información general
El monitoreo operativo de incendios se realiza de acuerdo con los datos de 2 satélites: Aqua y Terra. Cada uno de ellos está equipado con una cámara MODIS que le permite tomar fotografías de la tierra en diferentes partes del espectro: desde el visible hasta el infrarrojo. Los satélites disparan al mismo territorio de 2 a 4 veces al día. La información recibida se procesa automáticamente.
La interpretación automática de los incendios se basa en una diferencia significativa en las temperaturas de la superficie terrestre y la fuente del fuego.
Los canales térmicos se utilizan para el análisis y la información de otros canales satelitales ayuda a separar las nubes. Después del procesamiento automático, se obtiene una máscara de esos píxeles de la imagen, cuya temperatura difiere significativamente de los "puntos calientes" o "puntos térmicos" circundantes. El tiempo de procesamiento es de 15 a 40 minutos desde el momento del sobrevuelo del satélite. ¡Recuerde que la hora de vuelo del satélite se indica en la hora del meridiano de Greenwich (UTS)! Hora de Moscú= UTS+4 horas!
Este método tiene una serie de limitaciones. Cualquier objeto que difiera en temperatura cae en "puntos calientes" (por ejemplo, bengalas en campos petroleros, plantas de energía térmica, techos con calefacción de grandes edificios). Algunos fuegos débiles no se tienen en cuenta debido a la pequeña diferencia de temperatura. Tampoco se tienen en cuenta algunos de los incendios que tuvieron lugar en los intervalos entre vuelos de satélite. Hay falsos positivos debido a la gran nubosidad.
Sin embargo, estos datos pueden y deben usarse para monitorear incendios, especialmente en áreas grandes donde no hay observación desde tierra.
Hay 3 algoritmos de procesamiento de imágenes:
1. Sistema de información sobre incendios para la gestión de recursos (FIRMS) Universidad de Maryland (EE. UU.)
2. Servicio de monitoreo de incendios ScanEx (SFMS) ScanEx RDC
3. Parte "Fuego" sistema de informacion monitoreo remoto ISDM-Rosleskhoz
Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas. El sistema FIRMS es más sensible, capaz de detectar fuegos muy débiles, pero da un gran número de falsas alarmas. SFMS es menos sensible, por lo tanto, pierde algunos de los incendios débiles, pero da muchos menos falsos positivos.
Uso
1. Para conocer el tiempo aproximado de adquisición de datos, debe consultar el horario de vuelo de 2 satélites.
Agua http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/aqua/
Tierra http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/terra/
Siga los enlaces a las páginas, seleccione el territorio deseado y la fecha.
Se abre la página con el esquema de sobrevuelo del satélite. 
El satélite toma una franja a lo largo de la trayectoria de vuelo. Un fragmento de dicha tira en la figura se indica con un contorno azul. El ancho de la franja topográfica en cada dirección desde la trayectoria (flecha verde) es aproximadamente igual a la mitad de la distancia entre trayectorias adyacentes (flecha naranja)
Los satélites vuelan sobre un territorio de 2 a 4 veces al día, respectivamente, por lo que se actualizará muchas veces la información sobre los puntos calientes. La información de los sitios se actualizará entre 15 y 40 minutos después del vuelo.
Puede ver termopuntos en sitios especiales o en el programa Google Earth
Sitios. Hay 3 principales ahora.
En mi opinión, el sitio más funcional y de carga rápida de Kosmosnimki http://fires.kosmosnimki.ru/
Proporciona datos SFMS predeterminados, le permite ver datos FIRMS 
Puede acercar o alejar con la lupa o la barra de zoom.
La casilla de verificación Imágenes espaciales le permite ver las últimas imágenes de satélite Aqua, Terra. Las imágenes solo son visibles hasta el noveno nivel de zoom.
Cualquier contorno dibujado, como un gran incendio visible en la imagen MODIS, se puede descargar (enlace "descargar archivo shp" debajo de los datos del área). También puede agregar sus propios contornos en formato vectorial (shapefile archivado).
Los puntos de acceso individuales son visibles en 8 niveles de aumento.
Puede ver los datos no solo de un día, sino también de cualquier período de tiempo, para esto debe hacer clic en el triángulo a la derecha de la fecha. Aparecerá un marco rojo, dentro del cual serán visibles los termopuntos. Su forma y tamaño se pueden cambiar moviendo el cursor alrededor de las esquinas o líneas. En dos cuadros, debe establecer las fechas de inicio y finalización.
El sitio web de FIRMS es simple y claro, aunque está en inglés. Lo malo es que tarda mucho en cargar. 
Si observa los marcadores, puede encontrar algo útil, por ejemplo, la inclusión de una capa con los límites de las áreas protegidas, la capacidad de cambiar de un mapa a un sustrato de las imágenes, información sobre la hora de la última actualización.
El sitio de la parte "Fuego" del sistema de información para el monitoreo remoto de ISDM-Rosleskhoz firemaps.nffc.aviales.ru/clouds/html/clouds_proj.html. También es sencillo. 
Si no desea escalar sitios, puede ver termopuntos en el programa "Google Earth"
Mapa incendios forestales, desarrollado por Scanex, muestra incendios en tiempo real tanto en Rusia (capa ScanEx) como en todo el mundo (capa FIRMS).
En la distancia, se ven círculos que muestran la fuerza aproximada y la escala de los incendios para cada área.
Cuanto más grande es el círculo, más focos hay en él.
Cuando se amplía el mapa, los incendios (o puntos calientes) se muestran como cuadrados rojos:
Además de las imágenes satelitales regulares, se pueden superponer fotografías diarias tomadas por los satélites TERRA y AQUA.
Esquemas de tiro: 
Las fotos en sí:
Un punto puede capturar varias fotos diferentes tomadas en diferente tiempo, en diferentes ángulos y con diferente nubosidad. Por lo tanto, para cambiar entre imágenes, puede hacer clic en ellas con el mouse.
Cuando hace clic en cualquier imagen, "cae hasta el fondo". No es intuitivo ni conveniente, pero te puedes acostumbrar. En cualquier caso, mirando un incendio en particular, puedes hacer varios clics seguidos para encontrar el mejor disparo.
Las áreas quemadas son visibles en tomas diarias como manchas de color marrón oscuro.
Por ejemplo, aquí puede ver no solo las "cicatrices" de los incendios de verano de este año, sino también las del año pasado, que ya han comenzado a sanar (marrón claro con un tinte verde):
instantánea del 17 de agosto de 2014
Algunos lugares más, cada uno de los cuales tiene más de 40 kilómetros de largo. Para entender la escala del desastre, hagamos una comparación: cada punto es más grande que San Petersburgo en área
instantánea del 17 de agosto de 2014
Pero en las imágenes diarias también hay cosas extrañas: los embalses (lagos y ríos) están pintados de rojo brillante (como incendios). Presuntamente, este efecto ocurre debido a que los satélites disparan en modos multiespectrales, y lo más probable es que el agua refleje aquellas partes del espectro que el satélite (o el software que procesa las imágenes) interpreta como "calientes".
En la foto - el Mar Negro
Y aquí hay un mapa animado de incendios en todo el mundo para 2012 (por meses). Puedes ver cómo cambia la intensidad y el número de incendios según la época del año.
La siguiente animación muestra qué tan rápido se puede propagar un fuego en la estepa con un fuerte viento.
Monitoreo de incendios forestales- sistema de seguimiento y control de peligro de incendio en el bosque según las condiciones climáticas, condición combustibles forestales ymateriales , fuentes de fuego y incendios forestales con el fin de desarrollar e implementar oportunamente medidas para prevenir incendios forestales y (o) reducir los daños causados por ellos. El monitoreo de incendios forestales se realiza organizacionalmente en 4 niveles: federal, regional, municipal y local. Sobre el nivel federal la organización del trabajo sobre el seguimiento de los incendios forestales se lleva a cabo por agencia Federal gestión forestal en Rusia; a nivel regional - los órganos de gestión forestal de las entidades constitutivas de la Federación Rusa; a nivel municipal y local - bosques y otras organizaciones, empresas e instituciones dedicadas a la silvicultura, así como las subdivisiones de Avialesookhrana involucradas en la detección y extinción de incendios forestales .
Teniendo en cuenta los medios utilizados para el seguimiento de los incendios forestales, se pueden distinguir los niveles terrestre, aéreo y espacial. Para la detección de incendios en tierra, se utilizan los siguientes medios técnicos:
- instalaciones industriales de televisión y complejos de telémetro láser de televisión;
- aeronaves pilotadas a distancia;
- radiogoniómetros-telémetros;
- estaciones de radares meteorológicos;
- instrumentos geodésicos para observar en un punto de humo;
- puestos de observación de incendios, cuyo número y ubicación deben garantizar la determinación del lugar de ocurrencia humo con una precisión de al menos 0,5 km.
Para patrullar la zona forestal desde el aire se utilizan pequeñas aeronaves, que presentan innegables ventajas en este campo de aplicación: bajo coste por hora de vuelo, aeródromos y mantenimiento poco exigentes y escaso daño medioambiental. El seguimiento de los incendios forestales cubre todo el territorio fondo forestal RF, donde se distinguen bosques activamente protegidos y no protegidos, así como territorios y áreas de agua contaminadas con radionúclidos. Los objetos de seguimiento son: situación previa al incendio; previsión de incendios forestales y situaciones de incendios forestales de emergencia; incendio forestal, que es la fuente factores perjudiciales y probable fuente de emergencia; situación posterior al incendio.
El seguimiento y control de la situación preincendio en el fondo forestal se realiza durante toda la temporada de incendios e incluye: observación, recopilación y procesamiento de datos sobre el grado de peligrosidad de incendio en el bosque según las condiciones climáticas; evaluación de grado peligro de incendio en el bosque según las condiciones climáticas según las escalas generales o regionales de peligro de incendios. Los siguientes parámetros se controlan en el territorio del fondo forestal: temperatura del aire; temperatura de derretimiento; la cantidad de precipitación; velocidad y dirección del viento. Además, se utiliza información sobre la presencia de actividad tormentosa. El criterio para el inicio de un alto peligro de incendio son los valores correspondientes del complejo. indicador de peligro de incendio en el bosque según las condiciones climáticas.
El seguimiento de los incendios forestales se basa en el uso de diversos medios para representar la superficie terrestre: imágenes del espacio y de aeronaves, mapas, diagramas. Al mismo tiempo, el material cartográfico principal para el seguimiento a nivel regional, municipal y local debe estar elaborado sobre una base topográfica precisa, tener una cuadrícula de coordenadas y reflejar el grado de peligrosidad de incendios forestales.
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Los datos de observación satelital son muy importantes para evaluar la propagación de incendios forestales, identificar sus fuentes, analizar el desarrollo del humo de los incendios, las áreas quemadas e identificar el riesgo de incendios.
La posibilidad de extinguir un incendio en un área pequeña, especialmente en condiciones de alto peligro de incendio, está determinada por la velocidad de detección. Así, lo más requisitos adecuados monitoreo operativo de bosques y incendios de turba corresponden a satélites de alta resolución radiométrica y alta frecuencia de levantamiento (series NOAA y EOS). Para monitorizar las consecuencias de los incendios es necesario utilizar satélites de alta resolución espacial.
Tareas monitoreo de incendios y sus consecuencias:
- detección de incendios, determinación de lugares de incendio;
- seguimiento y control del desarrollo de incendios;
- evaluación del peligro de incendio dentro de la temporada;
- prever los riesgos de incendios a largo plazo;
- evaluación del impacto del fuego. La combinación de imágenes antes y después de los incendios permite identificar áreas quemadas, determinar su área en el momento actual y evaluar los daños causados.
Consecuencias del impacto de los incendios forestales en ambiente y una persona:
- Económico: pérdida de madera, incl. daño a rodales jóvenes, recursos de manejo de bosques secundarios; Gastos de extinción, limpieza de áreas quemadas, etc.; trabajos de restauración; Pérdidas de otras industrias: terminación de transporte aéreo, ferroviario, camionero, marítimo, etc.
- Ambiental: contaminación por productos de combustión del aire, agua, suelo:
- destrucción de oxígeno;
- contaminación térmica;
- liberación masiva de gases de efecto invernadero;
- cambio de microclima;
- contaminación por humo y gas de la atmósfera;
- muerte de animales y plantas;
- disminución de la biodiversidad.
- Social: muerte y lesiones de personas directamente en la zona de incendio; deterioro de los indicadores psicofisiológicos de la población: físicos, emocionales, intelectuales, reproductivos, hereditarios; aumento de la incidencia de la población; reducción de la esperanza de vida.
Los canales térmicos se utilizan para detectar incendios. imágenes de satélite(Fig.1, Tabla. 1, 2.).
tabla 1. Rangos de longitud de onda.
Foto 1
| Rango | abreviaturas | ||
ruso |
inglés |
ruso |
inglés |
ultravioleta |
|||
Infrarrojo |
|||
cerca de infrarrojos |
|||
IR medio |
Infrarrojos de onda corta |
||
IR lejano |
Infrarrojos de onda media |
||
IR térmico |
Infrarrojos Térmicos |
||
microonda |
|||
Naves espaciales que permiten detectar incendios se presentan en tabla 1.
Tabla 2. Características de la KA.
KA/Instrumento |
NOAA/ |
TERRA(AGUA)/
|
LANDSAT/ |
TERRA/ |
Visibilidad, km. |
||||
Resolución radiométrica, bit |
NIR-8 |
|||
Resolución espacial, m |
RIN - 250-1000 |
NIR, SWIR - 30 TIR - 60 |
RIN - 15 |
|
Número de canales espectrales en el rango IR |
NIR-1 |
NIR-6 |
NIR-1 |
NIR-1 |
Los métodos de detección de incendios se basan en el análisis de las temperaturas de brillo en canales espectrales individuales.
El signo clave del fenómeno de búsqueda es un aumento local de la temperatura en el lugar de ignición.
La detección visual de incendios le permite determinar de forma rápida y precisa los umbrales para detectar anomalías térmicas. V caso general estos umbrales serán diferentes. Esto se debe principalmente al área y la temperatura de combustión, la época del año y el día, y las coordenadas geográficas del lugar del incendio.
La presencia de una fuente de combustión en el espectro visible está determinada por la presencia del principal signo de desciframiento de los incendios forestales: una columna de humo.
En la forma de la imagen, el foco se parece a un cono gris claro. Debe recordarse que las nubes cirros y estratos en su estructura y brillo pueden parecerse a las columnas de humo de los incendios forestales. Por lo tanto, aquellas partes de las imágenes del espectro visible, donde previamente se detectó un incendio forestal, se ven en el rango infrarrojo del espectro. En este caso, las columnas de humo de los incendios forestales prácticamente no son visibles.
Todos los métodos se basan en los siguientes principios:
- Análisis de distribución de señales dentro de ciertos canales espectrales de equipos de vigilancia;
- Regla de umbral para asignar un área de imagen (o píxel) a la clase correspondiente;
- Análisis estadístico de la distribución de características espectrales de secciones individuales de la imagen (o píxeles);
- Análisis de la fiabilidad de referir la señal registrada a la clase correspondiente.
Secuencia de procedimientos procesamiento de imagen espacial:
- Definición de canales informativos.
- aislamiento de nubes, cuerpos de agua y datos perdidos en imágenes en ciertos canales.
- Identificación de posibles lugares de incendio.
- Determinación de características espectrales locales de la superficie y registro de incendios por señales indirectas.
- Refinamiento de la detección teniendo en cuenta las características locales, aplicación de reglas complejas para determinar incendios.
- Análisis de la posibilidad de reconocimiento erróneo.
- Verificación de resultados de detección y toma de decisiones.
El algoritmo para la detección automática de incendios se implementa en software suministrado por ScanEx RDC:
- Visor de escaneo(para satélites de la serie NOAA). En la aplicación ScanViewer, los especialistas de ScanEx RDC implementaron un dispositivo que permite la detección automática de incendios forestales a partir de los datos del radiómetro AVHRR, que forma parte del sistema de medición a bordo del satélite serie NOAA. La combinación de algoritmos de detección automática con la visualización de imágenes visuales y la superposición de información cartográfica forma la base de una tecnología interactiva para la detección y seguimiento de incendios forestales. La desventaja de estos métodos es que solo los grandes incendios pueden determinarse con precisión.
- Procesador ScanEx MODIS(para satélites de la serie EOS). Para identificar y detectar rápidamente incendios en la aplicación ScanEx MODIS Processor, se utilizan algoritmos desarrollados para el dispositivo MODIS para determinar la ubicación de los incendios y su intensidad.
Técnica de detección de incendios
basado en una comparación de temperaturas (intensidades de la señal de entrada recibida por el radiómetro MODIS) de cada píxel en dos canales espectrales infrarrojos, 21 canales (4 µm T4) y 31 canales (11 µm T11). Esta técnica se implementa dentro del programa Scanex Modis Processor con la posibilidad de configuración de diálogo de parámetros de entrada y salida.
Se supone que cuanto mayor sea la temperatura de un píxel en el canal 21, mayor será la probabilidad de incendio. Del mismo modo, cuanto mayor sea la diferencia de temperatura en los canales es de 4 µm. y 11 µm. (dT411), mayor es el riesgo de incendio.
Una posible fuente de fuego se detecta de dos maneras:
- Los valores absolutos de cada uno de los valores de píxel anteriores (T4 y dT411) superan los límites permitidos establecidos en los parámetros de la máscara de fuego (por ejemplo, T4 está por encima de 360K durante el día o dT411 está por encima de 25K durante el día).
- El valor de la intensidad de la señal en el canal de 4 µm de algún píxel es muy diferente del entorno (por ejemplo, T4 > T4b + pT4.sdc*dT4b - la temperatura del píxel actual en estudio en el canal de 4 µm es superior a la temperatura promedio de los píxeles circundantes + la desviación estándar de la temperatura de los píxeles circundantes multiplicada por el coeficiente empírico (coeficiente de desviación estándar, generalmente pT4.sdc = 3)).
El programa tiene un conjunto de parámetros que son responsables de si este o aquel píxel se registrará como un incendio o no. La combinación de estos parámetros (máscaras de fuego) depende significativamente de la región. Por ejemplo, el territorio de estepa forestal de la región de Kurgan y la taiga de Ivdel tienen diferentes características de reflexión espectral en el rango térmico recibido por el radiómetro MODIS. Además, la combinación de estos parámetros depende de la estación (invierno, primavera, verano, otoño) e incluso de la época de ingreso.
- Módulo de software "Detección de incendios" al paquete de software de aplicación ERDAS Imagine con criterios (Tabla 3.).
Tabla 3Criterios para la detección de una anomalía térmica.
donde Т3р, Т34р, Т4р, - umbrales de temperatura, I2, I1 - intensidad de radiación en los canales 1 y 2.
Los umbrales de temperatura los establece el operador en los siguientes intervalos: T3r - 310-322 K; T34r - 7-15K; T4r - 275-285 K. De forma predeterminada, se establecen los siguientes umbrales de temperatura para el horario de verano: T3 = 312 K; T34 = 15K; T4 = 276 K.
Radiómetro MODIS (espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada) ( Pestaña. 4.) es uno de los instrumentos de imagen clave instalados a bordo de los satélites estadounidenses TERRA (en órbita desde 1999) y AQUA (en órbita desde 2002), que llevan a cabo la exploración de la Tierra desde el espacio en el marco del programa EOS (Earth Observing System) de la Agencia Aeroespacial Nacional (NASA). ) Estados Unidos.
Tabla 4Principal especificaciones MODÍS.
Números de canal |
Espectral rango(µm.) |
Ancho de barrido (km) |
Período de disparo |
Resolución espacial (m.) |
||
Visible (rojo) |
||||||
NIR (infrarrojo cercano) |
||||||
Visible (azul) |
||||||
Visible (verde) |
||||||
NIR (infrarrojo cercano) |
||||||
MIR (infrarrojo medio) |
||||||
Visible (azul) |
||||||
Visible (verde) |
||||||
Visible (rojo) |
||||||
NIR (infrarrojo cercano) |
||||||
TIR (infrarrojo térmico) |
||||||
El radiómetro MODIS permite el seguimiento operativo diario de los territorios, mientras que la frecuencia de observación depende de su tamaño y localización geográfica, así como el número de satélites utilizados.
La frecuencia de observación de un territorio separado cuando se dispara con un satélite es de 1 a 2 veces durante el día y la misma cantidad de veces durante la noche. Al disparar con dos satélites, la frecuencia de las observaciones se duplicará, de 4 a 12 veces al día (según la ubicación geográfica del territorio).
Para el uso práctico de los datos MODIS, se han desarrollado algoritmos para el procesamiento de datos primarios del radiómetro y se mejoran periódicamente; hay 44 productos de información estándar (módulos - MOD).
Para detectar anomalías térmicas e incendios se utiliza un módulo ( MOD14). Permite la pronta detección y seguimiento de incendios naturales (forestales), volcanes y otras anomalías térmicas con una resolución de 1 km. MODIS puede detectar un incendio en un área de menos de 1km2.
Los algoritmos para detectar incendios en modo automático se basan en una diferencia significativa entre las temperaturas de la superficie terrestre (normalmente no más de 10 a 25 C) y la fuente del fuego (300 a 900 C). En la imagen se captura una diferencia de casi 100 veces en la radiación térmica de los objetos, y la información de otros canales espectrales ayuda a separar las nubes.
El disparo con equipo térmico del espectrorradiómetro MODIS con una resolución espacial de 1 km permite detectar un incendio con un área de 1 ha o un incendio subterráneo con un área de 9 ha.
Los satélites de la serie NOAA están equipados con dos conjuntos de instrumentos: AVHRR (Radiómetro Avanzado de Muy Alta Resolución) (Tabla 5.) y un conjunto de equipos para el sondeo vertical de la atmósfera.
Las imágenes espaciales de los dispositivos de la NOAA permiten rastrear incendios principalmente a escala regional a través de imágenes de baja resolución espacial (1,1 km).
Tabla 5 Principales características técnicas del AVHRR.
Números de canal |
Rango espectral(µm) |
Ancho de barrido (km) |
Período de disparo |
Resolución radiométrica (bit) |
.) |
|
Visible (verde) |
||||||
NIR (infrarrojo cercano) |
||||||
3 A |
NIR (infrarrojo cercano) |
|||||
3 B |
NIR (infrarrojo cercano) |
|||||
TIR (infrarrojo térmico) |
||||||
TIR (infrarrojo térmico) |
||||||
Para identificar incendios utilizando el algoritmo "umbral" o "contextual" en etapa preliminar toda la información recibida de los satélites de la NOAA debe estar calibrada. Esto quiere decir que para el primer y segundo canal del equipo AVHRR, es necesario obtener los valores de albedo A1, A2, respectivamente. Y para los canales tercero, cuarto y quinto: los valores de la temperatura de radiación equivalente T3, T4 y T5, respectivamente.
Métodos de detección de incendios se basa en el uso de estimaciones de radiación para canales 3V, 4, 5 AVHRR, que corresponden al rango infrarrojo del espectro. los incendios se definen como valores extremos de radiación a lo largo del canal 3V (la radiación máxima de objetos a una temperatura de combustión de 800-1000K cae en esta área) AVHRR.
Las columnas de humo causadas por incendios están bien definidas en los canales 1 y 2 de AVHRR.
Para una identificación más precisa de los incendios, se utilizan algoritmos de umbral, después de lo cual se determina la temperatura de radiación en los canales 3 y 4. El AVHRR está calibrado para temperaturas de hasta 330 K.
Se sabe que el flujo máximo de radiación de un cuerpo negro calentado a una temperatura de 800-1000 K cae en la región infrarroja media del espectro electromagnético con una longitud de onda de 3-4 micrones. En base a las características del equipo AVHRR, los datos del tercer canal operando en el rango de 3.55-3.93 μm se toman como característica principal para el reconocimiento de una anomalía térmica.
Dado que la resolución espacial del equipo AVHRR es de 1,1 km, en el caso ideal es posible detectar objetos cuyas dimensiones lineales superen los 1,1 km. Y debido a la alta intensidad de radiación en el rango IR medio y la alta resolución radiométrica del equipo, se hace posible detectar anomalías térmicas de la naturaleza y naturaleza tecnogénica muchos tamaños más pequeños. En condiciones ideales de observación con máximo contraste M. Los canales 3 y 4 del equipo AVHRR tienen un principio. la posibilidad de detectar incendios con un área de 0.2-0.3 hectáreas.
El uso de solo un tercer canal (un umbral) en el algoritmo de umbral conduce a un número grande alarmas falsas. Esto se debe principalmente al reflejo de la energía de la radiación solar por los bordes de las nubes (el mayor número de falsas alarmas), la superficie del agua, la arena, las rocas abiertas, los pavimentos asfálticos y las estructuras de hormigón. Para evitar errores, es necesario utilizar datos de otros canales espectrales.
Algoritmos de umbral para la identificación de incendios:
- Algoritmo de Kaufman (1991): T3 > 316 K, T3-T4 > 10 K y T4 > 250 K. Aquí T3, T4, T5 son la temperatura de brillo de radio en los canales 3, 4 y 5 del equipo AVHRR, respectivamente.
- Algoritmo de Frans (1993): T3 > 320 K, T3-T4 > 15 K, 0< (T4-T5) < 5 К, A1 < 9%, где А1 - значение альбедо в 1 -м канале.
- Algoritmo de Kennedy (1994): T3 > 320 K, T3-T4 > 15 K, A2< 16%, где А2- значение альбедо во 2-м канале.
Si el elemento de permiso satisface las condiciones del algoritmo, entonces pertenece a la clase de incendios; si no cumple al menos una de estas condiciones, entonces - al fondo.
Todos estos algoritmos están enfocados a incendios de área e intensidad suficientemente grandes, lo cual es inaceptable para resolver los problemas de detección de una situación de incendio, ya que es importante detectar incendios en grado inicial su desarrollo con el fin de minimizar los costos de material para la eliminación de la fuente de ignición. Además, estos algoritmos son altamente indeseables para detectar la presencia de turba sobrecalentada en turberas.
Hasta la fecha, el centro de recepción y análisis de información aeroespacial del Ministerio de Emergencias de Rusia ha tomado como base Algoritmo de Kaufman (1) con umbrales "flotantes". Como se mencionó anteriormente, en la etapa de procesamiento preliminar de información del equipo AVHRR, se determinan focos obvios incendios naturales por la presencia de columnas de humo.
Después de la calibración de la imagen, se determinan las características de los focos identificados y el fondo adyacente a ellos, en base a los cuales se seleccionan los umbrales correspondientes. Después de analizar las características similares de la superficie subyacente dentro de la imagen, junto con las características de los incendios, se determinan umbrales "flotantes".
Sin embargo, no se debe confiar completamente en los resultados de la identificación de incendios utilizando estos umbrales, ya que pueden darse casos de reflexión de energía electromagnética desde los bordes de las nubes, y pueden aparecer falsas alarmas causadas por arena sobrecalentada y diversas formaciones tecnogénicas. Por lo tanto, los puntos dudosos que estén demasiado cerca de las nubes, cerca de ríos, mares, etc., deben someterse a una verificación adicional.
Una comprobación adicional consiste en analizar la reflectividad de los píxeles que nos interesan en el primer y segundo canal del equipo AVHRR. Si el valor de albedo en el primer canal es mayor que el valor de albedo en el segundo canal ( A1 > A2), entonces este punto en la gran mayoría de los casos se puede atribuir inequívocamente a una falsa alarma. pero hay casos en que hay dudas sobre la corrección de tal decisión (por ejemplo, la ausencia de nubes o arena). En este caso, clasificamos este punto como una posible fuente de fuego, si no hay información adicional sobre el área en consideración. Si los valores de albedo en el primer y segundo canal superan el 10-16% (dependiendo de las condiciones de observación), este punto también se clasifica como una falsa alarma. En todos los demás casos, se acepta la hipótesis de la presencia de una anomalía térmica en los puntos considerados.
Si el número de falsas alarmas es lo suficientemente grande, entonces el umbral para el tercer y/o cuarto canal puede incrementarse ligeramente. De esta manera, no es posible deshacerse por completo de las falsas alarmas y aún debe verificar la mayoría de los presuntos focos. Además, deliberadamente excluimos de la consideración los incendios de áreas pequeñas, lo que también es inaceptable.
La nubosidad es un medio opaco para la radiación IR, por lo que para los píxeles donde su tamaño ocupa más del 60-70% de la imagen, se selecciona automáticamente. Dado que las nubes son más frías que la superficie terrestre, es posible establecer el umbral de temperatura de brillo en el canal 4 o 5 del radiómetro con enmascaramiento de los píxeles de la imagen que no superan el valor umbral especificado.
Se propone tomar el estándar SHARP-2 de la Agencia Espacial Europea como algoritmo básico de detección de nubes para datos AVHRR. Este estándar proporciona una clasificación que divide los píxeles de la imagen en las siguientes clases: superficie del suelo (SL), agua, nubes.
La selección de nubes en la imagen original se realiza según las condiciones del estándar ESA SHARP-2:
- "Nublado" si A(2)/A(1) > 0,9 y A(2)/A(1)< 1,1&T4 < 294 К
- "Nublado" si Т4< 249 К
- "Nublado" si T4-T2 > 274 K y T4< 290 К
Los autores asumieron que estas condiciones no son adecuadas para determinar el límite de nubosidad/WP y para distinguir la "nubosidad discontinua" en el territorio de la parte europea de Rusia; por lo tanto, propusieron introducir una condición adicional. Tal condición es el análisis de las características de brillo del rango espectral 4.
En el análisis, se utiliza una condición adicional (4), en la que se analiza el RMS (4) de la temperatura de radiación equivalente en el rango espectral 4 del instrumento AVHRR, calculado sobre una ventana de 15x15 píxeles:
σ4≤σporo,
donde σthr es el umbral de temperatura de radiación equivalente en el rango espectral 4 del instrumento AVHRR sobre una ventana de 15x15 píxeles, cuyo valor se determina como resultado del estudio.
De acuerdo con los resultados del procesamiento de imágenes de prueba para la parte europea de Rusia (latitud norte 48-67), σpor = 1.3.
Dado que en los rangos espectrales de los canales 4 y 5 de los instrumentos AVHRR/2 (3) la influencia del Sol en las características de la imagen es mínima, la nubosidad se puede filtrar analizando el RMS de la característica de brillo. En este caso, el algoritmo contextual modificado tiene en cuenta no solo el valor RMS de las características de brillo de un píxel, sino también las condiciones del estándar SHARP-2 para datos AVHRR.
Para la prueba y contabilización en el algoritmo contextual modificado se seleccionan condiciones de clasificación del estándar SHARP-2, las cuales se tomaron como condiciones básicas. Para la prueba, se escribió un modelo para resaltar la superficie del agua. Para la imagen analizada X(x1,...,x5), los píxeles se clasifican según las características: "agua", "nube", "superficie terrestre". Como resultado de la clasificación, teniendo en cuenta las condiciones, se crean dos capas intermedias a partir de la imagen original en la superficie del agua y varias nubes. El primero, compuesto por 0 y 1, donde 0 corresponde a un píxel que se clasificó como ruido y 1 corresponde a un píxel que se clasificó como suelo. El segundo, compuesto por 0 y T3, donde 0 corresponde al píxel que se clasificó como ruido y T3 corresponde a la temperatura de radiación en el 3er canal AVHRR para el píxel que se clasificó como tierra.
Todos los píxeles clasificados como "agua" y "nublados" no se consideran en el análisis posterior de "presencia de señal".
Consistentemente, para cada píxel, se asigna un área local central de 15x15 píxeles. Para esta región, se consideran características de píxel de 5 canales. También se calcula el número de píxeles distintos de las clases "agua" y "nublado", y se calcula para ellos el valor medio de T3av.
Un signo de selección de señal es la condición: T3av > T3av.thr Si se cumple esta condición, se toma una decisión sobre la "presencia de un píxel con fuego".
El uso de un algoritmo contextual modificado permite reducir la probabilidad de una "falsa alarma" en un 10-15% para el territorio de las partes norte y central de Rusia. La ventaja natural de este algoritmo es el trabajo relativo y la independencia del ángulo del Sol y la hora del día. La mayor desventaja es la inoperancia del algoritmo contextual en caso de nubosidad en las regiones de textura de la imagen.
Tabla 7Principales características técnicas del escáner TM (Landsat 5).
|
Números de canal |
Rango espectral |
Ancho de barrido (km) |
Período de disparo |
Resolución radiométrica (bit) |
espaciopermiso natural |
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Visible (azul) |
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NIR (infrarrojo cercano) |
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NIR (infrarrojo cercano) |
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TIR (infrarrojo térmico) |
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MWIR (infrarrojo lejano) |
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Tabla 8 Principales características técnicas del radiómetro ETM+ (Landsat 7).
Números de canal |
Rango espectral |
Ancho de barrido (km) |
Período de disparo |
Resolución radiométrica (bit) |
Resolucion espacial |
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Visible (azul) |
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Visible (verde) |
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Visible (rojo) |
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NIR (infrarrojo cercano) |
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NIR (infrarrojo cercano) |
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TIR (infrarrojo térmico) ASTER (Radiómetro Avanzado de Emisión Térmica y Reflexión Espacial) ( Pestaña. 9)- radiómetro espacial avanzado Radiación termal y reflejos) es uno de los cinco sistemas de imágenes a bordo del satélite Terra, que combina una amplia cobertura espectral y una alta resolución espacial en los rangos visible, infrarrojo cercano (NIR), infrarrojo medio (MIR) e infrarrojo térmico. Tabla 9Principales características técnicas de ASTER.
La precisión radiométrica absoluta en las zonas espectrales es del 4% para el rango visible e infrarrojo cercano, y de 1-3 K para el rango térmico, dependiendo de la temperatura. Las zonas de rango térmico están diseñadas para registrar la temperatura de la superficie terrestre. Tabla 10Interpretación visual de imágenes espaciales.
Lista de fuentes
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Fuente: te-st.ru
En el sitio te-st.ru publicó una entrevista con G. Potapov. Publicamos el texto completo; se encuentra el original.
Hablamos con Georgy Potapov, jefe del proyecto Kosmosnimki-Fires, sobre el monitoreo, el procesamiento de datos satelitales y el uso del mapa de incendios.
E.I.: Cuéntanos, ¿cómo y cuándo apareció el proyecto Kosmosnimki – Pozhary?
G.P.: La historia del proyecto Kosmosnimki-Pozhary comenzó en 2010. Mucha gente recuerda cuál era la situación entonces con los incendios y la información sobre ellos: había un pánico informativo, debido al hecho de que había poca información. Al mismo tiempo, todos sabían que los bosques y las turberas ardían por todas partes. Todos respiraban smog, nocivo para la salud, pero prácticamente no había información: ¿qué se quema? ¿Dónde está ardiendo? ¿Hay un incendio cerca de tu cabaña? ¿Arde cerca de tu ciudad? ¿Adónde irá el humo en los próximos días?
Como parte de nuestra contribución para eliminar este hambre de información, en ScanEx hicimos un mapa público de los incendios y comenzamos a poner en él toda la información que pudimos extraer de la tecnología de monitoreo satelital.
Desde entonces, hemos lanzado una versión con cobertura global de incendios a través de la integración de datos de la NASA, la agencia aeroespacial de EE. UU. La NASA también es el operador de los satélites cuyos datos procesamos.
A principios de este verano, se produjo el segundo cambio importante: apareció la versión beta del servicio de notificaciones. Esto es lo que hemos querido hacer durante mucho tiempo: crear un servicio de comunicación. Gracias a este servicio, los usuarios podrán recibir información sobre la situación del territorio de su interés. Por ejemplo, si tiene una aplicación móvil, recibe información sobre advertencias o amenazas en las cercanías de su ubicación. También será posible recibir Email informes de incendios.
E.I.: ¿Y quién decide si esta situación es una amenaza y si hay que enviar una notificación?
G.P.: Ahora transmitimos toda la información: si hay información sobre un incendio en nuestro sistema, enviamos una notificación. Planeamos analizar más a fondo esta información en términos de amenazas, incluido dónde se puede propagar este incendio y qué puede amenazar. Por ahora, el análisis está en su infancia. Por ejemplo, se determinan todas las ciudades que están muy cerca de lugares donde ocurren incendios.
E.I.: ¿Se determina por un método de máquina? ¿Cómo entiende el sistema que hay un incendio en este lugar?
G.P.: Sí, lo es. sistema automático. Funciona sobre la base de algoritmos automáticos para el reconocimiento de anomalías térmicas utilizando canales infrarrojos de imágenes de satélite. El método se basa en la diferencia de temperatura en los canales infrarrojos, y si hay alguna anomalía térmica, el algoritmo la toma por un incendio. Luego, usando la configuración, se lleva a cabo una parametrización adicional de esta señal y luego se toma una decisión sobre si este punto es un incendio o no.
E.I.: Los datos que recibes de los satélites están en acceso abierto? ¿Cómo llegan a ti?
G.P.: La información de los satélites es open data, es información de los satélites americanos Terra, Aqua y NPP. El Programa de Observación de la Tierra de la NASA lanzó dos satélites, y ahora se les ha unido un tercero. Los satélites tienen un recurso limitado, por lo que es posible que algunos de ellos fallen con el tiempo. Pero, en general, en el futuro debería haber más de ellos, los datos de ellos, espero, estarán abiertos y podremos usarlos para varios propósitos, incluido el monitoreo de incendios.
Ahora los datos nos llegan de dos fuentes. La primera fuente es una red de centros ScanEx, centros de datos, de los cuales recibimos resultados de detección de incendios, colocamos estos resultados en un mapa, etc. Y la segunda fuente es información más nivel alto, que descargamos de los servidores de la NASA. De los servidores de la NASA, descargamos máscaras de fuego listas para usar: incendios identificados a partir de imágenes de satélite. Luego agregamos estos datos al mapa de la misma manera y los visualizamos como una capa separada. Si observa, hay dos capas en el mapa: incendios ScanEx e incendios FIRMS.
E.I.: ¿No los combinas en una sola capa?
G.P.: No, porque uno de ellos es más rápido y el otro da cobertura global. Así que ahora no los pegamos.
E.I.: ¿Por qué una de las capas es más eficiente y cuál es la diferencia entre ellas en el tiempo?
G.P.: Un par de horas, nos parece, en promedio. Debido a que los datos en los servidores estadounidenses se presentan con cierto retraso, hasta que el satélite vuela y deja caer la información, tal vez el retraso también esté asociado con la cadena de procesamiento. Pero la eficiencia es uno de los componentes del servicio de información, que es importante para los rescatistas y para los servicios que toman decisiones basadas en esta información. Para ellos, cuanto antes aprendan sobre el fuego, mejor, con menos medios y fuerzas podrán hacer frente a este fuego.
Además, como regla general, los rescatistas, los guardabosques y el Ministerio de Situaciones de Emergencia utilizan monitoreo integrado, tanto equipos de vigilancia en tierra, observadores que se sientan en las torres y cámaras de video instaladas en la torre, las imágenes desde las cuales el operador mira el centro de control. Pero hay grandes áreas donde no hay otra información disponible, excepto imágenes satelitales.
E.I.: ¿Y qué tan precisos son los datos? ¿Hubo situaciones en las que se determinó erróneamente un incendio?
G.P.: Sí, este es un problema común en general en los algoritmos automáticos. Siempre tiene una opción: o tiene información redundante, pero puede obtener muchos falsos positivos, o limita estos falsos positivos, pero al mismo tiempo puede perder alguna información. Esto es inevitable, e incluso si busca anomalías térmicas en una imagen de satélite, aún puede cometer un error y tomar una decisión equivocada sobre si una anomalía térmica en particular es un incendio o no.
Además, existe, por ejemplo, un problema como las fuentes de calor hechas por el hombre: tuberías de fábrica, bengalas, que se forman cuando se quema gas durante la producción de petróleo. Todo esto suele dejar una señal en el mapa de incendios. Pero tratamos de filtrar esas falsas alarmas simplemente trazando estos lugares en el mapa y creando una máscara que filtre estas señales falsas.
Si observa el mapa, hay bomberos amarillos para la capa ScanEx, marcados con un estilo diferente: estas son las fuentes probablemente hechas por el hombre, cuya base de datos estamos tratando de reponer tanto como sea posible.
E.I.: ¿Cómo se verifican los datos en este caso?
G.P.: Como dije, creamos una máscara de estos fuentes hechas por el hombre, es decir. somos simplemente puntos térmicos, incendios determinados a partir de datos satelitales, enmascarados en la vecindad de fuentes artificiales. Y simplemente marcamos las fuentes en el mapa: miramos imágenes de satélite, a veces cargamos una capa de Wikimapia para ver si hay algún tipo de planta o algún tipo de empresa minera en este lugar, de donde pueden surgir antorchas. .
Hay otra forma: la verificación automática, cuyo resultado luego se verifica manualmente. Este método le permite optimizar la búsqueda de fuentes tecnogénicas.
E.I.: ¿Pero no revisas cada nuevo incendio en el mapa?
G.P.: No, no revisamos cada nuevo fuego manualmente, nuestras manos simplemente no son suficientes para esto. Mostramos la información tal cual y decimos que son resultados automáticos obtenidos de esta forma. La decisión de si un punto de acceso determinado es un incendio o no depende del usuario final.
E.I.: ¿Cuántas personas están involucradas en el trabajo del proyecto?
G.P.: Todo se basa en tecnologías abiertas, y usamos algoritmos abiertos que aplicamos, implementamos y adaptamos hasta cierto punto, por lo que no hay muchas personas involucradas en este proyecto. En general, un grupo científico de una universidad estadounidense se dedica a estas tecnologías para detectar incendios a partir de imágenes de satélite, en cierta medida, los especialistas rusos están involucrados en esto.
Tenemos tres personas involucradas en este proyecto, combinándolo con el trabajo principal.
E.I.: ¿Kosmosnimki es un proyecto no comercial?
G.P.: El sitio público en sí es un proyecto no comercial. Pero también ofrecemos soluciones comerciales Sobre la base de este proyecto, trabajamos con los clientes: nos dedicamos a la implementación de tecnologías, consultoría, etc. Esas tecnologías que se desarrollaron para el mapa de incendios también se utilizan en pedidos comerciales.
Por ejemplo, en 2011 hubo un proyecto de interés del Ministerio de Recursos Naturales que, lamentablemente, luego pararon. Como parte de este proyecto, brindamos alertas de incendios en todas las áreas protegidas significado federal- Reservas, santuarios de vida silvestre, parques nacionales. Se envió información a las direcciones y administraciones de las respectivas reservas, advirtiéndoles de la amenaza de incendio dentro de los límites de la reserva o en la zona de amortiguamiento, es decir, cerca de este espacio natural protegido.
Como mostró la experiencia de la implementación de este proyecto, dicha información fue muy útil para ellos, porque a veces incluso se ven privados del acceso a Internet de alta velocidad y no pueden buscar en Internet información sobre los resultados del monitoreo espacial. Y como parte de este proyecto, recibieron SMS en sus teléfonos móviles: en mensajes recibieron las coordenadas del incendio detectado. Luego verificaron esta información en el terreno por su cuenta.
E.I.: ¿Ha habido situaciones en las que la tarjeta ayudó en un incendio o evitó las consecuencias?
G.P.: Por ejemplo, esta historia sobre las reservas naturales. Escuché varias veces sobre la reserva natural de Astrakhan: los muchachos fueron a apagar un incendio y les enviaron una notificación sobre otro. Salieron, realmente encontraron un fuego allí y lo apagaron rápidamente.
E.I.: ¿Qué tan rápido aparece la información sobre un incendio en el mapa?
GP: La información llega aproximadamente media hora después del paso del satélite. El satélite pasó volando, la información se procesó y luego estuvo disponible en el sitio. Cada satélite pasa dos veces por el mismo punto, y como se utilizan tres satélites, se obtienen seis levantamientos por día de un área. Esto significa que si ocurre un incendio en un área determinada, la información al respecto se actualizará seis veces durante el día.
E.I.: ¿Guardáis todos los datos de incendios?
G.P.: Sí, llevamos un archivo desde 2009. En general, el archivo de datos de estos satélites también está disponible para años anteriores, pero mantenemos nuestro propio archivo desde el inicio del proyecto.
E.I.: ¿Cuáles son tus planes para el futuro? ¿Cómo quieres desarrollar más el proyecto?
G.P.: En un futuro muy cercano, estamos planeando crear un recurso global que proporcionará información en todo el mundo. Además, esperamos que sea posible utilizar no solo datos satelitales, sino también otros datos, por ejemplo, datos de monitoreo regional.
He hablado muchas veces con los desarrolladores de sistemas de videovigilancia para incendios: estos son sistemas que se venden a clientes específicos, por ejemplo, bosques regionales. Compran este sistema y lo usan para monitorear incendios en su territorio. Y me gustaría mucho que pudiéramos llegar a un acuerdo con ellos e interesarlos, para que intercambien esta información y utilicen nuestro mapa de incendios como plataforma de intercambio de información.
Además, queremos ser capaces de desarrollar tecnologías, y tenemos la intención de invertir en esto nuestra propia fuerza, tanto como sea posible. Se trata, por ejemplo, de tecnologías de predicción de riesgos de incendio basadas en un mapa de incendios. Ahora no hay modelos predictivos para la propagación de incendios y humo, esta es una capa entera intacta, y esto se aplica a muchos. Aquí vives, por ejemplo, en Moscú y es importante que conozcas el pronóstico de humo debido a incendios que arden en algún lugar de la región vecina o en la región de Moscú. Todos usamos el pronóstico del tiempo, pero este pronóstico nunca incluye información sobre peligros de incendio o amenazas ambientales. Si dicha información se incluirá en la información meteorológica en el futuro es una cuestión de futuro y la inversión de algún tipo de esfuerzo colectivo.
E.I.: ¿Has pensado en hacer de Kosmosnimki un proyecto de crowdsourcing abierto para que cada usuario pueda añadir información sobre incendios?
G.P.: Tenemos usuarios a los que les presentamos tales oportunidades. Estos son los que van a los incendios, pero incluso ellos no están agregando información activamente ahora. Simplemente no veo, lamentablemente, las perspectivas de tal paso.
Pero agregar fuentes artificiales al mapa, donde se puede concluir a partir de imágenes satelitales o mapas que hay algún tipo de fuente de calor antropogénica en este lugar, esto realmente debe hacerse. Tal vez invitar a las comunidades de datos abiertos a participar en este proyecto. Todavía no me he puesto a eso, pero había tales ideas.