Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Девятнадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XIX.A.349

Методы и технология автоматической географической допривязки спутниковых данных высокого разрешения по данным низкого разрешения

Колбудаев П.А. (1), Плотников Д.Е. (1), Матвеев А.М. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
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)

Ключевые слова: Географическая допривязка, МСУ, КМСС-М, КМСС-2, MODIS
Литература:
  1. Cleveland W.S. Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots, Journal of the American Statistical Association, 1979, 74 (368): 829–836. doi:10.2307/2286407.
  2. Колбудаев П.А., Плотников Д.Е., Лупян Е.А., Прошин А.А., Матвеев А.М. Методы и автоматическая технология географической привязки, маскирования мешающих факторов и атмосферной коррекции разнозональных изображений КМСС-М на больших территориях // Материалы VIII Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли». Красноярск. 14 – 17 сентября, 2021. С. 81-86.
  3. Колбудаев П.А., Плотников Д.Е., Матвеев А.М., Барталев С.А., Прошин А.А., Кашницкий А.В. Технология, результаты массовой обработки и характеристики полученных наборов спутниковых данных КМСС (МСУ-100М) для количественной оценки земной поверхности // Материалы Восемнадцатой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 16-20 ноября 2020. ИКИ РАН, 2020. С. 26. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
  4. Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Жуков Б.С., Матвеев А.М., Барталев С.А., Егоров В.А., Кашницкий А.В., Прошин А.А. Публикация коллекции мультиспектральных измерений прибором КМСС-М (КА «Метеор-М» No2) для количественной оценки характеристик земной поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 276–282. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-276–282.
  5. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170

Презентация доклада

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

34