Определение альбедо системы почва - растительность из дистанционных многоугловых измерений

• Автор: Покровский, Игорь Олегович
• Шифр специальности: 25.00.29
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 118 с. : ил.

1.1 Основные этапы решения задачи 1.2.0пределение величин альбедо

1.3. Геометрия многоугловых измерений и постановка обратной задачи 1 ААтмосферная коррекция данных спутниковых наблюдений
1.5.Получение спектральных альбедо на основе значений бинаправленной функции распределения отражения Гб.Переход от спектральных к интегральным значениям альбедо Глава 2. Моделирование бинаправленной функции распределения отраженной радиации

БФРО и альбедо для разных типов растительности и почв

2.1. Параметрические модели БФРО для СПР

2.2. Методология аппроксимации многоугловых измерений с использованием параметрических моделей БФРО

2.2.1. Методы декомпозиции

2.2.2. Статистики остатков для параметрической модели БФРО

2.3. Описание массива данных многоугловых измерений отраженной радиации

2.4. Эксперименты с массивами наблюдений, полученными при нескольких углах Солнца

2.5. Сравнение эффективности моделей БФРО

Глава 3. Методы решения обратной задачи и оценки точности
восстановления бинаправленной функции распределения отраженной радиации и альбедо разных типов растительности и почв по данным многоугловых измерений
3.1. Описание методов регуляризации для решения обратной задачи
3.2. Оценка точности восстановления коэффициентов модели БФРО
3.3. Погрешности определения угловой зависимости функции отражения
3.4. Погрешности определения угловой зависимости альбедо
3.5. Сравнение эффективности альтернативных методов обращения при восстановлении альбедо по данным измерений спутниковой системы VI
Глава 4. Оптимальное планирование многоугловых измерений.
4.1. Математические аспекты решения обратной задачи по данным многоугловых измерений с использованием моделей БФРО
4.2. Формулировка задачи оптимального выбора угловых наблюдений
4.3. Применение к данным многоугловых наблюдений i i
4.4. Анализ вклада погрешностей моделей БФРО
4.5. Анализ функции отклика
4.6. Примеры оптимальных схем многоугловых измерений
4.7. Оценка эффективности оптимальных схем измерений
4.8. Статистическая диагностика оптимальных планов эксперимента
Заключение и выводы
Список литературы


Определение класса допустимых решений также позволяет поставить и решить задачу выявления оптимальных условий проведения измерений. Дело в том, что измерения, например, полученные при разных углах визирования или высотах Солнца, часто оказываются зависимыми, что существенно снижает их информативность. В таком случае требуется удаление части измерений, поскольку избыточные измерения могут отрицательно повлиять на точность решения обратной задачи. Решение задачи оптимального планирования эксперимента включает в себя и вопросы определение оптимальных характеристик спутниковой аппаратуры. В случае рассматриваемой задачи речь идет о геометрии сканирования и об условиях освещенности изучаемых объектов солнечными лучами. Реализация предыдущих этапов решения задачи позволяет в существенной мере ослабить влияние фактора неустойчивости. Однако, для того, чтобы полностью исключить негативное влияние некорректности обратной задачи, необходимо применять не стандартные методы обращения данных наблюдений, а специальные методы регуляризации. Общие принципы решения обратных задач дистанционного зондирования указывают ключевые направления исследований, которым необходимо следовать при решении данной конкретной задачи. Накопление априорной информации в данном случае включает классификацию изучаемых видов СПР и расчет статистических ансамблей БФРО для каждого из них см. Ц и др. Проблема выбора оптимальных условий для проведения эксперимента является в данном случае весьма актуальной, поскольку набор угловых координат, при которых
Рис.