Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 133-143
Влияние условий наблюдения на точность расчёта вегетационного индекса растительности NDVI по данным дистанционного зондирования Земли
А.И. Алексанин
1, 2 , А.Н. Тимофеев
2 1 Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия
2 Дальневосточный федеральный университет, Владивосток, Россия
Одобрена к печати: 29.12.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-133-143
Рассматриваются вопросы точности расчёта нормализованного вегетационного индекса NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) по спутниковым данным. Сравниваются значения индекса, рассчитанного алгоритмом пакета программ SeaDAS по данным радиометра MODIS/Aqua (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), со значениями, полученными на полигоне Ла-Кро (Франция, фр. La Crau) за семь лет. Полигон находится вблизи побережья Средиземного моря и представляет собой плоское поле, на котором растёт трава. Измерения проводятся автоматической фотометрической станцией. Расчёты показывают близость спутниковых и полигонных измерений: систематическое рассогласование — 0,005; стандартное отклонение — 0,03. Используемый алгоритм не учитывает влияние аэрозоля на величину NDVI. Тем не менее погрешности, обусловленные отсутствием учёта аэрозоля, лежат в пределах общей погрешности расчётов. Наблюдается незначительная зависимость погрешности от зенитного угла солнца, который изменялся в диапазоне от 20 до 70. Двухлучевая функция отражательной способности поверхности на полигоне однородна, за исключением направлений, близких к солнечному зайчику. Измерения были далеки от зоны солнечного зайчика. Тем не менее точность расчёта зависит от разницы азимутального угла съёмки полигона с азимутом на солнце. Значительными оказались рассогласования NDVI, обусловленные различиями центральных волновых чисел разных спутников. Сравнение проводилось для следующих радиометров: MODIS/Aqua, Landsat-8/OLI-1 (англ. Operational Land Imager), Landsat-9/OLI-2, «Канопус-В»/МСС.
Ключевые слова: вегетационный индекс NDVI, погрешности расчётов, атмосферная коррекция изображений, MODIS/Aqua
Полный текстСписок литературы:
- Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П., Михеев А. А. Методика сопоставления базовых продуктов МСС КА «Канопус-В» и Landsat ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 36–48. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-36-48.
- Селин В. А., Марков А. Н., Васильев А. И., Коршунов А. П. Геоинформационный сервис «Банк базовых продуктов» // Ракетно-косм. приборостроение и информац. системы. 2019. Т. 6. Вып. 1. С. 40–48. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2019.6.1.40.48.
- Хайлов М. Н., Заичко В. А. Научно-технические проблемы сбора, хранения, обработки, распространения и применения космической геопространственной информации в интересах российских потребителей // Дистанционное зондирование Земли из космоса в России. 2020. № 1. C. 6–15. http://2020.raystudio.ru/media/pdf/dzz/dzz-2020-01_n.pdf (дата обращения 19.08.2022).
- Albarakat R., Lakshmi V. Comparison of normalized difference vegetation index derived from Landsat, MODIS, and AVHRR for the Mesopotamian Marshes between 2002 and 2018 // Remote Sensing. 2019. V. 11. Art. No. 1245. 16 p. DOI: 10.3390/rs11101245.
- Chander G., Markham B. L., Helder D. L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors // Remote Sensing of Environment. 2009. V. 113. P. 893–903. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007.
- Czapla-Myers J., McCorkel J., Anderson N., Thome K., Biggar S., Helder D., Aaron D., Leigh L., Mishra N. The ground-based absolute radiometric calibration of Landsat 8 OLI // Remote Sensing. 2015. V. 7. P. 600–626. https://doi.org/10.3390/rs70100600.
- Gumley L., Descloitres J., Schmaltz J. Creating reprojected true color MODIS images: A tutorial. Version 1.0.1. 2007. 19 p. https://ftp.ssec.wisc.edu/pub/willemm/Creating_Reprojected_True_Color_MODIS_Images_A_Tutorial_process.pdf (accessed 31.07.2022).
- Holben B. N. Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data // Intern. J. Remote Sensing. 1986. V. 7. No. 2. P. 1417–1434. DOI: 10.1080/01431168608948945.
- Huang Sh., Tang L., Hupy J. P., Wang Ya., Shao G. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing // J. Forestry Research. 2021. V. 32. No. 1. P. 1–6. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1.
- Huete A., Justice Ch., van Leeuwen W. MODIS vegetation index (mod 13). Algorithm theoretical basis document. Version 3 / University of Arizona; University of Virginia. 1999. 129 p. https://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod13.pdf.
- Jordan C. F. Derivation of leaf-area index from quality of radiation on the forest floor // Ecology. 1969. V. 50. No. 4. P. 663–666. https://doi.org/10.2307/1936256.
- Lee K., Kim K., Lee S.-G, Kim Yo. Determination of the normalized difference vegetation index (NDVI) with top-of-canopy (TOC) reflectance from a KOMPSAT-3A image using orfeo toolBox (OTB) extension // ISPRS Intern. J. Geo-Information. 2020. V. 9. ID 257. 16 p. https://doi.org/10.3390/ijgi9040257.
- Meygret A., Santer R., Berthelot B. ROSAS a Robotic station for atmosphere and surface characterization dedicated to on-orbit calibration // Proc. SPIE. 2011. V. 8153. ID. 815311. DOI: 10.1117/12.892759.
- RadCalNet guidance site characterisation. CEOS reference: QA4EO-WGCV-RadCalNet-G2_v1. Version: 1.0. 2018. https://www.radcalnet.org/documentation/RadCalNetGenDoc/G2-RadCalNetGuidance-SiteCharacterisation_V1.pdf.
- Rouse J. W., Haas R. Y., Schell J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS // 3rd ERTS Symp. NASA, Goddard Space Flight Center, 1973. V. 1. Sect. A. Paper-A20. P. 309–317. https://ntrs.nasa.gov/citations/19740022614 (accessed 31.07.2022).
- Uudus B., Park K.-A., Kim K.-R., Kim J., Ryu J.-H. Diurnal variation of NDVI from an unprecedented high-resolution geostationary ocean colour satellite // Remote Sensing Letters. 2013. V. 4. No. 7. P. 639–647. DOI: 10.1080/2150704X.2013.781285.
- Wang Sh., Yang M., Li J., Shen Q., Zhang F. MODIS surface reflectance product (MOD09) validation for typical inland waters in China // Ocean Remote Sensing and Monitoring from Space // Proc. SPIE. 2014. V. 9261. ID 92610F. DOI: 10.1117/12.2068628.
- Xie Y., Zhao X., Li L., Wang H. Calculating NDVI for Landsat7-ETM data after atmospheric correction using 6S model: A case study in Zhangye city, China // 18th Intern. Conf. Geoinformatics. 2010. P. 1–4. DOI: 10.1109/GEOINFORMATICS.2010.5567553.