Главная Судебные приставы Космоснимки пожары в реальном времени высокого разрешения. Мониторинг пожаров и их последствий с помощью дзз. Техногенные источники тепла

Космоснимки пожары в реальном времени высокого разрешения. Мониторинг пожаров и их последствий с помощью дзз. Техногенные источники тепла

КАК РАФИНИРУЮТ РАСТИТЕЛЬНОЕ МАСЛО? А вот так: берут семечки и заливают их…ГЕКСАНОМ. (прим. Гексан – это органический растворитель, аналог бензина). После того, как из семечек выделяется масло, гексан удаляют парами воды, а то, что осталось – ЩЁЛОЧЬЮ. Потом полученное обрабатывается водяным паром под вакуумом, чтобы ОТБЕЛИТЬ и ДЕЗОДОРИРОВАТЬ продукт. И затем ЭТО разливают в бутылки и гордо именуют маслом. ПОЧЕМУ же такое растительное масло приносит ВРЕД? Да потому, что как ни обрабатывай, а остатки БЕНЗИНА и прочих ХИМИКАТОВ все равно содержатся в масле. Рафинированное масло, прошедшее ТЕПЛОВУЮ и ХИМИЧЕСКУЮ обработку, ОБЕДНЕНО белками, витаминами, фосфатидами, каротином и хлорофиллом. Его жирный состав отличается от первоначального, а УСТОЙЧИВОСТЬ к окислению ПОНИЖЕНА. А народ годами употребляет это маслице с бензинчиком и удивляется, что стареет быстро, что рак помолодел… Вот что происходит при производстве рафинированного растительного масла: экстракция с помощью нефтехимического растворителя (чаще гексан), потом пытаются этот растворитель выпарить, но нет никакой уверенности, что он удаляется до конца. Гексан очень токсичен. Экстрагирование масла производится в специальном аппарате - экстракторе - при помощи органических растворителей (чаще всего экстракционных бензинов - НЕФРАСов). В результате получается раствор масла в растворителе (так называемая мисцелла) и обезжиренный твёрдый остаток, смоченный растворителем (шрот). Из мисцеллы, шрота и растворителя производится экстрагирование масла (отгонка) в экстракторе. После экстракционного и прессового цехов полученный продукт отправляют на последующую очистку или рафинацию, очистку масла от сопутствующих органических примесей. К методам последней относят: -отстаивание -центрифугирование -фильтрацию -сернокислую и щелочную рафинацию -гидратацию -отбеливание -дезодорацию -вымораживание (охлаждение масла до 10-12 С° с целью формирования кристаллов воска, которые затем отфильтровывают) Далее рафинация - лишение его полезных смолистых и клейких веществ. В процессе гидратации удаляется лецитин (крайне важные элемент для каждой клетки тела), хлорофилл, витамин Е и минералы. Собственно, все самое важное для нашего организма, ради чего это масло и производилось ранее. Но и это не все. Поскольку масло еще полностью «не убито», то для окончательного отделения важных питательных веществ, являющихся нежелательной субстанцией, в него добавляют щелочной раствор, а для обесцвечивания - диатомовую землю (это составная часть динамита, прославившего Альфреда Нобеля, который представляет из себя диатомит, пропитанный нитроглицерином) Затем диатомит отфильтровывается от масла вместе с каротином (витамин А), хлорофиллом и остатками других питательных веществ.Очищение завершено. После этого масло подвергают дезодорированию при температуре свыше 230 градусов., затем его очищают на фракции путем охлаждения. Этот процесс называется демаргаринизация. На выходе получается продукт, лишенный всего, чем наделила его природа, а также цвета, запаха, вкуса и не обладающий никакой питательной ценностью для организма. Разве так еду производят? В процессе такой «очистки» происходит ломка и перекручивание молекул жирных кислот, что приводит к созданию молекул - уродов - трансизомеровжирных кислот, или – трансжиров. Рафинированные масла содержат до 25% трансжиров! Этих веществ в природе не существует! Поэтому организм не знает, как с ними справиться и не может вывести их наружу. С годами они накапливаются и создают большие проблемы владельцу организма: трансжиры чрезвычайно токсичны и и порождают тяжкие последствия – стресс, атеросклероз,ишемию, болезни сердца, рак, гормональные сбои (к примеру - ожирение) и т. д. Жарка на любом растительном масле кардинально изменяет его состав. При t 200-250 С (примерно эту температуру имеет раскаленная сковорода) происходит образование канцерогенных веществ и говорить о биологической ценности продукта уже нет смысла. Жир неизбежно впитывается и передает канцерогены в основной продукт – котлету, картофель и т. д. Пары гексана обладают сильным наркотическим действием. https://ru.wikipedia.org/wiki/Гексан Подсолнечное масло, описание и характеристики https://ru.wikipedia.org/wiki/Подсолнечное_масло #канцерогены #масло #растительное #трансжиры

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.

Общая информация
Оперативный мониторинг пожаров осуществляется по данным 2 спутников: Aqua и Terra. На каждом из них установлена камера MODIS позволяющая снимать землю в различных частях спектра: от видимого до инфракрасного. Спутники снимают одну и ту же территорию 2-4 раз в сутки. Полученная информация автоматически обрабатывается.
Автоматическое дешифрирование пожаров основано на значительной разнице температур земной поверхности и очага пожара.
Для анализа используются тепловые каналы, а информация с других каналов спутника помогает отделить облака. После автоматической обработки получается маска тех пикселей снимка, температура которых существенно отличается от окружающих "горячие точки" или "термоточки". Время обработки-15-40 минут с момента пролета спутника. Следует помнить, что время пролета спутника дается по Гринвичу (UTS)! Московское время= UTS+4 часа!
Этот метод имеет ряд ограничений. В "горячие точки" попадают любые объекты, отличающиеся по температуре (например факелы на нефтепромыслах, ТЭЦ, нагретые крыши больших зданий). Часть слабых пожаров не учитывается из-за небольшой разницы температур. Часть пожаров, прошедших в перерывах между пролетами спутников, так же не учитывается. Бывают ложные срабатывания из-за сильной облачности.
Тем не менее эти данные можно и нужно использовать для мониторинга пожаров, особенно на больших территориях, где нет возможности вести наземное наблюдение.
Есть 3 алгоритма обработки снимков:
1. The Fire Information for Resource Management System (FIRMS) Университет штата Мэриленд (США)
2. ScanEx Fire Monitoring Service (SFMS) ИТЦ "СканЭкс"
3. «Пожарная» часть информационной системы дистанционного мониторинга ИСДМ-Рослесхоз
Каждый имеет свои достоинства и недостатки. Система FIRMS более чувствительна, способна выявлять совсем слабые пожары, но дает большое число ложных срабатываний. SFMS менее чувствительна, соответственно, пропускает часть слабых пожаров, зато дает гораздо меньше ложных срабатываний.

Использование
1. Чтобы знать примерное время получения данных, надо посмотреть расписание пролетов 2 спутников.
Aqua http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/aqua/
Terra http://www.ssec.wisc.edu/datacenter/terra/
По ссылкам переходим на страницы, выбираем нужную территорию и дату.

Открывается страница со схемой пролетов спутника

Спутник снимает полосу вдоль траектории полета. Фрагмент такой полосы на рисунке обозначен синим контуром. Ширина полосы съемки в каждую сторону от траектории (зеленая стрелка) примерно равна половине расстояния между соседними траекториями (оранжевая стрелка)

Над одной территорией спутники пролетают 2-4 раза в день, соответственно столько раз будет обновляться информация о горячих точках. На сайтах информация обновиться через 15-40 минут после пролета.

Просматривать термоточки можно либо на специальных сайтах, либо в программе "Google Планета Земля"
Сайты. Основных сейчас 3.
Самый функциональный и быстро загружающийся, на мой взгляд, сайт Космоснимки http://fires.kosmosnimki.ru/

Предоставляет по умолчанию данные системы SFMS, позволяет просматривать данные FIRMS

Увеличить или уменьшить изображение можно при помощи лупы или линейки "уровень увеличения"

Галочка Космоснимки позволяет просматривать последние снимки спутников Aqua, Terra. Снимки видны только до 9 уровня увеличения.

Любой нарисованный контур, например крупный пожар, видимый на снимке MODIS, можно скачать (ссылка "скачать shp-файл" под данными о площадях). Так же можно добавить свои контуры в векторном формате (заархивированный шейп-файл) .

Отдельные горячие точки видны с 8 уровня увеличения.

Можно просматривать данные не только за один день, но и за любой период времени, для этого надо нажать на треугольник справа от даты. Появиться красная рамка, в пределах которой будут видны термоточки. Ее форму и размеры можно менять, двигая курсором за углы или за линии. В двух окошках нужно выставить начальную и конечную даты.

Сайт FIRMS, прост и понятен, хоть и на английском. Минус-долго загружается.

Если полистать закладки, можно найти полезное, например включение слоя с границами ООПТ, возможность переключения с карты на подложку из снимков, информацию о времени последнего обновления.
Сайт «Пожарной» части информационной системы дистанционного мониторинга ИСДМ-Рослесхоз firemaps.nffc.aviales.ru/clouds/html/cl ouds_proj.html. Тоже все просто.

Если не хочется лазить по сайтам, можно просматривать термоточки в программе "Google Планета Земля"

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

Диапазон		Сокращения
Русский	Английский	Русский	Английский
Ультрафиолетовый

Инфракрасный
Ближний ИК
Средний ИК	Short Wave Infrared
Дальний ИК	Mid Wave Infrared
Тепловой ИК	Thermal Infrared
Микроволновой

Космические аппараты, которые позволяют детектировать очаги пожара, представлены в таблице 1.

Таблица 2. Характеристики КА.

КА/Прибор	NOAA/ AVHRR	TERRA (AQUA) / MODIS	LANDSAT/ TM (ETM +)	TERRA/ ASTER
Обзорность, км.
Радиометрическое разрешение, бит				NIR – 8 SWIR – 8 TIR - 12
Пространственное разрешение, м.		NIR - 250-1000 SWIR – 500 TIR - 1000	NIR, SWIR – 30 TIR - 60	NIR – 15 SWIR – 30 TIR - 90
Количество спектральных каналов в ИК диапазоне	NIR – 1 SWIR – 1 TIR - 2	NIR – 6 SWIR – 3 TIR - 16	NIR – 1 SWIR – 2 TIR - 1	NIR – 1 SWIR – 6 TIR - 5

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.

Номера каналов	Спектральный диапазон (мкм.)	Ширина полосы обзора (км.)	Период съемки	Простра-нственное разрешение (м .)
	Видимый (красный)
	NIR (ближний инфракрасный)
	Видимый (синий)
	Видимый (зеленый)
	NIR (ближний инфракрасный)
	MIR (средний инфракрасный)


	Видимый (синий)

	Видимый (зеленый)
	Видимый (зеленый)
	Видимый (красный)



	NIR (ближний инфракрасный)





	TIR (тепловой инфракрасный)

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.

Номера каналов	Спектральный диапазон (мкм)	Ширина полосы обзора (км.)	Период съемки	Радиоме-трическое разрешение (бит)	.)
	Видимый (зеленый)
	NIR (ближний инфракрасный)
3 A	NIR (ближний инфракрасный)
3 B	NIR (ближний инфракрасный)
	TIR (тепловой инфракрасный)
	TIR (тепловой инфракрасный)

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:

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.
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.
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:

"Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К
"Облачность", если Т4 < 249 К
"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).

Номера каналов	Спектральный диапазон (мкм)	Ширина полосы обзора (км)	Период съемки	Радиомет-рическое разрешение (бит)	Простра нственное разрешение м .
	Видимый (синий)
	Видимый (зеленый)
	Видимый (красный)
	NIR (ближний инфракрасный)
	NIR (ближний инфракрасный)
	TIR (тепловой инфракрасный)
	MWIR (дальний ИК)

Таблица 8. Основные технические характеристики радиометра ETM+ (Landsat 7).

Номера каналов

Спектральный диапазон
(мкм)

Ширина полосы обзора (км)

Период съемки

Радиоме-трическое разрешение (бит)

Простран-ственное разрешение
м .

Видимый (синий)

Видимый (зеленый)

Видимый (красный)

NIR (ближний инфракрасный)

TIR (тепловой инфракрасный)

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) (Табл. 9) - усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения) - это одна из пяти съемочных систем на борту спутника Terra, сочетающая широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (БИК), среднем инфракрасном (СрИК) и тепловом инфракрасном диапазоне.

Таблица 9. Основные технические характеристики ASTER.

Номера каналов	Спектральный диапазон (мкм)	Ширина полосы обзора (км.)	Период съемки	Радиоме-трическое разрешение (бит)	Простран-ственное разрешение (м .)
	VNIR (видимый и ближний инфракрасный)

3 n
3 b (cтерео)
	SWIR (средний инфракрасный)





	TIR (тепловой инфракрасный)

Абсолютная радиометрическая точность по спектральным зонам составляет 4% для видимого и ближнего инфракрасного диапазона, и 1-3 К для теплового диапазона, в зависимости от температуры. Зоны теплового диапазона предназначены для регистрации температуры земной поверхности.
Level-2 products:AST09T Surface radiance-TIR – температура поверхности Земли .

Интерпретация каналов космических снимков для выявления пожаров.

Таблица 10. Визуальное дешифрирование космических снимков.

КА/ Прибор	NOAA/ AVHRR	TERRA (AQUA) / MODIS		LANDSAT/ TM (ETM +)
Дешиф- ровочные признаки		Общий вид пожаров с дымовыми шлейфами	Разогретые участки земной поверхности дешифрируются по белому тону.	Общий вид пожаров с дымовыми шлейфами	Хорошо видны очаги открытого пламени	Участки поверхности с высокой температурой имеют ярко розовый цвет.
Комб- инация каналов						RGB - 6:5:7, 6:5:4
Простран- ственное разре- шение	1, 2, 1 - 1100 м.	1 – 250 м. 3 и 4 – 500 м.	31, 23, 21 - 1000 м.	3, 2, 1 - 30 м.
Приме- чания	Естествен- ные цвета	Естествен- ные цвета	Дальний инфракрасный диапазон	Естествен- ные цвета	Средний и ближний инфракр- асный диапазон. Выявление лесных пожаров	Тепловой, средний и ближний инфракр- асный диапазон. Выявление подземных торфяных пожаров

Список источников

Дистанционное геотермическое картографирование.
Радиометр MODIS.
Дубровский В., Пархисенко Я.В. Космический мониторинг лесных пожаров по снимкам NOAA в УЦМЗР.
Выявление лесных и степных пожаров, методика решения тематической задачи.
Технология мониторинга лесных (торфяных) пожаров по данным космической съемки.
Аппаратно-программные комплексы приема и обработки данных ДДЗ.
Конвергенция новейших информационных технологий и методов дистанционного зондирования земли для построения аэрокосмического экологического мониторинга мегаполисов.
Мониторинг лесных и торфяных пожаров. ИТЦ СканЭкс.
Пошлякова Л.П. Методика создания ГИС-проекта на основе данных дистанционного зондирования Земли с целью оценки пожароопасности территории.

Пожары могут принести колоссальный ущерб природе и, чтобы избежать его последствий, производят мониторинг лесных пожаров. Способы различные: есть проверенные временем визуальные осмотры, также практикуют наблюдение с помощью спутников и современной техники. Эффективно использовать системы мониторинга лесных пожаров в комплексе. В Российской Федерации действуют профильные службы и учреждения для сбора, анализа и структурирования данных.

Визуальный осмотр

В некоторых лесах можно встретить специальные вышки. Эти строения выступают в роли наблюдательных пунктов. Их строительством обычно занимаются лесные хозяйства. Вышки оборудуют средствами связи, на наблюдательном пункте есть азимутальный круг. Он нужен для определения направления пожара.

Лес делят на территории по радиусу обзора с такой башни – 5-7 км. Вышки строят из дерева, но в последнее время многие элементы их конструкции меняют на металлические. Срок жизни строений с наблюдательными пунктами из дерева менее 10 лет.

Осмотр лесных территорий осуществляет специальный человек. При обнаружении пожара он определяет его направление, возможную опасность и передает информацию на диспетчерский пункт через радио или телефонную связь.

Проблема этого способа мониторинга в малочисленности наблюдательных вышек и работников. Раньше лесничих было на порядок больше, сейчас их количество сократилось в несколько раз.

На части наблюдательных вышек устанавливают видеокамеры. Это не решает основной проблемы, потому что за съемкой должен наблюдать человек в оборудованном пункте. Если система видеонаблюдения автоматизирована, то задача упрощается, но в большинстве камеры требует ручного управления.

Помимо этого, съемка ведется в одном направлении, поэтому необходимо установить несколько камер. Вышки сотовой связи тоже используют для мониторинга. На них устанавливают тепловизоры и видеокамеры.

Исследования с помощью спутников

Один из самых недорогих способов – это спутниковый мониторинг. Спутники с помощью сканеров делают снимки в инфракрасном спектре. Это позволяет узнать разницу температур и определить, где идут лесные пожары.

Данные и снимки обрабатываются на космическом аппарате, где исправляют искажения, делают привязку к географическим точкам. Последний этап обработки, который включает цифровой анализ, визуальное дешифрирование и интерпретацию снимков, производят в автоматическом или интерактивном режиме.

Информацию о лесных пожарах можно увидеть на специальных сайтах, например . Созданы федеральные системы мониторинга лесных пожаров. Они составляют общую картину, используя данные визуального осмотра, спутниковых снимков и других методов мониторинга.

Этот дистанционный метод входит в список функций экологического мониторинга. С помощью спутников также получают метеорологические характеристики, данные о техногенной обстановке, разливе рек, динамике снежных покровов, тепловых выбросах. Каждой области применения соответствует определенный канал, его обозначают цветом.

Карта пожаров в России доступна всем заинтересованным пользователям.

Информация обновляется в среднем 4 раза в день. Это усложняет идентификацию возгораний и снижает оперативность помощи пожарной охраны. Периодичность обновления зависит от времени пролета спутников по орбите. Основные данные предоставляет серия американских спутников NOAA.

Работают и частные спутники, их снимки отличаются точностью и детальностью, но стоят дороже общедоступных. Поэтому наряду с космоснимками используют данные визуального осмотра. На карте пожаров указывают точки пожаров и возможные причины их возникновения. Существует индийская система спутникового мониторинга.

На точность космоснимков влияют многие факторы. Например, повышенная облачность мешает как обнаружению лесных пожаров, так и определению их размера. Очаги возгораний на картах могут не совпадать с реальными, но их примерные координаты очерчены границами.

То есть на карте показана область, где есть очаг. Несколько пожаров на карте обычно объединяют в единый кластер. В этом случае точность также не достоверная. По этим данным определяют площадь пожара и скорость его распространения в лесах. Есть возможность получать оповещения о выявлении лесных пожаров, если оформить подписку на соответствующем сервисе.

Альтернативные методы

В качестве вспомогательных методов мониторинга лесных пожаров называют также осмотр территорий с воздуха. Наблюдение осуществляют с вертолетов, самолетов. В последние годы применение в этом направлении нашли беспилотные летательные аппараты, которые делают видеозаписи.

Стоимость всех перечисленных способов высокая. Из-за этого невозможно организовать непрерывный мониторинг в лесной зоне. Однако при возможности и достаточном финансировании летательные аппараты позволяют получать точную информацию в режиме реального времени. Кроме того, авиация способна тушить пожары при их обнаружении.

В России для тушения и мониторинга лесных пожаров с помощью вертолетов и пожарных самолетов создано федеральное учреждение «Авиалесоохрана». В состав экипажа воздушного судна входит летчик, парашютист-пожарный и десантник-пожарный, которые прошли специальную подготовку.

Статистика

Помимо наполнения интерактивной карты лесных пожаров, ведется их статистика. Она имеет не только информационный характер. На основе полученных данных анализируют причины возгораний, скорость их распространения.

Это необходимо для , составления прогнозов, организации эффективного тушения. По пожарной опасности определяют экономический ущерб. Статистические данные и картографирование позволяют отличать пожары от техногенных источников тепла, которыми могут быть производственные объекты.

Первые записи о лесных пожарах в летописях датированы 1724 годом. Уже тогда были призывы сохранить угодья от огня. Во времена царской России данные уже упорядочивали. Сегодня информация о лесных пожарах сводится в таблицы. Статистику ведут ведомства и службы.

По данным Росстата последние массовые пожары были зафиксированы в летний период 2010 года. Однако их количество не рекордное, экологический и экономический ущерб был причинен вследствие больших территорий, охваченных огнем, и задымлением.

В 2010 году в общей сложности произошло более 39000 лесных пожаров. Тогда сгорело на корню около 150000000 м 3 лесов. Аналогичные масштабы лесных пожаров наблюдали в 1998 году. По количеству пожаров лидирует 2002 год – 434000 возгораний, но последствия не столь плачевны.