Онлайн-сервисы для отслеживания лесных пожаров. Мониторинг пожаров по спутниковым данным Космоснимки мониторинг природных

Мониторинг лесных пожаров - система наблюдений и контроля за пожарной опаснос­тью в лесу по условиям погоды, состоянием лесных горючих веществ и материалов , источниками огня и лесными пожарами в целях своевременной разработки и проведения мероприятий по предупрежде­нию лесных пожаров и (или) снижению ущерба от них. Мониторинг лесных пожаров организационно осуществляется на 4-х уровнях: федеральном, региональном, муниципальном и локальном. На федеральном уровне организа­цию работ по мониторингу лесных пожаров осуществляет федеральный орган управления лесным хозяйством России; на региональном - органы управления лесным хозяйством субъектов РФ; на муниципальном и локальном - лесхозы и другие организации, предприятия и учреждения, осуществляющие ведение лесного хозяйства, а также подразделения «Авиалесоохрана», занимающиеся обнаружением и тушением лесных пожаров .

С учётом используемых средств мониторинга лесных пожаров можно выделить наземный, авиационный и космический уровни. Для наземного обнаружения пожаров используются следующие технические средства:

• промышленные те­левизионные установки и телевизионные лазерно-дальномерные комплексы;
• дистанционно- пилотируемые летательные аппараты;
• грозопеленгаторы-дальномеры;
• метеорологические радиолокаци­онные станции;
• геодезические инструменты для визирования на дымовую точку;
• пожарные наблюда­тельные пункты, количество и месторасположение которых должны обеспечивать определение места появления дыма с точностью не менее 0,5 км.

Для патрулирования лесной территории с воздуха применяется малая авиация, которая имеет не­оспоримые преимущества в данной области применения: низкую себестоимость лётного часа, не­требовательность к аэродромам и техническому обслуживанию и незначительный вред для окружающей среды. Мониторингом лесных пожаров охвачена территория всего лесного фонда РФ, где выделяют активно охраняемые и не охраняе­мые леса, а также загрязненные радионуклидами территории и акватории. Объектами мониторинга яв­ляются: предпожарная обстановка; прогнозирование лесных пожаров и чрезвычайных лесопожарных ситуаций; лесной пожар, являющийся источником поражающих факторов и вероятным источником ЧС; послепожарная обстановка.

Наблюдение и контроль за предпожарной обстановкой в лесном фонде ведутся на протяжении все­го пожароопасного сезона и включают в себя: наблюдение, сбор и обработку данных о степени пожар­ной опасности в лесу по условиям погоды; оценку степени пожарной опасности в лесу по условиям по­годы по общей или региональной шкалам пожарной опасности. На территории лесного фонда контро­лируются следующие параметры: температура воздуха; температура точки росы; количество осадков; скорость и направление ветра. Кроме того, используется информация о наличии грозовой деятельности. Критерием наступления высокой пожарной опасности служат соответствующие значения комплексного показателя пожарной опасности в лесу по условиям погоды.

Мониторинг лесных пожаров основывается на использовании различных средств изображения земной поверхности - снимков из космоса и с самолетов, карт, схем. При этом основной картографический материал для мониторинга ре­гионального, муниципального и локального уровней должен быть составлен на точной топографической основе, иметь координатную сетку и отражать степень пожарной опасности лесов.

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Космический мониторинг – это система регулярных наблюдений и контроля состояния территории, анализа происходящих на ней процессов и своевременного выявления тенденций, имеющих место изменений средствами космического базирования.

Методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), существующие в настоящее время, позволяют проводить контроль только объектов, различающихся между собой по спектральной отражательной способности хотя бы в одном диапазоне длин волн и имеющих размеры, сравнимые с пространственным разрешением съемочной аппаратуры. На космических снимках, которые получаются в оперативном режиме, наблюдаются следующие объекты: лесные массивы и пожары, сельскохозяйственные угодья с посевами, пастбища, открытые поверхности почвы, населенные пункты и промышленные зоны, дороги, водоемы, снежный и ледовый покров, облачный покров. Методы ДЗЗ позволяют оперативно проводить анализ изменений, происходящих с перечисленными объектами во времени и пространстве, выявлять катастрофические изменения, происходящие с этими объектами в результате , и стихийных бедствий, решать задачи в разных областях народного хозяйства на основе этой информации. Следует отметить, что методами космического мониторинга невозможно регистрировать техногенные аварии и катастрофы, если они не влекут за собой площадные загрязнения или не сопровождаются сильным пожаром.

К задачам, решаемым с помощью космического мониторинга, можно отнести:

• обнаружение , аварий на нефтяных вышках и промышленных объектах, сопровождающихся пожарами;
• выявление последствий пожаров, в том числе лесных гарей и ущерба от пожаров;
• мониторинг паводковой обстановки на реках, контроль половодий, наводнений, имеющих разное происхождение (дожди, таяние снега, последствия землетрясений, аварии на гидроэлектростанциях и т.д.), контроль ледовой обстановки при прохождении паводка на реках;
• обнаружение и выбросы загрязняющих веществ в водоемы и моря;
• выбросы загрязняющих веществ в атмосферу городов и промышленных зон, задымленность городов и населенных пунктов в результате лесных, степных и торфяных пожаров;
• выявление сельскохозяйственных зон, подверженных засухе;
• контроль вырубки лесных массивов;
• контроль распространения загрязняющих веществ вокруг промышленных зон, на нефтепромыслах;
• слежение за таянием горных ледников;
• обнаружение и контроль схода селей;
• выявление и контроль оползней;
• обнаружение активной деятельности вулканов и контроль обстановки в зоне их действия;
• контроль территорий, находящихся в зонах морских приливов и отливов;
• контроль территорий, подвергнувшихся землетрясениям;
• обнаружение песчаных и пылевых бурь, контроль их последствий;
• контроль опустынивания территорий (интенсивная деградация почв) из-за засоления почв, ветровой и плоскостной эрозии почвенного покрова, изменения климата;
• контроль интенсивного заболачивания территорий.

Перечисленные задачи решаются с использованием различных видов съемочной аппаратуры, работающей в разных спектральных областях. Некоторые задачи требуют оперативной информации, поступающей регулярно, с периодичностью 1–3 часа, с пространственным разрешением не хуже 1000 м. Другие задачи могут быть менее оперативными, но требующими более высокого пространственного разрешения изображений. Оптимальными условиями для решения поставленных задач были бы высокое пространственное и высокое временное разрешение изображений. Эти условия могут быть реализованы при успешном осуществлении программы наращивания группировки «малых спутников» или воздушным мониторингом при помощи барражирующих пилотируемых или беспилотных летательных аппаратов. Для уточнения информации, полученной с помощью космического мониторинга, используются авиационные средства (самолеты, вертолеты, беспилотные летательные аппараты).

Перечисленные выше задачи, решаемые с помощью космического мониторинга, можно разделить на две группы:

1. Задачи обнаружения явлений.
2. Задачи исследования или анализа явлений или их последствий.

К первой группе относятся оперативные задачи. Для оперативных задач используются данные с аппаратуры AVHRR (КА серии NOAA) и MODIS (КА серии TERRA), которые поступают на Землю с периодичностью от 3 до 12 часов.

Ко второй группе относятся все остальные задачи, требующие детального описания и анализа явлений и их последствий , выявления территорий, населенных пунктов и других объектов, попавших в зону чрезвычайной ситуации. Возникающие могут быть мгновенными (в случае паводков) или растянутыми во времени (засуха, изменение ландшафтов, почв). Для решения этих задач требуются соответствующее время наблюдения (сутки, месяц, год, несколько лет) и периоды наблюдений (сутки, декада, месяц, год). По признаку периодичности наблюдения можно подразделить на полуоперативные (засуха, контроль лесов, распределение снежного покрова в горах и на равнинах, контроль ледовой обстановки) и неоперативные (эрозия и деградация почв, смена ландшафтов). Для решения ряда задач (например, обнаружения схода селей) необходима информация с высокой оперативностью и высоким пространственным разрешением, которая пока недоступна для потребителей или отсутствует. В этих случаях можно использовать доступную информацию высокого разрешения, но с потерей оперативности.

В настоящее время для выявления применяется аппаратура, имеющая спектральное разрешение и набор спектральных каналов: 0,58–0,68 мкм, 0,72–1,1 мкм, 3,53–3,93 мкм, 10,3–11,3 мкм. Это обеспечивают 4 канала аппаратуры AVHRR KA NOAA (США), представляющей информацию в открытом доступе. Активная деятельность вулканов обнаруживается с использованием 5-го канала (11,4–12,4 мкм) этой аппаратуры. Для выявления различных признаков, связанных с растительным покровом (состояние лесов и сельскохозяйственных культур, различные их заболевания, гибель, засуха, горимость леса и т.д.) используется следующий набор спектральных диапазонов: 0,6–0,7 мкм, 0,8–0,9 мкм, 1,5–1,7 мкм. Определение параметров водных объектов осуществляется с использованием спектральных диапазонов 0,5–0,6, 0,6–0,7 (для выявления концентраций минеральных взвесей) и 0,8–0,9 мкм. Для выявления паводковой ситуации используются методы активной радиолокации, которые позволяют наблюдать территорию, покрытую в период паводка, как правило, облачностью, что делает ее недоступной для наблюдения в оптическом диапазоне спектра. Задымленность территорий определяют, используя спектральные диапазоны 0,5–0,6 мкм и ближний ИК диапазон. Приземное задымление и загрязнение городов определяется по трем спектральным диапазонам: 0,5–0,6, 0,6–0,7 и 0,8–1,0 мкм. Все задачи, связанные с определением параметров почвенного покрова осуществляются с использованием данных всего оптического диапазона спектра, а также радиолокационных данных.

Данные спутниковых наблюдений весьма важны при оценке распространения лесных пожаров, выявления их очагов, анализе развития дымов от пожаров, гарей, выявлении опасности возникновения пожаров.
Возможность ликвидации пожара на малой площади, особенно в условиях высокой пожарной опасности, определяется оперативностью обнаружения. Таким образом, наиболее подходящими требованиям оперативного мониторинга лесных и торфяных пожаров соответствуют спутники с высоким радиометрическим разрешением и высокой периодичностью съемки (серии NOAA и EOS). Для мониторинга последствий пожаров необходимо использовать спутники с высоким пространственным разрешением.
Задачи мониторинга пожаров и их последствий:

• детектирование пожаров, определение мест загорания;
• мониторинг и контроль развития пожаров;
• оценка пожарной опасности в пределах сезона;
• прогнозирование рисков возникновения пожаров в долгосрочной перспективе;
• оценка последствий пожаров . Совмещение снимков до и после пожаров дает возможность выявить гари, определить их площади на текущее время и оценить нанесенный ущерб.

Последствия воздействия лесных пожаров на окружающую среду и человека:

• Экономические: потери древесины, в т.ч. повреждение молодняков, ресурсов побочного лесопользования; Расходы на тушение, расчистку горельников и др.; восстановительные работы; убытки других отраслей: прекращение авиа-, ж/д-, автоперевозок, судоходства и др.
• Экологические: загрязнение продуктами горения воздушной среды, водной среды, почв:
• уничтожение кислорода;
• тепловое загрязнение;
• массовый выброс парниковых газов;
• изменение микроклимата;
• задымление и загазованность атмосферы;
• гибель животных и растений;
• снижение биоразнообразия.
• Социальные: гибель и травматизм людей, непосредственно в зоне пожара; ухудшение психофизиологических показателей населения: физических, эмоциональных, интеллектуальных, репродуктивных, наследственности; рост заболеваемости населения; уменьшение продолжительности жизни.

Для детектирования пожаров используются тепловые каналы космических снимков (Рис.1, Табл. 1, 2.).
Таблица 1 . Диапазоны длин волн.

Рисунок 1

Космические аппараты, которые позволяют детектировать очаги пожара, представлены в таблице 1.

Таблица 2. Характеристики КА.

• Программное обеспечение и алгоритмы для выявления пожаров.

Методы детектирования пожаров базируются на анализе температур яркости в отдельных спектральных каналах.
Ключевым признаком поискового явления есть локальное повышение температуры в месте возгорания.
Обнаружение очагов пожаров визуальным способом позволяет быстрее и точнее определить пороги обнаружения тепловых аномалий. В общем случае данные пороги будут разными. Это связано прежде всего с площадью и температурой горения, временем года и суток, и с географическими координатами места пожара.
Присутствие очага горения в видимом спектре определяется по наличию основного дешифровочного признака лесных пожаров - дымовому шлейфу.
По форме на снимке очаг напоминает конус светло-серого цвета. Следует помнить, что перистая и слоистая облачность по своей структуре и яркости могут напоминать дымовые шлейфы лесных пожаров. Поэтому те части снимков видимого спектра, где предварительно обнаружен лесной пожар, просматриваются в инфракрасном диапазоне спектра. В этом случае шлейфы дыма от лесных пожаров практически не просматриваются.
В основе всех методов лежат следующие принципы :

• Анализа распределения сигнала в пределах определенных спектральных каналов аппаратуры наблюдения;
• Пороговое правило отнесения участка изображения (или пиксела) к соответствующему классу;
• Статистический анализ распределения спектральных характеристик отдельных участков изображения (или пикселов);
• Анализ достоверности отнесения зарегистрированного сигнала к соответствующему классу.

Последовательность процедур обработки космических изображений :

• Определение информативных каналов.
• Обособление туч, водных объектов и утраченных данных на снимках в определенных каналах.
• Определение мест потенциальных пожаров.
• Определение локальных спектральных особенностей поверхности и регистрация пожаров за косвенными признаками.
• Уточнение детектирования с учетом локальных особенностей, применение комплексных правил определения пожаров.
• Анализ возможности ошибочного распознавания.
• Заверка результатов детектирования и принятие решения.

Алгоритм автоматического определения очагов пожаров реализован в программном обеспечении, поставляемом ИТЦ «СканЭкс»:

• ScanViewer (для спутников серии NOAA). Cпециалистами ИТЦ СканЭкс в приложении ScanViewer реализован аппарат, позволяющий проводить автоматическое детектирование очагов лесных пожаров по данным радиометра AVHRR, входящего в состав бортового измерительного комплекса ИСЗ серии NOAA. Сочетание алгоритмов автоматического обнаружения с визуальным просмотром изображения и наложением картографической информации составляет основу интерактивной технологии обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Недостаток этих методов, заключается в том, что точно определить можно лишь крупные пожары.
• ScanEx MODIS Processor (для спутников серии EOS). Для выявления и оперативного обнаружения пожаров в приложении ScanEx MODIS Processor используются алгоритмы, разработанные для прибора MODIS и позволяющие определить местоположение пожаров и их интенсивность.

Методика обнаружения пожаров основана на сравнении температур (интенсивностей входного сигнала, полученного радиометром MODIS) каждого пикселя в двух инфракрасных спектральных каналах, 21 канал (4 мкм T4) и 31 канал (11 мкм T11). Эта методика реализована в рамках программы Scanex Modis Processor с возможностью диалоговой настройки входных и выходных параметров.
При этом считается, что чем выше температура пикселя в 21 канале, тем больше вероятность пожара. Аналогично, чем больше разность температур в каналах 4 мкм. и 11 мкм. (dT411), тем больше вероятность пожара.
Потенциальный очаг пожара выявляется двумя способами:

• Абсолютные значения каждой из вышеназванных величин в пикселе (T4 и dT411) превышают допустимые пределы, заданные в параметрах маски пожаров (например, T4 выше 360К днем или dT411 больше 25 K днем).
• Значение интенсивности сигнала в канале 4 мкм некоторого пикселя сильно отличается от окружения (например, T4 > T4b + pT4.s.d.c.*dT4b - температура текущего исследуемого пикселя в канале 4 мкм больше средней температуры окружающих пикселей + стандартное отклонение температуры окружающих его пикселей умноженное на эмпирический коэффициент (standard deviation coefficient, обычно pT4.s.d.c = 3)).

В программе имеется набор параметров, которые отвечают за то, будет тот или иной пиксель регистрироваться как очаг пожара или нет. Сочетание этих параметров (маски пожаров) существенно зависят от региона. Например, лесостепная территория Курганской области и Ивдельская тайга имеют различные спектральные характеристики отражения в тепловом диапазоне, принимаемом радиометром MODIS. Кроме того, комбинация этих параметров зависит от сезона (зима, весна, лето, осень) и даже от времени приема.

• Программный модуль "Fire detection" к пакету прикладных программ ERDAS Imagine с критериями (Табл. 3.).

Таблица 3. Критерии обнаружения тепловой аномалии.

где Т3р, Т34р, Т4р, - температурные пороги, I2, I1- интенсивность излучения в 1 и 2 каналах.
Температурные пороги задаются оператором в следующих интервалах: Т3р - 310-322 К; Т34р - 7-15 К; Т4р - 275-285 К. По умолчанию, для летнего времени задаются следующие температурные пороги: Т3 = 312 К; Т34 = 15 К; Т4 = 276 К.

Радиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (Табл. 4. ) является одним из ключевых съемочных приборов, установленных на борту американских спутников TERRA (на орбите с 1999 г.) и AQUA (на орбите с 2002 г), осуществляющих исследования Земли из космоса по программе EOS (Earth Observing System) национального аэрокосмического агентства (NASA) США.

Таблица 4. Основные технические характеристики MODIS.

Радиометр MODIS позволяет осуществлять ежедневный оперативный мониторинг территорий, при этом периодичность наблюдения зависит от ее размеров и географического положения, а также количества используемых спутников.
Периодичность наблюдения отдельной территории при съемке одним спутником составляет от 1-2 раз в дневное время и столько же раз ночью. При съемке двумя спутниками частота наблюдений удвоится - от 4 до 12 раз в сутки (в зависимости от географического положения территории).
Для практического использования данных MODIS разработаны и регулярно совершенствуются алгоритмы обработки первичных данных радиометра, существует 44 стандартных информационных продукта (модули - MOD).
Для выявления тепловых аномалий и пожаров используется модуль (MOD14 ). Он позволяет обеспечить оперативное обнаружение и мониторинг природных (лесных) пожаров, вулканов и других тепловых аномалий с разрешением 1 км. MODIS может зафиксировать пожар на площади менее 1км2.
Алгоритмы детектирования пожаров в автоматическом режиме основаны на значительной разнице температур земной поверхности (обычно не выше 10–25 C) и очага пожара (300–900 C). Почти 100-кратное различие в тепловом излучении объектов фиксируется на снимке, а информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает отделить облака.
Съемка тепловой аппаратурой спектрорадиометра MODIS с пространственным разрешением 1 км дает возможность выявить очаг пожара площадью от 1 га или подземный пожар площадью от 9 га.

На спутниках серии NOAA установлены два комплекса приборов: AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (Табл. 5.) и комплект аппаратуры для вертикального зондирования атмосферы.
Космическая съемка аппаратами NOAA разрешает отслеживать пожары в основном в региональном масштабе через невысокую пространственную разрешающую способность снимков (1,1 км).

Таблица 5. Основные технические характеристики AVHRR.

Для выделения очагов пожаров с помощью "порогового" или "контекстуального" алгоритма на предварительном этапе вся получаемая со спутников NOAA информация должна быть откалибрована. Это значит, что для первого и второго каналов аппаратуры AVHRR необходимо получить значения альбедо А1, А2 соответственно. А для третьего, четвертого и пятого каналов - значения эквивалентной радиационной температуры Т3, Т4 и Т5 соответственно.
Методы определения пожаров базируется на использовании оценки излучения за 3В, 4, 5 каналами AVHRR, которые отвечают инфракрасному диапазону спектра. пожары определяются как экстремальные значения излучения по 3В каналу (на эту область припадает максимум излучения объектов при температуре горения 800-1000К)AVHRR.
Шлейфы дыма, вызванные пожарами, хорошо определяются на 1 и 2 каналах AVHRR.

Для более точной идентификации пожаров используются пороговые алгоритмы, за которыми определяется температура излучения по 3-му и 4-му каналах. Прибор AVHRR откалибровано за температурой до 330 К.
Известно, что максимум потока излучения черного тела, нагретого до температуры 800-1000 К, приходится на среднюю инфракрасную область электромагнитного спектра с длиной волны 3-4 мкм. Исходя из характеристик аппаратуры AVHRR в качестве основного признака для распознавания тепловой аномалии принимаются данные третьего канала, работающего в диапазоне 3,55-3,93 мкм.
Так как пространственное разрешение аппаратуры AVHRR составляет 1,1 км, то в идеальном случае можно обнаруживать объекты, линейные размеры которых превышают 1,1 км. А благодаря высокой интенсивности излучения в среднем ИК-диапазоне и высокому радиометрическому разрешению аппаратуры становится возможным обнаружение тепловых аномалий природного и техногенного характера много меньших размеров. В идеальных условиях наблюдения при максимальном контрасте м. 3-м и 4-м каналами аппаратуры AVHRR есть принцип. возможность обнаружения пожаров с площадью 0,2-0,3 га.
Использование в пороговом алгоритме только одного третьего канала (один порог) приводит к возникновению большого количества ложных тревог. Это связано прежде всего с отражением энергии солнечного излучения кромками облаков (наибольшее число ложных тревог), водной поверхностью, песком, открытыми горными породами, асфальтовыми покрытиями и бетонными сооружениями. Чтобы не допустить ошибок, необходимо использовать данные других спектральных каналов.
Пороговые алгоритмы выделения очагов пожаров:

1. Алгоритм Кауфмана (1991 год): T3 > 316 К, T3-T4 > 10 К и T4 > 250 К. Здесь Т3, Т4, Т5 - радио-яркостная температура в 3-, 4- и 5-м каналах аппаратуры AVHRR соответственно.
2. Алгоритм Франса (1993 год): T3 > 320 К, T3-T4 > 15 К, 0 < (T4-T5) < 5 К, A1 < 9%, где А1 - значение альбедо в 1 -м канале.
3. Алгоритм Кэннеди (1994 год): T3 > 320 К, T3-T4> 15 К, A2< 16%, где А2- значение альбедо во 2-м канале.

Если элемент разрешения удовлетворяет условиям алгоритма, то он относится к классу пожаров; если же не удовлетворяет хотя бы одному из этих условий, то - к фону.
Все эти алгоритмы ориентированы на очаги пожаров достаточно большой площади и интенсивности, что для решения задач выявления пожарной обстановки является неприемлемым, так как важно обнаруживать пожары в начальной степени их развития с целью минимизации материальных затрат на ликвидацию очага возгорания. Кроме того, данные алгоритмы крайне не желательно использовать для обнаружения наличия перегретого торфа в торфяниках.
На сегодняшний день в центре приема и анализа авиационно-космической информации МЧС России за основу принят алгоритм Кауфмана (1) с "плавающими" порогами. Как указывалось ранее, на этапе предварительной обработки информации с аппаратуры AVHRR определяются явные очаги природных пожаров по наличию дымовых шлейфов.
После калибровки изображений определяются характеристики выявленных очагов и прилегающего к ним фона, на основе которых и выбираются соответствующие пороги. После анализа аналогичных характеристик подстилающей поверхности в пределах снимка совместно с характеристиками очагов пожаров определяются "плавающие" пороги .
Однако не следует полностью доверять результатам выделения очагов пожаров с использованием данных порогов, так как возможны случаи отражения электромагнитной энергии от кромок облаков, и возможно появление ложных тревог, вызванных перегретым песком и различными техногенными образованиями. Поэтому сомнительные точки, находящиеся слишком близко к облакам, вблизи рек, морей и т.д., необходимо подвергнуть дополнительной проверке.
Дополнительная проверка заключается в анализе отражательной способности интересующих нас пикселей в первом и втором каналах аппаратуры AVHRR. Если значение альбедо в первом канале больше, чем значение альбедо во втором канале (A1 > A2 ), то данную точку в подавляющем большинстве случаев можно однозначно отнести к ложной тревоге. но возможны случаи, когда возникают сомнения в правильности такого решения (например, отсутствие облачности или песка). В этом случае мы классифицируем данную точку как возможный очаг пожара, если нет какой-либо дополнительной информации о рассматриваемом районе. Если же значения альбедо в первом и втором каналах превышают 10-16% (в зависимости от условий наблюдения), то данная точка также классифицируется как ложная тревога. Во всех остальных случаях принимается гипотеза о наличии тепловой аномалии в рассматриваемых точках.
Если число ложных тревог достаточно велико, то можно несколько завысить порог по третьему и/или по четвертому каналу. Таким способом, не удается полностью избавиться от ложных тревог и все равно приходится проверять большинство предполагаемых очагов. Кроме того, мы намеренно исключаем из рассмотрения пожары малой площади, что также является недопустимым.

• Модифицированный контекстуальный алгоритм обнаружения тепловых аномалий.

Облачность является непрозрачной средой для ИК-излучения, поэтому для пикселей, где ее размер занимает более 60-70% изображения, она выделяется автоматически. Поскольку облачность холоднее земной поверхности, возможно установление порога яркостной температуры в 4- или 5-м канале радиометра с маскировкой пикселей изображения, не превышающих указанное пороговое значение.
В качестве базового алгоритма выделения облачности для данных AVHRR предлагается взять стандарт SHARP-2 Европейского космического агентства. В данном стандарте предусматривается классификация, разделяющая пиксели изображения на следующие классы: земная поверхность (ЗП), вода, облачность.
Выделение облачности на исходном изображении происходит по условиям из стандарта SHARP-2 ЕКА:

1. "Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К
2. "Облачность", если Т4 < 249 К
3. "Облачность", если Т4-T2 > 274 К & T4 < 290 К

Авторами сделано предположение, что данные условия плохо приспособлены для определения границы облачность/ЗП и для выделения "разорванной облачности" на территории Европейской части России, поэтому ими предложено ввести дополнительное условие. Таким условием выступает анализ яркостных характеристик 4-спектрального диапазона.
При анализе используется дополнительное условие (4), в котором анализируется СКО (4) эквивалентной радиационной температуры в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR, вычисленное по окну 15х15 пикселов:
σ4≤σпор,
где σпор - пороговая эквивалентная радиационная температура в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR по окну 15х15 пикселей, значение которой определяется в результате исследования.
По результатам обработки тестовых изображений для Европейской части России (48-67 северной широты) σпор = 1,3.
Так как в спектральных диапазонах 4- и 5-ого каналов приборов AVHRR/2 (3) влияние Солнца на характеристики изображения минимально, то отсеивание облачности можно проводить, анализируя СКО яркостной характеристики. При этом в модифицированном контекстуальном алгоритме учитывается не только значение СКО яркостных характеристик пикселя, но и условия стандарта SHARP-2 для данных AVHRR.
Для тестирования и учета в модифицированном контекстуальном алгоритме выбираются условия классификации из стандарта SHARP-2, которые были взяты в качестве базовых условий. Для тестирования была написана модель выделения водной поверхности. Для анализируемого изображения Х(x1 ,..., x5) проводится классификация пикселей по признакам: "вода", "облачность", "земная поверхность". В результате классификации с учетом условий, на водную поверхность и различную облачность из исходного изображения создается два промежуточных слоя. Первый, состоящий из 0 и 1, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум и 1 соответствует пикселю, который был классифицирован как земная поверхность. Второй, состоящий из 0 и T3, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум, а T3 соответствует радиационной температуре в 3-м канале AVHRR для пикселя, который был классифицирован как земная поверхность.
Все пиксели, классифицированные как "вода" и "облачность", в дальнейшем анализе "наличия сигнала" не рассматриваются.
Последовательно для каждого пикселя выделяется центральная локальная область размерами 15х15 пикселей. Для этой области рассматриваются 5-канальные характеристики пикселей. Также рассчитывается количество пикселей, отличных от классов "вода" и "облачность", и для них рассчитывается среднее значение T3ср.
Признаком выделения сигнала выступает условие: T3ср > T3ср.пор.. При выполнении этого условия принимается решение о "наличии пикселя с пожаром".
Применение модифицированного контекстуального алгоритма позволяет уменьшить вероятность "ложной тревоги" на 10-15% для территории Северной и Центральной части России. Естественным плюсом данного алгоритма является относительная работа и независимость от угла Солнца и времени суток. Самый крупный недостаток - неработоспособность контекстуального алгоритма в случае наличия облачности в текстурных районах изображения.

Таблица 7. Основные технические характеристики сканера TM (Landsat 5).

Таблица 8. Основные технические характеристики радиометра ETM+ (Landsat 7).

ГЕОИНФОРМА ТИКА

Development of information control

Stanislava Igorevna Vasyutinskaya, Cand. Econ. Sciences, Assoc. the Department of Economics and entrepreneurship, Moscow State University of Geodesy and Cartography

The article analyzes the development of information control. Article shows the difference between information control and information management. This article describes an information approach to information control. Article shows cyclical informational control. Article argues that the cyclical control is his property is required. Article shows the versatility of information control. The article reveals the content of the information control tasks

Keywords. : control, information, information control, information models, information technology management

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ПОЖАРОВ

Александр Анатольевич Лобанов, канд. техн. наук, доц.,

E-mail: [email protected],

Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики, https://www .mirea.ru

Статья описывает методы геоинформационного мониторинга. Геоинформационный мониторинг применяют для наблюдения и тушения лесных пожаров. Статья описывает космический мониторинг. Космический мониторинг является составной частью геоинформационного мониторинга. Статья описывает специализированную информационную систему мониторинга. Статья показывает особенности моделирования при проведении мониторинга. Комплексный мониторинг является основой мониторинга лестных пожаров.

Ключевые слова: космические исследования, мониторинг, космический мониторинг, геоинформационный мониторинг, пожары.

Введение

Г еоинформационные технологии (ГИТ) - это многофункциональные информационные технологии, предназначенные для сбора, обработки, моделирования и анализа

пространственных данных, их отображения и применения при подготовке и принятии решений . Основное назначение ГИС заключается в формировании знаний о Земле, отдельных территориях, местности, а также своевременном доведении необходимых и достаточных пространственных данных до пользователей с целью достижения наибольшей эффективности их работы . Геоинформационные технологии (ГИТ) - это информационные технологии обработки пространственно организованной информации. Основной особенностью ГИТ, определяющей ее преимущества в сравнении с другими ИТ, является применение геоданных , дающих интегрированную информацию о земной поверхности. При этом геоданные должны обеспечивать: точную привязку, систематизацию, отбор и интеграцию всей поступающей и хранимой информации (единое адресное пространство); наглядность информации для принятия решений; динамическое моделирование процессов и явлений; оперативный анализ пространственных ситуации. В широком смысле ГИТ - это аналитические средства для работы с разнообразной информацией. Развитием геоинформационных технологий являются технологии

ГЕОИНФОРМА ТИКА

геоинформационного мониторинга, использующие интеграционный аспект геоданных и интеграционный аспект ГИТ. Интеграционный аспект ГИТ обеспечивает интеграцию с ними космических технологий. Хотя по охвату космические технологии шире , но по методам они являются специализированными. Это обуславливает интеграцию космических технологий в ГИТ именно по методам обработки. В общем можно говорить о пространственном мониторинге , который решает широкий спектр задач исследования земной поверхности.

Лесные и степные пожары. Лесные пожары причиняют большой ущерб . С ростом населения они становятся все более опасным явлением, а борьба с ними становится государственной проблемой не только в России, но и в других государствах. Не эффективные меры, по тушению огня, способствуют распространению пожаров на огромной площади и делают их чрезвычайно опасными для жизни человека.

По официальным данным Федерального агентства лесного хозяйства на территории России ежегодно возникает от 10 до 40 тыс. природных пожаров, которые охватывают площади от 0,5 до 2,5 млн га . Причём эта официальная статистика не относится к охраняемым территориям. С учётом этого, общая площадь, пройдённая огнем, для всей Российской Федерации по оценкам ведущих учёных в этой области (академик А.С. Исаев, член-корреспондент РАН Г.Н. Коровин) составляет от 2 до 6,0 млн га ежегодно . Статистические данные о природных пожарах предоставляет также МЧС России. Данные МЧС и лесного ведомства существенно отличаются. Например, по данным Росле-схоза в 2009 г. общая площадь, пройдённая огнём, составила 2,4 млн га при количестве лесных пожаров 22,54 тыс. В то время как по официальным данным МЧС России в 2009 г. площадь, пройдённая огнем, составила 1,14 млн га (т. е. более чем в 2 раза меньше, чем по данным Рослесхоза), при числе очагов пожаров 21,9 тыс. .

Оперативное обнаружение и мониторинг очагов пожаров на территории обширных и труднодоступных лесных массивов России - актуальная задача. Традиционное использование авиации для патрулирования пожароопасных районов требует значительных финансовых средств, что объясняет возрастающую роль спутниковых систем дистанционного зондирования земной поверхности. Использование искусственных спутников земли является оптимальным для решения данной проблемы . Сегодня технологии космического наблюдения и созданные на их основе технологии космического мониторинга широко применяют в мире.

Степные пожары также представляют большую опасность. Ежегодно степные пожары охватывают значительные территории Республики Казахстан . В последние годы пожары начинаются уже в апреле, а заканчиваются в середине октября. Большое значение для уменьшения экономического ущерба имеет своевременное обнаружение очагов пожаров. В современных условиях наиболее эффективное и оперативное решение этой проблемы достигается при использовании систем космического мониторинга пожаров.

В Российской Федерации космическая съёмка заняла лидирующее место в системе средств, применяемых при проведении мониторинга окружающей среды . Перечень тематических задач, решаемых по данным дистанционного зондирования Земли велик и фиксирование природных пожаров, в частности степных одна из важнейших.

Математические методы, применяемые при мониторинге пожаров. Широкое распространение снимков из космоса часто создаёт обманчивое представление о легкости получения надежной информации при их использовании. Вся визуальная информация должна подвергаться анализу и обработке. Для этого необходимо применение разнообразных математических моделей.

Для простейших математических моделей, работающих по пороговым алгоритмам , большое значение имеет многоканальная съемка в тепловых диапазонах. Один из результатов - создание многоступенчатого алгоритма обнаружения очагов

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

возгораний, позволяющего надёжно регистрировать пожары на площади 0,2-0,3 га, т. е. в начальной стадии развития. Была доказана возможность определения площадей, выгоревших во время действия крупных лесных пожаров, что позволило проводить инвентаризацию послепожарного состояния лесов. Эти методики, разработанные впервые в России, использованы для решения практических задач.

Спутниковые данные многоканальных радиометров используют пороговые алгоритмы обнаружения очагов пожаров. Информативными признаками при таком подходе являются радиационная температура в третьем канале и разность температур третьего и четвёртого каналов.

Другие комбинации измеряемых характеристик обычно используются для контроля облачности и простейшего учёта вариаций искажающего влияния атмосферы. Очевидно, что точность работы таких пороговых алгоритмов зависит от вариаций оптико-геометрических условий наблюдений.

При проведении сложного анализа используют более сложные математические модели . В рамках такой модели можно определить поля плотности излучения над очагом лесного пожара в различные моменты времени, что в принципе позволяет создать новую методику обнаружения и диагностики лесных пожаров по данным аэрокосмического мониторинга. Эти модели должны создавать возможные сценарии возникновения и развития экстремальной обстановки и обосновать наиболее эффективные способы и меры борьбы со степными пожарами, что приведёт к снижению масштабов их последствий. Особенность применения таких моделей связана с информационным и пространственным моделированием.

Главным результатом математического моделирования лесных пожаров является определение предельных условий распространения лесных пожаров, при которых процесс горения прекращается. Разработанные к настоящему времени математические модели лесных пожаров позволяют правильно описывать механизмы их распространения и классифицировать основные режимы зажигания, моделировать развитие пожаров в зависимости от настоящей ситуации лесного фонда и видов действующих пожаров, с целью координации работы лесопожарных служб и назначения оптимального перечня мероприятий по тушению и устранению последствий пожаров.

В связи с взаимодействием многих факторов в последние десятилетия рядом авторов выдвинуты концепции глобального описания окружающей среды и созданы модели различной сложности для параметризации динамики характеристик биосферы и окружающей среды . Использование большой информационной базы об этих характеристиках позволяет рассматривать и оценивать последствия возможной реализации различных сценариев развития ситуаций. Подходы к синтезу глобальных моделей приводят к необходимости применения глобального мониторинга . Глобальный мониторинг основан на интеграции космического и геоинформационного мониторинга.

Решение этих вопросов позволяет в первом приближении говорить о математической теории лесных пожаров и использовать ее для создания как способов и средств для борьбы с лесными пожарами, так и прогнозов экологических последствий лесных пожаров. Однако эта теория требует дальнейшего развития и углубления.

Специализированная информационная система мониторинга пожаров. Специализированная информационная система мониторинга пожаров (СИСМП) обеспечивает сбор, хранение, обработку и распространение геоданных о горимости лесов, условиях возникновения и развития лесных пожаров, уровне их воздействия на окружающую среду, получаемых на основе наземных, воздушных и космических средств и методов наблюдения за лесными пожарами и погодными условиями.

Масштаб технической реализации этой системы может быть от отдельной ГИС до ситуационной комнаты. Информационная поддержка системы осуществляется на портале. Информация, представленная в виде совокупности таблиц, электронных тематических карт и результатов обработки спутниковых изображений, оперативно обновля-

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

ется на WWW-сервере и доступна пользователям по сети Internet в реальном времени.

Задачи СИСМП включают следующий перечень: сбор оперативной информации; оценка и прогноз пожарной опасности в лесах; мониторинг процесса возникновения и развития лесных пожаров; мониторинг процесса обнаружения и тушения лесных пожаров.

Основным содержанием специализированной информационной системы мониторинга пожаров (СИСМП) является оперативная космическая информация о зарегистрированных очагах пожаров. Наряду со стандартными слоями, представляющими элементы топографической основы, в данной системе содержатся специализированные файлы информации служб по охране леса. Система спутникового мониторинга лесных пожаров работает в автоматическом режиме, что позволяет круглосуточно, в течение пожароопасного периода, вести прием и обработку информации с целью обнаружения лесных пожаров на территории.

На основе СИСМП - технологических систем возможен прогноз поведения пожаров и их последствий, что в свою очередь позволяет осуществить планирование мероприятий в рамках определённых территорий и периода пожарного сезона по предупреждению возгорания лесных участков и устранение последствий пожаров. Существует ряд важных проблем, решить которые можно только при наличии спутниковых данных высокого пространственного разрешения. Комплекс принимает информацию с американской спутниковой системы. Основные проблемы применения данной системы является: повышение точности обнаружения очага пожара; сокращение ложных оповещений; обнаружение различных типов возгорании, а также разработка общей математической модели лесных пожаров, которая позволит усовершенствовать методику прогноза лесной пожарной опасности.

Основные ограничения на повышение разрешения изображений накладывает бортовая аппаратура регистрации изображений . Сюда включается, прежде всего, оптическая разрешающая способность, определяемая отношение рабочей длины волны к размеру регистрирующей апертуры объектива, а также степень усреднения изображений и шаг дискредитации перед их передачей на Землю ИСЗ. Повышение разрешения включает две взаимосвязанные задачи: улучшение визуального качества и математическое повышение качества изображений. Решению первой задачи служит метод фрагментации и зонирования изображений. Решению второй - метод деконволюции с регуляризацией.

Опыт применения системы FIRMS. В мире существуют системы дистанционного мониторинга пожаров, использующиеся в узких кругах организаций. В последние годы появились проекты, предоставляющие ежедневные сведения о них для всех желающих - общедоступно и бесплатно. Наиболее известная на сегодняшний день система - The Fire Information for Resource Management System (FIRMS) , разработанная в агентсве по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA). В августе 2010 года на её основе продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (FAO) запустила собственный ресурс, Global Fire Information Management System (GFIMS), признав FIRMS своим базовым инструментом в мониторинге пожаров. Потребность в широком использовании таких проектов растёт, в особенности в условиях недостаточно отлаженной работы по мониторингу пожаров работников служб, отвечающих за их обнаружение и тушение, в том числе и в России.

Система позволяет получать оперативную информацию о местоположении пожаров (hotspots), как центров пикселей 1x1 км на основе автоматического регистрирования высокого отражения в тепловых каналах спектра солнечного излучения снимков с камеры MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), установленной на спутниках Terra и Aqua. Для мониторинга используется стандартный продукт MODIS Land MOD14/MYD14 (Fire and Thermal Anomalies).

Оперативные данные представлены в веб-интерфейсе (Web Fire Mapper). Доступны для скачивания в различных форматах (Active Fire Data), могут быть высланы по

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

электронной почте (E-mail Alerts). Система предоставляет доступ к исходным склейкам снимков (MODIS Subsetsl программы MODIS Rapid Response System, где выложен архив в удобном для просмотра синтезе каналов. Недавно появилась возможность получения информации о ежемесячной оценке выгоревших площадей (Burned Area).

К преимуществам использования информационной системы FIRM можно отнести обзорность (данные предоставляются на весь мир, по России скачиваются одним файлом), регулярность получения данных (несколько раз в день), точность привязки на местности, независимость предоставляемой информации, легкость использования пользователей сети Интернет, доступ к склейкам исходных снимков на многие территории в удобном синтезе каналов. Ограничения связаны с низким разрешением исходных снимков, автоматическими алгоритмами обработки и задержкой предоставления получаемой информации, не позволяющей отслеживать пожары в режиме реального времени. Система не позволяет отличить пожар от любых других источников теплового излучения (на предприятиях, территориях нефтедобычи и т. д.).

Оперативные снимки MODIS, использующиеся для мониторинга, не позволяют детектировать слабые, низкотемпературные, кратковременные, небольшие по площади пожары. Результаты мониторинга зависят от погодных условий (облачности, дождя). Нет данных «на сейчас» - данные выкладываются с задержкой в 5-10-18 часов, при этом в одном слое отображаются данные на разное время в течение последних суток. Скачать можно только относительно свежие пожары - доступ к архивам не реализован. Векторный слой пожаров не отражает реальные контуры сгоревших территорий, а лишь показывает центры квадратов со стороной 1 км. При этом пожар может занимать не всю площадь пикселя (быть менее 1 км2). Таким образом, система дает вполне качественную информацию о верховых и сильных низовых пожарах. Однако для мониторинга некоторых торфяных и травяных пожаров она не всегда удобна.

Наиболее быстро отследить пожары можно на он-лайн карте (вкладка Web Mapping Services Web Fire Mapper). На ней точками отображаются пожары (fires) за последние 24, 48, 72 часа, 7 дней или произвольно с камер Terra и Aqua при выборе в качестве источника данных Modis Rapid Response. Подложкой (background images) может служить карта рельефа/рек или склейка безоблачных снимков MODIS с пространственным разрешением 500 м (в 1 пикселе умещается территория 500x500 м) за 2004 год. Дополнительно можно показать границы страны, населенные пункты и особо охраняемые природные территории (вкладка layers).

К слабым сторонам веб-версии можно отнести невозможность скачивания данных, неудобство навигации, медленную отрисовку, отсутствие масштабной линейки и снимков высокого разрешения в подложке. Летом 2010 года на Web Fire Mapper появилась функция визуализации ежемесячных масок сгоревших территорий с апреля 2000 года.

Оперативное выявление пожаров в масштабах страны. Удобно выявлять местоположения пожаров, используя специализированные системы и базы данных программы, а также геосерверы (GoogleEarth). В этом случае на компьютере должно быть установлено приложение Google Планета Земля. В главном меню FIRMS находим вкладку Active Fire Data и выбираем удобный формат данных, н-р shp или kml. Данные доступны для скачивания в первом случае за последние 7 дней, 48 и 24 часа, во втором - только за последние 48 и 24 часа. Если требуются данные за более ранний период (за последние 2 месяца) - их можно скачать в виде текстового файла с ftp сервера, отправив анкету в группу по разработке. Обновление на сайте происходит 3-4 раза в сутки. Данные о пожарах разбиты по регионам. Для России выбираем Russia and Asia - либо на карте, либо в таблице ниже. Слой содержит информацию о камере, координатах, дате и времени регистрации, пороге уверенности детектирования (%).

При визуализации местоположения пожаров в Google Earth можно настроить внешний вид значков. Для этого правой кнопкой мыши щелкаем на названии слоя (Russia and Asia 24h MODIS Hotspots), внизу во всплывающем меню находим «Свойства»,

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

щелкаем на значке пожара справа от названия и выбираем нужный, выставляем размер. Там же при желании можно поменять имя слоя.

Оценка пройденной пожарами территории. Новая функция системы FIRMS -карта сгоревших территорий (на основе продукта MODIS - MCD45A1). Она представляет собой ежемесячное грид-покрытие. Все пиксели (сгоревшие территории) покрашены в соответствии с легендой в зависимости от времени пожара (шкала с днями месяца). Перейти на нее можно с отдельной вкладки меню Burned Area или прямо на онлайн карте. В первом случае есть возможность прочитать о методике, открыть данные на он-лайн карте и загрузить данные.

Доступ к снимкам MODIS. Система FIRMS позволяет пользователю без сложностей, связанных с предварительной обработкой снимков, изучить снимки - первоисточники данных о пожарах с сайта MODIS Rapid Response System. Для этого необходимо перейти в пункт меню Modis Subsets. На карте выбираем необходимый «квадрат». К сожалению не вся Россия попадает в отобранные для проекта территории (естественно, снимки MODIS существуют, но для работы с ними требуется предварительная обработка).

Мониторинг пожаров. Согласно рекомендациям FАО мониторинг пожаров и оценка последствий играют важную роль. Мониторинг не является одной технологией, а включает совокупность разных мониторингов. Мониторинг воздействия пожаров и результатов пожаротушения необходим для оптимального решения между прекращением пожара и защитой природного ресурса. Оценка окупаемости затрат на пожаротушение является необходимой при оценке эффективности различных типов пожаротушения.

Мониторинг программы профилактики предотвращения пожаров помогает сократить частоту возникновения пожаров определённого типа и затраты на тушение пожаров. При комплексном мониторинге должен выполняться комплексный план мониторинга и оценки всех аспектов программы управления пожарами.

При мониторинге последствий пожаров должны храниться и анализироваться отчёты о результатах анализа причин несчастных случаев и анализ извлечённых уроков, а также проведение контроля её реализации. Информацию и данные, получаемые из программы мониторинга профилактики пожаров, необходимо использовать для повышения эффективности мониторинга.

Следует осуществлять программу мониторинга экологических последствий пожаров и использования методов пожаротушения. Эта программа должна включать сотрудничество с университетами, научными организациями и местными общинами. Наиболее отработанной и широко применяемой в мире является технология космического обнаружения и мониторинга природных пожаров. Для круглосуточного обзора всей поверхности Земли используются данные метеоспутников NOAA (разрешение 1 км), геостационарных метеоспутников и данные радиометров MODIS американских спутников TERRA, AQUA (разрешение 0,25-1 км), распространяемые бесплатно.

В США и Европе создана система космического мониторинга благодаря использованию многочисленной космической группировки спутников (геостационарные метеоспутники, NOAA, TRMM, AQUA, TERRA, DMSP) и совершенных алгоритмов. Обработанные изображения территории Земли с выделенными очагами пожаров находятся в свободном доступе на ряде интернет-ресурсов.

В подсистеме управления осуществляется официальный, регистрируемый прием от внешних источников необходимой для работы системы мониторинга информации (блок приёма информации), а также удовлетворяются запросы потребителей информации (блок выдачи информации). Внешними источниками информации выступают территориальные центры (подразделения) мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций субъектов Российской Федерации; единые дежурно-диспетчерские службы МЧС России; подразделения, занимающиеся сбором

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

данных о факторах пожарной и экологической опасности.

Заключение. В настоящее время, несмотря на большой объем работ, в России нет единой глобальной базы данных, связанной с влиянием и ущербами от пожаров, подобно создаваемой национальной инфраструктуре пространственных данных. В степных сельскохозяйственных районах до недавнего времени вообще не фиксировались сельхозпалы и иные возгорания растительности, если не было угрозы населённым пунктам и техническим объектам. В отдельных муниципальных районах на местном уровне ведётся отчётность по проведению сельхозпалов, однако, как показывают проверки, отчётность существенно искажается, многие проведённые палы не фиксируются. Сочетание зональной обработки изображений и их реконструкции позволит подойти к решению задач прогноза развития пожаров и выбора методов подавления. Очевидно, что при этом целесообразно использовать современные геоинформационные технологии и оболочки документирования результатов мониторинга лесных пожаров и принятия своевременных решений по борьбе с лесными пожарами.

В систему мониторинга пожарной безопасности целесообразно включать систему экологической безопасности . В систему мониторинга состояния пожарной и экологической безопасности целесообразно включить подсистемы: управления, обработки и хранения информации; анализа и оценки информации; прогнозирования. Предлагаемая система мониторинга обеспечивает решение всех указанных выше задач. Рассмотрим эти подсистемы подробнее. Система только наблюдений из космоса за пожарами не обеспечивает решение задачи, стоящие перед системой мониторинга. Необходимо создание глобальной системы мониторинга и прогнозирования возникновения пожаров с использование наземных данных и геоинформационных технологий и методов.

Литература

1. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2001. № 4. С. 128-138.

2. МиловановаМ.С. Особенности геоинформационного мониторинга арктических территорий // Известия высших учебных заведений. Геодезия и Аэрофотосъемка. 2012. № 5. С. 60-69.

3. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоданные как системный информационный ресурс // Вестник Российской Академии Наук. 2014. Т. 84. № 9. С. 826-829. DOI: 10.7868/ S0869587314090278.

4. Бондур В.Г., Кондратьев К.Я., Крапивин В.Ф., Савиных В.П. Проблемы мониторинга и предсказания природных катастроф // Исследования Земли из космоса. 2005. № 1. С. 3-14.

5. Лобанов А.А. Пространственный мониторинг // Славянский форум. 2015. № 1(7). С. 128-136.

6. Бондур В.Г. Космический мониторинг природных пожаров // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2011. № 2-3. С. 78-94.

7. Бондур В.Г. Космический мониторинг природных пожаров в России в условиях аномальной жары 2010 г. // Исследование Земли из космоса. 2011. № 3. С. 3-13.

8. Нежевенко Е.С., Козик В.И., Феоктистов А.С. Прогнозирование развития лесных пожаров на основе аэрокосмического мониторинга // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 1. С. 377-384.

9. Бондур В.Г. Актуальность и необходимость космического мониторинга природных пожаров в России // Вестник Отделения наук о Земле РАН. 2010. Т. 2. № NZ11001.

10. Архипкин О.П., Спивак Л.Ф., Сагатдинова Г.Н. Пятилетний опыт оперативного космического мониторинга пожаров в Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 1. № 4. С. 103-110.

11. ГОСТ Р.22.1.09-99 Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров // Общие требования. 1999.

12. Бондур В.Г. Аэрокосмические методы и технологии мониторинга нефтегазоносных территорий и объектов нефтегазового комплекса // Исследование Земли из космоса. 2010. № 6. С. 3-17.

13. Аникина Г.А., Поляков М.Г., Романов Л.Н., Цветков В.Я. О выделении контура изображения с помощью линейных обучаемых моделей // Известия АН СССР. Техническая кибер-

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)

ГЕОИНФОРМА ТИКА

нетика. 1980. № 6. С. 36-43.

14. Бондур В.Г., Журбас В.М., Гребенюк Ю.В. Математическое моделирование турбулентных струй глубинных стоков в прибрежные акватории // Океанология. 2006. Т. 46. № 6. С. 805-820.

15. Лобанов А.А., Цветков В.Я. Пространственное моделирование // Славянский форум. 2015. № 1(7). С. 137-142.

16. Цветков В.Я. Информационное моделирование. М.: Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МГТУ МИРЭА), 2015. 60 с.

17. Tsvetkov V.Ya. Spatial Information Models // European Researcher. 2013. Vol. (60). № 101. Р.2386-2392.

18. Заварзин Г.А. Антипод ноосферы // Вестник РАН. 2003. Т. 73. № 7. С. 627-636.

19. Гвинн М.Д., Селла Ф., Валлен К.К. Глобальная система мониторинга окружающей среды: принципы и прогресс // Комплексный глобальный мониторинг загрязнения окружающей природной среды. Труды Международного симпозиума. Л., 1980.

20. Tsvetkov V.Ya. Global Monitoring // European Researcher. 2012. Vol. (33). № 11-1. Р. 1843-1851.

21. Бондур В.Г., Килер Р.Н., Старченков С.А., Рыбакова Н.И. Мониторинг загрязнений прибрежных акваторий океана с использованием многоспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. 2006. № 6. С. 42-49.

22. Davies D. K. et al. Fire information for resource management system: archiving and distributing MODIS active fire data // Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 2009. Т. 47. № 1. С. 72-79.

23. Соловьев В.С., Козлов В.И., Муллаяров В.А. Дистанционный мониторинг лесных пожаров и гроз в Якутии. Якутск: Изд-во ЯНЦ СО РАН, 2009. 108 с.

Geoinformation monitoring fires

Alexandr AnatoTevich Lobanov, Ph.D., Associate Professor, Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation MIREA

This article describes methods of geoinformation monitoring. Geoinformation monitoring is used for monitoring and suppression of forest fires. This article describes the space monitoring. Space monitoring is an integral part of geoinformation monitoring. This article describes a specialized information system monitoring. Article shows the details of modeling for monitoring. Integrated monitoring is the basis for monitoring flattering fires.

Keywords: space research, monitoring, satellite monitoring, geoinformation monitoring, fires

УДК 004.8+528.06

ДОБЫЧА ДАННЫХ И ГЕОДАННЫХ

Владимир Михайлович Маркелов, соискатель,

E-mail: [email protected],

Московский государственный университет геодезии и картографии,

http://www.miigaik.ru

Статья описывает новую интеллектуальную технологию - интеллектуальный анализ геоданных. Технология является развитием известной технологии Data Mining. Описана эволюция понятия геоданных. Статья показывает различие между технологиями Data Mining и GeoData Mining. Статья раскрывает понятия геоинформационное знание, пространственное знание и геознание. Статья описывает проблемы интеллектуализации анализа геоданных.

Ключевые слова: науки о Земле, геоинформатика, интеллектуальные технологии, гео-

Образовательные ресурсы и технологии^2015’2(10)