This article discusses the use of a modified method of empirical orthogonal functions for solving the inverse problem of recovering the total content of carbon dioxide in the column of atmosphere above a particular territory, based on ground measurement points (TCCON station). Describes the method and results of processing real data satellite GOSAT instrument. Estimated error of the method in comparison with the ground truth data points and product GOSAT L2.
Анализ трендов временных рядов вегетационного индекса NDVIРассматривается методика анализа трендов временных рядов вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) за промежуток времени в несколько лет. Методика основывается на построении долговременного (несколько лет), годового и полугодового линейных трендов и последующего анализа их коэффициентов. Приводятся результаты оценки параметров трендов вегетационного индекса NDVI полученных по данным спутникового радиометра MODIS. Ключевые слова: вегетационный индекс NDVI, тренды временных рядов.
Методика обнаружения водных объектов по многоспектральным спутниковым измерениямПриводится описание методики обнаружения водных объектов из многоспектральных спутниковых измерений прибором Landsat-8. Обнаружение проводится на основе сравнительного анализа значений водных индексов NDWI, MNDWI, NDMI, WRI, NDVI и AWEI. Проводится описание результатов обработки реальных изображе-ний для территории в районе г. Томска. Ключевые слова: спутниковые измерения, водные объекты, водные индексы, водная маска. doi: 10.21293/1818-0442-2017-20-4-105-108 Климатические изменения, которые произошли за последние десятилетия, ускорившийся темп ур-банизации и технологического развития приводят к изменениям всех компонент атмосферы и поверхно-сти Земли. Одной из таких компонент являются по-верхностные водные объекты планеты (реки, грун-товые воды, озера). Вода является важным элемен-том для существования различных экосистем, в том числе и для существования человечества. Как отсут-ствие, так и избыток воды приводят к чрезвычайным изменениям в любых отраслях народного хозяйства. Поэтому обнаружение водных объектов и после-дующий контроль являются важным процессом в научных и практических исследованиях. Фактиче-ски в настоящее время отсутствует мониторинг вод-ных объектов, который показывает изменение числа водных объектов и их площади, береговой линии и их типа.Развитие технологий дистанционного зондиро-вания позволяет проводить регулярные многоспек-тральные измерения земной поверхности. Матема-тические методы обработки данных дистанционного зондирования позволяют получать информацию о пространственно-временных параметрах поверхно-сти Земли, в том числе и водных объектов. Одним из таких параметров является водная маска, позво-ляющая на спутниковом изображении определить пиксели, в которых находятся водные объекты. Це-лью данной работы является разработка методики дешифрирования многоспектральных изображений спутникового прибора Landsat-8 для определения водных объектов и построения водных масок. Процесс поиска водных объектов на основе на-бора измеренных многоспектральных изображений позволяет обнаруживать их по характеристикам от-ражательной способности природных объектов [6-8] (см. рис. 1). Водные объекты характеризуются са-мыми низкими значениями коэффициентов отраже-ния среди других природных объектов. При этом все другие природные объекты даже в состоянии увлаж-ненности имеют больший коэффициент отражения. Этот факт используется при обнаружении водных объектов на измеренном изображении. Постановка задачиМетодика выделения водных объектов Для обнаружения водных объектов по космиче-ским многоспектральным изображениям широко используются следующие индексы: NDWI, NDMI, MNDWI, WRI, NDVI, AWEI. Автоматизированный индекс выделения воды (AWEI) позволяет эффек-тивно разделить водные и неводные пиксели за счет одновременного использования четырех спектраль-ных каналов Landsat-8. Коэффициенты в выражении для этого индекса эмпирически подобраны таким образом, чтобы наблюдалось максимальное отличие водных пикселей от пикселей различных типов...
Методика сглаживания временного ряда вегетационного индекса NDVI Рассмотрена методика сглаживания временного ряда вегетационного индекса NDVI за промежуток времени один год. Основной задачей такого сглаживания является получение гладкой формы временного ряда индексов NDVI. Гладкость дает возможность рассчитывать параметры формы временного ряда и использовать их на практике (например, расчет наступления и завершения, амплитуда и длительность вегетационного периода и др.). Разрабатываемая методика должна быть быстрой и устойчивой к наличию выбросов. Приводятся описание методики и результаты ее применения к сглаживанию вегетационного индекса NDVI, полученного по данным спутникового радиометра MODIS. Ключевые слова: вегетационный индекс NDVI, временной ряд, сглаживание.
Mетодика выравнивания временных рядов вегетационного индекса NDVI, полученных по данным спектрорадиометра MODIS Приводится описание методики, позволяющей выравнивать временные ряды вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) для пространственного разрешения 250 м и ежедневных измерений. Эта проблема возникает при необходимости проводить анализ динамики вегетационного индекса при решении конкретных задач сельского и лесного хозяйства, МЧС и др. Методика базируется на коррекции значений веге-тационного индекса в зависимости от параметров облачной маски и величины температуры. Приводится обра-ботка реальных данных спутниковых измерений в районе г. Томска. Ключевые слова: спектрорадиометр MODIS, временные ряды, вегетационный индекс, методика выравни-вания.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.