Оценка пожарного воздействия на растительность на основе многофакторного анализа дистанционных данных Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

<Тешетневс^ие чтения. 2016

УДК 528.88

ОЦЕНКА ПОЖАРНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА РАСТИТЕЛЬНОСТЬ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ДИСТАНЦИОННЫХ ДАННЫХ

В. В. Заяц1, Е. И. Пономарев2*, Ю. П. Юронен1

1 Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 2Институт леса имени В. Н. Сукачева СО РАН Российская Федерация, 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50/28 *E-mail: evg@ksc.krasn.ru

Представлены результаты тематической обработки данных дистанционной съемки участка, пройденного огнем, спутниковыми системами Landsat-8/OLI и TERRA/ Modis с целью оценки степени пожарного воздействия на растительность.

Ключевые слова: дистанционная сканерная съемка, классификация, лесной пожар, вегетационный индекс, мощность теплоизлучения активной зоны пожара.

ASSESSING FIRE IMPACT ON VEGETATION BASED ON REMOTE DATA MULTIPLE CLASSIFICATION

V. V. Zayats1, E. I. Ponomarev 2*, Y. P. Yuronen1

1Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation 2V. N. Sukachev Institute of Forest SB RAS 50/28, Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation *E-mail: evg@ksc.krasn.ru

This article presents results of thematic pre-processing of burned area remote imagery by Landsat-8/OLI and TERRA/Modis satellite systems for the purpose of the assessment of fire impact on vegetation.

Keywords: remote scanner imagery, classification, wildfires, vegetation index, fire radiative power.

Ежегодно в России регистрируются десятки тысяч природных пожаров. Мониторинг природных пожаров и оценка послепожарных изменений является актуальной проблемой как и на региональном, так и на глобальном уровнях. Данные спутников дистанционного зондирования Земли являются одним из наиболее доступных источников информации о пожарах, которые способны обеспечить необходимый уровень детализации, охват территории, периодичность обновления сведений. Масштабы пожарного воздействия и мониторинг послепожарных изменений также наиболее эффективно можно получать, используя материалы съемки из космоса [1].

Цель работы - анализ эффективности различных методов дистанционной оценки и классификации пожарного воздействия.

Объект исследования - участок, пройденный огнем, в Нюрбинском районе Республики Саха (Якутия) (координаты центра 63°58'51" с. ш., 117°46'21" в. д.) с общей площадью 1 840,40 км2. Оценка границ полигона пожара и степени послепожарной нарушенности растительности выполнялась на основе данных спутника Landsat-8, аппаратура OLI (Operational Land Imager) с пространственным разрешением 30 м. Для валидации были обработаны космические снимки участка, пройденного огнем, до возникновения пожара и через год после пожара. Сопряженно протести-

рована методика оценки пожарного воздействия по данным о фактической мощности теплоизлучения активных зон пожара по данным TERRA/ Modis (рабочий диапазон X = 3,929-3,989 мкм, пространственное разрешение 1 000 м).

В данной работе использовались методы неконтролируемой классификации (ISODATA), нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI), индекса гари (dNBR) и метод на основе мощности теплоизлучения (FRP) [2; 3]. Данные методы реализо-вывались в программных пакетах ArcGis и ScanEx.

Основной интерес представляет вопрос об эффективности оценки и прогноза пожарного воздействия на основе оперативных данных о регистрируемой мощности теплоизлучения пожара, которые могут быть получены с периодичностью не ниже 4-6 часов. На основе радиояркостной температуры в среднем ИК-диапазоне вычислялся показатель FRP [4]. Использование термически активных пикселей с разрешением 1 000 м приводит к ошибкам в определении контуров пожара, поэтому в качестве исходных данных были взяты координаты центров пикселей и значения показателя FRP в них. На основе слоя точечных данных была построена модель пространственного распределения мощности теплоизлучения методом кригинг-интерполяции.

Использование гдсмичесгихсредств, технологий и геоинформационны^систем для мониторинга и моделирования природной среды

У1'Л01ШШ' uiio HI 11 Н HI

1 1 нет данных

: u&laku (icHH)

водные объекты

класс поражения раститсльностн

I_! 1 класс

1 I! 2 класс

I 1 3 КЛПСС

| ] 4 класс

H 5 класс

Пример классификации участка, пройденного огнем, по степени нарушенное™ растительности: а - исходный снимок; 6 - автоматизированная классификация; в - NDVI; г - dNBR; д - FRP

Результатом работы являются тематические карты классификации участка, пройденного огнем, в различные сроки наблюдений: до пожара, непосредственно во время пожара (FRP-интерполяция), после пожара и через год после пожара (см. рисунок). В ходе количественного и пространственно-временного анализа результатов было выявлено, что метод на основе показателя FRP согласуется со значениями, получаемыми на основе традиционных подходов, так как данные о мощности теплового излучения связаны с количеством сгорающего лесного горючего материала и со степенью повреждения. При этом ввиду низкого пространственного разрешения границы выделяемых классов могут варьироваться.

Метод на основе индекса NDVI чувствителен к сезону съемки, для выполнения работ по определению степени нарушенности растительности необходимо учитывать вегетационные особенности и тип растительности в регионе исследования. Анализируя полученные результаты, можно сказать, что метод чувствителен к объектам нерастительного происхождения, и вследствие этого могут присутствовать ошибки в определении участков растительности с малым проективным покрытием, где большее влияние имеют спектральные свойства почвенного покрова.

Метод на основе индекса гари dNBR формируется в результате разности «индексных» изображений до и после пожара. Данный индекс отображает изменение объектов с течением времени. Объекты, которые практически не изменились, были объединены в один класс, независимо от типа, в нашем случае объединяются водные объекты с растительностью. Данный факт приводит к увеличению площадных характеристик и пространственному смещению контуров клас-

сов. Облачность также негативно влияет на качество получаемых данных. В целом результаты работы этого метода на безоблачных участках согласуются с результатами автоматизированной классификации.

Таким образом, оценка пожарного воздействия и мониторинг послепожарных изменений могут проводиться не только на основе «традиционных» методов анализа вегетационных индексов, но и с использованием показателя, характеризующего энергетику пожара в различные моменты времени (мощности теплоизлучения FRP), что может быть использовано как оперативный метод качественной и количественной диагностики послепожарного состояния растительности.

Библиографические ссылки

1. Спутниковая оценка гибели лесов России от пожаров / С. А. Барталев, Ф. В. Стыценко, В. А. Егоров и др. // Лесоведение. 2015. № 2. С. 83-94.

2. Пономарев Е. И. Классификация пожаров в Сибири по данным TERRA/ Modis на основе показателя их радиационной мощности // Исслед. Земли из космоса. 2014. № 3. С. 56-64.

3. Швецов Е. Г., Пономарев Е. И. Оценка влияния внешних условий на мощность теплоизлучения от лесных пожаров по данным спутникового мониторинга // Сибирский экологический журнал. 2015. № 3. C. 413-421. DOI: 10.15372/SEJ20150308.

4. Kumar S. S., Roy D. P., Boschetti L., and Kremens R. Exploiting the power law distribution properties of satellite fire radiative power retrievals: A method to estimate fire radiative energy and biomass burned from sparse satellite observations // Journal

Решетневс^ие чтения. 2016

of Geophysical Research. 2011. Vol. 116. D19303. DOI: 10.1029/2011JD015676.

References

1. Bartalev S. A., Stytsenko F. V., Egorov V. A., Loupian E. A. [Russia's forest fire damage estimation] // Lesovedenie. 2015. № 2. P. 83-94 (In Russ.).

2. Ponomarev E. I. [Classification of Wildfires in Siberia on the Base of TERRA/Modis Data in Terms of Radiative Power] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2014. № 3. P. 56-64 (In Russ.).

3. Shvetsov E. G., Ponomarev E. I. [Estimating the Influence of External Environmental Factors on Fire

Radiative Power Using Satellite Imagery] // Contemporary Problems of Ecology. 2015. Vol. 8, № 3. P. 337-343. doi: 10.1134/S1995425515030142.

4. Kumar S. S., Roy D. P., Boschetti L. and Kremens R. Exploiting the power law distribution properties of satellite fire radiative power retrievals: A method to estimate fire radiative energy and biomass burned from sparse satellite observations // Journal of Geophysical Research. 2011. Vol. 116. D19303. DOI: 10.1029/2011JD015676.

© Заяц В. В., Пономарев Е. И., Юронен Ю. П., 2016

УДК 622.85:622.882:622.271.45

УГОЛЬНЫЕ РАЗРЕЗЫ ЕВРОПЫ ИЗ КОСМОСА

1 2 И. В. Зеньков

1 Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнёва Российская Федерация, 660037, Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 2Институт вычислительных технологий СО РАН, Красноярский филиал Специальное конструкторско-технологическое бюро «Наука» Российская Федерация, 660049, Красноярск, просп. Мира, 53 E-mail: zenkoviv@mail.ru

Представлены результаты исследования технических и технологических параметров угольных разрезов в странах Европы, установленные с использованием ресурсов дистанционного зондирования, находящихся в открытом доступе.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, угольные разрезы, добыча угля открытым способом, тепловая генерация электроэнергии, угледобывающие страны Европы, технологические показатели карьеров.

COAL MINES OF EUROPE FROM SPACE

1 2 I. V. Zenkov

1Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation 2Institute of computational technologies SB RAS, Krasnoyarsk branch Special Designing and Technological Bureau «Nauka» 53, Mira Av., Krasnoyarsk, 660049, Russian Federation E-mail: zenkoviv@mail.ru

The article presents the results of a study of technical and technological parameters of coal mines in Europe established using resources of remote sensing in the public domain.

Keywords: remote sensing, coal mines, extraction of coal by open method, thermal power generation, coal mining country of Europe, technological parameters quarries.

Исследования, представленные в статье, выполнены в соответствии с основными положениями государственной политики Российской Федерации в области космической деятельности на период до 2030 года и дальнейшую перспективу, утвержденной Президентом Российской Федерации от 19 апреля 2013 г. № Пр-906. Следуя реализации и ресурсному обеспечению мероприятий госпрограммы «Космическая деятельность России на 2013-2020 годы», определяющей использование космических средств дистанционного зондирования Земли в международном со-

трудничестве в области космонавтики, проведены работы по обработке космоснимков стран Европы, в которых осуществляется масштабная добыча бурого угля открытым способом, используемого в тепловой генерации электрической энергии.

Совместная научно-практическая школа (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнёва и Специальное конструкторско-технологическое бюро «Наука» ИВТ СО РАН) по исследованию открытых горных работ с использованием ресурсов дистанционного зондиро-