Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 319-325
К оценке точности привязки продуктов прибора VIIRS (Suomi NPP)
Д.Е. Плотников
1 , П.А. Колбудаев
1 , А.М. Матвеев
1 , А.А. Прошин
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 13.02.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-319-325
Описываются актуальные результаты оценки точности географической привязки продуктов VIIRS (англ. Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) (Suomi NPP): исходных измерений коэффициентов спектральной яркости (продукт VNP09GA), а также создаваемых на их основе в ИКИ РАН путём весовой интерполяции новой коллекции ежедневных композитных изображений (продукт VIIRS HiTSE). Оценивалась привязка указанных продуктов в красном и ближнем инфракрасном (ИК) каналах, распространяемых с пространственным разрешением 500 м; в качестве опорных высокодетальных изображений использовались данные приборов MSI (англ. Multispectral Instrument) (Sentinel-2A/B) в соответствующих спектральных каналах с разрешением 10 м. Оценка проводилась на базе набора опорных участков размером 6×6 км, покрывающих территорию России квазирегулярной сеткой. Для оценки точности привязки использовался метод HiResByLowRes, позволяющий идентифицировать точное положение пикселя низкого разрешения путём анализа серии результатов загрубления высокодетального эталонного изображения при различных положениях скользящего окна загрубления. Было обнаружено, что среднее значение модуля ошибки географической привязки для продукта VNP09GA составило 166,6 и 167,4 м в красном и ИК-каналах соответственно (стандартное отклонение равно 210,6 и 208,5 м соответственно) при максимальном значении ошибки привязки 740 м, а для продукта VIIRS HiTSE — 88,6 и 85 м (стандартное отклонение — 104,5 и 100,0 м) при максимальном значении ошибки привязки 320 м. Таким образом, представлены новые данные о фактической точности привязки исследуемых продуктов и показано, что весовая интерполяция LOWESS временной серии продукта VNP09GA не только обеспечивает построение безоблачных ежедневных изображений, но и в среднем в два раза уменьшает ошибку геореференцирования исходных продуктов.
Ключевые слова: VIIRS, Suomi NPP, Sentinel-2, MSI, HiTSE, LOWESS, географическая привязка
Полный текстСписок литературы:
- Гаврилюк Е. А., Плотникова А. С., Плотников Д. Е. Картографирование наземных экосистем Печоро-Илычского заповедника и его окрестностей на основе восстановленных мультивременных спутниковых данных Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 5. С. 141–153. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-141-153.
- Ёлкина Е. С., Плотников Д. Е., Дунаева Е. А. Обнаружение возможности дистанционного распознавания орошаемых земель Республики Крым на основе спектрально-временных и температурных признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 379–386. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-379-386.
- Колбудаев П. А., Плотников Д. Е., Матвеев А. М. SmisGeoCorrHiResByLowRes. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2021682066. Рег. 29.12.2021.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. 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.
- Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Барталев С. А. Метод автоматического распознавания сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных и имитационной модели развития растений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 131–141. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-131-141.
- Плотников Д. Е., Ёлкина Е. С., Дунаева Е. А. и др. Развитие метода автоматического распознавания озимых культур на основе спутниковых данных для оценки их состояния на территории Республики Крым // Таврический вестн. аграрной науки. 2020. № 1(21). С. 64–83. DOI: 10.33952/2542-0720-2020-1-21-64-83.
- Плотников Д. Е., Колбудаев П. А., Лупян Е. А. Автоматический метод субпиксельной географической привязки спутниковых изображений КМСС-М на основе актуализируемого эталона низкого пространственного разрешения // Компьютерная оптика. 2022. Т. 46. № 5. С. 818–827. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1098.
- Плотников Д. Е., Бойматов Ю. Ш., Ёлкина Е. С. и др. Оценка эффективности мультисезонных моделей машинного обучения для оперативного распознавания озимых культур на больших территориях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 116–129. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-116-129.
- Плотников Д. Е., Чжоу Ц., Колбудаев П. А., Лупян Е. А., Матвеев А. М., Зимин М. В., Жуков Б. С., Кондратьева Т. В., Лебедев С. В. Разработка и оценка индекса листовой поверхности LAI растительного покрова России на основе разноугловых наблюдений КМСС («Метеор-М») путём нейросетевой инверсии модели PROSAIL // Компьютерная оптика. 2025. Т. 49. № 3 (в печати).
- Савин И. Ю., Барталев С. А., Лупян Е. А., Толпин В. А., Медведева М. А., Плотников Д. Е. Спутниковый мониторинг воздействия засухи на растительность (на примере засухи 2010 года в России) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 150–162.
- Середа И. И., Денисов П. В., Трошко К. А. и др. Уникальные условия развития озимых культур, наблюдаемые по данным спутникового мониторинга на европейской территории России в октябре 2020 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 304–310. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-304-310.
- Трошко К. А., Денисов П. В., Лупян Е. А. и др. Особенности состояния зерновых культур в регионах европейской части России и Сибири в июне 2021 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 325–331. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-325-331.
- Шабанов Н. В., Барталев С. А., Ерошенко Ф. В., Плотников Д. Е. Развитие возможностей дистанционной оценки индекса листовой поверхности по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 166–178. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-166-178.
- Plotnikov D., Kolbudaev P., Matveev A. et al. Daily surface reflectance reconstruction using LOWESS on the example of various satellite systems // 8th Intern. Conf. “Information Technology and Nanotechnology” (ITNT-2022). IEEE Xplore, 2022. 5 p. DOI: 10.1109/ITNT55410.2022.9848630.
- Plotnikov D., Kolbudaev P., Matveev A. et al. Accuracy assessment of atmospheric correction of KMSS-2 Meteor-M #2.2 data over northern Eurasia // Remote Sensing. 2023. V. 15. Iss. 18. Article 4395. DOI: 10.3390/rs15184395.
- Waldner F., Schucknecht A., Lesiv M. et al. Conflation of expert and crowd reference data to validate global binary thematic maps // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 221. P. 235–246. DOI: 10.1016/j.rse.2018.10.039.