Розробка методики визначення типів хмарності для замовлення оптимального часового періоду космічної зйомки
Дата
2018
ORCID
DOI
10.20998/2522-9052.2018.2.19
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
Предметом дослідження є методика визначення типів хмарності за даними, отриманими з супутників Національного управління океанічних та атмосферних досліджень Міністерства торгівлі США. Об'єктом дослідження є моніторинг оптико-метеорологічних характеристик хмарної атмосфери на основі космічних знімків. Метою роботи є підвищення результативності вивчення хмарного покриву та підвищення інформативності метеорологічних даних для підтримки прийняття рішень в задачах метеорології, керування повітряним рухом та використання даних дистанційного зондування Землі в різних сферах функціонування соціуму. Задля досягнення поставленої мети вирішено такі часткові задачі: створення картографічних моделей хмарності та підстильної поверхні з урахуванням часових періодів виконання зйомки; проведення аналізу існуючих ознак розпізнавання хмарності на космічних знімках; розробка і практична реалізація методики визначення по космознімках форм хмар та оптимального періоду зйомки хмарного покриву. Картографічні моделі хмарності з урахуванням періодів зйомки дають інформацію про оптимальний час замовлення цифрових даних, що значно скорочує затрати та оптимізує роботу зі супутниковою інформацією. Висновки: визначення оптимального періоду замовлення знімків високої якості на основі запропонованих картографічних моделей значно скорочує затрати на вирішення тематичних задач геоінформаційних систем. Вивчення типів хмарності з використанням запропонованої методики дає можливість відслідковувати динаміку та процес утворення будь-яких видів хмар та з високою ймовірністю безпомилковості прогнозувати небезпечні атмосферні явища. За рахунок цього підвищується ефективність керування повітряним рухом та використання даних дистанційного зондування Землі у всіх сферах життєдіяльності людства.
The subject of the studyis a method for determining the types of cloudiness based on data from satellites National Oceanic and Atmospheric Administration of the US Department of Commerce. The object of the studyis to monitor the opto-meteorological characteristics of cloudy atmosphere on the basis of space images. The purpose of the workis to increase the effectiveness of the study of cloud cover and increase the informativity of meteorological data to support decision-making in meteorology, air traffic control, and the use of Earth remote sensing datain various spheres of the functioning of society. In order to achieve this goal, the following partial tasks were solved: the creation of cartographic models of clouds and the underlying surface, taking into account the time periods of the photographing; conducting analysis of existing signs of cloud recognition on space images; development and practical implementation of the method for determining cloud forms and the optimal time period for photographing the cloud cover. Cloud templates that define shooting periods provide information about the optimal time of digital data ordering, which greatly reduces costs and optimizes the work with satellite information. Conclusions:determining the optimal time period for ordering high quality images based on proposed cartographic models significantly reduces the cost of solving thematic tasks of geographic information systems. The study of the types of clouds using the proposed methodology makes it possible to trace the dynamics and the process of formation of any types of clouds and with a high probability of non-falsity to predict dangerous atmospheric phenomena. This increases the effectiveness of air traffic control and the use of remote sensing data in all areas of human life.
The subject of the studyis a method for determining the types of cloudiness based on data from satellites National Oceanic and Atmospheric Administration of the US Department of Commerce. The object of the studyis to monitor the opto-meteorological characteristics of cloudy atmosphere on the basis of space images. The purpose of the workis to increase the effectiveness of the study of cloud cover and increase the informativity of meteorological data to support decision-making in meteorology, air traffic control, and the use of Earth remote sensing datain various spheres of the functioning of society. In order to achieve this goal, the following partial tasks were solved: the creation of cartographic models of clouds and the underlying surface, taking into account the time periods of the photographing; conducting analysis of existing signs of cloud recognition on space images; development and practical implementation of the method for determining cloud forms and the optimal time period for photographing the cloud cover. Cloud templates that define shooting periods provide information about the optimal time of digital data ordering, which greatly reduces costs and optimizes the work with satellite information. Conclusions:determining the optimal time period for ordering high quality images based on proposed cartographic models significantly reduces the cost of solving thematic tasks of geographic information systems. The study of the types of clouds using the proposed methodology makes it possible to trace the dynamics and the process of formation of any types of clouds and with a high probability of non-falsity to predict dangerous atmospheric phenomena. This increases the effectiveness of air traffic control and the use of remote sensing data in all areas of human life.
Опис
Ключові слова
картографічні моделі, хмарний покрив, підстильна поверхня, дистанційне зондування Землі, cartographic models, cloud cover
Бібліографічний опис
Андрєєв С. М. Розробка методики визначення типів хмарності для замовлення оптимального часового періоду космічної зйомки / С. М. Андрєєв, Д. О. Волотівська, В. А. Жилін // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2018. – Т. 2, № 2. – С. 110-116.