Примеры использования космической информации
В экологическом мониторинге.
Мониторинг загрязнения окружающей среды
Обнаружение загрязнения окружающей среды. Распознавание чаще всего базируется на том факте, что конкретный район с наибольшей вероятностью может подвергнуться загрязнению только определенным веществом (субстанцией). По космическим изображениям можно практически непрерывно прослеживать контуры однородных крупномасштабных областей загрязнения. Идентификация в значительной степени облегчается возможностью оценки пространственных размеров таких областей.
Загрязнение почвы сточными водами. Его можно обнаружить на космических изображениях высокого разрешения, получаемых, на-пример, с помощью радиометра MSS спутника Landsat, который для отображения полного кадра 185×185 км2 использует 28 000 линий с 3200 элементами изображения на каждой линии.
Загрязнение воздуха дымными шлейфами, газовыми веществами или атмосферными аэрозолями можно оценить по спутниковой информации. Достаточно узкие лентообразные (а иногда и с заметной клиновидностью) атмосферные рассеивающие системы, которые на спутниковых снимках выглядят более светлыми в любом участке диапазона длин волн 0,5–1,1 мкм, можно дешифрировать как характерные облака, инверсионные следы за самолетами или морскими судами, шлейфы пыли или дыма.
Концентрация газообразных веществ (SO2, NH3, N2O и CН4) поддается контролю со спутников в случае значительного загрязнения (когда велико произведение концентрации загрязняющего вещества на высоту). В случае N2O и H2S (характерная концентрация у земной поверхности составляет всего лишь 0,002 млн –1) контроль за областями загрязнения практически неосуществим. Полоса поглощения СН4 обнаруживается на длине волны 7,7 мкм.
В последнее десятилетие разработан метод обнаружения и измерения концентрации газовых компонентов, основанный на корреляционной спектроскопии и заключающийся в сравнении измеренного спектрального сигнала с известными спектральными линиями поглощения загрязняющего вещества. Корреляционную спектроскопию можно приспособить к спектрам поглощения со многими выраженными пиками (локальными максимумами) и впадинами (локальными минимумами), например, для полосы поглощения SO2 на волне 300 нм или для полосы поглощения NO2 на длинах волн 400–440 нм. На измеренные спектральные яркости накладывается специальная маска так, чтобы можно было снять только два показания. Одно показание представляет собой сумму энергетических яркостей на длинах волн, соот-ветствующих пикам поглощения, а другое — сумму энергетических яркостей на длинах волн, соответствующих впадинам. Разница между этими отсчетами, деленная на их сумму, зависит от произведения концентрации загрязняющего вещества на вертикальную протяженность области загрязнения и почти не зависит от солнечного излучения во время измерений (высоты Солнца, облачного покрова). Проверка метода с помощью воздушного шара, перемещающегося на высоте 35 км над большей частью озонного слоя, показала возможность проведения контроля со спутников
В качестве исходной информации использовались космические изображения высокого разрешения с различных КС: панхроматическое и многозональное изображения со спутника SPOT прибора HRV, два многозональ-ных изображения со спутника «Ресурс», а также радиолокационные изображения, полученные со спутников ERS-1 и «Алмаз», ERS(В Сургутском районе)
Космический мониторинг водных ресурсов
Индикация состояния водосборов и водохранилищ. Качество оценки интенсивности весеннего половодья определяется полнотой и объективностью информации о динамике снежного покрова на водосборе и запасах воды в снеге. Поэтому задача сводится к получению необходимых сведений о распределении снежного покрова по площади и во времени с заданной частотой и точностью. По космическим изображениям, получаемым в видимом участке спектра излучения, при благоприятных условиях (отсутствие облачности, достаточная освещенность и др.) можно изучить: особенности распределения снежного покрова на водосборах, степень их покрытия снегом и средние значения высоты снеговой линии в дни наземных гидрологических съемок; сроки образования и схода снежного покрова на различных высотах за каждый год; продолжительность залегания снежного покрова на различных высотах, длительность периодов образования и схода снежного покрова, длительность бесснежного периода в горах за каждый се-зон, а также сделать многолетние выводы о сроках образования и схода снежного покрова, продолжительности его залегания на разных высотах. Сведения о высоте снеговой линии используются для определения площади одновременного снеготаяния и для расчета распределения снегозапасов по высоте. Наблюдения МСЗ за динамикой снеговой линии можно использовать и в прогностических связях как показатель снегозапасов на водосборе. Для отдельных водосборов возможно выявление зависимости высоты снеговой линии и степени покрытия водосборов снегом от сумм положительных значений средней суточной температуры воздуха, накопленных ко дню гидрологической съемки.
Возможность оценки ледовой обстановки на озерах и водохранилищах по космическим снимкам в значительной степени определяется разрешающей способностью аппаратуры МСЗ и размерами водоемов. По спутниковым данным наблюдений можно определить сроки очищения ото льда малых и средних озер, получить генерализованную схему ледового состояния средних по размеру водохранилищ, картографировать ледовую обстановку на больших озерах. По сканерным многозональным космическим изображениям можно обнаружить некоторые детали ледовой обстановки. Контуры, разграничивающие различные состояния ледяного покрова на озере, можно с космического снимка (среднего или высокого разрешения) перенести на карту. Степень покрытия озера льдом оценивают отношением занятой льдом акватории к общей площади озера. Ряд последовательных снимков за весенний период помогает уточнить динамику очищения водохранилища ото льда. В ходе анализа многоспектральных космических изображений ледовой обстановки на озерах часто используют приборы (фотометры), синтезирующие по результатам обработки псевдо-цветные изображения.
Оценка разливов и затопления речных пойм. Основной проблемой для использования спутниковой информации являются трудности дешифрирования границы разлива, неопределенность связей физиогномических компонентов поймы с частотой ее затопления, отсутствие надежных критериев для оценки точности результатов.
Пойма — это часть дна речной долины, затопляемая в периоды высокой воды, формирующаяся в результате отложения переносимых потоками наносов в ходе плановых деформаций речного русла. Космические изображения среднего разрешения обеспечивают установление границы поймы, площадей ее затопления на момент съемки, типа поймы. Полезная информация о состоянии поймы заключается в характеристике процентного соотношения затопленных и сухих частей поймы. В спектральном интервале 0,7–1,1 мкм более четко выделяются затопленные участки, а в диапазоне 0,5–0,7 мкм можно опознать направление течений речных вод и зоны их распределения. Основными дешифровочными признаками при выделении затопленных зон являются форма, размер, структура и местоположение деталей на изображении. Определяющим признаком при этом является контраст тона изображения: черный или почти черный тон соответствует затопленным или частично затопленным участкам. Задача распознавания степени затопления (одной из шести градаций 0–10, 11–30, 31–50, 51–70 и 71–100 %) элементарных участков поймы решается путем квантования оптической плотности в исследуемом участке по уровням. После распознавания всем элементам изображения однородной зоны придается одно значение плотности, в результате чего изображение участка поймы окажется разделенным по степени затопления. Спутниковая информация о затоплении речных пойм используется для контроля сведений об уровнях выхода воды на пойму, поиска связей размера затопленных площадей с уровнем и расходом воды, для наблюдений за продвижением волны половодья вдоль реки и фиксации катастрофических затоплений.
(г. Санкт-Петербурга по данным прибора AVHRR спутника NOAA, Исследование загрязнения водной поверхности Невской Губы спутником «Космос-1939»)