RU2336107C2 - Способ определения лесопожарной опасности - Google Patents

Способ определения лесопожарной опасности Download PDF

Info

Publication number
RU2336107C2
RU2336107C2 RU2006106681/12A RU2006106681A RU2336107C2 RU 2336107 C2 RU2336107 C2 RU 2336107C2 RU 2006106681/12 A RU2006106681/12 A RU 2006106681/12A RU 2006106681 A RU2006106681 A RU 2006106681A RU 2336107 C2 RU2336107 C2 RU 2336107C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
forest
image matrix
area
combustible materials
Prior art date
Application number
RU2006106681/12A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2006106681A (ru
Inventor
Игорь Викторович Сорокин (RU)
Игорь Викторович Сорокин
В чеслав Федорович Давыдов (RU)
Вячеслав Федорович Давыдов
Юрий Григорьевич Тищенко (RU)
Юрий Григорьевич Тищенко
Светлана В чеславовна Давыдова (RU)
Светлана Вячеславовна Давыдова
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Ракетно-космическая корпорация "Энергия" им. С.П. Королева
Московский государственный университет леса
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Открытое акционерное общество "Ракетно-космическая корпорация "Энергия" им. С.П. Королева, Московский государственный университет леса filed Critical Открытое акционерное общество "Ракетно-космическая корпорация "Энергия" им. С.П. Королева
Priority to RU2006106681/12A priority Critical patent/RU2336107C2/ru
Publication of RU2006106681A publication Critical patent/RU2006106681A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2336107C2 publication Critical patent/RU2336107C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Для оперативного обнаружения лесопожарной опасности на обширных площадях определяют влажность лесных горючих материалов (ЛГМ) путем: зондирования подстилающей поверхности в СВЧ-диапазоне на длине волны, обеспечивающей прохождение электромагнитного излучения через поверхностный слой ЛГМ; формирования матрицы изображения многолучевой антенной с регулируемой дискретизацией отсчетов в полосе сканирования и индивидуальным трактом приема в каждом луче; расчета параметров сигнала матрицы изображения: M1 - математического ожидания, σ - среднеквадратического отклонения, Sp - площади рельефа. S0 - геометрической площади обрабатываемой матрицы; выделения контуров на изображении методами пространственного дифференцирования и определения влажности (W) ЛГМ внутри контуров по калибровочной функции: W,%=Sp/S0·exp(-M1/σ)·100%, где Sp - площадь рельефа сигнала матрицы изображения; S0 - геометрическая площадь матрицы изображения; M1 - математическое ожидание сигнала; σ - среднеквадратическое отклонение сигнала. 1 з.п. ф-лы, 5 ил., 2 табл.

Description

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к дистанционной оперативной оценке состояния влажности лесных горючих материалов (ЛГМ) на обширных площадях.
Лесные пожары были и остаются доминирующим фактором, определяющим структуру и динамику бореальных лесов. По масштабу воздействия на лесной фонд они превышают все другие факторы. Своевременный прогноз лесопожарной опасности позволяет заблаговременно сосредотачивать имеющиеся ресурсы и вводить режимы в лесопожарных зонах.
Известен способ пирологической оценки лесов по комплексному показателю (КПО) горимости В.Г.Нестерова (см., например, Лесопожарные показатели засухи, в сборнике «Пирологическое районирование в таежной зоне» Софронов М.А., Волокитина А.В., АН СССР, Сибирское отделение, Наука, Новосибирск, 1990 г., стр.37-38 - аналог). В способе - аналоге расчет КПО проводится на основе данных наземных метеопунктов по следующей зависимости:
Figure 00000002
где Т° - температура воздуха на 12 часов местного времени, °С,
tp - температура точки росы, °С,
∑ - сумма разности температур за все дни τi сухого периода со дня наблюдения до дня выпадения осадков более 3 мм.
После выпадения осадков более 3 мм счет обнуляется, а расчет КПО начинается заново со дня установления бездождевой погоды. По полученной сумме КПО устанавливаются классы пожарной опасности по В.Г.Нестерову: I класс - до 300; II класс - 300...1000; III класс - 1000...4000; IV класс - 4000...8000; V класс чрезвычайной опасности - более 8000.
Выделенные участки различных классов наносят на карту лесхоза (лесничества) по укрупненным выделам и закрашивают красным цветом различной насыщенности.
Недостатком известного аналога являются:
- существенные ошибки результирующих оценок при неравномерном выпадении осадков на площади наблюдения,
- невысокая достоверность при редкой сети метеопунктов,
- неадекватность (косвенность) самого критерия, характеризующего засушливое состояние погоды, а не пожарную зрелость лесных горючих материалов.
Восприимчивость лесного отпада и подстилки к огню напрямую зависит от их влажности. Самым надежным способом прогнозирования пожарной опасности явился бы способ непосредственного измерения влажности ЛГМ.
В большинстве национальных систем мониторинга лесов для прогноза лесопожарной опасности используют данные дистанционного зондирования аэрокосмическими средствами в ИК-диапазоне.
Ближайшим аналогом по технической сущности с заявляемым техническим решением является «Способ контроля лесопожарной опасности». Патент RU №2.147.253, кл. А62С, 3/02, 2000 г.
Способ ближайшего аналога включает регистрацию собственного излучения подстилающей поверхности в ИК-диапазоне, соответствующего максимуму теплового излучения (9-12 мкм), калибровку тракта зондирования по измерениям эталонных участков, преобразование зарегистрированной функции электрического сигнала в цифровые матрицы отсчетов зависимости амплитуды А(х, у) от пространственных координат, выделение методами пространственного дифференцирования контуров на двумерных изображениях лесных массивов, расчет влажности (W) лесных горючих материалов внутри выделенных контуров по регрессионной зависимости:
Figure 00000003
где
а - поправочный коэффициент, учитывающий параметры тракта зондирования, географическую зону, тип лесов;
σ2, L2 - мощность переменной и постоянной составляющей сигнала участка изображения внутри анализируемого контура.
Недостатками ближайшего аналога являются:
- зависимость интегрального показателя от типа лесов, т.е. необходимость введения поправочного коэффициента (а), значения которого неизвестны;
- поскольку ИК-излучение экранируется древесным пологом, то оно содержит лишь косвенную информацию о влажности ЛГМ;
- неадекватность используемой регрессионной зависимости физическому процессу нарастания пожарной зрелости ЛГМ.
Задача, решаемая заявляемым способом, состоит в оперативном обнаружении и отслеживании лесопожарной опасности на обширных площадях путем зондирования лесов в СВЧ-диапазоне космическими средствами с широкой полосой захвата на длине волны, обеспечивающей прохождение восходящего излучения через поверхностный слой из лесных горючих материалов и древесный полог.
Технический результат достигается тем, что в способе определения лесопожарной опасности, включающем зондирование подстилающей поверхности леса космическими средствами для определения и анализа показателя лесопожарной опасности - влажности лесных горючих материалов, с получением изображений подстилающей поверхности в виде матриц зависимости амплитуды сигнала А(х,у) восходящего излучения от пространственных координат, и обработкой матриц для выделения границ контуров лесопожарной опасности в зависимости от параметров сигнала, дополнительно зондирование осуществляют в СВЧ-диапазоне на длине волны, обеспечивающей прохождение электромагнитного излучения через поверхностный слой лесных горючих материалов, для формирования матриц используют многолучевую антенну с регулируемой дискретизацией отсчетов в полосе сканирования и с индивидуальным трактом приема в каждом луче, а влажность (W) лесных горючих материалов внутри границ контуров находят из соотношения:
W,%=Sp/So·exp(-M1/σ)·100%, где
Sp - площадь рельефа сигнала матрицы изображения;
S0 - геометрическая площадь матрицы изображения;
M1 - математическое ожидание сигнала;
σ - среднеквадратическое отклонение сигнала;
геометрическая площадь матрицы изображения равна произведению числа строк на число столбцов и на площадь одного пикселя, а площадь рельефа сигнала матрицы изображения вычисляется как интеграл из соотношения:
Figure 00000004
где
m - число строк сигнала матрицы изображения;
n - число столбцов сигнала матрицы изображения;
х, у - текущие координаты функции сигнала А(х, у);
σ - среднеквадратическое отклонение сигнала.
Изобретение поясняется чертежами, где:
фиг.1 - зависимость влажности лесных горючих материалов от комплексного показателя (КПО) способа ближайшего аналога;
фиг.2 - зависимость потока восходящего излучения от комплексного показателя;
фиг.3 - калибровочная функция зависимости влажности ЛГМ от параметров сигнала матрицы;
фиг.4 - распечатка с границами классов лесопожарной опасности на контурной карте региона;
фиг.5 - функциональная схема устройства, реализующего способ.
Техническая сущность способа состоит в следующем. Известные методы и средства измеряют косвенные признаки лесопожарной опасности, а именно - нарастание метеотемпературы приповерхностного слоя, к тому же ИК-излучение экранируется древесным пологом. Радиоволны СВЧ-диапазона могут проникать под полог растительного покрова и в глубину почвенного слоя [см. например, Крапивин В.Ф., Кондратьев К.Я. «Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика», СПбГУ, Санкт-Петербург, 2002 г., Теоретические основы радиофизического зондирования, стр.666-670]. Поэтому, восходящее СВЧ-излучение содержит информацию непосредственно о влажности лесных горючих материалов: мхов, лишайников, травяной ветоши, отмершей хвои, листьев, отпада, кустарников. Использование СВЧ-диапазона обеспечивает контроль самого процесса нарастания пожарной зрелости ЛГМ. Наряду с очевидным преимуществом, СВЧ-диапазон имеет существенный недостаток, ограничивающий его техническую применимость - малую мощность восходящего излучения. В соответствии с законом Планка мощность излучения при одной и той же температуре объекта убывает обратно пропорционально пятой степени длины волны (~1/λ5) [см., например, «Физический энциклопедический словарь» под редакцией А.М.Прохорова, Сов. энциклопедия, 1983 г., Планка закон излучения, стр.544]. Следовательно, при переходе в СВЧ-диапазон возникают трудности в обеспечении необходимого энергетического потенциала радиоканала зондирования. Как следует из размерности мощности восходящего излучения [Вт/м2], энергетический потенциал радиоканала можно обеспечить, осуществляя прием излучения с большой площади. Например, при разрешении одного пикселя в 10 км, энергетический потенциал радиоканала увеличивается в (10·1000)2≈108 раз. Однако, при увеличении размера пикселя измерений, возникает проблема формирования матрицы изображения подстилающей поверхности, адекватной измеряемому физическому процессу в полосе сканирования.
В заявляемом способе перечисленные противоречивые условия реализуются путем использования многолучевой антенны, каждый луч которой, для повышения чувствительности, подключен к отдельному тракту приема. При этом, сканирование подстилающей поверхности, для формирования измерительной матрицы отсчетов, осуществляют: вдоль трассы - за счет движения носителя (измерителя) путем регулирования интервала дискретизации отсчетов, а поперек трассы - многолучевой антенной, как это иллюстрируется фиг.5. Скрытая информация о влажности ЛГМ содержится в сигнале регистрируемой матрицы отсчетов. Подсыхание горючих материалов сопровождается следующими физическими явлениями:
- уменьшение влажности приводит к увеличению кажущейся температуры и излучательной способности горючих материалов, что эквивалентно увеличению амплитуды постоянной составляющей сигнала M1 (M1 - математическое ожидание сигнала матрицы);
- рост средней температуры приповерхностного слоя сопровождается уменьшением разброса температур между элементами подстилающей поверхности, находящихся в различных пирологических условиях (возвышенность, низина, солнце, тень), что эквивалентно уменьшению амплитуды переменной составляющей сигнала σ (σ - среднеквадратическое отклонение сигнала матрицы);
- засуха, как правило, охватывает большие пространственные территории, что сопровождается уменьшением скорости флюктуаций сигнала по пространственным координатам, т.е. снижением степени изрезанности (шероховатости) сигнала матрицы и уменьшением площади его рельефа (Sp).
Процесс нарастания пожарной зрелости ЛГМ определяется совокупным, одновременным изменением всех трех перечисленных факторов. Функция изменения потока восходящего излучения от комплексного показателя пожарной опасности иллюстрируется графиками фиг.2. Зависимость влажности лесных горючих материалов от параметров сигнала матрицы изображения (M1, σ, Sp/S0) (калибровочная функция) иллюстрируется фиг.3. Количественную оценку влажности ЛГМ по измерениям СВЧ-радиометра осуществляют по калибровочной функции переходного процесса. Из математики известно [см., например. Пискунов Н.С., «Дифференциальное и интегральное исчисления для ВТУЗов», том 1, 5-е издание. Наука, М., 1964 г., стр.457-458], что сама функция и скорость ее изменения связаны дифференциальным уравнением первого порядка, общим решением которого является экспонента. Начальные условия для решения дифференциального уравнения находят из статистических данных, представленных в табл.1 [см., например, аналог, стр.106-117]
Зависимость между КПО и влажностью ЛГМ
Таблица 1
Класс пожарной опасности КПО По Нестерову Влажность ЛГМ,% Горимость ЛГМ
Зеленые мхи Подстилка
I
II
III
IV
V
до 300
300...1000
1000...4000
4000...8000
более 8000
68-70
50-60
35-40
17-20
10-13
50-55
35-40
25-30
15-20
7-10
Не горят
Горят слабо,
неустойчиво
Горимость
средняя
Горимость
высокая
Горимость
чрезвычайно
высокая
+Из данных табл.1 следует, что предельно опасный уровень горимости ЛГМ соответствует влажности 7-10%, а уровень негоримости ≈70%. Представляя функцию переходного процесса подсыхания ЛГМ в виде экспоненты: W=k·ехр(-х), выражая показатели (k, x) через параметры сигнала матрицы отсчетов, при начальных условиях табл. 1, получена калибровочная характеристика для расчета влажности ЛГМ в виде:
W,%=Sp/S0·ехр (- M1/σ)·100%.
S0 - геометрическая площадь матрицы |m×n|, равная произведению числа строк на число столбцов и на площадь одного пикселя;
Sp - площадь рельефа сигнала матрицы отсчетов, вычисляемая как интеграл из соотношения:
Figure 00000005
Интегральную площадь вычисляют программным методом, по расчетной величине дисперсии сигнала σ2 [см., например, «Способ определения площади рельефа». Патент RU №2.255.357, G01V, 9/01, G01C 7/00, 2005 г.].
Пример реализации
Заявляемый способ может быть реализован по схеме фиг.5. Функциональная схема системы фиг.5 содержит орбитальную станцию 1 (типа МКС) с установленным на ней СВЧ - радиометром 2 (типа РК-21-8), осуществляющим прием восходящего излучения подстилающей поверхности в полосе сканирования 3 многолучевой антенной 4, каждый остронаправленный луч 5 которой подключен на вход отдельного приемного тракта 6. С выхода тракта 6 сигнал каждого луча, проквантованный в стандартной шкале 0...256 уровней, в цифровом виде, синхронно записывают на отдельную дорожку бортового видеомагнитофона 7 (типа «Нива»). Включение СВЧ-радиометра в режим сканирования над заданными регионами планеты осуществляют по программам или разовым командам, закладываемым в бортовой комплекс управления (БКУ) 8 посредством радиолинии 9 из центра управления полетом (ЦУП) 10. Последовательность отснятых радиометрическим комплексом 2 изображений подстилающей поверхности в сеансах видимости МКС с наземных пунктов передают телеметрической системой 11 (типа БИТС-2) по автономному радиоканалу 12 на пункты приема информации (ПИИ) 13, где записывают на видеомагнитофон 14 (типа «Арктур»). По запросам потребителей или согласованным протоколам обмена информацию изображений лесопожарных регионов вместе со служебной информацией (время съемки, регион, виток орбиты, метки бортового времени) перегоняют в региональные центры 15, где создают долговременный архив 16 из всех отснятых кадров. Тематическую обработку получаемых изображений осуществляют на персональных ЭВМ 17 в стандартном наборе элементов: процессора 18, оперативного запоминающего устройства 19, винчестера 20, дисплея 21, принтера 22, клавиатуры 23, графопостроителя 24. Радиотехнический комплекс РК-21-8 позволяет регулировать интервал дискретизации отсчетов от 0,1 до 1 сек. В таблице 2 представлены результаты контрольных замеров и программной обработки матриц изображений, полученные при наземной отработке радиотехнического комплекса на самолетном носителе.
Таблица 2
Регион Местный КПО Характеристики сигнала Влажность ЛГМ, %
M1 σ Sp/S0
Приморский край
Читинская обл.
Респ. Бурятия
400
2000
4000
85
120
144
93
79
60
1,9
1,7
1,3
68
37
14
Выделение границ контуров лесопожарной опасности осуществляют программным методом, с использованием стандартных процедур вычисления операторов пространственного дифференцирования Робертса или Собела [см., например, Дуда P.O., Харт П.Е. «Распознавание образов и анализ сцен», перев. с англ., М., Мир, 1976 г., § 7.3 Пространственное дифференцирование, стр. 287-288]. Результат программного выделения границ контуров классов лесопожарной опасности иллюстрируется фиг.4.
Эффективность заявляемого способа характеризуется такими показателями, как оперативность, достоверность, точность, глобальность. Осуществляя ежедневное обновление информации и ее автоматизированную обработку, представляется возможным адекватно, достоверно и точно отслеживать состояние ЛГМ на обширных площадях.

Claims (2)

1. Способ определения лесопожарной опасности, включающий зондирование подстилающей поверхности леса космическими средствами для определения и анализа показателя лесопожарной опасности - влажности лесных горючих материалов, с получением изображений подстилающей поверхности в виде матриц зависимости амплитуды сигнала А(х,у) восходящего излучения от пространственных координат и обработкой матриц для выделения границ контуров лесопожарной опасности в зависимости от параметров сигнала, отличающийся тем, что зондирование осуществляют в СВЧ диапазоне на длине волны, обеспечивающей прохождение электромагнитного излучения через поверхностный слой лесных горючих материалов, для формирования матриц используют многолучевую антенну с регулируемой дискретизацией отсчетов в полосе сканирования и с индивидуальным трактом приема в каждом луче, а влажность (W) лесных горючих материалов внутри границ контуров находят из соотношения
W,%=(Sp/S0)ехр(-M1/σ)100%,
где Sp - площадь рельефа сигнала матрицы изображения;
S0 - геометрическая площадь матрицы изображения;
M1 - математическое ожидание сигнала;
σ - среднеквадратическое отклонение сигнала.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что геометрическая площадь матрицы изображения равна произведению числа строк на число столбцов и на площадь одного пикселя, а площадь рельефа сигнала матрицы изображения вычисляется как интеграл из соотношения
Figure 00000006
где m - число строк сигнала матрицы изображения;
n - число столбцов сигнала матрицы изображения;
х,у - текущие координаты функции сигнала А(х,у);
σ - среднеквадратическое отклонение сигнала.
RU2006106681/12A 2006-03-03 2006-03-03 Способ определения лесопожарной опасности RU2336107C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006106681/12A RU2336107C2 (ru) 2006-03-03 2006-03-03 Способ определения лесопожарной опасности

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006106681/12A RU2336107C2 (ru) 2006-03-03 2006-03-03 Способ определения лесопожарной опасности

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006106681A RU2006106681A (ru) 2007-10-10
RU2336107C2 true RU2336107C2 (ru) 2008-10-20

Family

ID=38952259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006106681/12A RU2336107C2 (ru) 2006-03-03 2006-03-03 Способ определения лесопожарной опасности

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2336107C2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2504014C1 (ru) * 2012-06-13 2014-01-10 Общество с ограниченной ответственностью "ДиСиКон" (ООО "ДСК") Способ управления системой мониторинга и система для его реализации
RU2581783C1 (ru) * 2015-04-24 2016-04-20 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" (НИИ "АЭРОКОСМОС") Способ контроля пирологического состояния подстилающей поверхности

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2504014C1 (ru) * 2012-06-13 2014-01-10 Общество с ограниченной ответственностью "ДиСиКон" (ООО "ДСК") Способ управления системой мониторинга и система для его реализации
RU2581783C1 (ru) * 2015-04-24 2016-04-20 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" (НИИ "АЭРОКОСМОС") Способ контроля пирологического состояния подстилающей поверхности

Also Published As

Publication number Publication date
RU2006106681A (ru) 2007-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhao et al. Soil moisture experiment in the Luan River supporting new satellite mission opportunities
Guillevic et al. Land Surface Temperature Product Validation Best Practice Protocol Version 1.0-October, 2017
Lakshmi Remote sensing of soil moisture
Vittucci et al. SMOS retrieval over forests: Exploitation of optical depth and tests of soil moisture estimates
Yuan et al. Vertical structures of anvil clouds of tropical mesoscale convective systems observed by CloudSat
Fieuzal et al. Combined use of optical and radar satellite data for the monitoring of irrigation and soil moisture of wheat crops
Hasan et al. Soil moisture retrieval from airborne L-band passive microwave using high resolution multispectral data
Choudhury Multispectral satellite data in the context of land surface heat balance
Minacapilli et al. High resolution remote estimation of soil surface water content by a thermal inertia approach
Mead et al. A volume-imaging radar wind profiler for atmospheric boundary layer turbulence studies
Tanase et al. Synthetic aperture radar sensitivity to forest changes: A simulations-based study for the Romanian forests
Xu et al. Improving geostationary satellite rainfall estimates using lightning observations: Underlying lightning–rainfall–cloud relationships
Cline et al. NASA cold land processes experiment (CLPX 2002/03): Airborne remote sensing
Barros et al. Remote sensing of orographic precipitation
Paruta et al. A geostatistical approach to map near-surface soil moisture through hyperspatial resolution thermal inertia
Smith et al. Evaluation and applications of multi-instrument boundary-layer thermodynamic retrievals
Yang et al. Assessment and validation of MODIS and GEOV1 LAI with ground-measured data and an analysis of the effect of residential area in mixed pixel
Monsiváis-Huertero et al. Assessment of NASA SMAP soil moisture products for agricultural regions in Central Mexico: An analysis based on the THEXMEX dataset
Zhang et al. Improvement of snow/haze confusion data gaps in MODIS Dark Target aerosol retrievals in East China
RU2336107C2 (ru) Способ определения лесопожарной опасности
Saleh et al. The EuroSTARRS airborne campaign in support of the SMOS mission: First results over land surfaces
Chaivaranont et al. Estimating grassland curing with remotely sensed data
Engman Soil moisture
Weisshaupt et al. Comparison of bird migration in a radar wind profiler and a dedicated bird radar
Tokay et al. Comparison of raindrop size distribution between NASA’s s-band polarimetric radar and two-dimensional video disdrometers

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20160304