Метод предобработки и атмосферной коррекции данных МСУ-100М (Метеор-М №2) для применения в задачах количественной оценки характеристик земной поверхности

Прибор МСУ-100М находится на борту аппарата Метеор-М №2, выведенного на орбиту 8 июля 2014 с космодрома Байконур. Параметры орбиты спутника и ширина полосы обзора двух камер этого прибора позволяют достичь достаточно высокой частоты повторных наблюдений (около 2-3 измерения в сутки для средней полосы России). Относительно высокое пространственное разрешение сенсора (около 60 метров) приводит к редкому и востребованному сочетанию характеристики «частота-разрешение. МСУ-100М регистрирует излучение в зеленом, красном и ближнем ИК диапазонах длин волн.
Данные МСУ-100М представляют значительный интерес при решении задач спутниковой оценки характеристик земной поверхности и могут быть полезны при мониторинге и выявлении изменений в лесной растительности, распознавании и оценки состояния пахотных земель и сельскохозяйственной растительности и множества других (Барталев и др., 2016). Однако до настоящего времени интерпретация данных для решения подобного рода задач была сильно затруднена из-за ряда проблем, связанных, в частности, с неполной геопривязкой снимков, недостаточной радиометрической коррекцией, а также отсутствием атмосферной коррекции дистанционных измерений.
В ИКИ РАН в течение последних лет проводились поиски решения указанных проблем и оценка возможностей практического использования спутниковых данных МСУ-100М на основе автоматических технологий. В результате были реализованы подходы, во многом позволяющие решить вопросы предварительной обработки спутниковых данных для решения ряда практических задач (Барталев и др., 2016). Разработанные подходы в автоматическом режиме позволяют осуществлять следующие группы операций:
- преобразование измерений МСУ-100М из значений яркости в спектральное альбедо (коэффициент спектральной яркости (КСЯ) на верхней границе атмосферы), предварительная фильтрация облаков и теней;
- разбиение изображений из пролётов в гранулы на основе регулярной сети градусных ячеек и стандартизация имен файлов для каталогизации и ускорения их обработки;
- допривязка изображений на основе использования данных более высокого пространственного разрешения (Landsat-7,8);
- атмосферная коррекция измерений с использованием данных MODIS в качестве эталона.
На начальном этапе измерения МСУ-100М калибровались в коэффициент спектральной яркости на основании известных аппаратных функций для каждого спектрального канала и зенитного угла Солнца, положение которого определялось на основе астрономических формул с использованием времени съемки и географических координат местности. Для минимизации влияния присутствующих на изображениях мешающих факторов в виде облачности и теней от неё, был разработан метод для их маскирования. В связи с крайне ограниченным количеством спектральных каналов, пригодных для детектирования облаков, в данном случае применяется простой пороговый метод, исключающий заведомо яркие объекты в зеленом канале прибора МСУ-100М. Отметим, что ввиду особенностей оптической схемы прибора положение облаков в других спектральных каналах различное, что требовало изменения исходной маски для каждого канала, достигаемого с помощью параллельного сдвига исходной маски облачности. Для детектирования теней от облаков использовалась многоступенчатая схема, включающая: 1) расчет областей потенциальных теней на основе положения Солнца и маски облачности, 2) построение распределений значений яркостей в ИК канале прибора в области потенциальных теней, а также в свободной от теневой и облачности зоне, 3) нормализация и сравнение гистограмм для адаптивного определения порогового значения на значение КСЯ в ИК канале для маскирования теней в области потенциальной тени.
Пространственная структура хранения данных МСУ-100М была изменена с исходных пролетов на регулярную сеть градусных ячеек (гранул) со стандартизацией имен файлов, что облегчило процесс автоматической потоковой обработки данных на больших территориях. Имена файлов включают в себя необходимую информацию о продукте, его версии, регионе, дате, времени съёмки и других необходимых характеристиках данных. Для улучшения пространственной геопривязки изображений использовались данные Landsat, очищенные от влияния облачности и теней с помощью метода Fmask (Колбудаев и др., 2013). Линейное преобразование (сдвиг) производилось на основе совместного анализа соответствующих пар изображений МСУ-100М и Landsat в ИК каналах этих приборов на близкие даты и максимизацией значения коэффициента детерминации, рассчитанным для всех пар значений обоих приборов, свободных от влияния мешающих факторов. Предварительно картографическая проекция и пространственное разрешение данных Landsat приводились в соответствие с соответствующими параметрами МСУ-100М.
Для учёта влияния атмосферы используется метод вычитания гистограмм (Hadjimitsis et al., 2010), являющимся развитием метода вычитания темного объекта (Dark Object Subtraction, DOS). На этом этапе в качестве эталона используются четырёхдневные композитные изображения MODIS, рассчитываемые в ИКИ РАН на основе продукта MOD09, который содержит измерения в красном и ближнем ИК канале на уровне земной поверхности с пространственным разрешением 250 метров. Атмосферная коррекция предусматривает использование загрубленного до разрешения MODIS допривязанного продукта КСЯ прибора МСУ-100М, полученного на предыдущем этапе. Построение и сравнение гистограмм КСЯ для идентичного множества пикселей соответствующих спектральных каналов обоих приборов на максимально близкие даты позволяет рассчитать корректирующие коэффициенты преобразования исходных значений МСУ-100М, минимизируя таким образом влияние атмосферы. Указанный метод предполагает использование одинаковых корректирующих коэффициентов для всего множества пикселей области анализа, что с физической точки зрения предполагает идентичность атмосферы для соответствующей территории. На практике состояние атмосферы может существенно меняться даже внутри территорий небольшого размера, что требует использования скользящего окна при расчете корректирующих коэффициентов для текущей гранулы, а также вовлечение соседних гранул. Результирующие продукты содержат измерения КСЯ в каналах МСУ-100М, приведенные к уровню земной поверхности, и позволяют получать объективные дистанционные характеристики объектов растительного покрова на больших территориях, минимально отличающиеся от оценок прибором MODIS.
Подготовленные указанным образом данные МСУ-100М могут применяться для расчета вегетационных индексов, основанных на измерениях в красном и ближнем ИК каналах, таких как NDVI, PVI, SAVI и других, которые часто используются для распознавания и оценки состояния растительного покрова, как минимум, на региональном уровне. Следующим шагом планируется провести исследование возможности применения данных МСУ-100М для решения задач мониторинга растительного покрова на континентальном уровне пространственного охвата.
Работа выполнена с использованием возможностей Центра коллективного пользования "ИКИ-мониторинг" (Лупян и др., 2015).
Исследования выполнены при финансовой поддержке Минобрнауки РФ, контракт 14.616.21.0063, уникальный идентификатор ПНИЭР RFMEFI61615X0063.("Развитие автоматизированных методов и информационных технологий глобального спутникового мониторинга сельского хозяйства в поддержку программы GEOGLAM).