкие технологии», № 6, 2011, т. 12. С. 74−76.
  71. Авторское свидетельство СССР № 598 390, МПК GO 1С 3/06, GO IS 9/62, на изобретение «Измеритель высоты нижней границы облаков». if
  72. Патент РФ № 2 136 016, МПК G01S 17/95, G01W 1/00, на изобретение «Светолокационный измеритель высоты нижней границы облаков». ^
  73. Рекламный каталог фирмы Vaisala, Финляндия, Ceilometr CL31.
  74. Европейский патент №ЕР379 425, МПК G01C 3/18, G01S 11/12, на изобретение «System for determining the position of at least one target by means of triangulation». 7
  75. Патент РФ № 2 321 029, МПК G01W 1/00 на изобретение «Способ у определения высоты, направления и скорости движения нижней границы облачности». L’L (' ¦ • «? .
  76. Мулламаа Ю.-А.Р., Охвриль X. А. Корреляция закрытости кучевыми облаками разных направлений визирования. Облачность и радиация. Тарту, 1975.-С. 41 -50.
  77. Комиссия, а составе председателя: Волосенкова Владимира Олеговича и членов комиссии: Якименко Игоря Владимировича,
  78. Угловые (по зенитному и азимутальным углам) зависимости излучения неба при различных формах облачности используются в исследованиях фитоморфологических процессов в отдельных растениях и растительных покровах.
  79. Зональные распределения полусферического собственного излучения неба при различных формах облачностей учитываются при изучении переноса тепловой радиации между растениями и окружающей средой.1. В.В. Вольвач1. Е.К. Зоидзе1. Ю.А. Моргунов1. УТВЕРЖДАЮ
  80. Методика измерений и обработки информации о стохастических структурах полей собственного излучения различных форм облачностей в диапазоне 8−13 мкм по кадрам трехмерных изображений.
  81. Параметризованные радиационные модели пространственных структур полей собственного излучения различных форм облачностей при различном количестве (балле).
Заполнить форму текущей работой

Сдать сессию!