CC BY
27
Природопользование
Библиографический список
1. ГОСТ 13056.6-75. Семена деревьев и кустарников. Методы определения всхожести. - Введ. 1976-01-01 [Текст]. -М. : Изд-во стандартов, 1986. - 39 с.
2. Доспехов, Б. А. Методика полевого опыта [Текст] : учебник / Б. А. Доспехов. - М. : Колос, 1979. - 416 с.
3. Дубров, А. П. Действие ультрафиолетовой радиации на растения [Текст] : учебник / А. П. Дубров. - М. : Изд-во АН СССР, 1963. - 124 с.
4. Кондратьева, Н. П. Повышение эффективности электрооблучения растений в защищенном грунте [Текст] : дисс. ... д-р техн. наук: 05.20.02 / Н. П. Кондратьева. - М., 2005. - 365 с.
5. Патент на полезную модель 54714 РФ, МПК A01C1/00. Устройство для предпосевной обработки семян [Текст] / И. Р. Владыкин, Н. П. Кондратьева ; заявитель и патентообладатель И. Р. Владыкин, Н. П. Кондратьева. - № 2006105078/22 ; заяв. 17.02.2006 ; опубл. 27.07.2006.
6. Патент на изобретение 2278492
РФ, МПК A01C1/00. Устройство для предпосевной обработки семян оптическим излучением [Текст] / В. С. Газалов, Н. Е. Пономарева ; заявитель и патентообладатель ФГОУ ВПО АЧГАА. - № 2004129357/12 ; заяв. 10.03.2006 ; опубл. 27.06.2006.
7. Патент на изобретение 2390117 РФ, МПК A01C1/00. Способ предпосевной обработки семян сосны обыкновенной [Текст] / М. В. Беляков, С. В. Рыбкина ; заявитель и патентообладатель М. В. Беляков, С. В. Рыбкина. - № 2006143121/13 ; заяв. 05.12.2006 ; опубл. 27.05.2010.
8. Рогожин, В. В. Физиолого-биохимические механизмы формирования гипобиотических состояний высших растений [Текст] : автореф. ... д-р. биол. наук: 03.00.12 / В. В. Рогожин. - Иркутск, 2009. - 59 с.
9. Украинцев, В. С. Влияние ультрафиолетового облучения на повышение посевных качеств семян хвойных пород [Текст] / В. С. Украинцев, Д. А. Корепанов, Н. П. Кондратьева, А. В. Бывальцев // Вестник Удмуртского университета. Серия 6: Биология. Науки о Земле. - 2011. - Выпуск 1. - С. 132-137.
DOI: 10.12737/3342 УДК 630.432.2
ВОПРОСЫ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МНОГОВОЛНОВЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ
кандидат химических наук, доцент кафедры аэрокосмического мониторинга окружающей
среды Д. С. Мехтиев Национальная академия авиации [email protected]
Лесные пожары являются основным исследований было обнаружено, что в ох-
источником загрязнения атмосферы газами ватывающих зоны лесных пожаров терри-
и аэрозолем. В результате проведенных ториях глубиной в десятки километров на-
30
Лесотехнический журнал 1/2014
Природопользование
блюдается 50 % превышение фоновой концентрации РМ10 и СО. При этом одним из опасных последствий крупномасштабных лесных пожаров является увеличение процентной доли сверхмалых дисперсных составляющих в общем балансе атмосферного аэрозоля. Так, согласно работе [1], из-за лесных пожаров отношение мелкодисперсной фракции аэрозоля к крупнодисперсной в зоне Афин (Г реция) в июле 2000 г. возросло с 0,4 до 0,8.
В настоящее время для обнаружения лесных пожаров используются сенсоры термального и инфракрасного диапазонов. Однако также возможно использование специфических спектральных признаков лесных пожаров, каковыми являются сильная и спектрально-узкая линии эмиссии калия на длинах волн 766,8 нм и 780 нм, что показано на рис. 1.
Рис. 1. Линии эмиссии калия на длинах волн 766,8 нм и 780 нм
Для использования линии эмиссии калия можно применить интерференционные фильтры с полосой пропускания 10 нм [2].
В спутниковых системах, предназначенных для обнаружения пожаров, в качестве физической основы используются законы Планка и Вина [3]. Основной прин-
цип спутниковых измерений с помощью спектрорадиометра MODIS заключается в анализе сигналов каналов с длинами волн 4 мкм и 11 мкм. При этом исследуется разность между этими сигналами. Здесь следует учесть, что согласно свойствам кривых Планка указанная разность несет информацию о температуре исследуемого объекта. Это свойство кривых Планка хорошо иллюстрируется на рис. 2 [4].
Рис. 2. Выбор диапазонов с учетом свойств кривых Планка
Как видно из графиков, показанных на рис. 2, при температуре исследуемого объекта, равной 500 К, сигнал в канале с длиной волны 4 мкм больше, чем в канале 11 мкм. Однако при уменьшении температуры объекта до 350 К указанное соотношение изменяется и сигнал канала 11 мкм превосходит сигнал канала 4 мкм.
В целом, используемые в настоящее время двухдиапазонные спутниковые методы обнаружения лесных пожаров базируются на методе Дозъера [5] и его последующих [6, 7] модификациях. Согласно методу Дозъера, измерения радиации, исходящей от лесных
31
Лесотехнический журнал 1/2014
Природопользование
пожаров следует проводить на длинах волн 3,7 мкм и 11 мкм по следующим формулам:
LMIR = pB (Л‘MIR , Tf ) + (1 — Р ) B (ЛMIR ,Tsurf ) , (1)
Ltir = РВ (‘IR , Tf ) + (! - Р) B (‘ir , Tuf ), (2)
где р - часть пикселя, охватывающая область пламени;
Tf - температура пламени;
Tsurf - температура фоновой поверхности;
LMIR - длина волны в средневолновой ИК области (3,7 мкм);
LTIR - длина волны в термальной ИК области (11 мкм);
В (X,T) - функция Планка.
Из формул (1) и (2) видно, что в этом методе в основном учитывается ограниченность пространственного разрешения бортового спектрорадиометра, для чего введены коэффициенты р и (р -1).
Вышеприведенный краткий обзор существующих методов обнаружения лесных пожаров позволяет нам сделать следующее заключение о двух основных недостатках этих методов:
1. Неучет взаимосвязи интенсивности лесных пожаров с их наблюдаемостью, т.е. в существующих методах не учитывается тот факт, что при сильных лесных пожарах пропускание атмосферы сильно ухудшается;
2. Принципиальная невозможность полной компенсации аэрозольной погрешности при двухволновых дистанционных измерениях, что наводит на мысль о целесообразности перехода на многоволновые, и, в частности, на трехволновые методы измерений.
Рассмотрим предлагаемый способ устранения первого из вышеуказанных недостатков. Для дальнейшего анализа вос-
пользуемся таким показателем воспламеняющихся материалов как скорость выгорания, который характеризуется количеством горючего, сгорающего в единицу времени с единицы площади горения [8]. Этот показатель определяет интенсивность сгорания материалов при пожаре.
Скорость выгорания S определим следующим образом:
S
А V A T ’
(3)
где AV - количество топлива, сгорающего за время AT.
Далее будем считать, что пиксель полностью охватывает участок, объятый пламенем, т.е. р = 1. В этом случае интенсивность оптического излучения непосредственно у источника определим как
I‘= S ■ I» (‘), (4)
где I0(X) - интенсивность оптического излучения с лесного пожара на длине волны X при единичной скорости сгорания.
Очевидно, что при осуществлении ночных наблюдений лесных пожаров со спутников следует учесть фактор аэрозольного загрязнения, возникающего из-за сгорания биомассы. Для оценки оптической толщины атмосферного аэрозоля Taer(X) воспользуемся формулой Ангстро-ма, согласно которой
Ter (Л) = РЛ-‘, (5)
где в - аэрозольная мутность атмосферы;
а - показатель Ангстрома. С учетом непрерывного загрязнения атмосферы при лесных пожарах аэрозольную мутность определим как
Р = T ■ S , (6)
где T - время накопления аэрозоля.
32
Лесотехнический журнал 1/2014
Природопользование
Таким образом, с учетом формул (4), (5), (6), а также формулы Бугера, можем получить следующее выражение для интенсивности оптического сигнала на входе спектрорадиометра:
I(A) = SI0 (A)exp(-Т• S• Х~а). (7)
Исследуя выражения (7) на экстремум получаем следующую оценку S, при которой выражение (7) достигает экстремальной величины:
S
1
T •х~а
(8)
Исследование второй производной выражения (7) показало, что при условии
S <
2
ТГ“
(9)
выражение (8) обеспечивает максимум выражения (7).
Полученное выражение (8) позволяет осуществить оптимальный выбор параметров S, Ти X.
Рассмотрим следующую оптимизационную задачу.
Предположим, что в спектрорадиометре используется чувствительный элемент интегрирующего типа. В этом случае можно предположить, что входной сигнал спектрорадиометра, просуммированный по всем возможным значениям времени интегрирования определяется следующим образом:
Т
1\max
I£ = J Т • S • I0 (A)-exp (-Т • S A) dT1 ,(10)
0
где Т1 - время интегрирования;
Т}тах - максимальная величина Т1.
Отметим, что для получения средней величины входного сигнала достаточно вычислить отношение
2 J Т • S • I0 exp (-Т • S • A~a ) dT1
1 £cp
Т.
(11)
Введем на рассмотрение функцию
т = Ф(Т ) (12)
и потребуем выполнения следующего ог-
раничительного условия:
J Ф(Т)dlx= C; C = const. (13)
0
С учетом выражений (10) и (12) составим задачу безусловной вариационной оптимизации
= J Т^10 (A)exp(-Т• S A)с1Тх +
(14)
+
r J Ф(Т),
где у - множитель Лагранжа.
Отметим, что решение вышеуказанной оптимизационной задачи получено в следующем виде:
Т =-
1
• ln
r
S A Т • S• I0 (A)• S• A-
, (15)
где
Г = exp
C • S A - J Т • S210 {АуаАёТг
Т.
(14)
(X
Анализ второй производной функционала (14) по ф(Т1) показал, что при выполнении условий (15) и (16) выражение (14) достигает минимума. Это с учетом выражения (15) наводит на мысль о том, что для достижения максимальной величины выражения (14) параметры Т и Т1 должны быть в прямой функциональной зависимости. Таким образом, можно заключить, что с увеличением времени
Лесотехнический журнал 1/2014
33
Природопользование
эмиссии аэрозоля в атмосферу время накопления сенсоров должно быть увеличено.
Рассмотрим решение второй вышеуказанной задачи, заключающейся в устранении зависимости результата измерения от параметра S.
Для достижения вышеуказанной задачи используем трехволновый метод измерений. Следует отметить, что в ряде работ [9, 10], этот метод был использован в целях абсорбционной спектроскопии. В этих работах применялись длины волн
A, i = 1,3, где А <А2 < Aj и А2 совпадала с длиной волны линии поглощения исследуемого вещества. В отличие от работ [9, 10] в настоящей работе трехволновый метод используется в целях эмиссионной спектроскопии и А2 в этом случае, приме-
нительно к исследованию лесных пожаров, будет совпадать с линией эмиссии калия на длинах волн 766,84...780 нм. Применение интерференционных фильтров с длиной волны 773 ± 10 позволяет охватить обе линии эмиссии калия. Для достижения второй вышеуказанной задачи введем на рассмотрение безразмерные коэффициен-
ты Xi, i = 1,3, определяемые как
T ■ S ■ I (А) е
ST -А-"
T ■ S■ 1„ (А )е-■~_Ta ■ S ■ I (A) е-ST ^ T ■ S■ Iо (A )e-STA
Xi
T ■ S-Iо (A,)eSXA Ti S Iо (A)e-ST-A'""
(17)
(18)
TvS-Iо (A,)e-A " X -S-I„ (A)e-'A
■ T ■ S ■I,(A)e-^
(19)
Так как выражения (17) - (19) получены путем круговой ротации по индексу i, то условие достижения независимости ф от S достаточно получить на примере выражения (17).
Условие независимости экспоненциальной части выражения (17) от S имеет следующий вид:
k,, (-S-T- Ат) + k, (-S-T- А-") =
, , (20) =(-s-t- А").
Условие независимости остаточной части выражения (17) от S имеет следующий вид:
[ s ■Аг а (а )]‘4s ■?„• i0 (а )]*"= (21)
= [ST ■ 10 (A, )].
Из выражения (21) ясно, что условие независимости от S имеет следующий вид:
k11 + k21 = ;. (22)
Из (22) получаем
ku = 1 - k,i. (23)
Учитывая формулу (23) в формуле (20) находим
К
a3 - a. a2 - a.
(24)
где a. = А. ; a2 = A3 ; a3 = A2 .
Таким образом, выражения (22) и (24) определяют условия независимости
Xt; i = 1,3 от величины параметра S. В свою очередь, независимые значения S параметра Xi позволяют вычислить значе-
34
Лесотехнический журнал 1/2014
Природопользование
ния I0 (Я.); i = 1,3 без учета искажений,
вносимых атмосферным аэрозолем.
Таким образом, показано, что с переходом на многоволновые, в частности, на трехволновые методы появляется возможность полностью исключить влияние атмосферного аэрозоля на результат обнаружения и оценки лесных пожаров дистанционными спектральными методами.
В заключение сформулируем основные результаты и выводы проведенного исследования.
1. Проанализированы существующие спектральные методы и способы дистанционного обнаружения лесных пожаров и показаны их основные недостатки.
2. Осуществлена оптимизация режима функционирования дистанционной системы обнаружения лесных пожаров с помощью сенсоров интегрирующего типа.
3. Обоснован переход на многоволновые и, в частности, на трехволновые методы измерения. Показано, что путем введения специальных корректирующих коэффициентов удается устранить влияние аэрозоля на результаты измерений.
Библиографический список
1. Lazaridis, M. Contribution of forest fire emissions to atmospheric pollution in Greece [Text] / M. Lazaridis, M. Latos, V. Aleksandropoulou, O. Hov, A. Papayannis, K. Torseth // Air Qual. Atmos. Health. - 2008. -No. 1. - pp. 143-158. DOI 10.1007/s11869-008-0020-0.
2. Cisz, A. Multispectral fire detection: Thermal/IR, Potassium, and Visual” [Text] /
A. Cisz, J. Michel. - Thesis, 2002.
3. Cahyono, B. E. Analysing threshold value in fire detection algorithm [Text] / B. E. Cahyono, P. Fearns, B. McAtee // Aceb International Journal of Sciences and Technology. - 2012. August 1(2). - pp. 54-59.
4. Calle, A. Forest fires and remote sensing [Text] / A. Calle, L. Casanova [Electronic resource]. - Access mode: www. intershopen. com.
5. Dozier, J. A. method for satellite identification of surface temperature fields of subpixel resolution [Text] / J. A. Dozier // Remote Sensing of Environment. - 1981. No. 11. - pp. 221-229.
6. Calle, A. Impact of point spread function of MSG SEVIRI on active fire detection [Text] / A. Calle, L. Casanova, A. Remo // International Journal of Remote Sensing. -2009. - Vol. 30 (17). - pp. 4567-4579.
7. Kaufman, Y. J. Potential global fire monitoring from EOS-MODIS [Text] / Y. J. Kaufman, C. Justice, C. Flyn, L. Kendall, E. Prins, D. E. Ward, P. Menzel, A. Setzer // Journal of Geophysical Research. - 1998. -Vol. 103. - pp. 32215-32238.
8. Характеристика воспламеняющихся материалов [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://sea-library.ru/bezopas-nost-plavaniya/189-vosplamenjayuschiesya-mater.
9. Асадов, Х. Г. Общая теория трехволновых озонометрических измерений [Текст] / Х. Г. Асадов, А. А. Исаев // Измерительная техника. - 2005. - № 8. - С. 66-68.
10. Асадов, Х. Г. Синтез трехволновых измерителей малых компонентов атмосферы [Текст] / Х. Г. Асадов, Ш. Т. Сулейманов // Метрология. - 2007. - № 9. - С. 3-10.
Лесотехнический журнал 1/2014
35
