Анализ спектральной разделимости гарей и не затронутых пожарами участков позволяет выявить наиболее чувствительные спектральные каналы и вегетационные индексы для детектирования пройденных огнём территорий, определить оптимальные пороговые значения для фильтрации шумов и обнаружения повреждённых участков .

В рамках представляемой работы получены выборки гарей и негоревших участков по данным Landsat-8/9 OLI и Sentinel-2 MSI за 2023–2024 гг. на территории России. С применением классификатора Random Forest создана валидационная выборка пройденных огнем участков с использованием 39 сцен/14 тайлов MGRS Sentinel-2 MSI.

На основании полученных выборок проведён анализ спектральной разделимости выборок гарей и неповреждённых участков  различных типов растительного покрова согласно карте типов наземных экосистем RLC v5.7.1  и других типов наблюдаемых объектов (облаков и их теней, водных объектов, снежного покрова). Рассмотрена возможность модификации вегетационных индексов BAI  и GEMI  с заменой канала Red на SWIR16, по аналогии с индексами BAIM  и GEMI3 .

Рассмотрена возможность применения метрики временнóй разделимости, используемой для картографирования гарей в стандартных продуктах MODIS MCD64A1 C6 и VIIRS VNP64A1 C2 (Giglio et al., 2018, 2025) и продукте ESA FireCCIS311 . Применимость данного подхода апробирована в границах валидационной выборки Sentinel-2 MSI на основе предварительно обработанных данных NOAA-20 VIIRS VJ109 (каналы Red/NIR/SWIR16 с пространственным разрешением 375 м) .