Садовничий В.А

ИНФОРМАЦИОННО-ДИНАМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
В ОБЛАСТИ КОСМИЧЕСКОГО ЗЕМЛЕВЕДЕНИЯ
В.А. Садовничий, В.В. Козодеров, Л.А. Ушакова, С.А. Ушаков
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
E-mail: vkozod@inm.ras.ru
В современных условиях значительного возрастания потоков данных для целей исследований Земли из космоса, наряду со стандартным использованием текущих многоспектральных изображений, анализ временных рядов получаемой новой информационной продукции рассматривается как важнейшая составная часть обработки и интерпретации
спутниковых и наземных наблюдений. На первый план выдвигаются методы восстановления параметров, характеризующих состояние атмосферы, океана и поверхности суши. Для
почвенно-растительного покрова одним из таких параметров, инвариантных относительно
угловых условий съемки и визирования наблюдаемых природных объектов из космоса, является объем фитомассы (т/га), для поверхности океана — содержание хлорофилла в воде
(мг/м3). Исходным для реализации предлагаемых методов космического землеведения служит функциональное описание формирования спектральных образов наблюдаемых объектов по их многоспектральным изображениям. Демонстрируются примеры обработки соответствующих изображений и представления конечной информационной продукции в
терминах указанных параметров для лесных экосистем, океанических акваторий, геологических объектов и др. На основе систематизированных данных среднегодовых наблюдений
из космоса показаны распределения первичной продукции Мирового океана и экосистем
поверхности суши как основы изучения глобальной климатической системы. Обоснованы
информационно-динамические модели описания изменений наблюдаемых объектов с помощью операторных уравнений для основных характеристик (корреляционные и спектральные функции, матрицы плотности и собственных энергий и др.) исследуемых статистических ансамблей выделяемых в процессе обработки классов объектов. Уточняются
особенности параметрических воздействий на экосистемы солнечного и теплового излучения, приводящих к резонансным эффектам, нелинейным взаимодействиям и появлению характерных мод функционирования биосферы как саморазвивающейся системы.
Введение
Два основные направления научно-технологических разработок определяют возможности получения новых знаний о состоянии природной среды и проведения прикладных
исследований взаимодействия солнечного и собственного длинноволнового излучения
Земли с атмосферой, океаном и поверхностью суши. Первое из этих направлений связано с
получением, обработкой и интерпретацией измерительных данных регулярного космического мониторинга природных объектов. Здесь основой исследований служат методы распознавания образов и анализа сцен — области прикладной математики, оперирующей с
представлениями о трансформации образов наблюдаемых объектов на их многоспектральных изображениях, регистрируемых спутниковой аппаратурой. Второе направление характеризует современные представления о математическом моделировании природных процессов на основе заданных уравнений (например, уравнений термогидродинамики).
В первом из перечисленных направлений развиваются свои информационнодинамические модели, основой которых являются измерительные данные разного пространственного (низкое — элемент разрешения около 1 км, среднее — сотни метров, высокое — десятки метров) и спектрального (десятки и сотни спектральных каналов) разрешения. Отдельные результаты обработки многоспектральных космических изображений
могут быть представлены в узлах регулярной сетки, что позволяет осуществлять их сопоставление с данными математического моделирования. При моделировании глобальных
биогеофизических процессов обычно используются сетки в десятки и сотни километров
(один градус или полградуса по широте и долготе) с параметризацией соответствующих
ИНФОРМАЦИОННО-ДИНАМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ КОСМИЧЕСКОГО ЗЕМЛЕВЕДЕНИЯ
175
процессов, которые называются подмасштабными, в пределах таких сеточных областей.
Становятся очевидными преимущества данных космического мониторинга природной среды перед традиционным моделированием, поскольку в этом случае при анализе временных
рядов параметров, характеризующих состояние наблюдаемых объектов, имеется возможность описывать природные процессы более высокого разрешения, чем при использовании
данных моделирования.
Космическое землеведение — междисциплинарное научное направление, призванное
объединить физико-математические, информационно-динамические, геолого-биологические и другие направления исследований глобальных и региональных природных процессов
(Садовничий и др. 1998; 2000). Для практических целей обычно используются технологии
географических информационных систем (ГИС), т. е. обработки географически привязанных данных дистанционного зондирования для конкретных предметных областей (экология, геология, гидрология, сельское и лесное хозяйство и т. п.). В этих технологических
разработках результаты фундаментальных исследований взаимодействия атмосферы, океана и поверхности суши пока не получили широкого распространения. Между тем, имеются
новые возможности функционального описания формирования образов природных объектов по их многоспектральным изображениям (Козодеров, 2002). Эти новые возможности
развиваются для решения обратных задач оценки параметров состояния природных объектов по данным спутниковой видеоспектрометрии, под которой понимаются измерительные
данные, представленные в форме многоспектральных изображений. Одним из таких параметров для поверхности суши (травянистые, лесные и другие экосистемы) является объем
зеленой фитомассы листвы или хвои, а для водоемов – содержание хлорофилла (основного
пигмента фитопланктона) в воде. Видеоспектрометрия в видимой, инфракрасной и микроволновой областях спектра служит основным методом развития соответствующих приложений при оценке перечисленных параметров с учетом атмосферной коррекции обрабатываемых изображений.
Новые подходы к интерпретации данных космического мониторинга
Исходной базой интерпретации данных дистанционного зондирования является
функциональное описание взаимодействия полей излучения в выбранных спектральных
каналах с природными системами. Обычно говорят о прямых задачах описания интенсивностей уходящего излучения, регистрируемых спутниковой аппаратурой, при его взаимодействии с природными средами (земная поверхность и атмосфера), а также об обратных
задачах восстановления параметров состояния наблюдаемых объектов по данным получаемых измерений. На языке математики решение прямых задач означает нахождение исходного функционала J регистрируемых на спутнике мгновенных значений яркости для строк
и столбцов (i, j) многоспектральных изображений (n измерительных каналов) при заданных
углах визирования (θ, φ), зенитном угле Солнца θ0 и конкретном состоянии атмосферы А
(оно обычно определяется прозрачностью атмосферы и яркостью дымки — той частью
рассеянного в атмосфере излучения, которая не несет полезной информации о состоянии
наблюдаемых объектов земной поверхности) с учетом функции чувствительности F
соответствующей измерительной системы дистанционного зондирования. Получаемый
таким образом функционал Jij оказывается также зависящим от природно-специфических
характеристик Пk (k — число таких характеристик), от которых в свою очередь зависят
такие комплексные показатели состояния природных объектов (M), как объем зеленой
фитомассы растительности (лесной, травянистой, сельскохозяйственной и др.) на
поверхности суши и содержание хлорофилла (основного пигмента фитопланктона) в
водоемах, морях и океанах. Например, для лесных экосистем число k характеризует
плотность полога (наличие отдельных слоев листвы/хвои, веток, побегов и т. п.) и
ажурность крон деревьев (наличие «дырок» – открытого пространства в пологе леса).
176
В.А. САДОВНИЧИЙ, В.В. КОЗОДЕРОВ, Л.А. УШАКОВА, С.А. УШАКОВ
«дырок» – открытого пространства в пологе леса). Получение эмпирических зависимостей
M(Пk) составляет содержание методов наземного обследования состояния соответствующих природных объектов (на дискретных тестовых участках земной поверхности, выборочных корабельных измерениях и др.).
Нахождение этих комплексных показателей природных сред Mij, обычно называемых
параметрами состояния для каждого элемента многоспектрального спутникового изображения, характеризует новые подходы к обработке и интерпретации данных дистанционного зондирования в сравнении с традиционными подходами. Новизна заключается в количественной оценке пространственных распределений этих параметров по данным
дистанционного зондирования в отличие от их точечного определения в подспутниковых
экспериментах. Указанные параметры состояния инвариантны относительно угловых условий съемки, визирования соответствующих объектов из космоса и состояния атмосферы в
момент съемки, т. е. для каждого элемента спутникового изображения несут полезную информацию о самих объектах наблюдения, а не о шумовых характеристиках дистанционного зондирования (соседние элементы визируемых объектов, искажающее влияние атмосферы и др.).
С учетом сделанных замечаний решение обратных задач оценки этих параметров по
многоспектральным спутниковым изображениям символически можно представить как
Jij {F(n) [(θ, ϕ); θ0; A; M (Пk)]} ⇒ Mij.
Если технологически реализован такой новый подход в решении обратных задач дистанционного зондирования, то проблема предсказуемости глобальных и региональных изменений природных сред по данным их регулярного космического мониторинга во времени t становится проблемой нахождения статистической значимости кросс-корреляций
аномалий соответствующих процессов для значений Mij (t) при анализе временных рядов
спутниковых наблюдений.
Основы реализации новых подходов
На рис. 1 приведен типичный пример спектрального распределения энергии солнечного излучения, достигающего земной поверхности. Это известная картина существования
характерного максимума солнечного спектра вблизи длины волны около 0,55 мкм как на
верхней границе атмосферы, так и на уровне земной поверхности, с достаточно монотонным убыванием энергии в сторону более длинных волн. Исключение в такой картине
уменьшения энергии падающего излучения с увеличением длины волны составляют отдельные неоднородности спектрального хода рассматриваемой величины, которые появляются вследствие существования слабых полос поглощения излучения различными соединениями в атмосфере.
На рис. 2 показаны четыре типичных примера спектральной отражательной способности лесной растительности в нормальном состоянии: листьев осины (а), хвои ели (б),
хвои сосны (в), кустарниковой растительности (г). Здесь характерным является максимум
энергии вблизи той же длины волны около 0,55 мкм (первая мода отражения), который
значительно ослабляется в процессе взаимодействия солнечного излучения с растительностью. Вторая мода отражательной способности во всех этих четырех примерах связана с
полосой поглощения хлорофилла вблизи длины волны около 0,65 мкм. Наконец, третья
мода максимальных значений отражательной способности для длин волн более 0,7 мкм дает представление о функционировании живой системы, поскольку соответствует возрастанию отражательной способности здоровой растительности при общем убывании интенсивности падающего на нее солнечного излучения (см. рис. 1). В некоторых работах по
актинометрии эту моду максимальной отражательной способности растительности в ближ-
ИНФОРМАЦИОННО-ДИНАМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ КОСМИЧЕСКОГО ЗЕМЛЕВЕДЕНИЯ
177
ней инфракрасной области спектра увязывают с многократным рассеянием света внутри
зеленого листа, чтобы привязать соответствующие рассуждения к теории переноса излучения. Для неживого листа отражательная способность будет иметь достаточно монотонный
ход по всей спектральной области рис. 2, лишь слегка возрастая в ближней инфракрасной
области.
Рис. 1. Распределение спектральной плотности потока солнечной радиации: 1 — наблюдаемая инсоляция
(поток приходящего солнечного излучения) на уровне верхней границы атмосферы; 2 — наблюдаемая
инсоляция на уровне моря. Заштрихованные области показывают поглощение различными газами в чистой атмосфере (расшифровка линий поглощения дана внизу параллельно оси абсцисс), внешняя огибающая заштрихованных областей характеризует ослабление солнечной радиации за счет рассеяния
Возникает вопрос, какими должны быть модели преобразования данных рис. 1 в
спектральные характеристики рис. 2. Можно предположить, что для описания появления
указанных мод на данных рис. 2 применимы методы нелинейной оптики, которые позволяют найти уравнения, определяющие так называемое вынужденное комбинационное рассеяние при взаимодействии солнечного излучения с молекулами живой ткани отдельных
листьев растительности. Именно такое рассеяние, когда частота падающего излучения совпадает с собственной частотой колебания живой системы, способствует действию такой
«зеленой системы» как единого согласованного организма. Основанием применимости таких подходов служат резонансные эффекты поглощения солнечных фотонов структурой
листьев отдельных растений с фотосинтезом зеленых тканей этих структур. В нелинейной
оптике проблема состоит в повышении энергетического порога лазерных систем за счет
возбуждения молекул отдельных соединений. В нашем случае такое возбуждение модно
рассматривать как изменение амплитуды правых частей представленных на рис. 2 кривых.
Характерный максимум на каждой из этих кривых, соответствующий нормальному состоянию такой живой системы, уступает место практически монотонному ходу спектральной
отражательной способности при появлении стрессовых состояний (за счет дефицита увлажнения, загрязнений окружающей среды и др.). При этом исчезают как слабый максимум, так и минимум отражения на данных рис. 2 для более коротких длин волн, так что в
итоге отмечается лишь относительно слабое возрастание отражательной способности пожелтевшей растительности в сторону более длинных волн.
178
В.А. САДОВНИЧИЙ, В.В. КОЗОДЕРОВ, Л.А. УШАКОВА, С.А. УШАКОВ
а)
б)
в)
г)
Рис. 2. Спектральное распределение отражательной способности: листьев осины (а), хвои ели (б), хвои
сосны (в), кустарниковой растительности (г)
Перспективы
Возможности реализации рассматриваемых здесь моделей описания функционирования живых систем показаны в работе (Козодеров, 2003). Действие биосферы как параметрической системы, функционирующей при определенных условиях внешней среды (температуры, влажности и др.), представляется следующим образом. После возобновления
вегетации за счет широкополосной накачки спектром солнечного излучения (см. рис. 2)
«заводится хлорофилловая система» биологического насоса, обеспечивающая поддержание
обменных процессов. Затравкой для последующего устойчивого функционирования системы служит так называемая немонохроматическая стоксова волна, которая характеризует
ослабление излучения в «резонаторе» листовой поверхности. Наряду с двумя появляющимися модами (ослабленное солнечное излучение в области максимума его энергии и поглощение хлорофилла) возникает третья мода, характеризующая собственные колебания
живой системы. Эта последняя мода ассоциируется с упомянутой выше внутренней антистоксовой компонентой; ее поведение можно исследовать аналогично стоксовой. Устанавливается когерентный режим обеспечения процессов поддержания жизни и саморегуляции.
При определенных условиях (например, дефицит влаги) может происходить срыв когерентного режима, но система обладает собственным механизмом саморегуляции. В частности, в системе существует устьичная регуляция, уменьшающая при высоких внешних температурах, которые могут вызвать стрессовое состояние, испарение с листовой
поверхности. Некогерентный режим функционирования приводит к возникновению услоИНФОРМАЦИОННО-ДИНАМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ КОСМИЧЕСКОГО ЗЕМЛЕВЕДЕНИЯ
179
вий завядания растительности. Окончательное пожелтение листвы наблюдается при полном отказе в работе хлорофилловой системы.
Другой частью этих исследований является обоснование применимости современных
подходов к изучению статистических ансамблей и соответствующих уравнений для функций распределения равновесных и неравновесных состояний исследуемых систем с учетом
необратимости происходящих процессов. При этом используется формализм коммутаторов
(не равных нулю комбинаций математических операторов, описывающих состояния и изменения соответствующих систем). В итоге анализ мультивременных и разномасштабных
данных, берущих свое начало от исходных спутниковых изображений, способствует пониманию существующих ограничений для моделей описания эволюции природных систем в
сравнении с предлагаемыми новыми моделями.
Работа проводится при поддержке РФФИ (проекты № 01-05-64143 и 03-01-00132).
Литература*
Козодеров В.В. Проблемы моделирования и мониторинга природных систем // Модели механики сплошной среды: Обзорные доклады и лекции XVI сессии Международной
школы по моделям механики сплошной среды. Тр. Математич. центра им. Н.И. Лобачевского. Казань: Казанское математич. о-во, 2002. Т. 15. С. 79–109.
Козодеров В.В. Биосфера из космоса: интерпретация радиационных образов природных объектов по их многоспектральным изображениям // Исслед. Земли из космоса. 2003.
№ 6. С. 27–44.
Садовничий В.А. Космическое землеведение: информационно-математические основы / Козодеров В.В., Косолапов В.С., Садовничий В.А. и др.; Ред. Садовничий В.А. М.:
МГУ, 1998. 576 с.
Садовничий В.А. Космическое землеведение: диалог природы и общества. Устойчивое развитие / Козодеров В.В., Садовничий В.А., Ушакова Л.А., Ушаков С.А. М.; Ред. Садовничий В.А. М.: МГУ, 2000. 640 с.
*
Библиографический список дан в авторской редакции.
180
В.А. САДОВНИЧИЙ, В.В. КОЗОДЕРОВ, Л.А. УШАКОВА, С.А. УШАКОВ