Use of spectral and photographic images from space to monitor wildfires

Full Text

Ежегодные лесные пожары наносят огромный ущерб как растительности, так и животному миру, лишая их естественной среды обитания. Принимая во внимание весьма значительные площади выгорания и достаточно продолжительное время, требуемое на воспроизводство растений, актуальность приобретают задачи своевременного обнаружения очагов возгорания и прогнозирования распространения огня. Одним из перспективных методов в этом направлении считается наблюдение поверхности Земли из космоса [1–19], которое в современных условиях позволяет обнаруживать отдельные объекты и события площадью в несколько десятков метров. Существенным недостатком космических средств мониторинга признано малое количество космических аппаратов (КА) пригодных для обнаружения и отслеживания объектов горения с необходимым пространственным и временным разрешением. Так, например, для спутников Sentinel-2 (пространственное разрешение 10…20 м.) прохождение над одной и той же точкой земной поверхности происходит с интервалом в 5 сут., а для Landsat-8 — 16 сут. Как правило, если каким-либо аппаратом фиксируется начало пожара, то к следующему моменту пролета над тем же (либо близким к нему) участком Земли горение уже прекращается. Исключительными можно считать ситуации, когда время развития пожаров превышает характерные периоды полного цикла оборота спутника (группы спутников) вокруг Земли. В отдельных (достаточно редких) случаях удается обнаружить сочетание данных от разнотипных спутников, которые вследствие некратности периодов обращения отстоят один от другого на меньшие временные интервалы.

Значительное влияние на условия съемки оказывает атмосфера и положение Солнца. Поскольку спектральная аппаратура фиксирует излучение, исходящее от Земли, то для ее работы требуется соблюдение, по крайней мере, следующих условий: либо должен быть внешний облучающий источник над снимаемым участком поверхности для получения отраженного излучения, либо излучение должно непосредственно исходить от поверхности Земли. В большинстве случаев речь идет о съемке в дневное время, что сужает временной диапазон наблюдения. При непосредственном излучении от поверхности Земли в результате горения (средний и дальний инфракрасные диапазоны) съемка может происходить и в ночное время, но она, как правило, уступает в детализации камерам видимого спектра и ближнего ИК-диапазона.

Указанные трудности в сочетании с отсутствием взаимосвязи между отдельными средствами наблюдения делают отслеживание процесса развития пожара весьма нетривиальной задачей. В настоящей статье рассматривается совместное использование данных со спутников Sentinel-2, Landsat-8 и фотоснимков с Международной космической станции (МКС) для обнаружения фронта горения и изменения во времени границы зоны выгорания.

Остров Кахоолаве (Kaho’olawe) вулканического происхождения, входит в группу Гавайских островов. Характерные размеры острова — около 18 км в длину и 11 км в ширину, максимальная высота — около 450 м. Остров располагается в подветренной дождевой тени о. Мауи (Maui) и характеризуется полузасушливым климатом. В результате деятельности человека природа о. Кахоолаве претерпела существенное изменение. Вероятно, еще с доисторических времен местные леса выжигались в целях расширения площадей для земледелия [20]. Последующее заселение острова чужеродными копытными млекопитающими, уже после экспедиций Кука, привело к серьезной деградации ландшафта и эрозии почвы. Как результат, к концу XIX в. — началу ХХ в. участки выше 200 м н. у. м. практически лишились растительности и почвы. В 1941–1994 гг. о. Кахоолаве использовался ВМС США для военных учений с боевыми стрельбами и бомбометанием. В 1965 г. в его восточной оконечности были взорваны заряды общей массой около 500 т тротила, что, возможно, привело к расколу скальных пород и попаданию части грунтовых вод в океан. В 1993 г. остров передан штату Гавайи, однако его очистка от взрывоопасных предметов не закончена и в настоящее время.

Достаточно скудная растительность острова представлена зарослями травы с отдельно стоящими или образующими небольшие группы деревьями и кустарниками. Наиболее плотные заросли деревьев наблюдаются по склонам оврагов, где, по-видимому, исторически они не подвергались серьезному воздействию со стороны человека.

Согласно данным комиссии Kaho’olawe Island Reserve Commission (KIRC) пожар на острове был обнаружен 22.02.2020 г. После нескольких суток тушения огня было принято решение о приостановке работ по причине опасности детонации неразорвавшихся боеприпасов. Пожар был потушен спустя 6 сут. благодаря начавшимся дождям и действиям пожарных расчетов.

Цель работы

Цель работы — отработка методов применения спектральных изображений со спутников и фотоснимков с борта МКС для определения фронта горения и границ участков выгорания.

Материалы и методы

Источниками данных со спутников Sentinel-2 (2A, 2B) выступают 13-полосные мультиспектральные системы MSI (Multi Spectral Instrument). Пространственное разрешение изображений зависит от диапазона частот и изменяется от 10 до 60 м, глубина оцифровки составляет 12 бит (табл. 1).

 

Таблица 1

Характеристики мультиспектральных систем космического аппарата Sentinel-2

Characteristics of the Sentinel-2 Multispectral Systems

Номер полосы	2A		2B		Пространственное разрешение, м
	Центральная длина волны, нм	Ширина полосы, нм	Центральная длина волны, нм	Ширина полосы, нм
B1	442,7	21	442,3	21	60
B2	492,4	66	492,1	66	10
B3	559,8	36	559,0	36	10
B4	664,6	31	665,0	31	10
B5	704,1	15	703,8	16	20
B6	740,5	15	739,1	15	20
B7	782,8	20	779,7	20	20
B8	832,8	106	833,0	106	10
B8A	864,7	21	864,0	22	20
B9	945,1	20	943,2	21	60
B10	1373,5	31	1376,9	30	60
B11	1613,7	91	1610,4	94	20
B12	2202,4	175	2185,7	185	20

 

Временной интервал между съемками одних и тех же участков земной поверхности составляет 5 сут. для пары спутников (их вращение происходит в противофазе), либо 10 сут., если вследствие привязки к конкретной спектральной системе требуется сравнивать данные, получаемые одной и той же аппаратурой (рис. 1).

 

Рис. 1. Зависимость чувствительности датчиков мультиспектральных систем спутника Sentinel-2 (2A) от длины волны

Fig. 1. Sensitivity of the Sentinel-2 (2A) multispectral system sensors as a function of wavelength

 

Как видно из рис. 1, спектральные характеристики Sentinel-2В и 2А отличаются незначительно, полосы B07 и B8A перекрываются полосой B08, при этом чувствительность в полосе B8A почти в 2 раза выше чувствительности датчиков в полосе B08 на тех же частотах. Можно предположить, что обработка спектральных изображений с использованием полосы B08 будет схожей с результатами, полученными с применением данных полосы B07.

Спектральное оборудование спутника Landsat-8 представлено двумя устройствами: OLI (Operational Land Imager) для видимого излучения и TIRS (Thermal Infrared Sensor) для инфракрасного диапазона, глубина оцифровки 12 бит (табл. 2).

 

Таблица 2

Характеристики спектральных систем космического аппарата Landsat-8

Characteristics of the Landsat-8 Spectral Systems

Номер полосы	Диапазон частот, нм	Ширина полосы, нм	Пространственное разрешение, м
1	435…451	16	30
2	452…512	60	30
3	533…590	57	30
4	636…673	37	30
5	851…879	28	30
6	1566…1651	85	30
7	2107…2294	187	30
8	503…676	173	15
9	1363…1384	21	30
10	10 600…11 190	590	100
11	11 500…12 510	1010	100

 

Полосы 1–9 относятся к камере OLI, 10,11 — к камере TIRS, обе камеры используют для работы аналого-цифровые преобразователи с 12-битной дискретизацией. Периодичность получения спектральных изображений со спутника Landsat-8 составляет 16 сут.

Для анализа состояния растительного покрова, определения участков с активным горением, выделения водных поверхностей и других процессов используются отношения вида

$I=\frac{V_1-V_2}{V_1+V_2}$

где V_1,2 — интенсивности излучения в двух различных спектральных полосах.

Величина I в дальнейшем будет называться общепринятым термином «индекс». Очевидно, значение индекса изменяется в диапазоне [–1,1], при этом величина –1 означает полное отсутствие в заданной точке признака, описываемого индексом, а 1 — точное наличие. В тех случаях, когда V_1,2 принимают нулевые значения, индексу присваивается величина –1 (табл. 3).

 

Таблица 3

Определение индексов по спектральным данным космических аппаратов Sentinel-2 и Landsat 8

Determination of indices based on spectral data from the Sentinel-2 and Landsat 8 spacecraft

Название индекса	Расшифровка (англ.)	Sentinel-2		Landsat 8
		Центральная длина волны полосы 1, нм	Центральная длина волны полосы 2, нм	Центральная длина волны полосы 1, нм	Центральная длина волны полосы 2, нм
NBR	Normalized burn ratio	2202,4	832,8	–	–
NBR-A	Normalized burn ratio (narrow)	2202,4	864,7	2220	865
NBR-S	Normalized burn ratio (short-wave IR)	1613,7	864,7	1608.5	865
NDVI	Normalized difference vegetation index	664,6	832,8	655	865
GNDVI	Green normalized difference vegetation index	559,8	832,8	560	865
NDVIre1	Normalized difference vegetation index red edge 1	704,1	832,8	–	–
NDVIre2	Normalized difference vegetation index red edge 2	740,5	832,8	–	–
NDVIre3	Normalized difference vegetation index red edge 3	782,8	832,8	–	–
NDre1	Normalized difference red edge 1	704,1	740,5	–	–
NDre2	Normalized difference red edge 2	704,1	782,8	–	–

 

Индекс NDVI использован в статьях [21–30] для оценки состояния растительного покрова, а в работах [25–28] — для оценки последствий пожаров, NBR — в работах [31, 32] для детектирования горения, NDVI и NBR совместно применялись в работах [33, 34]. Различные варианты индексов, построенных на спектральных полосах от красного до среднего ИК-диапазонов, описаны в работе [35].

Значительное влияние на индексы оказывают облака, в зависимости от их интенсивности значения индексов могут быть серьезно искажены вплоть до предоставления неверной информации.

Результаты и обсуждение

Согласно данным комиссии KIRC пожар на острове длился с 22.02.2020 по 28.02.2020. В указанный интервал попадают данные КА Sentinel-2 от 25.02.2020 и Landsat-8 от 27.02.2020. Оба сеанса съемки соответствуют активной фазе горения. Более ранние и поздние данные с указанных аппаратов получены либо до начала, либо после окончания пожара.

Состояние острова до начала (15.02.2020 и 20.02.2020), в самый активный момент (25.02.2020) и на завершающей фазе (27.02.2020) горения представлено на рис. 2. Изображения в верхнем ряду и слева внизу получены по спектральным данным Sentinel-2, внизу справа — по данным Landsat-8. Изображение 15.02.2020 предназначено для демонстрации сложностей, возникающих при работе с индексами при существенной облачности.

 

Рис. 2. Изображения о. Кахоолаве: даты съемки: a — 10.02.2020; б —15.02.2020; в — 20.02.2020; г — 27.02.2020

Fig. 2. Images of Kahoolawe Island: dates: a — 10.02.2020; б —15.02.2020; в — 20.02.2020; г — 27.02.2020

 

Следует отметить, что спектральные данные Sentinel-2 после завершения горения 01.03.2020 и 06.03.2020 не представляют практической ценности по причине значительного покрытия облаками.

Съемка 25.02.2020 числа соответствует активной фазе горения растительного покрова, на ней отчетливо виден фронт со шлейфом дыма в верхней части острова. Нижняя часть, хотя и выгорела, но не имеет каких-либо явных признаков пожара; области, окрашенные в более светлые цвета (ближе к вершине), без существенной растительности и практически остаются неизменными. Причина подобного развития событий объясняется тем, что горение развивалось в основном за счет травы и низкорослых кустарников, а в нижней части острова имеется достаточно крупный разлом скальных пород, который и послужил преградой для огня. На изображении от 27.02.2020 дымовые шлейфы выражены менее отчетливо, однако хорошо видна область выгоревшей растительности, частично закрытая облаками.

Ниже показаны (рис. 3) интенсивности индексов вегетации NDVI для различных моментов времени съемки, вычисляемые по формуле

$F=\frac{M{N}_i}{2N}$

где M — количество интервалов разбиения отрезка [–1, 1];

N_i — количество значащих точек индекса, попавших в диапазон значений [kh, (k + 1)h], h = 2/M;

N — общее количество значащих точек в индексе.

 

Рис. 3. Интенсивность индекса вегетации NDVI о. Кахоолаве: даты съемки: а — 15.02.2020; б — 20.02.2020; в — 25.02.2020; г — 27.02.2020

Fig. 3. NDVI vegetation index intensity of Kahoolawe Island: dates: а — 15.02.2020; б — 20.02.2020; в — 25.02.2020; г — 27.02.2020

 

Площадь под кривой, как следует из рис. 3, задаваемой указанным выражением, вычисленная по формуле прямоугольников, равна единице. На кривых, построенных по данным до начала горения, отчетливо прослеживается граница (локальный минимум на кривой вблизи значения 0,2) между значениями индекса, соответствующими участкам с интенсивным и редким растительными покровами. По мере выгорания растительности эта граница на кривых исчезает.

Визуализация рассчитанного по данным спектрометрии индекса вегетации NDVI в виде псевдоцветных изображений представлена на рис. 4. Для съемок 15, 20 и 25.02.2020 изображение получено путем преобразования значений индекса в диапазоне [0, 2; 0, 5] в градиентную палитру, от коричневого цвета (100, 100, 0) до зеленого (0, 255, 0) в RGB пространстве. Для съемки 27.02.2020 видимое изображение сформировано с помощью преобразования значений индекса в диапазоне [0, 04; 0, 5] в градиентную палитру в тех же цветах. Верхнее значение индекса при построении изображений взято равным 0,5, а не 1,0 в связи с отсутствием значащих точек в диапазоне [0, 5; 1, 0] (как следует из рис. 3). Уменьшение диапазона отображаемых значений позволяет ярче выделить цветом различия в индексе.

 

Рис. 4. Индексы вегетации NDVI по данным спектрометрии о. Кахоолаве: даты съемки: а — 15.02.2020; б — 20.02.2020; в — 25.02.2020; г — 27.02.2020

Fig. 4. NDVI vegetation indices based on spectrometry data for Kahoolawe Island: dates: а — 15.02.2020; б — 20.02.2020; в — 25.02.2020; г — 27.02.2020

 

Из сравнения изображений о. Кахоолаве в видимом спектре и изображений индекса вегетации NDVI явно видно, что наличие облаков вносит погрешности в вычисление его значений. Так, например, на съемке 15.02.2020 верхняя часть острова как бы не имеет растительности, что явно не следует из изображения индекса вегетации от 20.02.2020. Точно так же на изображении от 27.02.2020 якобы есть интенсивная растительность в нижней части острова, но в действительности это густая облачность над этим участком в момент съемки.

Сопоставление значений индекса вегетации, полученных по данным 15.02.2020 и 20.02.2020, показывает, что в той части, где облачность была низкой, данные практически идентичны. Отсюда следует вывод: получаемая средствами мониторинга информация о вегетации достаточно стабильна в относительно небольших промежутках времени и ее можно использовать для обработки данных горения при относительно хороших условиях для съемки (при малой облачности).

На приведенных изображениях (рис. 5) имеются определенные дефекты, которые в дальнейшем следует минимизировать для получения более надежных результатов: у индекса вегетации NDVI имеются положительные значения в области, занятой водой (см. рис. 4, а, б). Для сравнения возможностей использования различных модификаций индекса вегетации (GNDVI, NDVIre1, NDVIre2, NDVIre3, NDre1 и NDre2), доступных для определения по спектрометрическим данным (съемка Sentinel-2 от 20.02.2020) представлены построенные по их значениям изображения (см. рис. 5).

 

Рис. 5. Модифицированные индексы вегетации: a — GNDVI; б — NDVIre1; в — NDVIre2; г — NDVIre3; д — NDre1; е — NDre2

Fig. 5. Modified vegetation indices: a — GNDVI; б — NDVIre1; в — NDVIre2; г — NDVIre3; д — NDre1; е — NDre2

 

Как следует из рис. 5, индекс GNDVI в меньшей степени отражает перепады уровня растительности, однако не содержит такого количества дефектов, как индекс NDVI и не «показывает» растительность вне острова. Индекс NDVIre1 очень схож с индексом NDVI, а у индексов NDVIre2, NDVIre3 больше дефектов, нежели полезной информации. Индексы NDre1 и NDre2 очень схожи по характеристикам с индексом NDVI и, вероятно, могут иногда использоваться как альтернатива в случае отсутствия спектральных данных ближнего ИК-диапазона.

Ниже на рис. 6 приведены изображения индексов горения NBR-A и NBR-S. Индекс NBR-S представляет интерес если спектральная аппаратура не располагает средневолновым ИК-диапазоном, что актуально для научной аппаратуры МКС Гиперспектрометр [36–38]. Анализ индексов горения и вегетации показывает явную зависимость положения фронта горения от вегетации. На изображении индекса NBR-S четче прослеживается различие в плотности растительности и видно, что искривление фронта пожара приходится на участок с меньшей плотностью растительного покрова.

 

Рис. 6. Индексы горения NBR-A (a) и NBR-S (б), полученные по спектральным данным 25.02.2020

Fig. 6. NBR-A (a) and NBR-S (б) combustion indices obtained from spectral data on 25.02.2020

 

Для получения видимого изображения индекса NBR-A значения [–1; 0,7] отображаются в цветах от черного (RGB 0, 0, 0) до белого (RGB 255, 255, 255), значения в диапазоне [0, 7, 0, 9] отображаются в оттенках красного цвета — от темного (RGB 100, 0, 0) до яркого (RGB 255, 0, 0). Изображение для индекса NBR-S получают аналогично, только диапазон отображения изменяется на [–1; 0,5] и [0, 5; 0, 9]. Как следует из рис. 6, индекс NBR-S практически не отличается от индекса NBR-A — небольшие различия есть в значении, по которому требуется проводить разделение на области горения и зоны, свободные от пожара. Оба индекса имеют один и тот же недостаток — наличие участков «ложного горения». В данном случае эти участки легко определяются, поскольку приходятся на области, занятые водой. Для устранения их влияния на дальнейшую обработку данных съемок был использован метод маскирования с применением матрицы, построенной на основе индекса GNDVI для спектральных данных от 20.02.2020. Формирование маски проводилось следующим образом: там, где значение индекса превышало 0,2, значение маски полагалось равным 1, в противном случае 0. На рис. 7 показаны изображения маски и результат ее применения к изображению индекса NBR-A.

 

Рис. 7. Маска, построенная на основе индекса GNDVI (a); индекс NBR-A после применения маски (б)

Fig. 7. Mask constructed based on the GNDVI index (a); NBR-A index after applying the mask (б)

 

В настоящей работе маски формировались простым отсечением по значению индекса GNDVI, что может приводить к некоторым незначительным дефектам (см. рис. 7). Для более качественного (но и более затратного в вычислительном плане) отделения водной поверхности от суши следует использовать алгоритмы маскирования с дополнительным анализом пограничных значений индекса.

Изображения индексов горения NBR-A и NBR-S (рис. 8) были получены следующим образом: точки со значением индексов [–1; 0,33] и [–1; 0,2] соответственно окрашивались в оттенки серого в диапазоне от черного до белого, [0, 33; 1] и [0, 2; 1] соответственно — в оттенки красного от темного (RGB 100, 0, 0) до светлого (RGB 255, 0, 0).

 

Рис. 8. Индексы горения NBR-A (a) и NBR-S (б), полученные по спектральным данным от 27.02.2020

Fig. 8. NBR-A (a) and NBR-S (б) combustion indices obtained from spectral data on 27.02.2020

 

Горение 27.02.2020 (см. рис. 8) в большей степени происходило в верхней части о. Кахоолаве (удаленной от воды) и распалось на отдельные очаги. Сравнение индексов NBR-A, NBR-S и NDVI выявило искажения от облаков и их теней. Несмотря на это, открытое горение устойчиво детектируется в обоих индексах, позволяя высказать предположение об отсутствии значительного влияния на качество детектирования очагов пожаров от применения более коротковолновой части ИК-диапазона (1600 нм вместо 2200 нм).

Дальнейший анализ спектральных данных спутников Sentinel-2 и фотоснимков с МКС показал, что наиболее близок к дате завершения пожара 28.02.2020 и пригоден для восстановления границ выгорания снимок с МКС от 06.03.2020.

Положение фронтов горения и границ выгоревших участков демонстрируется на рис. 9. На рис. 9, а представлен фотоснимок с МКС от 06.03.2020 с выделенной на нем границей области выгорания, на рис. 9, б — изображение острова по спектральным данным Sentinel-2 от 15.02.2020, на котором показаны границы пожара: желтой линией — на 25.02.2020 (по индексу NBR-A, спектроизображение Sentinel-2), малиновой — на 27.02.2020 (по индексу NBR-A и зоне выгорания, спектроизображение Landsat-8), голубой — на 06.03.2020 (по зоне выгорания на снимке с борта Российского сегмента МКС).

 

Рис. 9. Фотоснимок с борта Российского сегмента МКС от 06.03.2020, с нанесенным на нем положением границы выгоревшей растительности (а) и результаты совмещения фронтов горения и границ выгоревшей растительности (б)

Fig. 9. Photograph from the Russian segment of the ISS on 06.03.2020, with the location of the boundary of burnt vegetation marked on it (a) and the results of combining the fire fronts and the boundaries of burnt vegetation (б)

 

Выводы

Проведенные анализ и обработка спектральных данных спутников Sentinel-2, Landsat-8 и фотоснимков с МКС позволили охарактеризовать возможности совместного применения разнотипных данных для оценки динамики пожара, в частности на о. Кахоолаве в 2020 г. Существующие космические аппараты, которые могут осуществлять мультиспектральную съемку, с их периодами обращения не дают возможность достаточно полно контролировать динамику процессов горения. Наличие значительной облачности над объектами съемки в сильной степени препятствует получению корректных количественных данных о процессах горения. Однако, несмотря на эти проблемы при использовании данных с нескольких аппаратов, наблюдения из космоса позволяют контролировать труднодоступные территории с приемлемой периодичностью и совместно с воздушными средствами мониторинга представляют собой мощнейший механизм контроля состояния природных и биологических ресурсов.

About the authors

Mikhail Yu. Belyaev

BMSTU (Mytishchi branch); Rocket and Space Corporation Energia, named after S.P. Korolev

Author for correspondence.
Email: Mikhail.Belyaev@rsce.ru

Dr. Sci. (Tech.), Professor, Head of Chair «Automatic Control Systems» of the BMSTU (Mytishchi branch); Research Supervisor of the Space experiment «Uragan», Rocket and Space Corporation Energia, named after S.P. Korolev

Russian Federation, 1, 1st Institutskaya st., 141005, Mytishchi, Moscow reg.; 4а, Lenin st., 141070, Korolev, Moscow reg.

Aleksey M. Esakov

Rocket and Space Corporation Energia, named after S.P. Korolev

Email: aleksey.esakov2@rsce.ru

pg., Software Engineer

Russian Federation, 4а, Lenin st., 141070, Korolev, Moscow reg.

Hisam H. Il’yasov

A.Y. Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics of the Russian Academy of Sciences

Email: ilyasov@ipmnet.ru

Cand. Sci. (Phys.-Math.), Senior Researcher

Russian Federation, 101, bld. 1, Vernadsky av., 119526, Moscow

Vladimir E. Nazaykinskiy

A.Y. Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics of the Russian Academy of Sciences

Email: mikhail.belyaev@rsce.ru

Dr. Sci. (Phys.-Math.), Corresponding member of RAS, Chief Researcher

Russian Federation, 101, bld. 1, Vernadsky av., 119526, Moscow

References

Supplementary files