автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Оперативная оценка экономического ущерба от лесных пожаров по данным TERRA/MODIS

На правах рукописи

Романов Алексей Андреевич

ОПЕРАТИВНАЯ ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО УЩЕРБА ОТ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ ПО ДАННЫМ ТЕМШМООК

05 11 13 — Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2008

003167947

Работа выполнена в Институте космических и информационных технологий Сибирского федерального университета

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Кадпсин Валентин Борисович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор, Доррер Георгий Алексеевич кандидат технических наук, профессор, Сорокин Владимир Афанасьевич

Ведущая организация Сибирский филиал ФГУ «ВНЙИПО МЧС России»

Защита состоится «15» мая 2008 г. в 14 00 часов

на заседании диссертационного совета ДМ 212 099 05 при Сибирском федеральном университете по адресу 660074, г Красноярск, ул Киренского, 26, аудитория 417

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке

Сибирского федерального университета

Автореферат разослан «15» апреля 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук

Вейсов Е А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность. Лесные пожары (ЛП) являются значительной экологической проблемой для всей территории России, где сосредоточена большая часть бореального пояса нашей планеты Помимо негативных экологических последствий, ЛП наносят существенные экономические ущербы, связанные как со стоимостью самой древесины, так и с организацией их тушения В последнее время в нашей стране, и во всем мире, все больше возрастает интерес к проблеме оценки ущербов, связанных с лесными пожарами Возможны случаи, в которых весьма актуальны вопросы экономической целесообразности тушения ЛП, в особенности при обнаружении на подконтрольной территории нескольких крупных очагов При этом особое значение имеет оперативность обработки и анализа поступающих данных для своевременного принятия административно-управленческих решений Поэтому тема диссертационной работы является актуальной

Принятый в январе 2007 года лесной кодекс, и дополнительные поправки к нему, накладывают особые обязательства на субъекты РФ в вопросах лесопользования и лесоустройства В связи с этим для объединенного Красноярского края, где находится почти четверть всех лесов России, весьма важна проблема оперативной оценки экономического ущерба, наносимого ЛП

Сегодня как правило, ущербы, связанные с лесными пожарами, определяются после ликвидации самих ЛП, либо в конце пожарного сезона на основе площадной оценки гарей в рамках лесопожарной инвентаризации Причинами, по которым раньше не представлялось возможным организовать оперативную оценку экономических ущербов, являются

¡.Устаревшие базы лесотаксационных данных Эта проблема носит временный характер В связи с широким распространением новых технологических решений (например, таких как лазерные сканирующие системы, и др.), задача актуализации лесотаксационных данных получила новый этап развития На федеральном и региональном уровнях ведется работа по внедрению проектов создания детальных карт о состоянии лесного фонда России

2. Отсутствие спутниковых систем мониторинга больших территорий с высоким пространственным разрешением Источниками данных, по которым на сегодняшний день можно оперативно производить лесопожарный мониторинг таких регионов как Сибирь, являются спутниковые системы NOAA (сканер AVHRR) и TERRA (прибор MODIS) Пространственное разрешение пожарных каналов этих сканирующих систем— 1,1 и 1 км соответственно (при ведении съемки в надир) На основе данных MODIS можно с высокой точностью оценить площадь малоразмерного пожара, однако определить его координаты внутри квадратно километра не представляется возможным

В ближайшее время альтернативы спутниковым сканирующим системам для решения задач мониторинга ЛП не будет [1,2] Поэтому, разработка информационных средств оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров на основе спутниковых данных, является перспективным направлением, поскольку их внедрение в эксплуатацию

позволит сэкономить затраты на ликвидацию ЛП, а также повысить уровень лесопожарной охраны

Цель диссертационной работы состоит в проектировании информационной технологии комплексирования спутниковых и лесотаксационных данных для оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров, обнаруженных по радиометрическим данным сканера MODIS (спутник TERRA) Исходя из цели исследования, были определены следующие основные задачи-

1 Разработать метод оперативной оценки экономического ущерба от недавно зафиксированных ЛП по спутниковым данным низкого пространственного разрешения

2 Изучить особенности форматов представления радиометрических данных сканера MODIS Разработать модуль распаковки данных прибора MODIS для информационного обеспечения алгоритмов первоначальной оценки экономического ущерба от действующих ЛП

3 Разработать алгоритм формирования последовательности тушения обнаруженных на подконтрольной территории лесных пожаров, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным

4 Разработать метод оперативного прогнозирования величины экономического ущерба от недавно обнаруженных ЛП

Методы исследования. При выполнении работы использовались методы анализа и обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса, методы математической статистики, нейросетевые подходы, методы проектирования распределенных информационных систем. Научная новизна решения поставленных задач:

1 Предложен метод оперативного формирования информационного отчета об актуальной пожарной обстановке, на основе комплексной обработки радиометрических данных MODIS, который учитывает особенности архитектуры сканера, и позволяет исключить эффект наложения участков смежных сканов

2 На основе предложенного метода впервые разработан алгоритм оперативного определения экономического ущерба от лесных пожаров, позволяющий получить стоимостные оценки на первоначальной стадии их обнаружения В отличие от существующих на сегодняшний день методов инвентаризации, этот алгоритм не требует времени на получение и обработку данных сканирующих систем высокого пространственного разрешения

3 Предложен метод оперативного прогнозирования ущерба от действующих лесных пожаров, на основе вербализации нейронной сети, обучающей выборкой для которой являются результаты стандартных методов послепожарной инвентаризации

Научная и практическая ценность диссертационной работы. Впервые на русском языке подробно представлены характеристики форматов представления данных MODIS, и описаны средства доступа к ним Это может быть использовано как в образовательных процессах, так и при создании новых

программных средств тематической обработки радиометрических данных ТЕЬтА/МСЮВ Полученные в диссертации результаты могут служить основой для дальнейших разработок информационных технологий оперативного лесопожарного мониторинга, учитывающие влияние рельефа, и др важных параметров Предложенные в настоящей работе алгоритмы и методы могут быть адаптированы для реализации оперативной оценки экологического ущерба от действующих лесных пожаров

Представленная в диссертационной работе информационная технология позволяет в режиме реального времени оперативно производить предварительную оценку экономического ущерба от недавно зафиксированных ЛП Результаты работы могут широко использоваться администрациями регионов, федеральным агентством лесного хозяйства и другими заинтересованными службами в практике принятия административно-управленческих решений, связанных с работами по ликвидации пожаров Положения, выносимые на защиту:

1 Система алгоритмов для оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от недавно зафиксированных лесных пожаров

2 Реализация алгоритмов распаковки и тематической обработки данных ТЕКЯА/МОШБ на предмет детектирования ЛП, а также алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования ущерба от них, в виде распределенных модулей для информационной поддержки принятия решений по организации тушения лесных пожаров

3 Алгоритм оперативного формирования последовательности тушения ЛП, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались

на Всероссийской научно-практической конференции «Информатика и информационные технологии», КГТУ, Красноярск, 2004 г,

на Всероссийской научной конференции «Наука Технологии Инновации», НГТУ, Новосибирск, 2004 и 2005 гг,

на Всероссийской научно-технической конференции «Наука Промышленность Оборона», НГТУ, Новосибирск, 2004 и 2005 гг,

на Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплекс - проблемы и решения», СибГТУ, Красноярск, 2006 г;

на IV Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Институт космических исследований РАН, Москва, 2006 г,

на IV Международной конференции «Аэрокосмические методы и Геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве», Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, 2007 г,

на XI Международной научной конференции «Решетневские чтения», Сибирский государственный аэрокосмический университет, Красноярск, 2007 г

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 работ, из которых 2 статьи в рецензируемых отечественных научных журналах из списка изданий, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертаций кандидатов и докторов наук

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 82 наименований, содержит 22 рисунка и 16 таблиц Основной объем работы составляет 131 стр

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели и направления исследований, рассмотрены их новизна, научная и практическая значимость Также изложены основные положения, выносимые на защиту

Первая глава диссертационной работы является обзорной, и посвящена проблеме мониторинга лесных пожаров по данным системы ТЕШ1А/МСЮ1Б В этой части работы раскрыты основные особенности форматов представления собираемых ею радиометрических данных, описаны проблемы, связанные с их визуализацией; представлена характеристика библиотек доступа к ним Дано теоретическое обоснование детектирования лесных пожаров по спутниковым данным низкого пространственного разрешения Представлен обзор программных средств чтения данных МООК Обоснован выбор пожарных каналов МОБК в качестве основных источников информации для решения поставленных в диссертационной работе задач

По своим техническим характеристикам, гиперспектральная система МООК является усовершенствованным продолжением сканера АУНЕШ (спутник ГТОАА) Широкий спектральный диапазон прибора МОБК (0,414 мкм) обеспечивается 36-тью каналами При этом в диапазонах 620 - 670 и 841 - 876 нм съемка ведется с разрешением в 250 м, еще в пяти каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазона — с разрешением в 500 м, а в остальных 29 каналах (0,6 - 14 мкм) пространственное разрешение составляет 1 км Для решения задач лесопожарого мониторинга можно использовать следующие каналы, предусмотренные в конструкции сканера 21-ый (3,9293,989 мкм) и 31-ый (10,780- 11,280 мкм) По сравнению с тепловым каналом АУНЕЛ пожарный канал прибора МОБК имеет более высокий порог насыщения (500 К) Помимо этого, радиометрические данные, собранные с его помощью, кодируются 12-ти битными словами (у АУНЕШ 10-ти битными) Это позволяет на их основе более точно детектировать малоразмерные лесные пожары, площадь которых много меньше пространственного разрешения самого сканера Система ТЕИНА/МООК функционирует в режиме прямого вещания, что обеспечивает свободный доступ к собираемым ею данным, полоса обзора составляет около 2300 км, частота приема данных — минимум два раза в сутки Благодаря этому, сканер МОБК получил широкое распространение, и на сегодняшний день, он является единственным источником оперативных данных об актуальной пожарной обстановке на больших территориях

Для эффективного использования данных MODIS на стадии его проектировки были созданы специальные научные группы, силами которых были разработаны алгоритмы тематической обработки многоспектральных измерений параметров суши на предмет обнаружения ЛП, а также калибровки самого прибора И в настоящее время они поддерживают процессы сбора и обработки данных MODIS в масштабе всего земного шара. Однако эти материалы, имеющие глобальный характер для планеты в целом, не всегда применимы для качественных исследований отдельно рассматриваемых регионов Поэтому для решения прикладных задач, в некоторых случаях целесообразно разрабатывать собственные информационные приложения, учитывающие специфику конкретной задачи и региона исследований

По степени обработки данные MODIS делятся на продукты нескольких уровней Level 0 представляет собой первичный поток пакетов в PDS-файлах, где радиометрические данные записаны так, как они формируется сканером на борту спутника Продукты уровня Level 1 представляют собой результат распаковки данных Level О В них растровые данные собраны из «сырых» пакетов файлов формата PDS в многомерные массивы, удобные для оперирования с ними как с организованными наборами данных В результате распаковки из одного файла PDS формируется один файл уровня Level 1А Продукты Level 1В являются результатом калибровки данных Level 1А, в результате которой формируются четыре файла в формате HDF, которые содержат данные разных пространственных разрешений MODIS и дополнительные сведения Характерной особенностью данных, собранных радиометром MODIS, является географическая привязка, которую можно проводить сразу после их получения на станцию, так как она формируется на борту и передается непосредственно в потоке бортовой телеметрии Файл формата HDF состоит из совокупности наборов данных многомерных массивов и таблиц, а также метаданных, позволяющих правильно интерпретировать радиометрические данные сканера MODIS. Специально для доступа к продуктам Level 1В специалистами CIMSS (Cooperative Institute for Meteorological Satellite) был разработан интерфейс M-API (см рис 1) Набор инструментариев SDP облегчает решение некоторых задач обработки спутниковых данных Непосредственный доступ к радиометрическим данным MODIS, обеспечивают функции группы HDF При этом интерфейс M-API в некоторой мере упрощает процессы чтения данных сканера MODIS

s

Пользовательское приложение

SDP

M-API

HDF

I I I I I

Радиометрические да MODIS

Рисунок 1 - Интерфейсы доступа к данным Level 1В в формате HDF

Основной проблемой, часто проявляющейся при обработке данных MODIS, является эффект наложения частей соседних сканов изображения, так называемый «эффект бабочки» Это происходит вследствие кривизны поверхности Земли и конструкции сканера В результате возможно удвоение одних и тех же объектов на краях изображения с одинаковыми параметрами, что может отрицательно сказаться на точности детектирования пожаров

Сегодня предлагается несколько программных продуктов, по обработке спутниковых данных, в том числе и радиометра MODIS Однако, применительно к задачам, решаемым в диссертации, они имеют ряд недостатков В большинстве своем, эти программные пакеты ориентированы на решение широкого круга задач, посредством обработки спутниковых данных многих космических систем При этом у пользователя не всегда имеется возможность адаптировать реализованные в них алгоритмы обработки радиометрических данных, для достижения узконаправленных целей

Вторая глава работы посвящена подготовке информационных сведений для системы алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от лесных пожаров В этой части диссертации представлена реализация алгоритмов чтения радиометрических данных TERRA/MODIS, а также алгоритмов их тематической обработки на предмет обнаружения и оценки площади ЛП, в виде информационного модуля распаковки Основной целью разработки модуля являлось — представление в простом табличном виде информации об актуальной пожарной обстановке на исследуемой территории, которая содержит следующие сведения- количество ЛП, их координаты, площадь на момент обнаружения, удаленность от населенных пунктов и баз лесоохраны Для этих целей в качестве информационной основы были выбраны продукты сканера MODIS уровня первоначальной обработки Level 1В, так как они калиброваны и имеют географическую привязку

В данной части работы также предложен метод устранения «эффекта бабочки» на основе соотношений между геометриями реального и идеального (лишенного искажений) сканов MODIS рассчитывается массив смещений для всех пикселей относительно границ идеального скана Реализованный в модуле распаковки стандартный алгоритм детектирования лесных пожаров

усовершенствован предварительной обработкой данных MODIS на предмет устранения проблемы удвоения пожарных пикселей.

Функциональным ядром модуля распаковки является интерфейс чтения радиометрических данных M-API, а в качестве хранилища выходных результатов автором работы был выбран SQL-Server (рис. 2). Пользовательский интерфейс модуля позволяет настроить его работу в двух режимах: простом и автоматическом. Первый предполагает выбор конкретного файла данных в формате HDF для его последующей обработки. Во втором режиме модуль распаковки с заданной периодичностью проверяет каталог, содержащий файлы

уровня обработки Level 1R_

Level IB

"Ж

Пользовательский интерфейс модуля

M-API

Рисунок 2 - Схема взаимодействия между модулем распаковки и сервером

Помимо этого, интерфейс пользователя модуля распаковки предполагает возможность редактирования всех основных параметров (пороги для яркостных температур; размер апертуры матрицы соседних пикселей; соотношение между регистрируемой высокотемпературной зоной и площадью ЛП) реализованных в нем алгоритмов тематической обработки данных MODIS: пороговый алгоритм обнаружения лесных пожаров [3,4], и метод оценки площади ЛП [5]. Интерфейс модуля позволяет также редактировать справочную информацию, хранящуюся на сервере (лесотаксационные данные; сведения о базах лесоохраны и имеющихся на них технических средствах тушения ЛП, и др.).

Архитектура модуля распаковки данных Level 1В, спроектирована как клиентское приложение, которое может быть запущено на отдельно выделенном от сервера компьютере. Это позволяет распределить нагрузку между несколькими вычислительными машинами. Результат функционирования модуля — набор табличных данных, который является составной частью информационной основы для системы алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от ЛП. В нем также содержатся расчеты величины погрешностей оценок площадей обнаруженных пожаров: коэффициент вариации и доверительные интервалы для каждой оценки площади пожара, которые учитываются в дальнейшем при определении экономического ущерба.

Третья глава диссертации посвящена разработке методов оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров. Здесь дано понятие лесного пожара, приведены его основные характеристики, описана классификация типов ЛП. Представлена сводная характеристика существующих на сегодняшний день моделей низовых лесных пожаров (в

настоящей работе во всех расчетных моделях пожары рассматриваются как низовые, с произвольной формой, близкой к эллипсу)

Экономический ущерб от действующих ЛП, обнаруженных посредством обработки данных системы ТЕКИА/МОБВ (результат функционирования модуля распаковки), предлагается разделять на две составляющие

• актуальная — на момент обнаружения,

• прогнозируемая — связанная с вероятным развитием пожара

В рамках предлагаемой ниже системы алгоритмов оперативной оценки экономического ущерба от ЛП, вводится понятие удельной цены одного гектара леса внутри пожарного пикселя (где обнаружен ЛП) При этом, точность оценки пропорциональна полноте доступных лесотаксационных данных Удельную цену одного гектара предлагается определять, основываясь на цене леса внутри каждой лесотаксационной единицы, которая является базовой составляющей при стандартных инвентаризационных методах оценки ущербов Для ее формирования предлагается использовать следующую расчетную формулу, которая учитывает стоимость одного кубического метра конкретного типа древесины и ее запас.

с_ев. с.+а, с.+а, см+дд сд) е> (1)

бс/7

где 2, — запас крупной, средней, мелкой и дровяной древесины, а С, — соответствующая цена, ()ср — средний запас древесины на гектаре, — общий запас лесотаксационной единицы, С — стоимость одного гектара внутри лесотаксационной единицы в руб/га, на основании которой, согласно нормативным документам о ставках платы за единицу объема лесных ресурсов, формируется удельная стоимость гектара леса внутри пожарного пикселя Описание процессов подготовки и импорта лесотаксационных сведений на сервер данных содержится в приложении к работе

Ущерб на момент обнаружения лесных пожаров

В этой части работы предлагается метод оперативной оценки экономического ущерба, связанного только со стоимостью древесины, охваченной и поврежденной огнем обнаруженных ЛП Ущерб, связанный с затратами на доставку технических средств тушения и пожарных бригад к месту ЛП, является составной частью прогнозируемого экономического ущерба, так как за время доставки площадь пожаров и их периметры изменятся

Результатом работы модуля распаковки, представленного во второй главе диссертации, являются сведения об актуальной пожарной обстановке По данным с пространственным разрешением в 1 км2 не представляется возможным определить, в какой именно части пикселя находится ЛП, и также нельзя точно охарактеризовать его форму Весьма достоверно существует лишь возможность оценить площадь ЛП, по найденной площади высокотемпературной зоны Формально пиксель и обнаруженный внутри него пожар могут быть представлены, как показано на рис 3

и

1km

Рисунок 3 - Схематичное представление пожарного пикселя

Здесь 5" — площадь ЛП, L — границы лесотаксационных единиц,j як — характеризуют координаты пожарного пикселя общей площадью 5=1 км2 По паре j, к можно определить административный район, лесхоз и лесничество, где зафиксирован ЛП Стоимость одного гектара леса внутри пожарного пикселя (Q]k) предлагается сопоставить со случайной величиной, математическое ожидание которой имеет вид

M(QJk) = tc, р„ (2)

где с, — цена гектара леса z-ой лесотаксационной единицы, которая определяется по формуле (1),р, — геометрическая вероятность, равная S/S, где S, — площадь z-ой лесотаксационной единицы, п — количество таксационных единиц внутри пожарного пикселя, Qjk — удельная цена гектара площади внутри пожарного пикселя Таким образом, расчетную величину экономического ущерба Щк) на момент обнаружения пожара в пределах исследуемого7,¿-пикселя можно оценить по формуле

UJk=S'M(.QJk), (3)

где 5" — площадь лесного пожара.

Это значение актуальной составляющей ущерба является средней величиной Чем выше точность детализации лесотаксационных данных, тем меньше абсолютная разница между реальной величиной экономического ущерба и его расчетным значением (3) Общий экономический ущерб по всем пожарным пикселям п на момент обнаружения всех лесных пожаров, будет определяться как сумма каждого расчетного значения Цк

U = ±UJk (4)

Точность оценки актуальной составляющей ущерба от ЛП Поскольку удельная цена одного гектара леса (2) представляется случайной величиной (подчиняющаяся закону нормального распределения), то для определения точности оценки актуальной составляющей ущерба можно использовать доверительные интервалы и коэффициент вариации В данном случае дисперсия (д) величины Q.t будет иметь вид

пожарного пикселя, <5 = ^-^= — статистическая величина, ограничивающая

3 = 1 Л с,'с,) , (5)

I <

где р, — геометрическая вероятность, соответствует площади г-ой лесотаксационной единицы в гектарах; с, — удельная цена одного гектара Таким образом доверительный интервал для величины, характеризующей удельную цену одного гектара леса внутри пожарного у,£-пикселя, вычисляется по формуле

Q^=M(QJk)-S«cc«M(QJk) + S = Q2, (6)

где- б, и д2— мин и макс значения величины цены гектара леса внутри

Я

у/п

доверительный интервал, л, — коэффициент надежности оценки Коэффициент вариации для величины стоимости одного гектара леса внутри пожарного пикселя

У = (7)

Щй]к)

В диссертации согласно формулам (5,6) для величины актуальной составляющей экономического ущерба на момент обнаружения ЛП производится расчет её мин и макс значения, точность первоначальной оценки ущерба от лесного пожара характеризуется коэффициентом вариации (7) Прогнозируемый экономический ущерб

Прогнозируемый ущерб от действующего лесного пожара, помимо затрат на доставку техники и бригад к месту тушения, связан с его развитием Можно выделить следующие основные явления, характеризующие этот процесс продвижение фронтов, увеличение площади и периметра ЛП Все это взаимосвязано между собой, и обуславливается множеством факторов местности, где происходит пожар Существует несколько моделей динамики распространения низовых лесных пожаров, содержательный обзор большинства из которых представлен в работах [6,7] Природа лесного пожара очень многообразна, поэтому многие модели ЛП основываются на большом количестве параметров, и вследствие чего не применимы для решения задачи оперативного прогнозирования ущерба по спутниковым данным низкого пространственного разрешения

В настоящей работе прогнозирование площади пожара основывается на регрессионной зависимости между скоростью ветра и скоростью распространения огня Для ее формирования автором были проанализированы результаты экспериментов, представленные в работах Ротермела [8,9] Главным критерием выбора этих работ являлся тот факт, что они основывались на значениях всего пяти параметров, которые можно относительно легко определить по спутниковым, метео- и лесотаксационным данным, влагосодержание лесных горючих материалов (ЛГМ), скорость ветра, запас ЛГМ, глубина и плотность слоя Анализу были подвергнуты результаты 12-ти экспериментов, каждому из которых соответствовало уникальное значение

скорости распространения огня В качестве математического инструмента для анализа был взят метод наименьших квадратов Для регрессионной зависимости выбрана линейная форма, так как более полное полиномиальное уравнения регрессии в данном случае получить невозможно

/ = 1 273 х,-46571 х2 + 74 265 х3 +15 932 х4 -3 806 х5 -25 691, (8) где х, — скорость ветра в м/с, х2 — запас лесных горючих материалов, кг/м2, х3 — глубина слоя, м, х4 — плотность слоя, кг/м3, х5 — влагосодержание лесных горючих материалов В работе была проведена проверка статистической значимости всей регрессии (8), а также отдельных ее коэффициентов Согласно таблице значений /-распределения Стьюдента, значимыми являются только коэффициенты при х2 и х3 В первую очередь это можно объяснить качеством исходных данных, а именно насколько полно они покрывают пятимерное пространство всех экспериментов Это также говорит о том, что эксперименты проводились в близких по характеристикам условиях (возможно рельеф, атмосферное давление, и/или др физические параметры были одинаковыми) Однако, проверка по критерию Фишера показала хорошую значимость всего уравнения (8) в целом в шесть раз превышено значение минимального порога Поэтому, в предлагаемой в настоящей работе информационной технологии оперативной оценки ущерба от ЛП, скорость распространения огня оценивается по выражению (8) Такие параметры как плотность слоя, его глубина и запас горючего материала, предполагается получать из имеющихся лесотаксационных данных на подконтрольный регион В том случае, если некоторые из них отсутствуют, можно использовать экспериментальные значения Методика определения влагосодержания ЛГМ по данным сканера МОШв подробно представлена в работе А И Сухинина [10] Помимо этого, существует возможность задавить значения параметров регрессии (8), руководствуясь опытом экспертов При отсутствии метеосводок на местность, где обнаружен ЛП, скорость ветра задается двумя значениями (мин и макс возможными), и прогнозируемая составляющая экономического ущерба (ПСЭУ) рассчитывается для двух крайних оценок скорости распространения огня

ПСЭУ от действующего лесного пожара зависит от размеров, которые он примет по истечению некоторого периода времени, который связан с принятием управленческих решений, доставкой технических средств и бригад к месту обнаружения, тушением ЛП (выбором метода локализации) Чтобы определить параметры лесного пожара на конкретный момент времени, в данной части работы была адаптирована (для использования радиометрических данных МОИБ) математическая модель лесных пожаров, предложенная в работе Г А Доррера [11] Согласно этой модели, скорость с которой увеличивается периметр лесного пожара, определяется по формуле

Г, =0 12 у к, (9)

где у — скорость распространения огня, которую можно оценить по регрессии (8), Ур — соответствующая скорость увеличения периметра ЛП, параметр к вычисляется по выражению

где а и Ъ — полуоси эллипса ЛП, от которых зависит значение его е— эксцентриситета е Чем выше скорость ветра, тем больше эллипс лесного пожара вытянут вдоль главной оси (рис 4)

5

Рисунок 4 - Схематичное представление площади, пройденной лесным пожаром и высокотемпературных зон

Здесь заштрихованная область 5 характеризует пройденную огнем площадь, / — зоны внешнего фронта ЛП, которые находятся в стадии «горения» — высокотемпературные области внутри пожарного пикселя

Согласно работам [11], всю выгоревшую в результате лесного пожара площадь можно оценить по следующей формуле

где Та — время с момента обнаружения ЛП до момента принятия управленческого решения, Тд — время доставки техники, Г,— время локализации ЛП(14), г — коэффициент, характеризующий процесс распространение ЛП до заградительной полосы (зависит от метода локализации)

По данным километрового разрешения МСЮК невозможно точно определить форму пятна пожара Поэтому была произведена оценка интервала возможных значений для параметра к (10)

-я<,к<л (12)

8 4

Случай, при котором пятно ЛП примет форму идеального круга или

прямой мало вероятен в реальных условиях, и на практике к не примет

«граничных» значений интервала (12) Для оценки скорости увеличения

периметра пожара (9), предлагается учитывать значение коэффициента к

пропорциональное величине скорости ветра минимальному соответствует

4 7

значение -я, максимальному--л

8 8

Время локализации лесного пожара вычисляется по формуле

т (т°+т>+т), (13)

V -V

я Р

где V, — скорость локализации, это параметр, характеризующий технологию тушения ЛП (определяется исходя из параметров выбранной технологии тушения) более подробно представлен в работе СН Орловского [12], т характеризует время распространения фронта ЛП до заградительной полосы В диссертационной работе делается предположение, что в большинстве случаев отношение полуосей эллипса лесного пожара близко к

— = ^ И поэтому, применительно к формуле (11) значение эксцентриситета

принимается равным е-0,943 Таким образом, прогнозируемая составляющая экономического ущерба от лесного пожара 11']к внутри исследуемого ],к-пикселя, может быть оценена по формуле

^ = (14)

где М(<2ук) — удельная цена одного гектара леса внутри пожарного ],к-пикселя, 5 — площадь лесного пожара на момент времени Т, вычисленная формуле (11) согласно выбранной технологии тушения и методу локализации

Полный прогнозируемый ущерб от пожара (1]к \ связанный с доставкой технических средств тушения, пожарных бригад к месту обнаружения ЛП с координатами ],к, и со стоимостью его локализации, предлагается определять по следующей формуле

21к=Г Тд Сд+Тг С.+1ГЛ, (15)

где Сд — стоимость часа доставки технических средств тушения и пожарных бригад и С, — стоимость часа локализации ЛП выбранным методом, / = 2 — коэффициент, характеризующий время возврата технических средств и бригад, и']к — прогнозируемая составляющая экономического ущерба на момент времени Т Для формулы (15) момент времени, на который рассчитывается прогнозируемый экономический ущерб, следует определять как сумму

Т = 2Тд+Тл, (16)

где Тд — время доставки техники, Тл — время локализации ЛП Таким образом, время Т будет характеризовать момент, когда пожар будет потушен, и соответствующие технические средства возвращены на место постоянной дислокации

Представленные в третьей главе работы формулы первоначальной оценки экономического ущерба от ЛП, реализованы в виде информационного модуля оперативной оценки ущерба, пользовательский интерфейс которого позволяет редактировать каждый из основных параметров расчетных моделей Здесь не учитывался ряд важных факторов, влияющих на процесс развития лесного пожара и на соответствующую величину ПСЭУ, а именно параметры рельефа местности, а также тот факт, что каждая точка фронта ЛП движется с собственной скоростью, а форма эллипса не всегда точно характеризует

природу пожара Тем не менее, по предложенному в этой части работы методу оперативной оценки прогнозируемой составляющей экономического ущерба, можно производить предварительные расчеты В пятой главе работы представлены направления повышения точности оперативных оценок

В четвертой главе представлено решение задачи оперативного формирования последовательности, согласно которой следует тушить недавно обнаруженные лесные пожары, чтобы общий ущерб от них был минимальным Рассматривается проблема, возникающая при обнаружении нескольких крупных ЛП Поскольку материальные и технические ресурсы баз лесоохраны лимитированы, то задача определения последовательности, по которой следует тушить ЛП, весьма актуальна Ситуация рассматривается по конкретно заданному числу пожаров, обнаруженных на определенный момент времени на подконтрольной территории одной базы Предполагается, что выбор технологии локализации и соответствующих технических средств тушения, зависит от сложившихся условий В формализованном виде эту задачу можно представить следующим образом найти min^O), где F(x) — вещественная функция и-мерного аргумента х = (х1,х2, ,х„) Поскольку критерием оптимизации является экономический ущерб, то вид F(x) будет зависеть от функций алгоритмов, характеризующих скорость распространения огня, увеличения периметра ЛП и скорость прироста его площади, описывающие величину ущерба на конкретный момент времени В данном случае, вектор параметров х представляет собой набор следующих временных интервалов

• время с момента обнаружения до принятия решения о тушении ,

• время доставки/возврата техники и пожарных бригад,

• время, затраченное на ликвидации каждого ЛП в отдельности При этом вектор ж задается относительно конкретного пожара, то есть

рассматривается ситуация, когда в процессе тушения находится один пожар, а остальные развиваются Так как количество пожаров, стоимость процессов доставки и тушения ЛП определены заранее, они не являются переменными параметрами, и их соответствующий вклад в целевую функцию будет константой Поэтому, вектор х можно свести к одной переменной времени t с внешними ограничениями Исходя из представленного выше описания, предлагается следующая целевая функция, характеризующая общий экономический ущерб от всех лесных пожаров

Ft(*) = t,U,(t) + TS С* +г* с\

(17)

Здесь п — количество ЛП, к — порядковый индекс, характеризующий последовательность тушения, С/, (0 — ущерб от его лесного пожара на момент времени t, связанный с потерей древесины (3), Скд — цена часа доставки технических средств тушения до к -го пожара, С* — цена часа локализации пожара с порядковым индексом к, согласно выбранной технологии, Fk{t) — ущерб от всех зафиксированных ЛП, образующийся в случае, если первым потушен пожар с индексом к. Каждое слагаемое представленной целевой

функции (17) зависит от времени I Коэффициенты г* и г* характеризуют временные интервалы необходимые для доставки/возврата технических средств тушения до/от пожара с порядковым индексом к, и время ликвидации соответственно

> (<тд,

тд Тд<1<(Тд+Т„),

гкд = • при И 7

1-Тд-Тл (Тд + ТД) <1 < (2Тд + Г,),

2Г, *><2Г,+Г,)

о /<7;,

/-Г4 фи 2;^Г4+Г„(18) о / > 7", + Г

где — время доставки технических средств тушения до пожара с индексом к, Тя — время ликвидации пожара к согласно выбранной технологии, г — время, при котором фиксируется величина общего ущерба от всех пожаров, при условии, что первым ликвидируют пожар с индексом к Условие (18) учитывает тот факт, что в процессе ликвидации пожара с индексом к, остальные ЛП в количестве п-1 будут развиваться и вносить свой вклад в общий ущерб, связанный с потерей древесины Ниже кратко представлен алгоритм формирования требуемой последовательности

• На первоначальном этапе, все обнаруженные лесные пожары индексируются (их число п) Далее, по выражению (17) определяется величина общего экономического ущерба для каждого из числа п обнаруженных ЛП При этом значение целевой функции Рк{{) рассчитывается на момент времени, когда пожар с индексом к будет потушен и технические средства возвращены на базу После расчетов ищется Наивысший приоритет в последовательности, согласно которой следует тушить все зафиксированные пожары, будет соответствовать порядковому индексу к

• На втором шаге пожар, индекс которого был учтен на предыдущем этапе, исключается из общей выборки, и величина прогнозируемого экономического ущерба вычисляется для каждого из оставшихся и-1 пожаров Далее ищется новый минимум целевой функции тт^ (г), и следующий номер искомой последовательности будет соответствовать новому порядковому индексу к Затем этот шаг повторяется для всех оставшихся п - 2 пожаров, и т д

В итоге будет сформирована требуемая последовательность, согласно которой общий экономический ущерб от всех лесных пожаров, зафиксированных на подконтрольной территории одной базы, будет минимальным

Прогнозирование ущербов. Предложенный выше алгоритм можно также использовать для прогнозирования общего минимального экономического ущерба от зафиксированных по спутниковым данным лесных пожаров Однако его существенным недостатком является отсутствие в нем

возможности учитывать факторы рельефа и изменений ветра, которые мо1уг весьма сильно повлиять на ход развития пожара Успешное применение моделей развития ЛП на данном этапе осложняется отсутствием подробных рельефных карт При этом спутниковые данные низкого пространственного разрешения МОБК трудно применимы для использований в расчетных моделях характеристик рельефа Учет всех возможных факторов, которые влияют на процессы распространения огня, на практике очень трудно реализуем В силу описанных причин, формализовать полный набор признаков и создать явный алгоритм точного прогнозирования экономического ущерба от действующих ЛП не представляется возможным В связи с этим, предлагается использовать нейросетевой подход

В качестве программной модели нейрокомпьютера был выбран продукт «Нейропро» [13,14] От других существующих на сегодняшний день нейросетевых имитаторов, данная программная оболочка отличается наличием развитых возможностей по упрощению сети с последующим построением ее вербального описания Это в свою очередь позволяет использовать результаты моделирования при разработке собственных программных модулях, реализуя при этом требуемые пользовательские интерфейсы

В качестве информационной основы формирования набора примеров для обучения нейросети, были выбраны отчетные сведения за предыдущий год (данные Федерального агентства лесного хозяйства по Красноярскому краю на 1 ноября 2006 года) В качестве «задачника» взят следующий набор данных

• Наименование лесхозов,

• Количество пожаров,

• Общая площадь пожаров.

В качестве «ответов» была использована величина, характеризующая сумму, состоящую из расходов по тушению ЛП и экономических потерь от пострадавшей в огне древесины Число примеров обучающей выборки соответствовало числу лесхозов в Красноярском крае (58), общее количество пожаров — 862 В процессе создания сети число нейронов и слоев варьировалось с целью подбора оптимальной структуры (двухслойная сеть по 8 и 10 нейронов)

Функциональные возможности программы «Нейропро» по вербализации полученной нейросети использовались для разработки информационного модуля прогнозирования экономических ущербов В результате чего был создан инструмент, позволяющий прогнозировать величину ущербов по координатам обнаруженных лесных пожаров, их общей площади и количеству Основной целью этой разработки являлось реализация возможности контроля функционирования системы алгоритмов, предложенных в главе 3 работы и реализованных в информационном модуле оперативной оценки ущербов

Пятая глава работы содержит описание разработанных автором информационных модулей, теоретическое обоснование которых изложено в предыдущих главах Ниже на рисунке 5 представлена их общая структура Стрелками показано движение информационных потоков между модулями,

являющимися составной частью технологии оперативной оценки

экономического ущерба от пожаров по данным ТЕКЛА/МОР! Б

_#__

Вход - '

Радиометрические данные М00181еуе11В

Распаковка данных, Детектирование ЛП, Определение координат пожарных пикселей, их принадлежность к базе лесоохраны, итд

Определение площади высокотемпературной зоны пожарных пикселей, Оценка площади БП

Модуль распаковки

Таблицы лесотаксационных данных

Таблицы характеристик технологий тушения ЛП

Справочники, административные районы, лесопарки, лесничества, базы лесоохраны, ит.д

Вспомогательные

таблицы, Архивные таблицы

^ Серверная часть

Оценка актуальных ущербов

Оценка прогнозируемых ущербов

Модуль оценки

Формирование последовательности тушения ЛП

Прогнозирование ущерба

Модуль прогнозир.

С.

Информационный отчет

Выход

Рисунок 5 - Структура модулей и реализованных алгоритмов

В данной части работы представлены также направления, по которым можно усовершенствовать предложенные в диссертации алгоритмы (повысить точность оперативной оценки и прогнозирования ущерба от ЛП) В качестве основных можно выделить следующие три 1) создание регрессионных моделей оценки скорости распространения огня для конкретных типов подконтрольных территорий (для большего числа элементов лесотаксационной сетки), 2) построение нейросетей, учитывающие результаты инвентаризации по отдельным областям подконтрольных регионов, 3) создание таблиц корректирующих коэффициентов, на основе первоначальной оценки и последующей инвентаризации

Дата/Время 28 06 20/11 33 31 Лесотаксовый район Первый Воет -Сиб

Административный район Минусинский Разряд таксы 2

Лесничество (лесопарк) Минусинское Площадь, Га 2,67

Лесхоз Минусинский Актуальный ущерб, руб 869

Лесничество/координаты Знаменское/ Прогнозируемый ущерб, руб 24863

Расстояние, км Погрешность оценок

Населенный пункт 1 Площадь, Га

Населенный пункт 2 Минимальная 2,43

Авиаотделение Ермаковское Максимальная 2,91

Пункт базирования Шушенское Коэффициент вариации, % 12

Авиакомпания Багульник Ущерб, руб

Расстояние, км 48 Минимальный 852

Способ доставки Ми-2 Максимальный 886

Технология тушения АЛП-0,2 ВН-22, В,о,1 Коэффициент вариации, % 9

Основные результаты работы и выводы:

В диссертации представлена информационная технология оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров, обнаруженных по спутниковым данным системы ТЕККА/МСЮК, которая позволяет за короткий промежуток времени произвести

- Предварительный расчет минимального экономического ущерба от пожаров,

- Формирование последовательности, согласно которой следует тушить ЛП (какой из пожаров тушить первым), чтобы ущерб от них был минимальным,

- Прогноз величины экономического ущерба от лесных пожаров

Предложенные алгоритмы и расчетные модели могут быть адаптированы

для более точных сканирующих систем В работе также описаны направления, по которым возможно усовершенствование представленной информационной технологии, с целью достижения более высоткой точности предварительных расчетов Главной особенностью представленной в работе технологии является то, что она обеспечивает получение оценок экономического ущерба на стадии обработки оперативных данных лесопожарного мониторинга, тогда как остальные технологии требуют время на обработку спутниковых данных высокого пространственного разрешения, либо— результаты стандартных методов инвентаризации (непосредственное изучение гарей)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложена система алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от действующих лесных пожаров, связанных с затратами на их ликвидацию и поврежденной огнем древесины На основе регрессионной зависимости между скоростью распространения огня и некоторых параметров местности разработана модель, характеризующая развитие лесного пожара Решена задача формирования последовательности тушения недавно зафиксированных пожаров, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным Предложен метод

оперативного прогнозирования величины экономического ущерба от пожаров Разработанные в процессе исследований расчетные модели и алгоритмы ориентированы на использование данных сканирующих спутниковых систем низкого пространственного разрешения

На основании предложенных в работе алгоритмов и методов выполнено проектирование информационных модулей, которые могут быть использованы для поддержки принятия административно-управленческих решений при организации процессов ликвидации лесных пожаров Результаты диссертации могут быть использованы при разработке информационных систем оперативной оценки экологического ущерба от крупных лесных пожаров, по количественным оценкам выбросов продуктов пиролиза и сгоревшего в результате пожаров кислорода

Автор работы предполагает дальнейшее развитие предложенных в диссертации алгоритмов, в частности по таким направлениям как совершенствование методов прогнозирования ущербов от действующих лесных пожаров, повышение их точности, усовершенствование моделей распространения огня и прироста площадей пожаров, посредством учета более широкого круга факторов

Литература, цитируемая в автореферате:

1 Сухих, В И Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве [Текст] Учебник / В И Сухих — Йошкар-Ола МарГТУ, 2005 -392 с

2 Барталев, С А Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений [Текст] • автореф на соиск ученой степ докт тех наук 01 04 01 - приборы и методы эксп физики / Барталев Сергей Александрович - М, 2007 - 48 с

3 Сухинин, А И Космические методы в мониторинге лесных пожаров и их последствий [Текст] / А И Сухинин // Сибирский экологический журнал -1996 -№ 1 -С 85-92.

4 Kaufman,Y J Remote sensing of biomass burning in the tropic [Текст] / Y J Kaufman, С J Tucker, and I Fung//J Geophys.Res , 1991 P 9927-9939

5 Dozier, J A method for satellite identification of surface temperature fields of subpixel resolution/Remote Sensing of Environment, 1981 №11, P 221-229

6 Weber R О Modelling fire spread through fuel beds // Prog Everg Combust Sci 1990 Vol 17 P 65-82

7 Гришин,AM Математические модели лесных пожаров [Текст] / AM Гришин -Томск Изд-воТГУ -1981 -277с

8 Rothermel, Richard С A mathematical model for predictmg fire spread m wildland fuels Res Paper INT- 115 Ogden, UT Intermountain Forest and Range Experiment Station, Forest Service, U S Department of Agriculture, 1972 40 c

9 Rothermel, Richard С How to predict the spread and intensity of forest and range fires Gen Tech Rep INT-143 Ogden, UT Intermountain Forest and

Range Expenment Station, Forest Service, U S Department of Agriculture, 1983 161 c

10 Сухинин, А И Оценка влагосодержания лесных горючих материалов по радиационной температуре [Текст] / А И Сухинин, Е И Пономарев , Инт космических исследований - М, 1998 - 26 с - Библиогр с 24-25 -Деп в ВИНИТИ 15 02.02, № 1144-В98

11 Доррер, Г А Математические модели динамики лесных пожаров [Текст] / Г А Доррер - М Лесная промышленность, 1979 - 160 с

12 Орловский, С Н Лесные, степные и торфяные пожары, практика их тушения в условиях Сибири [Текст] Учебное пособие / С Н Орлоский -Красноярск КрасГАУ, 2003 - 167 с.

13.Программный нейро-имитатор [Электронный ресурс] программная оболочка создания нейронных сетей — Режим доступа http //neuropro ru

— Яз рус

14 Царегородцев, В Г Извлечение знаний из таблиц данных при помощи обучаемых и упрощаемых искусственных нейронных сетей [Текст] автореф на соиск. ученой степ канд тех наук 05 13 11 -математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей / Царегородцев Виктор Геннадьевич

- Красноярск, 2000 - 19 с

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в следующих работах:

1 Романов, А А Предварительная обработка данных радиометра MODIS (КА TERRA) для решения прикладных задач / А А Романов, В Ю Ромасько, В Б Кашкин // Исследование Земли из космоса, № 5 — М НАУКА РАН, 2007 - С 44-49

2 Романов, А А Информационная система детектирования лесных пожаров и оперативной оценки экономических ущербов от них по данным радиометра MODIS (спутник Terra) // Проблемы использования и охраны ресурсов Красноярского края, Вып 9 - Красноярск КНИИГиМС, 2007 -С 44-47

3 Романов, А А Информационная технология оценки экономических ущербов от лесных пожаров по данным сканера MODIS (спутник TERRA) // Материалы XI Международной науч конф., памяти акад М Ф Решетнева -Красноярск СибГАУ, 2007 С 94-95.

4 Романов, А А Первоначальная оценка экономического и экологического ущербов от лесных пожаров по данным радиометра MODIS с использованием нейросетей // Материалы IV Международной конференции «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» - М МГУЛ, 2007 -С 118-121

5 Романов, А А Комплексная оценка экономических и экологических ущербов от действующих лесных пожаров по данным радиометра MODIS

(спутник Terra) / С Н Орловский, А А Романов // Вестник КрасГАУ, № 15 -Красноярск КрасГАУ, 2006 - С 113-118.

6 Романов, А А Применение радиометрических данных сканера MODIS для оценки ущербов от лесных и степных пожаров // Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплекс - проблемы и решения», Том I - Красноярск СибГТУ, 2006. -С 83-90

7 Романов, А А Оценка экологических и экономических ущербов от лесных пожаров по данным радиометра MODIS // Сборник статей по материалам Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Выпуск 3 - М ИКИ РАН, 2006. (электронная версия)

8 Романов, А А Информационная система мониторинга лесных пожаров по данным радиометра MODIS (спутник TERRA) // Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Наука Промышленность Оборона» —Новосибирск НГТУ,2005 -С 159-160

9. Романов, А А Детектирование лесных пожаров по данным по данным радиометра MODIS // Материалы Всероссийской научной конференции «Наука Технологии Инновации» - Новосибирск НГТУ, 2004 - С 57-58

10 Романов, А А Проблемы усвоения данных спутникового дистанционного зондирования // Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Наука Промышленность Оборона» - Новосибирск. НГТУ,2004 -С 164-166.

11 Романов, А А Лесопожарный мониторинг по данным радиометра MODIS // Межвузовский сборник научных трудов «Информатика и информационные технологии» - Красноярск ИПЦ КГТУ, 2003 С 150152

Романов Алексей Андреевич Оперативная оценка экономического ущерба от лесных пожаров по данным ТЕБЖАУМООК Автореф дисс на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано в печать 11 04 2008. Заказ № 853 Формат 60x90/16 Уел печ л. 1,3 Тираж 100 экз ИПК Сибирского федерального университета 660074, Красноярск, ул Киренского, 28

Введение

Глава 1. Мониторинг лесных пожаров по данным сканера MODIS 15 (спутник TERRA)

1.1 Характеристика прибора MODIS

1.2 Уровни представления радиометрических данных MODIS

1.3 Формат хранения данных уровня Level 1В

1.4 Чтение радиометрических данных сканера MODIS

1.5 Интерпретация радиометрических данных MODIS

1.6 Тематическая обработка данных на наличие лесных пожаров

1.7 «Эффект бабочки» 36 1.8. Обзор программных средств чтения данных MODIS 37 Выводы к главе

Глава 2. Подготовка информационных сведений для системы 41 алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования ущерба от лесных пожаров

2.1 Распаковка данных MODIS

2.2 Детектирование лесных пожаров по данным сканера MODIS

2.3 Относительная погрешность оценки площади лесного пожара

2.4 Устранение «эффекта бабочки» 52 Выводы к главе

Глава 3. Система алгоритмов оперативной оценки и 58 прогнозирования экономического ущерба от лесных пожаров

3.1 Понятие «лесной пожар»

3.2 Требование к лесотаксационным данным

3.3 Оценка экономического ущерба на момент обнаружения 68 лесных пожаров

3.4 Прогнозируемый экономический ущерб от лесных пожаров 72 Выводы к главе

Глава 4. Формирование последовательности тушения лесных 89 пожаров. Прогнозирование величины ущерба

4.1 Общая постановка задачи

4.2 Формализация задачи

4.3 Выбор метода оптимизации. Решение

4.4 Прогнозирование экономического ущерба от лесных пожаров 96 Выводы к главе

Глава 5. Применение результатов диссертационной работы

5.1 Структура взаимодействия между модулями

5.2 Настройка и интерфейсы модулей

5.3 Повышение точности предложенных в работе алгоритмов 1 18 Выводы к главе 5 119 Основные результаты работы и выводы 120 Список использованных источников

Актуальность. Лесные пожары (далее ЛП) являются значительной экологической проблемой для всей территории России, где сосредоточена большая часть бореального пояса нашей планеты [1]. Помимо негативных экологических последствий, ЛП наносят существенные экономические ущербы, связанные как со стоимостью самой древесины, так и с организацией их тушения (доставкой техники, пожарных бригад к месту ликвидации, и пр.). В последнее время, как в нашей стране, так и во всем мире, все больше возрастает интерес к проблеме оценки ущербов, связанных с лесными пожарами. Возможны случаи, в которых весьма актуальны вопросы экономической целесообразности тушения ЛП, в особенности при обнаружении на подконтрольной территории нескольких крупных очагов. При этом особое значение имеет оперативность обработки и анализа поступающих данных, для своевременного принятия административно-управленческих решений. Поэтому тема представленной диссертационной работы является актуальной.

Принятый в январе 2007 года лесной кодекс, и дополнительные поправки к нему, накладывают особые обязательства на субъекты РФ в вопросах лесопользования и лесоустройства [2]. В связи с этим, для объединенного Красноярского края, где находится почти четверть всех лесов России, особенно важна проблема оперативной оценки экономических ущербов, наносимых лесными пожарами.

Сегодня как правило, ущербы, связанные с лесными пожарами, определяются после ликвидации самих ЛП, либо в конце пожарного сезона на основе площадной оценки гарей в рамках лесопожарной инвентаризации (например, обработка спутниковых данных высокого пространственного разрешения) [3]. Можно определить две основные причины, по которым раньше не представлялось возможным организовать оперативную оценку экономических ущербов от действующих лесных пожаров на больших территориях:

Основной причиной являются устаревшие базы лесотаксационных данных — в течение ряда лет в нашей стране на многих территориях не проводилась инвентаризация лесного фонда должным образом (иногда она вообще не проводилась). Следствием этого стала непригодность лесотаксационных информационных баз, в особенности для оперативных оценок экономических ущербов от лесных пожаров. Однако данная проблема носит временный характер. В связи с широким распространением новых технологических решений, например, таких как лазерные сканирующие системы [4], задача актуализации лесотаксационных данных получила новый этап развития. На федеральном и региональном уровнях ведется работа по принятию и внедрению проектов создания детальных карт о состоянии лесного фонда России (например, решение IV Международной конференции «Аэрокосмические методы и Геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве», Постановление правительства РФ №310 от 22 мая 2007 г. и др.).

Второй причиной является отсутствие спутниковых систем мониторинга больших территорий с высоким пространственным разрешением. Единственными источниками данных, по которым на сегодняшний день можно оперативно производить лесопожарный мониторинг на больших площадях (таких как регионы Сибири или Дальнего востока), являются спутниковые системы NOAA (сканер AVHRR) и TERRA/AQUA (прибор MODIS). Пространственное разрешение пожарных каналов этих сканирующих систем — 1,1 и 1 км соответственно (при ведении съемки в надир). На основе радиометрических данных сканера MODIS (порог насыщения пожарных каналов которого выше, чем у AVHRR) можно с высокой точностью оценить площадь малоразмерного пожара, однако определить его координаты внутри квадратно километра не представляется возможным.

В ближайшее время альтернативы спутниковым сканирующим системам для решения задач мониторинга ЛП не будет [5,6]. Поэтому, разработка информационных средств оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров на основе спутниковых данных, является перспективным направлением, поскольку их внедрение в эксплуатацию позволит сэкономить затраты на ликвидацию ЛП, а также повысить уровень лесопожарной охраны в целом. Это и определяет актуальность исследований, представленных в настоящей работе.

Цель диссертационной работы состоит в проектировании информационной технологии комплексирования спутниковых и лесотаксационных данных для оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров, обнаруженных по радиометрическим данным сканера MODIS (спутник TERRA). Исходя из цели исследования, были определены следующие основные задачи:

1. Разработать метод оперативной оценки экономического ущерба от недавно зафиксированных ЛП по спутниковым данным низкого пространственного разрешения.

2. Изучить особенности форматов представления радиометрических данных сканера MODIS. Разработать модуль распаковки данных прибора MODIS для информационного обеспечения алгоритмов первоначального определения экономического ущерба от действующих ЛП.

3. Разработать алгоритм формирования последовательности тушения обнаруженных на подконтрольной территории лесных пожаров, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным.

4. Разработать метод оперативного прогнозирования величины экономического ущерба от лесных пожаров, недавно обнаруженных по спутниковым данным.

Краткая характеристика поставленных задач. Радиометрические данные сканера MODIS представляются и хранятся в иерархическом формате HDF, который является довольно сложным. Сегодня предлагается несколько различных программных продуктов для обработки радиометрических данных, представленных файлами формата HDF. Однако функциональные возможности большинства из них не всегда применимы для реализации лесопожарного мониторинга больших территорий, а также оперативной оценки ущербов от ЛП на основе данных MODIS.

В силу архитектуры сканера MODIS и кривизны поверхности Земли, при обработке радиометрических данных иногда проявляется эффект наложения частей смежных сканов (на краях снимков), в результате чего происходит удвоение объектов с одинаковыми параметрами, что может отрицательно повлиять на качество детектирования пожаров.

На сегодняшний день отсутствуют методы оценки экономических ущербов от действующих лесных пожаров, а также методы прогнозирования ущербов от них, где в качестве основных входных данных используются оперативные сведения со спутниковых систем низкого пространственного разрешения.

Методы исследования. При выполнении работы использовались: методы анализа и обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса; методы математической статистики; нейросетевые подходы; методы проектирования распределенных информационных систем. Научная новизна решения поставленных задач: 1. Предложен метод оперативного формирования информационного отчета об актуальной пожарной обстановке, на основе комплексной обработки радиометрических данных MODIS, который учитывает особенности архитектуры сканера, и позволяет исключить эффект наложения участков смежных сканов.

2. На основе предложенного метода впервые разработан алгоритм оперативного определения экономического ущерба от лесных пожаров, позволяющий получить стоимостные оценки на первоначальной стадии их обнаружения. В отличие от существующих на сегодняшний день методов инвентаризации, этот алгоритм не требует времени на получение и обработку данных сканирующих систем высокого пространственного разрешения.

3. Предложен метод оперативного прогнозирования ущерба от действующих лесных пожаров, на основе вербализации нейронной сети, обучающей выборкой для которой являются результаты стандартных методов послепожарной инвентаризации.

Основная идея работы заключается в разработке информационной технологии объединения данных различных источников для оперативного анализа актуальной пожарной обстановки с целью минимизации экономических затрат от недавно зафиксированных ЛП (по данным TERRA/MODIS). Представляемую в данной работе информационную технологию предварительной оценки экономического ущерба можно охарактеризовать тремя сегментами:

Первый — обеспечивает оперативность обнаружения лесных пожаров на подконтрольной территории; производит оценку качественных и количественных характеристик актуальной пожарной обстановки (количество ЛП, их координаты и площадь на момент обнаружения; расстояние до базы лесоохраны; удаленность от населенных пупктов).

Во втором сегменте производится оценка экономического ущерба от лесных пожаров на момент их обнаружения, а также определяются прогнозируемые ущербы, связанные с возможным развитием ЛП, затратами на их ликвидацию и соответствующими потерями древесины.

В третьем сегменте предлагаемой в работе технологии решается задача оперативного формирования такой последовательности тушения обнаруженных пожаров, при которой общий экономический ущерб от них будет минимальным.

На данном этапе первый сегмент ориентирован на использование радиометрических данных, получаемых при помощи сканера MODIS. В будущем, при появлении сканирующих систем более высокого пространственного разрешения и имеющих пожарные каналы, но при этом с такой же широкой полосой обзора, эта технология может быть адаптирована на использование данных новых сканирующих приборов. Предложенные модели и алгоритмы, представленные в диссертационной работе, реализованы в виде распределенных информационных модулей, которые могут быть интегрированы в действующие системы мониторинга лесных пожаров, с целью повышения эффективности процессов лесоохраны. В соответствии с выше указанными сегментами автором была сформирована структура диссертационной работы.

Научная и практическая ценность диссертационной работы. Впервые на русском языке подробно представлены характеристики форматов представления данных сканера MODIS, и описаны средства доступа к ним. Это может быть использовано как в образовательных процессах, так и при создании новых программных средств тематической обработки радиометрических данных TERRA/MODIS. Полученные в диссертации результаты могут служить основой для дальнейших разработок информационных технологий оперативного лесопожарного мониторинга, учитывающие влияние рельефа, скорости ветра и других важных параметров. Предложенные в настоящей работе алгоритмы и методы могут быть адаптированы для реализации оперативной оценки экологического ущерба от действующих лесных пожаров (по количеству выделившихся в результате ЛП продуктов пиролиза и сгоревшего кислорода), что имеет особое значение для нашей страны в условиях соблюдения норм Киотского протокола к рамочной конвенции ООН об изменении климата.

Представленная в диссертационной работе информационная технология позволит в режиме реального времени оперативно производить предварительную оценку экономического ущерба от недавно зафиксированных лесных пожаров. Результаты работы могут широко использоваться администрациями регионов, федеральным агентством лесного хозяйства и другими заинтересованными службами в практике принятия административно-управленческих решений, связанных с работами по ликвидации лесных пожаров на подконтрольных территориях. Внедрение разработанных алгоритмов повысит уровень лесопожарной охраны. Положения, выносимые на защиту:

1. Система алгоритмов для оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от недавно зафиксированных лесных пожаров.

2. Реализация алгоритмов распаковки и тематической обработки данных TERRA/MODIS на предмет детектирования ЛП, а также алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования ущерба от них, в виде распределенных модулей для информационной поддержки принятия решений по организации тушения лесных пожаров.

3. Алгоритм оперативного формирования последовательности тушения ЛП, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались: па Всероссийской научно-практической конференции «Информатика и информационные технологии», КГТУ, Красноярск, 2004 г.; на Всероссийской научной конференции «Наука. Технологии. Инновации», НГТУ, Новосибирск, 2004 и 2005 гг.; на Всероссийской научно-технической конференции «Наука. Промышленность. Оборона», НГТУ, Новосибирск, 2004 и 2005 гг.; на Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплекс — проблемы и решения», СибГТУ, Красноярск, 2006 г.; на IV Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Институт космических исследований РАН, Москва, 2006 г.; на IV Международной конференции «Аэрокосмические методы и Геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве», Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, 2007 г.; на XI Международной научной конференции «Решетневские чтения», Сибирский государственный аэрокосмический университет, Красноярск, 2007 г.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 работ, из которых 2 статьи в рецензируемых отечественных научных журналах из списка изданий, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертаций кандидатов и докторов наук.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из: введения, пяти глав, заключения, списка цитируемой литературы из 82 наименований; содержит 22 рисунка и 16 таблиц. Объем работы составляет 131 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Первая глава диссертации является обзорной, и посвящена проблеме мониторинга лесных пожаров по радиометрическим данным, получаемым при помощи сканера MODTS, установленного на космическом аппарате TERRA (NASA, США) [7]. Здесь раскрыты основные особенности форматов представления радиометрических данных прибора MODIS; описаны проблемы, связанные с их визуализацией; представлена характеристика библиотек доступа к ним. Изложено теоретическое обоснование детектирования лесных пожаров по спутниковым данным низкого пространственного разрешения. Представлен обзор существующих на сегодняшний день основных программных средств чтения данных MODIS, представленными файлами формата HDF.

Вторая глава диссертационной работы посвящена подготовке информационных сведений для системы алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от обнаруженных лесных пожаров. В данной части работы представлена реализация алгоритмов чтения радиометрических данных системы TERRA/MODIS, а также алгоритмов их тематической обработки на предмет обнаружения и оценки площади ЛП, в виде информационного модуля распаковки данных MODIS. Предложен алгоритм устранения эффекта наложения частей смежных скапов, проявляющийся при обработке данных сканера.

Третья глава диссертации посвящена разработке методов оперативной (предварительной) оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров. Здесь дано понятие лесного пожара, приведены его основные характеристики, описана классификация типов ЛП. Представлена краткая характеристика существующих на сегодняшний день моделей развития низовых лесных пожаров. Предложена регрессионная модель, характеризующая скорость распространения огня (прироста площади ЛП)в зависимости от скорости ветра и других параметров.

В четвертой главе диссертации представлено решение задачи оперативного формирования последовательности, согласно которой следует тушить недавно обнаруженные лесные пожары, чтобы общий экономический ущерб от них был минимальным-. В этой части также предложен метод прогнозирования величины экономического ущерба от действующих ЛП, который основывается на вербализации нейронной сети, обученной на статистических данных послепожарной инвентаризации.

В пятой главе работы представлена структура разработанных автором информационных модулей, теоретическое обоснование которых изложено в первых четырех главах диссертации. Описан алгоритм формирования отчета для поддержки принятия управленческого решения по тушению ЛП. Перечислены основные направление и требования, реализация которых позволит повысить эффективность представленной в работе технологии.

Основные результаты работы и выводы:

В диссертации представлена информационная технология оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров, обнаруженных по спутниковым данным системы TERRA/MODIS, которая позволяет за короткий промежуток времени произвести:

Предварительный расчет минимального экономического ущерба от пожаров;

Формирование последовательности, согласно которой следует тушить ЛП (какой из пожаров тушить первым);

Прогноз величины экономического ущерба от лесных пожаров. Предложенные алгоритмы и расчетные модели могут быть адаптированы для более точных сканирующих систем. Главной особенностью представленной в работе технологии является то, что она обеспечивает получение оценок экономического ущерба на стадии обработки оперативных данных лесопожарного мониторинга, тогда как остальные технологии требуют: время на обработку спутниковых данных высокого пространственного разрешения, либо — результаты стандартных методов инвентаризации (непосредственное изучение гарей). В работе также описаны направления, по которым возможно усовершенствование представленной информационной технологии оперативной оценки ущерба от действующих лесных пожаров.

Основные результаты работы и выводы:

В диссертации представлена информационная технология оперативной оценки экономического ущерба от действующих лесных пожаров, обнаруженных по спутниковым данным системы TERRA/MODIS, которая позволяет за короткий промежуток времени произвести:

- Предварительный расчет минимального экономического ущерба от пожаров;

- Формирование последовательности, согласно которой следует тушить ЛП (какой из пожаров тушить первым);

- Прогноз величины экономического ущерба от лесных пожаров.

Предложенные алгоритмы- и расчетные модели могут быть t « адаптированы для более точных сканирующих систем. В работе также описаны направления, по которым возможно усовершенствование представленной информационной технологии, с целью достижения более высоткой точности предварительных расчетов. Главной особенностью представленной в работе информационной технологии является то, что она обеспечивает получение оценок экономического ущерба на стадии обработки оперативных данных лесопожарного мониторинга, тогда как остальные технологии требуют: время на обработку спутниковых данных высокого пространственного разрешения, либо — результаты стандартных методов инвентаризации (непосредственное изучение гарей).

Заключение

В представленной диссертационной работе обоснована актуальность применения радиометрических данных сканера MODIS в качестве источника данных для оперативной оценки экономических ущербов от лесных пожаров. Выявлены недостатки существующих программных средств обработки спутниковых данных применительно к поставленным в работе задачам. Был проведен анализ известных математических моделей распространения огня в зависимости от параметров окружающей среды и времени; изложены основные характеристики лесного пожара как природного явления. Впервые на русском языке подробно описаны основные особенности форматов представления и средств доступа к данным радиометра MODIS.

Предложена система алгоритмов оперативной оценки и прогнозирования экономического ущерба от действующих лесных пожаров, связанных с затратами на их ликвидацию и поврежденной огнем древесины. На основе регрессионной зависимости между скоростью распространения огня и некоторых параметров местности (скорость ветра, влагосодержание ЛГМ и др.) разработана регрессионная модель, характеризующая развитие лесного пожара, которая позволяет оценить площадь и длину внешнего фронта на заданный момент времени. Решена задача формирования последовательности тушения недавно зафиксированных пожаров, согласно которой общий экономический ущерб от них будет минимальным. Предложен метод оперативного прогнозирования величины экономического ущерба на основе вербализации нейронной сети, обучающей выборкой для которой являются результаты качественной послепожарной инвентаризации.

Разработанные в процессе исследований расчетные модели и алгоритмы ориентированы на использование данных сканирующих спутниковых систем низкого пространственного разрешения, что повышает их практическую значимость в современных условиях.

На основании предложенных в работе алгоритмов и методов выполнено проектирование информационных модулей, которые могут быть использованы для поддержки принятия административно-управленческих решений при организации- процессов ликвидации лесных пожаров. Результаты диссертации могут быть использованы при разработке информационных систем оперативной оценки экологического ущерба от крупных лесных пожаров.

Автор работы предполагает дальнейшее развитие предложенных в диссертационной работе алгоритмов, в частности по таким направлениям как: совершенствование методов прогнозирования ущербов от действующих лесных пожаров, повышение их точности; усовершенствование алгоритмов распространения огня и прироста площадей пожаров, посредством учета более широкого круга факторов; разработка методов оперативной оценки экологических ущербов от J111, по количественным оценкам выбросов продуктов пиролиза и сгоревшего в результате пожаров кислорода.

1. Коровин, Г.Н. Охрана лесов от пожаров как важнейший элемент национальной безопасности России Текст. / Г.Н. Коровин, А.С. Исаев // Лесной бюллетень. 1998. - № 8. - С. 8-13.

2. Российская Федерация; Законы. Лесной кодекс Российской Федерации Текст. : [федер. закон : принят Гос. Думой 8 ноября 2006 г. : одобр. Советом Федерации 24 ноября 2006 г.]. [7-е, изд.]. — М.: Ось-89, 2007. -80 с.

3. Ромасько, В.Ю. Поелепожарная инвентаризация леса по спутниковым данным Текст. / В.Ю. Ромасько, В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин // Исследование Земли из Космоса. 1998. -№ 6. — С. 99-103.

4. Данилин, И.М. Лазерная локация земли и леса- Текст.7 И.М. Данилин, Е.М. Медведев, С.Р. Мельников- М;: ГЕОЛИДАР, ГЕОКОСМОС; Красноярск: Институт леса им. В:Н. Сукачева СО РАН, 2007. - 229 с.

5. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве Текст.: Учебник / В.И. Сухих. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.

6. Официальный сайт радиометра MODTS Электронный ресурс. : содержит подробное описание системы TERRA и сканера MODIS — Режим доступа: http://modis.gsfc.nasa.gov. —Яз. англ.

7. Сайт о системе TERRA сканер MODIS Электронный ресурс. : содержит описание. — Электрон, дан. (2 файла).— Режим доступа: http://terra.nasa.gov/About/MODIS/aboutmodis.html. — Яз. англ.

8. Многоязычная энциклопедия Электронный ресурс. : дополнительные сведения о сканере MODIS. — Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/MODIS. —Яз. англ.

9. Официальный. сайт радиометра AVHRR Электронный ресурс. : содержит описание технических характеристик сканера. — Режим доступа: http://noaasis.noaa.gov/NOAASIS/ml/avhrr.html. —Яз. англ.

10. Калифорнийский институт технологий Электронный ресурс. : официальный сайт сканера ASTER. — Режим доступа: http://asterweb.jpl.nasa.gov. —Яз. англ.

11. Официальный сайт сканера CERES Электронный ресурс. : характеристика прибора. — Режим доступа: http://science.larc.nasa.gov/ceres/index.html. —Яз. англ.

12. Калифорнийский институт технологий Электронный ресурс. : официальный, сайт сканера MISR. — Режим доступа: http://www-misr.jpl.nasa.gov. — Яз. англ.

13. Сайт национального агентства США по аэронавтике Электронный ресурс. : официальный сайт сканера MOPITT. —■ Режим доступа: http://terra.nasa.gov/About/MOPITT/aboutmopitt.html. —Яз. англ.

14. Межуниверситетский аэрокосмический центр Электронный ресурс. : по материалам доклада, представленного на Всероссийском семинаре «ГИС и Интернет». — Режим доступа: http://www.geogr.msu.ru/acentre/semlsumarticle.htm. —Яз. англ.

15. Годдардовский центр космических полетов Электронный ресурс. : официальный сайт. — Режим доступа: http://daac.gsfc.nasa.gov. —- Яз. англ.

16. Архив снимков о Земле Электронный ресурс. : база данных содержит космические изображения поверхности Земли. — Режим доступа: http://edcdaac.usgs.gov/main.asp. —Яз. англ.

17. Центр изучения снега и льда Электронный ресурс. : база данных содержит изображения снежного покрова из космоса. — Режим доступа: http://nsidc.org. — Яз. англ.

18. Архив данных Электронный ресурс. : база данных содержите.космические изображения Земли разных форматов. — Режим доступа: http://edcdaac.usgs.gov/modis/dataproducts.asp. —Яз. англ.

19. Схема Изоматериал. : представление уровней обработки данных сканера MODIS. — Режим доступа: http://modis.hsfc.nasa.gov/data/dataprod/pdf/MODISdataflowdiag.pdf. — Яз. англ.

20. Архив данных Электронный ресурс. : база данных содержит радиометрические данные сканера MODIS уровня обработки Level 1В.

21. Режим доступа: http://www.mcst.ssai.biz/mcstweb/LlB/product.html.1. Яз. англ.

22. Проект наблюдения Земли из Космоса Электронный ресурс. : официальный сайт проекта. — Режим доступа: http://eospso.gsfc.nasa.gov/eoshomepage/forscientists/atbd. — Яз. англ.

23. Архив данных Электронный ресурс. : база содержит данные мониторинга лесных пожаров. — Режим доступа: http://modis-fire.umd.edu/products.asp. —Яз. англ.

24. Описание формата HDF Электронный ресурс. : официальный сайт группы разработчиков HDF формата. — Режим доступа: http://hdf.ncsa.uiuc.edu. — Яз. англ.

25. Описание формата HDF расширения EOS Электронный ресурс. : официальная информация. — Режим доступа: http://hdfeos.org. — Яз. англ.

26. Описание формата HDF расширения EOS Электронный ресурс. : официальная информация. — Режим доступа: http://hdfeos.gsfc.nasa.gov/hdfeos/hdf.html. —Яз. англ.

27. Компания разработки программного обеспечения и опер, систем Электронный ресурс. : официальный сайт. — Режим доступа: http://microsoft.com. —Яз. англ.

28. Утилита для работы с данными в формате HDF Электронный ресурс. : официальная информация. — Режим доступа: http ://hdf.ncsa.ui uc.edu/hdf-j ava-html/buildsrcwindows.html. — Яз. англ.

29. Интерфейс MAPI Изоматериал. : информация о интерфейсе доступа к данным MODIS. — -Режим доступа: http://cimss.ssec.wisc.edu/~gumley/modis/MAPI23User.pdf. —Яз. англ.

30. Яворский, Б.М. Справочник по физике Текст. / Б.М. Яворский,

31. A.А. Детлаф. М.: Наука, 1964. - 211 с.

32. Кашкин, В.Б. Дистанционное зондирование земли из космоса. Цифровая обработка изображений Текст. : Учебное пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. М.: Логос, 2001. - 264 с.

33. Курбатский, Н.П. Проблемы лесной пирологии Текст. / Н.П. Курпатский, Э.В. Конев. Красноярск: Институт леса и древесины им.

34. B.Н. Сукачева, 1975. 267 с.

35. Сухинин, А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае Текст. / А.И. Сухинин // Сибирский экологический журнал. 1996. - Т.З. - № 1. - С. 85-91.

36. Сухинин, А.И. Космические методы в мониторинге лесных пожаров и их последствий Текст. / А.И. Сухинин // Сибирский экологический журнал. 1996. -№ 1. - С. 85-92.

37. Kaufman,Y.J. Remote sensing of biomass burning in the tropic Текст. / Y.J Kaufman, C.J. Tucker, and I. Fung // J.Geophys.Res., 1991. P. 9927-9939.

38. Dozier, J. A method for satellite identification of surface temperature fields of subpixel resolution / Remote Sensing of Environment, 1981. №11, P. 221-229.

39. Букчин, М.А. Возможность создания и перспективы использования недорогих станций приема данных со спутников серии NOAA Текст. / М.А. Букчин, В.Е. Гершензон [и др.] // Исследование Земли из Космоса. 1992. N 6. - С. 85-90.

40. Абушенко, Н.А. Опыт и перспективы организации оперативного спутникового мониторинга территории России в целях службы пожароохраны лесов Текст. / Н.А. Абушенко, С.А. Барталев [и др.] // Исследование Земли из космоса. 1998. N 3. - С. 89-95.

41. Инженерно-технологический центр Электронный ресурс. : официальный сайт компании Сканекс, содержит описание информационных продуктов и др. — Режим доступа: http://www.scanex.ru. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

42. Геоинформационные системы Электронный ресурс. : информация о геоинформационных технологиях. — Режим доступа: http://www.dataplus.ru. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

43. Межрегиональная общественная организация содействию развития рынка ГИ технологий и услуг Электронный ресурс. : информация о геоинформационных технологиях. — Режим доступа: http://www.gisa.ru. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

44. ГИС лаборатория Электронный ресурс. : об импорте данных из HDF файлов. — Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/hdfimport.html. — Яз. рус.

45. Баранов, В.Н. Космическая геодезия Текст. : Учебник для вузов / В.Н. Баранов, Е.Г. Бойко, И.И. Краснорьилов. М.: Недра, 1986. - 198 с.

46. Проекции, расстояние между двумя точками на сфере Электронный ресурс. : содержит формулы расчета расстояний. — Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/angles-sphere.html. —Яз. рус.

47. Крамер, Г.Н. Математические методы статистики Текст. = Mathematical methods of statistics : монография / Г.Н. Крамер; пер. сангл. А.С. Монин, А.А. Петров; науч. ред. А.Н. Колмогоров — 2-е изд., испр. и доп. М.: Мир, 1975. - 648 с.

48. Калинина, В.Н. Математическая статистика Текст. : учеб. для техникумов / В.Н. Калинина, В.Ф. Панкин. 3-е изд., испр. и доп. — М.: Высшая школа, 1998. - 336 с.

49. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст.: Учебное пособие для студентов вузов / В.Е. Гмурман. — М.: Высшая школа, 2001. — 479 с.

50. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике Текст. / В.Е. Гмурман. — М.: Высшая школа, 2001.-400 с.

51. Белько, И.В. Теория вероятностей и математическая статистика. Примеры и задачи Текст. / И.В. Белько, Г.П. Свирид. Минск: ООО «Новое знание», 2002. - 250 с.

52. Иванова, В.М. Математическая статистика Текст. : Учебник / В.М. Иванова, В.Н. Калинина, JI. А. Нешумова, И.О. Решетникова. — 2-е изд., испр. и доп. М.: Высшая школа, 1981. - 371 с.

53. Арцыбашев, Е.С. Лесные пожары и борьба с ними Текст. / Е.С. Арцыбашев. М.: Лесная промышленность, 1974. - 149 с.

54. Валендик, Э.Н. Крупные лесные пожары Текст. / Э.Н. Валендик, П.М; Матвеев, М.А. Софронов. -М.: Наука, 1979. 198 с.

55. Орловский, С.Н. Лесные, степные и торфяные пожары, практика их тушения в условиях Сибири Текст. : Учебное пособие / С.Н. Орлоский. Красноярск: КрасГАУ, 2003. - 167 с.

56. Курбатский, Н.П. Техника и тактика тушения лесных пожаров Текст. / Н.П. Курпатский. М.: Наука, 1962. - 154 с.

57. Луганский, Н.А. Лесоведение Текст. / Н.А. Луганский, С.В. Залесов, В.А. Щавровский. Екатеринбург: УралЛТА, 1996. - 373 с.

58. Луганский, Н.А. Лесоводство Текст. / Н. А. Луганский, С. В. Залесов, В. А. Щавровский. Екатеринбург: УралЛТА, 1996. - 320 с.

59. Ермаков, В.Е. Лесная таксация и лесоустройство Текст. / В.Е. Ермаков, Н.П. Демид. Минск: ДизайнПро, 2004. - 296 с.

60. Воробьев, Г.И. Лесная энциклопедия Текст. / Т. 1. / Г.И. Воробьев; редкол. : Н:А. Анучин, В.Г. (глав, ред.) [и др.] М.: Советская энциклопедия, 1985. - 563 с.

61. Воробьев, Г.И. Лесная энциклопедия Текст. / Т. 1. / Г.И. Воробьев; редкол. : Н.А. Анучин, В.Г. (глав, ред.) [и др.] М.: Советская энциклопедия, 1986.-631 с.

62. Белов, С.В. Лесоводство Текст. : Учебное пособие для вузов / С.В. Белов. — М.: Лесная промышленность, 1983. 352 с.

63. Белов, С.В. Лесоведение Текст. : Учебное пособие для вузов / С.В. Белов. Л.: ЛТА, 1976. - 222 с.

64. Российская Федерация. Законы. О ставках платы за единицу объема лесных ресурсов и ставках платы за единицу площади лесного участка Текст. : федеральный закон : [постановление Правительства Российской Федерации от 22 мая 2007 г. № 310].

65. Weber, R.O. Modelling fire spread through fuel beds // Prog. Everg. Combust. Sci. 1990.Vol. 17.-P.65-82.

66. Гришин, A.M. Математические модели лесных пожаров Текст. / A.M. Гришин. Томск: Изд-во ТГУ. - 1981. - 277 с.

67. Rothermel, Richard С. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels Res. Paper INT- 115. Ogden, UT: Intermountain Forest and

68. Range Experiment Station, Forest Service, U.S. Department of Agriculture; 1972. 40 c.

69. Rothermel, Richard C. How to predict the spread and intensity of forest and range fires. Gen. Tech. Rep. INT-143. Ogden, UT: Intermountain Forest and Range Experiment Station, Forest Service, U.S. Department of Agriculture; 1983.161 c.

70. Валеев, С.Г. Регрессионное моделирование при обработке наблюдений Текст. / С.Г. Валеев. М.: Наука, 1991. - 272 с.

71. Гаусс, К.Ф. Способ наименьших квадратов Текст. : пер. с лат. и нем. / К.Ф. Гаусс. -М.: Геодезиздат, 1957. 162 с.

72. Выгодский, М.Я. Справочник по высшей математике Текст. : пер. с рус. / М.Я. Выгодский. 3-е изд. - М.: Мир, 1978. - 872 с.

73. Сухинин, А.И. Оценка влагосодержания лесных горючих материалов по радиационной температуре Текст. / А.И. Сухинин, Е.И. Пономарев ; Ин-т космических исследований. М., 1998. - 26 с. - Библиогр.: с. 24-25. - Деп. в ВИНИТИ 15.02.02, № 1144-В98.

74. Доррер, Г.А. Математические модели динамики лесных пожаров Текст. / Г.А. Доррер. М.: Лесная промышленность, 1979. - 160 с.

75. Ширяев, В.И. Исследование операций и численные методы оптимизации Текст. : Учебное пособие для ВУЗов / В.И. Ширяев. -Киев: Комиздат, 2007. — 216 с.

76. Ашманов, С.А. Линейное программирование Текст. / С.А. Ашманов. — М.: Наука, 1981.-304 с.

77. Кириллова, Ф.И. Методы оптимизации Текст. / Ф.И. Кирилова, Р.П. Габасов. Минск: БГУ, 1981. - 271 с.

78. Ланкин, Ю.П. Нейроинформатика: самоадаптирующиеся нейронные сети в экологии (возможности сетей с поисковым поведением) Текст. / Ю.П. Ланкин, Р.Г. Хлебопрос // Инженерная экология. 1999. — № 2. -С. 28-37.

79. Горбань, А.Н. Нейроинформатика Текст. / А.Н. Горбань [и др.] -Новосибирск: Наука, 1998. 296 с.

80. Программный нейро-имитатор Электронный ресурс. : программная оболочка создания нейронных сетей. — Режим доступа: http://neuropro.ru. —Яз. рус.

81. Ларман, К. Применение UML и шаблонов проектирования Текст. / К. Ларман; пер. с англ. Н.Н. Куссуль, А.Ю. Шелестова; науч. ред. Н.Н. Куссуль М.: Вильяме, 2001. - 496 с.

82. Буч, Г. Язык UML Текст. ; Руководство пользователя : пер. с англ. / Г. Буч, Д. Рамбо, А. Джекобсон. М.: ДМК Пресс, 2001. - 432 с.