Данные спутниковых наблюдений весьма важны при оценке распространения лесных пожаров, выявления их очагов, анализе развития дымов от пожаров, гарей, выявлении опасности возникновения пожаров.
Возможность ликвидации пожара на малой площади, особенно в условиях высокой пожарной опасности, определяется оперативностью обнаружения. Таким образом, наиболее подходящими требованиям оперативного мониторинга лесных и торфяных пожаров соответствуют спутники с высоким радиометрическим разрешением и высокой периодичностью съемки (серии NOAA и EOS). Для мониторинга последствий пожаров необходимо использовать спутники с высоким пространственным разрешением.
Задачи мониторинга пожаров
и их последствий:
- детектирование пожаров, определение мест загорания;
- мониторинг и контроль развития пожаров;
- оценка пожарной опасности в пределах сезона;
- прогнозирование рисков возникновения пожаров в долгосрочной перспективе;
- оценка последствий пожаров . Совмещение снимков до и после пожаров дает возможность выявить гари, определить их площади на текущее время и оценить нанесенный ущерб.
Последствия воздействия лесных пожаров на окружающую среду и человека:
- Экономические: потери древесины, в т.ч. повреждение молодняков, ресурсов побочного лесопользования; Расходы на тушение, расчистку горельников и др.; восстановительные работы; убытки других отраслей: прекращение авиа-, ж/д-, автоперевозок, судоходства и др.
- Экологические: загрязнение продуктами горения воздушной среды, водной среды, почв:
- уничтожение кислорода;
- тепловое загрязнение;
- массовый выброс парниковых газов;
- изменение микроклимата;
- задымление и загазованность атмосферы;
- гибель животных и растений;
- снижение биоразнообразия.
- Социальные: гибель и травматизм людей, непосредственно в зоне пожара; ухудшение психофизиологических показателей населения: физических, эмоциональных, интеллектуальных, репродуктивных, наследственности; рост заболеваемости населения; уменьшение продолжительности жизни.
Для детектирования пожаров используются тепловые каналы космических снимков (Рис.1, Табл. 1, 2.).
Таблица 1
. Диапазоны длин волн.
Рисунок 1
| Диапазон | Сокращения | ||
Русский |
Английский |
Русский |
Английский |
Ультрафиолетовый |
|||
Инфракрасный |
|||
Ближний ИК |
|||
Средний ИК |
Short Wave Infrared |
||
Дальний ИК |
Mid Wave Infrared |
||
Тепловой ИК |
Thermal Infrared |
||
Микроволновой |
|||
Космические аппараты, которые позволяют детектировать очаги пожара, представлены в таблице 1.
Таблица 2. Характеристики КА.
КА/Прибор |
NOAA/
|
TERRA
(AQUA)
/
|
LANDSAT/
|
TERRA/
|
Обзорность, км. |
||||
Радиометрическое разрешение, бит |
NIR – 8 |
|||
Пространственное разрешение, м. |
NIR - 250-1000 |
NIR, SWIR – 30 TIR - 60 |
NIR – 15 |
|
Количество спектральных каналов в ИК диапазоне |
NIR – 1 |
NIR – 6 |
NIR – 1 |
NIR – 1 |
Методы детектирования пожаров базируются на анализе температур яркости в отдельных спектральных каналах.
Ключевым признаком поискового явления есть локальное повышение температуры в месте возгорания.
Обнаружение очагов пожаров визуальным способом позволяет быстрее и точнее определить пороги обнаружения тепловых аномалий. В общем случае данные пороги будут разными. Это связано прежде всего с площадью и температурой горения, временем года и суток, и с географическими координатами места пожара.
Присутствие очага горения в видимом спектре определяется по наличию основного дешифровочного признака лесных пожаров - дымовому шлейфу.
По форме на снимке очаг напоминает конус светло-серого цвета. Следует помнить, что перистая и слоистая облачность по своей структуре и яркости могут напоминать дымовые шлейфы лесных пожаров. Поэтому те части снимков видимого спектра, где предварительно обнаружен лесной пожар, просматриваются в инфракрасном диапазоне спектра. В этом случае шлейфы дыма от лесных пожаров практически не просматриваются.
В основе всех методов лежат следующие принципы
:
- Анализа распределения сигнала в пределах определенных спектральных каналов аппаратуры наблюдения;
- Пороговое правило отнесения участка изображения (или пиксела) к соответствующему классу;
- Статистический анализ распределения спектральных характеристик отдельных участков изображения (или пикселов);
- Анализ достоверности отнесения зарегистрированного сигнала к соответствующему классу.
Последовательность процедур обработки космических изображений :
- Определение информативных каналов.
- Обособление туч, водных объектов и утраченных данных на снимках в определенных каналах.
- Определение мест потенциальных пожаров.
- Определение локальных спектральных особенностей поверхности и регистрация пожаров за косвенными признаками.
- Уточнение детектирования с учетом локальных особенностей, применение комплексных правил определения пожаров.
- Анализ возможности ошибочного распознавания.
- Заверка результатов детектирования и принятие решения.
Алгоритм автоматического определения очагов пожаров реализован в программном обеспечении, поставляемом ИТЦ «СканЭкс»:
- ScanViewer (для спутников серии NOAA). Cпециалистами ИТЦ СканЭкс в приложении ScanViewer реализован аппарат, позволяющий проводить автоматическое детектирование очагов лесных пожаров по данным радиометра AVHRR, входящего в состав бортового измерительного комплекса ИСЗ серии NOAA. Сочетание алгоритмов автоматического обнаружения с визуальным просмотром изображения и наложением картографической информации составляет основу интерактивной технологии обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Недостаток этих методов, заключается в том, что точно определить можно лишь крупные пожары.
- ScanEx MODIS Processor (для спутников серии EOS). Для выявления и оперативного обнаружения пожаров в приложении ScanEx MODIS Processor используются алгоритмы, разработанные для прибора MODIS и позволяющие определить местоположение пожаров и их интенсивность.
Методика обнаружения пожаров
основана на сравнении температур (интенсивностей входного сигнала, полученного радиометром MODIS) каждого пикселя в двух инфракрасных спектральных каналах, 21 канал (4 мкм T4) и 31 канал (11 мкм T11). Эта методика реализована в рамках программы Scanex Modis Processor с возможностью диалоговой настройки входных и выходных параметров.
При этом считается, что чем выше температура пикселя в 21 канале, тем больше вероятность пожара. Аналогично, чем больше разность температур в каналах 4 мкм. и 11 мкм. (dT411), тем больше вероятность пожара.
Потенциальный очаг пожара выявляется двумя способами:
- Абсолютные значения каждой из вышеназванных величин в пикселе (T4 и dT411) превышают допустимые пределы, заданные в параметрах маски пожаров (например, T4 выше 360К днем или dT411 больше 25 K днем).
- Значение интенсивности сигнала в канале 4 мкм некоторого пикселя сильно отличается от окружения (например, T4 > T4b + pT4.s.d.c.*dT4b - температура текущего исследуемого пикселя в канале 4 мкм больше средней температуры окружающих пикселей + стандартное отклонение температуры окружающих его пикселей умноженное на эмпирический коэффициент (standard deviation coefficient, обычно pT4.s.d.c = 3)).
В программе имеется набор параметров, которые отвечают за то, будет тот или иной пиксель регистрироваться как очаг пожара или нет. Сочетание этих параметров (маски пожаров) существенно зависят от региона. Например, лесостепная территория Курганской области и Ивдельская тайга имеют различные спектральные характеристики отражения в тепловом диапазоне, принимаемом радиометром MODIS. Кроме того, комбинация этих параметров зависит от сезона (зима, весна, лето, осень) и даже от времени приема.
- Программный модуль "Fire detection" к пакету прикладных программ ERDAS Imagine с критериями (Табл. 3.).
Таблица 3. Критерии обнаружения тепловой аномалии.
где Т3р, Т34р, Т4р, - температурные пороги, I2, I1- интенсивность излучения в 1 и 2 каналах.
Температурные пороги задаются оператором в следующих интервалах: Т3р - 310-322 К; Т34р - 7-15 К; Т4р - 275-285 К. По умолчанию, для летнего времени задаются следующие температурные пороги: Т3 = 312 К; Т34 = 15 К; Т4 = 276 К.
Радиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (Табл. 4. ) является одним из ключевых съемочных приборов, установленных на борту американских спутников TERRA (на орбите с 1999 г.) и AQUA (на орбите с 2002 г), осуществляющих исследования Земли из космоса по программе EOS (Earth Observing System) национального аэрокосмического агентства (NASA) США.
Таблица 4. Основные технические характеристики MODIS.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм.) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Простра-нственное разрешение (м .) |
||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
MIR (средний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Радиометр MODIS позволяет осуществлять ежедневный оперативный мониторинг территорий, при этом периодичность наблюдения зависит от ее размеров и географического положения, а также количества используемых спутников.
Периодичность наблюдения отдельной территории при съемке одним спутником составляет от 1-2 раз в дневное время и столько же раз ночью. При съемке двумя спутниками частота наблюдений удвоится - от 4 до 12 раз в сутки (в зависимости от географического положения территории).
Для практического использования данных MODIS разработаны и регулярно совершенствуются алгоритмы обработки первичных данных радиометра, существует 44 стандартных информационных продукта (модули - MOD).
Для выявления тепловых аномалий и пожаров используется модуль (MOD14
). Он позволяет обеспечить оперативное обнаружение и мониторинг природных (лесных) пожаров, вулканов и других тепловых аномалий с разрешением 1 км. MODIS может зафиксировать пожар на площади менее 1км2.
Алгоритмы детектирования пожаров в автоматическом режиме основаны на значительной разнице температур земной поверхности (обычно не выше 10–25 C) и очага пожара (300–900 C). Почти 100-кратное различие в тепловом излучении объектов фиксируется на снимке, а информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает отделить облака.
Съемка тепловой аппаратурой спектрорадиометра MODIS с пространственным разрешением 1 км дает возможность выявить очаг пожара площадью от 1 га или подземный пожар площадью от 9 га.
На спутниках серии NOAA установлены два комплекса приборов: AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (Табл. 5.) и комплект аппаратуры для вертикального зондирования атмосферы.
Космическая съемка аппаратами NOAA разрешает отслеживать пожары в основном в региональном масштабе через невысокую пространственную разрешающую способность снимков (1,1 км).
Таблица 5. Основные технические характеристики AVHRR.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
.) |
|
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
3 A |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
3 B |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Для выделения очагов пожаров с помощью "порогового" или "контекстуального" алгоритма на предварительном этапе вся получаемая со спутников NOAA информация должна быть откалибрована. Это значит, что для первого и второго каналов аппаратуры AVHRR необходимо получить значения альбедо А1, А2 соответственно. А для третьего, четвертого и пятого каналов - значения эквивалентной радиационной температуры Т3, Т4 и Т5 соответственно.
Методы определения пожаров
базируется на использовании оценки излучения за 3В, 4, 5 каналами AVHRR, которые отвечают инфракрасному диапазону спектра. пожары определяются как экстремальные значения излучения по 3В каналу (на эту область припадает максимум излучения объектов при температуре горения 800-1000К)AVHRR.
Шлейфы дыма, вызванные пожарами, хорошо определяются на 1 и 2 каналах AVHRR.
Для более точной идентификации пожаров используются пороговые алгоритмы, за которыми определяется температура излучения по 3-му и 4-му каналах. Прибор AVHRR откалибровано за температурой до 330 К.
Известно, что максимум потока излучения черного тела, нагретого до температуры 800-1000 К, приходится на среднюю инфракрасную область электромагнитного спектра с длиной волны 3-4 мкм. Исходя из характеристик аппаратуры AVHRR в качестве основного признака для распознавания тепловой аномалии принимаются данные третьего канала, работающего в диапазоне 3,55-3,93 мкм.
Так как пространственное разрешение аппаратуры AVHRR составляет 1,1 км, то в идеальном случае можно обнаруживать объекты, линейные размеры которых превышают 1,1 км. А благодаря высокой интенсивности излучения в среднем ИК-диапазоне и высокому радиометрическому разрешению аппаратуры становится возможным обнаружение тепловых аномалий природного и техногенного характера много меньших размеров. В идеальных условиях наблюдения при максимальном контрасте м. 3-м и 4-м каналами аппаратуры AVHRR есть принцип. возможность обнаружения пожаров с площадью 0,2-0,3 га.
Использование в пороговом алгоритме только одного третьего канала (один порог) приводит к возникновению большого количества ложных тревог. Это связано прежде всего с отражением энергии солнечного излучения кромками облаков (наибольшее число ложных тревог), водной поверхностью, песком, открытыми горными породами, асфальтовыми покрытиями и бетонными сооружениями. Чтобы не допустить ошибок, необходимо использовать данные других спектральных каналов.
Пороговые алгоритмы выделения очагов пожаров:
- Алгоритм Кауфмана (1991 год): T3 > 316 К, T3-T4 > 10 К и T4 > 250 К. Здесь Т3, Т4, Т5 - радио-яркостная температура в 3-, 4- и 5-м каналах аппаратуры AVHRR соответственно.
- Алгоритм Франса (1993 год): T3 > 320 К, T3-T4 > 15 К, 0 < (T4-T5) < 5 К, A1 < 9%, где А1 - значение альбедо в 1 -м канале.
- Алгоритм Кэннеди (1994 год): T3 > 320 К, T3-T4> 15 К, 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 крайне не желательно использовать для обнаружения наличия перегретого торфа в торфяниках.
На сегодняшний день 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.
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, и 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 (A1 > A2
), то данную точку в подавляющем большинстве случаев можно однозначно отнести к ложной тревоге. но 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, 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.
Облачность является непрозрачной средой для ИК-излучения, поэтому для пикселей, 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 пикселей 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 пиксели изображения на следующие классы: земная поверхность (ЗП), вода, облачность.
Выделение облачности на исходном изображении происходит по условиям из стандарта SHARP-2 ЕКА:
- "Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К
- "Облачность", если Т4 < 249 К
- "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.
При анализе используется дополнительное условие (4), в котором анализируется СКО (4) эквивалентной радиационной температуры в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR, вычисленное по окну 15х15 пикселов:
σ4≤σпор,
где σпор - пороговая эквивалентная радиационная температура в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR по окну 15х15 пикселей, значение которой определяется в результате исследования.
По результатам обработки тестовых изображений для Европейской части России (48-67 северной широты) σпор = 1,3.
Так как в спектральных диапазонах 4- и 5-ого каналов приборов AVHRR/2 (3) влияние Солнца на характеристики изображения минимально, то отсеивание облачности можно проводить, анализируя СКО яркостной характеристики. При этом в модифицированном контекстуальном алгоритме учитывается не только значение СКО яркостных характеристик пикселя, но и условия стандарта SHARP-2 для данных AVHRR.
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 пикселей по признакам: "вода", "облачность", "земная поверхность". В результате классификации с учетом условий, на водную поверхность и различную облачность из исходного изображения создается два промежуточных слоя. Первый, состоящий из 0 и 1, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум и 1 соответствует пикселю, который был классифицирован как земная поверхность. Второй, состоящий из 0 и T3, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум, а T3 соответствует радиационной температуре в 3-м канале AVHRR для пикселя, который был классифицирован как земная поверхность.
Все пиксели, классифицированные как "вода" и "облачность", в дальнейшем анализе "наличия сигнала" не рассматриваются.
Последовательно для каждого пикселя выделяется центральная локальная область размерами 15х15 пикселей. Для этой области рассматриваются 5-канальные характеристики пикселей. Также рассчитывается количество пикселей, 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 пикселя с пожаром".
Применение модифицированного контекстуального алгоритма позволяет уменьшить вероятность "ложной тревоги" на 10-15% для территории Северной и Центральной части России. 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.
Таблица 7. Основные технические характеристики сканера TM (Landsat 5).
|
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиомет-рическое разрешение (бит) |
Простра
нственное разрешение
|
|
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
MWIR (дальний ИК) |
||||||
Таблица 8. Основные технические характеристики радиометра ETM+ (Landsat 7).
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
Простран-ственное разрешение
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (синий) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (зеленый) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (красный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TIR (тепловой инфракрасный) ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) (Табл. 9) - усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения) - это одна из пяти съемочных систем на борту спутника Terra, сочетающая широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (БИК), среднем инфракрасном (СрИК) и тепловом инфракрасном диапазоне. Таблица 9. Основные технические характеристики ASTER.
Абсолютная радиометрическая точность по спектральным зонам составляет 4% для видимого и ближнего инфракрасного диапазона, и 1-3 К для теплового диапазона, в зависимости от температуры. Зоны теплового диапазона предназначены для регистрации температуры земной поверхности. Таблица 10. Визуальное дешифрирование космических снимков.
Список источников
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Общая информация
Оперативный мониторинг пожаров осуществляется по данным 2 спутников: Aqua и Terra. На каждом из них установлена камера MODIS позволяющая снимать землю в различных частях спектра: от видимого до инфракрасного. Спутники снимают одну и ту же территорию 2-4 раз в сутки. Полученная информация автоматически обрабатывается.
Автоматическое дешифрирование пожаров основано на значительной разнице температур земной поверхности и очага пожара.
Для анализа используются тепловые каналы, а информация с других каналов спутника помогает отделить облака. После автоматической обработки получается маска тех пикселей снимка, температура которых существенно отличается от окружающих "горячие точки" или "термоточки". Время обработки-15-40 минут с момента пролета спутника. Следует помнить, что время пролета спутника дается по Гринвичу (UTS)! Московское время= UTS+4 часа!
Этот метод имеет ряд ограничений. В "горячие точки" попадают любые объекты, отличающиеся по температуре (например факелы на нефтепромыслах, ТЭЦ, нагретые крыши больших зданий). Часть слабых пожаров не учитывается из-за небольшой разницы температур. Часть пожаров, прошедших в перерывах между пролетами спутников, так же не учитывается. Бывают ложные срабатывания из-за сильной облачности.
Тем не менее эти данные можно и нужно использовать для мониторинга пожаров, особенно на больших территориях, где нет возможности вести наземное наблюдение.
Есть 3 алгоритма обработки снимков:
1. The Fire Information for Resource Management System (FIRMS) Университет штата Мэриленд (США)
2. ScanEx Fire Monitoring Service (SFMS) ИТЦ "СканЭкс"
3. «Пожарная» часть информационной системы дистанционного мониторинга ИСДМ-Рослесхоз
Каждый имеет свои достоинства и недостатки. Система FIRMS более чувствительна, способна выявлять совсем слабые пожары, но дает большое число ложных срабатываний. SFMS менее чувствительна, соответственно, пропускает часть слабых пожаров, зато дает гораздо меньше ложных срабатываний.
Использование
1. Чтобы знать примерное время получения данных, надо посмотреть расписание пролетов 2 спутников.
Aqua http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/aqua/
Terra http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/terra/
По ссылкам переходим на страницы, выбираем нужную территорию и дату.
Открывается страница со схемой пролетов спутника
Спутник снимает полосу вдоль траектории полета. Фрагмент такой полосы на рисунке обозначен синим контуром. Ширина полосы съемки в каждую сторону от траектории (зеленая стрелка) примерно равна половине расстояния между соседними траекториями (оранжевая стрелка)
Над одной территорией спутники пролетают 2-4 раза в день, соответственно столько раз будет обновляться информация о горячих точках. На сайтах информация обновиться через 15-40 минут после пролета.
Просматривать термоточки можно либо на специальных сайтах, либо в программе "Google Планета Земля"
Сайты. Основных сейчас 3.
Самый функциональный и быстро загружающийся, на мой взгляд, сайт Космоснимки http://fires.kosmosnimki.ru/
Предоставляет по умолчанию данные системы SFMS, позволяет просматривать данные FIRMS
Увеличить или уменьшить изображение можно при помощи лупы или линейки "уровень увеличения"
Галочка Космоснимки позволяет просматривать последние снимки спутников Aqua, Terra. Снимки видны только до 9 уровня увеличения.
Любой нарисованный контур, например крупный пожар, видимый на снимке MODIS, можно скачать (ссылка "скачать shp-файл" под данными о площадях). Так же можно добавить свои контуры в векторном формате (заархивированный шейп-файл) .
Отдельные горячие точки видны с 8 уровня увеличения.
Можно просматривать данные не только за один день, но и за любой период времени, для этого надо нажать на треугольник справа от даты. Появиться красная рамка, в пределах которой будут видны термоточки. Ее форму и размеры можно менять, двигая курсором за углы или за линии. В двух окошках нужно выставить начальную и конечную даты.
Сайт FIRMS, прост и понятен, хоть и на английском. Минус-долго загружается.
Если полистать закладки, можно найти полезное, например включение слоя с границами ООПТ, возможность переключения с карты на подложку из снимков, информацию о времени последнего обновления.
Сайт «Пожарной» части информационной системы дистанционного мониторинга ИСДМ-Рослесхоз firemaps.nffc.aviales.ru/clouds/html/cl ouds_proj.html. Тоже все просто.
Если не хочется лазить по сайтам, можно просматривать термоточки в программе "Google Планета Земля"
Мы поболтали с Георгием Потаповым, начальником проекта «Космоснимки – Пожары», о мониторинге, обработке данных со спутников и применении карты пожаров.
Е.И.: Поведайте, как и в то время, когда показался проект «Космоснимки – Пожары»?
Г.П.: История проекта «Космоснимки – Пожары» начинается с 2010 года. Многие не забывают, какая тогда была обстановка с информацией и пожарами о них – около была информационная паника, обусловленная тем, что информации было мало. Наряду с этим все знали, что кругом горят леса, торфяники. Все дышали смогом, вредным для здоровья, но информации фактически не было: что горит?
Где горит? Горит ли вблизи вашей дачи? Горит ли вблизи вашего города? Куда понесет дым в ближайшие дней?
Как один из вкладов в удаление этого информационного голода мы в компании ScanEx сделали публичную карту пожаров и стали выкладывать на нее все данные, которую имели возможность извлечь из разработки спутникового мониторинга.
С того времени мы выпустили версию с глобальным покрытием пожаров за счет интеграции данных NASA, американского космического агентства. NASA кроме этого есть оператором тех спутников, эти которых мы обрабатываем.
В начале этого лета случилось второе серьёзное изменение – показалась бета-версия сервиса оповещения. Это то, что мы в далеком прошлом желали сделать, – создать коммуникационный сервис. Именно поэтому сервису пользователи смогут приобретать данные о ситуации на интересующей его территории. К примеру, в случае если у вас имеется мобильное приложение, вы приобретаете данные о предупреждениях либо угрозах в окрестностях собственного расположения.
Кроме этого вероятно будет получать по email отчеты о произошедших пожарах.
Е.И.: А кто принимает ответ о том, есть ли эта обстановка угрозой и высылать ли уведомление?
Г.П.: на данный момент мы по факту показываем все данные – в случае если имеется в отечественной совокупности информация о пожаре, мы высылаем уведомление. Мы планируем в будущем разбирать эти сведенья с позиций угроз, а также – куда данный пожар может распространяться и чему он может угрожать. До тех пор пока аналитика будет в таком зачаточном состоянии.
К примеру, определяются все города, каковые находятся в близи от мест, где происходят пожары.
Е.И.: Это определяется машинным способом? Как по большому счету совокупность осознаёт, что в данном месте пожар?
Г.П.: Да, это автоматизированная совокупность. Она трудится на базе автоматических методов распознавания термальных аномалий по инфракрасным каналам спутниковой съемки. Способ основан на отличии температур в инфракрасных каналах, и в случае если имеется какая-то термальная аномалия, метод принимает ее за пожар.
Позже посредством настроек проводится дополнительная параметризация этого сигнала, а затем принимается ответ о том, есть ли эта точка пожаром, либо нет.
Е.И.: Эти, каковые вы приобретаете со спутников, находятся в открытом доступе? Как они попадают к вам?
Г.П.: Информация со спутников – это открытые эти, это информация с американских спутников «Terra», «Aqua» и «NPP». По программе NASA Earth Observation Program было запущено два спутника, на данный момент к ним присоединился третий. У спутников ограниченный ресурс, исходя из этого, быть может, какие-то из них с течением времени выйдут из строя.
Но по большому счету в будущем их должно становиться больше, эти с них, надеюсь, будут открытыми, и нам удастся их применять для различных целей, а также для мониторинга пожаров.
на данный момент эти попадают к нам из двух источников. Первый источник – это сеть центров ScanEx, обработки и центров приёма данных, из которых мы приобретаем результаты детектирования пожаров, выкладываем эти результаты на карту и т.д. А второй источник – это информация более большого уровня, которую мы скачиваем с серверов NASA.
С серверов NASA мы скачиваем уже готовые маски пожаров – выделенные по спутниковым снимкам пожары. Дальше мы совершенно верно так же эти сведенья додаём на карту и визуализируем их как отдельный слой. Если вы посмотрите, то на карте имеется два слоя – пожары ScanEx и пожары FIRMS.
Е.И.: Вы не объединяете их в один слой?
Г.П.: Нет, по причине того, что один из них более своевременный, а второй но предоставляет глобальное покрытие. Исходя из этого на данный момент мы их не склеиваем.
Е.И.: Из-за чего один из слоев есть более своевременным, и какая отличие между ними во времени?
Г.П.: Пара часов, как нам думается, в среднем. По причине того, что эти на американских серверах выкладываются с некоей задержкой – до тех пор пока долетит спутник и скинет данные, возможно, задержка связана еще с цепочкой обработки. Но оперативность – это одна из компонент информационного сервиса, которая ответственна для спасателей и для работ, принимающих ответы на базе данной информации.
Для них, чем раньше они определят о пожаре, тем лучше, тем силами и меньшими средствами они смогут с этим пожаром совладать.
Причем, в большинстве случаев, спасателями, лесниками и МЧСовцами употребляется наземные средства – и комплексный мониторинг наблюдения, наблюдатели, каковые сидят на башнях, и камеры, установленные на башне, на изображения с которых оператор наблюдает в диспетчерском центре. Но имеется громадные территории, на которых никакая вторая информация не дешева, не считая космической съемки.
Е.И.: А как правильными являются эти? Были ли ситуации, в то время, когда ошибочно определялся пожар?
Г.П.: Да, это нередкая неприятность по большому счету в автоматических методах. Вы постоянно выбираете: или у вас имеется избыточная информация, но вы имеете возможность взять большое количество фальшивых срабатываний, или вы ограничиваете эти фальшивые срабатывания, но наряду с этим упускаете, быть может, какую-то данные. Это неизбежно, а также в случае если глазами искать на спутниковом снимке термальные странности, то все равно возможно совершить ошибку и принять ошибочное решение о том, есть ли конкретная термальная аномалия пожаром либо не есть.
Помимо этого, имеется, к примеру, такая неприятность, как техногенные источники тепла – трубы фабрик, факела, каковые образуются при сжигании газа при добычи нефти. Все это довольно часто оставляет сигнал на карте пожаров. Но мы такие фальшивые тревоги стараемся фильтровать тем, что эти места на карту и создаем такую маску, которая фильтрует эти фальшивые сигналы.
Если вы взглянуть на карту, то для слоя ScanEx имеется желтые пожарчики, обозначенные вторым стилем, – это вот те возможные техногенные источники, базу которых мы стараемся пополнять по мере сил.
Е.И.: Как при таких условиях осуществляется верификация данных?
Г.П.: Как я уже сообщил, мы создаем маску этих техногенных источников, т.е. мы легко термоточки – пожары, определенные по спутниковым данным, – маскируем в окрестности техногенных источников. А сами источники на карте – наблюдаем на спутниковые снимки, время от времени подгружаем слой с Викимапии чтобы взглянуть, имеется ли на этом месте какой-то завод либо какое-то добывающее предприятие, от которого смогут появиться факела.
Имеется и второй метод – автоматической верификации, полученный итог которого после этого проверяется вручную. Данный метод разрешает оптимизировать поиск техногенных источников.
Е.И.: Но вы не контролируете любой новый пожар на карте?
Г.П.: Нет, любой новый пожар мы не контролируем вручную, на это просто не хватит отечественных рук. Мы показываем данные как имеется и говорим, что это автоматические результаты, полученные таким вот методом. Ответ о том, есть ли эта термоточка пожаром, либо не есть, остается за конечным пользователем.
Е.И.: какое количество людей участвуют в работе над проектом?
Г.П.: В базе всего лежат открытые разработки, и мы используем открытые методы, каковые используем, внедряем и в какой-то степени адаптируем, исходя из этого на этом проекте задействовано мало людей. По большому счету, самими этими разработками детектирования пожаров по спутниковым снимкам занимается научная несколько в американском университете, в какой-то степени в этом участвуют русские эксперты.
У нас этим проектом занимаются три человека, совмещая его с главной работой.
Е.И.: «Космоснимки» – это некоммерческий проект?
Г.П.: Сам публичный сайт – проект некоммерческий. Но мы предлагаем и коммерческие ответы на базе этого проекта и трудимся с клиентами – занимаемся внедрением разработок, консалтингом и т.д. Те технологии, каковые были созданы для карты пожаров, употребляются и в коммерческих заказах.
К примеру, в 2011 году был проект в интересах Министерства природных ресурсов, что, к сожалению, они позже прекратили. В рамках этого проекта мы предоставляли оповещения о пожарах на всех защищаемых территориях федерального значения – заповедниках, заказниках, национальных парках. администрациям и Дирекциям соответствующих заповедников высылалась информация, дающая предупреждение их об угрозе пожара в границах заповедника либо в буферной территории, т.е. поблизости от данной защищаемой природной территории.
Как показал опыт внедрения этого проекта, такая информация была для них крайне полезна, по причине того, что они время от времени кроме того лишены скоростного доступа в Интернет и не смогут искать в сети данные о итогах космического мониторинга. А в рамках этого проекта они приобретали SMS на собственные сотовые телефоны – в сообщениях им приходили координаты задетектированного пожара. Дальше они уже собственными силами контролировали эти сведенья на местности.
Е.И.: А были ли ситуации, в то время, когда карта помогла при пожаре либо не допустить последствия?
Г.П.: Вот, к примеру, эта история про заповедники. Я пара раз слышал про астраханский заповедник – парни ехали тушить один пожар, а им отправили оповещение про второй. Они выехали, вправду в том месте нашли пожар и скоро его загасили.
Е.И.: Как скоро на карте появляется информация о пожаре?
Г.П.: Информация поступает приблизительно в течение получаса по окончании пролета спутника. Спутник пролетел, информация отправилась в обработку, позже стала дешева на сайте. Любой спутник пролетает два раза над одной и той же точкой, а потому, что употребляется три спутника, то получается шесть съемок в день одной территории.
Это значит, что в случае если на данной территории происходит пожар, то информация о нем будет обновлена шесть раз в течении 24 часов.
Е.И.: Вы сохраняете все информацию о пожарах?
Г.П.: Да, у нас хранится архив с 2009 год. По большому счету архив данных с этих спутников дешёв и за более ранние годы, но мы ведем собственный архив со старта проекта.
Е.И.: Какие конкретно у вас замыслы на будущее? Как вы желаете развивать проект дальше?
Г.П.: У нас в самых ближайших замыслах имеется создание глобального ресурса, что будет воображать данные в мире. Помимо этого, мы сохраняем надежду, что возможно будет применять не только эти со спутников, но и другие эти, к примеру, эти регионального мониторинга.
Я говорил уже неоднократно с разработчиками совокупностей видеонаблюдения за пожарами – это совокупности, каковые продаются конкретным клиентам, к примеру, региональным лесхозам. Они закупают эту совокупность и посредством нее выполняют мониторинг пожаров на собственной территории. И я бы весьма желал, дабы нам удалось договориться с ними и заинтересовать их, дабы они данной информацией обменивались и применяли отечественную карту пожаров, как площадку для обмена информацией.
Также, хочется, дабы была возможность разрабатывать технологии, и мы собираются вкладывать в это отечественные личные силы, как это будет вероятно. Это, к примеру, технологии прогнозирования пожароопасности на базе карты пожаров. на данный момент не существует прогнозных задымления распространения и моделей пожаров, это целый нетронутый пласт, а касается это весьма многих.
Вот вы живете, к примеру, в Москве и вам принципиально важно знать прогноз задымления из-за горящих где-то в соседней области либо в Подмосковье пожаров. Все мы пользуемся прогнозом погоды, но данный прогноз не включает ни при каких обстоятельствах информации о пожароопасности либо экологических угрозах. Будет ли такая информация включаться в метеорологическую данные в будущем – это вопрос будущего и вложения каких-то коллективных упрочнений.
Е.И.: Вы не думали о том, дабы сделать «Космоснимки» открытым краудсорсинговым проектом, дабы любой пользователь имел возможность додавать данные о пожарах?
Г.П.: У нас имеется пользователи, которым мы такие возможности воображаем. Это те, кто выезжает на пожары, но кроме того они на данный момент деятельно не додают данные. Я просто не вижу, к сожалению, возможностей у для того чтобы шага.
А вот добавление на карту техногенных источников – в том месте, где по спутниковым снимкам либо по картам возможно сделать вывод о том, что в этом месте находится какой-то антропогенный источник тепла, – это вправду необходимо сделать. Возможно, предложить сообществам, каковые занимаются открытыми данными, поучаствовать в этом проекте. Я легко до этого не добрался еще, но такие идеи были.
КАК РАФИНИРУЮТ РАСТИТЕЛЬНОЕ МАСЛО? А вот так: берут семечки и заливают их…ГЕКСАНОМ. (прим. Гексан – это органический растворитель, аналог бензина). После того, как из семечек выделяется масло, гексан удаляют парами воды, а то, что осталось – ЩЁЛОЧЬЮ. Потом полученное обрабатывается водяным паром под вакуумом, чтобы ОТБЕЛИТЬ и ДЕЗОДОРИРОВАТЬ продукт. И затем ЭТО разливают в бутылки и гордо именуют маслом. ПОЧЕМУ же такое растительное масло приносит ВРЕД? Да потому, что как ни обрабатывай, а остатки БЕНЗИНА и прочих ХИМИКАТОВ все равно содержатся в масле. Рафинированное масло, прошедшее ТЕПЛОВУЮ и ХИМИЧЕСКУЮ обработку, ОБЕДНЕНО белками, витаминами, фосфатидами, каротином и хлорофиллом. Его жирный состав отличается от первоначального, а УСТОЙЧИВОСТЬ к окислению ПОНИЖЕНА. А народ годами употребляет это маслице с бензинчиком и удивляется, что стареет быстро, что рак помолодел… Вот что происходит при производстве рафинированного растительного масла: экстракция с помощью нефтехимического растворителя (чаще гексан), потом пытаются этот растворитель выпарить, но нет никакой уверенности, что он удаляется до конца. Гексан очень токсичен. Экстрагирование масла производится в специальном аппарате - экстракторе - при помощи органических растворителей (чаще всего экстракционных бензинов - НЕФРАСов). В результате получается раствор масла в растворителе (так называемая мисцелла) и обезжиренный твёрдый остаток, смоченный растворителем (шрот). Из мисцеллы, шрота и растворителя производится экстрагирование масла (отгонка) в экстракторе. После экстракционного и прессового цехов полученный продукт отправляют на последующую очистку или рафинацию, очистку масла от сопутствующих органических примесей. К методам последней относят: -отстаивание -центрифугирование -фильтрацию -сернокислую и щелочную рафинацию -гидратацию -отбеливание -дезодорацию -вымораживание (охлаждение масла до 10-12 С° с целью формирования кристаллов воска, которые затем отфильтровывают) Далее рафинация - лишение его полезных смолистых и клейких веществ. В процессе гидратации удаляется лецитин (крайне важные элемент для каждой клетки тела), хлорофилл, витамин Е и минералы. Собственно, все самое важное для нашего организма, ради чего это масло и производилось ранее. Но и это не все. Поскольку масло еще полностью «не убито», то для окончательного отделения важных питательных веществ, являющихся нежелательной субстанцией, в него добавляют щелочной раствор, а для обесцвечивания - диатомовую землю (это составная часть динамита, прославившего Альфреда Нобеля, который представляет из себя диатомит, пропитанный нитроглицерином) Затем диатомит отфильтровывается от масла вместе с каротином (витамин А), хлорофиллом и остатками других питательных веществ.Очищение завершено. После этого масло подвергают дезодорированию при температуре свыше 230 градусов., затем его очищают на фракции путем охлаждения. Этот процесс называется демаргаринизация. На выходе получается продукт, лишенный всего, чем наделила его природа, а также цвета, запаха, вкуса и не обладающий никакой питательной ценностью для организма. Разве так еду производят? В процессе такой «очистки» происходит ломка и перекручивание молекул жирных кислот, что приводит к созданию молекул - уродов - трансизомеровжирных кислот, или – трансжиров. Рафинированные масла содержат до 25% трансжиров! Этих веществ в природе не существует! Поэтому организм не знает, как с ними справиться и не может вывести их наружу. С годами они накапливаются и создают большие проблемы владельцу организма: трансжиры чрезвычайно токсичны и и порождают тяжкие последствия – стресс, атеросклероз,ишемию, болезни сердца, рак, гормональные сбои (к примеру - ожирение) и т. д. Жарка на любом растительном масле кардинально изменяет его состав. При t 200-250 С (примерно эту температуру имеет раскаленная сковорода) происходит образование канцерогенных веществ и говорить о биологической ценности продукта уже нет смысла. Жир неизбежно впитывается и передает канцерогены в основной продукт – котлету, картофель и т. д. Пары гексана обладают сильным наркотическим действием. https://ru.wikipedia.org/wiki/Гексан Подсолнечное масло, описание и характеристики https://ru.wikipedia.org/wiki/Подсолнечное_масло #канцерогены #масло #растительное #трансжиры
