Системы космического мониторинга окружающей среды

Целью разработчиков было создание аппаратно-программного комплекса  для приема и экспресс-обработки данных с метеорологических КА на базе ПК.

В ходе разработки комплекса  необходимо было решить следующие задачи:

• создание аппаратных интерфейсов ПК - электропривод поворотного устройства антенны и ПК-приемник сигнала, разработка программ управления интерфейсами;
• разработка программ расчета расписаний сеансов связи с КА и координат движения антенны;
• разработка программ регистрации данных, фрагментации, контрастирования, географической привязки в автоматическом режиме;
• разработка программы составления мозаики снимков с 4-х последовательных орбит КА;
• время полного цикла обработки данных с очередного сеанса связи с момента окончания регистрации данных не должно превышать 5 минут.

В результате был создан пакет прикладных программ для экспресс-обработки спутниковых данных, поступающих в режиме непосредственной передачи (съемка- передача) (англ. Automatic Picture Transmission). Программные средства обеспечивали полный технологический цикл приема и обработки видеоинформации с метеорологических КА серий «МЕТЕОР-2», «МЕТЕОР-3» (оба - СССР) и «NOAA» (США). Данный пакет программ вместе с техническими средствами представлял собой систему экспресс-обработки информации, в которой время получения конечных результатов становится одним из наиболее важных факторов процесса обработки. Все алгоритмы и программы, входящие в пакет программ, разрабатывались с учетом фактора времени.

Программное обеспечение  позволяло, прежде всего, выполнять  расчет расписаний сеансов связи  с КА по исходным орбитальным данным. Прием информации с КА осуществлялся  по расписанию без участия оператора  с помощью резидентной программы, отслеживающей выполнение расписания. Заблаговременно осуществлялся расчет координат движения антенны во время сеанса приема данных с КА. В процессе приема велись разделение информации по спектральным каналам (видимый и инфракрасный) и ее регистрация на жесткий магнитный диск. Географическая привязка, осуществляемая на следующем этапе, основывалась на времени начала приема и расчете траектории КА, поэтому точность времени таймера существенно влияла на точность географической привязки. Был разработан программный модуль, уточняющий время таймера ПК по меткам времени, замешанным в служебную информацию, поступающую с КА. В процессе географической привязки на изображение наносилась сетка широт и долгот, с помощью специально разработанного знакогенератора надписывались населенные пункты.

Гистограмма распределения  яркостей типичного изображения  с указанных КА обычно имела ярко выраженный перекос в сторону  малых уровней. На темных участках подобных изображений детали часто оказывались  неразличимыми. Имелась необходимость в улучшении изображений. Кроме того, на следующем этапе обработки - комплексировании соседних витков в монтаж, требуется выравнивание средних яркостей комплексируемых изображений. Для решения этих двух задач использовался один из методов видоизменения гистограммы распределения яркости — выравнивание гистограммы, при котором достигается равномерность распределения яркости обработанного изображения . Пороги выходной интенсивности определялись по калибровочному яркостному клину, замешанному в служебную часть информации, поступающей с КА. Существовала необходимость коррекции этих порогов в зависимости от времени года поэтому была предусмотрена возможность их коррекции помесячно. Параметры коррекции хранились в служебных файлах.

Улучшение изображения и  нанесение географической сетки  производилось за один проход изображения (рис. 6.4), При необходимости уточнения  географической привязки был предусмотрен второй проход, при котором привязка уточнялась по интерактивно выбранным на изображении опорным точкам.

Рис. 6.4. А - исходное изображение,

Б -улучшенное с географической привязкой

Для получения целостной  картины распределения облачности над обширными территориями, соизмеримыми с основными синоптическими объектами, требовалось составление монтажа  из изображений с нескольких последовательных витков КА. Был разработан алгоритм комплексирования до 4-х последовательных витков .

Ряд программ пакета предназначен для расширения пользовательского  сервиса в части визуализации и интерпретации изображений: масштабирование, преобразование цветовой палитры, представление инфракрасных изображений в виде полей с однородной температурой.

Результатом обработки пакета программ являются изображения в  распространенных форматах TIFF и JPG. Выбор форматов не случаен, здесь используется возможность хранения в заголовке TIFF- файлов дополнительной информации, в частности, орбитальных данных. Эти данные используются при обработке архивной информации. Файлы в формате JPG предназначены для оперативной передачи по каналам связи синоптикам-прогнозистам региона, которые используют их для визуального анализа, поэтому возможно сжатие данных с искажением, не улавливаемым человеческим глазом, что достигается при коэффициенте сжатия около 5. Такое сжатие позволяет существенно уменьшить время передачи монтажей.

Данный пакет программ предназначен для работы на обычных  неспециализированных ПК. В совокупности с интерфейсами приемник - ПК, поворотное устройство антенны - ПК и лазерный принтер ПК он образует персональную станцию приема и обработки спутниковых данных, осуществляющую полный цикл работ. Пакет был внедрен в оперативную практику трех основных центров приема и обработки спутниковых данных (ЦПОД) Росгидромета: главного ЦПОД (гг. Обнинск - Москва), Западно-Сибирского РЦПОД (г. Новосибирск), Дальневосточного РЦПОД (г. Хабаровск) и двух автономных пунктов приема, использующих спутниковую информацию для метеорологического обеспечения гражданской авиации: Надымской (Ямало-Ненецкий автономный округ) и Кызыльской (Республика Тыва) авиационных метеорологических станций.

2.1.1Уточнение метеорологических прогнозов по спутниковым данным

Спутниковые данные являются ценным материалом для решения прогностических задач в гидрометеорологии. Их ценность определяется:

способностью давать непрерывную  картину облачных полей (состояния  нижних слоев атмосферы) в отличие  от дискретных данных от неравномерной сети станций радиозондирования и наземных метеостанций. Для воссоздания общей картины крупномасштабных течений в атмосфере по данным метео- и аэрологических станций необходимо провести интерполяцию точечных измерений. При этом точность интерполяции и правильность анализа существенно зависит от густоты наблюдательной сети. Кроме того, наземные измерения часто бывают подвержены влиянию локальных эффектов, связанных с неоднородностью подстилающей поверхности. В отличие от точечных наземных наблюдений по снимку с КА в течение очень короткого промежутка времени можно воссоздать общую картину пространственного распределения облачности и распознать по характерным структурным особенностям облачности большое количество атмосферных возмущений различного масштаба. Недостатком спутниковых снимков облачности является качественный, а не количественный характер проводимых измерений; возможностью определения тенденции изменения атмосферных процессов по облачным полям раньше, чем по картам барической топографии.

В условиях резкого сокращения в конце XX века в России сети метеостанций роль спутниковых метеорологических  данных возросла. В Западно-Сибирском РЦПОД появилась необходимость создания алгоритмов и программ для уточнения прогнозов скорости перемещения крупномасштабных облачных систем и регионального прогноза осадков с использованием спутниковых данных. При этом требовалось уточнять количественные характеристики прогнозов.

Решаемые задачи:

1. формализация метеорологических закономерностей, связывающих синоптическое положение с возможной динамикой его изменения, для последующей их алгоритмизации;
2. создание графического интерфейса для интерактивной интерпретации изображений;
3. создание программы анализа синоптического положения и вычисления скорости перемещения участков облачных систем.

За основу решения первой задачи была взята методика Гидрометцентра России (автор Н.Н. Федорова), связывающая скорость перемещения участков облачных систем со стадией развития систем, направлением перемещения и характером участков (передняя кромка, тыловая кромка и т.д.). Эта методика рекомендована к внедрению решением Центральной методической комиссии по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам России от 21.10.1992 г.Скорость перемещения основных частей облачных систем существенно зависит от стадии их развития. В соответствии с методикой выделяется пять стадий развития облачных систем:

• начальная стадия циклогенеза - облачная шапка фронтальной волны, изолированная облачная шапка;
• облачный вихрь молодого циклона - появление вихревой структуры в облачности;
• развитый циклон - хорошо выраженная спиралевидная форма, в этой стадии три спирали, соответствующие теплому, холодному фронтам н фронту окклюзии, сходятся в одной точке;
• окклюдированный циклон - вихрь имеет одну сильно закрученную спираль фронта окклюзии; заполняющийся циклон - разрушение облачной спирали происходит двумя путями:

а) исчезновением вихревой структуры в голове облачного вихря и сохранением на периферии циклона только полосы фронта окклюзии;

б) полным исчезновением полосы фронта окклюзии с сохранением вихревой структуры вторичных фронтов, сходящихся к общему центру.

Скорость перемещения  основных частей облачных систем существенно  меняется в различных стадиях их развития. При возникновении облачного вихря и формировании облачной спирали наблюдаются значительные скорости перемещения как передней, так и тыловой кромок облачности. Максимальные скорости наблюдаются с тыловой стороны облачной спирали в области ее наибольшей кривизны, которые указывают на роль потока холодного воздуха в тылу облачной системы при формировании циклонического образования. В молодом циклоне и в стадии максимального развития циклона скорость тыловой кромки больше скорости передней кромки. В стадии заполняющегося циклона, когда вихревая структура в области исчезает, скорость передней и тыловой кромок выравнивается. В молодом циклоне в период формирования его облачной спирали отдельные участки его облачной системы перемещаются с ускорением. Начиная со стадии развитого циклона, скорость на всех участках облачного вихря уменьшается. Наибольшее замедление в движении облачной системы происходит в заполняющемся циклоне, причем скорость быстрее уменьшается с передней, чем с тыловой стороны.

Скорости облачных систем зависят также от их траекторий. Так, в циклонах, перемещающихся с  северо-запада, с большими скоростями двигается вся тыловая кромка облачной спирали. При юго-западных траекториях циклонов особенно быстро смещается передняя (северная) часть облачной спирали. С траекториями также связаны зоны ускорения. А именно, при перемещении циклонов с северо-запада ускорение наблюдается в центральных и южных районах облачного вихря, а при движении с юго-запада - в центральных и северных районах, то есть в передних частях циклонической облачной системы. В методике также рассматриваются и остальные направления траекторий.

Другим существенным фактором является выбор для анализа участка  облачной системы. Возможен выбор передней, тыловой кромки, центральной, северной и южной частей. Во время расчета  прогностической скорости данного  участка вводится коэффициент ускорения (замедления) его фактической скорости, вычисленной по паре разновременных спутниковых снимков облачной системы. Коэффициент зависит от стадии развития и траектории перемещения облачной системы.

Для разработки алгоритма  анализа синоптического положения  необходимо было формализовать вышеперечисленные  закономерности, взятые из методики, перевести  их в логические выражения. Результатом  явился комплекс программ, объединенный единой оболочкой в среде Windows-98/2000/ХР. Значительные усилия были приложены для создания графического интерфейса для работы синоптика со спутниковыми изображениями, для интерпретации облачных систем и отдельных их участков.

На первом этапе работы синоптик выбирает два изображения, содержащие нужную облачную систему  и полученные с разницей в несколько  часов. При использовании большого промежутка времени возможно неоднозначное определение участка облачной системы, для которого вычисляется скорость. Предпочтительнее использовать изображения инфракрасного диапазона, которые меньше зависят от текущей освещенности и подробнее передают структуру облачных систем. Можно использовать снимки, полученные как с полярноорбитальных (Метеор-3, NOAA, EOS), так и с геостационарных КА (Meteosat, Электро-2). При необходимости производится предварительная обработка - контрастирование, нанесение географической сетки. Программное обеспечение позволяет в интерактивном режиме определить стадию развития облачной системы, выбрать нужный участок системы, при этом используются цветовые палитры, облегчающие процесс идентификации структур облачности. Вычисляются фактическая скорость и направление перемещения выбранного участка. На последнем этапе рассчитывается прогностическая скорость данного участка облачной системы с учетом стадии развития системы, характера участка и направления движения. Результатом является прогнозируемое местоположение участка системы через 10-20 часов. Программный комплекс был успешно внедрен в оперативную практику Западно-Сибирского гидрометцентра (Новосибирск).В Западно-Сибирском РЦПОД также решалась задача адаптации спутниковых данных к численной модели прогноза осадков в сибирском регионе, разработанной в Сибирском НИИ гидрометеорологии. Основная проблема здесь заключалась в адекватном представлении спутниковых данных об облачности в виде, доступном для решающей численной модели, то есть в разработке метода формализации спутниковых данных. Осадки зависят от типа облачности и от общей метеорологической обстановки. Была разработана форма представления спутниковых данных в виде кодов, соответствующих параметрам синоптической обстановки в областях снимков, совпадающих с трапециями 5x5 градусов стереографической проекции. В качестве информативных были взяты следующие параметры: тип макроструктуры облачности (циклон, фронт и т.д.), форма облачности (кучевая, перистая и т.д.), процент закрытия области облачностью, процент яркой облачности. Далее значения этих параметров используются в статистической схеме в качестве предиктора для прогноза осадков на 1-3 дня. Разработано программное обеспечение, позволяющее осуществлять географическую привязку снимков, разбивку их на области, автоматическое определение значении параметров по областям. Предусмотрена возможность интерактивной коррекции значений параметров в случаях сложной метеорологической обстановки. Определение параметров облачности для прогноза осадков