Том 31, номер 07, статья № 6

Аннотация:

Представлены статистические модели текстуры изображений и физических параметров облачности над различными природными зонами Российской Федерации в периоды залегания снежного покрова. Построение моделей основано на определении законов распределения и оценок их параметров, которыми описываются различные характеристики облаков, восстановленные по спутниковым данным MODIS различного пространственного разрешения. Приведены наиболее повторяющиеся типы облачности в периоды залегания снежного покрова. Обсуждаются результаты сравнительного анализа статистических моделей облаков в различных природных зонах, а также объединенных по ним моделей облачности над заснеженной территорией и подстилающей поверхностью, свободной от снега. Отмечена изменчивость характерных значений текстурных признаков и физических параметров облаков, наблюдаемых над различными регионами Российской Федерации.

Ключевые слова:

климат, облачность, снежный покров, спутниковые данные, статистическая модель, текстурные признаки, физические параметры

Список литературы:

1. Choi H., Bindschadler R. Cloud detection in Landsat imagery of ice sheets using shadow matching technique and automatic normalized difference snow index threshold value decision // Remote Sens. Environ. 2004. V. 92. P. 237–242.
2. Chen G., Dongchen E. Support vector machines for cloud detection over ice-snow areas // Geo Spat. Inf. Sci. 2007. V. 10. P. 117–120.
3. Hall D.K., Riggs G.A., Salomonson V.V. Development of methods for mapping global snow cover using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data // Remote Sens. Environ. 1995. V. 54. P. 127–140.
4. Чернокульский А.В., Мохов И.И. Сравнительный анализ характеристик глобальной и зональной облачности по различным спутниковым и наземным наблюдениям // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 3. С. 12–29.
5. Толмачева Н.И., Ермакова Л.Н. Исследование параметров облачности и явлений по данным спутникового и радиолокационного зондирования // Географ. вестн. Метеорология. 2011. № 3. С. 59–68.
6. Астафуров В.Г., Курьянович К.В., Скороходов А.В. Статистическая модель текстуры изображений облачного покрова по спутниковым данным // Метеорол. и гидрол. 2017. № 4. С. 53–66.
7. Астафуров В.Г., Скороходов А.В. Статистическая модель физических параметров облачности на основе тематических продуктов MODIS // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 5. С. 66–81.
8. Облака и облачная атмосфера: справочник / под ред. И.П. Мазина, А.Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 647 с.
9. Астафуров В.Г., Курьянович К.В., Скороходов А.В. Методы автоматической классификации облачности по спутниковым снимкам MODIS // Исслед. Земли из космоса. 2016. № 4. С. 35–45.
10. Bankert R.L., Mitrescu C., Miller S.W., Wade R.H. Comparison of GOES cloud classification algorithms employing explicit and implicit physics // J. Appl. Meteor. Climatol. 2009. V. 48. P. 1411–1421.
11. Liu Y., Xia J., Shi C.-X., Hong Y. An improved cloud classification algorithm for China’s FY-2C multi-channel images using artificial neural network // Sensors. 2009. V. 9. P. 5558–5579.
12. Jin W., Gong F., Zeng X., Fu R. Classification of clouds in satellite imagery using adaptive fuzzy sparse representation // Sensors. 2016. V. 16. P. 2153. DOI:10.3390/s16122153.
13. Лемешко Б.Ю. Непараметрические критерии согласия. Руководство по применению. М.: ИНФРА-М, 2014. 163 с.
14. Сафонова Т.В. Авиационная метеорология. Ульяновск: УВАУ ГА, 2005. 215 с.
15. Позднякова В.А. Практическая авиационная метеорология: учеб. пособие. Екатеринбург: Уральский УТЦ ГА, 2010. 113 с.
16. Астафуров В.Г., Евсюткин Т.В., Курьянович К.В., Скороходов А.В. Классификация текстур основных типов облачности по данным MODIS с помощью нечетких систем // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14, № 5. С. 9–18.