ПІДВИЩЕННЯ ПРОСТОРОВОЇ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ЗЕМНОЇ ПОВЕРХНІ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ МНОЖИННОЇ РЕГРЕСІЇ НА БАГАТОСПЕКТРАЛЬНИХ ДАНИХ ВІД РІЗНИХ КОСМІЧНИХ СИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.15407/knit2023.01.003Ключові слова:
температура земної поверхні, радіаційна температура, просторова роздільна здатність зображень, множинна лінійна регресія, поєднання різнорідних багатоспектральних даних, темп надання даних, перехресне калібрування продукту, Google Earth Engine.Анотація
Розроблено методологію підвищення просторової роздільної здатності супутникових зображень теплового поля земної поверхні на основі поєднання зображень у видимому, тепловому та радіолокаційному діапазонах у єдиний багатоспектральний продукт даних; побудови регресійних моделей взаємозв’язку зображень; виконання лінійної регресії
псевдотеплового продукту з підвищеною просторовою роздільною здатністю на даних видимого та радіолокаційного
діапазонів. Методологію реалізовано на відкритій хмарній платформі Google Earth Engine з використанням Earth
Engine API та програмних скриптів, створених мовою JavaScript, з обробкою багатоспектральних колекцій зображень
різних космічних систем на заданих часових інтервалах.
Показано можливість практичного синтезу псевдотеплового зображення з підвищеною просторовою роздільною
здатністю 10 м на основі теплового зображення з роздільною здатністю 100 м та багатоспектрального композиту з
роздільною здатністю шарів 10 і 30 м.
Розроблено технологію синтезу та калібрування продукту температури земної поверхні з підвищеною просторовою роздільною здатністю і темпом надання даних щодня на основі продукту радіаційної температури у каналі B10
«Ландсат-8» та лінійної регресії на продуктах MODIS, ASTER і «Сентінель-1» з темпом надання даних від щоденного
до помірного. Розроблено програмне забезпечення на JavaScript та реалізовано технологію у формі інтерактивного
вебсервісу з відкритим доступом на хмарній платформі Google Earth Engine Apps.
Кінцевий продукт даних забезпечує задовільну відносну середню квадратичну похибку відновлення радіаційної
температури не більше 6 % згідно з прототипами на помірному тепловому полі (до 100 °С) з перехресним калібруванням за зразковими даними «Ландсат-8». Відносні середні квадратичні помилки синтезованих даних згідно із зразковими даними на високотемпературних ділянках (пожежа, розпечена лава) до 28 % зумовлені тим, що синтезований
продукт містить інформацію з високотемпературних спектральних каналів (B7...B09 — ASTER), а зразковий продукт
(B10 — «Ландсат-8») такої інформації не містить.
Приклади застосування технології демонструють, що перехресне калібрування синтезованого продукту можна
здійснювати протягом року з березня по жовтень за зразковими тепловими зображеннями природних чи штучних
об’єктів. Об’єкти, відібрані для калібрування, повинні мати стабільні теплові характеристики на момент польоту супутників протягом періоду збору даних.
Посилання
Google Earth Engine Apps. Thermal Images Processing to get 10 m Spatial Resolution by S1, L8 Data Regression. Developed
by S. Chornyy, JS Code 1. URL: https://svch1mail.users.earthengine.app/view/thermal-images-of-10m-resolution (Last
accessed: 01.06.2022).
Google Earth Engine. Linear Regression. URL: https://developers.google.com/earth-engine/guides/reducers_regression
(Last accessed: 01.06.2022).
Stankevich S. A., Filipovich V. E., Lubsky М. S., Krylova A. B., Kritsuk S. G., Brovkina O. V., Gornyy V. I., Tronin A. A.
(2015). Intercalibration of methods for the land surface thermodynamic temperature retrieving inside urban area by thermal
infrared satellite imaging. Ukr. J. Remote Sensing, № 7, 12—21. URL: http://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/59/77 (Last
accessed: 01.06.2022) [In Russian].
Zyelyk Yа., Chornyy S., Pidgorodetska L. (2017). Mathematical models of the joint calibration process and optimal filtration
of integrated multispectral data products of space Earth observations in visible, thermal and radio spectral bands. Abstracts
of the 17th Ukrainian Conference on Space Research (Odesa, August, 21—25), 195.
Zyelyk Ya. I., Pidgorodetska L. V., Chornyy S. V. (2018). Estimation of the thermodynamic temperature field of the land
surface using satellite data based on land cover classification. Astron. School’s Report, 14, № 2, 70—77. DOI: https://doi.
org/10.18372/2411-6602.14.10 [in Ukrainian].
Zyelyk Ya. I., Podgorodetskaya L. V., Chornyy S. V. (2019). Estimation of the thermodynamic temperature of the Earth’s
surface using satellite data based on the land cover classification in the optical radiation range. J. Automat. and Inform. Sci.,
, I. 6, 25—40. DOI: 10.1615/jautomatinfscien.v51.i6.30.
