Реконструкция полей температуры поверхности по фрагментарным данным дистанционного зондирования

Abstract

Предлагается метод заполнения пропусков в данных дистанционного зондирования гидрофизических и биологических характеристик водной поверхности. Метод реконструкции опирается на представление полей поверхностных характеристик в виде суммы некоторого числа эмпирических ортогональных функций, имеющих наибольший вклад в общую дисперсию поля. По отрывочным данным, полученным в результате обработки спутниковых снимков, для летнего сезона года строятся оценки среднего поля и четырехмерной пространственной ковариационной функции температуры поверхности Черного моря. Коэффициенты разложения вычисляются методом наименьших квадратов либо находятся с помощью генетического алгоритма поиска. Результаты численных экспериментов свидетельствуют о перспективности применения метода в задачах заполнения пропусков в спутниковых данных.

Пропонується метод заповнення пропусків у даних дистанційного зондування гідрофізичних і біологічних характеристик водної поверхні. Метод реконструкції ґрунтується на представленні полів поверхневих характеристик у вигляді суми деякого числа емпіричних ортогональних функцій, які дають найбільший внесок в загальну дисперсію поля. За уривчастими даними, отриманими внаслідок обробки супутникових знімків, для літнього сезону року будуються оцінки середнього поля і чотиривимірної просторової коваріаційної функції температури поверхні Чорного моря. Коефіцієнти розкладання обчислюються методом найменших квадратів або знаходяться за допомогою генетичного алгоритму пошуку. Результати чисельних експериментів свідчать про перспективність застосування методу в задачах заповнення пропусків у супутникових даних.

The method of gap-filling in remote sensing data on hydrophysical and biological characteristics of water surface is proposed. The method of reconstruction is based on presentation of fields of surface characteristics as a sum of a number of empirical orthogonal functions making the largest contribution to the field general dispersion. Based on fragmentary data resulted from processing of satellite images, estimated are the average field and four-dimensional spatial covariance matrix of the Black Sea surface temperature for a summer season. Decomposition coefficients are calculated by the least-squares method or obtained by the genetic algorithm. The results of numerical experiments testify to perspective application of the method in the tasks of gap-filling in satellite data.