Научная статья на тему 'Космический мониторинг ледяных полей Арктики и Антарктики'

Космический мониторинг ледяных полей Арктики и Антарктики Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

1078
328
Поделиться

Аннотация научной статьи по энергетике и рациональному природопользованию, автор научной работы — Асмус В. В., Кровотынцев В. А., Пяткин В. П.

Данные измерений полярно-орбитальных российских и зарубежных спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) были использованы для космического мониторинга ледяных полей Арктики и Антарктики. В рамках решения этой задачи ГУ «НИЦ «Планета» и ИВМ и МГ СО РАН осуществляют долговременное сотрудничество в области создания и использования методов и технологий обработки спутниковых данных. В статье приводятся данные о действующих и перспективных отечественных и зарубежных космических аппаратах, в том числе космической системы «Арктика», описание разработанных методов и оперативных технологий мониторинга ледяных полей Арктики и Антарктики.

Похожие темы научных работ по энергетике и рациональному природопользованию , автор научной работы — Асмус В. В., Кровотынцев В. А., Пяткин В. П.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

SPACE MONITORING OF THE ARCTIC AND ANTARCTIC ICE FIELDS

Russian and foreign polar-orbital satellite data of the Earth remote sensing (ERS) have been used for the space monitoring of the Arctic and Antarctic ice fields. Within this problem solution SRC "Planeta" and ICM and IMG SB RAS have been cooperating for a long time in the field of development and use of satellite data processing methods and technologies. In the report there are the data of operating and prospective flying vehicle from our country and abroad, including space system "Arctic", the description of developed methods and operative technologies for the space monitoring of the Arctic and Antarctic ice fields.

Текст научной работы на тему «Космический мониторинг ледяных полей Арктики и Антарктики»

УДК 528.852

В.В. Асмус, В.А. Кровотынцев, В.П. Пяткин ИВМиМГ СО РАН, Новосибирск НИЦ «Планета», Москва

КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ЛЕДЯНЫХ ПОЛЕЙ АРКТИКИ И АНТАРКТИКИ

Данные измерений полярно-орбитальных российских и зарубежных спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) были использованы для космического мониторинга ледяных полей Арктики и Антарктики. В рамках решения этой задачи ГУ «НИЦ «Планета» и ИВМ и МГ СО РАН осуществляют долговременное сотрудничество в области создания и использования методов и технологий обработки спутниковых данных. В статье приводятся данные о действующих и перспективных отечественных и зарубежных космических аппаратах, в том числе космической системы «Арктика», описание разработанных методов и оперативных технологий мониторинга ледяных полей Арктики и Антарктики.

V.V. Asmus, V.A. Krovotyntsev, V.P. Pyatkin ICM and MG SB RAS, Novosibirsk SRC «Planeta», Moscow

SPACE MONITORING OF THE ARCTIC AND ANTARCTIC ICE FIELDS

Russian and foreign polar-orbital satellite data of the Earth remote sensing (ERS) have been used for the space monitoring of the Arctic and Antarctic ice fields. Within this problem solution SRC "Planeta" and ICM and IMG SB RAS have been cooperating for a long time in the field of development and use of satellite data processing methods and technologies. In the report there are the data of operating and prospective flying vehicle from our country and abroad, including space system "Arctic", the description of developed methods and operative technologies for the space monitoring of the Arctic and Antarctic ice fields.

Космический мониторинг ледяного покрова Земли проводится в ГУ «НИЦ «Планета» более 25 лет, с момента запуска в 1983 г. первого отечественного океанографического спутника серии «Океан» с радиолокационной станцией бокового обзора X-диапазона (длина волны 3,2 см). В последующие годы ледовые наблюдения были дополнены данными видимого и инфракрасного диапазонов с отечественных и зарубежных космических систем Метеор, Ресурс, NOAA, EOS (TERRA, AQUA) [1]. В настоящее время в связи с отсутствием на орбитах российских спутников наблюдения Земли, мониторинг ледяного покрова осуществляется по данным с зарубежных спутников. В соответствии с Федеральной космической программой России до 2015 г. (ФКП - 2015) запланировано развитие отечественной космической системы наблюдения Земли, в том числе, создание постоянно действующей группировки оперативных метеорологических спутников в составе 2-х геостационарных космических аппаратов серии «Электро» и 3-х полярно-орбитальных КА серии «Метеор» (включая специализированный спутник океанографического назначения).

В настоящее время осуществляется также разработка уникальной (не имеющей мировых аналогов) системы спутников на высокоэллиптических орбитах - МКС «Арктика», предназначенной для мониторинга северного полярного региона. Арктический регион физически недоступен для наблюдений спутниками международной базовой метеорологической группировки на геостационарных орбитах. Зона качественного мониторинга с геостационарных орбит ограничивается зенитным углом наблюдения 70 градусов, что соответствует широте 60 градусов. Каналы связи, размещенные на геостационарных спутниках, не могут обеспечить качественный прием данных с арктических дрейфующих буев и автоматических гидрометеостанций.

Основные задачи МКС «Арктика» - оперативное получение гидрометеорологической информации (скорости и направления ветра, параметров облачности, осадков, ледовой обстановки и др.) по арктическому региону для информационного обеспечения анализа и прогноза погоды, безопасности полетов авиации, навигации по Севморпути, контроля чрезвычайных ситуаций и др. Кроме того, данная система предназначена для сбора и ретрансляции информации с наблюдательных платформ наземного, морского и воздушного базирования, а также для обмена и распространения обработанных гидрометеорологических данных по арктическому региону Земли.

Контроль состояния ледяного покрова Арктики и Антарктики осуществлялся на основе данных, принимаемых наземным комплексом приема и обработки спутниковой информации (НКПОР), включающим в себя три региональных центра: ГУ «НИЦ «Планета» (Москва, Обнинск, Долгопрудный); ЗС РЦПОД (Новосибирск); ДВ РЦПОД (Хабаровск), что обеспечивало полное покрытие космической съемкой всей территории Северного морского пути и всех замерзающих морей России [2]. В декабре 2007 г. на НКПОР Росгидромета были завершены работы по налаживанию оперативного приема информации еще с 3-х зарубежных космических систем: METOP, SeaStar и FY-1.

Важным направлением в обеспечении космического мониторинга является создание технологии построения карт ледовой обстановки по спутниковым данным видимого, инфракрасного или микроволнового диапазонов. В технологии воплощено сочетание автоматизированных и интерактивных процессов. В автоматизированном режиме осуществляется предварительная обработка спутниковых изображений (географическая привязка, трансформирование космических изображений в, сформированные заранее, картографические основы, составление обзорных монтажей). В интерактивном режиме осуществляется дешифрирование на космических снимках ледовых параметров (возраст, сплоченность, формы льда, обобщенные характеристики и др.) и их представление на карте. По данной технологии в ГУ «НИЦ «Планета» ежегодно выпускается около 600 карт и обзорных мозаик ледовой обстановки, из которых большее количество приходится на арктический регион. Данная информационная продукция

передается для использования руководству Росгидромета, в Гидрометцентр РФ, в организации Минтранса, МО, РАН и др. На рис. 1 представлено картирование ледовой обстановки в Арктике.

Рис. 1. Картирование ледовой обстановки в Арктике

В рамках решения задач мониторинга ледяных полей Арктики и Антарктики ГУ «НИЦ «Планета» осуществляет долговременное сотрудничество с ИВМиМГ СО РАН в области разработки алгоритмов и программного обеспечения обработки спутниковых данных [4]. В частности, одним из результатов такого сотрудничества является создание технологии автоматизированного распознавания и классификации ледовых объектов по многозональным спутниковым изображениям. В программной системе, поддерживающей эту технологию, реализованы методы распознавания и классификации без обучения (кластерный анализ) и классификации с обучением [5, 6] . Неконтролируемая классификация (кластерный анализ) в программном комплексе представлена двумя алгоритмами - методом К -средних и методом анализа мод многомерной гистограммы. Первый подход основан на итеративной процедуре отнесения векторов признаков классам по критерию минимума расстояния от вектора до центра класса. Оптимальным считается такое разбиение входных векторов на кластеры, при котором внутриклассовый разброс не может быть уменьшен при переносе какого-либо вектора из одного кластера в другой. В основе второго подхода лежит предположение, что исходные данные являются выборкой из многомодового закона распределения, причем векторы, отвечающие отдельной моде, образуют кластер. Таким образом, задача сводится к анализу мод многомерных гистограмм. Кластерный анализ позволяет группировать элементы изображения на основе близости их в многомерном спектральном пространстве. Результаты кластерной обработки применяются для выбора

тестовых участков, используемых в распознавании с обучением. Система классификации с обучением (контролируемая классификация) в программном комплексе состоит из семи классификаторов (один поэлементный классификатор и шесть объектных), основанных на использовании байесовской стратегии максимального правдоподобия, и двух объектных классификаторов, основанных на минимуме расстояния. Под элементом здесь понимается N - мерный вектор признаков .х = (.х1,...,ху)г , Где N - ЧИСЛО спектральных диапазонов, а под объектом блок смежных векторов квадратной или крестообразной формы. Предполагается, что векторы х имеют в классе щ нормальное распределение Щт^В,) со средним да, и ковариационной матрицей В . Решение о принадлежности центрального элемента объекта тому или иному классу принимается на основе результата классификации всего объекта.

Технология распознавания нашла широкое применение при проведении классификации материкового и морского льда Арктики и Антарктики, исходя из различия их спектральных свойств, а также для привязки выделенных классов к реальным объектам.

Еще одним примером сотрудничества ГУ «НИЦ «Планета» с ИВМиМГ СО РАН является экспериментальная технология построения полей дрейфа морского льда. В технологии использовался метод восстановления полей дрейфа морского льда по опознанным изменениям положения некоторых ледовых объектов (трассеров) на разновременных и картографически совмещенных спутниковых изображениях. Определение координат перемещения ледовых полей с заданным шагом достигалось в результате использования аппроксимаций по методу триангуляции Делоне. При этом на спутниковых изображениях предварительно производилось закрепление контуров береговой черты с помощью опорных точек для того, чтобы на картах дрейфа льда произвести разделение неподвижной суши и перемещающегося плавучего льда. На рис. 2 представлено построение карты дрейфа многолетнего льда в российском секторе Арктики (по данным ИСЗ QuikScat, Беа’Мпё МКГ, разрешение 35-40 км., 14-25 февраля 2005 г.).

граница однолетнего лада граница многолетнего льда

Рис. 2. Построение карты дрейфа многолетнего льда в российском секторе

Арктики

Совместными усилиями ГУ «НИЦ «Планета» и ИВМиМГ СО РАН произведена адаптация методов линеаментного анализа (ранее

использовавшегося для изучения структур суши [7]) для изучения структуры морского льда в Арктике и Антарктике. Было установлено, что по распределению линеаментов, выделенных на разновременных спутниковых изображениях, можно оценивать упорядоченность и перемещение трещеневатых структур плавучего морского льда, а зоны повышенной плотности линеаментов, выделенные на космических снимках морского льда, в большей степени подвержены деформации. Именно в этих зонах происходит наибольшее количество сжатий и разряжений ледяного покрова.

На рис. 3 представлен структурный (линеаментный) анализ фрагментов изображения ледяного покрова по данным ИСЗ NOAA, сканер АУНЯЯ, канал: 10,5 - 11,5 мкм.

Рис. 3. Структурный (линеаментный) анализ фрагментов изображения ледяного покрова по данным ИСЗ NOAA

Более 20 лет продолжаются спутниковые наблюдения за динамикой кромки крупных шельфовых ледников, а также отколами и дрейфом гигантских айсбергов. В частности, с 1986 г. ведутся наблюдения за отколом и дрейфом трех гигантских айсбергов (А22, А23 и А24) в море Уэдделла. До 1990 г. все три айсберга прочно удерживались на отмели в 230 км от кромки шельфового ледника Фильхнера, а затем айсберг А24 совершил дрейф вдоль Антарктического полуострова и побережья Южной Америки. В 2004 - 2005 гг. подобный дрейф совершил айсберг А22. Айсберг А23 до сих пор

находится на отмели. Он превратился в искусственный остров. В холодное время года между айсбергом и берегом Антарктиды образуется припай.

Созданные в ГУ «НИЦ «Планета» технологии обработки спутниковых данных используются не только в оперативной практике, но и для изучения долговременных изменений характеристик ледяного покрова по архивным данным. Так, например, в 2002 - 2008 гг. была проведена оценка сезонных изменений границ распространения и площадей покрытия многолетнего льда в Арктике по данным скаттерометра Ки - диапазона (длина волны 2,2 см) SeaWinds ИСЗ QuikSCAT. Именно эти характеристики многолетнего льда наиболее чувствительны к изменениям климата и могут служить индикаторами региональных и глобальных климатических изменений. Оценка сезонных изменений площади многолетнего льда проводилась в российском секторе Арктики, ограниченном 10° в.д. и 160° з.д. В результате анализа сезонных изменений за шестилетний период были выявлены некоторые закономерности. Наибольшая площадь многолетнего льда в российской Арктике приходится на сентябрь месяц. В последующие месяцы площадь многолетнего льда неравномерно уменьшается. С сентября по декабрь ежемесячная скорость изменения площади многолетнего льда в

Л

российской Арктике составляет -20-70 тыс. км /мес, с января по май ~110-

Л

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

140 тыс. км /мес. В отдельные месяцы наблюдается небольшой прирост площади многолетнего льда (как, например, в декабре 2002 г.) за счет его поступления из канадского сектора Арктики. Обращает на себя внимание существенное сокращение протяженности многолетнего льда в российском секторе Арктики в зимний период 2007-2008 гг. В июне - августе оценки изменений площадей многолетнего льда не проводились из-за плохой разделяемости многолетнего и однолетнего льда в это время года.

Продолжены работы по оценке межгодовых изменений площади многолетнего льда в западном секторе Арктики. Ранее такие оценки проводились на основе многолетних рядов радиолокационных данных ИСЗ серии «Океан» за период 1983 - 1999 гг. В 2002 - 2007 гг. эти ряды были дополнены данными микроволнового скаттерометра SeaWinds ИСЗ QшkSCAГ. Выделение границы многолетнего льда осуществлялось с использованием технологий автоматизированного распознавания и интерактивного дешифрирования. Валидация карт-схем границ распространения многолетнего льда, полученных по данным ИСЗ серии «Океан», проводилась с использованием данных авиационных наблюдений. Среднеквадратическая погрешность определения границ распространения многолетнего льда составила 8-12 км. Оценка межгодовых изменений площади многолетнего льда проводилась в западном секторе Арктики, ограниченном 40° в.д. и 105° в.д. Установлено, что в исследуемом районе

Л

имеют место значительные межгодовые вариации площадей от 180 тыс. км

Л

до 540 тыс. км . Наибольшая площадь многолетнего льда была отмечена за этот период в декабре 1988 и 2003 гг., наименьшая - в 1985, 1999, 2005, 2006 и 2007 гг. За период наблюдения с 1983 по 2007 гг. в западном секторе

Арктики с учетом пропусков информации отмечается небольшой отрицательный тренд (уменьшение площади многолетнего льда ~ на 5%).

С 2002 г. осуществляется построение карт границ распространения морского льда в Антарктике по радиолокационным данным американского спутника QuikSCAT. Выделение границы морского льда на радиолокационных изображениях Антарктики осуществлялось с использованием технологий автоматизированного распознавания и интерактивного дешифрирования. Анализ спутниковой радиолокационной информации за 2002 - 2007 гг. показал, что сезонные и межгодовые вариации площадей покрытия морского льда Антарктики существенно ниже, чем в Арктике за аналогичный период наблюдения (рис. 4).

Рис. 4 Изменение площади морского льда в Антарктике

Все виды информационной продукции, получаемые при проведении космического мониторинга Арктики и Антарктики по мере их поступления заносятся в специализированный цифровой архив. К настоящему времени в архиве накоплены ряды спутниковых данных по различным районам Арктики за более чем 20-летний период. Работа выполнена частично при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 10-07-00131).

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Справочник потребителя спутниковой информации. //Под редакцией В.В. Асмуса и О.Е. Милехина. 2005. С-Петербург, Гидрометеоиздат, 114 стр.

2. Асмус В.В., Дядюченко В.Н., Загребаев В.А. и др. Наземный комплекс приема, обработки, архивации и распространения спутниковой информации. / В сб. Труды НИЦ «Планета», вып.1(46), 2005, с. 3-21.

3. Кровотынцев В.А., Милехин О.Е. Характеристики радиолокационного обратного рассеяния морских льдов Арктики по данным ИСЗ «Океан-О1». Исследование Земли из космоса, №2, 1998г., стр. 68-80.

4. Бучнев А.А., Пяткин В.П. Программное обеспечение для решения некоторых задач аэрокосмического мониторинга //Труды Международной конференции “Математические методы в геофизике”, 8-12 октября, 2003, Новосибирск: Изд. ИВМиМГ СО РАН,2003, ч. 2, с. 585-588.

5. Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Милехин О.Е., Тренина И.С. Технологии обработки и архивации спутниковых данных при проведении мониторинга ледяного покрова Антарктики. /Тезисы докладов на научной конференции «Россия в Антарктике». г. Санкт-Петербург, ГУ ААНИИ, 12-14 апреля 2006 г., с. 34 - 35.

6. Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. Контролируемая классификация данных дистанционного зондирования Земли // Автометрия, 2008, том 44, № 4, с. 60-67.

7. Пяткин В.П., Салов Г.И. Статистический подход к задаче обнаружения некоторых структур на аэрокосмических изображениях // Наукоемкие технологии, 2002, № 3, т. 3, с. 52-58.

8. Асмус В.В., Милехин О.Е., Кровотынцев В.А., Селиванов А.С. Использование радиолокационных данных ИСЗ серии Океан для решения задач гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды // Исслед. Земли из космоса. 2002. № 3. с. 63-70.

© В.В. Асмус, В.А. Кровотынцев, В.П. Пяткин, 2010