Восстановление и коррекция длинных временных рядов данных спутниковых наблюдений растительного покрова

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.