NED365187NED

17 Анализ имеющихся в открытом доступе спутниковых данных и техноло- гических схем их распространения показывает, что данные систем Terra/Aqua- MODIS и Landsat-TM/ETM+ сейчас в наибольшей степени удовлетворяют сле- дующим требованиям, необходимым для построения эффективных систем мо- ниторинга сельского хозяйства: (i) наличие устойчивых технических условий для построения автоматиче- ских интернет-технологий поиска данных в удаленных архивах и их пото- ковой передачи в базы данных специализированных информационных систем мониторинга; (ii) регулярное обновление архивов спутниковых данных в близком к реаль- ному времени режиме; (iii) высокое радиометрическое и геометрическое качество данных, проходя- щих стандартизованную предварительную обработку; (iv) наличие многолетних однородных (по радиометрическим и геометриче- ским свойствам) рядов данных спутниковых наблюдений всей территории Земли. Разработанные автоматические методы предварительной обработки дан- ных MODIS направлены на решение задач фильтрации данных, подверженных влиянию облачного покрова и снижению воздействия эффектов анизотропии отраженного излучения при меняющихся угловых условиях солнечного осве- щения и наблюдения поверхности. Для дополнительной компенсации влияния условий съёмки и заполнения пропусков в данных наблюдений поверхности разработан алгоритм полиномиальной аппроксимации временных рядов дан- ных с использованием динамического скользящего окна, включающего фикси- рованное количество измерений для вычисления коэффициентов полинома [2]. Технология предварительной обработки данных Landsat-TM/ETM+ и формирования на их основе композитных изображений включает в себя сле- дующие основные этапы:  радиометрическая калибровка изображений Landsat-TM/ETM+;  выявление изображений облаков и теней;  восстановление значений пикселов на сбойных участках изображений Landsat-ETM+;  усреднение свободных от влияния мешающих факторов временных рядов данных за установленные интервалы времени и формирование композит- ных изображений. Новый шаг в развитии спутникового картографирования сельскохозяйст- венных земель сопряжен с разработкой алгоритма локально-адаптивной клас- сификации LAGMA [3]. В основе алгоритма лежит принцип пространственной локализации процессов обучения классификатора и распознавания объектов наблюдаемой поверхности. Использование указанного алгоритма позволяет обеспечить адаптивность классификатора к пространственным изменениям фи- зико-географических условий местности как одно из важнейших требований, предъявляемых к методам обработки спутниковых данных на глобальном уровне. В отличие от ранее известных методов, алгоритму LAGMA генетически присущ механизм учета пространственной изменчивости спектрально-