Kapacitet za precizno praćenje vremena faza rasta vegetacije, poznat kao fenologija površine zemljišta (LSP), na finim prostornim razmerama je kritičan za razumevanje funkcija ekosistema i upravljanje prirodnim resursima. Uprkos napretku, oskudnost satelitskih podataka visoke rezolucije uzrokovane oblacima i ograničenim vremenom ponovne posete komplikuje ovaj zadatak.
Studija, objavljena u Journal of Remote Sensing, procenjuje tačnost dva algoritma fuzije prostorno-vremenskih podataka, modela fuzije prostorne i vremenske prilagodljive refleksije (STARFM) i istovremenog generisanja vremenske serije indeksa vegetacije normalizovane razlike pune dužine (SSFIT), u izdvajanju prolećnih fenoloških datumi u sitnim razmerama. Ovi algoritmi imaju za cilj da rekonstruišu podatke vremenske serije visoke rezolucije i bez oblaka za poboljšanje tačnosti detekcije početka sezone rasta (SOS) u heterogenim predelima.
Koristeći podatke Harmonizovanog Landsat Sentinel-2 (HLS) i spektroradiometra umerene rezolucije (MODIS) za simulacionu studiju u Ogdenu, Juta, istraživački tim je procenio algoritme STARFM i SSFIT u odnosu na tradicionalne metode interpolacije u rekonstrukciji visokokvalitetnog indeksa poboljšane vegetacije (EVI2) vremenske serije za preciznu identifikaciju SOS.
Studija je pokazala da ovi algoritmi značajno poboljšavaju tačnost fenoloških datuma, posebno kada su ograničene Landsat slike bez oblaka dostupne tokom ključnih perioda rasta.
Istraživanje se bavilo izazovima pokrivanja oblaka i retke slike visoke rezolucije, što je od vitalnog značaja za detaljno praćenje rasta vegetacije. Spajanjem čestih MODIS posmatranja sa detaljnim, iako retkim, HLS podacima, tim je napravio sintetizovane slike bez oblaka koje kombinuju visoku rezoluciju sa redovnim intervalima snimanja.
Profesor Ksiaolin Zhu, odgovarajući autor, naglašava neophodnost preciznog snimanja fenoloških faza kako bi se ublažili ekološki i poljoprivredni rizici povezani sa varijabilnosti klime. „Naše istraživanje nastoji da premosti jaz u praćenju fenologije tako što će iskoristiti prednosti satelitskih slika grube i fine rezolucije kroz napredne tehnike fuzije podataka.“
Ovo istraživanje naglašava kritičnu ulogu tehnika fuzije podataka u unapređenju praćenja fenologije površine zemlje tako što se bavi izazovima pokrivača oblaka i satelitskih snimaka grube rezolucije.
Povećanjem tačnosti detekcije faze vegetacije, studija podržava poboljšano upravljanje životnom sredinom i napore za prilagođavanje klimi. On prikazuje integraciju satelitskih podataka kao značajan korak napred u fenološkim istraživanjima i praktičnim primenama.
