Публикации автора

Обосновывается необходимость расширения динамического диапазона в МФПУ коротковолнового ИК-спектра (SWIR). Традиционно применяемые способы обладают низкой эффективностью, в особенности, в крупноформатных матрицах с шагом не более 15 мкм. Наибольшей эффективностью расширения динамического диапазона (до 100 дБ) обладают накопительные ячейки с индивидуально изменяемой передаточной характеристикой в зависимости от яркости фрагментов наблюдаемой сцены. В работе предлагается простой в топологической реализации и эффективный способ расширения динамического диапазона, основанный на автоподстройке времени накопления индивидуально в каждой ячейке интегральной схемы считывания. При этом сохраняется высокая крутизна и линейность преобразования в накопительных ячейках с умеренной освещенностью (до 50–70 % от максимального сигнала), но снижается чувствительность в ячейках, близких к насыщению. В результате, формируется линейно-логарифмическая передаточная характеристика, обеспечивающая расширенный динамический диапазон. В работе приводятся примеры изображений с расширенным динамическим диапазоном, полученные с помощью первой отечественной SWIR-камеры формата 640×512 элементов.

Загрязнение атмосферы значительно влияет на метеорологические параметры, включая температуру воздуха, влажность и скорость ветра. Черный углерод (сажа) и сернистые газы, среди прочих загрязнителей, играют ключевую роль в этом процессе, поглощая солнечное излучение и взаимодействуя с водяным паром в атмосфере соответственно. Это требует тщательного изучения и учета при разработке стратегий снижения уровня загрязнения. Город Иркутск является одним из городов Иркутской области участвующим в федеральном проекте «Чистый воздух» национального проекта «Экология». Данная статья посвящена исследованию различий, метеорологических данных города Иркутска, полученных из двух различных источников: https://rp5. ru и http://aisori-m. meteo. ru. Исследование проводилось за период с 2010 по 2022 гг. Для установления статистической значимости различий между выборками метеорологических данных был использован парный t-критерий Стьюдента, этот метод позволяет определить, являются ли различия между двумя наборами данных случайными или они действительно отражают реальные различия. В ходе работы было проведено сравнение и анализ среднемесячных показателей следующих параметров погоды: вероятность сильного ветра, штиля, осадков и тумана, а также рассчитанного на их основе метеорологического потенциала загрязнения атмосферы (МПЗА) промышленными выбросами загрязняющих веществ. Было обнаружено, что существуют различия во всех наборах данных, за исключением вероятности сильного ветра. Также были предложены возможные причины этих расхождений.