Картографирование пахотных земель России на основе сезонных серий данных MODIS высокого временного разрешения

В течение 2020 г. с использованием сервисов семейства «Созвездие-Вега» регулярно осуществлялась оценка развития посевов озимых и яровых сельскохозяйственных культур на территории России. Мониторинг осуществлялся на основе карт размещения посевов и значений вегетационного индекса NDVI, полученных по данным дистанционного зондирования Земли, а также на основе метеорологических параметров. Особенностью подхода, применяемого при оценке состояния культур, является сопоставление показателей сезонной динамики вегетационного индекса NDVI с аналогичными данными предыдущих лет. Это позволяет формировать многолетнюю норму сезонного изменения NDVI, относительно которой проводится анализ отклонений.

Необходимо отметить, что более высокие или низкие значения NDVI не всегда характеризуют более хорошее или плохое состояние и развитие посевов. Они, в частности, могут быть связаны со сдвигом сезона на более ранние или поздние сроки из-за сложившихся метеорологических условий.

Ежегодная оценка используемых в течение сельскохозяйственного сезона пахотных земель необходима для инвентаризации посевных площадей, датировки изменений землепользования, обнаружения вновь распаханных земель и выявления залежей. В ИКИ РАН ранее была разработана и в настоящее время используется технология ежегодного обновления карт используемых пахотных земель по данным шестилетнего периода спутниковых наблюдений прибором MODIS. В основе указанной технологии лежит использование построенных на основе многолетних временных рядов недельных композитных изображений спектрально-динамических признаков распознавания пашни, параметрического метода классификации и подхода к автоматической актуализации обучающей выборки. Получаемые таким образом карты пашни используются для решения задач автоматического оперативного картографирования и оценки состояния сельскохозяйственных культур, однако своевременная оценка динамики землепользования на основе этих карт может быть затруднена.

Разработка в ИКИ РАН унифицированной технологии построения временных серий высокого временного разрешения для различных зарубежных и российских спутниковых систем предоставляет возможность использования сезонных спектрально-временных признаков для распознавания пахотных земель текущего сельскохозяйственного сезона. Технология опирается на весовую реализацию метода локальной взвешенной регрессии полиномами LOESS для восстановления временных рядов безоблачных спутниковых наблюдений без необходимости использования масок облачности и теней. Указанный метод использует сезонную серию всех доступных значений восстанавливаемого индикатора (вегетационного индекса или измерений в отдельном канале), а в качестве метрики весов используются значения индексов и других показателей, которые чувствительны к наличию мешающих факторов, в том числе, облачности и теней от неё. К настоящему моменту на территорию России построены многолетние временные серии ежедневных мультиспектральных безоблачных изображений, полученных прибором MODIS (Terra/Aqua), начиная с 2006 г. по настоящее время, которые доступны в рамках ЦКП «ИКИ-Мониторинг».

Наличие серий дистанционных наблюдений высокого временного разрешения открыло возможность построения новых спектрально-временных признаков распознавания, основанных на описании сезонной фенологической динамики быстроменяющихся типов растительного покрова, а именно, сельскохозяйственной растительности. В частности, на основе восстановленных сезонных временных серий ежедневных безоблачных наблюдений прибором MODIS были построены и исследованы 25 различных спектрально-временных и морфологических признаков для сельскохозяйственного сезона 2020 г.

Для исследования информативности построенных признаков и решения задач распознавания используемой в 2020 г. пашни была создана пространственно-распределённая выборка, целиком покрывающая 105 различных административных районов агропояса России и содержащая информацию о классе приблизительно 200 000 объектов земель сельскохозяйственного назначения, включая класс пашни, залежей, сенокосов и пастбищ. Кроме этого, независимо была создана выборка объектов класса «используемая пашня», включающая более 5000 используемых полей в более чем 1000 районах агропояса России. Выборки создавались экспертами фотоинтерпретацией серий спутниковых снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения с использованием дополнительных картографических материалов и привлечением данных районной статистики по площадям категорий земель.

Для оценки информативности исследуемых признаков использовалась метрика MDA (Mean decrease in accuracy), посчитанная в скользящем с шагом 250 км окне фиксированного размера (100×100 км). Автоматический анализ информативности признаков происходил, если оба класса были представлены в текущем окне более чем на 10 % от его площади. В результате анализа скользящим окном были покрыты все участки территория России, где описанная выборка была указанным образом представлена. Анализ информативности осуществлялся как независимо для каждого класса, так и совместно, а полученные в рамках отдельных окон значения суммировались. Было обнаружено, что информативность признаков заметно различается между классами (рисунок 1)

  
     
Рисунок 1 — Список исследуемых спектрально-временных признаков распознавания и их уровни значимости по убыванию на основе кумулятивного значения метрики MDA отдельно для класса «пашня» (слева) и «остальное» (справа)

Для распознавания используемой пашни для всей территории России использовался подход, предусматривающий итеративное расширение (экспансию) созданной для 105 исходных районов обучающей выборки на прилегающие административные районы при выполнении ряда критериев. Непосредственно распознавание, а также оценка информативности новых признаков осуществлялись на основе метода Random Forest, реализованного в программной среде R.

 
Рисунок 2 — Площади используемых пахотных земель на уровне федеральных округов согласно данным СХМП-2021, на основе карты, полученной с использованием многолетних временных рядов и карты, полученной на основе сезонных спектрально-временных признаков

После завершения экспансии была получена репрезентативная обучающая выборка для территории России, на основе которой и 15 наиболее информативных признаков было осуществлено распознавание используемых пахотных земель страны. Оценка точности полученных результатов проводилась расчётом площадей распознанной пашни в границах административно-территориальных образований и сравнением с данными сельскохозяйственной микропереписи 2021 г. (рисунок 2).

Оценка полученных результатов с использованием опорных данных указывает на повышение достоверности распознавания и уточнение границ используемой пашни на основе сезонных временных рядов высокого временного разрешения. В частности, для полученной в этом исследовании карты используемой пашни ошибка пропуска цели (omission) уменьшилась более чем в два раза (до 6,6 %) по сравнению со значением этой ошибки для карты пашни, полученной на основе шестилетних временных интервалов. Сравнение с данными сельскохозяйственной переписи 2021 г. о площадях используемой пашни указывает на улучшение совпадения спутниковой и наземной оценки практически по всех федеральных округах России.