Ежегодная оценка используемых в течение сельскохозяйственного сезона пахотных земель необходима для инвентаризации посевных площадей, датировки изменений землепользования, обнаружения вновь распаханных земель и выявления залежей. В ИКИ РАН ранее была разработана и в настоящее время используется технология ежегодного обновления карт используемых пахотных земель по данным шестилетнего периода спутниковых наблюдений прибором MODIS. В основе технологии лежит использование построенных на основе многолетних временных рядов недельных композитных изображений спектрально-динамических признаков распознавания пашни, параметрического метода классификации и подхода к автоматической актуализации обучающей выборки. Получаемые таким образом карты пашни используются для решения задач автоматического оперативного картографирования и оценки состояния сельскохозяйственных культур, однако своевременная оценка динамики землепользования на основе этих карт может быть затруднена.
Разработка в ИКИ РАН унифицированной технологии построения временных серий высокого временного разрешения для различных зарубежных и российских спутниковых систем предоставляет возможность использования сезонных спектрально-временных признаков для распознавания пахотных земель текущего сельскохозяйственного сезона. Технология опирается на весовую реализацию метода локальной взвешенной регрессии полиномами LOESS для восстановления временных рядов безоблачных спутниковых наблюдений без необходимости использования масок облачности и теней. Указанный метод использует сезонную серию всех доступных значений восстанавливаемого индикатора (вегетационного индекса или измерений в отдельном канале), а в качестве метрики весов используются преобразованные значения нормализованного разностного индекса снега и облачности NDSI, который чувствителен к наличию мешающих факторов, в том числе, облачности и теней от неё. На основе восстановленных сезонных временных серий ежедневных безоблачных наблюдений прибором MODIS были построены и исследованы 25 различных спектрально-временных и морфологических признаков для сельскохозяйственного сезона 2020 года.
Для исследования информативности построенных признаков и решения задач распознавания используемой пашни была создана пространственно-распределенная выборка, полностью покрывающая 105 различных административных районов агропояса России и содержащая информацию о классе приблизительно 200 тысяч объектов земель сельскохозяйственного назначения, включая класс пашни, залежей, сенокосов и пастбищ. Кроме этого, независимо была создана выборка объектов класса "используемая пашня", включающая более 5000 используемых полей в более чем 1000 районах агропояса России. Выборки создавались экспертами путем фотоинтерпретации серий спутниковых снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения с использованием дополнительных картографических материалов и привлечением данных районной статистики по площадям категорий земель.
Для распознавания используемой пашни для всей территории России использовался подход, предусматривающий итеративное расширение (экспансию) исходной обучающей выборки на прилегающие административные районы при выполнении ряда критериев. Непосредственно распознавание, а также оценка информативности новых признаков осуществлялись на основе метода Random Forest, реализованного в программной среде R. Оценка полученных результатов с использованием опорных данных указывает на повышение достоверности распознавания и уточнение границ используемой пашни на основе сезонных временных рядов высокого временного разрешения. В частности, для полученной в этом исследовании карты используемой пашни ошибка omission уменьшилась более чем в два раза (до 6.6%) по сравнению со значением этой ошибки для карты, полученной на основе шестилетних временных интервалов. Сравнение с данными сельскохозяйственной переписи 2021 года о площадях используемой пашни указывает на улучшение совпадения спутниковой и наземной оценки практически по всех федеральных округах России.