Развитие методов построения гармонизированных временных серий дистанционных индикаторов на основе совместного использования данных спутниковых систем Landsat и Sentinel-2

В рамках работ текущего года получили развитие методы локально-взвешенной регрессии полиномами LOWESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing) для восстановления временных серий ежедневных безоблачных изображений дистанционных индикаторов, полученных совместно по данным различных спутниковых систем оптического диапазона, в частности, Landsat-8 (OLI) и Sentinel-2A\B (MSI). В первую очередь, цель работы заключалась в повышении частоты измерений за счёт использования данных из различных источников. Помимо этого, отдельное внимание было уделено обеспечению максимально полного покрытия безоблачными измерениями в оперативном режиме и минимизации артефактов на восстановленных изображениях с учётом того, что они сформированы по данным различных приборов с отличающимися центрами и ширинами соответствующих спектральных каналов.

На первом этапе канальные спутниковые данные и, опционально, стандартные маски для каждой сцены конкретной спутниковой системы приводились в единую проекцию с фиксированным размером и фиксированной сеткой пикселей. В данном случае использовались спектральные каналы Blue, Green, Red, NIR, SWIR1 и SWIR2, центры и ширины которых близки для приборов OLI и MSI, а также стандартные слои качества измерений, которые могут использоваться в качестве предварительной маски мешающих факторов, в частности, слой SCL для прибора MSI и слой QA для прибора OLI. В случае отсутствия стандартного слоя мешающих факторов, алгоритм локально-взвешенной регрессии LOWESS строит на лету и далее использует внутреннюю упрощённую маску мешающих факторов.

На втором этапе между спутниковыми системами производился пересчёт (приведение к одному источнику) измерений коэффициентов спектральной яркости для соответствующих спектральных каналов с использованием индивидуальных для каждого канала регрессионных соотношений. В данном случае измерения КСЯ в каналах прибора MSI приводились к КСЯ в каналах прибора OLI.

На рисунке 1 приведён пример результата формирования гармонизированного (приведённого к Landsat-8 OLI) временного ряда исходных измерений КСЯ в пикселе по данным спутниковых систем Landsat (OLI) и Sentinel-2 (MSI) в красном и ближнем ИК каналах.

   
Рисунок 1 — Пример гармонизированного сезонного временного ряда измерений КСЯ по данным спутниковых систем Landsat-8 и Sentinel-2 в каналах RED и NIR, подаваемого на вход интерполяции LOWESS

На финальном этапе формировались сезонные временные серии из значений пересчитанных КСЯ MSI и OLI, а также временные серии метрики весов, используемой для работы алгоритма LOWESS. Алгоритм LOWESS использовался в реализации OpTSE (Operative Time Series Enhancement), который позволяет обеспечить достаточно точное прогнозирование динамики временного ряда целевой метрики на глубину до нескольких недель с ежедневным временным разрешением, обеспечивая максимальное покрытие измерениями даже тех участков оперативно полученных изображений, которые изначально непригодны для анализа из-за влияния облачности и теней.

На основе разработанного метода были сформированы временные серии продукта OpTSE по данным указанных спутниковых систем в географической проекции с пространственным разрешением 0,000539 градусов на пиксель (аналог 60 метров на экваторе) на часть территории Саратовской и Волгоградской области за 2023 год.

Для качественной оценки покрытия результатами восстановления исследуемой территории и оценки дополнительного вклада системы Landsat, разработанный подход был применён к годовой временной серии изображений, полученным только по данным спутниковой системы Sentinel-2 (MSI), после чего стало возможным сравнение полученных ежедневных продуктов OpTSE за любую дату 2023 года (рисунок 2).

       
Рисунок 2 — Результаты восстановления LOWESS ежедневных композитных изображений NDVI по данным одной (S2, слева) и двух (S2+L8, справа) спутниковых систем на 5 апреля 2023 года для части территории Саратовской области

При этом можно увидеть, что дополнительное использование данных спутниковой системы Landsat позволяет обеспечить полное покрытие актуализированными данными всей исследуемой территории, включая обеспечение дополнительными наблюдениями области низкой частоты съёмки Sentinel-2 (белая область слева), характерной для территорий южнее 56° с.ш.

Таким образом, разработанный метод восстановления временных серий на основе одновременного использования данных различных спутниковых систем позволяет обеспечить решение задач оперативного спутникового мониторинга растительного покрова, включая ранее распознавание и оценку состояния растительности. Заложенные в основу разработанного метода решения позволяют подключать данные и других мультиспектральных спутниковых систем, включая Метеор-М (КМСС) и других с похожими характеристиками.