Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXII.F.102
Статистический анализ спутниковых данных, полученных радиолокаторами и оптическими сенсорами для территории юга Омской области
Шагарова Л.В. (1), Ященко А.С. (1)
(1) Институт радиофизики и физической электроники Омского научного центра СО РАН, Омск, Россия
Данные дистанционного зондирования широко применяются при решении мониторинговых задач различного целевого назначения. Комплексное использование оптических и радиолокационных данных, полученных ресурсными спутниками, позволяет эффективно исследовать состояние поверхности Земли за счет преимуществ обоих типов сенсоров.
Обзор значимых работ о совместном использовании оптических и радиолокационных данных для классификации сельскохозяйственных культур описан (Dakir Asmae et al., 2020) и (Orynbaikyzy A. et al., 2019), где структурированы существующие подходы к слиянию данных разных физических концепций, стратегии классификации и раскрыт потенциал для картографирования конкретных видов культур. Результаты свидетельствуют о возможности использования этих данных как в процессе совместной обработки, для повышения их общей информативности, так и для замены одних данных другими. В докладе (Трошко К.А. и др., 2023) продемонстрировано, что для сельскохозяйственных культур максимальные значения NDVI и их отклонения от показателей предыдущих лет отличаются для разных регионов России.
В данном исследовании проведен статистический анализ спутниковых данных, полученных оптическими сенсорами и радиолокаторами для типовых участков растительности юга Омской области на основании корреляции значений нормализованного разностного вегетационного индекса и эффективной площади рассеяния соответственно. Особое внимание уделено уровням обработки оптико-электронных данных.
Для исследования была создана выборка космоснимков Sentinel-1 и Sentinel-2 для территории Омской области за вегетационные периоды с 2019 по 2021 годы. Построены временные ряды NDVI по данным мультиспектрального радиометра уровня обработки Level-1C и Level-2А для каждого рассматриваемого типа растительности. Создана база данных значений эффективной площади рассеяния по цифровым изображениям Sentinel-1 уровня обработки GRDH для тех же участков с наиболее близкими датами к оптико-электронной съемке. Проведен статистический анализ для определения степени взаимосвязи NDVI и эффективной площади рассеяния на тестовых полигонах: лес, луговая растительность, поле с пшеницей.
Результаты исследования планируется использовать при анализе данных, полученных спутниковыми микроволновыми радиометрами в качестве дополнительного источника данных о состоянии растительного слоя.
Финансирование. Работа выполнена по государственному заданию Омского научного центра СО РАН (номер госрегистрации проекта 122011200349-3).
Ключевые слова: корреляция Пирсона, спутниковые снимки, Sentinel, NDVI, эффективная площадь рассеяния
Литература:
- Dakir Asmae, Bachir Alami Omar, Barramou Fatimazahra. Crop type mapping using optical and radar images: a review // IEEE. – 2020. – Pp. 1-8.
- Orynbaikyzy A., Gessner U., Conrad C. Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: a review // International Journal of Remote Sensing – 2019. – Vol. 40(17). – Pp. 6553–6595.
- Трошко К.А., Денисов П.В., Дунаева Е.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. Развитие сельскохозяйственных культур в России в 2023 году на основе данных дистанционного мониторинга // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН. – 2023. – C. 409.
Презентация доклада
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов