автореферат диссертации по геодезии, 05.24.02, диссертация на тему:Разработка и исследование системы мониторинга лесных пожаров по материалам космических съемок

•и од

2Л03

УДК 528.85:681.3:630.43 На правах рукописи

КУЛИК Екатерина Николаевна

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОК (НА ПРИМЕРЕ НОВОСИБИРСКОЙ ОБЛАСТИ)

05.24.02

«Аэрокосмические съемки, фотограмметрия и фототопография»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск- 2000

Работа выполнена на кафедре фотограмметрии и дистанционного зондирования в Сибирской государственной геодезической академии.

Научный руководитель - доктор географических наук,

профессор Зятькова JI.K. Научный консультант - кандидат геолого-минералогических наук,

научный сотрудник Добрецов H.H. Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Пяткин В.П.; кандидат технических наук, доцент Павлов А.И.; Ведущая организация - Западно-Сибирский региональный центр

приема и обработки спутниковых данных.

Защита состоится 31 июля 2000 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 064.14.01 в Сибирской государственной геодезической академии по адресу: 630108, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, СГГА, ауд. 403.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Сибирской государственной геодезической академии.

Автореферат разослан 30 июня 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Изд. лиц. ЛР№ 020461 от 04.03.1997. Подписано в печать 29.06.2000. Формат 60x84 1/16. Печать цифровая Усл. печ. л. 1,28. Уч.-изд.л. 1,10. Тираж 100. Заказ 68 Редакционно-издательский отдел СГГА 630108, Новосибирск, 108, Плахотного, 10. Отпечатано в картопечатной лаборатории СГГА 630108, Новосибирск, 108, Плахотного, 8.

Серед ович В. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Возрастающие масштабы взаимодействия природы и еловека, явления нерациональной эксплуатации природных ресурсов, ехногенной нарушенное™ и промышленного загрязнения приводят к начителыюму ухудшению окружающей среды.

В связи с резким сокращением лесной растительности на земном шаре, [ромышлеиным загрязнением воздуха, почв и водных бассейнов значение :есов приобретает масштабы одного из важнейших компонентов биосферы, жазывагащего стабилизирующее воздействие на природную обстановку. От [равильной эксплуатации лесов зависит решение таких важных задач, как ювышение продуктивности биосферы, рациональное использование земельных [ водных ресурсов, получение высоких урожаев сельскохозяйственных ультур, обеспечение благоприятных условий для жизни человека.

Лесные пожары ежегодно наносят огромный ущерб лесному хозяйству, "акое положение создалось из-за отсутствия надежных прогнозов условий юзникновения, средств оперативного контроля и разведки пожаров, а также оответствующих систем автоматизированной обработки оперативной шформации для выработки стратегии и тактики борьбы с ними. Поэтому гожары часто обнаруживают с большим опозданием, и они выходят из-под :онтроля. При крупных пожарах нет объективной информации об их остоянии, что существенно затрудняет, а порой делает и невозможным [ланирование борьбы с ними и оценку их последствий. Вместе с тем на овременном этапе технического развития эти вопросы уже можно и 'кономически целесообразно решать на основе средств дистанционного ондирования и вычислительной техники. [Валендик Э.Н., Сухинин А.И.]

Внедрение лесоохранных технологий, основанных на использовании ¡путликовых данных, в современных российских условиях весьма актуально. )бщеотраслевая компьютеризация и переход на новые средства связи :пособствуют их развитию. Одновременно с этим, условия дефицита финансирования создают определешше трудности в ведении ранее уществовавших методов слежения за лесопожарной ситуацией.

Сочетание визуальных и инструментальных методов, использование ;осмических средств позволит существенно расширить контролируемую

территорию лесного фонда, повысить периодичность наблюдения, оперативность обнаружения пожаров, точность определения размеров пройденной огнем площади и наносимого ущерба лесным экосистемам.

В лесной науке дистанционные методы применяются для изучения структуры природных территориальных комплексов и динамики происходящих в них процессов и явлений.

Проведение комплекса Мероприятий по противопожарной охране предполагает периодическое получение информации об исследуемых экосистемах с целью оперативного воздействия (принятия решений), что определяет актуальность создания региональной системы лесоэкологического мониторинга.

Объектом диссертационного исследования являются лесные пожары и система их мониторинга. Исследования проводятся на примере Новосибирской области.

Предметом исследования выступают методы и средства создания системы мониторинга лесного хозяйства, позволяющей повысить эффективность охраны и использования лесов.

Цель и задачи работы. Основная цель исследований - разработка региональной системы оперативного мониторинга лесного хозяйства, позволяющей решать задачи слежения и прогнозирования лесопожарной обстановки для целей обеспечения информационной поддержки принятия управленческих решений по организации предупредительных и противопожарных мероприятий, а также ликвидации последствий.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1 .Исследовать содержание и сущность мониторинга лесного хозяйства на примере лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования(ДДЗ).

2.Разработать структуру, методы и средства создания и ведения системы оперативного мониторинга лесного хозяйства как элемента системы мониторинга территории.

3.Реализовать элементы системы на примере лесных пожаров Новосибирской области для осуществления оперативного анализа наземной и

аэрокосмической информации с выдачей аналитических результатов па цифровые терминалы заинтересованных потребителей:

-создание модуля обработки ДДЗ, включающего в себя предобработку данных, оперативный мониторинг текущей пожарной обстановки и прогнозирование зон пожарной опасности;

-создание геоинформационной системы на основе пространственной базы тематических данных исследуемого региона (содержащей данные лесоустройства, топографию, противопожарное оснащение и т.п.), позволяющей автоматизировать ведение отчетности по регистрации пожаров, проводить пространственный и оверлейный анализ, накапливать и структурировать архивные данные.

Методы исследования. В процессе работы применялись методы дистанционных исследований с использованием космических снимков спутников серии NOAA, методы обработки цифровых изображений. При создании ГИС использовались математические методы моделирования, пространственного и статистического анализа. Широко применялись геоинформационные и картографические методы исследования. Структура системы оперативного мониторинга территории разработаны на основе анализа российских и зарубежных мониторинговых систем, собственных разработок автора и коллектива Новосибирского регионального центра геоинформационных технологий СО РАН (НРЦГИТ СО РАН), полученных в результате изучения и обобщения литературных материалов по космическому мониторингу, обработке спутниковых данных, геоинформатике, геоинформационному картографированию, обработке изображений. В качестве программного обеспечения использовались: полнофункциональный программный комплекс ARC/INFO 7.2, настольный ГИС-пакег ArcView 3.0а (ESRI 1пс.)с авторскими модулями расширения Fire Wall, компонента обработки ДДЗ NOAA Forest Fires Detect 2.0 (НРЦГИТ СО РАН), пакет программ для работы с ДДЗ ERDAS Imagine 8.3.(ERDAS Inc.), программа обработки данных NOAA Scanviewer (Scanex), векторизатор WinTrack (НРЦГИТ CO РАН), пакет программ для работы с ДДЗ ENVI.

Научная новизна проведенных исследований заключается в следующем:

-разработана структура информационной системы, представляющей собой комплекс аппаратно-программных средств, средств связи, а также последовательность технологических и организационно-технических мероприятий, обеспечивающих оперативный контроль за территорией Новосибирской области на основе обработки спутниковых данных с учетом региональных особенностей;

- разработана сквозная технология оперативной оценки текущей лесопожарной ситуации от приема спутниковых данных до выдачи аналитических результатов в принятой у пользователя системе лесоустроительной номенклатуры, позволяющая производить основной объем обработкиданных непосредственно на месте приема;

-разработана структура и порядок ведения баз данных тематической, пространственной и спутниковой информации, необходимых для автоматизированного ведения учета лесных пожаров, полнофункционального геоинформациошхого анализа с целыо обеспечения информационной поддержки принятия управленческих решений;

- создана и наполнена база тематических пространственных и атрибутивных данных Новосибирской области для ведения мониторинга лесных пожаров в виде серий электронных карт и таблиц;

-разработан программный модуль обработки данных спутников серии МЭАА, позволяющий оперативно производить предобработку, географическую привязку с её коррекцией, детектировать возможные очаги пожаров, выдавать результаты в форматах, позволяющих интегрировать их в ГИС;

- разработана и реализована технология коррекции географической привязки данных спутников ЫОАА на основе методов восстановления изображения увеличенных фрагментов снимка и геометрических преобразований, позволяющих вести коррекцию на уровне подпйксельной точности; предложены пути полной автоматизации коррекции;

- предложена технология составления прогнозных карт пожароопасное™ на основе индексов зеленоцветности, рассчитываемых по текущим и архивным спутниковым данным;

-создано геоинформационное приложение, позволяющее па основе баз тематических данных о регионе и результатов обработки спутниковых снимков автоматически проводить пространственный и оверлейный анализ, вести электронные журналы архива оценки пожарной ситуации, выдавать справочную информацию, генерировать и выдавать электронные и твердые копии форм отчетов и карт.

Практическая значимость результатов научных исследований заключается в их использовании при создании информационной системы оперативного контроля и мониторинга лесных пожаров на территории Новосибирской области, позволяющей повысить оперативность, эффективность н качество принятия решений при слежении за лесопожарной обстановкой.

Предметом защиты является созданная система оперативного мониторинга лесных пожаров Новосибирской области, действующая с 1997 года в режиме экспериментального тестирования, с 1998 года по 1999 год в режиме опытной эксплуатации, а с наступлением лесопожарного сезона 2000 года - в производственном режиме на базе Западно-Сибирского регионального центра приёма и обработки спутниковых данных для предоставления информации о текущей пожарной обстановке в отдел противопожарной охраны лесов управления лесами Новосибирской области и на базу авиалесоохраны Новосибирской области.

На защиту выносятся структура системы оперативного мониторинга лесных пожаров Новосибирской области; методика коррекции географической привязки данных МОЛА; технология обработки данных МОАА от приема данных до получения отчетных форм журналов текущей пожарной обстановки; технология составления прогнозных карт, основанных на расчете вегетационных индексов, индексов зеленоцветности, ретроспективном анализе временных рядов спутниковых снимков.

Апробация работы. Диссертационная работа выполнялась в рамках инициативных работ НРЦГИТ СО РАН совместно с Западно-Сибирским региональным центром приема и обработки спутниковых данных (ЗапСиб РЦПОД) по созданию региональной комплексной системы оперативного контроля и мониторинга лесных пожаров. В рамках проекта были предоставлены в Областную администрацию согласованные предложения по системе, поддержанные Западно-Сибирским управлением гидрометеослужбы. Проводились совместные мероприятия с региональным штабом по гражданской обороне и чрезвычайным ситуациям, управлением лесами Новосибирской области, отделом информационно-технической поддержки Администрации Новосибирской области. Были проведены переговоры с представителями лаборатории информационной поддержки космического мониторинга Института космических исследований РАН, и инженерно-технологического центра «Сканекс» о сотрудничестве в рамках проекта.

Проект представлялся на научно-практическом семинаре «Использование данных А УНЯЛ/КО АЛ для решения задач мониторинга лесных пожаров» (г. Пушкино, 24-26 ноября 1997г.), на коллегии управления лесами Новосибирской области (ноябрь 1997г.), на межведомственном совещании «Информационно-космическая система «Лесной Пожар» (25 марта 1998г.), на научно-практической конференции преподавателей СГГА (апрель, 1998г.), на региональной научно-практической конференции молодежи «Проблемы региональной экологии» (г. Томск, 10-12 ноября 1998г.), на международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики (ноябрь, 1998г.), на научно-практической конференции преподавателей СГГА (апрель, 1999г.), на VI международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана " (Томск, 23-26 июня 1999г.), на выездном заседании научно-координационного совета СО РАН по ГИС-технологиям и дистанционному зондированию (г. Кемерово, 11-13 октября 1999г.), будет представлен на международной конференции «ИНТЕРКАРТО-6: ГИС для устойчивого развития территорий» (г. Апатиты, 22-24 августа 2000г.), на научно-практической международной конференции «Геоинформатика - 2000» (г. Томск, 11-16 сентября 2000г.).

Публикации. Автором опубликовано 8 работ по теме диссертации, в том числе 3 электронных публикации в сети Интернет. Выполненные научные работы нашли отражение в 2 отчетах о выполняемых научно-исследовательских проектах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, двух приложений и списка цитируемой литературы 71 наименования. Основная часть работы изложена на 200 страницах машинописного текста и содержит 57 рисунков, 16 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава представляет собой подробный аналитический обзор вопросов, связанных с применением ДДЗ при решении задач мониторинга лесного хозяйства; на основе специфики требований к материалам спутниковых съемок дается рекомендация по выбору данных. Освещается круг вопросов, связанных с классификацией лесных пожаров, определения пожароопасное™ лесов по традиционной методике.

Задачи оперативного спутникового контроля природных ресурсов, исследования динамики протекания природных процессов и явлений, анализ причин, прогнозирования возможных последствий и выбора способов предупреждения чрезвычайных ситуаций являются на современном этапе неотъемлемым атрибутом методологии сбора информации о состоянии интересующей территории, необходимой для принятия правильных и своевременных управленческих решений.

Для исследования природных ресурсов все большее применение находят дистанционные методы сбора и регистрации информации с Последующей обработкой полученных данных средствами цифровой техники. Этому в значительной степени способствует запуск серии природоресурсных спутников Земли с аппаратурой зондирования подстилающей поверхности в видимом, инфракрасном и радиоволновом диапазонах электромагнитного излучения малого, среднего и высокого разрешения.

В процессе становления и развития лесного хозяйства сложились и развиваются следующие основные направления исследований: изучение различных характеристик лесной растительности; тематическое картирование лесных территорий; оценка биологической продуктивности природных

комплексов; естественной и антропогенной динамики лесов; контроль за состоянием природной среды; охрана лесов от пожаров; защита их от вредителей и болезней.

Использование космической информации дистанционного зондирования Земли для обеспечения нужд лесного хозяйства осуществляется по следующим основным направлениям: контроль обезлесивания, инвентаризация леса, выявление значительных повреждений лесных массивов, лесоводство.[Гарбук C.B., Гершензон В.Е.]

Лесной пожар - это стихийное, неуправляемое распространение огня по лесным площадям. Лесные пожары бывают трех видов: низовые, верховые и подземные (торфяные). По скорости распространения огня и по характеру горения пожары имеют две формы: беглый и устойчивый.

По данным многолетних наблюдений, основной причиной возникновения лесных пожаров является экологически безграмотное поведение человека (таблица 1).

таблица 1 - Причины возникновения лесных пожаров

Причины лесного пожара Доля пожаров, % Тенденция

С/х палы 7,3 К снижению

Работа лесозаготовителей 2,9 Стабильная

Деятельность экспедиций 0,9 К росту

Работа других служб 5,0 К росту

Хозяйственная деятельность местного населения 64,8 К снижению

Не установленные причины 3,1 К снижению

Молнии 16 К росту

На распространение лесного пожара влияют многие факторы, которые могут усиливать или ограничивать распространение горения. Основными факторами являются: горючесть материалов, рельеф местности, погодные условия и время года. [Щетинский Е. А.]

Также широко используется показатель пожарной опасности (П) по условиям погоды. Он определяется как сумма произведений температуры воздуха на ] 3 часов местного времени и разности между значением температуры и точкой росы (т|) каждого дня за число дней (п) после дождя, считая день выпадения осадков первым днем:

i=1

При выпадении осадков более 3 мм в один или несколько дней подряд исчисление П начинают с нуля, считая последний день выпадения осадков первым днем. В зависимости от величины комплексного показателя (П) установлено пять классов пожарной опасности.

По разряду опасности возникновения лесных пожаров профессором Мелеховым И. С. предложена схема типов лесных участков (таблица 2).

таблица 2 - Типы лесных участков по разряду пожарной опасности

Разряд опасности Группа объектов Распределение объектов в порядке снижения пожарной опасности

1 Открытые, частично или полностью безлесые места с наличием огнеопасных материалов Сплошные вырубки и гари, участки условно-сплошпых и выборочных рубок

2 Хвойные молодняки Сосняки, кедровники, прочие

3 Светлохвойные леса со средневозрастными и старыми древостоями Сосняки, лиственные

4 Темнохвойные леса со средневозрастными и старыми древостоями Кедровники, ельники, елово-пихтовые леса

5 Лиственные леса Средневозрастные и старые древостой, молодняки

Выявлены цели мониторинга лесных пожаров: оценка пожарной опасности, слежение за динамикой распространения и развития пожаров, определение площади поражения и слежение за послепожарной динамикой.

Технология мониторинга лесных пожаров предусматривает выполнение следующих этапов: поиск цели; захват и идентификация возникающих лесных пожаров; распознавание и диагностика лесных пожаров; прогнозирование их распространения и развития; выбор и принятие оптимального управляющего решения по тушению; оценка и прогнозирование последствий лесных пожаров.

В соответствии с этим система мониторинга лесных пожаров должна использовать разномасштабную информацию и выполняться в виде спутниковой, авиационной и наземной подсистем сбора и обработки данных.

Основой для составления карт по комплексной оценке пожарной опасности, оптимизации маршрутов авиапатрулирования, для составления схем противопожарного устройства являются карты лесных горючих материалов.

Методы дистанционного зондирования поверхности Земли с самолетов и космических летательных аппаратов могут быть использованы для решения следующих задач охраны лесов от пожаров: оперативной оценки степени

9

пожарной опасности; картирования контуров пожаров через слой дыма и полог древостоя; картирования естественных преград при тушении крупных очагов; обнаружения последних в условиях общего задымления территории; определения энергетических параметров пожара; оценки послепожарного состояния лесов.

Последствия пожаров и их влияние на лесообразовательный процесс должны приниматься во внимание при ведении лесного хозяйства, учете и прогнозировании состояния лесных ресурсов. Однако реализация этого положения до сих пор была затруднена из-за отсутствия доступных, технически надежных и экономически эффективных методов единовременной оценки состояния и формирования лесов под влиянием пожаров в пределах крупных лесных массивов. Одним из наиболее перспективных путей решения указанной задачи считается использование дистанционных методов.

Современный этап развития космических средств дистанционного зондирования Земли характеризуется продолжающимся ростом числа и многообразия искусственных спутников Земли. В то же время, информационные возможности бортовой аппаратуры спутников существенно различаются, а значимость передаваемой информации неодинакова при решении тех или иных тематических задач. Существует компромисс между разрешающей способностью аппаратуры и оперативностью получения информации о состоянии наблюдаемого объекта или участка местности.

Полнота удовлетворения требований, предъявляемых к информации на потребительском уровне, определяет качество получаемой спутниковой информации. При этом может быть определен перечень объектов, процессов и явлений, дистанционное наблюдение которых необходимо для решения данной потребительской задачи. Совокупность определяемых при этом, характеристик, а также необходимые точность, периодичность и обзорность измерений используются для обоснования требований к информации дистанционного зондирования.

В настоящее время для решения прикладных задач космические системы имеют достаточно низкую разрешающую способность, а позиционирование центра пиксела осуществляется с точностью до десятков сантиметров. Причем имеет место закономерность, чем чаще происходят сеансы приема информации со спутника, тем меньше разрешающая способность полученных снимков. Это

значит, что при выделении какого-либо явления и его пространственной привязки происходит скорее качественная фиксация информации, нежели достаточно точная количественная. С другой стороны при анализе временных рядов снимков можно наблюдать динамику развития явления и уже с высокой точностью определять скорость и характер изменений.

Детектируя события на космоснимках, фиксируя скорость распространения их, можно сопоставлять результат с какой-либо статистической моделью и более точно устанавливать границы распространения явления, делать выводы и прогнозы.

Нехватка (а в ряде случаев и недоступность) материалов космических съемок, зачастую, является основной проблемой при создании автоматизированных мониторинговых систем. Особенно, учитывая специфичность данных, используемых в мониторинговых целях: оперативный приём, регулярное обновление, спектральное и метрическое разрешение и др.

Для целей оценки текущего состояния лесов весьма информативными выступают данные низкоорбитальных метеорологических спутников серии NOAA. Данные с этих спутников передаются в непрерывном режиме и по международному соглашению "Open skies" могут свободно приниматься и использоваться всеми заинтересованными лицами. Информация полностью удовлетворяет требованиям оперативного мониторинга лесов: возможность оперативного получения данных, высокая периодичность, достоверность, надежность, охват больших территорий.

Обнаружение лесных пожаров с использованием сканера высокого радиометрического разрешения (AVHRR) основывается на регистрации различных признаков. Для обнаружения лесного пожара особый интерес представляют данные 3 канала (3,7 мкм). Этот диапазон соответствует максимальному излучению объекта при температурах, характерных для развитой стадии пожара и относительно низкому вкладу отраженного солнечного излучения, так и собственного излучения подстилающей поверхности. Диапазон 8-12 мкм (4 и 5 каналы) используется для устранения шумов, обусловленных неоднородностями земной поверхности. Особенностью обнаружения лесного пожара по информации 3 канала AVHRR является наличие достаточно малого порога насыщения у сканера - примерно 320 К, что позволяет с высокой вероятностью детектировать пожары площадью от 100 кв.

м и обусловливает применение многоканальных алгоритмов обнаружения. [Гершензон В. Е.]

Во второй главе производится проектирование комплекса программных средств и методов для создания региональной системы оперативного мониторинга.

Так как лесные пожары возникают и развиваются случайным образом, а степень горимости лесов резко варьирует по территории страны и сезонам года, в идеале необходимо создать гибкую систему охраны леса, которая бы оценивала и прогнозировала условия своего функционирования, регулировала структуру, параметры и режимы своей работы в зависимости от пожарной обстановки. Большинство специалистов сходятся в одном: обязательной частью такой системы должна быть ГИС, предназначенная для сбора, хранения и обработки данных о горимости лесов, условиях возникновения и развития лесных пожаров, их воздействия на окружающую среду, а также для интерпретации и анализа этих данных. [Лупян Е.А. и др.]

Оперативность ведения мониторинга накладывает ряд условий как на ДДЗ, так и на аппаратную часть системы и программное обеспечение.

Но, несмотря на ограничения, различия в технологических решениях систем мониторинга пожарной опасности лесов в зависимости от региональных особенностей весьма велики. Это касается и схем построения систем приема, и предобработки спутниковых данных, технологий передачи и обновления информации, методик и алгоритмов программного обеспечения различной тематической направленности.

Существуют системы, основанные на анализе временных серий снимков, на анализе изменений спектральных характеристик растительности, на расчете и анализе различных вегетационных индексов, на базе данных сезонных порогов для конкретного региона и др.

Как правило, системы глобального уровня ведут оценку текущего состояния лесов, позволяют составлять срочные и долговременные прогнозы пожароопасности. Системы же регионального уровня дополнительно оснащаются возможностями слежения за противопожарными ресурсами региона, обеспечивают поддержку управленческих решений и пр.

Полнофункциональная система мониторинга пожарной опасности лесов обеспечивает:

-ведение базы данных (обновление которой, в свою очередь, производится как по данным космического мониторинга, так и по данным авиационной и наземной служб лесоохраны);

-совмещение результатов с картографическими данными региона посредством ГИС;

-составление автоматизированных карт текущей пожарной опасности и прогноза зон повышенной пожарной опасности.

Оценка текущей пожарной опасности производится по оригинальным схемам, однако, оптимальная схема детектирования лесных пожаров по данным спутников серии ИОЛА выглядит так:

1) прием данных;

2) предобработка информации:

- извлечение видеоданных, калибровочных коэффициентов, зенитных углов Солнца;

- расчет геопривязки;

- калибровка;

3) детектирование:

- исключение водной и негоримой поверхностей;

- тест на наличие облачности;

- пороговый алгоритм;

- исключение солнечных бликов;

- контекстуальный алгоритм;

- получение координат очагов пожаров.

К решению прогнозных задач существуют различные подходы, причем велик уровень отличий в степени проработки прогнозных модулей.

Например, в США используют совокупный показатель пожарной опасности,' принимающий во внимание текущие и предшествующие погодные условия, типы растительности (по показателю степени горимости), а также степени увлажненности живой и погибшей растительности.

Существовавшая ранее российская система прогнозирования очагов лесных пожаров «Прогноз», разработанная на базе ИЛиД СО РАН в г. Красноярске основой для прогнозирования пожарной опасности в лесу и распространения пожаров на всех уровнях слежения за регионом использовала карты типов лесных горючих материалов. Пожарная опасность в лесу

определяется влагосодержанием отмершей растительности, мхов, лишайников, т. е. так называемых проводников горения. В рамках системы «Прогноз» разработан метод оценки пожарной опасности в лесу на основе измерения радиотеплового излучения растительного покрова.

Самым перспективным для решения задач прогнозирования пожарной опасности на сегодня выступает метод, основанный на расчете вегетационных индексов. Который в свою очередь базируется на использовании многоканальных спутниковых данных. Широко используемыми на сегодня являются индексы зеленоцветности (псресушенности), для построения карт которых применяются ретроспективные данные.

На сегодня в мире используется множество технологий мониторинга, алгоритмов детектирования и их модификаций. У каждой области свои требования к выдаваемым результатам и каждое конкретное решение ориентировано на решение тоже конкретной задачи. Так, например, для регионального мониторинга Новосибирской области существует ряд требований, вот основные из них:

возможность постоянной адаптации и дополнения технологии и набора используемых алгоритмов;

адаптация технологии для ситуации с малой пропускной способностью каналов связи между поставщиком информации (ЗапСиб РЦПОД) и потребителями информации (управление лесами, база авиалесоохраны);

- возможность привязки к системе координат принятой для использования у потребителя информации (вторичная система координат -лесхозы, лесничества, лесные кварталы);

высокая точность пространственной привязки результатов обработки (с ошибкой не хуже 1 км).

Исходя из этих требований и анализа существующего программного обеспечения, стало ясно, что даже существующие решения не удовлетворяют всем необходимым требованиям. Конечно, это не означает, что весь накопленный опыт за десятилетия оказывается непригодным, напротив - за основу нового программного обеспечения и всей системы мониторинга в целом необходимо взять наиболее проявившие себя схемы технологий и наборов алгоритмов. Такое проектирование позволит сделать систему мониторинга

эффективно решающей поставленную задачу и не являющейся очередным «изобретением велосипеда», которую можно и нужно будет развивать в сторону наибольшей функциональности и универсальности.

Глава третья. В ходе начального этапа разработки системы было выявлено, что использование известных зарубежных или российских технологий ведения мониторинга лесных пожаров не реализуемо в условиях Новосибирской области по ряду причин (таких, например, как отсутствие многолетнего архива спутниковых данных и базы данных зарегистрированных лесных пожаров).

Самым весомым фактором, обусловившим структуру нашей системы, явилось отсутствие оперативного доступа к данным Ж)АА, или попросту оторванности, как технологов, так и заказчиков от станции приема данных, в силу слабой развитости каналов связи. Данная проблема явилась причиной создания новой схемы ведения мониторинга лесных пожаров с сохранением оперативности получения результата и его передачи конечному пользователю. Есть основания предполагать, что отсутствующие и/или слабые каналы передачи пространственной информации - проблема, характерная не только для Новосибирской области.

Эта технология являет собой двухкомпонептную систему: компоненту обработки ДДЗ и ГИС-компоненту. Модульность, как главная основа построения технологии, обеспечивает автономность данных на любом технологическом этапе, что создает возможность легкого манипулирования различными модулями, развития многозадачности системы, наращивания новых функциональных блоков для анализа и обработки разноспециализированных данных.

Система, основанная на модульности как функциональной, так и тематической, является легко адаптируемой под задачи оперативного мониторинга различных объектов природной среды (мониторинг растительности, паводковые ситуации, сельское хозяйство и др.)

Система подразумевает полный комплекс автоматизированной обработки спутниковых данных на месте приема - от предобработки до конечного результата, что обеспечивает возможность передачи по слабым каналам связи клиентам только небольшого объема результирующей информации. Передаваемая информация уже имеет узкоспециализированный характер,

таким образом, конечный пользователь получает только необходимые ему тематические данные, не требующие дальнейшей цифровой обработки.

В задачи первой компоненты входит первичная обработка ДЦЗ: обеспечение предобработки данных, выполнение тематической обработки снимков, выдача результатов для последующего их использования во второй части системы.

Основой ГИС-компонснты явилась созданная база данных - цифровая карта (масштаба 1:300 ООО) кварталов федерального лесного фонда Новосибирской области. Карта содержит около 25 тысяч кварталов, а также границы лесхозов и лесничеств. Использование этой базы данных позволяет получать результаты детектирования в принятой у пользователя системе координат - единицах лесоустроительной номенклатуры (лесхоз, лесничество, номер квартала). Атрибутивная и топографическая базы данных содержат информацию о классах пожароопасности кварталов, о дислокации пожарно-химических станций, обзорных вышек, авиабаз, вертолетных площадок, пунктов базирования техники, узлов радиосвязи, метеостанций и т.д.

Связующим звеном двух компонент системы является модуль, позволяющий интегрировать информацию, полученную в результате обработки ДЦЗ в ГИС, чем обеспечивается быстрый переход от «тяжелого» для вычислительной обработки растра к менее объемному вектору.

Пространственный анализ и подготовка отчетной документации производится полуавтоматически в разработанном расширении для среды ArcView GIS 3.0а (ESRJ Inc.). Функциональные возможности данного расширения позволяют оперировать как пространственными данными, так и атрибутивной информацией о территории, а также выводить твердые копии карт и табличные формы отчетов. Результаты детектирования совмещаются с базой данных исследуемого региона, затем производится оверлейный анализ данных, генерируются текстовые и файловые отчеты текущей лесопожарной ситуации, автоматически обновляя базу данных пожаров.

Возвращаясь немного назад, следует напомнить, что из-за отсутствия устойчивых каналов связи передача растровой информации не предоставляется возможной, что лишает конечного пользователя иметь информацию о контексте каждого очага (о значениях смежных и/или соседних пикселей). Всё

это определило главный критерий всей обработки - точная пространственная привязка.

Решению этой проблемы были посвящены многократные экспериментальные испытания. Сегодня технология позволяет добиться адекватного результата при первичной привязке по орбитальным данным, содержащимся в самих данных Ж)АА, и корректировке привязки при вводе дополнительных опорных точек, что подтверждают данные авиа - и наземного наблюдения. Они сообщаются посредством обратной связи, налаженной между пунктом обработки данных и конечным клиентом в ходе ведения экспериментального тестирования системы.

Вместе с данными, получаемыми со спутников ИОЛА, передается модель орбитальной привязки снимка - регулярная матрица опорных точек.

В процессе полета бортовой компьютер спутника рассчитывает матрицу орбитальной привязки сканируемого изображения по строго стандартизованным формулам. На точность вычисления координат влияет ошибка в определении параметров орбиты, времени пересечения экватора, а также неустойчивость и лёгкость платформы спутниковой системы и пр. Поскольку координаты орбитальных точек привязки вычислены с некоторой ошибкой, привязка по орбитальным данным является не точной.

Для коррекции орбитальной привязки необходимо иметь семейство точек, по которым будут корректироваться координаты опорных точек. Простейшим способом нахождения точек коррекции является указание этих точек пользователем.

Для того чтобы программа могла автоматически находить корректирующие точки необходимо, чтобы она располагала дополнительной информацией, например, эталонным изображением, для которого уже известна географическая привязка.

В подготовку информации может входить геометрическое преобразование изображения в другую систему координат.

Такое преобразование имеет характер изменений, как в пространственном, так и в спектральном домене. За спектральный домен «отвечают» методы восстановления изображений. При , коррекции геометрических параметров изображения используются соответствующие алгоритмы.

Исследован ряд методов преобразования изображений, которые позволяют существенно улучшить качественные и количественные показатели результатов перехода из одной системы координат в другую.

Одним из самых распространенных методов, используемых для преобразования изображений, и задаваемое набором контрольных точек, является полиномиальное преобразование. В общем случае, полиномиальное преобразование (рп можно представить следующей формулой:

где X, Y - координаты исходной точки в исходной системе координат;

Л^, У - координаты этой же точки в системе координат искомого изображения; ах „ „ cîy n i - коэффициенты преобразования;

п - степень полиномиального преобразования.

Еще одним преобразованием, реализованным в популярных программах, является кусочно-аффинное преобразование. Кусочно-аффинное преобразование (р представляет собой совокупность аффинных преобразований, действующие каждое в своей треугольной области определения Д.

В общем случае кусочно-аффинное преобразование представляется

\<P,(b), Ь е £2, и ; е I

формулой: гр(Ь) = Г' " ' (3)

* v J [о, v/ е / ыа, к '

Еще одной разновидностью преобразований, основанных на идее разделения плоскости на независимые области с соответствующими преобразованиями, является кусочно-проективное преобразование. Кусочно-проективное преобразование (р является совокупностью проективных преобразований <р; и набором четырехугольных областей Д.

Перечисленными методами вооружены большинство промышленных инструментальных систем в области ДДЗ, ГИС, CAD и др. Однако, существует целый ряд специфических задач, применительно к которым, эти методы работают неэффективно.

Проведен сравнительный анализ модели искажений снимка, полученной в результате его преобразования в географическую систему координат с использованием матрицы орбитальных точек привязки. Использовались методы

кусочно-проективных, полиномиальных преобразований, а также метод тонкостенного сплайна.

Поскольку любая растровая система координат является целочисленной, на практике следует ожидать, что даже в случае достижения «идеальной» точности привязки опорных точек, обеспечения их соответствующего количества и выбора адекватного метода преобразования - результат трансформации снимка в растровой системе координат не может быть точнее, чем ±1 пиксел.

При коррекции привязки пытаются использовать все возможные параметры изображения, которые могли бы повлиять на точность привязки в лучшую сторону. В работе предлагается один из таких методов.

Как известно, при сканировании изображения сканер получает на месте каждого пикселя спектральное значение, полученное датчиком, но рядом стоящие пикселы имеют значения, коррелирующие между собой. Это происходит из-за того, что область, с которой получен сигнал, чуть шире, чем размер самого пиксела.

Второй причиной, по которой, можно судить о связанности получаемого двумерного сигнала (изображения) является его физическая природа.

Следовательно, изображение, подобное снимку спутника NOAA при увеличении может дать больше информации, чем простое увеличение пикселей в заданное количество раз. В таких ситуациях, как увеличение полутонового изображения (будь то фотография или космический снимок), используются цифровые методы восстановления изображения (resampling). Самыми распространенными из них являются: метод ближайшего соседа, билинейная интерполяция и бикубическая интерполяция.

В текущей версии программы был реализован билинейный алгоритм. Таким образом, используя увеличение совместно с восстановлением изображения можно повысить точность привязки. Особенно это важно при реализации автоматической технологии привязки.

В ранних версиях программы упор делался на ручную технологию привязки. При этом на экран выводилось увеличенное изображение выбранной пользователем области с конечной целью увеличить точность коррекции привязки данного подхода. В такой реализации пользователь мог указать

координаты корректирующей точки не в целых координатах растра, а в дробных, с заранее заданным шагом (см. Рис. 1).

В новых версиях рассматриваемой программы в окно увеличения выводится фрагмент исходного изображения, который трансформируется в географическую систему координат, используя орбитальную модель привязки, с заранее известным увеличением (см. Рис. 2).

Для полноценного функционирования системы мониторинга налажено ведение базы архивных данных: как спутниковых, так наземных и авианаблюдений. Электронная база данных содержит метаданные о спутниковых изображениях существующего архива на CD ROM. Ведется база данных по зарегистрированным пожарам по сводкам управления лесами Новосибирской области.

Проведено исследование возможности анализа ретроспективных данных на вопрос сезонных изменений спектральных характеристик вегетации и прогноза пожароопасности путем составления карт базирующихся на индексах зеленоцветности. По базам архивных данных и картам лесоустройства были выбраны модельные участки для проведения экспериментов и составлены временные серии снимков.

Временные ряды (серии) - данные, представленные в виде последовательностей измерений, упорядоченных во времени. В отличие от анализа случайных выборок, анализ временных рядов основывается на предположении, что последовательные значения в данных наблюдаются через равные (регулярные) промежутки времени.

Для прогноза пожарной опасности с применением анализа временных серий за основу используют значения вегетационных индексов.

Вегетационный индекс (VI) - комплексный показатель состояния растительности. Возможность проводить анализ и мониторинг растительного покрова на глобальном и региональном уровнях основана на различии математических соотношений для отражающих характеристик хлорофилла в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне.

Рис. 1 - Увеличенный фрагмент исходного снимка с применением восстановления изобраокения методом «ближайшего соседа» (фрагмент Новосибирского водохранилища)

Рис. 2 - Увеличенный фрагмент снимка, который был преобразован в географическую систему координат с применением билинейной интерполяции при восстановлении изображения (фрагмент Новосибирского водохранилища)

Также широко используется нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), позволяющий совместно анализировать разносезонные данные:

NDVI = Ch2 - Chl/Ch2+CM. (4)

На значениях индексов NDVI базируются расчеты индексов зеленоцветности, на основе которых предложено создавать прогнозные карты.

Индекс текущей зеленоцветности VGI (Visual Greenness Index) рассчитывается по формуле:

VGI = ND/0.66 * 100, (5)

где NDn - текущее значение NDVI.

Индекс относительной зеленоцветности RGI (Relative Greenness Index) рассчитывается по формуле:

RGI = (ND0-NDmp)/(NDM-ND„J 400, (6)

где ND0 - текущее значение NDVI,

NDmn - минимальное ретроспективное значение NDVI, NDnix - максимальное ретроспективное значение NDVI. При анализе изменений спектральных характеристик природных объектов особое значение приобретает качество взаимной привязки данных, формирующих элементы временного ряда. Поэтому в работе было проведено исследование влияния геометрических искажений на результаты анализа временных серий.

Результаты анализа геометрических «шумов», показали, что их влияние может быть чрезвычайно сильным. Можно уверенно утверждать, что недооценка влияния «шумов», возникающих в результате некорректной взаимной привязки снимков может снизить ценность результатов анализа временных серий при решении различных задач мониторинга.

Проведен ряд экспериментов по оценке эффективности применения различных алгоритмов детектирования и комплексной эффективности применения системы оперативного мониторинга лесных пожаров в 1999 году, которая составила порядка 70 %.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами исследований проведенных в диссертационной работе являются:

Определены задачи и функции региональной системы мониторинга лесного хозяйства и разработаны методы его ведения, апробированные в условиях Новосибирской области.

Разработана на основе существующих теоретических положений оригинальная методика корректировки географической привязки спутниковых данных, технология выявления сезонных изменений вегетации, построения прогнозных карт по индексам зеленоцветности.

Разработаны структура и определены рекомендации по ведению и наполнению архивных баз тематических данных о регионе, обеспечивающих полноценное функционирование геоинформационной системы. Автоматизированы пространственный анализ и ведение отчетности по регистрации пожаров.

Для Новосибирской области разработана система оперативного мониторинга лесных пожаров, обеспечивающая сбор и обработку оперативной наземной и аэро космической информации с выдачей аналитических результатов в цифровом виде заинтересованным потребителям, интегрированная в существующую систему слежения за лесопожарной ситуацией. Система оперативного мониторинга лесных пожаров функционирует на базе ЗапСиб РЦПОД.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Кулик E.H. Перспективы использования данных спутников серии NOAA в целях мониторинга лесных пожаров // Материалы научно-техн. конф. преподавателей СГГА/ СГГА. - Новосибирск, 1998.- С. 122

2.Кулик E.H. Детектирование лесных пожаров по данным спутников NOAA // Материалы Международной научно-техн. конф. «Соврем, проблемы геодезии и оптики»/ СГТА. - Новосибирск, 1998,- С.151

3.Кулик E.H. Использование данных спутников серии NOAA в целях мониторинга лесных пожаров Новосибирской области // Проблемы региональной экологии.- Новосибирск, 2000.- Вып. 6

4.Кулик E.H. Технологии использования космической информации. Спутники серии NOAA: Реферат. обзор -http://cgit.kem.uiggm.nsc.m/buHetin/content/techn.html

5.Кулик E.H., Добрецов H.H., Соломатова Т.Б. Оценка влияния геометрических искажений на результаты анализа временных рядов, полученных по данным оперативной космической съемки (на примере данных NOAA) - http://cgit.kem.uiggm.nsc.ru/bulletin/content/geometry .html

6.Кулик E.H., Моисеев Е.Е., Добрецов H.H. Коррекция географической привязки данных AVHRR/NOAA-http://cgit.kcm.uiggm.nsc.ru/bulletin/content/gcorrect.html

7.Кулик E.H., Моисеев Е.Е., Добрецов H.H., Дементьев В.Н. Система оперативного спутникового мониторинга территории на примере детектирования лесных пожаров Новосибирской области // Материалы международной конференции «ИНТЕРКАРТО-б: ГИС для устойчивого развития территорий». - Апатиты, 2000 (в печати)

8.Кулик E.H., Моисеев Е.Е., Добрецов H.H., Дементьев В.Н. Разработка системы оперативного мониторинга территории на примере задач детектирования лесных пожаров Новосибирской области // Вычислительные технологии: «Геоинформатика», спец. вып. - Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2000 (в печати)

Введение.

1 Применение данных дистанционного зондирования при решении задач мониторинга лесного хозяйства.

1.1 Космический мониторинг природных ресурсов.

1.1.1 Методы исследования природных ресурсов.

1.1.2 Понятие и задачи космического мониторинга окружающей среды.

1.1.3 Тематические направления применения аэрокосмической информации.

1.1.4 Современное управление территорией на основе оперативного контроля природных ресурсов.

1.2 Мониторинговые задачи лесного хозяйства.

1.2.1 Лес - как важный компонент биосферы.

1.2.2 Ведение лесного хозяйства.

1.2.3 Применение космической информации для целей дистанционного зондирования лесов.

1.2.4 Лесные пожары.

1.2.4.1 Причины возникновения лесных пожаров и их классификация.

1.2.4.2 Классификация лесов по степени пожарной опасности.

1.2.4.3 Мониторинг лесных пожаров.

1.2.4.4 Мониторинг последствий лесных пожаров.

1.3 Требования к данным дистанционного зондирования.

1.3.1 Специфика требований к информации дистанционного зондирования при решении тематических задач.

1.3.2 Требования к данным дистанционного зондирования Земли для мониторинга лесов.

1.3.3 Требования к информационному обеспечению оперативного мониторинга

1.3.4 Использование данных спутников ТЧОАА.

2 проектирование региональной системы оперативного мониторинга.

2.1 Основные технологические решения и методики мониторинга и детектирования лесных пожаров.

2.2 Системы мониторинга в России и за рубежом.

2.2.1 Российские научные коллективы, занимающиеся проблемами мониторинга лесных пожаров.

2.2.2 Система контроля пожарной опасности лесов и диких территорий США.

2.2.3 ГИС мониторинга лесных пожаров России.

2.2.3.1 Участники проекта.

2.2.3.2 Назначение разработки и основные функциональные задачи ГИС.

2.2.3.3 Структура информационного обеспечения ГИС.

2.2.3.4 Производные продукты «ГИС - Лесные пожары».

2.2.3.5 Основные элементы технологии приема и обработки данных в центре приема Института космических исследований Российской академии наук.

2.2.4 Российская система прогнозирования очагов лесных пожаров «Прогноз»

2.3 Принципиальная технология обработки спутниковых снимков при мониторинге лесных пожаров.

2.3.1 Предобработка спутниковых данных.

2.3.2 Состав и формат исходных данных.

2.3.2.1 Состав исходных данных.

2.3.2.2 Формат исходных данных.

2.3.2.3 Станция приема спутниковой информации SCANEX.

2.3.3 Калибровка спутниковых данных.

2.3.3.1 Цель калибровки.

2.3.3.2 Линейная калибровка.-.

2.3.3.3 Нелинейная коррекция.

2.3.3.4 Поправка на зенитные углы солнца.

2.3.4 Географическая привязка данных.

2.3.4.1 Исходные данные для привязки.

2.3.4.2 Технология географической привязки с участием оператора.

2.3.4.3 Автоматическая привязка.

2.3.5 Тематическая обработка спутниковых данных.

2.3.6 Детектирование лесных пожаров.

2.3.6.1 Виды режима детектирования.

2.3.6.2 Детектирование очагов лесных пожаров в обычном режиме.

2.3.6.3 Оперативное детектирование очагов лесных пожаров.

2.3.6.4 Пороговый алгоритм.

2.3.6.5 Контекстуальный алгоритм.

2.3.6.6 Алгоритм, основанный на анализе временных серий.

2.3.7 Использование спутниковых данных для решения задач прогноза пожароопасности.

2.3.7.1 Пожарная обстановка. Наблюдения и суточные прогнозы.

2.3.7.2 Система определения пожарной опасности, использующая индексы зеленоцветности.

2.3.7.3 Вегетационные индексы зеленоцветности.

2.3.8 Временные ряды.

2.4 Разработка структуры системы мониторинга на основе выявленных региональных особенностей.

3 Разработка и реализация системы мониторинга лесных пожаров Новосибирской области.

3.1 Структура и функциональные особенности системы.

3.2 Компонента обработки данных дистанционного зондирования.

3.3 ГИС-компонента.

3.4 Пути расширения функциональности системы мониторинга лесных пожаров.

3.5 Экспериментальные исследования по отладке модулей системы обработки спутниковых данных.

3.5.1 Геометрические преобразования при смене систем координат на этапе географической привязки.

3.5.1.1 Преобразование систем координат как этап тематической обработки спутниковых данных.

3.5.1.2 Полиномиальное преобразование.

3.5.1.3 Кусочно-аффинное преобразование.

3.5.1.4 Кусочно-проективное преобразование.

3.5.1.5 Корректировка привязки снимков.

3.5.1.6 Привязка с преобразованием координат опорных точек на подпиксельный уровень

3.5.2 Создание временной серии и построение спектральных кривых при исследовании сезонности.

3.5.3 Создание временной серии для исследования возможности построения прогнозных карт по индексам зеленоцветности.

3.5.4 Оценка влияния геометрических искажений при анализе временных серий космических снимков.

3.5.4.1 Систематическая составляющая и случайный шум.

3.5.4.2 Сглаживание.

3.5.4.3 Аппроксимация.

3.5.4.4 Шумы, порождаемые в процессе регистрации сигнала.

3.5.4.5 Создание искусственной временной серии космических снимков.

3.5.4.6 Анализ геометрических искажений снимков.

3.5.4.7 Выводы.

3.5.5 Оценка эффективности применения системы мониторинга лесных пожаров Новосибирской области по спутниковым данным.

Возрастающие масштабы взаимодействия природы и человека, явления нерациональной эксплуатации природных ресурсов, техногенной нарушенности и промышленного загрязнения приводят к значительному ухудшению окружающей среды.

В связи с резким сокращением лесной растительности на земном шаре, промышленным загрязнением воздуха, почв и водных бассейнов значение лесов приобретает масштабы одного из важнейших компонентов биосферы, оказывающего стабилизирующее воздействие на природную обстановку. От правильной эксплуатации лесов зависит решение таких важных задач, как повышение продуктивности биосферы, рациональное использование земельных и водных ресурсов, получение высоких урожаев сельскохозяйственных культур, обеспечение благоприятных условий для жизни человека.

Лесные пожары ежегодно наносят огромный ущерб лесному хозяйству. Такое положение создалось из-за отсутствия надежных прогнозов условий возникновения, средств оперативного контроля и разведки пожаров, а также соответствующих систем автоматизированной обработки оперативной информации для выработки стратегии и тактики борьбы с ними. Поэтому пожары часто обнаруживают с большим опозданием, и они выходят из-под контроля. При крупных пожарах нет объективной информации об их состоянии, что существенно затрудняет, а порой делает и невозможным планирование борьбы с ними и оценку их последствий. Вместе с тем на современном этапе технического развития эти вопросы уже можно и экономически целесообразно решать на основе средств дистанционного зондирования и вычислительного техники.

Внедрение лесоохранных технологий, основанных на использовании сдутниковых данных, в современных российских условиях весьма актуально. Общеотраслевая компьютеризация и переход на новые средства связи способствуют их развитию. Одновременно с этим, условия дефицита финансирования создают определенные трудности в ведении ранее существовавших методов слежения за лесопожарной ситуацией.

Сочетание визуальных и инструментальных методов, использование космических средств позволит существенно расширить контролируемую территорию лесного фонда, повысить периодичность наблюдения, оперативность обнаружения пожаров, точность определения размеров пройденной огнем площади и наносимого ущерба лесным экосистемам.

В лесной науке дистанционные методы применяются для изучения структуры природных территориальных комплексов и динамики происходящих в них процессов и явлений.

Проведение комплекса мероприятий по противопожарной охране предполагает периодическое получение информации об исследуемых экосистемах с целью оперативного воздействия (принятия решений), что определяет актуальность создания региональной системы лесоэкологического мониторинга.

Объектом диссертационного исследования являются лесные пожары и система их мониторинга. Исследования проводятся на примере Новосибирской области.

Предметом исследования выступают методы и средства создания системы мониторинга лесного хозяйства, позволяющей повысить эффективность охраны и использования лесов.

Основная цель исследований - разработка региональной системы оперативного мониторинга лесного хозяйства, позволяющей решать задачи слежения и прогнозирования лесопожарной обстановки для целей обеспечения информационной поддержки принятия управленческих решений по организации предупредительных и противопожарных мероприятий, а также ликвидации последствий.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1 .исследовать содержание и сущность мониторинга лесного хозяйства на примере лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования (ДДЗ);

2.разработать структуру, методы и средства создания и ведения системы оперативного мониторинга лесного хозяйства как элемента системы мониторинга территории;

3.реализовать элементы системы на примере лесных пожаров Новосибирской области для осуществления оперативного анализа наземной и аэрокосмической информации с выдачей аналитических результатов на цифровые терминалы заинтересованных потребителей:

- создание модуля обработки ДДЗ, включающего в себя предобработку данных, оперативный мониторинг текущей пожарной обстановки и прогнозирование зон пожарной опасности;

- создание геоинформационной системы на основе пространственной базы тематических данных исследуемого региона (содержащей данные лесоустройства, топографию, противопожарное оснащение и др.), позволяющей автоматизировать ведение отчетности по регистрации пожаров, проводить пространственный и оверлейный анализ, накапливать и структурировать архивные данные.

В процессе работы применялись методы дистанционных исследований с использованием космических снимков спутников серии NOAA, методы обработки цифровых изображений. При создании ГИС использовались математические методы моделирования, пространственного и статистического анализа. Широко применялись геоинформационные и картографические методы. Структура системы оперативного мониторинга территории разработаны на основе анализа российских и зарубежных мониторинговых систем, собственных разработок автора и коллектива Новосибирского регионального центра геоинформационных технологий СО РАН (НРЦГИТ СО РАН), полученных в результате изучения и обобщения литературных материалов по космическому мониторингу, обработке спутниковых данных, геоинформатике, геоинформационному картографированию, обработке изображений. В качестве программного обеспечения использовались: полнофункциональный программный комплекс ARC/INFO 7.2, настольный ГИС-пакет ArcView 3.0а (ESRI Inc.) с авторскими модулями расширения Fire Wall, компонента обработки ДДЗ NOAA Forest Fires Detect 2.0 (НРЦГИТ СО РАН), пакет программ для работы с ДДЗ ERDAS Imagine 8.3.(ERDAS Inc.), программа обработки данных NOAA Scanviewer (Scanex), векторизатор WinTrack (НРЦГИТ CO РАН), пакет программ для работы с ДДЗ ENVI.

Научная новизна проводимых исследований заключается в следующем:

-определяются задачи и функции региональной системы мониторинга лесного хозяйства и разрабатываются методы его ведения в условиях Новосибирской области;

-разрабатывается на основе существующих теоретических положений методика корректировки географической привязки спутниковых данных, технология выявления сезонных изменений вегетации, построения прогнозных карт по индексам зеленоцветности;

-разрабатывается структура, и определяются принципы ведения и наполнения архивных баз тематических данных о регионе, обеспечивающих полноценное функционирование мониторинговой системы;

-автоматизируются пространственный анализ и ведение отчетности по регистрации пожаров;

-реализуется система мониторинга лесных пожаров Новосибирской области, обеспечивающая сбор оперативной информации, ее обработку, отображение, ведение отчетности в единицах лесоустроительной номенклатуры, интегрированная в существующую систему управления лесными ресурсами;

-предлагаются пути использования информации мониторинга лесных хозяйства при оперативной оценке текущей пожарной обстановки, составлении карт прогноза пожарной опасности, проведении работ по классификации лесов по степени пожароопасности, расчете оптимизации временных, финансовых и технических затрат для организации работ по тушению и ликвидации последствий лесных пожаров, получении оперативных материалов для лесного кадастра, экологического мониторинга, промышленной эксплуатации и др.

Предметом защиты является созданная система оперативного мониторинга лесных пожаров Новосибирской области, действующая с 1997 года в режиме экспериментального тестирования, с 1998 года по 1999 год в режиме опытной эксплуатации, а с наступлением лесопожарного сезона 2000 года - в производственном режиме на базе Западно-Сибирского регионального центра приёма и обработки спутниковых данных для предоставления информации о текущей пожарной обстановке в отдел противопожарной охраны лесов управления лесами Новосибирской области и на базу авиалесоохраны Новосибирской области.

На защиту выносятся структура системы оперативного мониторинга лесных пожаров Новосибирской области; методика коррекции географической привязки данных Ж)АА; технология обработки данных ТчЮАА от приема данных до получения отчетных форм журналов текущей пожарной обстановки; технология составления прогнозных карт, основанных на расчете вегетационных индексов, индексов зеленоцветности, ретроспективном анализе временных рядов спутниковых снимков.

Диссертационная работа выполнялась в рамках инициативных работ НРЦГИТ СО РАН совместно с Западно-Сибирским региональным центром приема и обработки спутниковых данных (ЗапСибРЦПОД) по созданию региональной комплексной системы оперативного контроля и мониторинга лесных пожаров. В рамках проекта были предоставлены в Областную администрацию согласованные предложения по системе, поддержанные Западно-Сибирским управлением гидрометеослужбы. Проводились совместные мероприятия с региональным штабом гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций, управлением лесами Новосибирской области, отделом информационно-технической поддержки Администрации Новосибирской области. Были проведены переговоры с представителями лаборатории информационной поддержки космического мониторинга Института космических исследований РАН и инженерно-технологического центра «Сканекс» о сотрудничестве в рамках проекта.

Проект представлялся на научно-практическом семинаре «Использование данных АУНКК/МОАА для решения задач мониторинга лесных пожаров» (г. Пушкино, 24-26 ноября 1997 г.), на коллегии управления лесами Новосибирской области (ноябрь 1997 г.), на межведомственном совещании «Информационно-космическая система «Лесной Пожар»(25 марта 1998 г.), на научно-практической конференции преподавателей СГГА (апрель, 1998 г.), на региональной научно-практической конференции молодежи «Проблемы региональной экологии» (г. Томск, 10-12 ноября 1998 г.), Международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики (ноябрь, 1998 г.), на научно-практической конференции преподавателей СГГА (апрель, 1999 г.), на VI Международном Симпозиуме "Оптика атмосферы и океана " (Томск, 23-26 июня 1999 г.), на выездном заседании Научно-координационного совета СО РАН по ГИС-технологиям и дистанционному зондированию (г. Кемерово, 11-13 октября 1999 г.), будет представлен на Международной конференции «ИНТЕРКАРТО-6: ГИС для устойчивого развития территорий» (г. Апатиты, 22-24 августа 2000 г.), на научно-практической международной конференции «Геоинформатика - 2000» (г. Томск, 1116 сентября 2000 г.).

3.5.4.7 Выводы

Результаты анализа «шумов», возникающих только за счет геометрических искажений, показали, что их влияние может быть чрезвычайно сильным, вплоть до появления собственной периодичности и отчетливых трендов изменения.

Можно уверенно утверждать, что недооценка влияния «шумов», возникающих в результате некорректной взаимной привязки снимков может снизить ценность результатов анализа временных серий при решении различных задач мониторинга. Следовательно, без специализированного анализа «шумов» и их исключения из временной серии исследовать временной ряд нельзя.

3.5.5 Оценка эффективности применения системы мониторинга лесных пожаров Новосибирской области по спутниковым данным

Из принятых в пожароопасный сезон 1999 г. 368 витков были отобраны 155 случайным образом.

Из них 30 витков попали на дни со сплошной облачностью.

Остальные 132 были обработаны и на них выявлено 187 точек возможного возгорания.

Из них 44 совпали квартал в квартал с данными управления лесами Новосибирской области.

На 50 точек нет данных в управлении, но о них можно говорить с достаточной долей достоверности как о пожарах, так как они повторялись в одних и тех же кварталах в разное время съемки и с разных спутников.

Еще была выявлена одна категория точек возможного возгорания - около 5 точек. Это вероятнее всего остаточные явления от ликвидируемых пожаров. Судьбу остальных 88 точек определить не представлялось возможным. По теории вероятности - 50 на 50.

Таким образом, анализ показывает эффективность порядка 70 %.

Приведем еще несколько интересных фактов:

22 мая 1999 года по спутниковым данным была выявлена точка возможного возгорания в 192 квартале Лячинского лесничества Михайловского лесхоза. По данным лесного управления этот пожар обнаружили только 23 мая, и он уже достиг площади 30 га.

21 мая 1999 года по спутниковым данным была выявлена точка возможного возгорания в 14 и 15 кварталах Каргатского лесничества Каргатского лесхоза. Лесники его обнаружили только 23 мая площадью уже 70 га.

Заключение

В ходе диссертационного исследования были получены следующие результаты:

-разработана структура информационной системы, представляющей собой комплекс аппаратно-программных средств, средств связи, а также последовательность технологических и организационно-технических мероприятий, обеспечивающих оперативный контроль за территорией Новосибирской области на основе обработки спутниковых данных с учетом региональных особенностей;

-разработана сквозная технология оперативной оценки текущей лесопожарной ситуации от приема спутниковых данных до выдачи аналитических результатов в принятой у пользователя системе лесоустроительной номенклатуры, позволяющая производить основной объем обработки данных непосредственно на месте приема;

-разработана структура и порядок ведения баз данных тематической, пространственной и спутниковой информации, необходимых для автоматизированного ведения учета лесных пожаров, полнофункционального геоинформационного анализа с целью обеспечения информационной поддержки принятия управленческих решений;

-создана и наполнена база тематических пространственных и атрибутивных данных Новосибирской области для ведения мониторинга лесных пожаров в виде серий электронных карт и таблиц;

-разработан программный модуль обработки данных спутников серии Ж)АА, позволяющий оперативно производить предобработку, географическую привязку с её коррекцией, детектировать возможные очаги пожаров, выдавать результаты в форматах, позволяющих интегрировать их в ГИС;

- разработана и реализована технология коррекции географической привязки данных спутников NOAA на основе методов восстановления изображения увеличенных фрагментов снимка и геометрических преобразований, позволяющих вести коррекцию на уровне подпиксельной точности; предложены пути автоматизации коррекции;

- предложена технология составления прогнозных карт пожароопасности на основе индексов зеленоцветности, рассчитываемых по текущим и архивным спутниковым данным;

- создано геоинформационное приложение, позволяющее на основе баз тематических данных о регионе и результатов обработки спутниковых снимков автоматически проводить пространственный и оверлейный анализ, вести электронные журналы архива оценки пожарной ситуации, выдавать справочную информацию, генерировать и выдавать электронные и твердые копии форм отчетов и карт.

Таким образом, поставленная цель диссертационной работы достигнута.

Практическая значимость результатов научных исследований заключается в их использовании при создании информационной системы оперативного контроля и мониторинга лесных пожаров на территории Новосибирской области, позволяющей повысить оперативность, эффективность и качество принятия решений при слежении за лесопожарной обстановкой.

Для Новосибирской области разработана система оперативного мониторинга лесных пожаров, обеспечивающая сбор и обработку оперативной наземной и аэрокосмической информации с выдачей

1. Дистанционное картографирование природной среды / A.A. Ковалёв, В.Н. Губин, А.И. Павловский и др.- Мн.: Институт геологических наук АН Беларуси, 1995. -176 с.

2. Востокова Е.А., Шевченко JI.A. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды. М.: Недра, 1982. -256 с.

3. Шилов И.А. Экология: Учеб. для биол. и мед. спец. вузов. М.: Высш. шк., 1997. - 512 с.

4. Андерсон Дж. М. Экология и науки об окружающей среде: биосфера, экосистемы, человек. JL: ГИМИЗ, 1985. - 165 с.

5. Исследование лесов аэрокосмическими методами. Новосибирск: Наука, 1987. 216 с.

6. Tucker С J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. - Pp. 127150

7. Аэрокосмический мониторинг лесов / A.C. Исаев, В.И. Сухих, E.H. Калашников и др.-М.: Наука, 1991 -240с.

8. П.Гарбук C.B., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Изд. А и Б, 1997. - 296 с.

9. Щетинский Е. А. Охрана лесов и лесная пирология. М.: Экология, 1994.

10. З.Савельев В.Н., Уткин В.И. Лесные пожары и проблемы окружающей среды // Экол. пром. пр-ва. 1993. - N 4. - С. 13-20

11. Что нужно знать о лесных пожарах // ЭКОС-ИНФОРМ. 1994. -N 8. - С. 46-48

12. Гиряев Д. М. Как уберечь лес от огня. М.: Лесная пром-ть,1979.

13. Сергеев H.A. Об охране лесов от пожаров // Лесохоз. инф. -1993. -N4. С. 21-25

14. Елагин А.Е. Лесные пожары: борьба с ними // Всесоюз. конф. с участием зарубеж. учен. "Катастрофы и человечество": Тез. докл., Суздаль, 11-15 февр., 1991. М., 1991. - С. 16-18

15. Нао W. ML, Liu М-Н. Spatial and temporal distribution of tropical biomass burning // Global Biogeochimical Cycles. 1994. - Vol. 8. - N 4. -Pp. 495-503

16. Аэрокосмический мониторинг таежных лесов: Тез. докл. -Красноярск, 1990. 130 с.

17. Арцыбашев Е.С. Применение аэрокосмических методов в охране лесов от пожаров // Международ, учебный семинар ООН по практ. применению данных дистанционного зондирования Земли в области лесного хоз-ва, 21 мая 9июня 1984 г. - М., 1984. - С. 45

18. Арцыбашев Е.С., Пуздриченко В.Д. Космические методы в охране леса от пожаров // Косм, антропоэкол.: технология и методы исследования. Материалы 2 Всесоюз. совещ. по косм, антропоэкол., Ленинград, 1984. Л., 1988. - С. 277-278

19. Malingreau J.P., Stephens G., Fellows L. Remote sensing of forest fires: Kalimantan and north Borneo in 1982-83 // AMBIO. 1985. - Vol. 14, -N6.-Pp. 314-321

20. Фуряев В.В. Ландшафтные закономерности нарушенности лесов пожарами по данным дистанционного зондирования // Косм, методы изуч. биосферы. М., 1990. - С. 47-51

21. Курбатский Н.П. Лесные пожары и их последствия. -Красноярск: Ин-т леса и древесины, 1985. 139 с.

22. Миронов К.А. Об оценке ущерба от лесных пожаров // Лес. х-во. 1985.-N9. -С. 63-65

23. Всемир. метеорол. орг. Рабочий семинар по использованию метеорологической информации для борьбы с лесными пожарами: Бюл. -М., 1992.-Вып. 41.-N 1.- 117с.

24. Belward A.S., Kennedy P.J. Gregoire J-M. The limitations and potential of AVHRR GAC data for continental scale fire studies // International Journal of Remote Sensing. 1994. - Vol.15 - N 11. - Pp. 22152234

25. Chuvieco E., Martin M.P. Global fire mapping and fire danger estimation using AVHRR images // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1994. N 60. - Pp. 563-570

26. Chuvieco E. Martin M.P. A simple method for fire growth mapping using AVHRR channel 3 data // International Journal of Remote Sensing,1994.-N15.-Pp. 3141-3146

27. Lee Т. Tag P. Improved detection of hotSPOTs using the AVHRR 3.7 |im channel // Bulletin American Meteorological Society. 1990. - N 71 -Pp. 1722-1730

28. Malingreau J.P., Belward A.S. Recent activities in the European Community for the creation and analysis of global AVHRR data sets // International Journal of Remote Sensing. 1994. - Vol. 15. - N 17. - Pp. 3397-3416

29. Разработка ТИС мониторинга лесных пожаров России на основе ArcView GIS 3.0 и глобальной сети Интернет // ARCReview. -1998. -Nl.- С. 6-7

30. Andreucci F., Arbolino M.V. A study of forest fire automatic detection systems. II. Smoke plume detection performance // Nuovo cim. C. -1993.-Vol. 16.-N 1.-Pp. 51-65

31. Flannigan M.D. Vender Haar Т.Н. Forest fire monitoring using NOAA satellite AVHRR // Canadian Journal of Forest Research. 1986. - N 16.-Pp. 975-982

32. Holben B.N., Kaufman Y.J., Kendall J.D. NOAA-11 AVHRR visible and near-IR inflight calibration // International Journal of Remote Sensing. 1990. -N 11. - Pp. 1511-1521

33. Kaufman Y.J., Holben B.N. Calibration of the AVHRR visible and near-IR bands by atmospheric scattering, ocean glint and desert reflection // International Journal of Remote Sensing. 1993. - Vol.14 - N 1. - Pp.21-52

34. Mitchell R.M. Calibration Status of the NOAA AVHRR Solar Reflectance Channels // CalWatch Revision. 1999. - N 1. - Pp. 453-461

35. Buiten H.J., Putten B. Quality assessment of remote sensing image registration analysis and testing of control point residuals // ISPRS Journal of Photogrammetry Remote Sensing. - 1997. - N 52. - Pp. 57-73

36. Belward A.S., Lambin E. Limitations to the identification of spatial structures from AVHRR data // International Journal of Remote Sensing. -1990.-Vol. 11.-Pp. 921-92757.http://128.97.134.164/AIR3/index.html Automated Image Registration. - 1998.

37. Rauste Y., Herland E., Frelander H., Soini K., Kuoremaki Т., Ruokari A. Satellite-based forest fire detection for fire control in boreal forests // International Journal of Remote Sensing. 1997. - Vol. 18. - N 12. -Pp. 453-461

38. Конев Э.В. Оперативные методы оценки степени пожарной опасности в лесу // Аэрокосм, мониторинг таеж. лесов. Красноярск, 1990. - С. 56-58

39. Кулик Е.Н. Детектирование лесных пожаров по данным спутников NOAA // Материалы Международ, научно-техн. конф. «Соврем, проблемы геодезии и оптики»/ СГЕА. Новосибирск, 1998.- С. 151

40. Flasse S., Ceccato P. A contextual algorithm for AVHRR fire detection // International Journal of Remote Sensing. 1996. -Vol. 17 - N 12 -Pp. 419-424

41. GonzalezAlonso F., Cuevas J.M., Casanova J.L., Calle A., Illera P.

42. A forest fire risk assessment using NOAA AVHRR images in the Valencia area, eastern Spain // International Journal of Remote Sensing. 1997. - Vol. 18.-N 10.-Pp. 2201-2207

43. Jain A. Forest fire risk modelling using remote sensing and geographic information system // Current Science. 1996. - Vol. 70. - N 10. -P. 928-933

44. Соколова Г.Б. Применение расчетных методов для краткосрочных прогнозов вероятного суточного числа лесных пожаров. // Метеорол. и гидрол. 1994. - N 3. - С. 63-67

45. Burgan R.E. 1988 revisions to the 1978 National Fire Danger Rating System // Res. Pap. SE-273. Asheville, NC: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Station. 1988. - 39p.

46. Norwine J., Greegor D.H. Vegetation Classification based on Advanced Very High Resolution Radiometr (AVHRR) Satellite Imagery // Remote Sensing of Enviroment. 1983. - N 13. - Pp. 69-87

47. Кулик E.H. Использование данных спутников серии NOAA в целях мониторинга лесных пожаров Новосибирской области // Проблемы региональной экологии. Новосибирск, 2000.- Вып. 6

48. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 399с.

49. Dozier J. A method for satellite identification of surface temperature fields of subpixel resolution // Remote Sensing of Environment. 1981. - N 11. - Pp. 221-229