Обработка спутниковых данных стала темой совместных исследований МИЭТ и Института вычислительной математики РАН

Обработка спутниковых данных стала темой совместных исследований МИЭТ и Института вычислительной математики РАН

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) и обработка данных, полученных со спутников – актуальная на сегодняшний день область исследований. Сотни спутников ежедневно осуществляют мониторинг различных показателей земной поверхности и собирают массивы данных, которые используются в самых разных сферах: от разведки природных ресурсов до контроля над изменением климата, от метеорологии и сельского хозяйства до предупреждения чрезвычайных ситуаций. Все это «большие данные», big data, и вокруг них постоянно появляются новые технологии, услуги и сервисы – рынок ДЗЗ считается одним из самых быстрорастущих в мире.

В МИЭТ применением математических методов цифровой обработки сигналов и построением математических моделей занимаются на кафедре высшей математики №1 (ВМ-1), где готовят студентов по направлению «Прикладная математика».

«Темой моего бакалаврского диплома стала обработка данных альтиметрии (высотометрии) Черного моря, полученных со спутника Jason-3, – рассказывает Андрей Сахно, выпускник бакалавриата «Прикладная математика» и кафедры ВМ-1 МИЭТ. – В ходе работы я занимался подготовкой данных наблюдений уровня морской поверхности, предварительная обработка которых необходима для их использования в математическом моделировании. Благодаря моделированию мы можем воспроизводить физические процессы, протекающие в море – например, следить за динамикой уровня моря».

Андрей Сахно проходил преддипломную практику в Институте вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН (ИВМ РАН) в Москве. В научном коллективе «Сопряженные уравнения и методы теории управления в нелинейных задачах математической физики» ИВМ РАН работает и его научный руководитель, Сергей Анатольевич Лебедев, д.ф.-м.н., профессор кафедры ВМ-1 МИЭТ.

«Мы разработали алгоритм адаптации данных альтиметрии для использования их в математических моделях, – поясняет Андрей Сахно. – Спутниковые данные относятся к big data, это множество данных разного вида: треки спутника, пролетающего над поверхностью Земли, космические снимки и т.д. Чтобы их анализировать и использовать, необходимо перевести данные в нужную систему координат, удалить «шум», учесть все погрешности приборов и случайные отклонения. Наш алгоритм адаптации данных позволяет это сделать».

VM_2.png

Высота поверхности Черного моря (отклонение от среднего (SLA), см). Отрезком черного цвета выделена траектория одного из треков, вдоль которых пролетает спутник

VM_3.pngVM_4.pngVM_5.png

Фильтрация спутниковых данных и добавление поправки для последующего использования в математической модели; красная линия - спутниковые данные, т.е. альтиметрия; синяя линия – данные математической модели; по вертикали SLA – Sea Level Anomaly, изменение уровня моря, по горизонтали – время пролета спутника

В своей научной работе миэтовец использовал данные математической модели циркуляции океана ИВМ РАН – INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model). Затем было проведено тестирование алгоритма на общедоступных ретроспективных данных спутника Jason-3 за 2019 год.

По словам Андрея Сахно, в решении этой задачи пригодилось многое из того, что входит в учебную программу направления «Прикладная математика».


Вебинар «Прикладная математика в цифровом мире»

«Наша учебная программа дает хорошие знания в этой области, на стыке математики и программирования, – считает выпускник. – Получаемое на кафедре образование позволяет включиться в научную работу уже на старших курсах. Получив диплом, можно работать в научной сфере, IT и инженерии, в том числе, стать аналитиком big data – это весьма востребованная сегодня специальность. Сам я собираюсь поступать в магистратуру и продолжать работать в Институте вычислительной математики».

В планах публикация результатов научного исследования.

Также вам может быть интересно Объявлен дополнительный прием в аспирантуру
Приемная комиссия 8 800 600-56-89 abit@miee.ru
Контакты для прессы +7 499 720-87-27 mc@miee.ru