Технологии и способы мониторинга лесных пожаров на территории РФ

3. Алгоритм Кэннеди (1994 год): T3 > 320, T3-T4> 15, 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 нельзя использовать для обнаружения наличия  перегретого торфа в торфяниках.

Учитывая вышеизложенное, для решения задач выявления  пожарной обстановки 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. Затем  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, а также  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, то данную точку в  подавляющем большинстве случаев  можно однозначно отнести к ложной тревоге. Однако 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, как правило, 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.

Затем определенные таким  образом очаги пожаров импортируются  в ГИС (в данном случае это ArcView) и накладываются на карту. После этого определяются точные координаты очагов и расстояния до ближайших населенных пунктов.

Параллельно с улучшением порогового алгоритма в ФЦ ВНИИ ГОЧС велась работа над совершенствованием контекстуального алгоритма с целью  исключения недостатков, присущих типовому пороговому алгоритму. Основное отличие  контекстуального алгоритма от порогового заключается в том, что пороги уменьшаются и кроме самого исследуемого пиксела изображения рассматриваются  характеристики близлежащих к нему. По соотношениям этих текстурных характеристик и определяется факт наличия тепловой аномалии.

Модифицированный контекстуальный  алгоритм обнаружения тепловых аномалий

Облачность является непрозрачной средой для ИК-излучения, поэтому для пикселов, 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 пикселов 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 пикселы изображения на следующие классы: земная поверхность (ЗП), вода, облачность.

Выделение облачности на исходном изображении происходит по условиям из стандарта SHARP-2 ЕКА:

1. "Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К

2. "Облачность", если Т4 < 249 К

3. "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.

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  пикселов по признакам: "вода", "облачность", "земная поверхность". В результате классификации с учeтом условий, на водную поверхность и различную облачность из исходного изображения создается два промежуточных слоя. Первый, состоящий из 0 и 1, где 0 соответствует пикселу, который был классифицирован как шум и 1 соответствует пикселу, который был классифицирован как земная поверхность. Второй, состоящий из 0 и T3, где 0 соответствует пикселу, который был классифицирован как шум, а T3соответствует радиационной температуре в 3-м канале AVHRR для пиксела, который был классифицирован как земная поверхность.

Все пикселы, классифицированные как "вода" и "облачность", в  дальнейшем анализе "наличия сигнала" не рассматриваются.

Последовательно для каждого  пиксела выделяется центральная  локальная область размерами 15х15 пикселов. Для этой области рассматриваются 5-канальные характеристики пикселов. Также рассчитывается количество пикселов, 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 пиксела с пожаром".

Применение модифицированного  контекстуального алгоритма позволяет  уменьшить вероятность "ложной тревоги" на 10-15% для территории Северной и  Центральной части России (по данным 1997-1998 гг.). 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.

Возможности технологий (при  использовании одного комплекса):

- предотвращение выпадения осадков (дождь, снег) над защищаемыми объектами (аэропортами, участками автомобильных и железных дорог, сельскохозяйственными угодьями и т.п.);

- создание хорошей (солнечной) погоды над защищаемыми объектами;

- стимулирование выпадения осадков (дождь, снег) над защищаемыми объектами;

- предотвращение градобития и гроз на защищаемых объектах;

- ликвидация смога и аэрозольного загрязнения городов, карьеров, транспортных магистралей и других объектов.

Радиус покрытия комплекса  составляет территорию около 10 км.

Возможности технологий, реализуемых  в интересах предупреждения и  ликвидации чрезвычайных ситуаций и  их источников.

1. Борьба с природными пожарами:

при наступлении пожароопасного сезона на территориях, где наблюдаются 4-й и 5-й классы пожарной опасности  погодных условий, можно стимулировать  выпадение осадков и тем самым  увлажнить лесные массивы, торфяники  и др. территории для снижения пожарной опасности на этих территориях;

при возникновении природных  пожаров можно на подходе к  защищаемой территории формировать  облака с интенсивными осадками и  инициировать осадки над пожарами.

2. Борьба с наводнениями, обусловленными выпадением значительных осадков (ливневыми дождями):

при возникновении угрозы наводнений над определенными территориями, причиной которых являются продолжительные  дожди или ливни, с помощью  предлагаемого комплекса можно  предотвращать или останавливать  выпадение осадков.

3. Борьба со смогами и туманами. Комплекс позволяет:

создавать конвекционные  токи в атмосфере, что приводит к  разрушению смога и вентиляции приземных  воздушных масс;

рассеивать туманы в  городах и других населенных пунктах, на аэродромах и автомобильных магистралях, что дает возможность улучшать экологию, предотвращать аварии транспорта, а  также осуществлять своевременный  вылет пассажиров самолетов.

4. Предотвращение возможности образования снежных лавин и селей:

на территориях, подверженных образованию снежных лавин и  селевых потоков, комплекс позволяет  в течение определенных периодов времени перераспределять (предотвращать) выпадение осадков в виде снега и дождя.

Краткое описание технологии

В основу технологии воздействия  на атмосферные процессы заложен  принцип создания в атмосфере  конвективных токов воздуха при  помощи электрического поля (рис.1 a, б), создаваемого ИГ. Общий вид генератора представлен на рис. 2.

В состав аппаратуры входят стационарные и мобильные средства воздействия и оперативного контроля, которые размещаются на защищаемой территории по схеме, согласованной  с потребителем. Схема размещения составляется с учетом синоптических  прогнозов по региону, а также  размеров зон обслуживания, рельефа  местности, наличия водоемов и т.п.

В состав комплекса входят:

- до 5 ионных генераторов (плюс 5 резервных);

- 1 лидарный комплекс (ЛК);

- центральный сервер, который располагается на Центральном пункте управления (ЦПУ);

- средства связи (мобильные телефоны или радиостанции);

- транспортные средства (автомобили типа "Газель");

-информационное обеспечение (компьютеры с доступом к информации от метеорадаров и спутников и с возможностью выхода в Интернет).

Как правило, ЛК помещается вблизи объекта, где должен проявиться результат воздействия, а ИГ располагаются  на удалении от центра (в пределах от 3 до 10 км). ИГ размещаются стационарно  или на автомобилях (для оперативного перемещения). Работа ЦПУ строится на базе информации, поступающей от лидарного комплекса. При отсутствии ЛК возможно использование комплекса ИГ в ручном режиме - в соответствии с командами высококвалифицированного методиста. Обслуживание осуществляют 2-3 оператора за одну рабочую смену.

По сравнению с традиционными  технологиями воздействия на атмо

Как правило, ЛК помещается вблизи объекта, где должен проявиться результат воздействия, а ИГ располагаются  на удалении от центра (в пределах от 3 до 10 км). ИГ размещаются стационарно  или на автомобилях (для оперативного перемещения). Работа ЦПУ строится на базе информации, поступающей от лидарного комплекса. При отсутствии ЛК возможно использование комплекса ИГ в ручном режиме - в соответствии с командами высококвалифицированного методиста. Обслуживание осуществляют 2-3 оператора за одну рабочую смену.

По сравнению с традиционными  технологиями воздействия на атмосферные  процессы, технологии с использованием комплексов ионных генераторов более эффективные и экономичные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы:

1. Архипкин О.П., Спивак Л.Ф., Сагатдинова Г.Н. Пятилетний опыт оперативного космического мониторинга пожаров в Казахстане // Материалы четвертой всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» – М: Институт космических исследований РАН, т. 4, №1; 2007. С 103-110.
2. Барталев С.А. Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ (состояние и перспективы развития) // Материалы четвертой всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: Институт космических исследований РАН, т. 5, № II; 2008. С. 419-429.
3. Копылов В.Н. Космический мониторинг окружающей среды: монография. – Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. – 216 с.
4. ГОСТ Р 22.1.09-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования.
5. Рекомендации по обнаружению и тушению лесных пожаров (утв. рослесхозом 17.12.1997)