Алгоритмы формирования сплошных композитных покрытий на основе данных зарубежных КА ДЗЗ среднего/низкого пространственного разрешения (например, Landsat, Sentinel, Terra/Aqua), как правило, основаны на попиксельной обработке, например, (MODIS Vegetation Index…, 2019), (Ramoino F. et al, 2017), множества разновременных сцен за рассматриваемый временной интервал. Соответственно, данные КС ДЗЗ в данном случае также должны обладать пиксельной точностью географической привязки. Кроме того, для данных должны быть сформированы маски облаков/качества, обеспечивающих исключение из рассмотрения пикселей непригодных к обработке.
Применительно к съемочной системе КМСС КА «Метеор-М» в докладе предлагаются алгоритмы, позволяющих формировать сплошные композитные покрытия на всю территорию РФ в полностью автоматическом режиме:
1. Алгоритм стандартной обработки данных всего маршрута съемки:
• расчет RPC-аппроксимаций на основе данных L1B (Бекренев О.В. и др., 2015), формируемых средствами НКПОР;
• поиск опорных точек для данных КМСС с использованием опорного покрытия (Васильев и др., 2020);
• уточнение углового движения КА на основе найденных опорных точек для системы камер КМСС.
2. Алгоритм построения маски облачности для сцены/гранул маршрута с использованием сверточной нейронной сети
3. Алгоритм формирования сплошного композитного покрытия на основе попиксельной обработки данных КМСС
В заключении демонстрируется композитное покрытие на всю территорию РФ, сформированное по данным КМСС КА «Метеор-М» в полностью автоматическом режиме с использованием рассмотренных алгоритмов.