Standard

Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2. / Поляков, Александр Викторович; Виролайнен, Яна Акселевна; Неробелов, Георгий Максимович; Акишина, Светлана Васильевна; Крюковских, Екатерина Петровна; Тимофеев, Юрий Михайлович.

Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024. 2024. стр. 269.

Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийтезисы в сборнике материалов конференциинаучная

Harvard

Поляков, АВ, Виролайнен, ЯА, Неробелов, ГМ, Акишина, СВ, Крюковских, ЕП & Тимофеев, ЮМ 2024, Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2. в Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024. стр. 269, СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, Москва, Российская Федерация, 11/11/24. <http://conf.rse.geosmis.ru/files/books/2024/10221.htm>

APA

Поляков, А. В., Виролайнен, Я. А., Неробелов, Г. М., Акишина, С. В., Крюковских, Е. П., & Тимофеев, Ю. М. (2024). Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2. в Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024 (стр. 269) http://conf.rse.geosmis.ru/files/books/2024/10221.htm

Vancouver

Поляков АВ, Виролайнен ЯА, Неробелов ГМ, Акишина СВ, Крюковских ЕП, Тимофеев ЮМ. Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2. в Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024. 2024. стр. 269

Author

BibTeX

@inbook{1d34950d7705407bb840cf76af177c35,
title = "Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2.",
abstract = "Для наблюдения как общего содержания озона (ОСО), так и тропосферного содержания озона (ТСО) в атмосфере только спутниковые дистанционные методы обеспечивают глобальные непрерывные измерения. Получить информацию об ОСО и ТСО в период полярной ночи позволяют методы, основанные на измерении спектров уходящего теплового излучения атмосферы. Рассматриваются оценки ОСО и ТСО на основе таких спектров, измеряемых прибором ИКФС-2 на борту космического аппарата (КА) «Метеор М» №2, полученные на основе методик, использующих нейронно-сетевые подходы..Разработаны методики определения общего (ОСО) и тропосферного содержания озона (ТСО) из спектров уходящего теплового инфракрасного излучения, основанные на методах искусственных нейронных сетей и главных компонент. Погрешность аппроксимации ОСО при обучении ИНС в среднем близка к 3%, менее 2% в тропической области и возрастает до 6-8 % в полярных областях в зимне-весенний период. Методика определения ОСО была ранее описана, поэтому подробно мы анализируем только ИНС для определения ТСО. Для этого мы рассмотрели различные варианты обучающих данных и оптимизировали структуру ИНС. Погрешность аппроксимации ТСО при обучении оптимальной ИНС составила около 3.4 ЕД.Методики были применены для обработки спектров, измеренных со спутника «Метеор М» №2 в 2015 – 2022 гг. Результаты ОСО сопоставлены с данными ТРОПОМИ и наземной озонометрической сети (приборы Добсона и Брюера, измерения по прямому Солнцу). Стандартные отклонения разностей составили около 2.7% для обоих сопоставлений. Результаты ТСО сравнивались с данными сети NDACC, в среднем стандартные отклонения разностей спутниковых и наземных данных составили около 3 е.Д., что составляет ~15% от ТрСО по данным FTIR-измерений.Полученные величины ОСО и ТСО позволили проанализировать изменчивость этих величин, в частности, над территорией России. Приведены примеры анализа.В настоящем докладе мы хотим показать, что, хотя регрессионный подход считается не оптимальным для решения обратных задач дистанционного зондирования, адекватность и полнота обучающего набора данных позволяет получить хорошие результаты.Исследование выполнено при поддержке СПбГУ (номер Проекта 116234986).",
author = "Поляков, {Александр Викторович} and Виролайнен, {Яна Акселевна} and Неробелов, {Георгий Максимович} and Акишина, {Светлана Васильевна} and Крюковских, {Екатерина Петровна} and Тимофеев, {Юрий Михайлович}",
year = "2024",
month = dec,
day = "2",
language = "русский",
pages = "269",
booktitle = "Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024",
note = "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА : Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объекто ; Conference date: 11-11-2024 Through 15-11-2024",
url = "http://conf.rse.geosmis.ru/",

}

RIS

TY - CHAP

T1 - Нейронно-сетевой подход к определению общего и тропосферного содержания озона из спектральных измерений ИКФС-2.

AU - Поляков, Александр Викторович

AU - Виролайнен, Яна Акселевна

AU - Неробелов, Георгий Максимович

AU - Акишина, Светлана Васильевна

AU - Крюковских, Екатерина Петровна

AU - Тимофеев, Юрий Михайлович

N1 - Conference code: 22

PY - 2024/12/2

Y1 - 2024/12/2

N2 - Для наблюдения как общего содержания озона (ОСО), так и тропосферного содержания озона (ТСО) в атмосфере только спутниковые дистанционные методы обеспечивают глобальные непрерывные измерения. Получить информацию об ОСО и ТСО в период полярной ночи позволяют методы, основанные на измерении спектров уходящего теплового излучения атмосферы. Рассматриваются оценки ОСО и ТСО на основе таких спектров, измеряемых прибором ИКФС-2 на борту космического аппарата (КА) «Метеор М» №2, полученные на основе методик, использующих нейронно-сетевые подходы..Разработаны методики определения общего (ОСО) и тропосферного содержания озона (ТСО) из спектров уходящего теплового инфракрасного излучения, основанные на методах искусственных нейронных сетей и главных компонент. Погрешность аппроксимации ОСО при обучении ИНС в среднем близка к 3%, менее 2% в тропической области и возрастает до 6-8 % в полярных областях в зимне-весенний период. Методика определения ОСО была ранее описана, поэтому подробно мы анализируем только ИНС для определения ТСО. Для этого мы рассмотрели различные варианты обучающих данных и оптимизировали структуру ИНС. Погрешность аппроксимации ТСО при обучении оптимальной ИНС составила около 3.4 ЕД.Методики были применены для обработки спектров, измеренных со спутника «Метеор М» №2 в 2015 – 2022 гг. Результаты ОСО сопоставлены с данными ТРОПОМИ и наземной озонометрической сети (приборы Добсона и Брюера, измерения по прямому Солнцу). Стандартные отклонения разностей составили около 2.7% для обоих сопоставлений. Результаты ТСО сравнивались с данными сети NDACC, в среднем стандартные отклонения разностей спутниковых и наземных данных составили около 3 е.Д., что составляет ~15% от ТрСО по данным FTIR-измерений.Полученные величины ОСО и ТСО позволили проанализировать изменчивость этих величин, в частности, над территорией России. Приведены примеры анализа.В настоящем докладе мы хотим показать, что, хотя регрессионный подход считается не оптимальным для решения обратных задач дистанционного зондирования, адекватность и полнота обучающего набора данных позволяет получить хорошие результаты.Исследование выполнено при поддержке СПбГУ (номер Проекта 116234986).

AB - Для наблюдения как общего содержания озона (ОСО), так и тропосферного содержания озона (ТСО) в атмосфере только спутниковые дистанционные методы обеспечивают глобальные непрерывные измерения. Получить информацию об ОСО и ТСО в период полярной ночи позволяют методы, основанные на измерении спектров уходящего теплового излучения атмосферы. Рассматриваются оценки ОСО и ТСО на основе таких спектров, измеряемых прибором ИКФС-2 на борту космического аппарата (КА) «Метеор М» №2, полученные на основе методик, использующих нейронно-сетевые подходы..Разработаны методики определения общего (ОСО) и тропосферного содержания озона (ТСО) из спектров уходящего теплового инфракрасного излучения, основанные на методах искусственных нейронных сетей и главных компонент. Погрешность аппроксимации ОСО при обучении ИНС в среднем близка к 3%, менее 2% в тропической области и возрастает до 6-8 % в полярных областях в зимне-весенний период. Методика определения ОСО была ранее описана, поэтому подробно мы анализируем только ИНС для определения ТСО. Для этого мы рассмотрели различные варианты обучающих данных и оптимизировали структуру ИНС. Погрешность аппроксимации ТСО при обучении оптимальной ИНС составила около 3.4 ЕД.Методики были применены для обработки спектров, измеренных со спутника «Метеор М» №2 в 2015 – 2022 гг. Результаты ОСО сопоставлены с данными ТРОПОМИ и наземной озонометрической сети (приборы Добсона и Брюера, измерения по прямому Солнцу). Стандартные отклонения разностей составили около 2.7% для обоих сопоставлений. Результаты ТСО сравнивались с данными сети NDACC, в среднем стандартные отклонения разностей спутниковых и наземных данных составили около 3 е.Д., что составляет ~15% от ТрСО по данным FTIR-измерений.Полученные величины ОСО и ТСО позволили проанализировать изменчивость этих величин, в частности, над территорией России. Приведены примеры анализа.В настоящем докладе мы хотим показать, что, хотя регрессионный подход считается не оптимальным для решения обратных задач дистанционного зондирования, адекватность и полнота обучающего набора данных позволяет получить хорошие результаты.Исследование выполнено при поддержке СПбГУ (номер Проекта 116234986).

M3 - тезисы в сборнике материалов конференции

SP - 269

BT - Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024

T2 - СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА

Y2 - 11 November 2024 through 15 November 2024

ER -

ID: 127981652