Повышение точности изображений изменений земной поверхности с помощью нового алгоритма компоновки снимков

Облачность на спутниковых снимках является серьёзной проблемой для дистанционного зондирования и изучения изменений земного покрова. Учёные используют композитные изображения, состоящие из множества снимков одной местности, для создания репрезентативной картины происходящего. Однако облака и их тени блокируют обзор, оставляя значительные пробелы в данных — такая проблема затрагивает около 60% всех спутниковых снимков в мире.

Исследователи из Университета Коннектикута Ши Цю и Чжэ Чжу разработали новый алгоритм для создания композитных изображений и представили структуру для оценки всех существующих подходов. Их работа, опубликованная в журнале Remote Sensing of Environment, показала, что новый алгоритм является лучшим методом для создания композитов за короткие, месячные промежутки времени, что критически важно для точного отслеживания динамичных изменений. Алгоритм использует индекс соотношения двух спектральных каналов для выбора «наилучшего» пикселя из множества кандидатов для заполнения пробелов, вызванных облачностью, и работает непосредственно с данными поверхностной отражательной способности, что упрощает процесс.

Авторы также провели сравнительную оценку своего алгоритма с девятью другими методами, предложив универсальную структуру проверки. Оценка проводилась путём сравнения созданного композитного изображения с эталонным, свободным от облаков, по спектральной, пространственной и прикладной точности, особенно на территориях с заметными изменениями (вырубки, пожары, сельское хозяйство). Эта структура стала важным инструментом для всего научного сообщества, занимающегося анализом данных дистанционного зондирования.