Анализ особенностей перехода от использования данных MODIS на использование данных VIIRS в задачах мониторинга сельскохозяйственной растительности

На смену прибору со средним пространственным разрешение MODIS, установленному на спутниках Terra и Aqua, пришёл прибор VIIRS. Его спектральные каналы не являются полными аналогами MODIS, также отличается пространственное разрешение, однако эти приборы создавались для похожего круга задач, и оба позволяют решать задачу мониторинга растительности.

Хотя данные VIIRS доступны лишь с 2012 г., объединение их с архивами MODIS позволяет создавать длинные временные ряды, необходимые для выявления изменений в состоянии растительности на протяжении многих лет и обеспечить продолжение наблюдений в будущем.

MODIS обеспечивает ежедневное глобальное покрытие с разрешением 250 м. VIIRS обладает более низким пространственным разрешением (375 м, а продукты с атмосферной коррекцией — 500 м), что менее удобно для анализа отдельных полей, особенно в зонах с полями небольшого размера и сложной структурой. Ширина полосы съёмки VIIRS чуть больше 3000 км против 2300 км у MODIS. Для расчёта NDVI по VIIRS используются каналы I1 и I2. Канал VIIRS I1 более широкий и чувствительный по сравнению с аналогичным каналом B1 MODIS. Гистограммы для NDVI по приборам VIIRS SNPP, VIIRS NOAA 20 и MODIS Aqua для каналов VIIRS I1/I2 представлены на рисунке 1.

 
Рисунок 1 — Гистограммы для NDVI приборов VIIRS SNPP, VIIRS NOAA 20 и MODIS Aqua для каналов VIIRS I1/I2 (Lyapustin A., Yujie W., Choi M. et al. Calibration of the SNPP and NOAA 20 VIIRS sensors for continuity of the MODIS climate data records // Remote Sensing of Environment. 2023. V. 295. Article 113717. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113717)

Разница в NDVI характеризуется СКО = 0,02 и коэффициентом корреляции R2 = 0,99. Это указывает на хорошую согласованность алгоритмов атмосферной коррекции, обеспечивающих плавный переход от MODIS к VIIRS. Примеры карт индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS представлены на рисунке 2. Это ежедневные безоблачные композитные изображения, которые строятся в ИКИ РАН.

На приведённых картах NDVI видно насколько сильно влияет разрешение продуктов на уровне отдельных полей. Пиксель продукта MODIS с разрешением 250 м соответствует площади 6,25 га, для продукта VIIRS с разрешением 500 м — 25 га. На графиках временных серий для полей хорошо видно влияние размера пикселя и площади поля на временной ход индекса. Далее приведены примеры небольших полей (10 и 20 га) и полей рядом с ними, но большего размера (70 и 100 га). Видно, что для небольших полей иногда наблюдается значительное отклонение хода индекса NDVI по данным VIIRS от данных MODIS. На рисунках 3 и 4 для данных 2023 г. (синий цвет) присутствует сильное отклонение хода индекса, когда для полей более крупного размера (рисунки 5 и 6), расположенных рядом, ничего такого не наблюдается. Для больших полей наблюдается хорошее совпадение, однако зачастую присутствует небольшое завышение значений.

          
Рисунок 2 — Карта индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS 
на уровне полей по данным MODIS (слева), VIIRS (справа)

 
Рисунок 3 — Ход индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS на поле 10 га 
в Московской области за 2023–2025 гг. Толстые линии — данные MODIS, тонкие — VIIRS

 
Рисунок 4 — Ход индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS на поле 20 га в Краснодарском крае за 2023–2025 гг. Толстые линии — данные MODIS, тонкие — VIIRS

 
Рисунок 5 — Ход индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS на поле 100 га в Московской области (рядом с полем 10 га) за 2023–2025 гг. Толстые линии — данные MODIS, тонкие — VIIRS

 
Рисунок 6 — Ход индекса NDVI по данным MODIS и VIIRS на поле 70 га в Краснодарском крае (рядом с полем 20 га) за 2023–2025 гг. Толстые линии — данные MODIS, тонкие — VIIRS

По данным слоя базового покрытия полей сервиса ВЕГА число полей с площадью более 6,25 га составляет 98% от площади всех полей в РФ, а полей с площадью более 25 га составляет 90% соответственно. На рисунках 7 и 8 представлено распределение площадей полей по группам и их вклад в общую площадь всех полей в РФ, а так же количество полей в каждой группе в базовом слое.

Можно сформулировать следующие особенности перехода на данные VIIRS на уровне полей:

• площадь «минимального» объекта исследования для VIIRS увеличится в четыре раза — 25 га против 6,25 га. По статистике базового покрытия полей сервиса ВЕГА это затронет 10 % площадей всех полей в РФ;
• для небольших полей на значение NDVI сильно влияет геометрия самого поля и его окружение;
• в общем случае, значение NVDI по полям по данным VIIRS по отношению к MODIS имеет тенденцию к незначительному завышению значения, при этом сохраняется общая тенденция изменений. Завышенные значения могут приводить к временному смещению кривой, что может сказаться на изменении класса состояния объекта при анализе.

 
Рисунок 7 — Распределение площадей полей по группам и их вклад в общую 
площадь всех полей в базовом слое полей сервиса ВЕГА на территории РФ
 
Рисунок 8 — Количество полей в каждой группе в базовом 
слое полей сервиса ВЕГА на территории РФ

Для осреднения индекса на уровне административных районов используются маски классов растительности. При использовании данных MODIS маска растительности могла применяться как для районов, так и для полей (например, в задачах аннотации) и фактически отражала тип растительности на конкретном поле. Если построить маски по данным VIIRS, то разрешение 500 м будет уже слишком грубым на уровне полей.

Применение такой маски будет возможно только для аннотации средних и больших полей, а применение для осреднения по районам будет ограничено гарантированными пикселями, которые фактически будут большими однородными полями. Целесообразно рассмотреть возможность использования данных более высокого разрешения для построения масок. Кроме маски растительности необходимо понять, как скажется переход на данные VIIRS на уровне самих районов.

Необходимо было проанализировать, насколько данные по VIIRS будут отличаться как для временных рядов, так и для оценки состояния.

Был проведен анализ, насколько значение NDVI для района будет отличаться. В среднем данные VIIRS для районов немного завышают значение, но не более 10%. Например, для пахотных земель для 2025 г. по всем районам и по всем неделям в диапазоне от 10-й до 30-й недели среднее значение отклонение NDVI по данным VIIRS от NDVI по данным MODIS составило 7,13% при стандартном отклонении 2,36.

Так же был проведён анализ, как использование данных VIIRS для оценки состояния растительности на уровне районов скажется на результатах, как сильно могут измениться полученные классы состояния. Класс состояния района определяется по тому, насколько сильно значение индекса NDVI за анализируемую неделю отличается от некой нормы. Значение считается в процентном соотношении и в зависимости от величины относится в тот или иной класс. Ширина класса 10%. Градации: (.., –25], [–25, –15], [–15, –5], [–5, 5], [5, 15], [15, 25], [25,..). В качестве норм использовались данные из предыдущего сезона и 5-летние нормы. Для примера показаны результаты анализа для отклонения текущего 2025-го от 2024 г. и 5-летней нормы 2020–2024 гг. Цвет заливки района обозначает насколько меняется класс района при использовании данных VIIRS вместо MODIS.

 
Рисунок 9 — Среднее изменение класса состояния районов (пахотные земли) при анализе отклонения сезона 2025 г. от предыдущего сезона 2024 г. при использовании данных VIIRS в сравнении с данными MODIS. Серый цвет (1721 район) — класс не изменился. Жёлтый цвет (163 района) — класс изменился на соседний (1 шаг). Красный цвет (3 района) — класс изменился на 2 шага

Таким образом, при анализе отклонения от другого года, класс сохранили около 92 % районов, только чуть более 8 % районов сменили класс на соседний, и всего 3 района сменили класс на 2 шага. Для отклонения от 5-летний нормы аналогично, класс сохранили около 94 % районов, только 6 % районов сменили класс на соседний, и всего 1 район сменил класс на 2 шага. Всего районов с данными было 1877 и 1870 соответственно.

Анализ отклонений по районам показывает возможность продолжения мониторинга состояния земель на уровне районов и регионов по данным VIIRS. Для большинства районов (более 90%) класс состояния будет такой же, как при использовании данных MODIS, для небольшого количества (6–8%) он немного поменяется на соседний класс и для единиц он может измениться значительно.

 
Рисунок 10 — Среднее изменение класса состояния районов (пахотные земли) при анализе отклонения сезона 2025 г. от 5-летней нормы 2020–2024 гг. при использовании данных VIIRS в сравнении с данными MODIS. Серый цвет (1756 районов) — класс не изменился. Жёлтый цвет (113 районов) — класс изменился на соседний (1 шаг). 
Красный цвет (1 район) — класс изменился на 2 шага

Основные выводы. Для перехода на использование данных VIIRS совместно с данными MODIS для продолжения мониторинга сельскохозяйственной растительности необходимо учитывать следующие моменты:

• использовать данные для мониторинга «небольших» полей можно только для оценочного анализа с учётом геометрии поля и окружения;
• проводить анализ «средних» и «больших» полей можно продолжать в прежнем режиме;
• анализ данных по районам и регионам можно продолжить без изменений, однако необходим переход на другие маски классов растительности (500 м слишком грубое разрешение для маски на уровне полей);
• принципы построение масок типов растительности необходимо менять. Использовать данные более высокого разрешения или использовать для осреднения по районам только отдельные области (гарантированные пиксели).