Синтез безоблачных композитных изображений, создание согласованных временных рядов для мониторинга состояния растительности

Построение безоблачных композитных изображений на основе ежедневных спутниковых данных представляет собой многоэтапный процесс, направленный на минимизацию влияния основных мешающих факторов, включая облачный покров и отбрасываемые им тени, атмосферные эффекты, вариации геометрических условий солнечного освещения и наблюдения. Ключевое различие между методами формирования композитных изображений в условиях отсутствия или наличия снежного покрова на земной поверхности, определяется природой факторов, вносящих наиболее сильные радиометрические искажения в момент съёмки. В условиях наличия снежного покрова основной акцент делается на устранении различий, обусловленных разной геометрией спутниковых наблюдений, а также межгодовыми вариациями КСЯ снежного покрова. При обработке данных, полученных в течении вегетационного сезона приоритет смещается в сторону корректного исключения облаков и теней, а также восстановления ежедневной динамики КСЯ свободной от снега земной поверхности.
В настоящее время, с учетом характеристик сенсоров, разработанные подходы адаптированы и успешно используются для обработки данных со спутников Terra и Aqua (сенсор MODIS), SNPP, NOAA-20 и NOAA-21 (сенсор VIIRS), а также со спутников Sentinel-2A, Sentinel-2B и Sentinel-2C (сенсор MSI). Указанные методики применяются как для построения безоблачных композитных изображений в течение вегетационного сезона, так и для получения данных по заснеженной земной поверхности.
Работа выполнена в рамках темы ИКИ РАН «Мониторинг» (госрегистрация № 126031818938-6) с использованием сервиса «Вега-Science» (Loupian et al., 2022) и инфраструктуры Центра коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2015).