CC BY
150
УДК 614.8
Е.В. Щербенко, к. с.-х. н., С.Г. Дорошенко
МОНИТОРИНГ ЗАДЫМЛЕННОСТИ ТЕРРИТОРИИ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОК
Преведены методы дешифрирования дымовых шлейфов по космическим данным и проведения мониторинга задымленности территории
С.Г. Дорошенко
Задымленность территории вследствие пожаров создает неблагоприятные условия для жизни населения, а для людей, страдающих сердечно-сосудистыми и другими заболеваниями, возникает реальная угроза для жизни. Анализ ситуации, сложившейся в 2002 году в Центральном регионе России, показал необходимость каждодневного контроля задымленности территорий, попавших в зону торфяных и лесных пожаров, выявления наиболее задымленных районов с целью предупреждения населения и принятия необходимых мер для смягчения рисков.
Контроль степени задымленности территории на больших площадях удобнее и дешевле всего проводить с помощью космических съемок. В настоящее время наиболее доступной информацией являются данные с ИСЗ NOAA и «Тегга», пространственное, спектральное, временное и радиометрическое разрешение которых позволяет в оперативном режиме решать данную проблему (рис. 1). Современные методы цифровой обработки изображений и представление результатов в ГИС позволяют точно и оперативно определить населенные пункты, попавшие в зону задымления. Возможности дешифрирования дымовых шлейфов по космическим данным и проведения мониторинга задымленности территории показана на примере Московской и Владимирской областей в летний период 2002 года.
Выбор спектральных каналов при дешифрировании дымовых шлейфов
Известно, что дымовые шлейфы лучше всего выделяются на космических изображениях в видимом диапазоне спектра [1]. При анализе изображений текущей ситуации были исследованы спектральные каналы с аппаратуры MODIS/«Terra» и выбраны наиболее информативные. На рис. 1 видно, что чем меньше длина волны спектрального канала, тем более отчетливо выделяются дымовые шлейфы. От облачности они отделяются полупрозрачностью подстилающей территории (за исключением очень густых шлейфов и очагов пожаров). В ближнем инфракрасном диапазоне (бл. ИК) (рис. 1а) и в тепловых каналах (рис. 1б) дым становится прозрачным и его распознавание невозможно.
а) б)
Рис. 1. Космическое изображение с аппаратуры МОШБ/«Тегга»: а) в диапазоне 0,841—0,876мкм (2 спектральный канал); б) в диапазоне 10,780—11,280 мкм (31 спектральный канал)
Научно-технические разработки
Научно-технические разработки
Рис. 2. Обзорное синтезированное космическое изображение Центрального региона России с выделенными очагами пожаров, полученное 2 августа 2002 года. - очень сильное задымление ■={""- - сильное задымление
Рис. 3. Мониторинг задымленности Владимирской области с представлением результатов в ГИС
Рис. 4. Выделение задымленных районов г. Тверь по космическому изображению с КА «Ресурс-0», полученному 13 июля 1999 года. Распознавание по методу ISODATA (ERDAS Imagine)
На рис. 2 представлено обзорное синтезированное космическое изображение Центрального региона России с выделенными очагами пожаров, полученное 2 августа 2002 г.
Облачность в ближнем ИК канале отображена белым тоном, как и в видимых каналах, а в тепловых каналах — черным, что обусловлено низкой температурой. Это является дополнительным дешифровочным признаком для отделения облачности от дымовых шлейфов. При визуальном дешифрировании синтезированного изображения (видимый канал — красный, бл. ИК — зеленый, тепловой — синий), дымовые шлейфы окрашиваются в оранжевый цвет, в то время как облачность имеет традиционный белый. Самыми задымленными районами на эту дату оказались территории южнее г. Петушки (оконтурены желтым цветом). В зоне силь-
ного задымления были г. Владимир, г. Рязань, северная часть г. Москвы (оконтурены голубым цветом).
На рис. 3 благодаря использованию ГИС-техно-логий показана возможность точного определения населенного пункта, попавшего в зону пожаров и задымления.
При определении зон задымления при массовых пожарах удобнее всего использовать визуальные методы дешифрирования, так как более точные цифровые методы распознавания дают много ошибок, что связано с неоднородностью дымовых шлейфов и подстилающей поверхности. При локальных пожарах дымовые шлейфы устойчиво выделяются при помощи алгоритмов распознавания без обучения (рис. 4). Так, при торфяных пожарах в 1999году в районе г. Тверь были выделены участки города, находящиеся в шлейфе дыма.
Литература
1. Валендик Э.Н., Сухинин А.И. Исследование лесов аэрокосмическими методами. — Наука, Сиб. отд, 1987.
Научно-технические разработки
