АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ФРОНТАЛЬНЫХ ЗОН ПО СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ НА АКВАТОРИЯХ МОРЕЙ ЗАПАДНОГО СЕКТОРА РОССИЙСКОЙ АРКТИКИ

Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ИССЛЕДОВАНИИ ФРОНТАЛЬНЫХ ЗОНПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ.. 5

1.2. Обработка продуктов спутникового зондирования. 10

1.4. Определение требований к собственному программному средству. 18

1.5. Обзор методов автоматической идентификации фронтов. 19

1.5.1. Сглаживание двумерных скалярных полей. 20

1.5.3. Вероятностное описание растра фронта. 24

1.5.4. Описание фронта методами дискретной математики. 26

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ МОДУЛЕЙ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ФРОНТОВ.. 29

2.1. Общее описание технологии обработки данных. 29

2.3. Функциональная спецификацияпрограммного средства. 33

2.5. Результаты вычислительных экспериментов. 39

Неоднородности водных масс морей и океанов характеризуются формированием фронтальных зон (ФЗ) – пограничных вертикальных слоёв с высоким градиентом температуры (термические ФЗ), солёности (халинные ФЗ) или обоих показателей (термохалинные ФЗ). Идентификация этих слоёв делается в том числе по граничным поверхностям – фронтам. Ширина ФЗ может достигать от сотен метров до нескольких сотен километров, а фронты имеют протяженность от десятков метров до тысяч километров [17]. Фронтальные зоны имеют сложную структуру и пространственно-временную изменчивость. Районы, обладающие повышенной биологической продуктивностью, характерными струйными течениями и перемешиванием взвесей, совпадают с ярко выраженными фронтальными зонами. Это стимулирует изучение фронтальных зон для совершенствования знаний об особенностях жизнедеятельности морских организмов в условиях резкого изменения характеристик среды.

Основным источником знаний о гидрологических характеристиках и циркуляции вод являются данные контактных наблюдений (insitu) и дистанционного зондирования (чаще всего спутникового мониторинга). В течение многолетнего изучения фронтальных зон на акваториях морей западного сектора Российской Арктики собрано большое количество данных. Эти данные используют при рассмотрении различных вопросов рыбного промысла, экологии, транспортной логистики, что обуславливает актуальность анализа положения и свойств ФЗ и фронтов.

Уточнение положения ФЗ и фронтов будем называть выделением ФЗ, считая синонимами также понятия идентификация и реконструкция ФЗ и фронтов.

Актуальность. Фронты и ФЗ претерпевают внутригодовую изменчивость. В литературе качественное и количественное изменение описано недостаточно.

Цель: разработка компьютерной технологии выделения фронтальных зон по спутниковым снимкам (на примере акватории Баренцева моря).

Объектом исследования являются фронты и фронтальные зоны в скалярных полях океанографических характеристик поверхности моря.

Предметом исследования являются методы и программные средства выделения ФЗ.

Для достижения поставленной цели необходимо ввести и решить следующие задачи:

1. Познакомиться с гидрологией морей западной Арктики, среднемноголетним положением ФЗ Баренцева моря.

2. Сделать обзор методов выделения ФЗ, в том числе применяемых для арктических морей; сформулировать недостатки.

3. Сформулировать требования к разрабатываемой компьютерной технологии.

4. Описать основные этапы предлагаемой компьютерной технологии с учётом специфики данных для АЗ РФ.

5. Обосновать выбор программных средств для построения технологии.

6. Создать скрипты для выделения фронтов и фронтальных зон моря.

7. Выполнить вычислительные эксперименты для выбранной акватории.

В выпускной квалификационной работе используются следующие методы исследования: анализ, сравнение, синтез, математическое моделирование, вычислительный (компьютерный) эксперимент.

Новизна решения поставленных задач выпускной квалификационной работы обуславливается тем, что выполнена адаптация современных идей и методов выделения ФЗ в условиях западной Арктики на примере данных для Баренцева моря за период с 2009 по 2018 гг..

Структура работы. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованных источников, 24 рисунков, 5 таблиц, 52 страницы.

Глава1.ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ИССЛЕДОВАНИИ ФРОНТАЛЬНЫХ ЗОН ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ

Определение требований к собственному программному средству

Целью создания продукта является автоматизация выделенияфронтальных зон поспутниковым снимкам наакваториях морей западногосектора Российской Арктики.

Аппаратные интерфейсы. У системы нет никаких требований к аппаратным интерфейсам, так как она не взаимодействует напрямую ни с каким аппаратным обеспечением.

Программные интерфейсы. В системе должна быть возможность обработки формата GeoTIFF.

О граничения по памяти. Спутниковые снимки как первичный продукт достаточно большие по объему, однако, используемый на практике растр с четырёхкилометровым разрешением для Арктических морей имеет объём от десятков до сотен Кбайт. Таким образом, можно принять верхнюю оценку для одного файла в один Мбайт. Использование картографических сервисов, в том числе тайлов карты-подложки, существенно увеличивает требуемую память, однако это не является важным в данном работе.

Операции по восстановлению данных. Не требуется.

Условия работы системы. Предварительные действия для работы с системой - формирование входного каталога с загруженными растрами GeoTIFF. Даты, которым соответсвуют эти растры должны быть учтены в конфигурационном файле или без такового файла должны присутствовать в именах растров.

Функции продукта. Необходимо создать программное средство, удовлетворяющее следующим требованиям:

- Выделение фронтов по одному выбранному пользователем GeoTIFF –построение детерминированной карты фронтов, далее ДКФ.

- Выделение фронтов по выбранному пользователем массива данных в формате GeoTIFF– построение оценочной карты фронтов, далее ОКФ.

- Отображение исходного растра, ДКФ и ОКФ на географической карте (подложке с тайлами).

Ограничения. Минимальные системные требования для работы со скриптом:

Поиск пикселов фронта зачастую основан на дифференцировании двумерных скалярных полей. Основой для построения нового поля модулей горизонтальных градиентов выступают формулы [39]:

где Т – значение температуры в узле регулярной сетки, °С;

– шаг расчетной сетки по параллели, км, вычисляемый по следующей формуле:

где

- широта и долгота узлов расчетной сетки, радианы.

Модули разностей значений широты и долготы между узлами сетки вычислялись в десятичных минутах.

Итоговый модуль градиента температуры рассчитывается по формуле:

Этот метод имеет явную привязку к географическим координатам, что определяет его как популярный и естественный выбор при обработке геоданных. Однако не менее распространены и методы работы с растровым изображением для океанографического поля.

Методы работы с растровым изображением используют понятия «соседства» пикселов без установления связи между пространственными точками и точками растра и расстояния. Оператор применяется к каждой точке изображения. На выходе оператора имеем вектор градиента яркости в этой точке, либо его норму.

Методы выделения контуров изображений [1]основываются на базовом свойстве сигнала яркости –разрывности. Для поиска разрывов используется ядро, также называемоефильтром или шаблоном. Ядро представляет собой квадратную матрицу, которая соответствуетгруппе пикселей изображения.

Процесс применения фильтра основан на перемещении маски фильтра от точки к точке изображения; в каждой точке

отклик фильтра вычисляется с использованием предварительно заданных связей. При линейной фильтрации он задается суммой произведения коэффициентов ядра на соответствующие значения пикселей в области.

Для ядра

и фрагмента области изображения под маской

Оператор Собеля основан на применении к изображению целочисленных фильтров в вертикальном и горизонтальном направлениях. Для этого используются ядра преобразования:

В развёрнутом виде, непосредственно для вычисления, используются следующие формулы для расчёта:

Далее формулы (1), (2), (3), будут использоваться для вычисления среднего градиента фронта

Здесь

указывают горизонтальные и вертикальные градиенты пикселя

в одном изображении,

представляет собой соответствующую величину градиента, и

представляет одну из изображений временного ряда SST. По сравнению с величиной градиента, полученной на одном изображении, средний градиент может частично устранить влияние шума и пропущенных данных.

Затем определяется поле модулей градиентов для температурного растра А по формуле:

Градиентные методы позволяют обнаруживать фронты различной силы (то есть средней относительной величины модуля градиента пикселов фронта). Их недостатком является невозможность распознавать и игнорировать ложные фронты, вызванные выбросами в измерениях.

Целью выпускной квалификационной работы было создание компьютерной технологии выделения фронтальных зон по спутниковым снимкам (на примере акватории Баренцева моря)в виде скрипта на языке R. В ходе работы был проведен анализ поставленной задачи, выработаны требования к компьютерной технологиии проведен анализ теоретических сведений предметной области, а также проведен обзор аналогов и средств разработки.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

· Произведено знакомство сгидрологией морей западной Арктики, среднемноголетним положением ФЗ Баренцева моря.

· Произведено знакомство с основными фронтальными зонами Баренцева моря.

2. Сделан обзор методов выделения ФЗ, в том числе применяемых для арктических морей.

3. Создан собственный скрипт как инструмент выделения фронтов на акватории Баренцева моря.

Неотъемлемой частью для выполнения дипломной работы стал Мурманский морской биологический институт, который предоставил данные спутниковых снимков Баренцева моря, а также необходимую литературу для исследования ПФЗ.

Таким образом, был реализован инструмент для обработки изображений в формате GeoTIFF, который удовлетворяет необходимым требованиям.В перспективе имеет место расширение возможностей инструмента-скрипта.