Применение модельного подхода для выбора метода фильтрации временных рядов спутниковых измерений запаса стволовой древесины

Разработанные в ИКИ РАН методы позволяют оценивать запас стволовой древесины в масштабе всех лесов страны за период с 2000 по 2025 годы. Эти измерения важны для решения задач лесного хозяйства и оценки бюджета углерода страны. Но при расчете бюджета углерода важна величина динамики запаса, которую трудно получить по спутниковым его наблюдениям ввиду того, что их погрешность выше типичного межгодового изменения запаса. Определение фактической динамики запаса требует применения специальных подходов, например алгоритмов фильтрации. При этом верификация таких подходов затруднена отсутствием многолетних данных наземных наблюдений, с которыми можно было бы сравнить получаемые спутниковые оценки. В связи с этим в работе предложен модельный подход оценки точности фильтрации, использующий кривые хода роста для воспроизведения типичной динамики запаса стволовой древесины. Добавление к модельным кривым случайного шума, применение алгоритмов фильтрации и сравнение результатов их работы с исходными кривыми позволяет оценить качество результатов фильтрации. Отдельно в работе рассматривались сценарии с повреждениями лесов (рубки и пожары) и предложен метод их детектирования. Было рассмотрено несколько методов фильтрации: LOWESS (locally weighted scatterplot smoothing) STL (Season-Trend decomposition using LOESS), фильтр Калмана, аппроксимация кривыми хода роста и адаптивный регрессионный подход. Анализ показал, что последние два метода показывают наилучшие результаты и способны давать хорошие оценки как самого запаса, так и его динамики.
Работа выполнена в рамках темы ИКИ РАН «Мониторинг» (госрегистрация № 126031818938-6) с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019).