Широкомасштабная оценки привязки продуктов VIIRS (SNPP) на основе спутниковых данных MSI (Sentinel-2)

В настоящей работе исследовалась точность привязки стандартных продуктов, получаемых по данным прибора VIIRS, установленного на аппарате Suomi NPP, для неоднородной территории континентального охвата за полный сезон 2020 г. Оценивалась привязка как непосредственно продуктов VNP09GA, распространяемых в синусоидальной проекции с пространственным разрешением 500 м, так и производных продуктов, полученных после восстановления серий измерений коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) высокого временного разрешения на базе мультиспектральных данных VNP09GA. В настоящем исследовании оценивались данные VIIRS в красном и ближнем ИК каналах с пространственным разрешением 500 м, а в качестве эталонных данных с высоким разрешением использовались данные приборов MSI (аппараты Sentinel-2A/B) в соответствующих спектральных каналах с разрешением 10 м. Данные VIIRS и MSI покрывали территорию России квазирегулярной сеткой, в основе которой лежит тайловая структура продуктов MSI (Sentinel-2). Исходные продукты VNP09GA были получены из центров распространения данных LP DAAC (https://lpdaac.usgs.gov). Восстановленные мультиспектральные безоблачные эталонные изображения VIIRS создаются в потоковом режиме для территории России с ежедневной временной детализацией путем применения универсального алгоритма весовой скользящей интерполяции LOWESS к сезонной временной серии сеансных изображений продукта VNP09GA с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» и доступны пользователям систем семейства Вега (http://sozvezdie-vega.ru/) в качестве стандартных продуктов. На этапе подготовки восстановленные изображения ежедневных измерений КСЯ проецировались из исходной синусоидальной проекции в широтно-долготную проекцию с ожидаемой максимальной ошибкой проецирования не более 12 м с учетом выбранного метода геометрического преобразования.

Для оценки привязки использовался описанный в предыдущих отчётах метод, который позволяет в автоматическом режиме оценивать точность привязки спутниковых изображений, используя, в том числе, данные более низкого пространственного разрешения. Преимущества разработанного метода заключаются в следующем: 1) физические значения и единицы измерений источника и эталона могут отличаться, что необходимо учитывать при сравнении данных различных спутниковых систем и разных уровней их обработки; 2) используемое при оценке привязки эталонное изображение должно обладать высокой точностью привязки, однако может иметь более низкое пространственное разрешение; 3) метод не накладывает дополнительные требования к тематическому сопровождению оцениваемого изображения, которое может не иметь масок облачности и теней, поскольку зашумленные участки автоматически исключаются из анализа на основе значений корреляции с эталоном. В этом эксперименте оценка точности привязки осуществлялась на основе множества распределенных по территории России участков размером 6 на 6 км (рисунок 1).

В процессе оценки происходил перебор и загрубление путём осреднения групп пикселей блоков изображения MSI размером 50×50 пикселей для формирования сопоставляемого с эталоном VIIRS изображения MSI низкого пространственного разрешения. При этом положение сдвигаемого с шагом 10 м изображения MSI фиксировалось с вычислением метрики корреляции Пирсона и вектора сдвига. Соответствующий максимуму корреляции сдвиг характеризует отклонение положения (ошибку привязки) фрагмента изображения VIIRS от исходного положения изображения MSI, что позволяет в конечном итоге оценить локальную недопривязанность данных. В результате исследования было установлено, что исходные продукты VNP09GA в красном и ближнем ИК каналах имеют среднее значение модуля ошибки привязки 166,6 и 167,4 м (дисперсия оценок — 210,6 и 208,5 м) соответственно с использованием информации по 1739 и 1623 участкам размером 6×6 км. При этом средние значения модуля ошибки привязки для интерполированных ежедневных изображений VIIRS в красном и ближнем ИК каналах составили 88,6 и 85,0 м (дисперсия оценок — 104,5 и 100,0 м) и получены по 4946 и 5155 участкам. Таким образом, значимых различий ошибки привязки между каналами VIIRS не обнаружено, а субдекаметровые различия укладываются в погрешность привязки самого эталона. Заметная разница в количестве использованных участков возникает из-за наличия мешающих факторов в исходных данных VNP09GA, которые приводили к исключению участков из анализа, в то время как интерполированные изображения были свободны от влияния мешающих факторов. Несмотря на то, что средние значения ошибки привязки не превышают размера пикселя VNP09GA, наблюдаемые максимальные значения отклонений составили более 700 м для продукта VNP09GA и около 300 м для интерполированных изображений (рисунок 2).

 

 
Рисунок 1 — Расположение на территории России тестовых участков для оценки точности привязки продуктов VNP09GA (Seances) и ежедневных восстановленных изображений (Hitse) в ближнем ИК (вверху) и красном (внизу) каналах прибора VIIRS

     
     
             
     
     
Рисунок 2 — Результаты сравнения ошибок привязки исходных сеансов (VNP09GA) и интерполированных ежедневных изображений (Hitse) в красном и ближнем ИК каналах VIIRS: по долготе (вверху), широте (в центре) и по модулю (внизу), м

Таким образом, подтвержден сделанный в предыдущих работах вывод о том, что весовая интерполяция временной серии сеансных изображений существенно (в данном случае, почти вдвое) уменьшает ошибки привязки