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.F.408

Развитие предварительной обработки данных спутниковых наблюдений приборов VIIRS и MODIS для задачи мониторинга растительного покрова

Миклашевич Т.С. (1), Барталев С.А. (1), Егоров В.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Современные возможности дистанционного зондирования Земли позволяют осуществлять глобальный мониторинг состояния растительного покрова. Спутниковые снимки кроме полезной информации о спектрально-отражательных характеристиках объектов наблюдения содержат искаженные и зашумленные данные. В широком спектре задач мониторинга растительного покрова требуется предварительная обработка данных, включающая фильтрацию облачного и снежного покрова, теней от облаков, наблюдений при некорректных углах съемки и т.д.
В данной работе приведен разработанный в ИКИ РАН алгоритм предварительной обработки данных ДЗЗ, реализованный для изображений, полученных приборами Terra/Aqua-MODIS и NPP-VIIRS. Алгоритм включает в себя адаптивное детектирование облачного покрова, построение теней, создание разновременных композитных изображений и восстановление искаженных и пропущенных наблюдений во временных рядах данных спутниковых наблюдений. Для определения облачного покрова используются значения в красном и голубом спектральных каналах, а также значения индекса NDSI, чувствительного к содержанию влаги подстилающей поверхности. Информация об углах положения солнца и спутника позволяет воссоздать геометрию теней от облаков, а гистограммный анализ спектральной яркости выделенных объектов в NIR и SWIR спектральных каналах уточняет границы областей затененных участков.
Создание композитных изображений подразумевает объединение нескольких сеансов наблюдения за определенный временной промежуток. Так, в различных задачах используются ежедневные, четырехдневные, недельные и месячные композитные изображения. Полученные композитные изображения вследствие фильтрации искаженных наблюдений содержат пропуски в данных. Для восстановления пропусков используется интерполяционный алгоритм восстановления временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации (Миклашевич и др. 2019).
Работа выполнена с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ЦКП "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др. 2019) в рамках темы МОНИТОРИНГ №01.20.0.2.00164 при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект №19-77-30015).

Ключевые слова: Спутниковые данные MODIS, предварительная обработка изображений, аппроксимация временных рядов наблюдений.
Литература:
  1. Миклашевич Т.С., Барталев С.А., Плотников Д.Е. Интерполяционный алгоритм восстановления длинных временных рядов данных спутниковых наблюдений растительного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 143-154. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-143-154.
  2. 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., и др. 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.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов