Міжнародна група дослідників UPV/EHU представила новий алгоритм, здатний обробляти супутникові знімки та знаходити навіть зовсім невеликі лісові пожежі. Очікується, що він стане важливим засобом для боротьби з ними.
Супутниковий моніторинг пожеж
Новий метод виявлення пожеж на відстані менш ніж 250 м використовує дані з двох супутників, які збирають оптичні зображення, і дані ще чотирьох, які вимірюють високі температури, спричинені пожежами.
Айтор Бастарріка з дослідницької групи UPV/EHU з вивчення будівельної спадщини пропонує алгоритм для глобального картографування вигорілих територій із вищою роздільною здатністю. Дослідження опубліковане в журналі ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.
Отримання точної та актуальної інформації з територій, що постраждали від пожеж, має важливе значення не лише для кращого розуміння якості повітря, біогеохімічних циклів чи клімату, а й для сприяння управлінню протипожежними заходами.
Кілька десятиліть тому картографування вигорілих територій здійснювалося на основі вивчення сільської місцевості, але з моменту запуску супутників спостереження Землі дистанційне зондування стало більш практичним варіантом визначення місця розташування вигорілих територій, оскільки супутники полегшують вимірювання постраждалих від пожеж територій як на регіональному, так і на глобальному рівнях.
Роздільна здатність зображень
Роздільна здатність зображень є проблемою для територій, що картографуються супутником. Насправді роздільна здатність глобальних спостережень досі була низькою. «Похибка пропуску поточних продуктів дуже висока: багато територій, які насправді вигоріли, не ідентифікуються як такі», — сказав Бастарріка.
«Сучасні системи використовують розмір пікселя від 250 до 500 м, тому вони не виявляють пожежі на відстані менш ніж 250 м. А в деяких екосистемах пожежі такого розміру трапляються дуже часто».
Використовуючи дані з шести різних супутників, дослідники розробили алгоритм для досягнення вищої роздільної здатності. По-перше, вони скористалися зображеннями, зробленими двома оптичними супутниками сузір’я Sentinel-2: вони пропонують хорошу просторову роздільну здатність 10–20 м, але з низькою часовою частотою, оскільки зображення конкретної локації отримують лише кожні п’ять днів.
По-друге, вони використовували продукти MODIS (отримані від супутників Terra і Aqua) і VIIRS (отримані від супутників Suomi NPP і NOAA-20), які знаходять активні пожежі: вони виявляють високотемпературні плями з низькою просторовою роздільною здатністю 375–1000 м, але з високою частотою, оскільки збирають дані кожен день.
Перевірений алгоритм Бастарріка
Алгоритм, розроблений командою Бастарріка, використовує дані від двох активних продуктів виявлення пожежі і з їхньою допомогою навчає оптичну систему візуалізації з метою створення системи класифікації. Потім він робить прогнози щодо того, що згоріло, а що ні.
«Крім того, ці прогнози були протестовані на 576 територіях по всьому світу. Іншими словами, алгоритм був проаналізований у всіх екосистемах, де вигорілі площі є значними», — пояснив Бастарріка.
Алгоритм, розроблений командою, не єдиний, є й інші подібні пропозиції. Однак внесок дослідників UPV/EHU є особливо важливим, оскільки алгоритм призначений для застосування в глобальному масштабі та отримання результатів із середньою роздільною здатністю.
Майбутнє алгоритмів картографування
«Уже існують алгоритми для картографування певних територій з середньою роздільною здатністю, але наша пропозиція дозволяє картографувати вигорілі території по всьому світу, робить це з прийнятною роздільною здатністю і вже готова до використання».
У майбутньому метою є створення нових продуктів з використанням розробленого алгоритму. «Оскільки до цього часу вони були готові використовувати системи з низькою роздільною здатністю, відтепер метою є створення продуктів, які дають результати на середньому рівні роздільної здатності. Перехід від низької до середньої роздільної здатності зробить великий внесок у визначення конкретних екосистем і вивчення клімату», — сказав Бастарріка.
За матеріалами phys.org
