Android-приложение для поиска дешевых авиабилетов: play.google.com
Главная -> Дистанционное зондирование

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [37] 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129

•работы цифровой системы, причем берется набор сигналов из данного множества приложений. На практике было установлено, что обычно вполне удовлетворительным для данных дистанционного зондирования является квантование на 256 уровней (восемь двоичных битов). (В этом отношении представляет интерес обсуждение сложности измерений в гл. VII.) Выбор шага квантования зависит от высоты сканера и его мгновенного поля зрения, оба эти параметра влияют на частотные характеристики электрического сигнала, как это было показано в разд. II.6 (где были рассмотрены характеристики полосы частот и результирующая частотная характеристика сканера при вычислениях отношения сигнал/шум, связанного со сканерной системой) .

Часто в самолетных системах дешевле записать сигналы, идущие с детектором, на аналоговый магнитофон, чем предварительно пропускать их через бортовой аналого-цифровой преобразователь. Позднее аналоговая лента обрабатывается в наземной системе аналого-цифрового преобразования, дающей машинно-совместимую цифровую магнитную ленту. Часто за этим следует дополБИтельное преобразование данных на цифровой магнитной ленте в формат, пригодный для программной •обработки данных. Хотя такой подход и может снизить себестоимость систем сбора данных, он требует дополнительного шага обработки в подсистеме ввода системы цифровой обработки данных на ЭВМ. Кроме того, если в процесс включается шаг аналоговой записи, то это неизбежно приводит к некоторой потере динамического диапазона сигнала и снижению отношения сигнал/шум. Другой подход состоит в оцифровке сигналов на выходе детекторов и записи полученных цифровых сигналов прямо на цифровую магнитную ленту. На этапе цифровой записи, исходя из природы этого процесса, никакой потери динамического диапазона сигнала и снижения отношения сигнал/ шум не происходит. Сигналы записываются в двоичном виде, т. е. сигнал либо есть, либо его нет, и потери его качества обусловлены только процессами квантования и оцифровки.

Поток данных в информационной системе

На рис. 11.73 представлена организация информационной системы по отношению к потоку данных. Данные поступают в подсистему ввода и направляются в подсистему обработки данных. После обработки они попадают в подсистему вывода и в конечном счете появляются в виде выходных данных, или информации. Все эти различные подсистемы управляются интерактивной подсистемой, обеспечивающей интерфейс с аналитиком данных. Подробно эта модель системы обработки данных рассмотрена в гл. IV; подсистеме ввода, в частности, посвящен разд. IV.3. В этом разделе мы сосредоточим наше внимание главным образом на взаимодействии системы сбора данных и подсистемы ввода. .118



в спутниковой системе данные со спутника через телеметрический канал связи обычно поступают в цифровой форме; электрические сигналы с детекторов оцифровываются на борту спутника. Иногда другие датчики - такие, как установленные на самолетах многоспектральные сканеры, получают данные одновременно с данными, записанными со спутника. Как было-отмечено ранее, в таких случаях многоспектральные сигналы могут быть записаны в аналоговой форме. Часто наблюдения на земной поверхности ведутся одновременно с прохол<дением самолета и спутника, и эти данные могут быть записаны в

Получение данны.х

Должна принимать имеющиеся входные сигналы

Должна давать полезную выходную информацию

Подсистема

Обработка

Подсистема

ввода

данных

вывода


Вывод

Интерфейс

аналитик-система

Рис. 11.73. Поток данных в информационной системе дистанционного зондирования

табличной форме на стандартных бланках. Таким образом, данные, полученные во время любой процедуры сбора данных, могут быть в различных формах, включая аналоговые или цифровые сигналы, записанные на магнитной ленте, фотоматериалы, наземные наблюдения, записанные в табличной форме, данные специальных полевых датчиков, записанные на бумажную ленту, и другие виды данных из различных источников (например, метеорологические данные службы погоды США). Все эти данные должны быть связаны друг с другом и как-то объединены для последующего анализа.

Способ обработки данных после преобразования их в соответствующие форматы во многом определяется характеристиками системы обработки данных, которая будет использоваться для обработки. Если система обработки данных оснащена несколькими географически удаленными терминалами, может оказаться полезным каталогизировать данные в библиотеку данных, доступную для многих пользователей. Использование стандартных и хорошо документированных форматов может существенно увеличить доступность данных для потенциальных пользователей. Отметим, что этим система ограничивает способ преобразования данных в соответствующую форму, удобную

1Л9>



.для обработки. В гл. IV обсуждаются следующие щаги для перестройки или предварительной обработки данных для записи их в банк или библиотеку данных.

Калибровка данных

Абсолютная калибровка данных становится все более необходимой по мере того, чем больще значения уделяется многовременному сбору данных дистанционного зондирования. Если собранные в разное время данные правильно связаны с абсолютным эталоном, то могут быть сохранены небольшие различия в данных, относящиеся к временным влияниям. В многоспектральных сканерных системах (МСС) обычные процедуры связаны с включением эталонных опорных излучателей в какую-либо часть структуры многоспектральиого сканера. Наиболее часто используемые эталоны - горячие и холодные тепловые эталонные пластины", опорные лампы накаливания и эталонные солнечные источники. Солнечные источники обычно получают путем направления солнечного света извне сканерной платформы в оптическую систему таким образом, чтобы рассеянное солнечное излучение можно было наблюдать во время каждого скана зеркала.

На рис. 11.74 схематически показано расположение источников калибровки и типичный сигнал, даваемый одним из детекторов, чувствительным в отражательном диапазоне спектра, и другим детектором, чувствительным в тепловом диапазоне спектра. Отметим, что детектор, регистрирующий энергию в отражательном диапазоне спектра, наблюдает два тепловых опорных излучателя как черные поверхности, довольно близко соответствующие черному фону, даваемому внутренними частями сканера. Солнечный опорный излучатель и калибровочная лампа насыщают тепловой детектор, поскольку эффективные радиационные температуры обоих этих источников намного превышают максимальный диапазон температур этого детектора. Если правильно учитывать эффекты насыщения, то могут быть записаны соответствующие калибровочные сигналы, выступающие как часть набора данных, подаваемых в подсистему ввода узла обработки данных общей информационной системы. Спектральная плотность энергетической освещенности в зависимости от характеристик длины волны опорной лампы известна с большей степенью точности. Таким образом, цифровое значение данных, соответствующее сигналу, генерируемому детектором отраженного излучения, может быть откалибровано относительно средней спектральной плотности энергетической яркости опорной лампы в любом данном спектральном диапазоне. Если же на детектор воздействует черный фон внутренних частей сканера при вращении сканирующего зеркала, то получается «нулевой» опорный уровень.

Объединяя эту информацию, можно получить функциональную зависимость между величинами цифровых данных и энер-.120



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [37] 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129



0.0081
Яндекс.Метрика