Восстановление высоты нижней границы облаков по спутниковым данным MODIS с помощью самоорганизующихся нейронных сетей
А.В. СКОРОХОДОВ1, К.Н. ПУСТОВАЛОВ1,2, Е.В. ХАРЮТКИНА2, В.Г. АСТАФУРОВ1
1Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, Томск, Россия
vazime@yandex.ru
2Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия
const.pv@yandex.ru
Ключевые слова: атмосфера, высота нижней границы облаков, оптическая толщина, нейронные сети, обработка изображений, спутниковые данные
Страницы: 670-680
Аннотация
Представлен алгоритм восстановления высоты нижней границы облаков (ВНГО) по данным пассивного спутникового зондирования с помощью методов искусственного интеллекта. Определение ВНГО рассмотрено как частный случай решения задачи классификации. Обучение алгоритма осуществлялось путем сопоставления результатов активных измерений ВНГО на сети наземных светолокационных и лазерных регистраторов ASOS (Automated Surface Observing System), лидаром CALIOP (спутник CALIPSO) и радаром CPR (спутник CloudSat) с другими параметрами облачности, полученными по данным спектрорадиометра MODIS (спутник Aqua). Проанализированы возможности инструментов активного зондирования по определению ВНГО у облаков с различной оптической толщиной. Алгоритм восстановления ВНГО основан на использовании трех независимых самоорганизующихся нейронных сетей Кохонена. Определены значения ВНГО однослойной облачности над Западной Сибирью в летнее время по дневным данным MODIS. Установлено, что разработанный алгоритм недооценивает ВНГО во всем диапазоне допустимых значений оптической толщины. Среднее смещение полученных оценок ВНГО относительно эталонных данных ASOS/CALIOP/CPR составляет -0,2 км при среднеквадратичном отклонении 1,2 км.
DOI: 10.15372/AOO20230807 |
