Рассматривается задача адаптивной обработки стохастических полей наблюдений на основе 2-D подхода и показывается, что широко применяемый для оценивания параметров 2-D моделей рекуррентный метод наименьших квадратов недостаточно эффективен при обработке нестационарных данных. Предложен адаптивный алгоритм оценивания параметров со скалярным коэффициентом усиления, обладающий выраженными следящими свойствами, доказана его сходимость. Результаты имитационного моделирования подтверждают высокую эффективность предложенного алгоритма