Космический мониторинг заснеженности территории речных бассейнов : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Космический мониторинг заснеженности территории речных бассейнов : научное издание

Перевод названия: Space Monitoring of Snow Cover of River Watersheds

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Идентификатор DOI: 10.17516/1999-494X-2017-10-6-704-713

Ключевые слова: snow cover, Terra, image classification, river watershed, снежный покров, классификация изображений, речной бассейн

Аннотация: Для обеспечения гидролого-математических моделей прогноза стока рек создана автоматическая геоинформационная система мониторинга заснеженности речных бассейнов по данным КА Terra, в которой предпринята попытка достичь максимально возможного разрешения данных о заснеженности по времени. Система основана на стандартных алгоритмах классификации снега и облачности, а также оригинальном алгоритме композиции данных за несколько суток на основе метода кумулятивных сумм для обнаружения разладки, с помощью которого достигается 99%-е накопление безоблачной территории за 16 суток и несмещённая оценка момента стаивания снега, невзирая на неустранимое наличие облачности на суточных данных. Система реализована на «клиент-серверной» архитектуре с вебклиентом и внедрена в оперативную практику в пяти Управлениях по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Урала, Сибири и Дальнего Востока. The automated geographical information system for monitoring of snow cover of river watersheds based on Terra data is developed for providing data for hydrological mathematical models of river runoff forecasts, in which an attempt to achieve best possible time resolution is undertaken. System is built on standard algorithms of snow and cloud classification and include new multiday data composition algorithm based on method of cumulative sums for detecting abrupt changes in a casual process, which makes possible to achieve 99% cloud free territory accumulation for a 16 days and unbiased assessment of moment of snow melting, despite of unavoidable presence of clouds in daily data. System is realized on client-server architecture with web-client and is already embedded together with forecast models in operational practice in 5 Administrations on hydrometeorology of Ural, Siberia and Far East.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии

Выпуск журнала: Т. 10, 6

Номера страниц: 704-713

ISSN журнала: 1999494X

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет

Авторы

  • Ромасько В.Ю. (Красноярский государственный аграрный университет)
  • Бураков Д.А. (Красноярский государственный аграрный университет)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.