К настоящему времени создана технология получения ежегодно обновляемых карт растительности, основанная на классификации композитных изображений (Барталев и др., 2016, Егоров и др., 2009). Поскольку классификация, используемая при создании данных карт, требует в качестве одного из входных параметров опорную выборку, важным аспектом является методика её ежегодной актуализации. До настоящего времени перенос опорной выборки производился с применением статистической фильтрации, которая исключала часть пикселей, имеющих отклонения яркостей, а также фильтровались пройденные огнем территорий, детектированных по спутниковым данным. Такой подход приводил к постепенному уменьшению объема обучающей выборки, что могло приводить к постепенному уменьшению репрезентативности выборки. В работах (Сайгин и др., 2020) разработан новый метод ежегодного создания опорной выборки, при котором в качестве опорных данных использовалась карта, полученная по спутниковым данным предыдущего года. В рамках работы построен временной ряд в период с 2001 по 2020 г.г. карт растительности на основе динамической актуализации обучающей выборки. Новый временной ряд, основанный на динамической актуализации обучающей выборки и свободного от эффекта ее нарастающей деградации, позволила получить более устойчивые спектральные характеристики различных классов растительности. Полученные данные позволяют также сделать вывод о более стабильных результатах, как по сравнению с исходной версией метода, так и с предыдущей реализацией.
Исследования проводились с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019).
Исследование выполнено в рамках проекта РНФ № 19-77-30015 "Разработка методов и технологии комплексного использования данных дистанционного зондирования Земли из космоса для развития системы национального мониторинга бюджета углерода лесов России в условиях глобальных изменений климата".