Природа

 Современные средства контроля окружающей среды включают в себя системы дистанционного измерения профилей температуры и параметров ветра, среди которых важное место занимают системы оптического зондирования - лидары. Успех в построении опытных образцов и специализированных систем, тем не менее, сопровождается малым распространением лидаров в народном хозяйстве.

Это связано, как признают сами разработчики, с высокой стоимостью оборудования. Особо остро эта проблема стоит на малых высотах (до 1-2 км), которые представляют наибольший интерес для климатологии, экологии и промышленности. Задаче снижения стоимости посвящено множество зарубежных публикаций о лида-рах последних лет. Значительный шаг был сделан при переходе к некогерентным методам: граничному, двухграничному и многоканальному . Однако помимо упрощения приемника оба метода предполагают наличие когерентного оптического источника и средств предварительной оптической обработки (фильтров Фабри-Перо, акустооптиче-ских модуляторов и пр.), которые и составляют большую часть стоимости оборудования. можно отметить также попытки упрощения передающей части с тем, чтобы использовать дешевые низко когерентные лазеры, которые в свою очередь требуют наличия когерентного либо достаточно сложного приемника рассеянных оптических сигналов и не меняют лидара принципиально. Анализируя эти технические решения, можно прийти к выводу, что главная сложность лидарных систем обусловлена извлечением информации из характеристик обратно рассеянного оптического сигнала. Полезная информация о параметрах ветра и температуре при взаимодействии оптического луча с молекулами и аэрозолями атмосферы оказывается, главным образом, заключена в спектральной характеристике (температурное расширение спектра, доплеровское смещение). Отсюда требования к стабильности и узкой полосе генерации зондирующего лазерного излучения.

Очевидно, что в полном смысле некогерентные прием и передача подразумевают наличие всех необходимых зависимостей только в энергии рассеянного сигнала. При таких благоприятных условиях, с одной стороны, можно полностью исключить устройства оптической предобработки сигнала, с другой стороны, использовать в качестве источника любой некогерентный узконаправленный луч света. Для создания таких условий в [7] было предложено использовать акустическую модуляцию атмосферы. Хорошо известно, что параметры гармонической акустической волны сильно зависят от метеопараметров.

Акустическое зондирование положено в основу другой аппаратуры дистанционного исследования атмосферы - содара. Содар в чистом виде не позволяет проводить точных измерений, так как рассеянный звук сильно искажается на трассе обратного распространения. Суть нашего метода сводится к оптическому наблюдению за распространяющейся акустической волной в атмосфере. Это возможно благодаря фотоупругом) эффекту, который прежде широко использовался в основном в твердых телах. В данном контексте под оптико-акустическим взаимодействием следует понимать вз.жмодействие частиц-носителей оптической (фотонов) и акустической (молекул и аэрозолей атмосферы) волн. Взаимодействие приводит к тому, что меняются спектр и энергия рассеянного излучения. Если зафиксировать область в атмосфере (меньше длины волны акустики) и наблюдать за энергетическими параметрами рассеянного в ней света при прохождении гармонической акустической волны, то очевидно, чередование состояний сжатия-растяжения будет приводить к чередованию максимумов и минимумов рассеянной мощности . В рассеянном свете наблюдается также изменение спектрального состава, однако при прямом детектировании эти изменения теряют свое значение. Колебания детектированного сигнала происходят с частотой акустической подсветки, т. е. являются достаточно низкочастотными и удобными в обработке. 1. Фотоупругий эффект в системе акустооптического зондирования В простейшем случае система акустооптического зондирования представляет собой акустический излучатель, оптический источник, один или несколько фотоприемников прямого детектирования. можно отметить, что какая-либо связь (например, синхронизация) между оптическим источником и схемой фотоприемника отсутствует. При этом единственное предъявляемое требование - мощный узкий луч, размеры которого определяет рассеивающий объем в пространстве. Из приемника исключены дорогостоящие устройства оптической предобработки. Прямое детектирование мощности рассеянного оптического излучения позволяет сразу перейти непосредственно к обработке сигнала в электрических цепях. При этом задача становится радиотехнической.

Приемник вьшолняет стандартные радиотехнические операции усиления сигнала, измерения его частоты и фазы и состоит из стандартных радиотехнических блоков. Была создана аналитическая модель, связывающая энергетические характеристики акустического излучения, оптического луча и сигнала в фотоприемнике при Рэлеев-ском рассеянии и проведено имитационное моделирование. Результаты моделирования качественно подтвердили характер зависимости. Количественные расчеты показывают, что амплитуда колебания мощности рассеянного света оказывается на 5-6 порядков меньше, чем мощность сигнала, рассеянного невозмущенной атмосферой, что соответствует уменьшению максимальной дальности зондирования до 1000 раз, по сравнению с традиционными лидерами. Однако выбранный метод измерения дальности (для построения профиля параметров) позволяет уменьшить шумовую полосу более чем на 4 порядка. Кроме того, отсутствуют потери в устройствах оптической предобработки. Зондирующее излучение может создаваться более эффективными и дешевыми устройствами, например мощными светодиодами. Все вышеперечисленное позволяет сконструировать аппаратуру с максимальной дальностью измерения до 1 км. На основании зависимости частоты и изменения фазы акустической волны от метеопараметров, в частности, изменение скорости звука при колебаниях температуры и допле-ровское изменение частоты звука при ветре, были предложены методы измерения температуры и параметров ветра. Для габаритов и сложности, приемлемых в носимой аппаратуре, была получена расчетная абсолютная погрешность измерения в пределах 1 °С и 1 м/с. Именно в носимой аппаратуре предполагается эффективно использовать преимущества простой аппаратуры системы акустооптического зондирования для контроля параметров окружающей среды. Метод акустооптического зондирования может быть также адаптирован для измерения температуры и скорости потоков в газовых средах в промышленности. В настоящее время ведется разработка опытного образца для экспериментального исследования метода. 

Вазработанный пакет программ предназначен для обучения студентов и решения прикладных задач. Пакет обеспечивает предварительную обработку изображения, подчеркивая при этом важнейшие его признаки для последующей основной задачи: задачи классификации изображения и оценки геометрических параметров объектов на изображении. Пакет обеспечивает выполнение процедур предварительной и тематической обработки изображений. К процедурам предварительной обработки относятся: геометрическая коррекция (топопривязка), фильтрация, измените яркости и контраста. При тематической обработке используются методы аппарата распознавания образов: метод пороговой сегментации; сегментация путем наращивания областей; - метод минимальных расстояний; метод параллелепипедов; метод максимального правдоподобия; метод кластерного анализа; - корреляционно-экстремальный алгоритм.

В начале 1996 года в этом районе произошла вспышка размножения сибирского шелкопряда. Аэрокосмическое изображение земной поверхности, полученное в и спектральных каналах, представляет собой совокупность пикселей, причем яркость -го пикселя описывается вектором. Требуется отнести этот пиксель к одному из К классов. Пользователь задает количество классов и определяет последовательно обучающие выборки, отвечающие различным классам (например, дороги, лесные массивы, реки и т. п.), указывая границы этих классов, т. е. происходит процесс обучения. Компьютер оценивает вектор математического ожидания и корреляционную матрицу для каждого из классов. Далее производится обработка (классификация) интересующего нас спутникового изображения. Для каждого пикселя компьютером определяется вектор измерений в каждом классе К формируются условные плотности вероятностей. При использовании методов параметрической статистикипредполагается, что совокупность векторов описывается многомерным нормальным законом распределения: Результат попихсельной классификации изображения методом максимального правдоподобия можно видеть. При обработке изображения использовалась обучающая выборка из 8 классов. В пакете при использовании метода максимального правдоподобия вычисляются условные плотности вероятностей, а не логарифмы от них, как это принято в настоящее время. Тем не менее, это не приводит к сколько-либо заметному увеличению времени обработки. Всего было классифицировано 30 объектов. Общая площадь неповрежденного тем-нохвойного древостоя составила - 12317,67 Га, площадь поврежденного темнохвойного древостоя сибирским шелкопрядом - 4257,54 Га. Геометрические параметры части классификационных объектов приведены в .

Точность измерения температуры в различных точках веществ, занимающих значительный объем, является задачей достаточно сложной, особенно при использовании малого количества первичных измерительных преобразователей температуры. Вместе с тем, решение данной задачи представляется актуальной проблемой, так как от точности определения того, как распределена температура вещества в занимаемом объеме, во многих случаях зависит, например, качество выпускаемой продукции. Так, при исследовании радиотехнических устройств, параметры которых критичны к температуре, зачастую используются точные многоточечные регуляторы температуры. Однако существующие способы реализации алгоритмов терморегулирования зачастую не обеспечивают поддержание температуры с заданной точностью во всем термостатируемом объеме. Нами предлагается метод, позволяющий предсказать значение температуры в любой точке заданного объема в любой момент времени. При воздействии на некоторую закрытую среду линейного источника тепла постоянной мощности закон изменения температуры среды будет носить экспоненциальный характер. Этот закон можно представить уравнением вида Используя методику измерения, рассмотренную в, можно получить для описания изменения мгновенной температуры датчика следующую систему уравнений: Здесь т - показатель тепловой инерции датчика температуры - величина постоянная для неизменных условий теплообмена. Числовые значения т и % находятся при решении системы уравнений для любого момента времени. Используя вычисленные коэффициенты, можно определить значение температуры в любой момент времени, кратный At, по выражению . Исходя из вычисленных температур, можно найти значение коэффициента температуропроводности вещества А, которое характеризует скорость изменения температуры в веществе. Определив значение а и используя функцию изменения температуры при действии импульсного линейного источника тепла, полученную в, можно вычислить значения температуры на любом расстоянии от него.

Рентгенорадиометрическая сепарация относится к новым высокоэффективным, экологически чистым и низкозатратным технологиям. Индикация количественного содержания элементов в руде осуществляется методом рентгеноспектрального флуоресцентного анализа. Руда облучается мягким рентгеновским излучением. Метод основан на зависимости интенсивности рентгеновской флуоресценции от концентрации элемента в образце. Энергия флуоресценции преобразуется в импульсы напряжения определенной амплитуды и представляется в виде спектра. Математическая обработка спектра энергии позволяет проводить количественный и качественный анализ . Для регистрации импульсов рентгеновской флуоресценции используются пропорциональные счетчики. Количество импульсов п с выхода счетчика в единицу времени подчиняется закону распределения Пуассона.

В настоящее время для математической обработки спектра энергии используется метод спектральных отношений . Рассмотрим магнезитовую руду . По методу спектральных отношений регистрируются: Ni - количество импульсов в границах области характеристического рентгеновского излучения Са; N2 - количество импульсов в границах области характеристического рентгеновского излучения Fe; Ns -количество импульсов в границах области рассеянного излучения. Однако крылья спектров перекрываются, что приводит к появлению большой погрешности. Например, если Са отсутствует, то N не равно нулю, так как в область характеристического излучения Са попадает левое крыло характеристического излучения Ni. Форма спектров различных элементов обычно имеет вид колоколообразных импульсов и описывается квадратичной экспонентой : Здесь A, - амплитуда импульса, В - параметр формы спектра, одинаковый для всех импульсов и определяемый методом предварительной обработки, Ei дает среднее положение спектра по оси энергии Е, S3(E,E,) - эталонный спектр с единичной амплитудой,  min <Е < Emsx. Спектры различных элементов отличаются только амплитудой At и параметром Ei. В радиотехнике для оценки амплитуды сигнала подобной формы широко применяется следующая методика. Рассмотрим алгоритм оценки амплитуды А известного сигнала по максимуму правдоподобия на фоне белого гауссовского шума. Пусть  S2 + S3 +...+ Sn + С, где Si, S2...-импульсы известной формы вида с разными амплитудами и С- шум с нормальным законом распределения, который для простоты мы будем считать белым со спектральной плотностью No. Функционал правдоподобия для параметра А-, в данном случае равен которое является оценкой по максимуму функции правдоподобия. Формула вскрывает структуру оптимального решающего устройства для оценки неизвестной амплитуды. Основной операцией является операция перемножения смеси сигналов и шума   с эталонным импульсом S3(E, Ei) и интегрирования, эту операцию можно вьшолнить при помощи согласованного линейного фильтра. Эту процедуру следует выполнить для всех импульсов.

Согласованная фильтрация существенно уменьшает эффект от перекрытия крыльев спектра Алгоритм оценки амплитуд импульсов и содержания элементов в руде был реализован программно. Модельные расчеты показали, что при малом уровне пгума и содержанием Са, равным содержанию Ni, метод спектральных отношений дает завышенное значение отношения Q содержания Са к содержанию Ni в 1,22 раза Использование согласованной фшштрации показывает, что в этом случае Q = 1. Если Са отсутствует, то метод спектральных отношений дает Q = 0,37, так как левое крыло спектра Ni попадает в область характеристического излучения Са. При согласованной фильтрации Q = 0,01. Если содержание Са в 2 раз меньше содержания Ni, то по методу спектральных отношений Q = 0,83, а при согласованной фильтрации Q = 0,49. Метод спектральных отношений обладает плохой помехоустойчивостью. При отношении сигнала к шуму A2h2 = 6,25, где А - амплитуда импульса от Са, о2 - дисперсия шума, и превышении содержания Ni в 2 раза по сравнению с содержанием Са, Q = 0,98 по методу спектральных отношений, в то время как при согласованной фильтрации по-прежнему Q = 0,49. ?