Интерполяционная модель спектральной яркости объектов для задач имитационного моделирования излучения земной поверхности при наблюдении из космоса

• Автор: Алексеева, Ольга Михайловна
• Шифр специальности: 25.00.34
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 151 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1 Особенности моделирования излучения объектов подстилающей поверхности в задачах создания систем ДЗЗ
1.1 Роль и место модели расчета спектральной яркости объектов при имитационном моделировании
1.2 Анализ применимости существующих методов расчета спектральной яркости объектов в имитационных моделях
1.3 Требования, предъявляемые к моделям расчета спектральной яркости объектов
1.4 Классификация объектов для модели расчета яркости
1.4.1 Факторы, определяющие классы объектов при создании моделей излучения объектов
1.4.2 Анализ применимости существующих способов деления объектов
на классы в модели расчета яркости
Глава 2 Анализ условий наблюдения Земли из космоса
2.1 Геометрические условия наблюдения
2.1.1 Классификация геометрических условий наблюдения
2.1.2 Условия перспективной съемки
2.1.3 Условия пригоризонтного ореола Земли
2.1.4 Условия терминатора
2.1.5 Условия области зеркального отражения
2.2 Оптико-геофизические условия наблюдения
Глава 3 Описание модели расчета спектральной яркости объектов
3.1 Структура разработанной модели расчета спектральной яркости объектов
3.2 Методика расчета спектральной яркости объектов в области
зеркального отражения
3.2.1 Методика расчета отражения от морской поверхности
3.2.2 Методика расчета отражения от ледяных облаков и
снега
3.3 Метод расчета спектральной яркости сложных объектов
Глава 4 Параметры информационных массивов разработанной модели
4.1 Параметры информационных массивов при стандартных условиях наблюдения
4.2 Параметры информационных массивов при больших углах линии визирования бортовой аппаратуры
4.3 Параметры информационных массивов в части пригоризонтного ореола Земли
4.4 Параметры информационных массивов в части наблюдений объектов в условиях терминатора
4.5 Результаты выбора параметров модели в целом
4.6 Объем информационных массивов разработанной модели
Заключение
Список литературы

Введение
Актуальность темы. При создании космических систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), предназначенных для решения широкого спектра задач в области мониторинга окружающей среды, исследований природных ресурсов (ПНР) и контроля ситуаций, связанных с катастрофами, требуется достоверная информация о полях сигналов, которые регистрируются средствами ДЗЗ [1,2,3].
Адекватное описание полей таких сигналов представляет собой сложную научную задачу, так как их параметры зависит от большого количества внутренних и внешних факторов, природа которых не всегда ясна.
Для решения этой задачи часто применяется многомодельный подход, при котором для описания отдельных аспектов формирования полей сигналов применяются так называемые «частные модели», а описание поля сигналов в целом, формируется как результат взаимодействия этих моделей [1]. Примерами частных моделей являются, например, для случая наблюдения из космоса, модели излучения подстилающей поверхности Земли, модели оптико-электронной аппаратуры, модели атмосферы и т.д.
[1,2,4].
При решении задач проектирования и испытаний космических систем методами математического моделирования и статистических испытаний модели полей сигналов представляются в виде имитаторов, воспроизводящих пространственное распределение случайных амплитуд в соответствии со свойствами наблюдаемой ситуации [1,2,3].
Для решения задач ДЗЗ в оптическом диапазоне спектра наиболее важным аспектом является зависимость регистрируемых сигналов от оптических свойств объектов наблюдения и атмосферы, которые в свою очередь зависят от индивидуальных свойств и физического состояния

эвристических алгоритмах показатель качества задан в неявном виде и они могут стать оптимизационными, если удается его формализовать и сформулировать в явном виде [48]. Для задач тестирования систем ДЗЗ вследствие различных вариантов трудно задать конкретный показатель качества, в итоге приходиться прибегать к эвристическим алгоритмам.
Таким образом, для составления классов объектов, целесообразно использовать агломеративный иерархический метод определения объектов на основе эвристического алгоритма, так как он позволяет охватить широкий список объектов и провести среди них генерализацию в зависимости от факторов, описанных выше.
В качестве примера иерархической системы составления классов объектов в зависимости от используемого оптического диапазона работы БА представлена одна из возможных схем формирования перечня объектов для окон прозрачности и полос поглощения на рисунке 1.9.
В зависимости от факторов, рассмотренных выше при составлении классов объектов для моделей полей излучения, разделение на рисунке 1.9 может быть продолжено на следующие уровни (п-й уровень), например, хвойную растительность разделить па сосновую и еловую и т.п., в тоже время может возникнуть необходимость составления классов путем объединения объектов, тогда по схеме на рисунке 1.9 надо сдвигаться на уровень ниже.