CC BY
52
РАЗВИТИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЫСТРОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ СПУТНИКОВЫХ ИНФРАКРАСНЫХ ЗОНДИРОВЩИКОВ
Валерий Павлович Пяткин
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, заведующий лабораторией обработки изображений, тел. (383)330-73-32, e-mail pvp@ooi.sscc.ru
Евгений Владимирович Русин
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, старший научный сотрудник лаборатории обработки изображений, тел. (383)330-73-32, e-mail rev@ooi.sscc.ru
Описываются результаты работ по повышению точности и производительности разработанных ранее быстрых радиационных моделей.
Ключевые слова: быстрая модель переноса ИК-излучения, дистанционное зондирование, моделирование спутниковых измерений, RTTOV.
DEVELOPMENT OF THE SOFTWARE FOR FAST SIMULATION OF SATELLITE-BASED INGFRARED SOUNGERS
Valery P. Pyatkin
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, prospect Akademika Lavrentjeva, 6, head of Image Processing Laboratory, tel. (383)330-73-32, e-mail pvp@ooi.sscc.ru
Evgeny V. Rusin
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, prospect Akademika Lavrentjeva, 6, senior scientific researcher of Image Processing Laboratory, tel. (383)3307332, e-mail rev@ooi.sscc.ru
The results of the work on precision and performance improvement of the fast radiation transfer models are described.
Key words: fast infrared radiative transfer model, remote sensing, satellite data simulation, RTTOV.
Введение
Для обработки и анализа данных измерений инфракрасных зондировщиков ИКФС-2 и МСУ-МР, устанавливаемых на российских метеоспутниках серии «Метеор-М», требуется создание быстрых и высокоточных процедур радиационных расчетов. Указанные процедуры и соответствующие программные комплексы (кратко БРМ - быстрые радиационные модели) предназначены для [1]:
- валидации измеряемых спектров уходящего инфракрасного излучения и мониторинга качества абсолютной калибровки;
- тематической обработки или «обращения» спутниковых данных, т.е. восстановления различных параметров состояния системы «атмосфера-подстилающая поверхность»;
- усвоения спутниковых данных в схемах численного анализа и прогноза погоды.
Создаваемые БРМ должны обеспечить высокое быстродействие моделирования измеряемых спектров при погрешности расчетов на уровне инструментального шума.
Характерной особенностью зондировщика ИКФС-2 является его высокая спектральная разрешающая способность: измеряемый спектр
содержит 2701 «узкий» канал, покрывающий полосу 660-2000 см-1, а общее время его измерения составляет 0,7 с. Это предъявляет высокие требования к скорости вычислений БРМ: по предварительным оценкам, время
моделирования одного сигнала (излучения, регистрируемого в одном канале) не должно превосходить нескольких миллисекунд. МСУ-МР содержит два «широких» инфракрасных канала - пятый (полоса чувствительности - 8501050 см-1) и шестой
(790-950 см-1).
Быстрые радиационные расчеты
Общая практика решения задачи моделирования спутниковых измерений - решение уравнения переноса излучения в полосе канала и последующее интегрирование результатов с функцией устройства:
+Д / N
М= / (£е,
-Д М=1
+Д / N \
+ v')Гi(v + V') | ISRF(v +
-д
где ЯXV) - излучение, измеренное в канале с центром в V и шириной 2Д, £\(у) - излучение /-го слоя атмосферы (/ = 1 соответствует подстилающей поверхности), Ц(у) - функция пропускания атмосферы от уровня / до верхней границы атмосферы, ISRF(v) - функция устройства. Функция пропускания Ц(у) зависит от состояния атмосферы, для её нахождения используются спектроскопические базы данных. Данный подход имеет существенные ограничения по производительности: функция пропускания Г^(у) меняется очень быстро, и для достижения приемлемой точности уравнение переноса необходимо решать с высоким (порядка 0,001 см-1) спектральным разрешением. Так как измерения МСУ-МР и ИКФС-2 покрывают довольно широкие полосы (шириной 250 см-1 и 1340 см-1 соответственно), для точного моделирования полного спектра этих приборов требуется решать уравнение переноса сотни тысяч раз; так, моделирование полного спектра ИКФС-2 с помощью популярного пакета LBLRTM [2] занимает десятки секунд. Таким образом, очевидно, что приемлемое для решения прикладных задач быстродействие может быть достигнуто только при использовании простых аналитических выражений или интерполяционных схем без привлечения алгоритмов численного решения
2
*
уравнения переноса. Методологические и вычислительные аспекты решения задач быстрого моделирования спутниковых измерений и разработанные авторами на базе пакета RTTOV [3] БРМ описаны в работах [1, 4].
Комплекс SatRaS
Технологическую поддержку этих задач в Windows-окружении обеспечивает развиваемый настоящей работе программный комплекс SatRaS (Satellite Radiance Simulator), включающий в себя GUI-программу построения БРМ, консольную программу оценки качества (валидации) построенных БРМ и консольную программу расчетов по БРМ. Разработка комплекса выполняется в среде Microsoft Visual Studuo 2008 c использованием пакетов Microsoft Visual C++ и Intel Fortran.
На рис. 1 показан внешний вид основных окон программы построения БРМ. Программа позволяет настроить параметры измерительной платформы (высоту орбиты спутника, функцию каналов зондировщика) и обучения быстрой модели («точная» вычислительная модель, обучающий набор атмосферных данных и углов наблюдения).
Рис. 1. Основные окна приложения построения БРМ
В текущей версии комплекса обучающие «точные» вычисления выполняются пакетом LBLRTM на глобальном представительном наборе из 83 моделей атмосферы [5]. Время построения БРМ ИКФС-2 на персональном компьютере CPU Intel Core i5 650 3,20 ГГц и 4 Гб оперативной памяти составляет около 50 часов.
Программные модули расчетов по точной модели LBLRTM (версия 12.2) и быстрой модели RTTOV (версия 10.2) были собраны из исходного кода соответствующих пакетов, написанного на FORTRAN. При этом
3
исходный код данных пакетов пакеты был перенесен из среды ЦЫЖ в среду Windows, в них были исправлены обнаруженные в процессе разработки и эксплуатации комплекса ошибки. Дополнительное ускорение БРМ было достигнуто распараллеливанием вычислений RTTOV посредством использования директив OpenMP.
Оценка точности БРМ
В отсутствие прямых спутниковых измерений для оценки точности разрабатываемых моделей результаты расчетов сравниваются с результатами точных расчетов, выполненных пакетом LBLRTM. На рис. 2 приведено сопоставление для БРМ ИКФС-2 и упомянутого выше обучающего набора атмосферных моделей; кривые показывают, что точность разработанной БРМ сравнима с аппаратным шумом прибора [6].
1,0
660 860 1060 1260 1460 1660 1860
Волновое число (см1)
Рис. 2. Точность моделирования БРМ ИКФС-2 в сравнении с аппаратным
шумом прибора
Построенная БРМ МСУ-МР обладала значительно более низкой точностью: среднеквадратичная ошибка моделирования в терминах
яркостной температуры на обучающем наборе составляла 0,77 K (пятый канал) и 3,33 K (шестой канал) при оценке аппаратного шума 0,3 K. Основная гипотеза о причинах этого заключалась в том, что допущение о независимости интенсивности излучения атмосферного слоя от волнового числа, оправданное в случае «узких» каналов ИКФС-2, оказывается слишком грубым для «широких» каналов МСУ-МР. Действительно, на границах каналов МСУ-МР различие значений функции Планка, определяющей зависимость интенсивности излучения от температуры, достигает полутора раз. Для компенсации изменчивости функции Планка в комплекс SatRaS был введен механизм «взвешивания» функции пропускания при интегрировании с аппаратной функцией прибора, ранее предложенный в работе [7], где полученные в результате эффективные функции пропускания названы Planck-weighted transmittances. Введение этого механизма сделало возможными практические ситуации, при которых эффективные функции пропускания отдельных слоёв атмосферы оказывались большими единицы.
4
Обработка таких «нефизических» сценариев не была предусмотрена кодом библиотеки RTTOV, что приводило к существенным искажениям результатов моделирования. Для решения этой проблемы была выполнена оптимизация положений «условных центров» инфракрасных каналов МСУ-МР с целью минимизации среднеквадратичной ошибки моделирования на обучающем наборе атмосфер. Результатом данных модификаций стало сокращение среднеквадратичной ошибки моделирования до 0,32 K в пятом канале и 0,07 K в шестом, что соответствует величинам аппаратного шума.
Оценка производительности БРМ
Табл. 1 содержит время выполнения операции моделирования (в секундах) для различного числа каналов ИКФС-2 по разработанной БРМ в сравнении с «точными» вычислениями LBLRTM. Замеры выполнялись на ПЭВМ с четырехъядерным центральным процессором Intel Core i5 650 3,20 ГГц и 4 Гб оперативной памяти. Как видно, разработанная БРМ обеспечивает существенное (в 60-500 раз) ускорение вычислений в сравнении с точными расчетами LBLRTM, сохраняя при этом удовлетворительную точность моделирования.
Таблица 1
Быстродействие БРМ ИКФС-2 в сравнении с точными расчетами по
LBLRTM
Число каналов
2701 2000 1000 500 100 50 10 1
LBLRTM 45,00 32,70 18,50 11,30 4,000 2,800 1,б00 1,300
БРM ИКФС-2 0,78 0,58 0,29 0,14 0,031 0,01б 0,005 0,002
Ускорение (раз) 57 5б б3 80 129 175 320 б50
Работа выполнена частично при поддержке РФФИ (грант № 13-0700068).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Успенский А.Б., Рублев А.Н., Русин Е.В., Пяткин В.П. Быстрая радиационная модель для анализа данных гиперспектрального ИК-зондировщика спутников серии «Метеор-М» // Исследование Земли из космоса. - 2013. - № 6. - С. 16-24.
2. LBLRTM, http://rtweb.aer.com/line param frame.html
3. RTTOV, http://research.metoffice.gov.uk/research/interproi/nwpsaf/rtm/
4. Быстрая радиационная модель для анализа данных спутниковых ИК-зондировщиков высокого спектрального разрешения / В. П. Пяткин, А. Н. Рублёв, Е. В. Русин,
А. Б. Успенский // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск: СГГА, 2013. Т. 1. - С. 190-194.
5. Matricardi M.: The generation of RTTOV regression coefficients for IASI and AIRS using a new profile training set and a new linebyline database, ECMWF Research Dept. Tech. Memo. 564, 2008.
6. Головин ЮМ., Завелевич Ф.С., Никулин А.Г., Козлов Д.А., Mонахов Д.О., Козлов И.А., Болмосов И.В., Архипов С.А., Целиков В.А., Романовский А.С. Информационные характеристики летного образца аппаратуры ИКФС-2 // Сборник статей «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - 2012. - Т.9, №5. - С. 291300.
7. Brunnel P., Turner S. On the use of Planck-weighted transmittances in RTTOV // Poster in the 13th International TOVS study conference, Ste. Adele, Canada, 29 October - 4 November 2003 (http://cimss.ssec.wisc.edu/itwg/itsc/itsc13/thursday/brunel poster.pdf).
© В. П. Пяткин, Е. В. Русин, 2014
