Ключевым фактором при продолжительном мониторинге Земли из космоса является сопоставимость данных с различных КА ДЗЗ. Возможность соотнести данные полученные с нескольких сенсоров позволяют вести многолетние наблюдения, как за природными, так и за техногенными изменениями подстилающей поверхности.
Свободно распространяемые данные OLI-TIRS КА Landsat 8 и MSI КА Sentinel-2A/2B благодаря своей доступности, высокому качеству и подробному описанию являются основой при проведении кросс-калибровки и/или сопоставления отечественных данных ДЗЗ (не имеющих в своём распоряжении устройств для проведения работ по уточнению параметров абсолютной радиометрической калибровки съемочной аппаратуры) на основе квази-одновременной съемки подстилающей поверхности (Васильев, Стремов, Коваленко, 2017; Васильев и др., 2018). При этом возникает проблема подбора данных, соответствующих условиям квазиодновременной съемки подстилающей поверхности. Альтернативным решением является многолетнее наблюдение псевдо стабильных объектов подстилающей поверхности (например, полигон «LIBIA 4») различными сенсорами и кросс-калибровка на основе анализа динамики этих наблюдений.
Рабочая группа по калибровке и валидации при Международном комитете по спутникам наблюдения Земли (CalVal CEOS) инициировала эксперимент по кросс-калибровке/сопоставлению данных КА Landsat 8 и Sentinel-2A на основе результатов многолетнего наблюдения псевдо-инвариантного полигона «LIBIA 4» и предложила всем участникам рабочей группы разработать алгоритмы сопоставления этих данных.
Таким образом, в рамках данной работы ставилась следующая основная задача: сопоставление данных спектральных каналов аппаратур OLI и MSI на основе анализа многолетнего наблюдения псевдо-инвариантного калибровочного полигона «LIBIA 4».
На правах участника рабочей группы (CalVal CEOS) сотрудниками НЦ ОМЗ АО РКС предлагается алгоритм сопоставления, включающий следующие основные этапы: 1) выделение/фильтрация низкочастотной составляющей временного ряда (и подавление высокочастотных возмущений/шумов); 2) аналитическая аппроксимация временного ряда; 3) оценка параметров преобразования между функциональными зависимостями. В результате учета оценённых параметров OLI/MSI получены следующие результаты: для зеленого канала относительная ошибки сопоставления сократилась незначительно – около 2%, для ближнего инфракрасного красного – около 23% и наиболее существенно для красного канала – ошибка сократилась в 4 раза.