|
Аннотация.
Рассмотрены вопросы системного анализа и синтеза систем пассивного дистанционного зондирования атмосферных газов. Показана возможность применения решения задачи Эйлера в области вариационного исчисления для оптимизации пассивного дистанционного зондирования атмосферных газов. Составлен функционал цели, названный функционалом Эйлера-Бугера и проанализированы условия оптимизации трех режимов измерения атмосферных газов: без производного спектра, с основным и производным спектром, только с использованием производного спектра. Рассмотрен подход формирования требований к основному и производному сигналу проводимых пассивных атмосферных измерений в оптимальном режиме по квадратичному интегральному критерию в виде суммы основного и производного сигнала.
Ключевые слова:
оптическая толщина, внеатмосферное излучение, дистанционное зондирование, атмосферные газы, системный анализ.
DOI: 10.14357/20790279240205
EDN: JZKOBC
Стр. 33-39. Литература
1. Ortiz J.D., Avouris D.M., Schiller S.J., Luvall J.C., Lekki J.D. Evaluating visible derivativespectroscopy by varimax-rotated, principal component analysis of aerial hyperspectral images from the western basin of lake Erie// Journal of great lakes research. 45(3). 2019. P. 522-535. http:// doi.org/10.1016/j.jglr.2019.03.005. 2. Bostater C.R. High order derivative spectroscopy for selecting spectral regions&channels for remote sensing algorithm development// Part of the EUROPTO Conference on remote Sensing for earth science applications. Florence, Italy. September 1999. 3. Shafique N.A., Fulk F., Cornier S.M., Autrey B.C. Coupling hyperspectral remote sensing with field spectrometer to monitor inland water quality parameters. 4. Hong Y., Chen Y., Yu L., Liu Y., Zhang Y., Liu Y., Cheng H. Combining fractional order derivative and spectral variable selection for organic matter estimation of homogeneous soil samples by VISNIR spectroscopy// Remote Sens. 2018. P. 479. 5. Louchard E.M., Reid R.P., Stephens C.F., Davis C.O., Leathers R.A., Downes T.V. Derivative analysis of absorption features in hyperspectral remote sensing data of carbonate sediments// Optics express. Vol. 10. No. 26. 2002. 6. Girona T., Realmuto V., Lundgren P. Large-scale thermal unrest of volcanoes for years prior to eruption// Nature Geoscience 14. 2021. P. 238-241. 7. Chuvieco E., Mouillot F., Werf G. R., San Miguel J., Tanase M., Koutsias N. et al. Historical background and current developments for mapping burned area from satellite observation// Remote Sens. Environ. 225. 2021. P. 45-64. 8. Klapp I., Yafin P., Oz N., Brand O., Bahat I., Goldshtein E, et al. Computational end-to-end and super-resolution methods to improve thermal infrared sensing for agriculture// Precision agriculture 22. 2021. P. 452-474. 9. Klanner L., Hoveler K., Khordakova D., Perfahl M., Rolf C., et al. A powerfull lidar system capable of 1 h measurments of water vapour in the troposphere and the lower stratosphere as well as the temperature in the upper stratosphere and mesosphere// Atmos. Meas. Tech. 14. 2021. P. 531-555. 10. Kuhn J., Bobrowski N., Lubcke P., Vogel L., Platt U. A fabry-perot interferometer-based camera for two-dimensional mapping of SO2 distributions// Atmos. Meas. Tech. 7. 2014. https://doi. org/10.5194/amt-7-3705-2014. 11. Kuhn J., Bobrowski N., Platt U., Wagner T. Towards imaging of atmospheric trace gases using Fabry- Perot interferometer correlation spectroscopy in the UV and visible spectral range// Atmos. Meas. Tech. 12. 2019. https://doi.org/10.5194/amt-12- 735-2019. 12. Гущин Г.П., Виноградова И.Н. Суммарный озон в атмосфере// Гидрометеоиздат. 1983. С. 121. 13. Горбунов К.Ю., Любецкий В.А. Линейный алгоритм кратчайшей перестройки графов при разных ценах операций// Информаций. Процессы. 2016. Т. 16. № 2. С. 223-236. 14. Lyubetsky V.A., Gershgorin R.A., Seliverstov A.V., Gorbunov K.Yu. Algorithms for reconstruction of chromosomal structures// BMC Bioinformatics. 2016. Vol. 17. P. 40.1-40.23. 15. Braga M.D.V., Stoye J. Sorting linear genomes with rearrangements and indels// IEEE/ACM trans. On computational biology and bioinformatics. 2015. Vol. 12. No. 3. P. 1-13. 16. Poberovskii A.V., Makarova M.V., Rakitin A.V. et al. Variability of total column amounts of climate influencing gases obtained from ground based high resolution spectroscope measurements// Dokl. Akad. Nauk 432 (2). 2010. P. 257-259. 17. Ельчищева Ю.Б. Спектрофотометрические ме- тоды анализа: учебное пособие// Пермский го- сударственный национальный исследовательский университет. 2023. С. 188. 18. Абрамов В.М., Егоров А.Д., Потапова И.А. Методологические основы оптической спектрометрии атмосферного аэрозоля для геоин- формационного обеспечения поддержки решений при рациональном природопользовании// Спецлит. 2016. С. 103. 19. Михайлов А.В. Методы оптимизации а примерах и задачах// М. Издательский комплекс МГУПП. 2009. С. 93.
|
