Оценка пространственных трендов точности атмосферной коррекции КМСС-2 для территории северной Евразии
В рамках работ за отчетный период были проведены дальнейшие исследования создаваемых в ИКИ РАН продуктов автоматической обработки уровня L2A на основе данных российских спутниковых систем. В настоящей работе был выполнен комплекс оценок пространственной устойчивости атмосферной коррекции продуктов, получаемых по данным российского прибора КМСС-2 («Метеор-М» № 2-2) для больших неоднородных территорий, характеризуемых сильными различиями климатических условий, а также условий освещения.
В предыдущих работах было продемонстрировано качественное и количественное совпадение атмосферно-скорректированных мультиспектральных измерений КМСС-2 с продуктами соответствующего уровня, полученных по данным MODIS, что позволяет использовать эти данные в ранее разработанных технологических цепочках по распознаванию и оценке состояния растительного покрова, в том числе, с использованием временных серий.
Оценки точности продуктов атмосферной коррекции производились на основе метрик accuracy (A), precision (P) и uncerntainty (U), широко используемых для решения задач в этой области. Метрики рассчитываются при сравнении с эталоном, которым в этом случае являлись ежедневные восстановленные изображения MODIS, полученные весовой скользящей интерполяцией LOWESS для территории северной Евразии за 2022 год. Метрики точности рассчитываются следующим образом:
где n — число измерений в спектральной страте, λ указывает на спектральный канал (красный либо ближний ИК), а Δρλ рассчитывается как знаковая разница между измерениями КСЯ КМСС-2 и MODIS в канале λ следующим образом:
Необходимо отметить, что алгоритм атмосферной коррекции данных КМСС использует маски облачности и теней для своей работы. Поэтому, на первом этапе, чтобы оценить влияние облачности сцены на точность атмосферной коррекции, была произведена интегральная оценка метрик точности для трёх уровней облачности — 5 %, 20% и 50% (вычисляемых согласно маскам облачности). Исследование велось в предположении, что уровень зашумленности сцены связан с уровнем облачности, т.е., чем выше процент облачности, тем выше ожидаемая ошибка атмосферной коррекции. Результаты оценки интегральных метрик на всю территорию северной Евразии приведены в таблице 1.
Таблица 1 — Результаты оценки средневзвешенных значений метрик точности при различных уровнях облачности для территории северной Евразии, минимальные между уровнями облачности значения выделены жирным шрифтом
|
Облачность, %
|
Средневзвешенное значение
|
|
Accuracy RED/NIR
|
Precision RED/NIR
|
Uncertainty RED/NIR
|
|
5
|
0,0070/0,0044
|
0,0286/0,0339
|
0,0296/0,0348
|
|
20
|
0,0065/0,0038
|
0,0287/0,0370
|
0,0295/0,0379
|
|
50
|
0,0059/0,0034
|
0,0277/0,0384
|
0,0285/0,0394
|
Из таблицы можно сделать вывод, что вариации значений метрики accuracy для различных уровней облачности довольно малы и никогда не превышают 0,002, а вариации метрик precision и uncertainty не превышают значения 0,005 для любого спектрального канала. Таким образом, был сделан вывод о том, что точность масок мешающих факторов достаточна для корректной работы метода атмосферной коррекции в широком диапазоне климатических условий.
На втором этапе был проведён пространственный анализ устойчивости атмосферной коррекции в терминах метрик оценки точности. Чтобы учесть пространственную вариабельность физико-географических условий и условий освещения для территории северной Евразии, регион был разбит регулярной сетью на участки размером 2×8° (2° по широте и 8° по долготе) и для каждой ячейки было рассчитано средневзвешенное с учётом числа наблюдений за год значения метрик точности. Результаты приведены на рисунке 1.
Рисунок 1 — Результаты оценки пространственной вариабельности метрик accuracy (слева, красные оттенки), precision (в центре, зелёные оттенки), и uncertainty (справа, синие оттенки) для канала NIR и для территории с 40 по 70° с.ш. и с 40 по 160° в.д.; размер выборки, по которой осуществлялась оценка, соответствует схематичному размеру кругов
Полученные карты указывают на максимальные обнаруженные значения метрики accuracy 0,025, а метрик precision и uncertainty не более 0,06 для канала NIR. С учётом того, что явных пространственных градиентов не было обнаружено, вариабельность метрик, как предполагается, связана с наличием снежного покрова в зимний период, нежели со свойствами растительного покрова. В частности, во время выпадения или таяния снежного покрова, метод атмосферной коррекции работает хуже всего виду того, что снежный покров остаётся на изображениях КМСС, однако на безоблачном эталоне MODIS его нет, что приводит к ухудшению результата совмещения гистограмм. Кроме этого, ухудшение точности совмещения в зимний период может происходить из-за низких углов солнца и заметных изменений условий освещения сцены между пролётами аппаратов Terra/Aqua и «Метеор-М».
Таким образом, отсутствие значимых градиентов и низкие значения метрик качества атмосферной коррекции обеспечивают использование продуктов уровня L2A для решения задач мониторинга растительного покрова на территории северной Евразии. В рамках дальнейших работ предполагается реализовать маскирование снежного покрова на спутниковых изображениях приборов серии КМСС.