Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › тезисы в сборнике материалов конференции › научная
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 конференций › тезисы в сборнике материалов конференции › научная
}
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