Адаптивный пороговый алгоритм детектирования повреждений растительности пожарами на основе многолетней статистической «нормы» сезонной динамики коротковолнового вегетационного индекса

Природные пожары являются мощным фактором воздействия на растительный покров планеты. Глобальный мониторинг последствий воздействия огня на растительность в настоящее время осуществляется главным образом на основе спутниковых данных низкого и среднего пространственного разрешения. В ИКИ РАН разработаны и широко применяются автоматические методы выявления поврежденных пожарами экосистем, основанные на использовании временных серий спутниковых данных SPOT-Vegetation (1 км) и Terra-MODIS (500 м).
В докладе представлен новый подход и разработанный на его основе усовершенствованный алгоритм детектирования поврежденных пожарами участков на основе многолетних данных наблюдений. Алгоритм основан на оценке статистической «нормы» сезонной динамики коротковолнового вегетационного индекса, вычисляемого по коэффициентам спектральной яркости земной поверхности в ближнем и среднем ИК диапазонах длин волн. В качестве статистической «нормы» сезонной динамики принимается среднее значение индекса по данным многолетних наблюдений участка поверхности в заданную дату. В отличие от ранее разработанных методов, использующих фиксированные пороговые критерии, алгоритм позволяет вычислять адаптивные во времени и пространстве значения порогов, используя оценки стандартного отклонения вегетационного индекса в произвольный момент сезонного развития растительности. Алгоритм обладает высоким уровнем чувствительности и позволяет детектировать относительно слабые повреждения растительности пожарами, не выявляемые ранее разработанными методами. Разработанный метод апробирован для территории России с использованием данных Terra-MODIS пространственного разрешения 250 м.