Введение 3
1. Спутниковые системы и методы дистанционного зондирования земли 6
1.1 Обзор использования данных температуры поверхности Земли 6
1.2 Описание и формат данных 7
1.3 Описание спутников 8
1.4 Описание станций 16
1.5 Программы для работы со спутниковыми данными 19
2. Программная реализация 21
2.1 Описание подключаемых библиотек 21
2.2 Описание функций 22
2.3 Последовательность выполнения программы 26
3. Анализ полученных результатов 26
Заключение 29
Список использованной литературы 30
Информация о состоянии окружающей среды и её изменении в наше время очень важна. Сбор таких данных возможен при помощи наблюдения за процессами на поверхности и в атмосфере Земли. Для этого организуется сеть измерительных пунктов, станций и постов, собирающих и накапливающих разнообразную информацию. Так, например, у нас в России была создана Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды — Росгидромет, занимающаяся обеспечением мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, гидрометеорологическим прогнозированием и прогнозированием опасных природных явлений на территории России, в районах Арктики и Антарктики.
Однако такой метод сбора данных требует колоссальных человеческих и материальных ресурсов: финансов, времени, работы людей не только в благоприятных районах, но также и в труднодоступных регионах с суровыми климатическими условиями.
В наш век развития космических и компьютерных технологий человек овладел методами сбора информации посредством спутниковых измерений и наблюдений. Это позволяет осуществлять получение необходимой информации с куда меньшими затратами, покрывать большую территорию, и проводить измерения с достаточной точностью и надежностью. С помощью спутников и методов дистанционного зондирования Земли решают разнообразные задачи. В одних для решения спутниковые данные носят лишь вспомогательную роль, например когда рассматриваются проблемы региональных и локальных масштабов для отраслей сельского хозяйства. Здесь использование спутников может быть связано с мониторингом посевов и сельскохозяйственных угодий, что приводит к повышению эффективности за счет экономией на финансовых и временных затрат. В других же задачах решение невозможно найти без использования спутниковых данных, например при дистанционном зондировании, измерении электромагнитных полей и потоков заряженных частиц в околоземном пространстве или глобальном мониторинге поверхности и атмосферы Земли.
Подводя небольшой итог, можно сказать, что использование спутников, космических технологий и методов, связанных с ними, помогает в должной мере росту и развитию работ в сфере изучения, мониторинга и сбора информации о состоянии Земли, её климата, влияния человека на окружающую среду и прогнозированию чрезвычайных ситуаций, явлений и катастроф. Собранный опыт использования космических данных говорит о эффективности их применения. Своевременное обеспечение общества прогнозами о состоянии окружающей среды есть результат работы спутниковых систем 3
по обнаружению и контролю чрезвычайных ситуаций, которые способны выявить последствия природных явлений различного происхождения. Такие прогнозы позволяют достичь больших результатов в хозяйственной отрасли, производстве продукции, более оперативно находить решения задач, а также уменьшить затраты по предотвращению ущерба или же полностью свести их на нет. Это является огромным экономическим плюсом использования данных систем по сравнению с наземным мониторингом, что в свою очередь способствует снижению стоимости и длительности производства, экономии ресурсов. Например по некоторым данным использование спутниковой информации по предотвращению ущерба в сумме экономит затраты на ее получение в 10 -15 раз.
Городские агломерации также не остались в стороне от использования спутниковых систем: развитие инфраструктур, распоряжение природными ресурсами весьма зависят от точности мониторинга и сбора информации о состоянии окружающей среды. Это возможно благодаря использованию измерительных средств космического базирования, которые дают глобальные и оперативные данных о состоянии Земли. Также следует отметить, что наземная наблюдательная сеть охватывает не более 30 %
территории Земли, в то время как методы дистанционного зондирования Земли позволяют проводить полномасштабный мониторинг всей поверхности нашей планеты.
Можно выделить основные направления в использовании космических систем:
• изучение Земли с целью развития сельского хозяйства;
• предупреждение чрезвычайных ситуаций и исследование их последствий вместе с прогнозированием антропогенного влияния человека на окружающую среду и экологию;
• мониторинг, гидрометобеспечение и оперативное прогнозирование глобального изменения климата, научная деятельность.
В нашей стран, для решения глобальных задач в следующих сферах ответственности Росгидромета привлекается результаты спутниковых измерений:
• контроль лесных пожаров, разливов рек и предупреждение ЧС;
• измерение температуры поверхности суши и океана, влажности почвы, ветра, течений, давления, снежного покрова, таяния снега, ледяных образований;
• оценки в сельскохозяйственной отрасли, в том числе состояний и условий перезимовки растений;
• прогнозирование погоды и факторов погодообразования различных временных промежутков;
• мониторинг геофизической обстановки и прогнозирование околоземного космического пространства.
Развитие космических систем должно обеспечивать улучшения и получение экономических выгод в основных направлениях изучения Земли, таких, как:
• оценка, изучение и предсказание изменений в климате;
• гидрометобеспечение наряду с повышением точности, стабильности, достоверности и своевременности прогнозирования;
• поддержание и устойчивость развития сельского хозяйства;
• снижение потерь в следствии чрезвычайных ситуаций различного происхождения.
• сохранение окружающей среды и биоразнообразия благодаря накоплению знаний об экологии и природе.
Усвоение спутниковых данных тесно связано с глобальной климатической системой и процессами, происходящими в атмосфере. Эффективная обработка, усвоение и использование информации возможны только на основе автоматизированных систем, позволяющих в интерактивном режиме решать задачи быстрого выбора объекта исследования, поиска и отбора необходимых данных. С каждым годом увеличивается точность обработки, возникают новые более точные методы усвоения и анализа спутниковых данных. В связи с этим обработка данных весьма актуальна в наше время. Точность температуры поверхности играет важную роль в определении прогноза погоды и зависит от правильности обработки собранных спутником данных.
Земля представляет собой сложную и постоянно изменяющуюся систему. Циклы изменений в атмосфере, океанических и наземных процессах Земли называются глобальной динамикой. Для того, чтобы лучше понять изменение климата и оценить антропогенные воздействия, ученые должны владеть информацией и данными, для каждого региона Земли каждый день в течение многих лет. Самый действенный способ собрать такой исчерпывающий массив данных - это использование спутников, которые измеряют множество физических характеристик земли и атмосферы.
Данные о температуре подстилающей поверхности активно используются в системах усвоения данных. Усвоение спутниковых данных тесно связано с моделированием глобального климата и численным прогнозом погоды.
Изучены спутниковые системы дистанционного зондирования земли, методы дистанционного зондирования, форматы хранения данных измерений.
Разработаны и реализованы алгоритмы на языке Python, позволяющие получить и расшифровать спутниковые данные измерений, представленные в формате hdf Реализован алгоритм сопоставления спутниковых данных измерений и наземных измерений температуры подстилающей поверхности. Написана программа для расчета статистических характеристик спутниковых данных измерений относительно прямых измерений температуры подстилающей поверхности.
Проведен анализ и исследование температуры подстилающей поверхности земли, определяемой на метеорологических станциях и дистанционно с использованием прибора MODIS установленного на спутниках. Оценка измерений выполнена для разных климатических зон, а данные спутниковых наблюдений приведены к прямым измерениям для проведения оценки точности измерений. Результаты сравнения данных спутниковых измерений температуры подстилающей поверхности земли показали неплохую согласованность с прямыми измерениями, выполняемых на станциях: среднеквадратичная ошибка по всем ним не превышает 0,58 °С. Анализ так же показал, что в районах c большим перепадам высот спутниковые данные измерений имеют большую ошибку.
1. Salomonson, V. V., Barnes, W. L., Maymon, W. P., Montgomery, H., Ostrow, H. MODIS: Advanced facility instrument for studies of the Earth as a system // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1989. No. 27. P. 145-153.
2. Guedj, S., Karbou, F., Rabier, F. Land surface temperature to improve the assimilation of SEVIRI radiances over land // EUMETSAT Meteorological Satellite Conference. 2011. P. 1-9.
3. Wan, Z., Dozier, J. A generalized split-window algorithm for retrieving land-surface
temperature from space // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1996. No. 34.
P. 892-905.
4. Cuxart, J., Wrenger, B., Martinez-Villagrasa, D., Reuder, J., Jonassen, M.O., Jimenez, M.A., Lothon, M., Lohou, F., Hartogensis, O., Dunnermann, J., Conangla, L., Garai, A. Estimation of the advection effects induced by surface heterogeneities in the surface energy budget // Atmospheric Chimestry and Physics. 2016.
5. Boni, G., Castelli, F. Land data assimilation with satellite measurements for the estimation of surface energy balance components and surface control on evaporation // Water Resources Research. 2001. No. 6. P. 1713-1722.
6. Kumar, P., Aleita, A.L. Assimilation of surface temperature in a land-surface model // Remote Sensing and Hydrology 2000. 2000. P. 197-201.
7. Reichke, R.H., Kumar, S.V., Mahanama, S.P.P., Koster, R.D., Liu, Q . Assimilation of Satellite-Derived Skin Temperature Observations into Land Surface Models // Journal of Hydrometeorology. 2010. No. 5. P. 1103-1122.
8. Reverb | ECHO // NASA URL: reverb.echo.nasa.gov (дата обращения: 11.06.2017).
9. LAADS Web // NASA URL: ladsweb.nascom.nasa.gov (дата обращения: 6.06.2017).
10. FTP Site // NASA URL: ftp://ladsweb.nascom.nasa.gov/ (дата обращения: 6.06.2017).
11. International Soil Moisture Network // Department of Geodesy and Geoinformation 2017 URL: http://ismn.geo.tuwien.ac.at/ (дата обращения: 11.06.2017).
12. HDFView // The HDF Group URL: https://www.hdfgroup.org/products/java/hdfview/ (дата обращения: 11.06.2017).
13. H4TOT5 Conversion Library and Tools // The HDF Group URL: https://www.hdfgroup.org/h4toh5 (дата обращения: 11.06.2017).
14. HDF-EOS to GeoTIFF Conversion Tool (HEG) // HDF-EOS Tools and Information Center URL: http://hdfeos.org/software/heg.php (дата обращения: 11.06.2017).
15. Модуль math // Python 3 для начинающих URL: https://pythonworld.ru/moduli/modul- math.html (дата обращения: 11.06.2017)