Данные космического наблюдения высокого временного разрешения позволяют осуществлять непрерывный мониторинг состояния земной поверхности. Разновременные изображения применяются при решении широкого спектра задач дистанционного зондирования Земли, связанных с анализом и классификацией растительного покрова, оценкой долговременных экологических изменений, детектированием проявлений экстремальных явлений, таких как лесные пожары, вырубки и усыхания лесов (Барталев и др., 2016).
Информация о состоянии растительного покрова может быть искажена под влиянием естественных факторов, таких как облачный и снежный покров, атмосферная дымка и тени от облаков, а также некорректных углов съёмки и шумов приборов. Спутниковые данные проходят обязательную предварительную обработку, в результате которой искаженные значения фильтруются, а во временных рядах появляются пропуски. При этом часть наблюдений часто требует дополнительной коррекции.
Разработан интерполяционный алгоритм заполнения пропущенных данных, фильтрации выбросов и сглаживания временных рядов, основанный на полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера. В работе представлено развитие алгоритма, включающее определение допустимой дальности экстраполяции на основе анализа динамики плотности достоверных наблюдений во временном ряду, и раскрыты возможности непрерывного восстановления информации, недоступной для непосредственного наблюдения вследствие длительной облачности или неустойчивого снежного покрова.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №19-77-30015) с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019). Тестирование результатов обработки спутниковых данных проведено в рамках темы государственного задания ЦЭПЛ РАН № АААА-А18-118052400130-7.