Мониторинг пожаров по спутниковым данным. Онлайн-сервисы для отслеживания лесных пожаров Космоснимки пожары в реальном
Данные спутниковых наблюдений весьма важны при оценке распространения лесных пожаров, выявления их очагов, анализе развития дымов от пожаров, гарей, выявлении опасности возникновения пожаров.
Возможность ликвидации пожара на малой площади, особенно в условиях высокой пожарной опасности, определяется оперативностью обнаружения. Таким образом, наиболее подходящими требованиям оперативного мониторинга лесных и торфяных пожаров соответствуют спутники с высоким радиометрическим разрешением и высокой периодичностью съемки (серии NOAA и EOS). Для мониторинга последствий пожаров необходимо использовать спутники с высоким пространственным разрешением.
Задачи мониторинга пожаров
и их последствий:
- детектирование пожаров, определение мест загорания;
- мониторинг и контроль развития пожаров;
- оценка пожарной опасности в пределах сезона;
- прогнозирование рисков возникновения пожаров в долгосрочной перспективе;
- оценка последствий пожаров . Совмещение снимков до и после пожаров дает возможность выявить гари, определить их площади на текущее время и оценить нанесенный ущерб.
Последствия воздействия лесных пожаров на окружающую среду и человека:
- Экономические: потери древесины, в т.ч. повреждение молодняков, ресурсов побочного лесопользования; Расходы на тушение, расчистку горельников и др.; восстановительные работы; убытки других отраслей: прекращение авиа-, ж/д-, автоперевозок, судоходства и др.
- Экологические: загрязнение продуктами горения воздушной среды, водной среды, почв:
- уничтожение кислорода;
- тепловое загрязнение;
- массовый выброс парниковых газов;
- изменение микроклимата;
- задымление и загазованность атмосферы;
- гибель животных и растений;
- снижение биоразнообразия.
- Социальные: гибель и травматизм людей, непосредственно в зоне пожара; ухудшение психофизиологических показателей населения: физических, эмоциональных, интеллектуальных, репродуктивных, наследственности; рост заболеваемости населения; уменьшение продолжительности жизни.
Для детектирования пожаров используются тепловые каналы космических снимков (Рис.1, Табл. 1, 2.).
Таблица 1
. Диапазоны длин волн.
Рисунок 1
| Диапазон | Сокращения | ||
Русский |
Английский |
Русский |
Английский |
Ультрафиолетовый |
|||
Инфракрасный |
|||
Ближний ИК |
|||
Средний ИК |
Short Wave Infrared |
||
Дальний ИК |
Mid Wave Infrared |
||
Тепловой ИК |
Thermal Infrared |
||
Микроволновой |
|||
Космические аппараты, которые позволяют детектировать очаги пожара, представлены в таблице 1.
Таблица 2. Характеристики КА.
КА/Прибор |
NOAA/
|
TERRA
(AQUA)
/
|
LANDSAT/
|
TERRA/
|
Обзорность, км. |
||||
Радиометрическое разрешение, бит |
NIR – 8 |
|||
Пространственное разрешение, м. |
NIR - 250-1000 |
NIR, SWIR – 30 TIR - 60 |
NIR – 15 |
|
Количество спектральных каналов в ИК диапазоне |
NIR – 1 |
NIR – 6 |
NIR – 1 |
NIR – 1 |
Методы детектирования пожаров базируются на анализе температур яркости в отдельных спектральных каналах.
Ключевым признаком поискового явления есть локальное повышение температуры в месте возгорания.
Обнаружение очагов пожаров визуальным способом позволяет быстрее и точнее определить пороги обнаружения тепловых аномалий. В общем случае данные пороги будут разными. Это связано прежде всего с площадью и температурой горения, временем года и суток, и с географическими координатами места пожара.
Присутствие очага горения в видимом спектре определяется по наличию основного дешифровочного признака лесных пожаров - дымовому шлейфу.
По форме на снимке очаг напоминает конус светло-серого цвета. Следует помнить, что перистая и слоистая облачность по своей структуре и яркости могут напоминать дымовые шлейфы лесных пожаров. Поэтому те части снимков видимого спектра, где предварительно обнаружен лесной пожар, просматриваются в инфракрасном диапазоне спектра. В этом случае шлейфы дыма от лесных пожаров практически не просматриваются.
В основе всех методов лежат следующие принципы
:
- Анализа распределения сигнала в пределах определенных спектральных каналов аппаратуры наблюдения;
- Пороговое правило отнесения участка изображения (или пиксела) к соответствующему классу;
- Статистический анализ распределения спектральных характеристик отдельных участков изображения (или пикселов);
- Анализ достоверности отнесения зарегистрированного сигнала к соответствующему классу.
Последовательность процедур обработки космических изображений :
- Определение информативных каналов.
- Обособление туч, водных объектов и утраченных данных на снимках в определенных каналах.
- Определение мест потенциальных пожаров.
- Определение локальных спектральных особенностей поверхности и регистрация пожаров за косвенными признаками.
- Уточнение детектирования с учетом локальных особенностей, применение комплексных правил определения пожаров.
- Анализ возможности ошибочного распознавания.
- Заверка результатов детектирования и принятие решения.
Алгоритм автоматического определения очагов пожаров реализован в программном обеспечении, поставляемом ИТЦ «СканЭкс»:
- ScanViewer (для спутников серии NOAA). Cпециалистами ИТЦ СканЭкс в приложении ScanViewer реализован аппарат, позволяющий проводить автоматическое детектирование очагов лесных пожаров по данным радиометра AVHRR, входящего в состав бортового измерительного комплекса ИСЗ серии NOAA. Сочетание алгоритмов автоматического обнаружения с визуальным просмотром изображения и наложением картографической информации составляет основу интерактивной технологии обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Недостаток этих методов, заключается в том, что точно определить можно лишь крупные пожары.
- ScanEx MODIS Processor (для спутников серии EOS). Для выявления и оперативного обнаружения пожаров в приложении ScanEx MODIS Processor используются алгоритмы, разработанные для прибора MODIS и позволяющие определить местоположение пожаров и их интенсивность.
Методика обнаружения пожаров
основана на сравнении температур (интенсивностей входного сигнала, полученного радиометром MODIS) каждого пикселя в двух инфракрасных спектральных каналах, 21 канал (4 мкм T4) и 31 канал (11 мкм T11). Эта методика реализована в рамках программы Scanex Modis Processor с возможностью диалоговой настройки входных и выходных параметров.
При этом считается, что чем выше температура пикселя в 21 канале, тем больше вероятность пожара. Аналогично, чем больше разность температур в каналах 4 мкм. и 11 мкм. (dT411), тем больше вероятность пожара.
Потенциальный очаг пожара выявляется двумя способами:
- Абсолютные значения каждой из вышеназванных величин в пикселе (T4 и dT411) превышают допустимые пределы, заданные в параметрах маски пожаров (например, T4 выше 360К днем или dT411 больше 25 K днем).
- Значение интенсивности сигнала в канале 4 мкм некоторого пикселя сильно отличается от окружения (например, T4 > T4b + pT4.s.d.c.*dT4b - температура текущего исследуемого пикселя в канале 4 мкм больше средней температуры окружающих пикселей + стандартное отклонение температуры окружающих его пикселей умноженное на эмпирический коэффициент (standard deviation coefficient, обычно pT4.s.d.c = 3)).
В программе имеется набор параметров, которые отвечают за то, будет тот или иной пиксель регистрироваться как очаг пожара или нет. Сочетание этих параметров (маски пожаров) существенно зависят от региона. Например, лесостепная территория Курганской области и Ивдельская тайга имеют различные спектральные характеристики отражения в тепловом диапазоне, принимаемом радиометром MODIS. Кроме того, комбинация этих параметров зависит от сезона (зима, весна, лето, осень) и даже от времени приема.
- Программный модуль "Fire detection" к пакету прикладных программ ERDAS Imagine с критериями (Табл. 3.).
Таблица 3. Критерии обнаружения тепловой аномалии.
где Т3р, Т34р, Т4р, - температурные пороги, I2, I1- интенсивность излучения в 1 и 2 каналах.
Температурные пороги задаются оператором в следующих интервалах: Т3р - 310-322 К; Т34р - 7-15 К; Т4р - 275-285 К. По умолчанию, для летнего времени задаются следующие температурные пороги: Т3 = 312 К; Т34 = 15 К; Т4 = 276 К.
Радиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (Табл. 4. ) является одним из ключевых съемочных приборов, установленных на борту американских спутников TERRA (на орбите с 1999 г.) и AQUA (на орбите с 2002 г), осуществляющих исследования Земли из космоса по программе EOS (Earth Observing System) национального аэрокосмического агентства (NASA) США.
Таблица 4. Основные технические характеристики MODIS.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм.) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Простра-нственное разрешение (м .) |
||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
MIR (средний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Радиометр MODIS позволяет осуществлять ежедневный оперативный мониторинг территорий, при этом периодичность наблюдения зависит от ее размеров и географического положения, а также количества используемых спутников.
Периодичность наблюдения отдельной территории при съемке одним спутником составляет от 1-2 раз в дневное время и столько же раз ночью. При съемке двумя спутниками частота наблюдений удвоится - от 4 до 12 раз в сутки (в зависимости от географического положения территории).
Для практического использования данных MODIS разработаны и регулярно совершенствуются алгоритмы обработки первичных данных радиометра, существует 44 стандартных информационных продукта (модули - MOD).
Для выявления тепловых аномалий и пожаров используется модуль (MOD14
). Он позволяет обеспечить оперативное обнаружение и мониторинг природных (лесных) пожаров, вулканов и других тепловых аномалий с разрешением 1 км. MODIS может зафиксировать пожар на площади менее 1км2.
Алгоритмы детектирования пожаров в автоматическом режиме основаны на значительной разнице температур земной поверхности (обычно не выше 10–25 C) и очага пожара (300–900 C). Почти 100-кратное различие в тепловом излучении объектов фиксируется на снимке, а информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает отделить облака.
Съемка тепловой аппаратурой спектрорадиометра MODIS с пространственным разрешением 1 км дает возможность выявить очаг пожара площадью от 1 га или подземный пожар площадью от 9 га.
На спутниках серии NOAA установлены два комплекса приборов: AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (Табл. 5.) и комплект аппаратуры для вертикального зондирования атмосферы.
Космическая съемка аппаратами NOAA разрешает отслеживать пожары в основном в региональном масштабе через невысокую пространственную разрешающую способность снимков (1,1 км).
Таблица 5. Основные технические характеристики AVHRR.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
.) |
|
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
3 A |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
3 B |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Для выделения очагов пожаров с помощью "порогового" или "контекстуального" алгоритма на предварительном этапе вся получаемая со спутников NOAA информация должна быть откалибрована. Это значит, что для первого и второго каналов аппаратуры AVHRR необходимо получить значения альбедо А1, А2 соответственно. А для третьего, четвертого и пятого каналов - значения эквивалентной радиационной температуры Т3, Т4 и Т5 соответственно.
Методы определения пожаров
базируется на использовании оценки излучения за 3В, 4, 5 каналами AVHRR, которые отвечают инфракрасному диапазону спектра. пожары определяются как экстремальные значения излучения по 3В каналу (на эту область припадает максимум излучения объектов при температуре горения 800-1000К)AVHRR.
Шлейфы дыма, вызванные пожарами, хорошо определяются на 1 и 2 каналах AVHRR.
Для более точной идентификации пожаров используются пороговые алгоритмы, за которыми определяется температура излучения по 3-му и 4-му каналах. Прибор AVHRR откалибровано за температурой до 330 К.
Известно, что максимум потока излучения черного тела, нагретого до температуры 800-1000 К, приходится на среднюю инфракрасную область электромагнитного спектра с длиной волны 3-4 мкм. Исходя из характеристик аппаратуры AVHRR в качестве основного признака для распознавания тепловой аномалии принимаются данные третьего канала, работающего в диапазоне 3,55-3,93 мкм.
Так как пространственное разрешение аппаратуры AVHRR составляет 1,1 км, то в идеальном случае можно обнаруживать объекты, линейные размеры которых превышают 1,1 км. А благодаря высокой интенсивности излучения в среднем ИК-диапазоне и высокому радиометрическому разрешению аппаратуры становится возможным обнаружение тепловых аномалий природного и техногенного характера много меньших размеров. В идеальных условиях наблюдения при максимальном контрасте м. 3-м и 4-м каналами аппаратуры AVHRR есть принцип. возможность обнаружения пожаров с площадью 0,2-0,3 га.
Использование в пороговом алгоритме только одного третьего канала (один порог) приводит к возникновению большого количества ложных тревог. Это связано прежде всего с отражением энергии солнечного излучения кромками облаков (наибольшее число ложных тревог), водной поверхностью, песком, открытыми горными породами, асфальтовыми покрытиями и бетонными сооружениями. Чтобы не допустить ошибок, необходимо использовать данные других спектральных каналов.
Пороговые алгоритмы выделения очагов пожаров:
- Алгоритм Кауфмана (1991 год): T3 > 316 К, T3-T4 > 10 К и T4 > 250 К. Здесь Т3, Т4, Т5 - радио-яркостная температура в 3-, 4- и 5-м каналах аппаратуры AVHRR соответственно.
- Алгоритм Франса (1993 год): T3 > 320 К, T3-T4 > 15 К, 0 < (T4-T5) < 5 К, A1 < 9%, где А1 - значение альбедо в 1 -м канале.
- Алгоритм Кэннеди (1994 год): T3 > 320 К, T3-T4> 15 К, A2< 16%, где А2- значение альбедо во 2-м канале.
Если элемент разрешения удовлетворяет условиям алгоритма, то он относится к классу пожаров; если же не удовлетворяет хотя бы одному из этих условий, то - к фону.
Все эти алгоритмы ориентированы на очаги пожаров достаточно большой площади и интенсивности, что для решения задач выявления пожарной обстановки является неприемлемым, так как важно обнаруживать пожары в начальной степени их развития с целью минимизации материальных затрат на ликвидацию очага возгорания. Кроме того, данные алгоритмы крайне не желательно использовать для обнаружения наличия перегретого торфа в торфяниках.
На сегодняшний день в центре приема и анализа авиационно-космической информации МЧС России за основу принят алгоритм Кауфмана (1)
с "плавающими" порогами. Как указывалось ранее, на этапе предварительной обработки информации с аппаратуры AVHRR определяются явные очаги природных пожаров по наличию дымовых шлейфов.
После калибровки изображений определяются характеристики выявленных очагов и прилегающего к ним фона, на основе которых и выбираются соответствующие пороги. После анализа аналогичных характеристик подстилающей поверхности в пределах снимка совместно с характеристиками очагов пожаров определяются "плавающие" пороги
.
Однако не следует полностью доверять результатам выделения очагов пожаров с использованием данных порогов, так как возможны случаи отражения электромагнитной энергии от кромок облаков, и возможно появление ложных тревог, вызванных перегретым песком и различными техногенными образованиями. Поэтому сомнительные точки, находящиеся слишком близко к облакам, вблизи рек, морей и т.д., необходимо подвергнуть дополнительной проверке.
Дополнительная проверка заключается в анализе отражательной способности интересующих нас пикселей в первом и втором каналах аппаратуры AVHRR. Если значение альбедо в первом канале больше, чем значение альбедо во втором канале (A1 > A2
), то данную точку в подавляющем большинстве случаев можно однозначно отнести к ложной тревоге. но возможны случаи, когда возникают сомнения в правильности такого решения (например, отсутствие облачности или песка). В этом случае мы классифицируем данную точку как возможный очаг пожара, если нет какой-либо дополнительной информации о рассматриваемом районе. Если же значения альбедо в первом и втором каналах превышают 10-16% (в зависимости от условий наблюдения), то данная точка также классифицируется как ложная тревога. Во всех остальных случаях принимается гипотеза о наличии тепловой аномалии в рассматриваемых точках.
Если число ложных тревог достаточно велико, то можно несколько завысить порог по третьему и/или по четвертому каналу. Таким способом, не удается полностью избавиться от ложных тревог и все равно приходится проверять большинство предполагаемых очагов. Кроме того, мы намеренно исключаем из рассмотрения пожары малой площади, что также является недопустимым.
Облачность является непрозрачной средой для ИК-излучения, поэтому для пикселей, где ее размер занимает более 60-70% изображения, она выделяется автоматически. Поскольку облачность холоднее земной поверхности, возможно установление порога яркостной температуры в 4- или 5-м канале радиометра с маскировкой пикселей изображения, не превышающих указанное пороговое значение.
В качестве базового алгоритма выделения облачности для данных AVHRR предлагается взять стандарт SHARP-2 Европейского космического агентства. В данном стандарте предусматривается классификация, разделяющая пиксели изображения на следующие классы: земная поверхность (ЗП), вода, облачность.
Выделение облачности на исходном изображении происходит по условиям из стандарта SHARP-2 ЕКА:
- "Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К
- "Облачность", если Т4 < 249 К
- "Облачность", если Т4-T2 > 274 К & T4 < 290 К
Авторами сделано предположение, что данные условия плохо приспособлены для определения границы облачность/ЗП и для выделения "разорванной облачности" на территории Европейской части России, поэтому ими предложено ввести дополнительное условие. Таким условием выступает анализ яркостных характеристик 4-спектрального диапазона.
При анализе используется дополнительное условие (4), в котором анализируется СКО (4) эквивалентной радиационной температуры в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR, вычисленное по окну 15х15 пикселов:
σ4≤σпор,
где σпор - пороговая эквивалентная радиационная температура в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR по окну 15х15 пикселей, значение которой определяется в результате исследования.
По результатам обработки тестовых изображений для Европейской части России (48-67 северной широты) σпор = 1,3.
Так как в спектральных диапазонах 4- и 5-ого каналов приборов AVHRR/2 (3) влияние Солнца на характеристики изображения минимально, то отсеивание облачности можно проводить, анализируя СКО яркостной характеристики. При этом в модифицированном контекстуальном алгоритме учитывается не только значение СКО яркостных характеристик пикселя, но и условия стандарта SHARP-2 для данных AVHRR.
Для тестирования и учета в модифицированном контекстуальном алгоритме выбираются условия классификации из стандарта SHARP-2, которые были взяты в качестве базовых условий. Для тестирования была написана модель выделения водной поверхности. Для анализируемого изображения Х(x1 ,..., x5) проводится классификация пикселей по признакам: "вода", "облачность", "земная поверхность". В результате классификации с учетом условий, на водную поверхность и различную облачность из исходного изображения создается два промежуточных слоя. Первый, состоящий из 0 и 1, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум и 1 соответствует пикселю, который был классифицирован как земная поверхность. Второй, состоящий из 0 и T3, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум, а T3 соответствует радиационной температуре в 3-м канале AVHRR для пикселя, который был классифицирован как земная поверхность.
Все пиксели, классифицированные как "вода" и "облачность", в дальнейшем анализе "наличия сигнала" не рассматриваются.
Последовательно для каждого пикселя выделяется центральная локальная область размерами 15х15 пикселей. Для этой области рассматриваются 5-канальные характеристики пикселей. Также рассчитывается количество пикселей, отличных от классов "вода" и "облачность", и для них рассчитывается среднее значение T3ср.
Признаком выделения сигнала выступает условие: T3ср > T3ср.пор.. При выполнении этого условия принимается решение о "наличии пикселя с пожаром".
Применение модифицированного контекстуального алгоритма позволяет уменьшить вероятность "ложной тревоги" на 10-15% для территории Северной и Центральной части России. Естественным плюсом данного алгоритма является относительная работа и независимость от угла Солнца и времени суток. Самый крупный недостаток - неработоспособность контекстуального алгоритма в случае наличия облачности в текстурных районах изображения.
Таблица 7. Основные технические характеристики сканера TM (Landsat 5).
|
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиомет-рическое разрешение (бит) |
Простра
нственное разрешение
|
|
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
MWIR (дальний ИК) |
||||||
Таблица 8. Основные технические характеристики радиометра ETM+ (Landsat 7).
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
Простран-ственное разрешение
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (синий) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (зеленый) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (красный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TIR (тепловой инфракрасный) ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) (Табл. 9) - усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения) - это одна из пяти съемочных систем на борту спутника Terra, сочетающая широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (БИК), среднем инфракрасном (СрИК) и тепловом инфракрасном диапазоне. Таблица 9. Основные технические характеристики ASTER.
Абсолютная радиометрическая точность по спектральным зонам составляет 4% для видимого и ближнего инфракрасного диапазона, и 1-3 К для теплового диапазона, в зависимости от температуры. Зоны теплового диапазона предназначены для регистрации температуры земной поверхности. Таблица 10. Визуальное дешифрирование космических снимков.
Список источников
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ГЕОИНФОРМА ТИКА
Development of information control
Stanislava Igorevna Vasyutinskaya, Cand. Econ. Sciences, Assoc. the Department of Economics and entrepreneurship, Moscow State University of Geodesy and Cartography
The article analyzes the development of information control. Article shows the difference between information control and information management. This article describes an information approach to information control. Article shows cyclical informational control. Article argues that the cyclical control is his property is required. Article shows the versatility of information control. The article reveals the content of the information control tasks
Keywords. : control, information, information control, information models, information technology management
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ПОЖАРОВ
Александр Анатольевич Лобанов, канд. техн. наук, доц.,
E-mail: [email protected],
Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики, https://www .mirea.ru
Статья описывает методы геоинформационного мониторинга. Геоинформационный мониторинг применяют для наблюдения и тушения лесных пожаров. Статья описывает космический мониторинг. Космический мониторинг является составной частью геоинформационного мониторинга. Статья описывает специализированную информационную систему мониторинга. Статья показывает особенности моделирования при проведении мониторинга. Комплексный мониторинг является основой мониторинга лестных пожаров.
Ключевые слова: космические исследования, мониторинг, космический мониторинг, геоинформационный мониторинг, пожары.
Введение
Г еоинформационные технологии (ГИТ) - это многофункциональные информационные технологии, предназначенные для сбора, обработки, моделирования и анализа
пространственных данных, их отображения и применения при подготовке и принятии решений . Основное назначение ГИС заключается в формировании знаний о Земле, отдельных территориях, местности, а также своевременном доведении необходимых и достаточных пространственных данных до пользователей с целью достижения наибольшей эффективности их работы . Геоинформационные технологии (ГИТ) - это информационные технологии обработки пространственно организованной информации. Основной особенностью ГИТ, определяющей ее преимущества в сравнении с другими ИТ, является применение геоданных , дающих интегрированную информацию о земной поверхности. При этом геоданные должны обеспечивать: точную привязку, систематизацию, отбор и интеграцию всей поступающей и хранимой информации (единое адресное пространство); наглядность информации для принятия решений; динамическое моделирование процессов и явлений; оперативный анализ пространственных ситуации. В широком смысле ГИТ - это аналитические средства для работы с разнообразной информацией. Развитием геоинформационных технологий являются технологии
ГЕОИНФОРМА ТИКА
геоинформационного мониторинга, использующие интеграционный аспект геоданных и интеграционный аспект ГИТ. Интеграционный аспект ГИТ обеспечивает интеграцию с ними космических технологий. Хотя по охвату космические технологии шире , но по методам они являются специализированными. Это обуславливает интеграцию космических технологий в ГИТ именно по методам обработки. В общем можно говорить о пространственном мониторинге , который решает широкий спектр задач исследования земной поверхности.
Лесные и степные пожары. Лесные пожары причиняют большой ущерб . С ростом населения они становятся все более опасным явлением, а борьба с ними становится государственной проблемой не только в России, но и в других государствах. Не эффективные меры, по тушению огня, способствуют распространению пожаров на огромной площади и делают их чрезвычайно опасными для жизни человека.
По официальным данным Федерального агентства лесного хозяйства на территории России ежегодно возникает от 10 до 40 тыс. природных пожаров, которые охватывают площади от 0,5 до 2,5 млн га . Причём эта официальная статистика не относится к охраняемым территориям. С учётом этого, общая площадь, пройдённая огнем, для всей Российской Федерации по оценкам ведущих учёных в этой области (академик А.С. Исаев, член-корреспондент РАН Г.Н. Коровин) составляет от 2 до 6,0 млн га ежегодно . Статистические данные о природных пожарах предоставляет также МЧС России. Данные МЧС и лесного ведомства существенно отличаются. Например, по данным Росле-схоза в 2009 г. общая площадь, пройдённая огнём, составила 2,4 млн га при количестве лесных пожаров 22,54 тыс. В то время как по официальным данным МЧС России в 2009 г. площадь, пройдённая огнем, составила 1,14 млн га (т. е. более чем в 2 раза меньше, чем по данным Рослесхоза), при числе очагов пожаров 21,9 тыс. .
Оперативное обнаружение и мониторинг очагов пожаров на территории обширных и труднодоступных лесных массивов России - актуальная задача. Традиционное использование авиации для патрулирования пожароопасных районов требует значительных финансовых средств, что объясняет возрастающую роль спутниковых систем дистанционного зондирования земной поверхности. Использование искусственных спутников земли является оптимальным для решения данной проблемы . Сегодня технологии космического наблюдения и созданные на их основе технологии космического мониторинга широко применяют в мире.
Степные пожары также представляют большую опасность. Ежегодно степные пожары охватывают значительные территории Республики Казахстан . В последние годы пожары начинаются уже в апреле, а заканчиваются в середине октября. Большое значение для уменьшения экономического ущерба имеет своевременное обнаружение очагов пожаров. В современных условиях наиболее эффективное и оперативное решение этой проблемы достигается при использовании систем космического мониторинга пожаров.
В Российской Федерации космическая съёмка заняла лидирующее место в системе средств, применяемых при проведении мониторинга окружающей среды . Перечень тематических задач, решаемых по данным дистанционного зондирования Земли велик и фиксирование природных пожаров, в частности степных одна из важнейших.
Математические методы, применяемые при мониторинге пожаров. Широкое распространение снимков из космоса часто создаёт обманчивое представление о легкости получения надежной информации при их использовании. Вся визуальная информация должна подвергаться анализу и обработке. Для этого необходимо применение разнообразных математических моделей.
Для простейших математических моделей, работающих по пороговым алгоритмам , большое значение имеет многоканальная съемка в тепловых диапазонах. Один из результатов - создание многоступенчатого алгоритма обнаружения очагов
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
возгораний, позволяющего надёжно регистрировать пожары на площади 0,2-0,3 га, т. е. в начальной стадии развития. Была доказана возможность определения площадей, выгоревших во время действия крупных лесных пожаров, что позволило проводить инвентаризацию послепожарного состояния лесов. Эти методики, разработанные впервые в России, использованы для решения практических задач.
Спутниковые данные многоканальных радиометров используют пороговые алгоритмы обнаружения очагов пожаров. Информативными признаками при таком подходе являются радиационная температура в третьем канале и разность температур третьего и четвёртого каналов.
Другие комбинации измеряемых характеристик обычно используются для контроля облачности и простейшего учёта вариаций искажающего влияния атмосферы. Очевидно, что точность работы таких пороговых алгоритмов зависит от вариаций оптико-геометрических условий наблюдений.
При проведении сложного анализа используют более сложные математические модели . В рамках такой модели можно определить поля плотности излучения над очагом лесного пожара в различные моменты времени, что в принципе позволяет создать новую методику обнаружения и диагностики лесных пожаров по данным аэрокосмического мониторинга. Эти модели должны создавать возможные сценарии возникновения и развития экстремальной обстановки и обосновать наиболее эффективные способы и меры борьбы со степными пожарами, что приведёт к снижению масштабов их последствий. Особенность применения таких моделей связана с информационным и пространственным моделированием.
Главным результатом математического моделирования лесных пожаров является определение предельных условий распространения лесных пожаров, при которых процесс горения прекращается. Разработанные к настоящему времени математические модели лесных пожаров позволяют правильно описывать механизмы их распространения и классифицировать основные режимы зажигания, моделировать развитие пожаров в зависимости от настоящей ситуации лесного фонда и видов действующих пожаров, с целью координации работы лесопожарных служб и назначения оптимального перечня мероприятий по тушению и устранению последствий пожаров.
В связи с взаимодействием многих факторов в последние десятилетия рядом авторов выдвинуты концепции глобального описания окружающей среды и созданы модели различной сложности для параметризации динамики характеристик биосферы и окружающей среды . Использование большой информационной базы об этих характеристиках позволяет рассматривать и оценивать последствия возможной реализации различных сценариев развития ситуаций. Подходы к синтезу глобальных моделей приводят к необходимости применения глобального мониторинга . Глобальный мониторинг основан на интеграции космического и геоинформационного мониторинга.
Решение этих вопросов позволяет в первом приближении говорить о математической теории лесных пожаров и использовать ее для создания как способов и средств для борьбы с лесными пожарами, так и прогнозов экологических последствий лесных пожаров. Однако эта теория требует дальнейшего развития и углубления.
Специализированная информационная система мониторинга пожаров. Специализированная информационная система мониторинга пожаров (СИСМП) обеспечивает сбор, хранение, обработку и распространение геоданных о горимости лесов, условиях возникновения и развития лесных пожаров, уровне их воздействия на окружающую среду, получаемых на основе наземных, воздушных и космических средств и методов наблюдения за лесными пожарами и погодными условиями.
Масштаб технической реализации этой системы может быть от отдельной ГИС до ситуационной комнаты. Информационная поддержка системы осуществляется на портале. Информация, представленная в виде совокупности таблиц, электронных тематических карт и результатов обработки спутниковых изображений, оперативно обновля-
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
ется на WWW-сервере и доступна пользователям по сети Internet в реальном времени.
Задачи СИСМП включают следующий перечень: сбор оперативной информации; оценка и прогноз пожарной опасности в лесах; мониторинг процесса возникновения и развития лесных пожаров; мониторинг процесса обнаружения и тушения лесных пожаров.
Основным содержанием специализированной информационной системы мониторинга пожаров (СИСМП) является оперативная космическая информация о зарегистрированных очагах пожаров. Наряду со стандартными слоями, представляющими элементы топографической основы, в данной системе содержатся специализированные файлы информации служб по охране леса. Система спутникового мониторинга лесных пожаров работает в автоматическом режиме, что позволяет круглосуточно, в течение пожароопасного периода, вести прием и обработку информации с целью обнаружения лесных пожаров на территории.
На основе СИСМП - технологических систем возможен прогноз поведения пожаров и их последствий, что в свою очередь позволяет осуществить планирование мероприятий в рамках определённых территорий и периода пожарного сезона по предупреждению возгорания лесных участков и устранение последствий пожаров. Существует ряд важных проблем, решить которые можно только при наличии спутниковых данных высокого пространственного разрешения. Комплекс принимает информацию с американской спутниковой системы. Основные проблемы применения данной системы является: повышение точности обнаружения очага пожара; сокращение ложных оповещений; обнаружение различных типов возгорании, а также разработка общей математической модели лесных пожаров, которая позволит усовершенствовать методику прогноза лесной пожарной опасности.
Основные ограничения на повышение разрешения изображений накладывает бортовая аппаратура регистрации изображений . Сюда включается, прежде всего, оптическая разрешающая способность, определяемая отношение рабочей длины волны к размеру регистрирующей апертуры объектива, а также степень усреднения изображений и шаг дискредитации перед их передачей на Землю ИСЗ. Повышение разрешения включает две взаимосвязанные задачи: улучшение визуального качества и математическое повышение качества изображений. Решению первой задачи служит метод фрагментации и зонирования изображений. Решению второй - метод деконволюции с регуляризацией.
Опыт применения системы FIRMS. В мире существуют системы дистанционного мониторинга пожаров, использующиеся в узких кругах организаций. В последние годы появились проекты, предоставляющие ежедневные сведения о них для всех желающих - общедоступно и бесплатно. Наиболее известная на сегодняшний день система - The Fire Information for Resource Management System (FIRMS) , разработанная в агентсве по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA). В августе 2010 года на её основе продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (FAO) запустила собственный ресурс, Global Fire Information Management System (GFIMS), признав FIRMS своим базовым инструментом в мониторинге пожаров. Потребность в широком использовании таких проектов растёт, в особенности в условиях недостаточно отлаженной работы по мониторингу пожаров работников служб, отвечающих за их обнаружение и тушение, в том числе и в России.
Система позволяет получать оперативную информацию о местоположении пожаров (hotspots), как центров пикселей 1x1 км на основе автоматического регистрирования высокого отражения в тепловых каналах спектра солнечного излучения снимков с камеры MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), установленной на спутниках Terra и Aqua. Для мониторинга используется стандартный продукт MODIS Land MOD14/MYD14 (Fire and Thermal Anomalies).
Оперативные данные представлены в веб-интерфейсе (Web Fire Mapper). Доступны для скачивания в различных форматах (Active Fire Data), могут быть высланы по
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
электронной почте (E-mail Alerts). Система предоставляет доступ к исходным склейкам снимков (MODIS Subsetsl программы MODIS Rapid Response System, где выложен архив в удобном для просмотра синтезе каналов. Недавно появилась возможность получения информации о ежемесячной оценке выгоревших площадей (Burned Area).
К преимуществам использования информационной системы FIRM можно отнести обзорность (данные предоставляются на весь мир, по России скачиваются одним файлом), регулярность получения данных (несколько раз в день), точность привязки на местности, независимость предоставляемой информации, легкость использования пользователей сети Интернет, доступ к склейкам исходных снимков на многие территории в удобном синтезе каналов. Ограничения связаны с низким разрешением исходных снимков, автоматическими алгоритмами обработки и задержкой предоставления получаемой информации, не позволяющей отслеживать пожары в режиме реального времени. Система не позволяет отличить пожар от любых других источников теплового излучения (на предприятиях, территориях нефтедобычи и т. д.).
Оперативные снимки MODIS, использующиеся для мониторинга, не позволяют детектировать слабые, низкотемпературные, кратковременные, небольшие по площади пожары. Результаты мониторинга зависят от погодных условий (облачности, дождя). Нет данных «на сейчас» - данные выкладываются с задержкой в 5-10-18 часов, при этом в одном слое отображаются данные на разное время в течение последних суток. Скачать можно только относительно свежие пожары - доступ к архивам не реализован. Векторный слой пожаров не отражает реальные контуры сгоревших территорий, а лишь показывает центры квадратов со стороной 1 км. При этом пожар может занимать не всю площадь пикселя (быть менее 1 км2). Таким образом, система дает вполне качественную информацию о верховых и сильных низовых пожарах. Однако для мониторинга некоторых торфяных и травяных пожаров она не всегда удобна.
Наиболее быстро отследить пожары можно на он-лайн карте (вкладка Web Mapping Services Web Fire Mapper). На ней точками отображаются пожары (fires) за последние 24, 48, 72 часа, 7 дней или произвольно с камер Terra и Aqua при выборе в качестве источника данных Modis Rapid Response. Подложкой (background images) может служить карта рельефа/рек или склейка безоблачных снимков MODIS с пространственным разрешением 500 м (в 1 пикселе умещается территория 500x500 м) за 2004 год. Дополнительно можно показать границы страны, населенные пункты и особо охраняемые природные территории (вкладка layers).
К слабым сторонам веб-версии можно отнести невозможность скачивания данных, неудобство навигации, медленную отрисовку, отсутствие масштабной линейки и снимков высокого разрешения в подложке. Летом 2010 года на Web Fire Mapper появилась функция визуализации ежемесячных масок сгоревших территорий с апреля 2000 года.
Оперативное выявление пожаров в масштабах страны. Удобно выявлять местоположения пожаров, используя специализированные системы и базы данных программы, а также геосерверы (GoogleEarth). В этом случае на компьютере должно быть установлено приложение Google Планета Земля. В главном меню FIRMS находим вкладку Active Fire Data и выбираем удобный формат данных, н-р shp или kml. Данные доступны для скачивания в первом случае за последние 7 дней, 48 и 24 часа, во втором - только за последние 48 и 24 часа. Если требуются данные за более ранний период (за последние 2 месяца) - их можно скачать в виде текстового файла с ftp сервера, отправив анкету в группу по разработке. Обновление на сайте происходит 3-4 раза в сутки. Данные о пожарах разбиты по регионам. Для России выбираем Russia and Asia - либо на карте, либо в таблице ниже. Слой содержит информацию о камере, координатах, дате и времени регистрации, пороге уверенности детектирования (%).
При визуализации местоположения пожаров в Google Earth можно настроить внешний вид значков. Для этого правой кнопкой мыши щелкаем на названии слоя (Russia and Asia 24h MODIS Hotspots), внизу во всплывающем меню находим «Свойства»,
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
щелкаем на значке пожара справа от названия и выбираем нужный, выставляем размер. Там же при желании можно поменять имя слоя.
Оценка пройденной пожарами территории. Новая функция системы FIRMS -карта сгоревших территорий (на основе продукта MODIS - MCD45A1). Она представляет собой ежемесячное грид-покрытие. Все пиксели (сгоревшие территории) покрашены в соответствии с легендой в зависимости от времени пожара (шкала с днями месяца). Перейти на нее можно с отдельной вкладки меню Burned Area или прямо на онлайн карте. В первом случае есть возможность прочитать о методике, открыть данные на он-лайн карте и загрузить данные.
Доступ к снимкам MODIS. Система FIRMS позволяет пользователю без сложностей, связанных с предварительной обработкой снимков, изучить снимки - первоисточники данных о пожарах с сайта MODIS Rapid Response System. Для этого необходимо перейти в пункт меню Modis Subsets. На карте выбираем необходимый «квадрат». К сожалению не вся Россия попадает в отобранные для проекта территории (естественно, снимки MODIS существуют, но для работы с ними требуется предварительная обработка).
Мониторинг пожаров. Согласно рекомендациям FАО мониторинг пожаров и оценка последствий играют важную роль. Мониторинг не является одной технологией, а включает совокупность разных мониторингов. Мониторинг воздействия пожаров и результатов пожаротушения необходим для оптимального решения между прекращением пожара и защитой природного ресурса. Оценка окупаемости затрат на пожаротушение является необходимой при оценке эффективности различных типов пожаротушения.
Мониторинг программы профилактики предотвращения пожаров помогает сократить частоту возникновения пожаров определённого типа и затраты на тушение пожаров. При комплексном мониторинге должен выполняться комплексный план мониторинга и оценки всех аспектов программы управления пожарами.
При мониторинге последствий пожаров должны храниться и анализироваться отчёты о результатах анализа причин несчастных случаев и анализ извлечённых уроков, а также проведение контроля её реализации. Информацию и данные, получаемые из программы мониторинга профилактики пожаров, необходимо использовать для повышения эффективности мониторинга.
Следует осуществлять программу мониторинга экологических последствий пожаров и использования методов пожаротушения. Эта программа должна включать сотрудничество с университетами, научными организациями и местными общинами. Наиболее отработанной и широко применяемой в мире является технология космического обнаружения и мониторинга природных пожаров. Для круглосуточного обзора всей поверхности Земли используются данные метеоспутников NOAA (разрешение 1 км), геостационарных метеоспутников и данные радиометров MODIS американских спутников TERRA, AQUA (разрешение 0,25-1 км), распространяемые бесплатно.
В США и Европе создана система космического мониторинга благодаря использованию многочисленной космической группировки спутников (геостационарные метеоспутники, NOAA, TRMM, AQUA, TERRA, DMSP) и совершенных алгоритмов. Обработанные изображения территории Земли с выделенными очагами пожаров находятся в свободном доступе на ряде интернет-ресурсов.
В подсистеме управления осуществляется официальный, регистрируемый прием от внешних источников необходимой для работы системы мониторинга информации (блок приёма информации), а также удовлетворяются запросы потребителей информации (блок выдачи информации). Внешними источниками информации выступают территориальные центры (подразделения) мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций субъектов Российской Федерации; единые дежурно-диспетчерские службы МЧС России; подразделения, занимающиеся сбором
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
данных о факторах пожарной и экологической опасности.
Заключение. В настоящее время, несмотря на большой объем работ, в России нет единой глобальной базы данных, связанной с влиянием и ущербами от пожаров, подобно создаваемой национальной инфраструктуре пространственных данных. В степных сельскохозяйственных районах до недавнего времени вообще не фиксировались сельхозпалы и иные возгорания растительности, если не было угрозы населённым пунктам и техническим объектам. В отдельных муниципальных районах на местном уровне ведётся отчётность по проведению сельхозпалов, однако, как показывают проверки, отчётность существенно искажается, многие проведённые палы не фиксируются. Сочетание зональной обработки изображений и их реконструкции позволит подойти к решению задач прогноза развития пожаров и выбора методов подавления. Очевидно, что при этом целесообразно использовать современные геоинформационные технологии и оболочки документирования результатов мониторинга лесных пожаров и принятия своевременных решений по борьбе с лесными пожарами.
В систему мониторинга пожарной безопасности целесообразно включать систему экологической безопасности . В систему мониторинга состояния пожарной и экологической безопасности целесообразно включить подсистемы: управления, обработки и хранения информации; анализа и оценки информации; прогнозирования. Предлагаемая система мониторинга обеспечивает решение всех указанных выше задач. Рассмотрим эти подсистемы подробнее. Система только наблюдений из космоса за пожарами не обеспечивает решение задачи, стоящие перед системой мониторинга. Необходимо создание глобальной системы мониторинга и прогнозирования возникновения пожаров с использование наземных данных и геоинформационных технологий и методов.
Литература
1. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2001. № 4. С. 128-138.
2. МиловановаМ.С. Особенности геоинформационного мониторинга арктических территорий // Известия высших учебных заведений. Геодезия и Аэрофотосъемка. 2012. № 5. С. 60-69.
3. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоданные как системный информационный ресурс // Вестник Российской Академии Наук. 2014. Т. 84. № 9. С. 826-829. DOI: 10.7868/ S0869587314090278.
4. Бондур В.Г., Кондратьев К.Я., Крапивин В.Ф., Савиных В.П. Проблемы мониторинга и предсказания природных катастроф // Исследования Земли из космоса. 2005. № 1. С. 3-14.
5. Лобанов А.А. Пространственный мониторинг // Славянский форум. 2015. № 1(7). С. 128-136.
6. Бондур В.Г. Космический мониторинг природных пожаров // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2011. № 2-3. С. 78-94.
7. Бондур В.Г. Космический мониторинг природных пожаров в России в условиях аномальной жары 2010 г. // Исследование Земли из космоса. 2011. № 3. С. 3-13.
8. Нежевенко Е.С., Козик В.И., Феоктистов А.С. Прогнозирование развития лесных пожаров на основе аэрокосмического мониторинга // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 1. С. 377-384.
9. Бондур В.Г. Актуальность и необходимость космического мониторинга природных пожаров в России // Вестник Отделения наук о Земле РАН. 2010. Т. 2. № NZ11001.
10. Архипкин О.П., Спивак Л.Ф., Сагатдинова Г.Н. Пятилетний опыт оперативного космического мониторинга пожаров в Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 1. № 4. С. 103-110.
11. ГОСТ Р.22.1.09-99 Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров // Общие требования. 1999.
12. Бондур В.Г. Аэрокосмические методы и технологии мониторинга нефтегазоносных территорий и объектов нефтегазового комплекса // Исследование Земли из космоса. 2010. № 6. С. 3-17.
13. Аникина Г.А., Поляков М.Г., Романов Л.Н., Цветков В.Я. О выделении контура изображения с помощью линейных обучаемых моделей // Известия АН СССР. Техническая кибер-
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
ГЕОИНФОРМА ТИКА
нетика. 1980. № 6. С. 36-43.
14. Бондур В.Г., Журбас В.М., Гребенюк Ю.В. Математическое моделирование турбулентных струй глубинных стоков в прибрежные акватории // Океанология. 2006. Т. 46. № 6. С. 805-820.
15. Лобанов А.А., Цветков В.Я. Пространственное моделирование // Славянский форум. 2015. № 1(7). С. 137-142.
16. Цветков В.Я. Информационное моделирование. М.: Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МГТУ МИРЭА), 2015. 60 с.
17. Tsvetkov V.Ya. Spatial Information Models // European Researcher. 2013. Vol. (60). № 101. Р.2386-2392.
18. Заварзин Г.А. Антипод ноосферы // Вестник РАН. 2003. Т. 73. № 7. С. 627-636.
19. Гвинн М.Д., Селла Ф., Валлен К.К. Глобальная система мониторинга окружающей среды: принципы и прогресс // Комплексный глобальный мониторинг загрязнения окружающей природной среды. Труды Международного симпозиума. Л., 1980.
20. Tsvetkov V.Ya. Global Monitoring // European Researcher. 2012. Vol. (33). № 11-1. Р. 1843-1851.
21. Бондур В.Г., Килер Р.Н., Старченков С.А., Рыбакова Н.И. Мониторинг загрязнений прибрежных акваторий океана с использованием многоспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. 2006. № 6. С. 42-49.
22. Davies D. K. et al. Fire information for resource management system: archiving and distributing MODIS active fire data // Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 2009. Т. 47. № 1. С. 72-79.
23. Соловьев В.С., Козлов В.И., Муллаяров В.А. Дистанционный мониторинг лесных пожаров и гроз в Якутии. Якутск: Изд-во ЯНЦ СО РАН, 2009. 108 с.
Geoinformation monitoring fires
Alexandr AnatoTevich Lobanov, Ph.D., Associate Professor, Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation MIREA
This article describes methods of geoinformation monitoring. Geoinformation monitoring is used for monitoring and suppression of forest fires. This article describes the space monitoring. Space monitoring is an integral part of geoinformation monitoring. This article describes a specialized information system monitoring. Article shows the details of modeling for monitoring. Integrated monitoring is the basis for monitoring flattering fires.
Keywords: space research, monitoring, satellite monitoring, geoinformation monitoring, fires
УДК 004.8+528.06
ДОБЫЧА ДАННЫХ И ГЕОДАННЫХ
Владимир Михайлович Маркелов, соискатель,
E-mail: [email protected],
Московский государственный университет геодезии и картографии,
http://www.miigaik.ru
Статья описывает новую интеллектуальную технологию - интеллектуальный анализ геоданных. Технология является развитием известной технологии Data Mining. Описана эволюция понятия геоданных. Статья показывает различие между технологиями Data Mining и GeoData Mining. Статья раскрывает понятия геоинформационное знание, пространственное знание и геознание. Статья описывает проблемы интеллектуализации анализа геоданных.
Ключевые слова: науки о Земле, геоинформатика, интеллектуальные технологии, гео-
Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)
В Сибири и некоторых других регионах России сохраняется непростая ситуация с лесными пожарами. Получить актуальную информацию об обстановке можно при помощи специальных онлайн-сервисов.
«Карта пожаров»
Сайт, не требующий регистрации, представляет информацию со спутников о местах пожара, его реальных контурах, количестве очагов возгорания и силе.
Контуры пожаров на карте
В «Карте пожаров» много дополнительных настроек, от изменения часового пояса до фильтра по населённым пунктам, которые находятся под угрозой.
Дополнительные настройки
Также карта показывает погоду и направление ветра, с помощью которых можно прогнозировать, куда пойдёт огонь в ближайшее время.
Погода и направление ветра
Минусом сервиса можно назвать разве что время обновления: новые данные появляются два раза в сутки, а огонь за это время может пройти весьма значительное расстояние.
«Берегите лес»
Официальное мобильное приложение «ФБУ Авиалесоохрана», в котором среди прочего имеется и карта пожаров. Составлена она с помощью спутниковых данных, информации ведомства, а также благодаря активности зарегистрированных в приложении пользователей.
Приложение «Берегите лес»
Здесь нет точных контуров пожара, зато есть координаты каждого возгорания и информация о том, в каком направлении от вас он находится.
Приложение «Берегите лес»: информация о пожаре
Приложение «Берегите лес»: раздел новостей
При установке приложения потребуется пройти процедуру простой регистрации.
Загрузить «Берегите лес»
- AppStore
- GooglePlay
Ещё один способ узнать о стихийных бедствиях - сайт регионального МЧС. Данные о природных пожарах здесь появляются каждый день. Просто наберите в поисковике «Сайт МЧС» и название вашего региона и ищите то, что нужно, в разделе оперативной информации.
Источник: te-st.ru
На сайте te-st.ru
опубликовано интервью с Г. Потаповым. Публикуем текст полностью; оригинал находится .
Мы поговорили с Георгием Потаповым, руководителем проекта «Космоснимки – Пожары» , о мониторинге, обработке данных со спутников и использовании карты пожаров.
Е.И.: Расскажите, как и когда появился проект «Космоснимки – Пожары»?
Г.П.: История проекта «Космоснимки – Пожары» начинается с 2010 года. Многие помнят, какая тогда была ситуация с пожарами и информацией о них – вокруг была информационная паника, обусловленная тем, что информации было мало. При этом все знали, что кругом горят леса, торфяники. Все дышали смогом, вредным для здоровья, но информации практически не было: что горит? Где горит? Горит ли вблизи вашей дачи? Горит ли вблизи вашего города? Куда понесет дым в ближайшие дней?
Как один из вкладов в удаление этого информационного голода мы в компании ScanEx сделали публичную карту пожаров и стали выкладывать на нее всю информацию, которую могли извлечь из технологии спутникового мониторинга.
С тех пор мы выпустили версию с глобальным покрытием пожаров за счет интеграции данных NASA, американского аэрокосмического агентства. NASA также является оператором тех спутников, данные которых мы обрабатываем.
В начале этого лета произошло второе важное изменение – появилась бета-версия сервиса оповещения. Это то, что мы давно хотели сделать, – создать коммуникационный сервис. Благодаря этому сервису пользователи смогут получать информацию о ситуации на интересующей его территории. Например, если у вас есть мобильное приложение, вы получаете информацию о предупреждениях или угрозах в окрестностях своего местоположения. Также возможно будет получать по электронной почте отчеты о случившихся пожарах.
Е.И.: А кто принимает решение о том, является ли данная ситуация угрозой и высылать ли уведомление?
Г.П.: Сейчас мы по факту транслируем всю информацию – если есть в нашей системе информация о пожаре, мы высылаем уведомление. Мы планируем в дальнейшем анализировать эту информацию с точки зрения угроз, в том числе – куда этот пожар может распространяться и чему он может угрожать. Пока аналитика находится в таком зачаточном состоянии. Например, определяются все города, которые находятся в непосредственной близости от мест, где происходят пожары.
Е.И.: Это определяется машинным методом? Как вообще система понимает, что в данном месте пожар?
Г.П.: Да, это автоматизированная система. Она работает на основе автоматических алгоритмов распознавания термальных аномалий по инфракрасным каналам спутниковой съемки. Метод основан на разнице температур в инфракрасных каналах, и если есть какая-то термальная аномалия, алгоритм принимает ее за пожар. Потом с помощью настроек проводится дополнительная параметризация этого сигнала, а после этого принимается решение о том, является ли эта точка пожаром, или нет.
Е.И.: Данные, которые вы получаете со спутников, находятся в открытом доступе? Как они попадают к вам?
Г.П.: Информация со спутников – это открытые данные, это информация с американских спутников «Terra», «Aqua» и «NPP». По программе NASA Earth Observation Program было запущено два спутника, сейчас к ним присоединился третий. У спутников ограниченный ресурс, поэтому, возможно, какие-то из них с течением времени выйдут из строя. Но вообще в будущем их должно становиться больше, данные с них, надеюсь, будут открытыми, и нам удастся их использовать для разных целей, в том числе для мониторинга пожаров.
Сейчас данные попадают к нам из двух источников. Первый источник – это сеть центров ScanEx, центров приема и обработки данных, из которых мы получаем результаты детектирования пожаров, выкладываем эти результаты на карту и т.д. А второй источник – это информация более высокого уровня, которую мы скачиваем с серверов NASA. С серверов NASA мы скачиваем уже готовые маски пожаров – выделенные по спутниковым снимкам пожары. Дальше мы точно так же эти данные добавляем на карту и визуализируем их как отдельный слой. Если вы посмотрите, то на карте есть два слоя – пожары ScanEx и пожары FIRMS.
Е.И.: Вы не объединяете их в один слой?
Г.П.: Нет, потому что один из них более оперативный, а другой зато предоставляет глобальное покрытие. Поэтому сейчас мы их не склеиваем.
Е.И.: Почему один из слоев является более оперативным, и какая разница между ними во времени?
Г.П.: Пара часов, как нам кажется, в среднем. Потому что данные на американских серверах выкладываются с некоторой задержкой – пока долетит спутник и сбросит информацию, может быть, задержка связана еще с цепочкой обработки. Но оперативность – это одна из компонент информационного сервиса, которая важна для спасателей и для служб, принимающих решения на основе этой информации. Для них, чем раньше они узнают о пожаре, тем лучше, тем меньшими средствами и силами они могут с этим пожаром справиться.
Причем, как правило, спасателями, лесниками и МЧСовцами используется комплексный мониторинг – и наземные средства наблюдения, наблюдатели, которые сидят на вышках, и видеокамеры, установленные на вышке, на изображения с которых оператор смотрит в диспетчерском центре. Но есть большие территории, на которых никакая другая информация не доступна, кроме космической съемки.
Е.И.: А насколько точными являются данные? Были ли ситуации, когда ошибочно определялся пожар?
Г.П.: Да, это частая проблема вообще в автоматических алгоритмах. Вы всегда выбираете: либо у вас есть избыточная информация, но вы можете получить много ложных срабатываний, либо вы ограничиваете эти ложные срабатывания, но при этом упускаете, возможно, какую-то информацию. Это неизбежно, и даже если глазами искать на спутниковом снимке термальные аномалии, то все равно можно ошибиться и принять неправильное решение о том, является ли конкретная термальная аномалия пожаром или не является.
Кроме того, есть, например, такая проблема, как техногенные источники тепла – трубы заводов, факела, которые образуются при сжигании газа при добычи нефти. Все это часто оставляет сигнал на карте пожаров. Но мы такие ложные тревоги стараемся фильтровать тем, что просто наносим эти места на карту и создаем такую маску, которая фильтрует эти ложные сигналы.
Если вы посмотрите на карту, то для слоя ScanEx есть желтые пожарчики, обозначенные другим стилем, – это вот те вероятные техногенные источники, базу которых мы стараемся пополнять по мере сил.
Е.И.: Как в таком случае осуществляется верификация данных?
Г.П.: Как я уже сказал, мы создаем маску этих техногенных источников, т.е. мы просто термоточки – пожары, определенные по спутниковым данным, – маскируем в окрестности техногенных источников. А сами источники просто отмечаем на карте – смотрим на спутниковые снимки, иногда подгружаем слой с Викимапии для того, чтобы посмотреть, есть ли на этом месте какой-то завод или какое-то добывающее предприятие, от которого могут возникнуть факела.
Есть и другой способ – автоматической верификации, полученный результат которого затем проверяется вручную. Этот способ позволяет оптимизировать поиск техногенных источников.
Е.И.: Но вы не проверяете каждый новый пожар на карте?
Г.П.: Нет, каждый новый пожар мы не проверяем вручную, на это просто не хватит наших рук. Мы показываем информацию как есть и говорим, что это автоматические результаты, полученные таким вот способом. Решение о том, является ли данная термоточка пожаром, или не является, остается за конечным пользователем.
Е.И.: Сколько людей участвуют в работе над проектом?
Г.П.: В основе всего лежат открытые технологии, и мы используем открытые алгоритмы, которые применяем, внедряем и в какой-то степени адаптируем, поэтому на этом проекте задействовано немного людей. Вообще, самими этими технологиями детектирования пожаров по спутниковым снимкам занимается научная группа в американском университете, в какой-то степени в этом участвуют российские специалисты.
У нас этим проектом занимаются три человека, совмещая его с основной работой.
Е.И.: «Космоснимки» – это некоммерческий проект?
Г.П.: Сам публичный сайт – проект некоммерческий. Но мы предлагаем и коммерческие решения на основе этого проекта и работаем с заказчиками – занимаемся внедрением технологий, консалтингом и т.д. Те технологии, которые были разработаны для карты пожаров, используются и в коммерческих заказах.
Например, в 2011 году был проект в интересах Министерства природных ресурсов, который, к сожалению, они потом прекратили. В рамках этого проекта мы предоставляли оповещения о пожарах на всех охраняемых территориях федерального значения – заповедниках, заказниках, национальных парках. Дирекциям и администрациям соответствующих заповедников высылалась информация, предупреждающая их об угрозе пожара в границах заповедника или в буферной зоне, т.е. поблизости от данной охраняемой природной территории.
Как показал опыт внедрения этого проекта, такая информация была для них очень полезна, потому что они иногда даже лишены скоростного доступа в Интернет и не могут искать в Интернете информацию о результатах космического мониторинга. А в рамках этого проекта они получали СМС на свои мобильные телефоны – в сообщениях им приходили координаты задетектированного пожара. Дальше они уже своими силами проверяли эту информацию на местности.
Е.И.: А были ли ситуации, когда карта помогла при пожаре или предотвратить последствия?
Г.П.: Вот, например, эта история про заповедники. Я несколько раз слышал про астраханский заповедник – ребята ехали тушить один пожар, а им прислали оповещение про другой. Они выехали, действительно там обнаружили пожар и быстро его загасили.
Е.И.: Как быстро на карте появляется информация о пожаре?
Г.П.: Информация поступает примерно в течение получаса после пролета спутника. Спутник пролетел, информация пошла в обработку, потом стала доступна на сайте. Каждый спутник пролетает два раза над одной и той же точкой, а поскольку используется три спутника, то получается шесть съемок в сутки одной территории. Это значит, что если на данной территории происходит пожар, то информация о нем будет обновлена шесть раз в течение суток.
Е.И.: Вы сохраняете все данные о пожарах?
Г.П.: Да, у нас хранится архив с 2009 год. Вообще архив данных с этих спутников доступен и за более ранние годы, но мы ведем свой архив со старта проекта.
Е.И.: Какие у вас планы на будущее? Как вы хотите развивать проект дальше?
Г.П.: У нас в самых ближайших планах есть создание глобального ресурса, который будет представлять информацию по всему миру. Кроме того, мы надеемся, что можно будет использовать не только данные со спутников, но и другие данные, например, данные регионального мониторинга.
Я разговаривал уже много раз с разработчиками систем видеонаблюдения за пожарами – это системы, которые продаются конкретным заказчикам, например, региональным лесхозам. Они закупают эту систему и с помощью нее проводят мониторинг пожаров на своей территории. И я бы очень хотел, чтобы нам удалось договориться с ними и заинтересовать их, чтобы они этой информацией обменивались и использовали нашу карту пожаров, как площадку для обмена информацией.
Кроме этого, хочется, чтобы была возможность разрабатывать технологии, и мы намерены вкладывать в это наши собственные силы, насколько это будет возможно. Это, например, технологии прогнозирования пожароопасности на основе карты пожаров. Сейчас не существует прогнозных моделей распространения пожаров и задымления, это целый нетронутый пласт, а касается это очень многих. Вот вы живете, например, в Москве и вам важно знать прогноз задымления из-за горящих где-то в соседней области или в Подмосковье пожаров. Все мы пользуемся прогнозом погоды, но этот прогноз не включает никогда информации о пожароопасности или экологических угрозах. Будет ли такая информация включаться в метеорологическую информацию в дальнейшем – это вопрос будущего и вложения каких-то коллективных усилий.
Е.И.: Вы не думали о том, чтобы сделать «Космоснимки» открытым краудсорсинговым проектом, чтобы каждый пользователь мог добавлять информацию о пожарах?
Г.П.: У нас есть пользователи, которым мы такие возможности представляем. Это те, кто выезжает на пожары, но даже они сейчас активно не добавляют информацию. Я просто не вижу, к сожалению, перспектив у такого шага.
А вот добавление на карту техногенных источников – там, где по спутниковым снимкам или по картам можно сделать вывод о том, что в этом месте находится какой-то антропогенный источник тепла, – это действительно нужно сделать. Может быть, предложить сообществам, которые занимаются открытыми данными, поучаствовать в этом проекте. Я просто до этого не добрался еще, но такие идеи были.