Мониторинг сельскохозяйственных культур с использованием данных ДЗЗ на настоящем этапе является обязательным условием при переходе к цифровому сельскому хозяйству. Временные ряды индексов вегетации, в частности, NDVI, построенные по спутниковым данным, могут быть использованы для классификации земель сельскохозяйственного назначения, картографирования, прогнозирования урожайности, контроля севооборота, оценки нормальности развития культуры, выявления разных несоответствий. Вместе с тем, построенные временные ряды требуют предварительной обработки, что связано как с наличием пропусков в данных, вызванных облачностью, так и потребностью в удалении шумов, выбросов и пр. Для решения ряда задач, в том числе в области классификации на основе данных нескольких лет наблюдений, предполагается непрерывность и равномерность распределения значений сезонного хода NDVI, что может быть реализовано с помощью расчета значений еженедельных композитов с использованием аппроксимирующих функций.
Для пахотных земель южной части Дальнего Востока по мультиспектральным снимкам Sentinel-2 (2021 и 2022 гг.) были построены временные ряды NDVI. Для приближения временных рядов рассматривались нелинейные аппроксимирующие функции: кубический полином; функция Гаусса; ряд Фурье; линейная комбинация двух функций Гаусса; линейная комбинация двух синусов; линейная комбинация двух логистических функций. Производилась сравнительная оценка точности аппроксимации для разных видов сельхозкультур, для разных субъектов РФ и двух лет наблюдения с использованием статистического анализа. Было установлено, что для временных рядов NDVI культур с одним экстремумом в ходе вегетации (соя, кукуруза) высокую точность продемонстрировали как функция Гаусса, так и комбинации функции. Для аппроксимации значений сезонного хода NDVI прочих культур целесообразно использовать линейные комбинации двух функций.
Исследования проводились при поддержке гранта Российского Научного Фонда № 23-76-00007: «Разработка научных методов и подходов устойчивого управления почвенными ресурсами на основе технологий дистанционного зондирования Земли (на примере юга Дальнего Востока)».