). Особенностью используемого подхода стала обработка изображения полного разрешения с ограничением зоны поиска на повторном снимке для уменьшения времени вычислений и вероятности ошибки. Ограничить зону поиска удалось за счет использования априорной информации о максимально возможной скорости дрейфа. Данный алгоритм впоследствии был применен для определения дрейфа льдов по данным ИСЗ Envisat (рис. 3).


Рис. 3. Вектора дрейфа льда, рассчитанные для района Северной Земли за период 30.10 – 3.11.2009 гг. с использованием кросс-корреляционного алгоритма Международного центра по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена. 1 – старый лед; 2 – однолетний лед; 3 – открытая вода; длина векторов, выраженная в масштабе карты, отражает перемещения льда за промежуток времени с 30 октября по 3 ноября 2009 г.


Гибридный метод. Является комбинацией интерактивного, полиномиального и кросс-корреляционного методов. По интерактивно определенным векторам дрейфа строится полиномиальная модель дрейфа, которая уточняется методом кросс-корреляции. Определенная полиномиальной моделью точка на втором изображении является центром площади поиска максимума коэффициента кросс-корреляции. Размер зоны поиска, определяющий объем вычислений, и точность конечного результата зависят от точности полиномиальной модели.

Метод оптического потока. Метод основан на вычислении компонент скорости движения льда по яркости каждой точки изображения при помощи аппарата частных производных. Автор алгоритма Я. Сан (Sun, 1994) также использует построение пирамидальной структуры спутниковых изображений, на вершине которой находится изображение наиболее грубого разрешения, а в основании – исходное изображение. На уровне грубого разрешения методом кросс-корреляции получаются грубые вектора дрейфа. Затем на каждом уровне пирамиды производится вычисление оптического потока – трехмерного векторного поля, которое получается из скалярной функции яркости последовательных по времени изображений. Яркость объекта во время его движения считается постоянной. Градиент яркости изображения также принимается стационарным во времени. Метод используется для детального слежения за динамикой льда и позволяет получить информацию о трансформациях ледяного покрова – сжатиях, разрежениях, взаимных подвижках, деформациях. Алгоритм вычисления оптического потока требует предварительной калибровки снимков по значениям яркости.

Толщина льда. Толщина льда – один из наиболее важных параметров ледяного покрова. Методов прямых измерений толщины льда с помощью спутниковых средств не существует. Для определения толщины льда по данным ИСЗ применяются косвенные методы, основанные либо на найденных закономерностях между измеряемыми параметрами (температурой поверхности льда) и собственно толщиной льда, либо на вычислении разницы в длине пути луча, проходящего до границы снег-воздух и луча, отраженного непосредственно от ледовой поверхности. Грубая оценка толщины льда может быть получена по спутниковым данным о возрасте льда, так как толщина льда и его возраст – два взаимосвязанных параметра.

Определение толщины льда по данным измерений в ИК-диапазоне. ИК-диапазон исторически стал первым из известных диапазонов электромагнитного спектра, дистанционные наблюдения в котором позволили разработать реально действующие технологии оценки толщины льда. Уже в 1970-е гг. были получены первые успешные результаты оценки толщины льда по данным авиационных ИК-радиометров (Kuhn, 1975). В 1980-х начались разработки технологий использования спутниковых ИК-каналов для оценки толщины льда (