Решение для спутникового мониторинга сельхозугодий при частой облачности найдено

Дистанционное зондирование является ключевым инструментом для мониторинга сельскохозяйственных ландшафтов, но современные спутниковые датчики часто сталкиваются с вызовами, связанными с необходимостью выбора между высоким пространственным и временным разрешением. Изображения с высоким пространственным разрешением предоставляют детализированные данные, но их редкие захваты и влияние облачности ограничивают их эффективность в динамичных условиях. В то же время, изображения с высоким временным разрешением обычно не обладают достаточной пространственной детализацией для точного анализа. Эти сложности подчеркивают важность разработки новых методов, которые лучше отвечают потребностям сельского хозяйства.

Прогресс в области спутниковых и сенсорных технологий значительно улучшил возможности наблюдения за земной поверхностью с высоким пространственным разрешением. Эти изображения становятся все более значимыми в мониторинге природных ресурсов, сельского и лесного хозяйства, а также океанов.

Сегодня изображения с высоким пространственным разрешением (HSR) играют ключевую роль в сельскохозяйственных приложениях, так как они позволяют проводить детальное наблюдение за распределением культур и их ростом. Однако, поскольку большинство спутниковых датчиков HSR разработаны с компромиссами между пространственным и временным разрешением из-за технических и бюджетных ограничений, такие изображения обычно обладают низким временным разрешением. Это значительно усложняет их применение для отслеживания быстрого роста культур и реагирования на естественные и антропогенные события в сельском хозяйстве, особенно когда требуется период наблюдения не более недели.

Эта проблема также актуальна для спутников серии Gaofen, используемых в программе Китайской системы наблюдения за Землей с высоким разрешением. Например, спутники Gaofen-1/6 оснащены панхроматическими камерами с разрешением 2 метра, многоканальными панхроматическими камерами с разрешением 8 метров и камерами среднего разрешения с широким углом обзора, но их период повторного обзора составляет 41 день. К счастью, некоторые спутниковые датчики обеспечивают получение изображений среднего пространственного разрешения (от 10 до 20 метров) с периодом повторного обзора 5 дней, что позволяет компенсировать недостатки HSR-изображений при использовании современных методов пространственно-временного слияния (STF).

Группа специалистов из Государственной ключевой лаборатории дистанционного зондирования при Пекинском педагогическом университете в сотрудничестве с другими учреждениями разработала новый метод пространственно-временного слияния под названием StarFusion.

Опубликованное в журнале Journal of Remote Sensing исследование сочетает методы глубокого обучения и традиционной регрессии, чтобы преодолеть ограничения существующих подходов к слиянию данных. StarFusion успешно объединяет данные высокого разрешения со спутников Gaofen-1 и данные среднего разрешения со спутников Sentinel-2, значительно улучшая изображения для мониторинга сельского хозяйства.

StarFusion представляет собой инновационный метод пространственно-временного слияния, который объединяет преимущества глубокого обучения и регрессионных моделей. Используя генеративно-состязательные сети сверхвысокого разрешения (SRGAN) и модель частичной регрессии наименьших квадратов (PLSR), StarFusion достигает высокой точности слияния, сохраняя мелкие пространственные детали.

Этот метод эффективно решает проблемы, связанные с пространственной неоднородностью и ограниченной доступностью изображений без облачности, что делает его особенно полезным для применения в реальных условиях сельского хозяйства.

Многочисленные испытания на различных сельскохозяйственных участках показали, что StarFusion превосходит существующие методы, особенно в части сохранения пространственной детализации и улучшения временного разрешения. Его способность работать с минимальными данными без облаков делает его ценным инструментом для мониторинга сельскохозяйственных культур в регионах с частой облачностью.

«StarFusion представляет собой значительный шаг вперед в технологиях дистанционного зондирования для сельского хозяйства. Его способность генерировать высококачественные изображения с улучшенным временным разрешением существенно повысит точность земледелия и мониторинга окружающей среды», — отметил профессор Цзинь Чен, ведущий автор исследования.

StarFusion предлагает значительные преимущества для цифрового сельского хозяйства, предоставляя высококачественные изображения, необходимые для детального мониторинга урожая, прогнозирования его объема и оценки последствий стихийных бедствий. Его способность создавать точные изображения даже при облачности и ограниченном количестве данных делает его особенно полезным для управления сельским хозяйством в регионах с неблагоприятными погодными условиями. По мере дальнейшего развития этой технологии StarFusion, вероятно, сыграет ключевую роль в повышении эффективности и устойчивости сельского хозяйства.