Методы и средства ГМИ. Григоров Н.О

зависит от температуры поверхности объекта. Тон изображения зависит такжеиот количестваоблачности на площади соответствующей элементу разрешенияизображения,а дляинфракрасных снимкови от высоты верхней границы облаков.

Яркость космических изображений не является сама по себе достаточным дешифровочным признаком, по которому можно отличить на снимке облака от подстилающей поверхности суши и моря. Наиболее информативными являются резкие изменения тона по полю снимка, которые формируют рисунок изображения.

Текстура изображения - это рисунок мелких деталей изображения, создаваемый различием яркости отдельных элементов, размеры которых сравнимы с разрешающей способностьюаппаратуры. Различают четыре основных типа текстуры:матовая, зернистая, волокнистаяи дендритовая.

Матовая текстура (рис. 9.10, а) характеризуется однородным тоном изображения. Она свойственна изображениям открытых участков водной поверхности,однородных участковсуши,сплошныхльдовиснежного покрова, тумана и слоистообразной облачности. На ИК снимках матовую текстуру могут иметь кучевые и слоисто-кучевые облака в том случае, когда просветы между облачными элементами меньше элементов разрешения или соизмеримы с ними.

Зернистаятекстура(рис. 9.10,б)– скоплениепятен (зёрен)светлого тона. Мелкие зерна характерны для изображений кучевообразной облачности, причём размеры зерен в этом случае настолько малы, что детали формы отдельных облаков полностью скрадываются. Иногда зернистую структуру имеет на снимках мелкобитый морской лед; для таких изображений характерным признаком является некоторая угловатость и резкость очертаний. Зернистая текстура, как правило, на ИК снимках просматривается плохо.

Волокнистая текстура – волокна, нити, полосы незначительной толщины, но вытянутые в длину на десятки и сотни километров, с размытыми нечёткими краями (рис. 9.10, в). Такая текстура характерна для облаков верхнего и среднего ярусов.

Особый тип текстуры свойственен изображению рельефа суши – дендритовая текстура (рис. 9.10, г). Она характерна для изображений покрытых снегом гор и равнин с развитой системой рек. На ИК снимках не всегда удается проследить этот вид текстуры.

При дешифрировании космических снимков невсегда удаетсяточно определить формы облаков из-за фотографического сходства большин-

271

а)

б)

в)

г)

Рис.9.10.Основные видытекстуры а) матовая (туман в Северном море у северо-восточного берега Англии);

б) зернистая (кучевые облака в районе реки Обь); в)волокнистая (мощныеперистые облака надПольшей); г)дендритовая(Скандинавские горыпокрытыеснегом)

стваизних междусобой. Поэтомувспутниковойметеорологиипользуются условной классификацией. Облака разделяются по создаваемому ими на снимках сходномузрительномуэффектунезависимоотформы и яруса. Поклассификацииоблака разделяютсяна кучевообразные, слоистообразные, слоисто-кучевообразные, кучево-дождевые и перистообразные.

Изображение кучевообразной облачности на снимках создаётся кучевыми, мощными кучевыми, высоко-кучевыми и перисто-кучевыми облаками. Количество облачности может быть различным, но, как правило, облачность не сплошная. Тон изображения отличается большой

272

яркостной не однородностью, он может колебаться от светло-серого до ярко-белого, причём светлый тон изображения чередуется с более тём-

ным (рис. 9.11).

Рис. 9.11. Кучевообразнаяоблачность

Характерной текстурой изображения являются зернистая или матовая. Матовая текстура наблюдается при большом скоплении кучевых облаков. Яркостный контраст между кучевообразными облаками и подстилающей поверхностью изменяется в широких пределах. На снимках

ввидимом диапазоне он возрастает при увеличении размеров облачных элементов и их сплоченности, а на снимках в инфракрасном диапазоне–

взависимости от высоты облаков.

На космических снимках кучевообразные облака могут быть беспорядочно разбросаны по полю снимка или организованы в различного вида линии, ячейки, гряды. Весьма чётко выявляются на снимках, полученных в видимомучасткеспектра,влияниегорных массивов,возвышенностей, островов, побережий, рек, озер и других ландшафтных особенностей местности на распределениеконвективных облаков. Кучевообразная облачность чаще всегонаблюдается в областях холодных и окклюдированных фронтов, в тыловых частях циклонов, а также над водной поверхностьюи сушей при наличии развитой конвекции.

Изображение слоистообразной облачности на снимках создается слоисто-дождевыми,слоистыми, высоко-слоистымии плотными перистослоистыми облаками. Крометого, это некоторыеоблака (высоко-кучевые и слоисто-кучевые), состоящие из мелких элементов, разделенные пространствами меньшеэлементовразрешенияаппаратуры, могут выглядеть

273

как слоистообразные. Как правило, поля слоистообразной облачности имеют большие горизонтальные размеры (рис. 9.12).

Наснимкахполученных ввидимомучасткеспектра,тонизображения - от белого до серого в зависимости от мощности облаков и высоты Солнца. Тон изображения плотных слоистообразных облаков обычно белый, иногда ярко-белый, тонких – светло-серый.

Слоистая облачность часто наблюдается в сочетании с кучевообразной.Вэтомслучаематовыйтонизображения,характерныйдляслоистообразной облачности, будет несколько нарушен вкраплениями зерен или болеекрупных облачных элементов округлых форм. Нередков слоистообразную облачность бывают включены кучево-дождевые облака, которые на снимках просматриваются в виде ярко-белых пятен на менее ярком однородном фоне. Иногда присутствие кучево-дождевых облаков можно обнаружить по теням от их вершин, выступающих над верхней кромкой слоистообразных облаков.

На инфракрасных снимках слоистообразная облачность выглядит как серая пелена. Если температурный перепад между верхней границей облаков и подстилающей поверхностью очень мал, то на ИК снимках слоистообразнуюоблачностьраспознать трудно. При мощных приземных инверсиях, возникающих ночью вследствие выхолаживания, верхняя граница слоистообразной облачности имеет более высокую температуру, чем окружающая местность. В этих случаях облака на ИК снимках выглядят темнее безоблачного пространства.

Туман на снимках в видимом участке спектра выглядит в виде сплошного молочно-белого изображения с ровными чёткими краями,

Рис. 9.12. Слоистообразнаяоблачность

274

повторяющими формы рельефа. Адвективный туман надокеаном иногда может иметь полосную структуру, напоминающую структуру перистых облаков. Малый температурный контраст междутуманами и подстилающей поверхностью очень часто не позволяет по тону изображения отличить туманотдругихобъектов.ПрисильныхночныхинверсияхнаИК снимках туман выглядит темнее безоблачной местности (“чёрный туман”).

Изображению слоисто-кучевообразной облачности (рис. 9.13) соответствуют слоисто-кучевые облака. Очень часто эта облачность формируется в холодном подинверсионном слоеи имеет небольшую вертикальную протяженность. Облачные элементы имеют округлую форму диаметром от 10 до 100 км. Размер безоблачных промежутков в несколько раз меньше облачных элементов.

Тон изображения слоисто-кучевообразной облачности на снимках, полученных в видимом участке спектра, меняется от белого в центре облачного элемента до светло-серого на его периферии. Очень часто на снимках в видимом участке спектра облачность напоминает внешнем видомгальку. Тон изображенияна ИКснимках от светло-серогодотемно- серого. В случае когда, расстояния между облачными элементами малы, облачность на ИК снимке имеет вид сплошной серой пелены, которая часто сливается с подстилающей поверхностью.

На изображениях видимого участка спектра кучево-дождевые облака представлены ярко-белыми однородными пятнами (рис. 9.14). Эти облака часто имеют чёткую, резкую границу с одной стороны, и шлейф перестой облачности – с другой. Край шлейфа обычно бывает размыт.

Рис. 9.13. Слоисто-кучевообразнаяоблачность

275

Рис. 9.14. Кучево-дождеваяоблачность

Полезным признаком при распознавании кучево-дождевых облаков являются отбрасываемые ими тени, особенно в тех случаях, когда они пробивают толщуслоистообразной облачности. Кучево-дождевыеоблака безнаковаленвыглядятяркимипятнами.Наинфракрасных изображениях кучево-дождевыеоблака образуют яркиебелыепятна схорошо выраженными границами. Присутствие наковален делает их границы менее резкими, а тон по краям менее ярким.

Кучево-дождевые облака встречаются как изолированные, так и в сочетании с другими формами. В случае сочетания облаков с другими формами граница их на снимках видимого участка спектра выражена резко: они обнаруживаются по теням, создаваемым вершинами, ярко-бе- лые купола которых выступают на более темном фоне. В случае отсутствия теней кучево-дождевые облака опознаются по яркости их изображения. Они могут наблюдатьсяв тылуциклона в неустойчивом холодном воздухе и размытом барическом поле, особенно в летнее время года. Наличиекучево-дождевых облаков является хорошим индикатором прогноза гроз, ливней и шквалистых ветров.

Изображение перистообразной облачности создается всеми формами перистых облаков (рис. 9.15). Она может быть опознана по волокнистой текстуре. Полосы более или менее плотных перистых облаков часто дают тень на облака нижнего и среднего яруса.

Перистые нитевидные облака обычно имеют волокнистую текстуру, причем четкая текстура наблюдается только на снимке в видимом диапазоне. Тон изображения перистых нитевидных облаков в видимом диапазоне изменяется от серого до светло-серого в зависимости от подсти-

276

Рис. 9.15. Перистообразнаяоблачность

лающей поверхности. Эти облака образуют полосы шириной 50-100 км и длиной до 1000 км. Сквозь них ясно просматриваются подстилающая поверхностьи кучевыеоблака. ТонИК изображенияизменяется от серого до светло-серого.

На снимках видимогодиапазона тон изображенияплотной перестой облачности меняется от светло-серого до белого. Наиболее яркие участки на снимках соответствуют более плотным облачным элементам, которые часто отбрасывают хорошо различимые тени. Элементы облачного изображения могут быть округлыми или продолговатыми. Яркость плотных перистых облаков сильно уменьшается от центра их к периферии. На ИК снимках тон изображения плотных перистых облаков, имеющих низкую температуру и не пропускающих излучение подстилающей поверхности, белый и ярко-белый. Причём яркость убывает от центральной части облачного массива к его периферии.

Перистые облака наковален в большинстве случаев являются частью кучево-дождевых облаков. Наветренный край наковален обычно бывает резким, а подветренный – размытым. Яркость изображения максимальна надоблачным массивом и убывает сегоподветренной стороны. Тон наковален меняется от ярко-белого над кучево-дождевыми облаками до светло-серого при удалении от облаков.

Разрешающая способность аппаратуры работающей в видимом участке спектра позволяет определить с достаточной достоверностью количество облачности. По ИК снимкам можно определить среднее количество облаков только для достаточно больших по площади районов. Среднее количество облачности определяется в пределах условного

277

участка, в котором характеристики облачности (структура и яркость) меняютсямало. Количествооблачности находитсякакотношениеплощади, занятой облачностью, к площади всего выбранного условного участка. Дляколичественной оценки приняты следующиеградации:

·ясно – облака полностью отсутствуют или ими покрыто менее 20% площади выделенного участка;

·небольшая– облаками покрытоот 20 до50%площади выделенного участка;

·значительная - облаками покрыто от 50 до 80% площади выделенного участка;

·сплошная с просветами – облаками покрыто более 80% площади выделенного участка, но имеются просветы;

·сплошная – облаками покрыта вся площадь выделенного участка

(100%).

278

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

В настоящее время развитиеметеорологической измерительной техники идёт по трём основным направлениям:

1.Совершенствованиесуществующих метеорологических датчиков.

Врамках этогонаправленияведутся работы посозданиюмалоинерционных, более точных датчиков, расширение диапазона измерений и т.п.

2.Совершенствованиеметодов обработкисигнала,преждевсего,компьютерных методов. Если измерение ведется с погрешностью, то, как мы знаем, в рядеслучаев можно исключить эту погрешность, рассчитав правильноезначениена основеизвестных закономерностей. Так, можно, например, рассчитать температуру воздуха поизмеренным значениям, уменьшив инерционную погрешность. Можно задать программу встроенному калькулятору и получать значения измеряемой величины практически без погрешности.

3.Разработкапринципиальноновыхметодовизмеренияметеовеличин. Этонаиболеефундаментальноенаправление. Внастоящеевремяведутся исследования возможности проводить метеорологические измерения на основелазерногозондированияатмосферы, акустическогозондирования, зондированияэлектромагнитнымсигналом вразличныхдиапазонах длин волн. Разберём в качестве примера одно из наиболее перспективных и разработанных кнастоящемувремени направлений -лазерноезондирование атмосферы.Дляэтогорассмотримособенностилазеракакисточникасвета.

Итак, излучение импульсного лазера обладает следующими особенностями:

1.Монохроматичность. Длина волны лазерного излучения является постоянной величиной для данного лазера с очень высокой степенью точности.

2.Остраянаправленность. Лазерный световой потокхарактеризуется очень малым углом расхождения, благодаря чему его энергия достаточно великадаженаоченьбольшихрасстояниях. Можно,например, проводить лазерноезондированиелуннойповерхности, получаядостаточносильный длярегистрации отраженный сигнал.

3.Высокая энергия импульса - до 10 МВт.

4.Малая длительность импульса – 10-8 - 10-9с и менее.

5.Частота следования импульсов может быть выбрана в пределах от 10 до 1000 Гц.

279

Посколькудлительность импульсов ( )столь мала, топротяженность участка, освещенного лазерным импульсом составляетС· ~ 1 м (рис. 10.1).

лазер

L=С·τ

Рис. 10.1. Пояснениеработы импульсноголазера

Когда лазерноеизлучениераспространяетсяв атмосфере,онорассеивается молекулами атмосферных газов, аэрозолями, каплями и т.д. Часть рассеянногоизлучениявозвращается обратно и может быть принята чувствительными фотоприёмниками. Если известен составатмосферы, количество аэрозолей, давление, температура и прочие параметры, то можно рассчитать параметры отраженного лазерного сигнала. Эта задача (достаточно сложная!) получила название прямой задачи. Однако для измерения параметров атмосферы по отраженномулазерному сигналунужно решать другую задачу: рассчитать параметры атмосферы, зная параметры отраженного сигнала. Эта задача называется обратной задачей. Обратная задача сводится к написанию системы уравнений, связывающих параметры отраженного сигнала спараметрами атмосферы и крешению такой системы. При этом количество уравнений может оказаться меньше количества неизвестных величин. Тогда говорят, что обратная задача некорректна. Методика решениянекорректных обратных задачсводится кпоискудополнительныхсвязеймеждупараметрамии замыканию, таким образом, системы уравнений. Если же это невозможно, то приходится задавать отдельныепараметры на основестатистики наблюдений, делать различныепредположенияи допущения.

Таким образом, лазерноезондированиеатмосферы предполагает решение, покрайней мере, двух задач: технической (т.е. созданиеустановки длялазерногозондирования,приемаианализаотраженногосигнала)иматематической (обратной задачи с учётом её возможной некорректности). Решениеэтих задач сопряженосозначительными трудностями, основные из которых мы сейчас перечислим.

1.Отраженный атмосферой сигнал очень слаб. Для его регистрации необходимо применять высокочувствительные фотоприёмники.

2.Лазерноеизлучение,отраженноеинтересующимнаблюдателяучастком атмосферы, трансформируется на обратном пути нижележащими слоями атмосферы.

280