Факторный анализ многоканальных спутниковых изображений океана для исследования эффектов поверхностного волнения

Теоретическое моделирование и натурные эксперименты показывают, что мелкомасштабное поверхностное волнение является одним из важных факторов, обусловливающих корреляционную связь между данными дистанционных наблюдений океана в видимом и микроволновом спектральных диапазонах. Эта связь дает основание для разработки специальных методик совместного анализа оптических и микроволновых данных ДЗ океана, ориентированного на две важные задачи: оценку «искажающего» вклада волнения в регистрируемое восходящее от поверхности океана излучение и оценку параметров волнения. Сложность совместного анализа заключается в том, что проявления вариаций поверхностного волнения в дистанционных данных имеют существенно нелинейный характер и возникают на фоне ряда других факторов, разрушающих корреляционную связь между данными разных типов. Применительно к спутниковым изображениям дополнительная сложность заключается в пространственных масштабах измерений, при которых характеристики поверхностного волнения нельзя считать постоянными (или слабо меняющимися) по всей области наблюдения.
Предложенная авторами методика совместного анализа спутниковых оптических и микроволновых изображений океана опирается на модель факторного анализа, но значительно трансформирует ее с учетом физических представлений о формировании обрабатываемой матрицы данных. Общая идея состоит в том, что поверхностное волнение рассматривается как единственный генеральный фактор, распределенный неизвестным образом по области наблюдений и проявляющийся независимо в каждом пикселе пространственно совмещенных спутниковых изображений. Генеральный фактор обусловливает в каждом пикселе изображений лишь часть (априорно неизвестную) зарегистрированного сигнала, а другая часть определяется суммой действий всех независимых (характерных) факторов, имеющих каждый свое (также неизвестное) распределение по области изображений. Независимость факторов понимается в смысле пространственной некоррелированности их вкладов в спутниковые данные. С помощью специальных ограничительных предположений, отражающих физическую модель формирования матрицы данных, решаются две частные подзадачи факторного анализа: оценка факторной нагрузки и оценка фактора (применительно к генеральному фактору, т.е. пространственному волнению). Смысл первой подзадачи в расчете чувствительности выбранного типа измерений (например, оптических) к вариациям волнения. Особенность авторского подхода в том, что факторная нагрузка полагается принципиально не постоянной, а зависящей от величины самого фактора, что позволяет ввести в факторную модель нелинейность. Вторая подзадача (оценка фактора) соответствует расчету «искажающего вклада» волнения в дистанционные данные, т.е. представления последних в виде простой суммы двух величин, первая из которых обусловлена только действием волнения, а вторая – совокупным действием остальных факторов (например, для оптических данных – биогеохимическим составом толщи воды).
В докладе приводятся результаты тестирования предложенной методики с помощью численного моделирования, а также апробации на архивных данных спутникового сканера цвета SeaWiFS и микроволнового спутникового сканера SSM/I. Результаты численного моделирования свидетельствуют о перспективности авторского подхода для совместного анализа данных, если имеют место указанные выше специфические ограничения. При анализе реальных спутниковых данных возникают дополнительные методические трудности, анализ которых дан в докладе. Дальнейшая работа по развитию методики будет направлена на преодоление этих трудностей и накопление статистически достоверных результатов совместной обработки спутниковых данных.