Использование космических данных позволяет существенно улучшить противопожарную охрану лесов. Пожары, обнаруженные в течение 5–15 ч после их возникновения, обычно могут быть локализо-ваны и потушены. По истечении данного срока чаще всего этого сде-лать не удается, что приводит к массовой гибели леса.
Технологии ДЗ для управления риском лесных пожаров можно подразделить на три направления:
– предпожарные обследования — наблюдение за влажностью горючих материалов в лесу и оценка пожароопасности (риска пожара);
– обнаружение и прогноз распространения пожаров для оптими-зации мероприятий по их ликвидации;
– оценка ущерба от пожаров.
Для реализации мероприятий по второму направлению сущест-вует ряд оперативных и квазиоперативных систем, состоящих из трех компонентов:
– спутникового оперативного контроля;
– самолетного зондирования на базе ИК сканеров и СВЧ радиометров для обнаружения в условиях облачности и задымления;
– наземного пункта обработки данных.
Космическая информация используется для ежедневной оперативной оценки метеорологической и пожароопасной обстановки, обнаружения пожаров, контроля их динамики. В основном применяется информация с ИСЗ NOAA, «Метеор», позволяющая в пожароопасные периоды давать оценку обстановки дважды в сутки. При обработке используются температурные ИК диапазоны для обнаружения «горячих точек» либо каналы видимого диапазона для идентификации дымовых шлейфов. Для обнаружения пожаров и оценки местоположения и масштабности может быть использована информация высокого и среднего разрешения с ИСЗ серии «Ресурс». Ограничение таких систем предупреждения связано с необходимостью иметь безоблачные условия для наблюдений. В связи с этим большую роль играют исследования, направленные на использование спутниковых микроволновых данных для задач изучения лесов.
|
|
Третье направление — оценка ущерба от пожаров, связано с ис-пользованием космических снимков высокого (5–40 м) и среднего (200 м) разрешения. Во втором случае картографирование крупных гарей (>200 га) проводится автоматизировано. С помощью такого метода в России обследована территория площадью более 150 млн га.
Ежедневное слеже-ние в пожароопасный период за появлением крупных гарей, определе-ние и картографирование их площадей возможно с использованием сканерных космических снимков системы NOAA (сканер AVHRR), которая позволяет оперативно регистрировать очаги пожаров и полу-чать объективные сведения о площадях гарей одновременно в грани-цах крупных административных районов.
Сканер AVHRR позволяет получать информацию об отража-тельных свойствах объектов в видимом диапазоне и об их температу-ре, используя данные инфракрасных каналов, которые позволяют оп-ределять температуру поверхности с точностью 1°. Основным дешиф-ровочным признаком очага пожара является его инфракрасное излуче-ние, максимум которого приходится на спектральный диапазон 3.1–3.7 мкм
Прогнозирование пожаров по космическим снимкам. Оценка параметров, характеризующих состояние лесов как одного из компо-нентов биосферы, относится к числу приоритетных задач использова-ния данных многоспектральных спутниковых измерений. Сущест-вующие методы обработки многоспектральных изображений можно разделить на два класса:
|
|
1) линейные комбинации спектральных каналов с коэффициен-тами, полученными на основе полевых измерений;
2) индексы-отношений яркостей спектральных каналов, назы-ваемые вегетационными индексами.
Метод линейных комбинаций каналов требует большого объема вычислений и громоздких полевых измерений, поэтому для изучения динамики состояния растительных ценозов в данной работе использо-валась концепция нормализованного разностного вегетационного ин-декса NDVI, характеризующего интенсивность процессов фотосинтеза в зеленых фракциях растительности и контраст земной вегетирующей растительности с другими природными образованиями.
В процессе обработки изображений использовались выборки данных NOAA, полученных за период с июня по сентябрь 1997 г. Пересчет на вегетационный индекс
где L1 –– значение коэффициентов отражения в спектральном интерва-ле поглощения радиации хлорофиллом; L2 –– значение коэффициентов отражения в ближней инфракрасной области спектра, проводился с учетом калибровочных коэффициентов каждого канала сканера AVHRR. Это позволило получить значения индексов NDVI в безраз-мерной шкале. Нулевые значения NDVI, соответствующие зеркалу озер и участкам гарей, исключались из гистограммы распределения индексов.