Построение временного ряда карт наземных экосистем России на основе данных прибора VIIRS

Информация о распределении основных типов наземных экосистем является важнейшим элементом системы комплексного мониторинга растительности на основе спутниковых данных ДЗЗ. Временные ряды карт наземных экосистем позволяют производить оценку многолетних изменений растительных экосистем под воздействием природных и антропогенных факторов. На протяжении ряда лет картографирование наземных экосистем выполнялось на основе данных радиометра MODIS, установленного на спутниках Terra и Aqua (Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.). В 2025 и 2026 гг. эти приборы выводятся из эксплуатации (https://www.earthdata.nasa.gov/data/alerts-outages/transition-from-MODIS-viirs), в связи с чем возникает вопрос переноса разработанных методов и технологий картографирования для их применения к альтернативным спутниковым данным.

Выполненные ранее исследования показали принципиальную возможность использования данных VIIRS для задач картографирования растительности. Данный прибор функционирует c 2012 г. на борту спутника Suomi-NPP, а с 2017 г. — на спутниках NOAA–20/21. Радиометр VIIRS является преемником аппарата MODIS, в частности, имеет схожие характеристики для наиболее информативных при изучении растительности спектральных каналов, используемых при классификации растительного покрова. Прибор позволяет получать информацию в красном, ближнем и среднем ИК-каналах с пространственным разрешением 375 м. В отчётный период были выполнены работы по использованию данных VIIRS для ежегодного картографирования наземных экосистем России с 2018 по 2024 г., а также по сравнению полученных результатов с продуктами, полученными на основе данных MODIS.

В ИКИ РАН разработан алгоритм предварительной обработки данных ДЗЗ, реализованный для изображений, полученных приборами VIIRS. Предварительная обработка данных спутниковых наблюдений VIIRS включает очистку от влияния шумов, облачного и снежного покрова, теней, а также влияния их краевых эффектов, и других мешающих факторов. Применение алгоритма сглаживания временных рядов позволяет получать информацию о внутригодовой динамике отражательных свойств поверхности. Для картографирования типов наземных экосистем были использованы сезонные срезы, полученные в различные периоды вегетации в период с 2018 по 2024 г., а именно:|

1. весенний период (135-й день года);
2. летний период (195-й день года);
3. осенний период (255-й день года);
4. зимний период с наличием снежного покрова (декабрь – апрель).

Использование данных, полученных в разные временные промежутки, позволяет разделять растительные классы, имеющие разные спектрально-временные сигнатуры, обусловленные особенностями развития вегетации. Использование зимнего изображения с наличием снежного покрова позволяет лучше отделять лесные классы вследствие наличия снежного покрова. Полученные изображения были приведены к пространственному разрешению 230 м. На рисунке 1 представлены спутниковые изображения, покрывающие территорию России, а также сравнение отдельного участка с данными MODIS.

        
а                                                                                 б
             
в                                                                                   г
Рисунок1 — Спутниковые изображения, полученные по данным VIIRS на территорию России за 2024 г.: а — летнее изображение (RGB = NIR; SWIR; Red); б — зимнее изображение (RGB = Red; Red; NIR); в — участок летнего изображения в Красноярском крае по данным VIIRS (RGB = NIR; SWIR; Red); г — участок летнего изображения в Красноярском крае области по данным MODIS (RGB = Red; Red; NIR)

На основе полученных разносезонных изображений была выполнена классификация наземных экосистем России на основе метода максимального правдоподобия с применением локально-адаптивного алгоритма LAGMA (Bartalev S., Egorov V., Loupian E., Khvostikov S. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. V. 5. No. 1. P. 55–64). Данный подход подразумевает разбиение всей территории на регулярную сеть ячеек с проведением отдельной классификации в рамках каждой из них и позволяет учитывать изменчивость классов на больших территориях. Опорная выборка за 2018 г. была создана на основе карты, полученной по данным MODIS за 2017 г. с применением технологии динамической актуализации выборки и фильтрации по данным VIIRS. Выборка для карт за последующие годы создавалась уже на основе предшествующих результатов картографирования по данным VIIRS. Тематическое содержание результата классификации включает 23 основных класса наземных экосистем, включая 9 лесных. (рисунок 2). Выполненные работы позволили получить временной ряд карт типов наземных экосистем России в период с 2018 по 2024 г. На рисунке 2 представлена карта растительного покрова за 2024 г.

Рисунок 2 — Карта типов наземных экосистем, полученная по данным VIIRS для территории России за 2024 г.

Было выполнено сравнение временных рядов карт, полученных на основе данных VIIRS и MODIS. В целом была обнаружена схожесть полученных результатов, которая говорит о возможности переноса методов картографирования наземных экосистем на данные прибора VIIRS. Анализ отдельных участков позволяет сделать вывод о большей пространственной детальности карт, созданных на основе данных MODIS (рисунок 2.2.3.3), связанной с различиями пространственного разрешения исходных данных.

Сравнение оценок площади лесных экосистем, полученных по данным MODIS и VIIRS за 2018–2024 гг. представлено на рисунке 2.2.3.4. Среднегодовая оценка покрытой лесом площади составила 764,4 и 767 млн га, соответственно, с расхождением 0,3 %. Расхождения за отдельные годы лежит в интервале от 0,01 до 0,7 %.

                  
а
                   
б
Рисунок 3 — Фрагменты карт наземных экосистем, полученные по данным а) MODIS и б) VIIRS за 2021 год

 
Рисунок 4 — Динамика площади лесных экосистем по данным VIIRS и MODIS в период с 2018 по 2024 г.

На рисунках 5 и 6 представлено сравнение динамики отдельных классов наземных экосистем, полученных по данным VIIRS и MODIS. Расхождения в площади для отдельных лесных и нелесных классов за отдельные годы лежат в диапазонах от 0,1 до 12,1 % и от 0,07 до 6,2 % соответственно. Более высокие расхождения для лесных классов связаны с перераспределением класса смешанных лесов в другие лесные классы по данным VIIRS. Проведённые исследования показывают возможность дальнейшего использования данных VIIRS для картографирования основных типов наземных экосистем России и сохранения получения сопоставимых данных, необходимых для мониторинга растительного покрова на основе данных ДЗЗ. Дальнейшие исследования будут направлены на поиск подходов по построению гармонизированного ряда карт растительного покрова, основанного на данных различных спутниковых приборов для долгосрочного мониторинга растительных экосистем России, а также на развитие методов предварительной обработки и использования улучшенных композитных изображений.

         

            

Рисунок 5 — Площадь лесных классов растительного покрова по данным VIIRS и MODIS в период с 2018 по 2024 г.

        

        
 
Рисунок 6 — Площадь нелесных классов растительного покрова по данным VIIRS и MODIS в период с 2018 по 2024 г.