Построение рядов вегетационных индексов сельхозполей на основе комплексирования космических снимков различного разрешения и векторных карт

Задачи распознавания типов сельхозкультур, анализа состояния растительности, прогнозирования урожайности по космическим снимкам решаются на основе анализа зависимости значений вегетационных индексов от времени съемки в течение сезона. Для построения оценок индексов вегетации в подавляющем большинстве случаев используются снимки MODIS разрешения 250 м. в силу их доступности и высокой периодичности съемки. При этом возникают следующие сложности:
А) изображения могут быть взаимно неоткалиброваны (даже при использовании данных высокой степени обработки MOD-09) из-за поглощения сигнала атмосферой и других неопределяемых параметров искажений;
Б) в значении пикселя разрешения 250 м смешиваются данные с соседних сельхозполей и иных земельных угодий со своей спектральной отражающей способностью в силу значительного радиуса функции рассеяния точки (импульсной характеристики) оптико-электронного тракта: около 4 пикселей – 1000 м, наличия шумов, а также малых размеров полей, сравнимых или всего в несколько раз превышающих разрешение снимка. Все это приводит к снижению точности оценки индекса вегетации для конкретных полей и его зависимости от рядом расположенных объектов.
В то же время, практически всегда есть возможность привлечь дополнительные данные в виде схемы типов земельных угодий (вода, лес, сельхозугодья) с цифровых карт масштаба 1:10000 – 1:50000, тематических карт границ сельхозполей, а также относительно редкой, но высокодетальной съемки среднего разрешения с КА Spot-4, Landsat 5/7 и др.

В докладе рассматриваются следующие вопросы, касающиеся построения уточненных рядов вегетационных индексов:
А) совместная калибровка снимков низкого разрешения;
Б) методы фильтрации рядов вегетационных индексов и сравнение с методом недельных композитов с максимальным значением;
В) устранение влияния соседних объектов на основе информации цифровых карт и снимков среднего разрешения;
Г) перспективы применения этих и других методов обработки ДДЗ в задачах регионального управления, в частности, при создании ГИС агропромышленного комплекса Самарской области.