ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2012, № 1, с. 29-39
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ И НАБЛЮДЕНИЕ РАЗНЫХ СТАДИЙ ИХ РАЗВИТИЯ ПО ДАННЫМ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОГО АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ © 2012 г. В. В. Козодеров1, А. А. Кулешов2
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова 2Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, Москва E-mail: vkozod@mes.msu.ru Поступила в редакцию 23.03.2011 г.
Рассматриваются особенности модельного описания распространения лесных пожаров от очага их возникновения вместе с формированием изображений природно-техногенных объектов (водоемов, дорожно-транспортных сетей, лесных экосистем), охваченных дымами разной интенсивности, по данным их гиперспектрального аэрозондирования. Описываются приложения данных гиперспектрального аэрозондирования для прогнозирования возможной опасности от продуктов горения. Демонстрируются примеры модельных расчетов распространения фронта лесного пожара и характерные спектры разных объектов: водоемов при задымлении от пожаров, различных типов зеленой и пожелтевшей растительности, гарей и др. Показаны перспективы использования данных гиперспектрального аэрозондирования для распознавания перечисленных объектов.
Ключевые слова: лесные пожары, математическое моделирование, гиперспектральные аэрокосмические изображения, распознавание объектов
ВВЕДЕНИЕ
Лесным пожаром обычно называется явление неуправляемого многостадийного горения на покрытой лесом площади. При моделировании такого сложного природного явления лес рассматривают как многоярусную систему, состоящую из органического вещества — лесных горючих материалов (ЛГМ) с близкими геометрическими и физико-химическими параметрами (плотность, влагосодержание и др.) в каждом выделенном ярусе леса. Например, можно рассматривать трехъярусную структуру леса: трава и мелкий кустарник, подрост и деревья небольшой высоты, кроны высоких деревьев. Появляются возможности характеризовать соответственно низовые и верховые пожары в зависимости от указанного яруса при проведении модельных расчетов (Кулешов, Мы-шецкая, 2008).
Лесные горючие материалы содержат углерод, различные углеводородные соединения, воду и т.д. При нагревании ЛГМ до температуры свыше примерно 370 К еще до воспламенения (температура воспламенения ЛГМ составляет примерно 500 К) происходит пиролиз — термическое разложение ЛГМ с выделением горючих газов (окись углерода СО, метан СН4, водород Н2 и др.), негорючих газов (двуокись углерода СО2, пары воды Н2О и др.), дисперсных частиц сажи и с образованием твердого остатка — коксика и золы.
Зона пожара, расположенная между сгоревшими и несгоревшими ЛГМ, называется фронтом пожара. Фронт пожара имеет переднюю и заднюю кромки. Во фронте пожара происходит наиболее сильное изменение параметров среды, а за задней кромкой фронта могут проходить процессы тления (беспламенного горения) твердых остатков пиролиза ЛГМ.
Механизм распространения лесного пожара в общих чертах таков: во фронте пожара происходит горение летучих (газы и дисперсная сажа) и конденсированных (коксик) продуктов пиролиза ЛГМ. В результате переноса тепла (конвективного, диффузионного и излучением) происходит нагрев находящейся перед фронтом органической массы, затем сушка, пиролиз и зажигание продуктов пиролиза, и далее процесс повторяется.
Лесные пожары являются мощным генератором большого количества аэрозольных частиц, которые, поступая в атмосферу, значительно меняют ее оптические характеристики. С точки зрения дистанционного зондирования (ДЗ), лесные пожары наблюдают сквозь атмосферную среду разной степени задымления в зависимости от интенсивности возгорания. Особый интерес представляют данные гиперспектрального зондирования (сотни спектральных каналов в видимой и ближней инфракрасной области), которые содержат информацию о линиях и полосах поглощения солнечного излучения атмосферой и объектами
земной поверхности (Козодеров и др., 2010). Спектральное разрешение такой аппаратуры достигает единиц нанометра.
Влияние таких атмосферных соединений, как кислород, озон, водяной пар, углекислый газ, приводит к тому, что регистрируемые спектры имеют максимумы и минимумы вследствие существования указанных линий и полос. Такие пигменты растительного покрова, как хлорофиллы, содержат свои характерные линии поглощения в области 620—670 нм и вблизи 430 нм. Идентификация молекулярных соединений, обусловливающих немонотонный характер спектров, связана с микроскопическим уровнем описания взаимодействия солнечного излучения с соответствующими природными средами. Процесс нахождения связей между регистрируемыми спектрами и составом и строением указанных сред получил название нанодиагностики состояния этих сред (Козодеров и др., 2009). Для лесных экосистем полученные результаты увязываются с биохимическими свойствами листовой поверхности, в частности, с ее поглощательной способностью той части приходящего солнечного излучения, которая идет на фотосинтез.
Высокое спектральное разрешение исходных данных способствует повышению информационного содержания обрабатываемых гиперспектральных изображений в сравнении с данными многоспектрального зондирования (6—7 спектральных каналов). Однако большое число спектральных каналов усложняет проблему распознавания природно-техногенных объектов на макроскопическом уровне описания формирования обрабатываемых изображений по данным гиперспектрального зондирования, так как данные близких каналов могут быть линейно зависимы, что приводит к неустойчивости решаемых систем уравнений для разных каналов и обучающих элементов разрешения (пикселов). В итоге оказывается, что исследования по обработке гиперспектральных аэрокосмических изображений охватывают диагностику природно-техногенных объектов и информационные технологии распознавания этих объектов и оценки их состояния.
Примеры космического мониторинга пожаров в условиях экстремальной засухи приведены в работе (Бондур, 2011). Показаны особенности эмиссии различных газовых компонент и частиц аэрозоля в атмосферу за счет продуктов горения, включая лесные горючие материалы, содержание которых в реальности можно определить по данным аэрокосмической гиперспектрометрии.
Цель данной публикации — рассмотрение особенностей модельного описания возникновения лесных пожаров и их распространения на местности вместе с мониторингом разных стадий проявления пожаров в виде характерных данных гиперспектрального зондирования выбранных сцен.
СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ
Рассмотрение проблемы математического моделирования пожаров обычно начинается с модельного описания зоны пожара, под которой понимается часть природной среды, внутри которой термодинамические параметры отличаются от равновесных значений вследствие изменения температуры и состава окружающей среды при физико-химических превращениях во фронте пожара. Эти параметры модельных расчетов определяются погодными условиями и типом растительности (Гришин, 1992). Леса Сибири обладают огромными сырьевыми запасами и выполняют глобальные экологические функции, являясь стоком органических соединений (углекислого газа, метана и др.). Считается, что "экологический потенциал" лесов Сибири существенно подорван вследствие возрастающего воздействия пожаров (Conard et al., 2002). Согласно наиболее вероятным сценариям, возможное потепление климата повлечет увеличение горимости лесов, количества выбрасываемой в атмосферу двуокиси углерода и других газов, называемых парниковыми.
Лесные пожары — важный возмущающий фактор экологического состояния выбранной территории. Для изучения этих возмущений в лесах бо-реальной зоны используют аэрокосмические изображения территории до и после пожаров (Lewis et al., 2011). В таких лесах существенными становятся процессы послепожарного роста (в биологических исследованиях лесов говорят о процессах сукцессии), изменения баланса углерода, а для таких районов, как Сибирь, еще и деградации вечной мерзлоты. Пожары таких лесов в исторической ретроспективе создают характерную мозаику гарей разных лет (типа "шрамов", scars), что уже в течение достаточно долгого времени наблюдается со спутников (Kasischke et al., 2008). При этом возрастает роль данных гиперспектрального зондирования для того, чтобы выделить объекты, формирующие отдельные элементы обрабатываемых изображений с анализом тонкой структуры спектров. Разрабатываются модели отдельных частей таких изображений, в которых, наряду с древесной массой и фитоэле-ментами, в пределы поля зрения аппаратуры попадают различные компоненты межкронового пространства — мхи и лишайники, травянистый покров и открытые почвы, продукты горения: зола и частично сгоревшие материалы.
При интерпретации данных гиперспектрального зондирования используют векторное представление спектров в признаковом пространстве, размерность которого соответствует числу спектральных каналов. Вектор значений регистрируемых яркостей каждого пиксела моделируется как линейная комбинация спектральных сигнатур указанных компонентов земной поверхности, содержащихся в пикселе. Каждая такая компонента
(в английской транскрипции "endmember") формирует свой характерный спектр, который обычно увязывают с типом поверхности, чтобы отличить его от тех классов объектов, которые участвуют в вычислительных процедурах распознавания объектов для обрабатываемых наборов пикселов. В практических приложениях вводят градации глубины воздействия пожара с картографированием органического материала приземного слоя леса по данным гиперспектрального зондирования, что позволяет предсказывать потенциальные угрозы текущего или будущего возгорания.
Основная идея приложений данных гиперспектрального аэрозондирования состоит в том, что при высоком пространственном разрешении этих данных появляется возможность сравнения регистрируемых спектров с "эталонными" спектрами соответствующих объектов на земле, уточняя тем самым проективное покрытие указанных объектов в пределах поля зрения аппаратуры гиперспектрального зондирования. В игру вступает тонкая структура спектров, в частности, таких пигментов фотосинтези
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.