Библиографическое описание:

Карпов А. А., Алешко Р. А., Шошина К. В. Технологии определения природных пожаров с использованием данных спутниковой съемки // Молодой ученый. — 2015. — №13.1. — С. 17-19.

Рассматривается мониторинг лесных пожаров при помощи спутников Aqua, Terra, NOAA и др. Описываются методы и алгоритмы выявления лесных пожаров. Также описываются физические основы выявления пожара. Пороговые и контекстуальные алгоритмы. Системы мониторинга пожаров Канады, США, России, Евросоюза. Также описываются открытые системы мониторинга пожаров.

Ключевые слова: лесные пожары, системы мониторинга, обнаружение пожара.

 

От скорости обнаружения лесного пожара зависит эффективность его тушения и количество ресурсов, затраченное на пожарные мероприятия. На сегодняшний день наиболее эффективным способом обнаружения лесных пожаров является спутниковый мониторинг. Данный метод позволяет предоставить наиболее полную информацию о всей лесной территории и значительно дешевле по сравнению с авиационным мониторингом пожаров.

Основными спутниками для выявления лесных пожаров являются спутники TERRA и AQUA с установленным на их борту спектрометром MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) и спутники NOAA c спектрометром AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer).

Спектрометр MODIS имеет 44 канала в различных диапазонах видимого и инфракрасного спектра. Пространственное разрешения изображения со спутника 1 пикселя в различных каналах разное от 250 м до 1 км. В инфракрасном диапазоне пространственное разрешение равно 1 км Данный прибор способен выявить пожар от 50 м2 при идеальных условиях съемки.

При съемке спутниками TERRA и AQUA частота наблюдений за определенной точкой на поверхности Земли равна от 4 до 12 раз в сутки (в зависимости от географического положения территории) [1].

Спектрометр AVHRR имеет 6 каналов. Пространственное разрешение 1 пикселя изображения со спутника равно 1,1 км. Периодичность съемки от 2 до 4 раз за сутки [2].

Также для детектирования пожарами используют спектрометр TM, установленный на спутнике Landsat 5, и ETM+, установленный на спутнике Landsat 5. Данные приборы обладают средним пространственным разрешением, но периодичность съемки с данных спутников значительно ниже, что делает невозможным оперативный мониторинг.

Температура горения лесных пожаров равна 800-1000 К, поэтому для лесного пожара можно применять законы, применяемые для абсолютно черного тела. По формуле Планка большая часть излучение черного тела для температуры 800-1000 К приходится на диапазон длин волн 2,9-3,6 мкм. Поэтому основными для детектирования лесных пожаров для спектрометра MODIS является 21 канал (3.929 – 3.989 мкм), а для спектрометра AVHRR является 3В канал (3.55–3.93 мкм).

Для нормального растительного покрова большая часть излучения приходится на 10 мкм, что воспринимается в 31 канале спектрометра MODIS и 4 каналу спектрометра AVHRR [3]. Лесные пожары могут быть выявлены со спутника только на свободной от облачности территории, поскольку облачность является непрозрачной средой для инфракрасного излучения.

Алгоритмы для выявления пожаров делятся на два типа пороговые и контекстуальные. Пороговые алгоритмы основаны на превышении температуры определенной точке от нормы, которая соответствует температуре земной поверхности. В отличии от пороговых алгоритмов контекстуальные алгоритмы сравнивают температуру соседних пикселей, тем находя аномалии температур на фоне более холодных пикселей. Оба этих алгоритма могут использоваться вместе. Это можно рассмотреть на примере алгоритма MOD14 для обработки информации полученной со спектрометра MODIS. С помощью данного алгоритма возможно выявление тепловых аномалий и пожаров в автоматическом режиме.

Пороговый тест рассматривает в качестве потенциальных пожаров точки температура которых в диапазоне инфракрасного излучения 3,5-4 мкм превышает 305 К в ночное время и 310 К в дневное время. Точки с температурой в 360 К распознаются как пожары. В диапазоне значений между этими порогами работает контекстуальный алгоритм, проводящий статистический анализ температурных полей в различных каналах прибора MODIS в окрестности исследуемой точки. Достаточным считается 25% не нагретых точек. Максимальная область составляет 21х21 точку. При определении фоновых точек не учитываются точки распознанные как облака и как вода [4].

Полученные спутниковые данные обрабатываются и на их основе составляются карты пожаров и прогноз пожарной опасности.

Рассмотрим эти системы на примере Канады, Евросоюза и России.

В Канаде мониторингом лесных пожаров и их последствии занимаются две системы Fire 3M и FireMARS, которые являются частью министерства Natural Resources Canada. Программа Fire 3M - оперативный мониторинг лесных пожаров. Выявление пожаров и интеграция данных о очагах пожаров в ГИС программы, оценка пожарной обстановки и развитие пожаров на основе the Canadian Forest Fire Danger Rating System. Программа FireMARS - Fire Monitoring, Accounting and Reporting System. Данная система состоит из 4 ключевых компонентов: National Burned Area Composite (NBAC) – собирает информацию со спутников низкого и высокого разрешения для оценки выгоревших лесных территорий, Canadian Wildland Fire Information System (CWFIS) – ежедневный мониторинг пожарной обстановки по всей Канаде, The Canadian Fire Effects (CanFIRE) – оценка выброса углерода от лесных пожаров, Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector – расчет выбросов от пожаров углекислого газа и его поглощение канадскими лесами [5].

EFFIS - The European Forest Fire Information System является комплексной системой полного цикла от предупреждения о лесном пожаре и подготовке к его ликвидации до выявления площади выгоревшей лесной территории и оценки ущерба нанесенным пожаром. В данную систему входят 30 стран Европы и Средиземноморского региона. Европейская система мониторинга лесных пожаров состоит из следующих модулей: обнаружение очагов пожаров, оценка площадей сгоревших лесов, оценка выбросов в атмосферу, оценка потенциальной эрозии почв, оценка восстановления сгоревших территорий, прогнозирование пожарной обстановки. Прогнозирование пожарной опасности рассчитывается по двум метеорологический, прогностических моделям French Météo-France и Deutsche Wetter Diens и предоставляется прогноз на неделю вперед. Эти данные используются для вычисления общего европейского индекса пожарной опасности, основанного на Canadian Fire Weather Index (FWI). EFFIS не стремится заменить системы мониторинга пожаров стран европейского союза. Система разрабатывается главным образом для согласования действий стран участников в случае крупного пожара [6].

Российская Информационная Система Дистанционного Мониторинга - Рослесхоз в сфере пожарного мониторинга выполняет следующие функции:  детектирование и мониторинг лесных пожаров, прогнозирование и мониторинг пожарной опасности, оценка пройденной огнём площади, предварительная оценка повреждений насаждениям от пожаров (в том числе выявление погибших насаждений), сопоставление данных наземных, авиационных и космических наблюдений, включающая обратную связь с регионами, интеграция в одном ГИС - интерфейсе комплексной информации (топоосновы, ДЗЗ и атрибутивных данных) с целью поддержки управленческих решений в области мониторинга лесопожарной ситуации, контроля за переданными субъектам полномочиями и оценки эффективности использования субвенций, формирование данных по динамике изменений лесного фонда, не связанной с воздействием лесных пожаров, для использования в качестве исходных данных для систем мониторинга лесопользования, санитарного состояния лесов и т.д.[7]

 

Литература:

1.      Giglio L. MODIS Collection 5 Active Fire Product User’s Guide. Department of Geographical Sciences University of Maryland, 2013. 61 с.

2.      AVHRR Guide.

3.      Шахраманьян М.А., Дорошенко С.Г., Епихин А.В., Резников В. М., Щербенко Е. В. Методы тематической обработки космических снимков при мониторинге природных чрезвычайных ситуаций // Технологии гражданской безопасности. 2004. №4. С. 8-39.

4.      Галеев А.А, Ершов Д.В., Барталев С. А., Крашенинникова Ю.С., Лупян Е.А., Мазуров А.А. Построение адаптивного алгоритма детектирования пожаров //Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса, 2008. С. 58-69.

5.      Natural Resources Canada [Электронный ресурс]. URL: http://www.nrcan.gc.ca/home (дата обращения 20.01.2015).

6.      Jesús S.Comprehensive Monitoring of Wildfires in Europe: The European Forest Fire Information System (EFFIS). European Commission, Joint Research Centre.

7.      Официальный сайт ИСДМ-Рослесхоз [электронный ресурс] URL: http://www.aviales.ru/default.aspx?textpage=25 (дата обращения 20.01.2015).

8.      Р.А. Алешко, А.Т. Гурьев, К.В. Шошина, В.С. Щеников Разработка методики визуализации и обработки геопространственных данных // Научная визуализация. – 2015. - №1. – С. 20 – 29.

9.      Алешко Р.А. Система мониторинга и управления пространственными гетерогенными объектами (на примере Соловецкого архипелага) / Бекмешев А.Ю., Васендина И.С., Гурьев А.Т., Карлова Т.В., Шошина К.В., Щеников В.С. // Вестник БГТУ. - 2014. - №3(43). - С.104-108.

10.  Гурьев А.Т. Разработка геоинформационной системы на базе программного обеспечения с открытым исходным кодом / Алешко Р.А., Васендина И.С., Шошина К.В., Щеников В.С. // Вестник БГТУ. - 2014. - №3(43). - С.114-118.

11.  Алешко Р.А., Гурьев А.Т. Структурное моделирование взаимосвязей дешифровочных признаков спутниковых снимков и таксационных параметров лесных насаждений // Труды СПИИРАН. Вып. 29 (2013). С. 180–189.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle