От спутниковых снимков к информационным продуктам

в ЕВМЕТСАТ в качестве научного сотрудника и занимаюсь получением метеорологических

as a Meteorological Scientist at EUMETSAT in the field of

E
Значение без коррекции 633
Энергетическая яркость 119.33 мВт/м2/стер/см-1
Температура 304.21 K
Позиция 1:24:17

Позиция 1:24:17 S / 33.56:32 E
Значение без коррекции 452
Энергетическая яркость 11.72 мВт/м2/стер/см-1

Позиция 1:47:42 S / 33.01:08 E
Значение без коррекции 185
Энергетическая яркость 3.91 мВт/м2/стер/см-1

IR

VIS

Value 633
Radiance 119.33 mW/m2/ster/cm-1
Temperature 304.21 K
Position 1:24:17 S / 33:56:32

Position 1:24:17 S / 33.56:32 E
Raw Value 452
Radiance 11.72 mW/m2/ster/cm-1

Position 1:47:42 S / 33.01:08 E
Raw Value 185
Radiance 3.91 mW/m2/ster/cm-1

IR

VIS

электромагнитный спектр
Видимая часть спектра – разные цвета имеют разную длину

is carried by electromagnetic waves
Total electromagnetic spectrum
Visible part of the

снимков, зондируемое поле излучения должно взаимодей-ствовать с параметроми атмосферы или

satellite images, the probed radiation field must have some interaction

снимков, регистрируемое поле излучения должно иметь некоторое взаимодействие с параметрами

Низкое отражение от темной поверхности моря, лишь небольшое рассеяние атмосферой

Высокое отражение от суши и особенно от облаков

satellite images, the probed radiation field must have some interaction

Low reflection from the dark sea surface, only little scattering by the atmosphere

Higher reflection from land and especially from clouds

радиация излучается собственно Землей/атмосферой/облаками в зависимости от их температуры.
Важнейшие радиационные

Относительно высокие температуры теплой поверхности воды

Очень низкие температуры высоких облаков

radiation is actually emitted by the earth / atmosphere /

Reasonably high temperatures of the warm sea surface

Very low temperatures of high clouds

Планка

Он связывает максимально возможную излучаемую тепловую радиацию с температурой Т

B (Вт / м2 стер мкм-1 )

h – постоянная Планка, kB – постоянная Больцмана, c – скорость света

is Planck’s Law

This relates the maximum possible emitted thermal radiation

B (W / m2 ster μm-1 )

h is Planck’s constant, kB is Boltzmann’s constant, c is the speed of light)

отображает количество энергии, измеренному для данного пиксела на спутниковом снимке,

33.01:08 E
Значение без коррекции 633
Энергетическая яркость 119.33 мВт/м2/стер/см-1
Температура 304.21 K
Позиция

Вернемся к нашему предыдущему примеру, где мы изучали отдельные пиксели на ИК-снимке:
Для того, чтобы знать точное положение пикселя, снимок должен быть сориентирован (привязан географически). Чтобы перейти от полученных измерений - «сырых значений» – к физическим величинам, следует провести калибровку прибора.
Географическая привязка и калибровка являются необходимыми условиями для качественных информационных продуктов!

633
Radiance 119.33 mW/m2/ster/cm-1
Temperature 304.21 K
Position 1:24:17 S / 33.56:32 E
Raw

Coming back to our previous example, where we inspected individual pixels on an IR image:
In order to know the exact location of a pixel, the image must be navigated (geo-referenced). In order to transform the actual measurements – the raw values – into physical units, the instrument must be calibrated.
Navigation and calibration are important prerequisites for good products!

каналов : поток прямой солнечной радиации на поверхности земли по-разному

channels: The direct solar irradiance at the earth’s surface is

показаны излуча-тельные свойства различных поверхностей. Излученная радиация проходит вверх сквозь

channels: The lower panel shows the emission properties of different

и тот же вид – сильно различающиеся яркостные температуры

(Meteosat-8), same view – very different brightness temperatures

спутниковых снимков являются модели радиационного переноса.
Такие модели способны воссоздавать радиационные

the interpretation of satellite images are radiative transfer models.
Such models

для моделей радиационного переноса нужна информация о поверхности, вертикальном строении

need information about the surface, the atmospheric profile, the presence

геостационарного спутника очень хорошо видно передвижение облаков (например, на снимках

geostationary satellite, consecutive images show very well the movement of

Снимку 2: на Снимке 1 идентифицирована определенная характерная структура (=

Image 2: A certain significant pattern is identified in Image

Снимку 2: на Снимке 1 идентифицирована определенная характерная структура (=

Image 2: A certain significant pattern is identified in Image

Снимку 2: на Снимке 1 идентифицирована определенная характерная структура (=

Image 2: A certain significant pattern is identified in Image

Снимку 2: на Снимке 1 идентифицирован некий значимый образ (=

Лучшее
соответствие!

Image 2: A certain significant pattern is identified in Image

Good match!

от Снимка 2 к Снимку 3
Good match!

between Image 2 and Image 3
Good match!

качества (непротиворечивость по времени)

Possibility for quality control (time consistency)

является одним из немногих примеров процедуры, которую мы можем выполнять,

the few examples where we can do without calibration: all

привести к тому, что ветровая схема будет «отслеживать» береговую линию!

cause the wind scheme to “track” coastlines! In this example,

последовательность из Снимков 2 и 3, что и ранее, правильный

Правильный вектор
ветра

of Images 2 and 3 as before, with the correct

Correct wind vector

обозначает область, определенную как возможный трассер для слежения за ветром.

an identified possible target for the wind extraction, taken from

со спутника Метеосат-8: цветами обозначены различные каналы, использовавшиеся при слежении.

The colours refer to different channels that were used within

геостационарных спутников
Частота повторного пролета полярно-орбитальных спутников выше у полюсов

satellites
Revisit frequency of polar orbiters is high near the poles

пара по данным MODIS
Из этого примера видно, что существует большая

example shows that there is good overlap between consecutive orbits

определены на этапе слежения, вопрос о высоте, на которой определяется

Толстое непрозрачное
облако

Тонкое полупрозрачное
облако

in the tracking step the question of height still remains

thick opaque cloud

thin semi-transparent cloud

с несколькими плотными непрозрачными облаками в центре и с большим

with a number of opaque clouds in the centre and

сравнивается с прогнозируемым профилем температуры для заданного места – облаку

cloud pixel is compared to the locally forecasted temperature profile

внесения поправок на полупрозрачность используются измерения в ИК 10,8 мкм

correction methods uses the IR10.8 and the WV (typically WV6.2)

и ВП диапазонах ряда смежных облачных пикселей сравниваются затем с

220 гПа

radiances of a number of adjacent cloudy pixels are then

220 hPa

ощущение: определение облачности не составляет труда – это холодные области

feeling: Cloud detection is easy – these are the cold

сложно решить, облачные они, или нет.

Проблемные области: края облаков, частично

IR image: For individual pixels it can be very difficult

пустыни

desert surface

над океанами (солнечные блики)

over the oceans (sunglint)

быть интерпретированы, как облака (немного холоднее поверхности). На самом деле,

be easily interpreted as (slightly colder than surface) clouds –

облачности в ЕВМЕТСАТ является так называемый метод определения пороговых значений
Данные

detection scheme at EUMETSAT is a so-called thresholding technique
The image

иначе снимок не совпадет с моделью поверхности (береговые линии и

of the image – otherwise the image would not “fit”

профилей

суши, морской пиксель был бы значительно холоднее прогнозов для четырех

310 K

312 K

Спрогнозированная ИК-температура: 309 K

308 K

Ожидаемая температура: ~309 K, но по измерениям только 293 K

land surface, the sea pixel would be much colder than

310 K

312 K

Predicted IR temperature: 309 K

308 K

Expected: ~309 K, but measurement is only 293 K

обработки данных об облачности спутника Метеосат-8

effect from the Meteosat-8 cloud processing

учитывать этот эффект и должен (для прибрежных пикселей) использовать точки

algorithm has to account for this effect and must –

имеющиеся многоспектральные построители изображений позволяют визуально комбинировать отдельные каналы при

Наиболее опасная часть конвективных
облаков отмечена желтым

Пыльная буря отмечена розовым

Images
The many available multi-spectral imagers that are now available give

Severest part of convective clouds in yellow

Dust storm in magenta

снимкам
С увеличением числа каналов, применение традиционного метода пороговой оценки, представленного

an increasing number of channels, traditional thresholding techniques – as

над облаками в различных диапазонах длин волн.
Облако характеризуется рядом

of VIS measurements in different wavelengths over clouds.
The cloud

в модели радиационного переноса – сделав предположения относительно вектора х.

in a radiative transfer model – here we make assumptions

путем минимизации функции стоимости:
Основная сила метода оптимальной оценки состоит в

Когда существуют предвари-
тельные оценки, теоретическая система легко их усваивает

J = стоимость

minimising the cost function:
Basic power of Optimal Estimation comes from
this

J = cost

заданного облачного пикселя показан пример функции стоимости для оптической толщины

a given cloud pixel, an example of the cost function

обычные построители изображений, т.е. инструменты с ограниченным числом каналов.
Инструменты гиперспектрального

Спектр IASI показан черным, широкие каналы инструмента HIRS показаны цветом.

imagers, i.e. instruments with a limited number of bands.
Hyper-spectral sounding

The IASI spectrum in black, the broad channels of the HIRS instrument in colour.

от каждого спектра IASI можно будет получить следующий список параметров:
Профиль

following list of parameters from each IASI spectrum – using

Temperature profile at a minimum of 40 levels
Humidity profile at a minimum of 20 levels
Ozone columns in deep layers (0-6 km, 0-12 km, 0-16 km, total)
Land or sea surface temperature
Surface emissivity at 12 spectral positions
Columnar amounts of N2O, CO, CH4, CO2
Cloud amount (up to three cloud formations)
Cloud top temperature (up to three cloud formations)
Cloud phase

воздуха по данным IMG/ADEOS 1-10 апреля 1997 г.

April 1997

данный инструмент в принципе ту информацию, которую я хочу извлечь?
Тщательный

even carry the information I want to extract?
Careful choice of

если
Изучаемое поле излучения до некоторой степени зависит от метеорологического параметра
Инструмент

of meteorological products if
The probed radiation field is to some

прогноза погоды
Поддержки задач сверхкраткосрочного прогноза
Поддержки задач климата
Поддержки общего мониторинга окружающей

ГСТ = Глобальная система телесвязи ВМО
РСПМД = Региональная сеть передачи метеорологических данных

Prediction Models
Support for Nowcasting Applications
Support to Climate Applications
Support to general

GTS = Global Telecommunication System of the WMO
RMDCN = Regional Meteorological Data Centre Network