ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ МНОГОСЕНСОРНЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ Текст научной статьи по специальности «Математика»

ЭНЕРГЕТИКА И ЭКОЛОГИЯ

ENERGY AND ECOLOGY

Статья поступила в редакцию 20.07.12. Ред. рег. № 1369 The article has entered in publishing office 20.07.12. Ed. reg. No. 1369

УДК 528.88; 504.064

ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ МНОГОСЕНСОРНЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

К.Х. Исмаилов

Национальная Академия Авиации Баку, Азербайджан, AZ-1045, пос. Бина, 25-й км E-mail: [email protected]

Заключение совета рецензентов: 30.07.12 Заключение совета экспертов: 10.08.12 Принято к публикации: 25.08.12

Построена информационная модель двухсенсорного мониторинга оптической толщины атмосферного аэрозоля. Проведенная оптимизация построенной информационной модели позволила определить оптимальные алгоритмы функционирования системы.

Получена формула для оценки количества информации, извлекаемой при реализации двухсенсорного мониторинга атмосферного аэрозоля.

Ключевые слова: мониторинг, окружающая среда, аэрозоль, многосенсорные системы, информационная модель.

DEVELOPMENT OF INFORMATION MODEL OF MULTI-SENSOR SYSTEM FOR MONITORING OF ENVIRONMENT

K.Kh. Ismaylov

National Academy of Aviation 25th km Bina settlement, Baku, AZ-1045, Azerbaijan E-mail: [email protected]

Referred: 30.07.12 Expertise: 10.08.12 Accepted: 25.08.12

The information model of two-sensor monitoring of atmospheric aerosol is developed. The carried out optimization of the developed information model make it possible to determine the optimal algorithm of functioning of the system.

The formulae for estimation of amount of information derived as a result of two-sensor monitoring of atmospheric aerosol is given.

Keywords: monitoring, environment, aerosol, multisensor system, information model.

Как отмечается в работе [1], атмосферный аэрозоль является одним из основных источников неопределенности при моделировании климата, что объясняется его значительной ролью в формировании радиационного баланса Земли.

Спутниковые измерения оптических параметров атмосферного аэрозоля над территориями, характеризующимися значительной величиной коэффициента отражения, до сих являются не до конца решенной проблемой. Одним из подходов к решению этой проблемы является совместное использование спутниковых и наземных фотометрических измерений. Однако реализация такого подхода к решению поставленной задачи требует учета различий в оптических

характеристиках отражаемости отдельных участков поверхности Земли. Для решения данной проблемы часто используется многосенсорное зондирование аэрозоля атмосферы (рисунок). Например, как указывается в работе [1], с этой целью были использованы данные работающих в паре спектрорадиомет-ров ASTER и MODIS, пространственное разрешение которых равно, соответственно, 15 м и 250-500 м. В таблице приведены измеренные значения оптической толщины аэрозоля атмосферы над Пекином [1]. Приведенные данные позволяют осуществить перекрестную валидацию данных MODIS, ASTER и наземной сети AERONET.

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 10 (114) 2012 © Научно-технический центр «TATA», 2012

Энергетика и экология

Схематическое представление двухсенсорного метода

измерения атмосферного аэрозоля. ДЦ и М2 - ширина охвата бортовых спектрорадиометров St и S2; Д/т и Д/2 - пространственные разрешения

The schematic presentation of two-sensor method of atmospheric aerosol. ДЦ and Д12 - width of geometric view zones of inboard spectroradiometers S-i and S2; Д/т and Д/2 - spatial resolutions

Измеренные значения оптической толщины атмосферного аэрозоля The measured values of optical depth of atmospheric aerosol

Длина волны, мкм AERONET TERRA/ MODIS, км ASTER

1 0,5 0,25

0,47 0,574 0,551 0,595 - -

0,55 0,496 0,470 0,512 - -

0,66 0,419 0,403 0,443 0,407 -

0,807 0,348 - - - 0,350

0,86 0,328 - - 0,320 -

С учетом вышесказанного имеет смысл построить обобщенную информационную модель многосенсорных систем измерения атмосферного аэрозоля, оптимизировать эту модель и синтезировать оптимальный алгоритм функционирования многосенсорной системы дистанционного зондирования в вышеуказанном смысле.

Рассмотрим наиболее общий случай, когда атмосферный аэрозоль измеряется спектрорадиометром МОБШ раздельно по крупнодисперсным и мелкодисперсным составляющим. В первом приближении допускаем, что оптическая толщина аэрозоля таег может быть представлена в виде суммы [2-4]

= Tf + тс.

(1)

где Т/ - оптическая толщина мелкодисперсной составляющей; тс - оптическая толщина крупнодисперсной составляющей аэрозоля.

Рассмотрим случай, когда спектрорадиометр МОБШ на дистанции 0 - Ьт осуществляет интегральное измерение тс, и при этом Ьт равен линейному размеру одного пикселя на поверхности Земли.

В предлагаемой модели считаем, что измерительный сигнал, полученный с МОБК, может быть представлен в виде следующей пары уравнений:

где Сь С2 = const;

J X1 (()dl = C1;

0

lm

J X 2 (()dl = C2,

0

Xi (() = V^Tf ((>;

X2 (l ) = VAe~Tc ((),

(2)

(3)

(4)

(5)

Как видно из таблицы, данные MODIS и AERONET практически идентичны. Исходя из этого положения, научно-технический эксперимент, изложенный в [1], можно охарактеризовать в качестве многосенсорного дистанционного зондирования атмосферного аэрозоля, в котором первый сенсор (ASTER) осуществляет измерение оптической толщины аэрозоля (АОТ) с пространственным шагом 15 м, а второй сенсор (MODIS) осуществляет измерение АОТ с пространственным шагом 250-1000 м.

Способность ASTER исследовать аэрозоль под двумя углами обзора дает возможность оценить отражательные характеристики поверхности Земли и тем самым осуществить измерения АОТ с большим (MODIS) и малым (ASTER) пространственными шагами над территориями, характеризующимися значительной величиной коэффициента отражения.

где А0 - интенсивность внеатмосферного солнечного излучения; Х\(Г), Х2(1) - условные интенсивности на уровне земли в случае тс(1) = 0 и т/(/) = 0 соответственно.

Сигнал на выходе спектрорадиометра с высоким пространственным разрешением определим как

J Ae^Tf W+TcW]dl = J X1 (()X2 (()dl. (6)

Так как целью проводимой оптимизации является выявление наилучшего алгоритма функционирования в информационном смысле, то основной функционал оптимизации выразим в виде

4

^0 =1 п(()1с§2 [X, (()Х2 (()]с11, (7)

0

где п(1) - количество измерительных отсчетов в точке I.

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 10 (114) 2012

© Scientific Technical Centre «TATA», 2012

T

aer

К.Х. Исмаилов. Построение информационной модели многосенсорных систем мониторинга окружающей среды

С учетом выражений (2), (3) и (7) конечный функционал оптимизации выразим в виде

ьт /т

^ = | ММ = | п (()^2 [X1 (()Х2 (()] М/ + 0 0

т т

+Х11Х1 (()М/ + 121Х2 (()М/, (8)

0 0

где - множители Лагранжа.

Согласно правилу Эйлера для определения оптимальных функций Х1(1) и Х2(/) должны быть вычислены условия

ам/ах1 (/) = 0; (9)

ММ/МХ2 (/) = 0 . (10)

С учетом выражений (8) и (9) находим

п (1)

ln2[X, (()] Из выражения (11) получаем

n (I )

+ Х1 = 0.

(11)

Xi (( ) = -

Àjln2

(12)

Учитывая выражение (12), в интеграле (2) можно вычислить значение Àj :

jn (l )dl

1 C1 ln2 С учетом выражений (11) и (13) получим

(13)

'(( )

j n (( )dl _о_

X. (I ) с

Окончательно имеем

Cn(l)

X1 (( ) = ■

j n (( )dl

(14)

(15)

Учитывая выражения (7) и (10), а также повторив вышеуказанный ход рассуждений для Х2(/), нетрудно получить следующее выражение:

X2 (( ) =

C2n (l )

4

j n (l )dl

(16)

Учитывая выражения (15) и (16) в исходном функционале (7), получим

F0 = j n (()l0§2

CC2n2 (l)

j n (( )dl

dl.

(17)

Таким образом, полученное выражение позволяет оценить общее количество информации, извлекаемое при осуществлении многосенсорного дистанционного зондирования.

Отметим, что для вычисления значения F0 должны быть известны постоянные C1 и C2, значения которых определяются по результатам измерений спектрорадиометром с относительно низким пространственным разрешением. При заданных X1(l) и С функция n(l) может быть вычислена из уравнения (15). Для этой цели также можно воспользоваться уравнением (16). При этом информация о значениях X(l) или X2(l) должна быть получена со спектрора-диометра с высоким пространственным разрешением. Отметим, что вышеизложенная информационная модель многосенсорного мониторинга, несмотря на внешнюю ориентированность на атмосферный аэрозоль, является универсальной и может быть использована для исследования как спектральных, так и текстурных признаков удаленных объектов.

В заключение сформулируем основные выводы и положения проведенного исследования:

1. Построена информационная модель двухсенсорного мониторинга оптической толщины атмосферного аэрозоля.

2. Проведенная оптимизация построенной информационной модели позволила определить оптимальные алгоритмы функционирования системы.

3. Получена формула для оценки количества информации, извлекаемой при реализации двухсенсор-ного мониторинга атмосферного аэрозоля.

Список литературы

1. Guang J., Xue Y., Li X., Bai L., Wang Y., Li Y., Wan W., Guo J. Multi-spatial scale aerosol optical thickness mapping for Beijing using remote sensing technigue // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing Information Sciences. 2008. Vol. XXXVII. Part B8. Beijing, pp. 485-490.

2. Eck T.F., Holben B.N., Reid J.S., Dubovik O., Smirnov A., O'Neill N.T., Slutsker I., Kinne S. Wavelength dependence of the optical depth of biomass burning, urban, and desert dust aerosols // Journal of Geophysical Research. Vol. 104, No. D24. P. 31.333-31.349. December 27, 1999.

3. O'Neill N.T., Eck T.F., Holben B.N., Smirnov A. and Dubovik O. Bimodal size distribution influences on the variation of Angstrom derivatives in spectral and optical depth space // Journal of Geophysical Research. Vol. 106, No. D9. P. 9787-9806, May, 2001

4. O'Neill N.T., Eck T.F., Holben B.N., Smirnov A., Dubovik O., and Royer A. (2001). Bimodal size distribution influences on the variation of Angstrom derivatives in spectral and optical depth space // Journal Geophys. Res., 106 (D9), 9787-9806.

ГХ?I - TATA — LXJ

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 10 (114) 2012 © Научно-технический центр «TATA», 2012