В настоящей работе описывается разработанный метод устранения искажений географической привязки спутниковых данных. Уникальность созданного метода заключается в возможности устранения искажений привязки изображений на основе использования данных более низкого пространственного разрешения и в каждом спектральном канале отдельно. Основой метода является загрубление группы пикселей более высокого пространственного разрешения до соответствующего им пикселя более низкого разрешения, подсчете корреляции Пирсона в локальной области и поиске смещения при котором достигается её наибольшего значение. Допривязка делается с шагом в один пиксель корректируемого изображения, а область, в которой осуществляется привязка и по которой считается статистика, охватывает достаточно большую территорию, что формирует статистику, гарантирующую гладкое и монотонное поведение функции зависимости корреляции от смещений и поэтому корректное нахождение смещения при котором достигается исправление привязки изображения. С целью оптимизации и увеличения скорости работы в автоматическом режиме метод разделяется на несколько этапов. Первоначально устраняется систематическое смещение всего изображения, на втором этапе устраняются локальные смещения и таким образом полное смещение пикселя является суммой векторов глобального и локального смещений. На последнем этапе происходит прогнозирование смещений в области не получившие оценки локальных искажений из-за мешающих факторов.
На основе созданного метода была разработана технология автоматической географической допривязки изображений КМСС-М и КМСС-2 по опорным данным более низкого разрешения (Колбудаев П.А. и др., 2021). В качестве опорных изображений использовались интерполированные методом LOWESS (Cleveland 1979) изображения MODIS на основе продукта MOD09. Преимуществом такого эталона является отсутствие мешающих факторов таких облачность и тени, максимальное покрытие данными, отсутствие проблем с географической привязкой и ежедневная частота синтезированных изображений, что позволяет при работе метода использовать максимально актуализированные эталонные данные. Созданная технология позволяет обрабатывать в автоматическом режиме снимки полученные с приборов КМСС-М и КМСС-2 с ошибкой менее одного пикселя (Колбудаев П.А. и др., 2020, Плотников Д.Е. и др., 2020).
Работа выполнялась с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ЦКП "ИКИ-Мониторинг" для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды (Лупян и др., 2019). Работа выполнена при поддержке Минобрнауки (темы «Мониторинг» госрегистрация № 01.20.0.2.00164)