Влияние топографической нормализации данных MODIS на оценки показателей горизонтальной структуры горных лесов России

В зависимости от физико-географического подхода к классификации рельефа горы занимают от 30 до 40% территории России. Использование спутниковых данных MODIS для оценки площади и других характеристик лесов в условиях горного и сильнопересеченного рельефа сопряжено с возникновением погрешностей, вызванных неравномерной инсоляцией склонов: затененные участки интерпретируются как лесные массивы, а освещенные, наоборот, как не имеющие древесно-кустарниковой растительности. Без предварительной топографической нормализации искажаются долгосрочные оценки таких ключевых показателей горизонтальной структуры, как лесистость и полнота, что делает невозможным объективный учет биомассы и запасов углерода в горных лесах страны. Для устранения указанных искажений и повышения точности оценки в данной работе предложен комплексный подход, основанный на адаптации и применении гибридной модели топографической коррекции к композитным спутниковым данным низкого пространственного разрешения.
В качестве входных данных использовались спектрорадиометрические композитные изображения MODIS, полученные для двух контрастных сезонов: пика вегетации (максимум NDVI) и периода устойчивого снежного покрова. Для учета морфометрических характеристик привлекались агрегированные цифровые модели рельефа (SRTM и ASTER GDEM), приведенные к пространственной геометрии пикселей MODIS. В качестве модели нормализации был выбран гибридный метод Minnaert+SCS (Sun-Canopy-Sensor). В отличие от классического ламбертового подхода, приводящих к избыточной коррекции и искусственному завышению яркости в глубоких тенях, модель SCS физически учитывает, что кроны деревьев ориентированы вертикально вдоль вектора гравитации независимо от уклона земной поверхности, а полуэмпирический коэффициент Миннаэрта (k) описывает интегральную неламбертову шероховатость полога.
Главная методическая новизна работы заключается в адаптации модели к мозаичным композитным изображениям, для которых отсутствуют точные угловые параметры съемки (азимут и зенит Солнца). Для обхода этого ограничения коэффициент (k) рассчитывался локально в узлах заданной регулярной сети с помощью алгоритма LAGMA (Locally-Adaptive Global Mapping Algorithm) индивидуально для каждого спектрального канала на основе предположения о равной освещённости склонов для выбранного угла наклона после коррекции. Данное решение позволило гибко подстраивать модель под оптические свойства полога в условиях пространственного многообразия различных типов высотной поясности на территории нашей страны.
Результаты экспериментальной апробации показали, что внедрение модифицированного метода Minnaert+SCS позволяет существенно снизить внутриклассовую дисперсию спектральных яркостей на однородных лесных участках разноэкспонированных склонов. Таким образом, предложенный подход выступает эффективным инструментом для снижения влияния макрорельефа на спутниковые данные, позволяя получать объективные, радиометрически выровненные тренды лесистости, что критически важно для крупномасштабного картографирования горных территорий России.
Исследования проведены в рамках темы ИКИ РАН «Мониторинг» (госрегистрация № 126031818938-6) с использованием сервиса «Вега-Science» и инфраструктуры Центра коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг».