Развитие научных основ и автоматизированных методов обработки временных рядов мультисенсорных данных дистанционного зондирования для обеспечения долговременного мониторинга наземных компонент биосферы

В рамках работ по развитию методов формирования временных рядов данных дистанционного зондирования был разработан основанный на LOWESS метод локальной взвешенной регрессии полиномами второй степени для восстановления временных серий безоблачных измерений без использования масок облачности и теней, который был апробирован на примере данных приборов MODIS (Terra, Aqua) и MSI (Sentinel-2A/B). Метод использует сезонную временную серию всех доступных и взвешенных значений целевого индикатора (вегетационного индекса или коэффициента спектральной яркости), а в качестве метрики веса выступают преобразованные значения нормализованного разностного индекса снега NDSI, который чувствителен к наличию мешающих факторов, в том числе, облачности. Использование этого метода позволяет отказаться от создания масок облачности и теней в процессе обработки спутниковых данных, что может быть удобно при оперативном мониторинге некоторых компонентов биосферы (в частности, сельскохозяйственных земель), а также при работе с данными некоторых спутниковых систем. Разработанным методом были восстановлены временные серии вегетационного индекса NDVI, а также коэффициенты спектральной яркости в красном и ближнем ИК диапазонах на европейскую и часть азиатской территории России за 2017-2019 годы. Пример безоблачной временной серии ежедневных значений NDVI по данным MODIS на территорию республики Крым, соответствующий сельскохозяйственному полю, занятому озимыми культурами в 2018 году, приведён ниже (рисунок 2.1.1).

Рисунок 2.1.1 — Пример восстановления временных серий NDVI озимых культур по спутниковым данным MODIS на основе метода LOWESS

Из примера можно заметить, что метод способен восстанавливать пропущенные значения, практически игнорируя измерения, выполненные в условиях наличия мешающих факторов (исходные значения, находящиеся заметно ниже или выше восстановленной кривой), позволяя достигать ежедневной частоты наблюдений даже в течение зимнего периода, когда озимые находятся в покое. Разработанный подход оказался эффективен при восстановлении временных серий спутниковых данных других сенсоров, в том числе, высокого пространственного разрешения MSI (Sentinel-2A/B). В частности, сезонные временные серии NDVI с пространственным разрешением 10 метров были построены на сельскохозяйственные регионы Индии, занятые различными сельскохозяйственными культурами (рисунок 2.1.2).

Рисунок 2.1.2 — Восстановленное на основе метода LOWESS изображение NDVI по данным прибора MSI (10 м) за 15 декабря 2018 года (вверху); восстановленные сезонные временные серии NDVI (MSI) для различных сельскохозяйственных культур (внизу)

Регион характеризуется крайне небольшими размерами полей (типичный размер менее 1 га), высокой неоднородностью посевов и сложными условиями наблюдения в оптическом диапазоне из-за длительных периодов сплошной облачности во время муссонного сезона. Предварительная оценка восстановленных временных серий на основе точности тематических результатов распознавания сельскохозяйственных культур, которая составила 86,9%, указывает на их информативность для решения задач оценки растительного покрова.