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)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII.A.170

Эксперимент применения продуктов MOD09CMA/MOD09CMG для атмосферной коррекции данных мультиспектральной съемочной системы космического аппарата Канопус-В

Стремов А.С. (1), Васильев А.И. (1)
(1) Научный центр оперативного мониторинга Земли АО «Российские космические системы», Москва, Россия
Атмосферная коррекция является важным этапом обработки данных дистанционных зондирования Земли (ДЗЗ), позволяющим повысить точность анализа и интерпретации спутниковых изображений. При этом выделяют следующие виды подходов к атмосферной коррекции: 1) приближенные, например, метод DOS (Chavez, 1988); 2) строгие, например, модель 6S (Vermote et al., 1997). Примеры применения строгих и приближенных методов атмосферной коррекции для данных российских космических систем (КС) ДЗЗ можно найти для одиночных исследований, например, (Зубкова и др., 2016). В рамках потоковой обработки используются преимущественно приближенные алгоритмы, в частности, (Plotnikov et al., 2023). Широкое применение строгих методов атмосферной коррекции для потоковых технологий ограничивается отсутствием актуальных значений параметров атмосферы для обрабатываемых спутниковых снимков территории РФ. Для преодоления данного ограничения в настоящей работе исследуется допустимость применения данных о параметрах атмосферы, измеренных КА Terra/Aqua и открыто предоставляемых (https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/). С использованием строгого метода (на основе модели 6S) в докладе рассматривается эксперимент по атмосферной коррекции данных мультиспектральной съемочной системы (МСС) космического аппарата (КА) «Канопус-В».
Продукт MOD09CMA/MOD09CMG, формируемый по данным MODIS КА Terra/Aqua, представляет собой ежедневные глобальные покрытия с информацией о содержании аэрозолей, озона и водяного пара, усреднённые на основе множества наблюдений в течения суток. Кроме того, данный продукт содержит глобальные суточные покрытия в величинах коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) подстилающей поверхности (ПП) данных MODIS, также рассчитываемых с использованием модели 6S. Соответственно, верификация результатов атмосферной коррекции данных МСС КА «Канопус-В» в рамках эксперимента рассматривается относительно величин КСЯ ПП MODIS.
Учитывая существенные различия функций спектральной чувствительности (ФСЧ) каналов МСС и MODIS, дополнительно проводилась оценка допустимости сопоставления КСЯ ПП на основе множества наземных наблюдений (предоставляемых порталом RadCalNet, https://www.radcalnet.org/), пересчитанных с учетом ФСЧ съемочных систем. Для спектральных каналов Green (520-600нм) и Red (630-690нм) МСС демонстрируется соответствие измерениям одноименных спектральных каналов MODIS – относительная погрешность в пределах 1-2%. Кроме того, приводятся оценки изменчивости параметров атмосферы (аэрозоли, озон, водяной пар), наблюдаемых для полигонов RadCalNet, с целью показать их пригодность/соответствие наблюдениям для территории РФ (на примере Оренбургской области).
В итоге рассматривается методика атмосферной коррекции, включающая следующие основные этапы: 1) предварительная обработка данных МСС КА «Канопус-В», включая уточнение параметров абсолютной калибровки, например, с использованием подхода (Стремов и др., 2023), а также расчет углов визирования для спектральных каналов; 2) чтение параметров атмосферы (аэрозоли, озон и водяной пар) на основе продукта MOD09CMA/MOD09CMG для заданной даты и точки съемки; 3) расчет коэффициентов атмосферной коррекции с использованием пакета 6S (Wilson, 2013); 4) оценка точности результатов атмосферной коррекции по эталонным данным КСЯ ПП MODIS.
Результаты применения предложенной методики атмосферной коррекции данных МСС демонстрируются применительно к съемке КА «Канопус-В» №4 территории Оренбурской области (от 26.09.2023). При этом для спектральных каналов Green и Red МСС наблюдается высокая сопоставимость с эталоном – относительная погрешность составляет менее 1%. Кроме того, выполнено сравнение рассчитанного вегетационного индекса NDVI МСС относительно NDVI MODIS (рассчитанного по данным КСЯ ПП MODIS). Учет параметров атмосферной коррекции позволяет сократить ошибку расхождения вегетационного индекса в 4 раза (относительно индекса NDVI МСС, рассчитанного без атмосферной коррекции).
В заключении показаны результаты обработки 15 сцен МСС КА «Канопус-В» для различных регионов РФ за период август-сентябрь 2024г. Учитывая, что в рамках анализа рассматривались измерения для всех спектральных каналов, отмечается: 1) завышение расчетных значений КСЯ МСС КА «Канопус-В» относительно MOD09CMG (~ 10% от измеряемой величины КСЯ); 2) среднеквадратическая ошибка относительной погрешности значений КСЯ поверхности среди всех спектральных каналов МСС КА «Канопус-В» от данных MOD09CMG составила 12.73%. Полученные оценки свидетельствуют о целесообразности апробирования методики (разработанной в рамках эксперимента) для существенно большей выборки данных в обеспечение уточнения границ ее применимости и последующей интеграции в рамках потоковых технологий формирования базовых продуктов ДЗЗ (Markov A.N. et al., 2019).

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, космический аппарат Канопус-В, мультиспектральная съемочная система, атмосферная коррекция, 6S, Terra, MOD09CMA, MOD09CMG
Литература:
  1. Зубкова К.И., Куревлева Т.Г., Пермитина Л.И. Оценка погрешности расчета NDVI при использовании эмпирических методов учета влияния атмосферы // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2016. Т. 3. № 2. С. 24–30.
  2. Стремов А.С., Васильев А.И., Алтынов А.Е. Абсолютная радиометрическая калибровка и валидация информационных продуктов на основе данных многозональной съемочной системы космического комплекса «Канопус-В» // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2023. DOI:10.30533/GiA-2023-047
  3. Chavez, P.S., 1988. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data, Remote Sensing of Environment, 24:459–479.
  4. Markov A.N., Vasilyev A.I., Olshevskiy N.A., Krylov A.V.,Salimonov B.B., Stremov A.S. , Geoinformation service of the Russian EO-space systems information products, Proceedings of 2019 Big Data from Space (BIDS' 2019), EUR 29660 EN, Publications Office of the European Union, ISBN 978-92-76-00034-1, doi:10.2760/848593, p.281-284
  5. Plotnikov, D.; Kolbudaev, P.; Matveev, A.; Proshin, A.; Polyanskiy, I. Accuracy Assessment of Atmospheric Correction of KMSS-2 Meteor-M #2.2 Data over Northern Eurasia. Remote Sens. 2023, 15, 4395. https://doi.org/10.3390/rs15184395
  6. Vermote, E.F., Tanré, D., Deuzé, J.L., Herman, M., & Morcrette, J.-J. (1997), Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum, 6S: An Overview, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 35, No. 3, p. 675-686.
  7. Wilson, R. T., 2013, Py6S: A Python interface to the 6S radiative transfer model, Computers and Geosciences, 51, p166-171

Презентация доклада

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных