Лесопожарный центр карта. «Космоснимки – Пожары» – мониторинг природных пожаров

Так какой же такой пархатый Паша Грудинин директор Совхоза? Какую правду скрывают жидозомбиСМИ от Русского народа? Часть 1. Враг народа и предатель Отечества Генка Зюганов не понимает разницы между совхозом и капиталистическим ЗАО? Сколько бабла ему за это заплачено? Лукавство здесь прячется даже в названии. Совхоз имени Ленина, конечно же, никаким совхозом не является. По словам пархатого Пашки Грудинина, название было придумано, чтобы оставить прежний «бренд», который был известен многим москвичам. Это обычное капиталистическое ЗАО – то есть, закрытое акционерное общество. История его очень интересна и увлекательна. В начале 90-х годов бывший совхоз попал, как и все подобные ему предприятия, в полосу кризиса. Пархатый Паша Грудинин работал в нем с начала 80-х годов, а в 90-х годах он уже был заместителем директора по коммерческой части. Именно при его непосредственном участии была провернута сделка по продаже 5,6 гектаров колхозных земель, выходивших прямо на пересечение Каширского шоссе и МКАД. Вот так пархатый Паша продал землю азербайджанской диаспоре, а сам в интервью "Русскому репортёру" говорил о невозможности таких продаж не то что земли, а даже квартир. Покупателем стала компания «Крокус Интернэшнл» известного азербайджанского бизнесмена Араса Агаларова, который построил на ней магазин сети «Твой дом» – один из самых успешных объектов коммерческой недвижимости у этой компании. Продавали землю вроде бы как по 1500 долларов за сотку, но это со слов самого Пархатого Паши Грудинина. Эксперты, кстати, говорят, что «сотка на МКАДе» может достигать цены в 100 тысяч условных единиц… Куда пошли «задекларированные» 840 тысяч долларов – тоже не понятно. А может они пошли на оплату за выдвижение пархатого Паши от КПРФ в Мособлдуму? По официальной версии, на эти деньги удалось расплатиться с долгами и приобрести новые технологии. Однако сразу же после продажи земли в совхозе сменилась власть – прежний директор Петр Рябцев добровольно ушел в отставку, а собрание членов артели новым руководителем избрало 35-летнего пархатого Пашу Грудинина. По слухам, Рябцева «попросили» уволиться, поскольку он был в курсе всех прежних манипуляций с землями совхоза (красный директор сдавал их в аренду и т.п., о чем ранее сообщали и газета «Коммерсант») Став директором совхоза, пархатый Паша Грудинин сразу же взял власть в свои руки так, что времена Рябцева некоторым работникам показались раем. Вообще же, ловкому предтече «эффективных менеджеров» 2000-х годов удалось развести наивных селян как в игре в наперсток. Первым делом пархатый Паша Грудинин объявил судебную войну тем крестьянам, которые на основе указов Бориса Ельцина получили 15 соток колхозной земли на члена семьи. Им предложили вернуть участки обратно, но под благовидным предлогом – в виде взноса в акционерный капитал созданного в 1995 году ЗАО «Совхоз имени Ленина». Потеряв полученную землю, они стали акционерами. При этом совхозников братки пархатого Пашки уговорили - в целях защиты якобы от «рейдеров» - закрепить в уставе положение, о том, что земли совхоза могут быть проданы только по цене 1500 долларов за сотку. Это притом, что земли оставались сельскохозяйственного назначения и под жилищное строительство не переводились, что делало такую цену в тогдашних условиях абсурдной. Но крестьяне поверили. И, в итоге, потеряли как свои земли, так и полученные ценные бумаги. Ведь что такое акции, если речь идет о мизерной доле уставного капитала, которая досталась каждому из членов артели? Сегодня они есть, завтра их нет, и понятно, что рано или поздно они достанутся тому, у кого больше денег. Угадать того, кто сумел аккумулировать их большую часть, труда не составляет. - Акционерами вначале, в 1995 году, были 526 акционеров, работников совхоза. А сейчас их осталось 40 человек, большинство акций в руках у менеджеров, у главных специалистов, - честно признался пархатый Пашка Грудинин в одном из своих интервью в 2010 году. При этом у самого пархатого Пашки Грудинина, по его информации, есть около 40% акций. Проще говоря, верхушка ЗАО во главе с директором исподволь скупила акции у почти 90 процентов акционеров. Так подмосковные крестьяне потеряли свою землю окончательно. Но врагу народа и предателю Отечества Генке Зюганову на это наплевать - лишь бы пархатый Пашка заплатил ему бабки?Так какой же такой пархатый Паша Грудинин директор Совхоза? Какую правду скрывают жидозомбиСМИ от Русского народа? Часть 1. Враг народа и предатель Отечества Генка Зюганов не понимает разницы между совхозом и капиталистическим ЗАО? Сколько бабла ему за это заплачено? Лукавство здесь прячется даже в названии. Совхоз имени Ленина, конечно же, никаким совхозом не является. По словам пархатого Пашки Грудинина, название было придумано, чтобы оставить прежний «бренд», который был известен многим москвичам. Это обычное капиталистическое ЗАО – то есть, закрытое акционерное общество.История его очень интересна и увлекательна. В начале 90-х годов бывший совхоз попал, как и все подобные ему предприятия, в полосу кризиса. Пархатый Паша Грудинин работал в нем с начала 80-х годов, а в 90-х годах он уже был заместителем директора по коммерческой части. Именно при его непосредственном участии была провернута сделка по продаже 5,6 гектаров колхозных земель, выходивших прямо на пересечение Каширского шоссе и МКАД. Вот так пархатый Паша продал землю азербайджанской диаспоре, а сам в интервью "Русскому репортёру" говорил о невозможности таких продаж не то что земли, а даже квартир. Покупателем стала компания «Крокус Интернэшнл» известного азербайджанского бизнесмена Араса Агаларова, который построил на ней магазин сети «Твой дом» – один из самых успешных объектов коммерческой недвижимости у этой компании. Продавали землю вроде бы как по 1500 долларов за сотку, но это со слов самого Пархатого Паши Грудинина. Эксперты, кстати, говорят, что «сотка на МКАДе» может достигать цены в 100 тысяч условных единиц… Куда пошли «задекларированные» 840 тысяч долларов – тоже не понятно. А может они пошли на оплату за выдвижение пархатого Паши от КПРФ в Мособлдуму? По официальной версии, на эти деньги удалось расплатиться с долгами и приобрести новые технологии. Однако сразу же после продажи земли в совхозе сменилась власть – прежний директор Петр Рябцев добровольно ушел в отставку, а собрание членов артели новым руководителем избрало 35-летнего пархатого Пашу Грудинина. По слухам, Рябцева «попросили» уволиться, поскольку он был в курсе всех прежних манипуляций с землями совхоза (красный директор сдавал их в аренду и т.п., о чем ранее сообщали и газета «Коммерсант») Став директором совхоза, пархатый Паша Грудинин сразу же взял власть в свои руки так, что времена Рябцева некоторым работникам показались раем. Вообще же, ловкому предтече «эффективных менеджеров» 2000-х годов удалось развести наивных селян как в игре в наперсток. Первым делом пархатый Паша Грудинин объявил судебную войну тем крестьянам, которые на основе указов Бориса Ельцина получили 15 соток колхозной земли на члена семьи. Им предложили вернуть участки обратно, но под благовидным предлогом – в виде взноса в акционерный капитал созданного в 1995 году ЗАО «Совхоз имени Ленина». Потеряв полученную землю, они стали акционерами. При этом совхозников братки пархатого Пашки уговорили - в целях защиты якобы от «рейдеров» - закрепить в уставе положение, о том, что земли совхоза могут быть проданы только по цене 1500 долларов за сотку. Это притом, что земли оставались сельскохозяйственного назначения и под жилищное строительство не переводились, что делало такую цену в тогдашних условиях абсурдной. Но крестьяне поверили. И, в итоге, потеряли как свои земли, так и полученные ценные бумаги. Ведь что такое акции, если речь идет о мизерной доле уставного капитала, которая досталась каждому из членов артели? Сегодня они есть, завтра их нет, и понятно, что рано или поздно они достанутся тому, у кого больше денег. Угадать того, кто сумел аккумулировать их большую часть, труда не составляет. - Акционерами вначале, в 1995 году, были 526 акционеров, работников совхоза. А сейчас их осталось 40 человек, большинство акций в руках у менеджеров, у главных специалистов, - честно признался пархатый Пашка Грудинин в одном из своих интервью в 2010 году. При этом у самого пархатого Пашки Грудинина, по его информации, есть около 40% акций. Проще говоря, верхушка ЗАО во главе с директором исподволь скупила акции у почти 90 процентов акционеров. Так подмосковные крестьяне потеряли свою землю окончательно. Но врагу народа и предателю Отечества Генке Зюганову на это наплевать - лишь бы пархатый Пашка заплатил ему бабки?

Источник: te-st.ru
На сайте te-st.ru опубликовано интервью с Г. Потаповым. Публикуем текст полностью; оригинал находится .

Мы поговорили с Георгием Потаповым, руководителем проекта «Космоснимки – Пожары» , о мониторинге, обработке данных со спутников и использовании карты пожаров.

Е.И.: Расскажите, как и когда появился проект «Космоснимки – Пожары»?

Г.П.: История проекта «Космоснимки – Пожары» начинается с 2010 года. Многие помнят, какая тогда была ситуация с пожарами и информацией о них – вокруг была информационная паника, обусловленная тем, что информации было мало. При этом все знали, что кругом горят леса, торфяники. Все дышали смогом, вредным для здоровья, но информации практически не было: что горит? Где горит? Горит ли вблизи вашей дачи? Горит ли вблизи вашего города? Куда понесет дым в ближайшие дней?

Как один из вкладов в удаление этого информационного голода мы в компании ScanEx сделали публичную карту пожаров и стали выкладывать на нее всю информацию, которую могли извлечь из технологии спутникового мониторинга.

С тех пор мы выпустили версию с глобальным покрытием пожаров за счет интеграции данных NASA, американского аэрокосмического агентства. NASA также является оператором тех спутников, данные которых мы обрабатываем.

В начале этого лета произошло второе важное изменение – появилась бета-версия сервиса оповещения. Это то, что мы давно хотели сделать, – создать коммуникационный сервис. Благодаря этому сервису пользователи смогут получать информацию о ситуации на интересующей его территории. Например, если у вас есть мобильное приложение, вы получаете информацию о предупреждениях или угрозах в окрестностях своего местоположения. Также возможно будет получать по электронной почте отчеты о случившихся пожарах.

Е.И.: А кто принимает решение о том, является ли данная ситуация угрозой и высылать ли уведомление?

Г.П.: Сейчас мы по факту транслируем всю информацию – если есть в нашей системе информация о пожаре, мы высылаем уведомление. Мы планируем в дальнейшем анализировать эту информацию с точки зрения угроз, в том числе – куда этот пожар может распространяться и чему он может угрожать. Пока аналитика находится в таком зачаточном состоянии. Например, определяются все города, которые находятся в непосредственной близости от мест, где происходят пожары.

Е.И.: Это определяется машинным методом? Как вообще система понимает, что в данном месте пожар?

Г.П.: Да, это автоматизированная система. Она работает на основе автоматических алгоритмов распознавания термальных аномалий по инфракрасным каналам спутниковой съемки. Метод основан на разнице температур в инфракрасных каналах, и если есть какая-то термальная аномалия, алгоритм принимает ее за пожар. Потом с помощью настроек проводится дополнительная параметризация этого сигнала, а после этого принимается решение о том, является ли эта точка пожаром, или нет.

Е.И.: Данные, которые вы получаете со спутников, находятся в открытом доступе? Как они попадают к вам?

Г.П.: Информация со спутников – это открытые данные, это информация с американских спутников «Terra», «Aqua» и «NPP». По программе NASA Earth Observation Program было запущено два спутника, сейчас к ним присоединился третий. У спутников ограниченный ресурс, поэтому, возможно, какие-то из них с течением времени выйдут из строя. Но вообще в будущем их должно становиться больше, данные с них, надеюсь, будут открытыми, и нам удастся их использовать для разных целей, в том числе для мониторинга пожаров.

Сейчас данные попадают к нам из двух источников. Первый источник – это сеть центров ScanEx, центров приема и обработки данных, из которых мы получаем результаты детектирования пожаров, выкладываем эти результаты на карту и т.д. А второй источник – это информация более высокого уровня, которую мы скачиваем с серверов NASA. С серверов NASA мы скачиваем уже готовые маски пожаров – выделенные по спутниковым снимкам пожары. Дальше мы точно так же эти данные добавляем на карту и визуализируем их как отдельный слой. Если вы посмотрите, то на карте есть два слоя – пожары ScanEx и пожары FIRMS.

Е.И.: Вы не объединяете их в один слой?

Г.П.: Нет, потому что один из них более оперативный, а другой зато предоставляет глобальное покрытие. Поэтому сейчас мы их не склеиваем.

Е.И.: Почему один из слоев является более оперативным, и какая разница между ними во времени?

Г.П.: Пара часов, как нам кажется, в среднем. Потому что данные на американских серверах выкладываются с некоторой задержкой – пока долетит спутник и сбросит информацию, может быть, задержка связана еще с цепочкой обработки. Но оперативность – это одна из компонент информационного сервиса, которая важна для спасателей и для служб, принимающих решения на основе этой информации. Для них, чем раньше они узнают о пожаре, тем лучше, тем меньшими средствами и силами они могут с этим пожаром справиться.

Причем, как правило, спасателями, лесниками и МЧСовцами используется комплексный мониторинг – и наземные средства наблюдения, наблюдатели, которые сидят на вышках, и видеокамеры, установленные на вышке, на изображения с которых оператор смотрит в диспетчерском центре. Но есть большие территории, на которых никакая другая информация не доступна, кроме космической съемки.

Е.И.: А насколько точными являются данные? Были ли ситуации, когда ошибочно определялся пожар?

Г.П.: Да, это частая проблема вообще в автоматических алгоритмах. Вы всегда выбираете: либо у вас есть избыточная информация, но вы можете получить много ложных срабатываний, либо вы ограничиваете эти ложные срабатывания, но при этом упускаете, возможно, какую-то информацию. Это неизбежно, и даже если глазами искать на спутниковом снимке термальные аномалии, то все равно можно ошибиться и принять неправильное решение о том, является ли конкретная термальная аномалия пожаром или не является.

Кроме того, есть, например, такая проблема, как техногенные источники тепла – трубы заводов, факела, которые образуются при сжигании газа при добычи нефти. Все это часто оставляет сигнал на карте пожаров. Но мы такие ложные тревоги стараемся фильтровать тем, что просто наносим эти места на карту и создаем такую маску, которая фильтрует эти ложные сигналы.

Если вы посмотрите на карту, то для слоя ScanEx есть желтые пожарчики, обозначенные другим стилем, – это вот те вероятные техногенные источники, базу которых мы стараемся пополнять по мере сил.

Е.И.: Как в таком случае осуществляется верификация данных?

Г.П.: Как я уже сказал, мы создаем маску этих техногенных источников, т.е. мы просто термоточки – пожары, определенные по спутниковым данным, – маскируем в окрестности техногенных источников. А сами источники просто отмечаем на карте – смотрим на спутниковые снимки, иногда подгружаем слой с Викимапии для того, чтобы посмотреть, есть ли на этом месте какой-то завод или какое-то добывающее предприятие, от которого могут возникнуть факела.

Есть и другой способ – автоматической верификации, полученный результат которого затем проверяется вручную. Этот способ позволяет оптимизировать поиск техногенных источников.

Е.И.: Но вы не проверяете каждый новый пожар на карте?

Г.П.: Нет, каждый новый пожар мы не проверяем вручную, на это просто не хватит наших рук. Мы показываем информацию как есть и говорим, что это автоматические результаты, полученные таким вот способом. Решение о том, является ли данная термоточка пожаром, или не является, остается за конечным пользователем.

Е.И.: Сколько людей участвуют в работе над проектом?

Г.П.: В основе всего лежат открытые технологии, и мы используем открытые алгоритмы, которые применяем, внедряем и в какой-то степени адаптируем, поэтому на этом проекте задействовано немного людей. Вообще, самими этими технологиями детектирования пожаров по спутниковым снимкам занимается научная группа в американском университете, в какой-то степени в этом участвуют российские специалисты.

У нас этим проектом занимаются три человека, совмещая его с основной работой.

Е.И.: «Космоснимки» – это некоммерческий проект?

Г.П.: Сам публичный сайт – проект некоммерческий. Но мы предлагаем и коммерческие решения на основе этого проекта и работаем с заказчиками – занимаемся внедрением технологий, консалтингом и т.д. Те технологии, которые были разработаны для карты пожаров, используются и в коммерческих заказах.

Например, в 2011 году был проект в интересах Министерства природных ресурсов, который, к сожалению, они потом прекратили. В рамках этого проекта мы предоставляли оповещения о пожарах на всех охраняемых территориях федерального значения – заповедниках, заказниках, национальных парках. Дирекциям и администрациям соответствующих заповедников высылалась информация, предупреждающая их об угрозе пожара в границах заповедника или в буферной зоне, т.е. поблизости от данной охраняемой природной территории.

Как показал опыт внедрения этого проекта, такая информация была для них очень полезна, потому что они иногда даже лишены скоростного доступа в Интернет и не могут искать в Интернете информацию о результатах космического мониторинга. А в рамках этого проекта они получали СМС на свои мобильные телефоны – в сообщениях им приходили координаты задетектированного пожара. Дальше они уже своими силами проверяли эту информацию на местности.

Е.И.: А были ли ситуации, когда карта помогла при пожаре или предотвратить последствия?

Г.П.: Вот, например, эта история про заповедники. Я несколько раз слышал про астраханский заповедник – ребята ехали тушить один пожар, а им прислали оповещение про другой. Они выехали, действительно там обнаружили пожар и быстро его загасили.

Е.И.: Как быстро на карте появляется информация о пожаре?

Г.П.: Информация поступает примерно в течение получаса после пролета спутника. Спутник пролетел, информация пошла в обработку, потом стала доступна на сайте. Каждый спутник пролетает два раза над одной и той же точкой, а поскольку используется три спутника, то получается шесть съемок в сутки одной территории. Это значит, что если на данной территории происходит пожар, то информация о нем будет обновлена шесть раз в течение суток.

Е.И.: Вы сохраняете все данные о пожарах?

Г.П.: Да, у нас хранится архив с 2009 год. Вообще архив данных с этих спутников доступен и за более ранние годы, но мы ведем свой архив со старта проекта.

Е.И.: Какие у вас планы на будущее? Как вы хотите развивать проект дальше?

Г.П.: У нас в самых ближайших планах есть создание глобального ресурса, который будет представлять информацию по всему миру. Кроме того, мы надеемся, что можно будет использовать не только данные со спутников, но и другие данные, например, данные регионального мониторинга.

Я разговаривал уже много раз с разработчиками систем видеонаблюдения за пожарами – это системы, которые продаются конкретным заказчикам, например, региональным лесхозам. Они закупают эту систему и с помощью нее проводят мониторинг пожаров на своей территории. И я бы очень хотел, чтобы нам удалось договориться с ними и заинтересовать их, чтобы они этой информацией обменивались и использовали нашу карту пожаров, как площадку для обмена информацией.

Кроме этого, хочется, чтобы была возможность разрабатывать технологии, и мы намерены вкладывать в это наши собственные силы, насколько это будет возможно. Это, например, технологии прогнозирования пожароопасности на основе карты пожаров. Сейчас не существует прогнозных моделей распространения пожаров и задымления, это целый нетронутый пласт, а касается это очень многих. Вот вы живете, например, в Москве и вам важно знать прогноз задымления из-за горящих где-то в соседней области или в Подмосковье пожаров. Все мы пользуемся прогнозом погоды, но этот прогноз не включает никогда информации о пожароопасности или экологических угрозах. Будет ли такая информация включаться в метеорологическую информацию в дальнейшем – это вопрос будущего и вложения каких-то коллективных усилий.

Е.И.: Вы не думали о том, чтобы сделать «Космоснимки» открытым краудсорсинговым проектом, чтобы каждый пользователь мог добавлять информацию о пожарах?

Г.П.: У нас есть пользователи, которым мы такие возможности представляем. Это те, кто выезжает на пожары, но даже они сейчас активно не добавляют информацию. Я просто не вижу, к сожалению, перспектив у такого шага.

А вот добавление на карту техногенных источников – там, где по спутниковым снимкам или по картам можно сделать вывод о том, что в этом месте находится какой-то антропогенный источник тепла, – это действительно нужно сделать. Может быть, предложить сообществам, которые занимаются открытыми данными, поучаствовать в этом проекте. Я просто до этого не добрался еще, но такие идеи были.

Работа с «картой пожаров»

• - интерактивное окно карты и тулбар
• - боковая панель с виджетами:
  • [закладки] - сохраненные места и даты с описанием события
  • [слои] - список слоев и групп слоев
  • [новости] - виджет новостей о пожарах

Доступ к информации о пожарах

Открытые данные

Дополнительные данные

• Оперативные данные: Кроме результатов детектирования очагов пожаров, сервис «Космоснимки - Пожары» предоставляет доступ к RGB синтезированным изображениям спутниковой съемки:
  - данные MODIS, по которым детектируются пожары, принимаемые на станции СКАНЭКС. С помощью изображений можно оценивать состояние облачности в момент проводимых наблюдений, видеть отдельные крупные пожары и следы гарей
  - Данные Landsat 8 также являются публично доступными снимками высокого разрешения (30 м). Фильтруются по пересечению с точками пожаров в диапазоне 24 часа.
  - Более детальные космоснимки, как правило, представляют собой коммерческие спутниковые программы и доступны в ограниченном режиме для специалистов МЧС и других ведомств, в интересах которых осуществляется съемка. Мы не можем дать публичный доступ ко всем более детальным снимкам, являющимся частью коммерческих программ, но если вы заинтересованы в работе с этими данными - пожалуйста, обратитесь к нам
• Данные о погоде: оперативные данные и прогноз по облачности, осадкам, температуре и скорости ветра интегрированы от провайдера ГИС-Метео. Данные о погоде привязаны к региональным центрам. В будущем планируется увеличить детальность данных и добавить результаты аналитической обработки прогнозных данных.
• Границы особо охраняемых природных территорий: В состав данных входят границы федеральных заповедников, национальных парков и федеральных заказников. А также границы некоторых региональных ООПТ. Специальный проект по мониторингу нарушений и пожаров в пределах ООПТ ведет НП «Прозрачный Мир» (см. http://new.transparentworld.ru/ru/environment/monitoring/oopt/)
• Слой часовые пояса: Атрибуты данных о зарегистрированных очагах пожаров содержат время пролета спутника, когда был получен снимок, по которому проводилось детектирование. Время детектирования очагов отображается в универсальном координированном времени (UTC). Включив слой «часовые пояса», пользователи могут видеть в каком часовом поясе находится исследуемая территория и насколько локальное время отличается от UTC. Например, если мы смотрим очаги в районе озера Байкал, то локальное время пролета спутника равняется времени UTC+8. Следует помнить, что время по UTC не переводится ни зимой, ни летом. Поэтому для тех мест, где есть переход на летнее время, смещение относительно UTC меняется.
• Границы кадастрового деления: границы и тематические слои публичной кадастровой карты портала Росреестра (Виды разрешенного использования; Категории земель и т.д.).

Детектирование пожаров по спутниковым изображениям

Алгоритмы детектирования пожаров в автоматическом режиме основаны на их сильном излучении в инфракрасном диапазоне. Это так называемый контекстно-пороговый алгоритм. Разница в температурных яркостях пикселей отражает разницу между температурой очагов пожара и земной поверхности, а информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает замаскировать облака. Кроме того, применяют пороговые значения, чтобы отбросить термальные аномалии, маловероятно относящиеся к пожарам. Таким образом выходным продуктом работы алгоритма является маска пикселей, классифицированных как "термоточки" (hotspots) и их характеристики. Подробнее см. статью «Данные по тепловым аномалиям MOD14A1: описание и получение»

Вероятность обнаружения пожаров

Потеря видимости пожаров со спутника из-за облачности

Координаты очагов пожаров

Когда несколько точек располагаются в линию, как правило, такое изображение иллюстрирует огневой фронт пожара. Соседние, близко расположенные точки, могут в действительности относиться к одному и тому же продолжающемуся пожару (подробнее см. )

Минимальный размер детектируемых пожаров

Кластеры пожаров

• - визуализировать большое количество термоточек и улучшить "читаемость" информации на обзорных масштабах
• - отследить динамику развития пожаров: контуром обводятся очаги, принадлежащие одному кластеру и попадающие в выбранный период
• - приблизительно оценить силу пожара (там, где на текущую дату или период кластеризуется больше термоточек – более мощный пожар)
• - приблизительно оценить площадь активного пожара по суммарному контуру термоточек, вошедших в кластер

• - приблизительно оценить суммарную площадь выгоревшей территории за период
• - на мелких масштабах карты (уровни 1-3) кластеры пожаров визуализируются в виде динамической "тепловой карты", что позволяет быстрее визуализировать и анализировать большой объем данных

Очаг попадает в кластер когда в его окрестности регистрируются другие очаги за период более чем один день. Это помогает визуально отфильтровать «ложные пожары», которые появляются, например из-за бликов, и кратковременные пожары, которые обусловлены, например, палами сухой травы и еще не представляют реальной угрозы. Две группы очагов, которые несколько дней назад были одним пожаром, и затем разделились, все равно будут являться частью одного кластера за весь суммарный период горения, даже если за часть периода отображаются разными контурами. Интуитивно кластеры можно считать соотносящимися с выгоревшими территориями. При этом все отдельные очаги (все термоточки), вошедшие и не вошедшие в кластеры, показываются на карте, начиная с 11 уровня зума.

Площади горевших территорий

• На карте показываются контуры с учетом самого последнего обновления данных о точках пожаров.

Статистика пожаров

• Интегральная статистика РФ
• С разбивкой по административно-территориальному делению: Субъектам РФ и относящимся к ним районам
• По границам Особо-охраняемых природных территорий (в разработке)

В настоящее время сервис работает в статусе "бета".

Техногенные источники тепла

Таким образом, была создана начальная база техногенных источников, верификация которых проводилась по спутниковым снимкам и сервису Wikimapia.Org. Эта база представляет собою открытые данные и может быть использована свободно с условием указания ссылки на «Космоснимки - Пожары» . Важно понимать, что база этих объектов предоставляется без каких-либо гарантий их достоверности и с той полнотой информации, которой она обладает на данный момент, а новые объекты постепенно добавляют и верифицируют пользователи сервиса. В настоящее время в сервисе «Космоснимки - Пожары» каждая новая термоточка, попадающая в окрестность 5 км от техногенного объекта, помечается как потенциальный техногенный источник тепла . Разумеется, окончательное решение о достоверности и типе источника остается за пользователем.

Верификация данных о пожарах

Перспективные источники данных

Решения для организаций на основе сервиса мониторинга пожаров

Экстремально жаркая и засушливая погода, случившаяся нынешним летом в центральных районах европейской части России, и, как следствие этого, масштабные лесные пожары, бушевавшие во многих регионах, привлекли внимание к возможности использования космических съемок для оперативного выявления очагов возгораний. Мы попросили коротко осветить некоторые злободневные вопросы заместителя директора Института космических исследований РАН, отвечающего за направление «Исследование Земли из космоса», одного из руководителей работ по созданию, внедрению и поддержке информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз), доктора технических наук Е.А. Лупяна.

В немногочисленной публичной информации об использовании космических съемок для мониторинга лесных пожаров в России этим летом упоминаются в основном космические аппараты Terra и Aqua cо спектрометром MODIS. Достаточно ли, на Ваш взгляд, только данных с этих спутников?

Дистанционный мониторинг лесных пожаров сегодня - это комплексный вопрос. Его не следует понимать только как мониторинг активно действующих пожаров. Это еще и мониторинг пожарной опасности, оценка пройденных огнем площадей, степени повреждения лесов и решение многих других задач, необходимых для ведения работ по обнаружению и тушению лесных пожаров, а также оценки их последствий. Конечно, все эти вопросы нельзя решить, используя только данные MODIS. Даже если говорить о получении информации об активном горении, то, как показывает наш опыт, для повышения частоты наблюдения действующих пожаров, безусловно, полезно вместе с данными MODIS использовать и данные приборов AVHRR со спутников NOAA.

Какие из работающих на орбите космических аппаратов перспективны для решения этих задач?

Если говорить о реальном опыте использования спутниковых данных для комплексного Мониторинга природных пожаров и их последствий, то, кроме данных спутников Terra, Aqua (прибор MODIS) и NOAA (прибор AVHRR), в ИСДМ-Рослесхоз сейчас массово используются данные спутников Landsat и SPOT-4. Для детальных выборочных оценок последствий отдельных пожаров используются также данные RapidEye. В ряде случаев (например, для верификации алгоритмов оценки повреждений лесов пожарами), безуслов но, полезны и данные сверхвысокого пространственного разрешения, например QuickBird. Правда, речь о массовом использовании таких данных для решения задач лесопожарного мониторинга пока не идет, в первую очередь из-за высокой цены данных и низкой периодичности съемки. Большие надежды мы возлагаем в перспективе на использование данных среднего пространственного разрешения, в том числе получаемых прибором КМСС, который, как мы надеемся, будет устойчиво работать на российских метеорологических спутниках серии Метеор-М.

Выделяются ли государством достаточные средства для ведения космического мониторинга лесных пожаров?

В последние несколько лет на обеспечение работы и дальнейшее развитие ИСДМ-Рослесхоз выделялись достаточно адекватные средства. К сожалению, в этом году средства были существенно сокращены, что привело в первую очередь к снижению объемов используемых в системе данных высокого пространственного разрешения и соответственно уменьшению работ по детальной оценке отдельных гарей. С учетом того, что в рамках лесопожарного мониторинга должны также решаться вопросы оценки постпожарных изменений и подготовки информации для обновления лесного реестра, необходимо увеличение средств на проведение такого мониторинга.

Можно ли оценить эффективность использования данных ДЗЗ для выявления очагов возгораний?

Следует отметить, что выявление очагов возгораний как одна из основных задач спутникового мониторинга стоит только в зонах космического мониторинга первого уровня (где решения о реакции на возникшие пожары принимаются только после их обнаружения по спутниковым данным) и космического мониторинга второго уровня (где тушение пожаров вообще не производится и мониторинг осуществляется только спутниковыми системами). В этих зонах спутниковый мониторинг сейчас полностью заменил авиационный, и альтернативы ему нет.

В зонах же авиационного и наземного мониторинга задача обнаружения пожаров лежит пока на наземных и авиационных средствах. В то же время, как показывает опыт эксплуатации ИСДМ-Рослесхоз, даже в этих зонах на основе спутниковых данных обнаруживается (т.е. впервые наблюдается) значительное число пожаров. Например, в 2009 г. более 50% пожаров, которые в дальнейшем стали крупными, были зарегистрированы по спутниковым данным на сутки раньше, чем по наземным и авиационным данным.

Высказать свое мнение о современном состоянии и перспективах мониторинга лесных пожаров из космоса с помощью оптико-электронных и радарных систем мы предложили также специалистам компании «Совзонд».

А.С. Черепанов, старший инженер по тематической обработке данных ДЗЗ, кандидат географических наук.

«Использование данных мультиспектрального сенсора MODIS, установленного на аппаратах Terra и Aqua американской системы EOS (Earth Observation Satellites), уже стало традиционным для целей выявления большинства контрастных тепловых аномалий на поверхности Земли, в том числе и раннего выявления очагов лесных и степных пожаров. Обусловлено это, с одной стороны, революционным для своего времени (Terra функционирует с 1999 г., Aqua - c 2002 г.) набором спектральных зон (всего 36, они покрывают диапазон от 0,6 до 14 мкм), широкой полосой охвата (2330 км), высокой периодичностью съемки и, что также немаловажно, открытым бесплатным доступом для всех физических лиц и организаций, а с другой - отсутствием реальной альтернативы для замены этих данных при решении указанной задачи. На современных съемочных системах среднего и высокого пространственного разрешения зачастую отсутствует аппаратура для съемки в среднем инфракрасном и инфракрасном диапазонах спектра, а на тех системах, где она есть (Landsat-5 / TM, Landsat-7 / ETM, Terra/ASTER), не используется очень важный для выявления очагов пожара диапазон - 3,5–4 мкм. Поэтому, несмотря на все имеющиеся недостатки (низкое пространственное разрешение (около 1 км) в важных для выявления очагов пожара диапазонах спектра 3,5–4 и 8–9 мкм; сложная геометрия, требующая специальных приемов при обработке; сильные искажения на краях сцен; низкая точность орбитальной привязки), на сегодняшний день данные сенсора MODIS остаются незаменимыми при решении такой важной и как никогда актуальной задачи мониторинга и выявления очагов лесных пожаров (рис. 1). Безусловно, появление нового спутника (или группировки из спутников), выполняющего съемку в диапазонах спектра 3,5–4 и 8–9 мкм с хорошим пространственным разрешением (100–200 м), могло послужить существенным дополнением к имеющейся системе мониторинга и выявления очагов лесных пожаров».

Ю.И. Кантемиров, ведущий специалист отдела программного обеспечения по обработке радарных данных.

Рис. 1. Данные сенсора MODIS. Лесные пожары в Австралии, январь 2002 г. Инфракрасный канал 9 мкм. Размер пиксела - 1 км . «Использование спутниковых радарных данных для мониторинга лесных пожаров и их предотвращения представляется крайне перспективным ввиду всепогодности радарных съемок.

Однако первые попытки по оконтуриванию гарей, описанные во многих публикациях 1990-х гг., нельзя назвать удачными. Оказалось, что на некоторых радарных снимках гари четко дешифрируются, а на других снимках их не видно совсем. Анализ многопроходных серий радарных снимков также показал, что в некоторых случаях появление и развитие гарей хорошо заметны, в то время как в других случаях никаких изменений на радарных снимках выявить не удается, хотя было известно, что пожары на анализируемых территориях произошли. Этот не слишком удачный опыт 1990-х гг. объясняется довольно просто. В то время широко использовались радарные спутники ERS-1 и ERS-2, которые выполняли съемку только лишь в одной поляризации (ВВ) и только под одним относительно небольшим углом

Рис. 2 Мультивременной RGB-композит на территорию Саскачеван (Канада). В красном канале - снимок ERS за апрель 1995 г., в зеленом - за октябрь 1995 г., в синем - за январь 1996 г. Водная поверхность показана темно-зеленым и синим цветами. Красно-коричневый цвет большая часть снимка) - неповрежденный лес. Светло-голубой цвет - гарь от пожара летом 1995 г. . съемки (23°). Однако даже при таких ограниченных возможностях достигались хорошие результаты за счет анализа интерферометрической когерентности, изменений амплитуды отражения и построения мультивременных RGB-композитов (рис. 2). C появлением новых спутников, способных производить съемку одновременно в четырех поляризациях (ВВ, ВГ, ГВ, ГГ) и в широком диапазоне углов съемки (от 10 до 60°), выяснилось, что съемка в 4-поляризационном режиме или в 2-поляризационном режиме с кросс-поляризацией при больших углах съемки от вертикали значительно усиливает контраст между гарью и окружающим лесом.

С помощью технологий поляриметрии и

Рис. 3. RGB-композит, построенный по трем поляризационным каналам одного радарного 4-поляризационного снимка ALOS/PALSAR. Красный канал - поляризация ГГ, зеленый - ГВ, синий - ВВ) . поляризационной интерферометрии, реализованных в программном комплексе SARscape, можно создать серию выходных тематических продуктов, на которых выделяются гари и наблюдается их развитие во времени. В настоящее время, по мультиполяризационным данным при значительных углах съемки от вертикали уверенно выделяются классы «лес» и «не лес». Сложнее отделить вырубки от гарей. Если недавние вырубки довольно уверенно выделяются в отдельный класс, то старые вырубки от гарей отличить довольно сложно. Пример выделения гарей и вырубок приведен на рисунке 3.

Выводы: для задач мониторинга пожаров радарные данные ДЗЗ должны применяться в комплексе с оптическими и по возможности при поддержке полевых наблюдений. Многопроходные интерферометрические серии радарных снимков предпочтительнее, чем единичные изображения».

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).