CC BY
8Использование космических, средств и технологий для мониторинга окружающей природной среды
установлено, что зима 2009/2010 гг. являлась аномальной по температуре воздуха и по выпавшим осадкам.
Также установлено, что данные наземных метеостанций и данные спутниковых снимков МОЛЛ хорошо согласуются и дополняют друг друга, что позволяет использовать совокупную оценку этих пара -метров для дополнения при исследовании динамики снегового покрова по данным МОБШ [1]. Благодаря
этому разработана комплексная методология изучения динамики снегового покрова.
Библиографическая ссылка
1. Бураков, Д. А., Кашкин В. Б., Сухинин А. И. Методика определения заснеженности речного бассейна по спутниковым данным для оперативных прогнозов стока // Метеорология и гидрология. 1996. № 8. С. 100-109.
M. V. Vorobyeva, Ye. A. Ohotkina Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
SPACE MONITORING OF SNOW COVER IN KRASNOYARSK REGION WITH MODIS, AVHRR REMOTE-SENSING INSTRUMENTS DURING 2009-2010
The dynamics of snow cover in Krasnoyarsk region, in some area of Tuva and Khakassia with remote-sensing instruments during 2009-2010 is investigated in this report.
© Воробьева М. В., Охоткина Е. А., 201
УДК 89.57.25
А. В. Двинин, А. И. Сухинин
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
ОБНАРУЖЕНИЕ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ПОЖАРОВ В КРАСНОЯРСКОМ КРАЕ ЗА 2005 г.
Представлена методика обнаружения малоразмерных пожаров с использованием космического снимка данной местности. Методика включает в себя выявление всех температурных аномалий на выбранном фрагменте исходного изображения, географическую привязку, задание температурных порогов.
Лесные пожары остаются одним из мощных природных факторов, влияющих на происходящие на планете глобальные изменения окружающей среды. Следы этого катастрофического явления можно найти на каждом континенте. К сожалению, достаточно часто реализуются ситуации, при которых все известные технологии борьбы с огнем не приносят результата и только сама природа в состоянии остановить вырвавшуюся из-под контроля человека огненную стихию.
Среди методов контроля состояния лесов, с точки зрения оперативного обнаружения пожаров на ранней стадии их развития, наряду с широко известными наземными системами наблюдения (визуальными, телевизионными и т. п.) и авиационным патрулированием в последние десятилетия практическое применение все более широко находят системы спутникового мониторинга. В работе представлена методика обнаружения малоразмерных пожаров на космическом снимке. Методика включает три этапа.
1. Выявление всех температурных аномалий на выбранном фрагменте исходного изображения.
Лесные пожары и другие температурные аномалии с температурой горения 800.. .1 000 К близки к черным телам, поэтому к ним применимы законы черно-
го тела. Согласно закону Вина, максимум излучения объектов, нагретых до температуры 800.1 000 К, приходится на электромагнитный диапазон с длинами волн 2,9.3,6 мкм:
КТ = с,
где с = 2,897 8-103 м-К = 2 897,8 мкм-К.
Поэтому в качестве основного признака для выделения температурных аномалий можно использовать данные 21-го канала аппаратуры МОБШ.
2. Географическая привязка.
На этом этапе требуется выставить координаты для фрагмента изображения в градусах северной широты (с. ш.) и восточной долготы (в. д.) для верхнего левого и правого нижнего углов сектора изображения.
3. Задание пороговых значений.
Обнаружение пожаров с использованием МОБШ-
данных основано на том, что тепловой источник, попадая в поле зрения сканирующей аппаратуры в ИК-диапазоне, вызывает наибольшее увеличение температуры в 21-м канале МОБШ.
Для лесного пожара с температурой зоны горения порядка 500.1 000 К увеличение температуры в 21-м канале (длина волны 4 мкм), будет больше, чем в 31-м (длина волны 11 мкм) или 32-м (длина волны
Решетневские чтения
12 мкм) каналах. Задавая температурный порог для 21-го канала, можно обнаружить высокотемпературный источник собственного излучения.
Эффективная температура в пороговом алгоритме Кауфмана для канала 4 мкм составляет порядка 49 °С. С этим температурным порогом он успешно применялся на спутнике Terra в течение продолжительного периода времени (в том числе и в автоматическом режиме). Однако опыт показал, что результаты для данного значения температуры оставляли желать лучше -го: наряду с большим количеством выдаваемых ложных тревог, программа отсекала температурные аномалии, которые в действительности были пожарами. Иными словами, пожары, которые находились в начальной стадии горения, попросту игнорировались.
Снизив температурный порог до 39 °С, мы получили возможность регистрировать пожары, площадь которых составляет порядка 0,1 га. До этого пожар такого маленького размера зарегистрировать было невозможно, так как его эффективная температура составляет около 40.. .41 °С.
Таким образом, были изменены пороговые значения температуры в алгоритме Кауфмана. Введение новых значений позволило обнаруживать пожары на более ранних стадиях, что дает возможность предотвратить развитие пожаров до крупных размеров. Каждому известно, что чем раньше обнаружить пожар, тем легче с ним бороться.
В настоящее время спутниковый мониторинг перспективен для картирования и оценки последствий крупных и катастрофических пожаров.
A. V. Dvinin, A. I. Suhinin Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
DETECTION AND ENERGY DIAGNOSTICS OF FIRES IN KRASNOYARSK REGION DURING 2005
The method of detecting of small fires by using space image of the given area is presented in the report. The method includes discovery of all temperature anomalies in the selected fragment of the original image, geographical fasten, assignment of the temperature threshold.
© ^BHHHH A. B., CyxHHHH A. H., 2010
УДК 681.51:504(07)
А. А. Додышева
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
РАСЧЕТ ЗНАЧЕНИЙ ВЕГЕТАЦИОННОГО ИНДЕКСА И АТМОСФЕРНАЯ КОРРЕКЦИЯ
Представлена методика атмосферной коррекции значений вегетационного индекса. Методика включает в себя расчет значений нормализованного относительного индекса растительности NDVI на выбранном снимке, расчет коэффициентов рассеяния, расчет значений NDVI с учетом коэффициентов рассеяния, т. е. с учетом влияния атмосферы.
Проведение атмосферной коррекции является важным этапом обработки космических снимков. Прежде чем излучение попадает на датчик спутника, оно рассеивается и поглощается на молекулах газов и частицах атмосферного аэрозоля (URL: http:/www.sovzond.ru). По этой причине данные, полученные со спутника, отображают неистинное состояние земной поверхности. Следовательно, перед решением различных задач дешифрирования космических изображений необходимо проводить атмосферную коррекцию.
В работе представлена методика атмосферной коррекции значений вегетационного индекса.
Был выбран снимок со спутника Landsat. Несмотря на то что на снимке (см. рисунок) незамутненная атмосфера, рассеяние происходит на молекулах и мельчайших частицах аэрозоля, размер которых меньше 1 мкм.
На снимке были выбраны 8 различных типов природных объектов.
Снимок со спутника Landsat
