Технологические возможности спутникового Центра ДВО РАН

Вестник ДВО РАН. 2016. № 4

УДК 532.5.032:528.77

В.А. ЛЕВИН, А.И. АЛЕКСАНИН, М.Г. АЛЕКСАНИНА, П.В. БАБЯК, С.Е. ДЬЯКОВ, А.А. ЗАГУМЁННОВ, АС. ЕРЁМЕНКО, ВС. ЕРЁМЕНКО, С.Н. КАТАМАНОВ, В. КИМ, В.А. КАЧУР, ИВ. НЕДОЛУЖКО, ЕВ. ФОМИН

Технологические возможности Спутникового центра ДВО РАН

В работе рассматриваются проблемы развития и функционального наполнения информационной системы ЦКПрегионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН. Анализируются принципы и особенности построения таких систем. Особое внимание уделяется обеспечению оперативности обработки и поставки информации, а также развитию технологий в соответствии с запросами потребителей.

Ключевые слова: информационная система, первичная и тематическая обработка спутниковых данных, Дальневосточный регион.

Technological capabilities of center for satellite Monitoring FEB RAS. V.A. LEVIN, A.I. ALEXANIN, M.G. ALEXANINA, P.V. BABYAK, S.E. DYAKOV, A.A. ZAGUMENNOV, A.S. EREMENKO, V.S. EREMENKO, S.N. KATAMANOV, V. KIM, V.A. KACHUR, I.V. NEDOLUZHKO, E.V. FOMIN (Institute of Automation and Control Processes, FEB RAS, Vladivostok).

The problems of development and functional contents of information system of Multiple Access Center for Regional Satellite Monitoring of the Environment of FEB RAS are discussed. The concepts and features of such systems are analyzed. Emphasis is made to operative data processing and delivery, as well as to technologies development according to consumer requirements.

Key words: information system, satellite data primary and thematic processing, Far East region of Russia

Спутниковые данные становятся все более востребованным источником информации в задачах мониторинга и ретроспективного анализа различных природных и техногенных процессов. Оперативное поступление информации обеспечивается региональными спутниковыми центрами, в которых внедряются технологии приема, архивирования и обработки спутниковых данных. Разработка новых технологий расчета физических параметров зондируемой среды требует значительного времени, в связи с чем замедлен отклик на появление новых приборов и тематических задач.

ЛЕВИН Владимир Алексеевич - академик, руководитель ЦКП Регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН; *АЛЕКСАНИН Анатолий Иванович - доктор технических наук, ответственный исполнитель ЦКП, заведующий лабораторией, АЛЕКСАНИНА Марина Георгиевна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник, БАБЯК Павел Владимирович - главный специалист, ДЬЯКОВ Сергей Евгеньевич - младший научный сотрудник, ЗАГУМЁННОВ Алексей Андреевич - инженер-программист, ЕРЁМЕНКО Александр Сергеевич - кандидат технических наук, инженер-программист, КИМ Владимир - кандидат технических наук, младший научный сотрудник, НЕДОЛУЖКО Илья Валерьевич - кандидат технических наук, старший инженер-программист, ФОМИН Евгений Витальевич - ведущий инженер (лаборатория спутникового мониторинга Института автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток); КАЧУР Василий Анатольевич - младший научный сотрудник, ЕРЁМЕНКО Виталий Сергеевич - аспирант (Дальневосточный федеральный университет, Владивосток). * E-mail: aleks@iacp.dvo.ru

Работа частично поддержана Программой «Дальний Восток» Президиума ДВО РАН, грантом РНФ № 14-5000034, грантами РФФИ № 16-31-00517, 16-37-00495, 14-01-00414.

В 1998 г. по соглашению директоров трех институтов (ИАПУ ДВО РАН, ТОИ ДВО РАН, ТИНРО-Центр) был создан Межведомственный центр регионального спутникового мониторинга на базе лаборатории спутникового мониторинга Института автоматики и процессов управления ДВО РАН. В 2002 г. он был зарегистрирован в международном реестре GCMD (Global Change Master Directory) как RU/RAS/IACP/SML, а в 2003 г. получил статус Центра коллективного пользования (ЦКП) РАН и официальное название «ЦКП Регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН» (далее -Центр). В качестве основного направления развития Центра выбран мониторинг океана и атмосферы в Дальневосточном регионе с целью информационного обеспечения научно-исследовательских работ и хозяйственных приложений. Построение и развитие Центра предполагает решение двух проблем: создание оптимальной структуры информационной системы и выбор ее функционального наполнения.

Оптимальное решение проблем базируется на требованиях, предъявляемых к информационному обеспечению Спутникового центра [16, 17, 20]. В их числе оперативность получения результата потребителем и возможность быстрой адаптации технологии под его запросы. Это подразумевает построение тематически нейтральной открытой системы и организацию высокопроизводительной обработки данных. Следование мировым тенденциям построения систем обработки и доступа к спутниковым данным (GRID-вычисления, стандарты OGC) обеспечивает возможность интеграции с внешними информационными системами, такими как системы ESA, NASA и Роскосмоса [19, 20].

Отдельной проблемой является обеспечение оптимального функционального наполнения Центра, под которым подразумевается набор источников данных (не только спутниковых) и программное обеспечение для их тематической обработки. Основные требования к функциональному обеспечению разобраны в работе [16]. Совершенствование приборной базы спутников, увеличение числа спутниковых платформ, рост качества поставляемых данных, развитие алгоритмов тематической обработки данных - все это заставляет непрерывно развивать технологические и функциональные возможности Центра.

Информационная система

Создаваемые в Спутниковом центре ДВО РАН технологии приема, обработки и архивирования данных объединены в рамках информационной системы Центра (рис. 1). Требования, предъявляемые к системе, определили ее структуру и функциональные возможности.

В Центре круглосуточно работают службы приема данных с полярно-орбитальных и геостационарных; обеспечиваются накопление архивов, распределенная обработка и поставка через Интернет базовых видов информации, принимаемой со спутников NOAA, HIMAWARI, AQUA, TERRA, METOP-A, METOP-B, SUOMI-NPP, Метеор-М. Обработку данных выполняет разработанная в Центре распределенная система обработки (РСО) спутниковых данных, основанная на GRID-вычислениях, где каждый вычислительный узел является независимым компьютером, связанным с другими посредством сети. Одним из таких узлов является кластер ЦКП «Дальневосточный вычислительный ресурс» (ДВВР) производительностью до 18 терафлопс, обеспечивающий оперативную обработку данных [20]. Предложенный подход к формированию распределенной системы обработки позволяет обеспечить полностью автоматический запуск задач, оперативность обработки поступающих данных, автоматическую балансировку нагрузки и устойчивость к выходу из строя отдельных узлов.

Объем архива спутниковых данных, ведущегося в Центре с 1993 г., превышает 40 ТБ. Основой архива является сетевое хранилище, построенное на базе технологии RAID общей емкостью более 100 ТБ. Для обеспечения передачи больших объемов данных между

Рис. 1. Информационная система Спутникового центра ДВО РАН

различными частями распределенной системы адаптирован пакет iRODS и используется архитектура data grid как перспективное направление в области распределенной передачи данных (рис. 1).

При долговременном хранении в Центре предпочтение отдается данным низких уровней обработки (L0, L1). Ведется оперативный архив стандартной продукции под типовые задачи потребителей. Значительное количество продукции Центр предоставляет по индивидуальным запросам.

Для обеспечения доступа пользователя к данным и службам их обработки, а также взаимодействия с внешними информационными системами, в Спутниковом центре ДВО РАН развивается система интеграции ресурсов Центра (СИРЦ) [20]. СИРЦ обеспечивает потребителю простой доступ к средствам обработки спутниковых данных, позволяя выбирать желаемый способ обработки и задавать ее параметры. Управление данными (доступ к файлам, картографические сервисы) и метаданными (поиск) СИРЦ объединено в рамках модели репозитория. При этом данные пользователя могут быть обработаны наравне с данными Центра, а результат получен пользователем в удобном для него формате.

При разработке и реализации СИРЦ основной упор делается на построение открытой, слабосвязанной и модульной архитектуры, а также на соответствие сервисов международным стандартам, принятым в области дистанционного зондирования Земли из космоса. Открытость подразумевает независимость от предметных задач, данных и алгоритмов. Слабая связанность позволяет развивать компоненты независимо, а также распределять их по разным узлам, что позволяет масштабировать такое решение за рамки Спутникового центра ДВО РАН. Модульность позволяет расширять систему за счет включения поддержки новых протоколов и форматов данных. Применение международных стандартов дает возможность интеграции в общероссийские и международные системы. В частности, был получен опыт интеграции информационной системы Центра в информационную систему SSE (Service Support Environment) Европейского космического агентства в соответствии со стандартами Открытого геопространственного консорциума (OGC) [19]. На основе этих же стандартов создан сервис доступа к результатам работы системы мониторинга тропических циклонов, предназначенный для интеграции в информационную систему ЕСИМО (Росгидромет) [11]. Совместно с сотрудниками ИКИ РАН был развернут узел информационной системы See the Sea и разработаны средства ее взаимодействия с информационной системой Центра. Параллельно развивается геопортал Центра, обеспечивающий доступ к создаваемым сервисам независимо от внешних систем.

Массовая обработка спутниковых изображений

Ввиду огромных объемов практически непрерывно поступающей оперативной информации одним из важных аспектов решения задачи спутникового мониторинга является организация массовой обработки данных. Первым этапом обработки непосредственно после приема данных со спутника является первичная обработка - географическая привязка, калибровка и атмосферная коррекция. Для этого в спутниковом Центре были разработаны собственные оригинальные методы.

В основе метода географической привязки с пиксельной точностью лежит моделирование процесса формирования изображения спутниковым радиометром. Технология автоматической привязки была апробирована на данных AVHRR (спутники NOAA и MetOp), MVISR (спутники FengYun-1), МСУ-МР (спутники Метеор-М № 1 и 2), MCVISSR (спутники FengYun-2), HiRID и HRIT (спутники MTSAT) [13-15, 23]. Для непосредственной оценки результатов автоматической привязки была создана галерея композиционных RGB-изображений, которая размещена на сайте Центра (http://satellite.dvo.ru).

Качественное спутниковое информационное обеспечение невозможно без высокоточной калибровки данных. К сожалению, даже ведущие мировые космические агентства часто не обеспечивают требуемой точности калибровки. Радиометры находящихся на орбите спутников существенно отличаются друг от друга по пространственному разрешению, спектральным функциям отклика, радиометрической точности. С помощью метода SNO [22] была выполнена калибровка китайского спутника FY-1d [8], японских спутников MTSAT [3], российского спутника Метеор-М № 2 [4]. Созданное программное обеспечение было интегрировано в инструментальную среду Центра, включающую функции обработки, фильтрации и дополнения данных, средства контроля качества спутниковых измерений, восстановления коэффициентов калибровок.

Значительный вклад в ошибку спутниковых данных цветности океана вносит неправильная атмосферная коррекция изображения. Для верификации спутниковых данных разработана методика измерения восходящего излучения воды с помощью ручного гипер-спектрорадиометра [5]. In situ измерения получены в совместных экспедициях с ТОИ ДВО РАН, ИБМ ДВО РАН и МГУ им. Невельского. Анализ показал, что для Дальневосточного региона при концентрациях хлорофилла-а менее 1 мг/м3 предпочтительна атмосферная коррекция по алгоритму NIR, а при больших концентрациях - по алгоритму MUMM. Это объясняется высокой концентрацией континентального аэрозоля в атмосфере Дальневосточного региона, поглощающего свет [6].

Основным этапом является тематическая обработка изображений. Для их обработки используются современные пакеты программ, такие как SeaDAS, IMAPP, CSPP, AAPP, RTTOV, MetOffice-1Dvar, а также программное обеспечение, созданное в Центре как на основе современных публикаций, так и по собственным разработкам. Программное обеспечение позволяет рассчитывать десятки параметров океана и атмосферы и разрабатывается с целью комплексного решения задач мониторинга. Примером такой задачи является информационное обеспечение мониторинга динамических параметров океана и атмосферы.

Оперативное наблюдение за динамикой морей и океанов предполагает построение карты-основы, в качестве которой выступают композиционные карты температуры поверхности океана (ТПО); расчет скоростей поверхностных течений; построение контуров линий тока вихрей синоптического масштаба с оценкой их центра; построение уро-венной поверхности вихрей и струйных течений на основе малопараметрических аналитических моделей этих объектов. С этой целью были созданы алгоритмы построения композиционных карт ТПО по ИК-изображениям на новом принципе - оценке наиболее вероятной температуры в каждой точке океана, а не средней за интервал времени [9]. Практикуются полусуточные и трехсуточные карты, строящиеся по данным геостационарных спутников. Трехсуточные карты по 146 изображениям для спутников MTSAT или

по 432 изображениям нового японского спутника ffimawari-8 фактически позволяют решить проблему облачности. Эти же карты являются основой для расчета доминантных ориентаций термических контрастов, использующихся для автоматического выделения и прослеживания вихрей на поверхности океана с оценкой их положения и формы [12]. Новый метод автоматического расчета скоростей поверхностных течений позволил повысить

Рис. 2. Карта ТПО, скорости поверхностных течений, контур синоптического вихря и профили тангенциальной компоненты скоростей, на которых рассчитывались перепады уровенной поверхности за 29.10.2004 г.

Рис. 3. Карта льда в ИК-диапазоне за 05.04.2010 г. со скоростями дрейфа льда

точность и информативность карт течений [2]. Совместное использование скоростей и геометрических характеристик вихрей (рис. 2) дает возможность рассчитывать перепады уровенной поверхности последних с хорошей точностью [1].

Аналогичным способом решается проблема спутникового информационного обеспечения мониторинга тропических циклонов (ТЦ). По последовательности изображений облачности в форме доминантных ориентаций распознается ТЦ, оцениваются его центр, размер, наличие глаза и его параметры. ТЦ прослеживаются по последовательности изображений, что обеспечивает построение их траекторий. По данным радиометров ATOVS рассчитываются профили температуры и влажности атмосферы, теплое ядро ТЦ и перепады давления в нем [10, 11]. Также как и комплекс мониторинга вихрей океана, программное обеспечение мониторинга ТЦ работает полностью автоматически с использованием ресурсов суперкомпьютера Центра «Вычислительный ресурс» ДВО РАН. Результаты ежедневной работы можно посмотреть по адресу: http:// gis.satellite.dvo.ru.

Еще одно направление связано с обеспечением информационной поддержки ледовой проводки судов. В частности, с 2009 г. ежегодно проводится информационное обеспечение порта Магадан в зимние месяцы. Решаются три основные задачи информационного обеспечения зимней навигации: получение и мониторинг кромки льда в облачных условиях, расчет дрейфа льда и получение изображений структуры льда (трещины, разводья). Созданные алгоритмы расчета дрейфа льда позволяют его рассчитывать фактически в любых облачных условиях, так как используют изображения в различных спектральных диапазонах: видимом, ИК и микроволновом. Ведется разработка методики определения зон сжатия-разрежения ледового покрова [7]. На рис. 3 приведен пример карт ледовой обстановки в этом регионе.

Примеры задач, связанных с выполнением индивидуальных заказов

Наряду с массовой тематической обработкой, ведущейся на регулярной основе, технологии Центра успешно применяются для оперативного решения новых задач по требованию заказчика.

Анализ газового состава атмосферы. Совместно с лабораторией лазерных методов исследования вещества ИАПУ ДВО РАН и лабораторией лазерной оптики и спектроскопии ТОИ ДВО РАН в рамках задачи по трансграничным переносам была проведена отработка технологии получения полей данных в виде изображений для анализа газового состава атмосферы на основе существующих и планируемых к запуску спутниковых гиперспек-трорадиометров. Адаптированы современные технологии, необходимые для оценки концентраций таких атмосферных газов, как СО, СО2, SO2, CH4, а также вулканической пыли. В качестве основы были выбраны программные комплексы CSPP и IMAPP. Работа программного комплекса CSPP была протестирована на данных спутника Aqua (радиометр AIRS), принятых в апреле 2013 г. в Спутниковом центре ДВО РАН. Отклонения полученных спутниковых значений концентрации CO2 в точках, где имелись данные судовых измерений содержания CO2, составили не более 10 %. Были проведены оценки точности расчета концентрации метана по спутниковым данным вдоль маршрута северо-восточной арктической экспедиции ТОИ ДВО РАН и МГУ им. Г.И. Невельского на научно-исследовательском судне «Профессор Хлюстин» в августе 2013 г. Результаты показали хорошее соответствие спутниковых и in situ измерений. Успешно проведена апробация мониторинга пылевых выбросов вулканов.

Анализ параметров дорожки Кармана по спутниковым изображениям. Совместно с лабораторией механики жидкости и газа ИАПУ ДВО РАН была исследована возможность оценки параметров вихрей атмосферы и их перемещений в дорожке Кармана за о-вом Чеджу (Корея).

Рис. 4. ИК-изображение дорожек Кармана со спутника NOAA за 8.01.2015 г.

Стрелки - спутниковые оценки скорости набегающего потока

Для оценки скорости набегающего потока воздуха применялся метод ее автоматического расчета [2]. Средняя скорость набегающего потока составила 17 м/с, плотность воздуха р = 1,019 кг/м3, вязкость 1,68^10-5 Па, число Рейнольдса 6-71010. Основным свойством для дорожек Кармана является то, что число Струхаля (Бк) при заданной форме острова остается почти постоянным. В этом случае число Струхаля было равно 0,212 [21]. Число Струхаля дает частоту вихреобразования /, или частоту срыва вихрей. Полученная теоретическая частота f = 5^10-5 Гц соответствует образованию примерно 0,18 вихрей в час. Проведенные измерения и расчеты согласуются с результатами расчетов, сделанных по спутниковым изображениям (рис. 4).

Обнаружение изменений в лесном массиве по данным с российского космического аппарата РЕСУРС-П. По заказу администрации Приморского края в Спутниковом центре ДВО РАН совместно с сотрудниками Тихоокеанского института географии (ТИГ) ДВО РАН была исследована возможность автоматического обнаружения незаконных вырубок леса по изображениям спутника РЕСУРС-П. Незаконные вырубки леса в Приморском крае носят точечный характер - вырубаются отдельные деревья ценных пород. На изображениях спутника РЕСУРС-П это проявляется в виде изменения распределения теней, отбрасываемых кронами. Поэтому критически важными факторами являются выбор пар снимков с близким местным временем пролета спутника и точность географической привязки изображений. Были разработаны специальная процедура прецизионной геометрической коррекции [18] и алгоритм детектирования изменений изображения, учитывающий изменчивость теней во времени. Результат обнаружения незаконных вырубок в Красноармейском районе Приморского края по паре панхроматических изображений спутника РЕСУРС-П от 25.08.2015 и 14.09.2015, получивший полное подтверждение наземными наблюдениями, представлен на рис. 5.

Рис. 5. Результат обнаружения вырубленных деревьев (светлые участки), наложенный на изображение спутника Ресурс-П № 2 от 14.09.2015 г.; координаты левого верхнего угла: 45°57'31,52" с.ш., 134°56'59,08" в.д.

Заключение

ЦКП регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН, адаптируя и развивая собственные технологии тематической обработки спутниковых данных, предоставляет наиболее полную информацию, необходимую для решения ряда ключевых научно-исследовательских и хозяйственных задач в Дальневосточном регионе.

Наличие собственных технологий и внедрение в распределенную систему ЦКП лучших международных пакетов SeaDAS, CSPP, 1МАРР, ААРР, RTTOV, MetOffice-1Dvar обеспечивают решение широкого спектра задач. Созданные высокоточные автоматические алгоритмы первичной обработки спутниковых данных, а также система распределенной обработки позволяют делать это полностью в автоматическом режиме. Уделяется внимание не только развитию технологий хранения и доступа к данным, но также обеспечению удаленной обработки по запросу пользователя. В результате Спутниковому центру ДВО РАН (в ИАПУ ДВО РАН) доступны основные возможности сложных в эксплуатации пакетов обработки спутниковых данных без их установки и формирование собственных технологий на базе уже имеющихся.

ЛИТЕРАТУРА

1. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Загумённов А.А., Шувалов Б.В. Автоматизация расчета уровенной поверхности синоптических вихрей океана // Сб. тез. 13-й всерос. открытой ежегодной конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2015. С. 9.

2. Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Карнацкий А.Ю. Автоматический расчет скоростей поверхностных течений океана по последовательности спутниковых изображений // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10, № 2. С. 131-142.

3. Алексанин А.И., Дьяков С.Е. Кросс-калибровка ИК-каналов спутника МТ8АТ-1Я и алгоритм расчета температуры поверхности моря // Исследование Земли из космоса. 2010. № 5. С. 3-10.

4. Алексанин А.И., Громов А.В., Дьяков С.Е., Катаманов С.Н., Недолужко И.В. Обработка и поставка данных радиометра МСУ-МР спутника Метеор-М № 2 // Тез. докл. 3-й междунар. науч.-тех. конф. «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли». М.: Корпорация «ВНИИЭМ», 2015. С. 137-139.

5. Aлексанин A.R, Качyp B.A., Салюк n.A. Обработка измерений гиперспекрорадиометра ASD для верификации спутниковых оценок биопараметров океана // Современные методы и средства океанологических исследований: материалы XIII Междунар. науч.-техн. конф. «МСОИ-2013», 14-16 мая 2013 г. M.: AnP, 2013. С. 96-100.

6. Aлексанин A.R, Качур ВА. Особенности атмосферной коррекции спутниковых данных цвета океана в Дальневосточном регионе // Исследование Земли из космоса. 2016. № 3 (в печати).

7. Aлексанин A.R, Кубряков A.A., Левин ВА., Станичный С.В. Спутниковое информационное обеспечение для организации разведки и эксплуатации нефтегазовых месторождений в арктических морях // Apктика: экология и экономика. 2015. № 1 (17). С. 52-63.

8. Aлексанин A.R, Дьяков С.Е., Катаманов С.Н., Наумкин Ю.В. Технология обработки данных полярно-орбитальных спутников FY-1C/1D для мониторинга физических полей океана // Подводные исследования и робототехника. 2006. № 2. С. 82-91.

9. Дьяков С.Е., Качур ВА. Построение композиционных карт температуры поверхности океана, ориентированных на сохранение термических структур // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 2. С. 84-94.

10. Еременко A.C Опытная эксплуатация системы автоматического мониторинга тропических циклонов // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10, № 1. С. 320-327.

11. Еременко A.C, Еременко В.С., Недолужко И.В. Организация автоматического расчета и поставки траекторий тропических циклонов в ЕСИМО // Геоинформатика. 2014. № 4. С. 38-42.

12. Загумённов A.A. Опытная эксплуатация системы оперативного автоматического мониторинга синоптических вихрей океана по данным дистанционного спутникового зондирования // Математическое моделирование и информационные технологии в исследованиях биоресурсов Мирового океана: тез. докл.: материалы отраслевого семинара. Владивосток: ТИОТО-Центр, 2013. С. 27-28.

13. Катаманов С.Н. Aвтоматический метод коррекции географической привязки изображений с геостационарных метеоспутников серии FengYun-2 с пиксельной точностью // Исследование Земли из космоса. 2011. № 2. С. 66-80.

14. Катаманов С.Н. Pазpаботка автоматического метода географической привязки изображений MCУ-MP полярно-орбитального спутника «Метеор-М» № 1 // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 4. С. 276-285.

15. Катаманов С.Н. Точная географическая привязка изображений AVHRR/NOAA без реперных точек // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 2. С. 78-91.

16. Левин ВА., Aлексанин A.R, Aлексанина М.Г., Дьяков С.Е., Недолужко И.В., Фомин Е.В. Pазpаботка технологий спутникового мониторинга окружающей среды по данным метеорологических спутников // Открытое образование. 2010. № 5. С. 41-49.

17. Лупян ЕА., Саворский В.П., Шокин Ю.И., Aлексанин A.R, Назиров P.P., Недолужко И.В., Панова О.Ю. Современные подходы и технологии организации работы с данными дистанционного зондирования Земли для решения научных задач // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9, № 5. С. 21-44.

18. Морозов МА., Фомин Е.В., Геометрическая коррекция изображений с российских спутников Канопус-В и Pесypс-П // Сб. тез. 13-й всерос. открытой ежегодной конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ PA^ 2015. С. 45.

19. Недолужко И.В. Интеграция ресурсов Центра коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО PAH в среду SSE Европейского космического агентства // Вычислительные технологии. 2010. Т. 15, № 4. С. 116-130.

20. Недолужко И.В., Бабяк П.В., Тарасов Г.В., Ерёменко В.С. Инфраструктура приема, распределенной обработки и поставки спутниковых данных в Центре коллективного пользования Pегионального спутникового мониторинга ДВО PAH // Совр. проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9, № 3. С. 324-331.

21. Хассан Apеф. Вихревая динамика волновых следов // Нелинейная динамика. 2006. Т. 2, № 4. С. 411-424.

22. Barroso C. et al. Intercalibration of NOAA and Meteosat window channel brightness temperatures // Int. J. Remote Sensing. 2005. Vol. 26, N 17. P. 3717-3733.

23. Katamanov S.N. Automatic navigation of one pixel accuracy for meteorological satellite imagery // Proc. 1st Russia and Pacific conf. on computer technology and applications. Vladivostok, 2010. P. 269-274.