Введение 2
Глава 1. Предмет исследования 6
1.1. Снежный покров и его физические свойства 6
1.2. Изучение снежного покрова аппаратурой ДЗЗ 11
1.3. Спектральные кривые снега и их изменчивость 20
Глава 2. Методы дешифрирования 27
2.1. Исходные данные по перевалу Камчик, Тянь-Шань 27
2.2. Инструментарий 30
2.3. Методы дешифрирования 34
2.2.1. Метод RGB синтезирования 38
2.2.2. Метод индекса снега NDSI 47
Глава 3. Моделирование толщины снежного покрова по спектральным данным 53
3.1. Существующие модели 53
3.2. Моделирование толщины снега методом регрессии 57
Заключение 62
Список используемых источников 63
Снежный покров это один из самых важных параметров климатической системы: благодаря высоким показателям отражательной способности
(альбедо), а также низкой теплопроводности, снег является ключевым элементом в энергетическом балансе Земли, а находящийся в снежном покрове запас воды - в водном балансе.
Мониторинг характеристик снежного покрова производится почти во всех странах. А для нашей страны - России - где, большая часть площади продолжительное время покрыта снежным покровом, покров играет одну из основополагающих позиций в формировании климата. Каждый год специалисты ведут подсчеты результатов глобального анализа изменений характеристик снежного покрова, которые помогают определять климатические особенности сезонов и даже годов [1].
Ранее, для изучения снежного покрова в метеорологии использовались прямые методы измерений, такие как снегосъемные рейки, однако такого метода недостаточно для получения более обширной информации. Съемка из космоса впервые предоставила возможность единовременного нахождения и определения на обширных территориях распространения снежного покрова, а также изучения его изменчивости. Обе характеристики являются определяющими для оперативного картографирования снежного покрова. Это необходимо в первую очередь для гидрологических прогнозов. Для исследования снежного покрова используется, в преобладающем количестве, спутниковые снимки от метеорологических спутников, предоставляющих оперативное поступление информации.
Картографирование расположения снежного покрова осложняется различными факторами. Например, для равнинных территорий покрытыми лесами, несмотря на наличие снежного покрова, отличаются небольшой яркостью изображения, соответственно трудно судить об наличии снега в их пределах, приходиться ориентироваться на снег, который находиться не очень больших безлесных зон внутри лесных массивов, топей, вырубок, долин рек, озер. Пределы оснеженного покрова в высоких районах опознаются хорошо вследствие отличительной для них дендритовой текстуре.
Особый интерес представляет не просто изучение границ снежного покрова на определенный день, а изучение его динамики на обширных территориях, обеспечиваемое каждодневными съемками с метеорологических спутников. Сезонная динамика покрова, скорость изменения его границ в весенний период представляет собой особый материал для гидрологического прогнозирования и является объектом оперативного картографирования. В этой области исследований снежного покрова достигнут большой прогресс - создана и реализована система автоматического картографирования территорий расположения снежного покрова по снимкам со спутника. Система предусматривает автоматический монтаж снимков и обработку телевизионных изображений по методу выбора минимальной яркости для фильтрации изображения облачности. В итоге изготавливаются фотокарты крупных регионов, на которых светлым тоном передаются изображение только снежного покрова. Карты могут составляться последовательно для ряда лет или осредненные, например, по декадам. Автоматическое составление таких карт открывает реальные возможности изучения сезонной и годовой динамики снежного покрова в глобальном аспекте [1]...
Нельзя недооценить полезность и необходимость синтезации моделирования и применения современной спутниковой информации для решения задач гидрометеорологии. Нужно внедрять опыт применения передовых технологий и развивать отвечающие современным вызовам методы дистанционного мониторинга и зондирования для решения задач гидрометеорологии.
В ходе своей работы я смог достичь в полной мере поставленных задач:
1. Проанализировал исходные данные месторасположения и значения снегосъемных измерений. Произвел подбор необходимого программного обеспечения, таких как приложения QGIS ARGIS IDRISI SNAP и выбора используемого источника данных такого как NASA EARTH DATA.
2. Изучил основные методы дешифровки снежного покрова и применил методы RGB синтеза и метода индекса снега NDSI. Овладел навыком дешифровки спутниковых изображений с гидрометеорологическими элементами.
3. Создал архив обработанных мною спутниковых изображений посредством дешифровки методами Снежного Индекса NDSI и метода синтезированного изображения RGB. Также, составленные мной комбинации для RGB синтеза и архив обработанных снимков будет выложен в общий доступ в сети Интернет на сайте спутниковой обработки SNAP Instruments в виде инструмента для работы с изображениями спутника Terra MODIS.
4. Использовал модель регрессии для выявления зависимости высоты снега от спектральной яркости канала в пикселе спутникового изображения.
Считаю, что цель моей выпускной дипломной работы была раскрыта и достигнута в полной мере.
