english | русский
                                                   КАРТИРОВАНИЕ ГАРЕЙ
ГЛАВНАЯ
О ПРОЕКТЕ
ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ
ТЕСТОВЫЕ РЕГИОНЫ
БАЗЫ ДАННЫХ
РЕЗУЛЬТАТЫ
ИССЛЕДОВАНИЙ
ОТЧЕТЫ
КОНТАКТЫ

Алгоритм картирования пройденных огнем участков леса

Методика эксперимента

Анализ результатов эксперимента




Pис 1
Pис 1
распределение площадей пожарищ, обнаруженных на территории тестового региона по субъектам РФ


Pис 5
Pис 5
An example of fire detection by satellite imagery NOAA-AVHRR


Pис 6
Pис 7

Алгоритм картирования пройденных огнем участков леса

Задача картирования пройденных огнем участков леса по изображениям NOAA не уступает по своей значимости задаче детектирования действующих пожаров (hot spots). Ее решение позволяет подойти к возможности оценки площадей гарей на обширных территориях, а также ущерба причиненного огнем с использованием спутниковых данных среднего или высокого разрешения (SPOT, LANDSAT TM, RESURS-O).

В разработанном Международным Институтом Леса алгоритме картирования пожарищ заложен итерационный подход последовательных приближений при выделении контуров пожарищ с привлечением различной дополнительной информации о территории наблюдения. Все процедуры обработки осуществляются с одиночным изображением AVHRR/NOAA. Однако при обработке учитывается информация об очагах пожаров (hot spots), обнаруженных при анализе всей последовательности спутниковых изображений.

Алгоритм включает пять основных этапов обработки спутникового изображения AVHRR/NOAA:
  1. Формирование тематического изображения объектов, влияющих на статистические характеристики класса потенциальных гарей.
  2. Формирование маски с участками потенциальных гарей.
  3. Первый шаг уточнения маски потенциальных гарей - совместный анализ слоя действующих пожаров, обнаруженных алгоритмом детектирования, и слоя потенциальных гарей.
  4. Второй шаг уточнения маски потенциальных гарей - адаптация порогов выделения пожарищ на основе анализа слоя потенциальных гарей с пикселами, расположенных в ближайшей окрестности.
  5. Третий шаг уточнения маски потенциальных гарей - фильтрация гарей, содержащих менее 15% очагов пожаров, накопленных за весь период наблюдения и более 10% территорий, принадлежащих населенным пунктам.

Для снижения влияния различных эффектов (BRDF, атмосферные искажения, фенология растительности и др.), приводящих к изменениям статистики классов, спутниковое изображение разбивалось условно на отдельные блоки (матрицы) с размерностью не превышающей 50x50 км для облачности и 30х30 км для анализа участков потенциальных гарей. Этот размер матриц подобран экспериментально таким образом, чтобы обеспечить весь набор анализируемых природных объектов (облачность, тени от облаков, водная поверхность, гари, открытая подстилающая поверхность, неповрежденный огнем лесной покров), вовлеченных в анализ, достаточно представительной статистической выборкой.

На первом этапе выполняется итерационная процедура классификации пикселов изображения NOAA на три условных класса - "облачность и дымовые шлейфы ", "тени от облаков и вода", "чистая поверхность".

Начальная итерация включает:
  • выделение слоя облачности и дымовых шлейфов по алгоритмам [6] с использованием расщепления 3-го канала на две составляющие: излучение черного тела и отраженного солнечного излучения. Условно обозначим этот класс множеством пикселей {Cc};
  • маскирование теней посредством сдвига маски облачности в направлении, соответствующему азимутальному углу Солнца на расстояние, рассчитываемого по формуле:

    DIST = H * tan(SZA), где H - условно средняя высота облачности, равная 5 км; SZA - зенитный угол Солнца. Условно обозначим этот класс множеством пикселей {Csh};
  • маскирование водных объектов с использованием цифровой глобальной карты DCW (Digital Chart of the World). Условно обозначим этот класс множеством пикселей {Cw};
  • - маскирование класса "чистая поверхность", в который относятся все пикселы, не попавшие в вышеперечисленные классы. Условно обозначим этот класс множеством пикселей {Cсс};

На следующих итерациях класс {Cсс} принимается "опорным", т.е. решающее правило о принадлежности к одному из трех классов определяется на основе статистики опорного класса.

Процедуры повторяются до тех пор, пока изменение в количестве пикселов в классах будет менее 5% по сравнению с предыдущей итерацией или число итераций выйдет за пределы трех.






Методика эксперимента

Эксперимент по детектированию пожаров и картированию гарей состоял из следующих этапов:
  • Визуальный отбор изображений свободных от облаков с использованием каталога архива изображений AVHRR/NOAA
  • Геореференцирование отобранных изображений с использованием параметров орбиты спутника
  • Обработка изображений и формирование слоя с действующими пожарами и пройденных огнем участков земной поверхности (пожарищ)
  • Преобразование результатов обработки в картографические покрытия и погружение их в ГИС

Для реализации вышеперечисленных этапов специалистами МИЛ и ИКИ РАН разработаны программные модули, позволяющие автоматизировать обработку экспериментальных данных на отдельных этапах.

Первые два этапа выполнялись с использованием программной оболочки, предназначенной для предварительной обработки телеметрической информации спутников NOAA. Она позволяет производить загрузку, просмотр телеметрических изображений AVHRR, геореференцирование их по элементам орбиты, радиометрическую коррекцию, и преобразование в необходимые для последующих этапов обработки форматы хранения данных.

Далее отрабатывались процедуры детектирования горячих точек (hot spots) и картирования пожарищ на изображениях AVHRR, и определение их географических координат. По результатам обработки изображений формировались текстовые файлы с координатами выявленных горячих точек и пожарищ.

Картографические покрытия создавались с помощью процедур импорта текстовых файлов с координатами очагов горения (hot spots) и пожарищ (burned area) в программную оболочку ARCVIEW.

Сводное картографическое покрытие содержало контуры пожарищ, накопленных за весь период наблюдения территории тестового региона спутниками NOAA с апреля по сентябрь 1998 года. Для каждого выявленного участка определялись такие характеристики, как дата и время детектирования, номер витка спутника, площадь пожарища в гектарах и периметр в км2. Базовым форматом для хранения и последующего анализа результатов обработки выбраны картографические покрытия программной среды GIS ARCVIEW 3.0.

Анализ результатов эксперимента

Для удобства обработки и сокращения размеров обрабатываемых изображений тестовый регион был разбит на четыре равные части. Полученные результаты детектирования и картирования пожаров позволили на начальном этапе проекта оценить эффективность работы алгоритмов, внести необходимые корректировки в их работу и сделать выводы о точности результатов обработки.

Так как технология подготовки архива спутниковых данных AVHRR/NOAA включала процедуру геометрической коррекции, и уточнения пространственной привязки изображений AVHRR/NOAA относительно земной поверхности, то на этапе тематической обработки к анализу были допущен весь имеющийся в архиве набор спутниковых данных 1998 года. В таблице 1 приведены результаты детектирования и картирования действующих пожаров. По результатам обработки было выявлено 1112 пожарищ, на которых за весь период наблюдения было зафиксировано 25227 участков открытого огня (hot spots). На рисунке 1 отображено распределение площадей пожарищ, обнаруженных на территории тестового региона по субъектам РФ.

Таблица 1. Результаты детектирования и картирования лесных пожаров на Дальнем Востоке, действовавших в период с мая по октябрь 1998 года

Квадрат Количество очагов возгорания, пикслел Количество пожарищ Площадь, га
Левый-верхний 7240 303 1599530
Правый-верхний 8993 298 2372992
Левый-нижний 1488 129 650662
Правый-нижний 7506 382 2236145

Обзорная карта свежих гарей 1998 года на тестовом регионе приведена на рисунке 5.3

Визуальный анализ результатов детектирования hot spots позволил выявить ряд особенностей разработанного подхода и внести коррективы в методику эксперимента.

Во-первых, наличие облачного покрова на изображениях AVHRR/NOAA ограничивает возможности непрерывного мониторинга за развитием действующих пожаров и определения фактически пройденной огнем площади. Это актуально для крупных лесных пожаров, действовавших длительное время под облаками. На изображениях визуально обнаруживаются пожарища, площадь которых значительно превышает суммарную площадь горячих точек (рис.5.4а).

Во-вторых, при одновременном действии большого количества крупных лесных пожаров, наблюдается сильная задымленность территории. Это приводит к изменениям в значениях альбедо и радиояркостных температур горячих точек, которые на изображениях визуально распознаются как открытый огонь (рис.5. 4б). Однако эти пикселы не детектируются как горячие точки (hot spots), так как их значения не удовлетворяют пороговым условиям алгоритма.

Анализ результатов детектирования действующих (активных) лесных пожаров и контроль за их динамикой свидетельствуют:
  • Наличие облачного покрова создает временные разрывы в наблюдениях за действующими пожарами, ограничивая тем самым возможности непрерывного мониторинга за их развитием и определения фактически пройденной огнем площади.
  • Для корректной оценки площадей действующих лесных пожаров кроме отдетектированных "горячих точек" необходимо учитывать пройденные огнем участки внутри их контуров.
  • Для детектирования пожаров в условиях сильной задымленности территории необходима модификация существующего алгоритма обработки изображения для выявления нагретых участков, закрытых дымом.

Полученные выводы использовались на этапе разработки алгоритма картирования пройденных огнем участков подстилающей поверхности (пожарищ).

Оценка результатов картирования пожарищ (burned areas) выполнялась с использованием изображений высокого разрешения Landsat-7, предварительно подобранных из каталога EOSDIS (Earth Observation System Data Gateway). Контуры пожарищ выделялись на изображениях визуально ручным способом.

В качестве кандидатов отбирались те пожарища, на которых огонь прекратил свое действие до середины сентября 1998 года. В качестве дополнительной информации использовались архивные данные о пожарах, созданные по отчетным материалам авиационной службы охраны лесов от пожаров "АВИАЛЕСООХРАНА" и материалы детектирования hot spots по данным NOAA.

По результатам дешифрирования изображений Landsat ETM+ была подготовлена контрольная выборка в количестве 44 пожарищ с интервалом площадей примерно от 150 до 50000 га. На рисунке 5.5 приводится фрагмент изображения LANDSAT ETM+ с результатами дешифрирования контуров пожарищ.

Сравнение площадей контрольных пожарищ выполнялось с результатами обработки изображений NOAA, накопленных за весь период наблюдения тестового региона с апреля по сентябрь включительно. Сравнительный анализ показал достаточно высокий уровень корреляции этих данных между собой R2 = 0.97 (рис.5), причем угол наклона линии тренда облака рассеяния (scattering) значений площадей пожарищ приближается к 45 градусам.

В тоже время было замечено, что линия тренда пересекает вертикальную ось Y, смещаясь на величину свободного члена уравнения регрессии: y = 1,034x + 691,05. На первый взгляд, это может свидетельствовать о предельных возможностях алгоритма детектирования пожаров и картирования гарей. Однако анализ данных показал, что при формировании покрытия пожарищ, посредством накопления контуров за весь сезон, происходит увеличение площадей пожарищ за счет ошибок взаимного пространственного положения спутниковых изображений.

Так, например, исследования, проведенные в работе [7], показали, что при смещении одного изображения относительно другого на 0,2 пиксела приводит к увеличению ошибки при оценке площадей на 10%.

В нашем случае точность совмещения составила 1-2 пиксела. Смещение в разных направлениях приводит к значительному увеличению суммарной площади при объединении в единый картографический слой контуров пожарищ, выявленных на одиночных изображениях (рис.5.7).

Таким образом, при такой точности пространственной привязки алгоритм позволяет оценивать площадь пожарищ до 100 га с точностью в 6-7 раз хуже. Для пожарищ площадью до 500 га ошибка составляет 60%, до 1000 га - 40%, до 5000 га - 15%, более 10000 га - около 10%.

Для компенсации влияния ошибок пространственной привязки спутниковых изображений, в алгоритме были заложены очень жесткие пороги, занижающие площади выявленных пожарищ. Это хорошо видно на рисунке 5.8, где приведены гистограммы распределения ошибок оценок площадей с интервалом 10%, полученные как по накопленным данным, так и по результатам обработки одиночного изображения.

Из графика видно, что в накопленных данных (рис.7а) большинство пожарищ (34 контрольных пожарища, т.е. около 77%) имеют завышенные оценки площадей, в то время как при оценке площадей этих же гарей по одиночному изображению (рис. 7б) это количество составляет лишь 23% (10 пожарищ). Остальные контрольные пожарища имеют меньшую площадь по сравнению с данными оценок площадей по Landsat ETM+.

В целом в обоих случаях более 70% площадей контрольных пожарищ определялись с точностью до 10%, что характеризует вполне допустимую точность оценок при таких низких пространственных разрешениях изображений радиометра AVHRR.

Таким образом, за период действия всего проекта по данному направлению исследований были выполнены следующие работы:
  • Разработаны алгоритмы детектирования действующих пожаров и картирования пройденных огнем участков земной поверхности.
  • Подготовлен набор спутниковых изображений AVHRR/NOAA на территорию тестового региона Дальнего Востока за период с апреля по сентябрь включительно 1998 года. На этом этапе применялись алгоритмы улучшения пространственной привязки спутниковых изображений AVHRR/NOAA, основанные на восстановлении корреляционных связей между изображениями AVHRR и маской водной поверхности.
  • Выполнена обработка всего доступного набора данных, и получены картографические покрытия очагов пожаров и свежих гарей за 1998 год на территорию тестового региона.
  • Проведена оценка точности полученных данных, позволившие сделать выводы о возможностях применения алгоритмов для решения задач картирования действующих лесных пожаров.

На основании выполненных оценок точности алгоритмов детектирования и картирования действующих лесных пожаров можно сделать следующие выводы.
  1. Проведенные эксперименты по детектированию и картированию очагов пожаров, позволили адаптировать алгоритмы к таким ситуациям, как сильная задымленность наблюдаемой территории, влияния сезонности на радиояркостные температуры очагов горения и окружающих их объектов.
  2. Алгоритмы детектирования и картирования действующих лесных пожаров позволяют оценивать их площади с ошибкой, не превышающей 10%, около 70% всех обнаруженных очагов горения.
  3. Основной причиной возникновения ошибок при определении площадей является неточное совмещение изображений AVHRR/NOAA между собой. В нашем случае мы смогли достичь точности совмещения между изображениями 1-2 пиксела. Смещение в разных направлениях приводит к значительному увеличению суммарной площади при объединении в единый картографический слой контуров, выявленных на одиночных изображениях.
  4. Другой причиной завышения площадей может являться, то, что мы использовали для контроля материалы спутника высокого разрешения Landsat ETM+, полученные в 1999 году, т.е. на следующий год после действия пожаров в лесах тестового региона. На этих изображениях через год отчетливо дешифрируются только те пожарища, где повреждения древостоев составило более 70%. Эти пожарища превратились в гари, причем площадь их уменьшились из-за того, что менее поврежденная их часть могла частично восстановиться или зарасти не древесной растительностью. Участки леса, поврежденные низовым пожаром или пожаром с низкой интенсивностью, по истечению несколько месяцев могут существенно изменить спектрально-отражательные свойства подстилающей поверхности и не дешифрироваться как гарь.