Анализ возможности использования данных различного пространственного разрешения при проведении мониторинга объектов

В 2022 г. была продолжена начатая в предыдущем году работа по анализу возможности использования данных низкого пространственного разрешения при мониторинге объектов на основе осреднённых в их границах характеристик. Для этого изучалось влияние пространственного разрешения данных ДЗЗ на средние значения вегетационного индекса NDVI в границах сельскохозяйственных полей в зависимости от их площади.

Использовались три набора данных, полученных на основе информации с приборов MODIS, КМСС и MSI с пространственным разрешением 250, 60 и 10 м/пиксель соответственно. Для каждого набора использован временной ряд восстановленных ежедневных безоблачных изображений. Использована достаточно представительная выборка полей из базы системы «Вега-Science» (http://sci-vega.ru), включающая более 20 тысяч объектов в нескольких удалённых друг от друга регионах России. Для каждого поля из выборки было рассчитано среднее значение индекса NDVI за каждую дату по каждому набору данных. Был проведён корреляционный анализ полученных за одинаковый отрезок времени значений среднего индекса NDVI на поле по разным наборам данных. Анализировалось влияние площади полей на изменение коэффициента корреляции Пирсона между значениями по разным наборам данных. Также были проведены дополнительные исследования о том, как изменяются значения коэффициента корреляции Пирсона между разными регионами, при изменении шага группировки полей по площади, при учёте различного диапазона недель года, с учётом и без учёта неоднородных полей, до и после коррекции значений индекса NDVI между наборами.

Результаты анализа при учёте всего сезона вегетации показали общую высокую согласованность: даже для полей с размером менее 10 га значения коэффициента корреляции Пирсона превысило 0,75 для пар КМСС-MSI и MODIS-MSI и 0,85 для пары MODIS-КМСС. Однако было выявлено, что коэффициент корреляции Пирсона существенно падает при анализе данных в отдельные периоды года: в начале сезона в паре MODIS-MSI для полей площадью менее 2,5 га до 0,45, площадью от 2,5 га до 5 га — до 0,58. Далее минимальное за период значение равномерно растёт с увеличением полей и при площадях более 15 га уже для всех недель составляет более 0,82. Другие факторы (регион, коррекция значений, шаг группировки по площади, неоднородность) имели незначительное влияние.

Рисунок 1 — Графики изменения коэффициента корреляции Пирсона в парах
MSI-MODIS (A) и MSI-KMSS (B) независимо в каждую неделю года для каждой группы площадей полей. Линии разного цвета соответствуют указанному в легенде диапазону площадей (от, до). На рисунке 1 С гистограмма количества полей в каждом диапазоне

Чтобы равномерно оценить зависимость корреляции в каждой группе площадей от того, за какой период были получены измерения, был построен график, приведённый на рисунке 1. На нем независимо для каждой недели года построена зависимость коэффициента корреляции Пирсона для каждой группы площадей поля. При расчёте каждой точки отбирались только значения в определённую неделю года и только для одной группы полей. На рисунке 1A — для пары MODIS-MSI, на рисунке 1B — для пары KMSS-MSI. По оси ординат — значения коэффициента корреляции Пирсона. По оси абсцисс — недели года. Как видно из графика, для полей с небольшой площадью корреляция в начале и конце сезона существенно ниже, чем в середине. Такое снижение корреляции для тех же групп полей по сравнению с другими периодами объясняется тем, что в начале года происходит распашка мелких полей, которые на данных низкого пространственного разрешения неразличимы. Однако при изучении всего сезона вегетации в анализ попадают и более поздние даты, когда значения внутри поля сравнимы с окружением, что приводит к сопоставимым значениям между наборами с разным пространственным разрешением. Основные значения коэффициента корреляции Пирсона за разные периоды в зависимости от площади полей приведены в таблице 1.

Таблица 1 — Значения коэффициента корреляции Пирсона
в парах MSI – MODIS и MSI – KMSS в зависимости от площади полей

Коэффициент корреляции Пирсона	Пары	Диапазон площадей [от; до], га
		[0; 2,5]	[2,5; 5]	[5; 10]	[10; 15]	[15; 22]	[22; 30]	[30; 40]	[40; 55]	[55; 75]	[75; 100]	[100; 200]	[200; 999]
Минимальный за период вегетации	MSI – MODIS	0.43	0.58	0.68	0.78	0.82	0.88	0.90	0.92	0.93	0.94	0.94	0.95
	MSI – KMSS	0.42	0.59	0.64	0.71	0.72	0.77	0.79	0.82	0.84	0.89	0.89	0.92
Средний за период с 15-ю по 35-ю неделю	MSI – MODIS	0.75	0.80	0.83	0.86	0.89	0.91	0.93	0.94	0.95	0.96	0.96	0.97
	MSI – KMSS	0.76	0.81	0.83	0.85	0.86	0.88	0.88	0.89	0.90	0.91	0.92	0.94
Средний за период с 10-й по 40-ю неделю	MSI – MODIS	0.61	0.70	0.82	0.87	0.88	0.91	0.92	0.94	0.95	0.96	0.96	0.97
	MSI – KMSS	0.66	0.69	0.82	0.87	0.87	0.90	0.90	0.92	0.93	0.94	0.94	0.95

 

Таким образом, можно сделать основные выводы исследования о пригодности использования наборов данных с разным пространственным разрешением при мониторинге объектов. Для полей площадью более 10–15 га ход среднего индекса NDVI имеет схожие тренды по данным с пространственным разрешением 250, 60 и 10 м/пиксель. Для полей меньшего размера присутствуют большие различия в период наименьших значений индекса NDVI, соответствующих распашке. Точный критерий пригодности данных c низким пространственным разрешением для анализа объектов определённой площади зависит от задачи и используемого периода года, при этом необходимо ориентироваться на представленные в таблице 1 и на графиках на рисунке 1 значения.