Науковий вісник НГУ

Технологія супутникового моніторингу наслідків лісових пожеж

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Екологічна безпека, охорона праці

Останнє оновлення: 02 квітня 2016

Опубліковано: 02 квітня 2016

Перегляди: 5435

Автори:

В.В. Гнатушенко, доктор технічних наук, професор, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара, завідувач кафедри автоматизованих систем обробки інформації, м. Дніпропетровськ, Україна

Вік.В. Гнатушенко, кандидат технічних наук, доцент, Національна металургійна академія України, доцент кафедри інформаційних технологій та систем, м. Дніпропетровськ, Україна

Д.К. Мозговий, кандидат технічних наук, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара, доцент кафедри електронних засобів телекомунікацій, м. Дніпропетровськ, Україна

В.В. Васильєв, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара, м. Дніпропетровськ, Україна

Реферат:

Мета. Розробка технології обробки супутникових знімків, що забезпечує підвищення достовірності та оперативності визначення площі лісових гарей за даними багатоспектральної супутникової зйомки низького й середнього просторового розрізнення.

Методика. Використовуються методи оцінки стану рослинності на вигорілих площах, застосовуються в комплексі різні вегетаційні індекси та методи класифікації космічних зображень. Методика дешифрування згарищ включала наступні основні етапи: відбір знімків за період до та після зафіксованих пожеж і розрахунок вегетаційних індексів.

Результати. Запропонована ефективна технологія автоматизованого визначення площ територій, постраж-далих від лісових пожеж, з використанням супутникових знімків. Індексне зображення NBR (Normalized Burn Ratio) дозволяє визначити на супутниковому знімку площу згарища по спектральним каналах ближнього ІЧ (NIR) і середнього ІЧ (SWIR) діапазонів за формулою NBR=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR). Дана формула використовує суттєву відмінність коефіцієнтів відбиття (альбедо) в спектральних каналах ближнього ІЧ та середнього ІЧ діапазонів, відповідних здоровому лісу та вигорілим територіям. Проведено аналіз багатоспектральних знімків низького просторового дозволу з супутників Terra, Aqua (прилад MODIS) з метою визначення ділянок і періодів активного горіння на обраній території (штат Каліфорнія). Виконано обробку багатоспектральних знімків середнього просторового дозволу з супутника Landsat 8 (знімальний прилад OLI) з метою точного визначення меж вигорілих ділянок і розрахунку їх площ. Площа згорілого лісу на спостережуваної території в період з 30 липня по 12 серпня 2015 р. склала більше 41477 гектарів. Технологія дозволяє реалізувати всі процедури обробки у вигляді веб-сервісу, що надає актуальні й достовірні дані про наслідки пожеж.

Наукова новизна. На відміну від відомих методів визначення площ вигорілих територій по різночасним супутниковим знімкам з використанням диференційованого нормалізованого індексу згарища (dNBR), запропонована технологія дозволяє більш точно визначати вигорілі ділянки завдяки незалежному визначенню оптимальних порогів бінаризації для кожного знімка. Крім того, технологія надає можливість аналізувати часові зміни на постраждалих ділянках лісу для тривалих періодів спостереження, використовуючи створені векторні шари з атрибутивною інформацією. Суттєвими перевагами технології є високий ступінь автоматизації обробки супутникових знімків і використання даних ДЗЗ, що знаходяться у вільному доступі в мережі Інтернет.

Практична значимість. Розроблена технологія на-дає можливість створення на її основі веб-служби регулярного космічного моніторингу наслідків лісових пожеж. Користувачами такої служби можуть бути державні контролюючі структури, страхові компанії, енергетичні та нафтопереробні компанії, муніципальні служби, приватні компанії, фермери, телерадіокомпанії та ін. засоби масової інформації, населення, яке проживає поблизу територій, постраждалих від лісових пожеж.

Список литературы / References

1. Escuin, S., Navarro, R. and Fern, P., 2008. Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images. International Journal of Remote Sensing, Vol. 29, pp. 1053−1073.

2. Loboda, T., O'Neal, K.J., and Csiszar, I., 2007. Regionally adaptable dNBR-based algorithm for burned area mapping from MODIS data. Remote Sensing of the Environment, 109(4), pp. 429−442.

3. Miller, J.D. and Thode, A.E., 2007. Quantifying burn severity in a heterogeneous landscape with a relative version of the delta normalized burn ratio (dNBR). Remote Sensing of the Environment. Vol. 109(1), pp. 66−80.

4. Weber, K.T., Seefeldt, S., Moffet, C., and Norton, J., 2008. Comparing fire severity models from post-fire and pre/post-fire differenced imagery. GIScience and Remote Sensing. Vol. 45(4), pp. 392−405.

5. Mozgovoy, D.K. and Kravets, О.V., 2009. Ispolzovanie dannykh MODIS dlya ekologicheskogo monitoringa i kontrolya chrezvyichaynykh situatsiy [Using MODIS data for environmental monitoring and control of emergencies], Ecologiia i Noosferologiya. Vol. 20, no. 1−2, pp. 84−89.

Мозговой Д.К. Использование данных MODIS для экологического мониторинга и контроля чрезвычайных ситуаций / Д.К. Мозговой, О.В. Кравец // Екологія та ноосферологія. – К. – Дніпропетровськ, 2009. – Том 20. − №1− 2. − С. 84−89.

6. Mozgovyi, D.K., Parshina, O.I., Voloshin, V.I. and Bushuev, Y.I., 2007. Remote Sensing and GIS Application for Environmental Monitoring and Accidents Control in Ukraine. Geographic Uncertainty in Environmental Security. Dordrecht: Springer, NATO Public Diplomacy Division, pp. 259−270.

Hnatushenko, V.V., Hnatushenko, Vik.V., Kavats, O.O. and Shevchenko, V.Yu., 2015. Pansharpening technology of high-resolution multispectral and panchromatic satellite images. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 4, pp. 91−98.

2016_01_hnatushenko
2016-04-02  2.85 MB  1094

• < Попередня
• Наступна >