Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14–18 ноября 2022 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XX.B.527

Метод автоматической фильтрации зашумленных спутниковых наблюдений для решения задач дистанционного объектного мониторинга

Константинова А.М. (1), Лупян Е.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Для задач мониторинга и изучения различных природных и антропогенных объектов в Институте космических исследований (ИКИ РАН) была разработана специальная технология, основанная на автоматизированном расчёте различных характеристик таких объектов с использованием спутниковых данных (Константинова и др., 2021; Лупян и др., 2020). Технология рассчитана на организацию мониторинга объектов, представляющих собой «однородные» участки, состояние которых может описываться набором некоторых осредненных по их площади характеристик. Такими объектами могут, например, быть поля, однородные участки леса, водные объекты и т.д. Созданная технология позволяет организовывать автоматизированную обработку и анализ временных рядов различных характеристик объектов, оценку которых можно получить на основе спутниковых данных. Одной из проблем формирования таких рядов является организация автоматической фильтрации некорректных данных, возникновение которых связано, в первую очередь, с наличием на обрабатываемых спутниковых изображениях облачности, закрывающей объект. Организация такой фильтрации может быть затруднена в случаях, когда не удается обеспечить надежное автоматическое выделение облачности. В работе представлен алгоритм, который позволяет осуществлять автоматическую фильтрацию и в такой ситуации. Он основан не на анализе наличия облачности в отдельных пикселах, а на интегральной оценке наличия облачности в окрестности наблюдаемого объекта и поиске порогов процентного покрытия облачностью такой окрестности, при превышении которых значения характеристик объекта, рассчитанных по таким данным, почти заведомо будут сбойными. В докладе проведён анализ и показана возможность выбора оптимальных пороговых значений, которые бы позволяли обеспечивать фильтрацию максимального числа сбойных наблюдений при обеспечении минимального числа пропусков (фильтрации) безоблачных данных. В докладе также приводятся примеры использования предложенного алгоритма фильтрации для формирования рядов наблюдений характеристик объектов, расположенных в регионах с различными условиями наблюдения. Также приведено сравнение результатов работы предложенного метода фильтрации с результатами других методов фильтраций, в частности, с результатами фильтрации выбросов в ряду значений характеристик объекта.
Работа выполнена при поддержке темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8) c использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др. 2019).

Ключевые слова: дистанционный мониторинг, природные объекты, технология, «объектный» мониторинг, фильтрация облачности, фильтрация выбросов, снежный индекс, «ЦКП ИКИ-Мониторинг»
Литература:
  1. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
  2. Константинова А.М., Балашов И.В., Кашницкий А.В., Лупян Е.А. Унифицированная технология дистанционного мониторинга природных и антропогенных объектов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 41-52. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-41-52.
  3. Лупян Е.А., Константинова А.М., Балашов И.В., Кашницкий А.В., Саворский В.П., Панова О.Ю. Разработка системы анализа состояния окружающей среды в зонах расположения крупных промышленных объектов, хвостохранилищ и отвалов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 243-261. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-243-261.
  4. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  5. Copernicus Sentinel-2 (processed by ESA), 2021, MSI Level-1C TOA Reflectance Product. Collection 0. European Space Agency. https://doi.org/10.5270/S2_-d8we2fl
  6. Copernicus Sentinel-2 (processed by ESA), 2021, MSI Level-2A BOA Reflectance Product. Collection 0. European Space Agency. https://doi.org/10.5270/S2_-6eb6imz
  7. Zhu Z., Wang S., Woodcock C. Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4–7, 8, and Sentinel 2 images // Remote Sensing of Environment. 2015. Vol. 159. P. 269-277. DOI: 10.1016/j.rse.2014.12.014.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Константинова А.М., Лупян Е.А. Метод автоматической фильтрации зашумленных спутниковых наблюдений для решения задач дистанционного объектного мониторинга // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 99. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга

99