Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 217-232

Исследование зависимости степени повреждений лесов пожарами от интенсивности горения по данным спутникового мониторинга

Е.А. Лупян 1, 2 , Д.В. Лозин 1, 2 , И.В. Балашов 1 , С.А. Барталев 1, 3 , Ф.В. Стыценко 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
3 Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 06.06.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-217-232
Настоящая работа посвящена исследованию зависимости степени повреждения лесов пожарами от характеристик интенсивности их горения по данным спутникового мониторинга системой MODIS. В качестве меры интенсивности пожара в работе используется радиационная мощность излучения огня FRP (англ. Fire Radiative Power), нормированная на площадь элемента наблюдения (FRPS). В работе предложен подход, позволяющий строить зависимости степени повреждений лесов от значений FRPS. Подход разработан на основе сравнения информации о FRPS, получаемой с помощью данных прибора MODIS, и информации послепожарной оценки степени повреждения лесов. Проведён анализ накопленных в Институте космических исследований РАН данных по всей территории России за период с 2006 по 2021 г. Это позволило выполнить анализ значительного числа участков (более 10 млн пикселей), в которых имеется информация о FRPS и степени повреждения лесов. При этом по каждому участку также анализировались данные о времени (сезоне), в которое действовал пожар, и преобладающем типе лесного покрова. Наличие этой информации и представительной статистики позволило получить оценки вероятности гибели лесов от интенсивности горения с учётом типа лесного покрова и времени действия пожара. В работе представлены полученные зависимости и краткий анализ их особенностей. На основе использования полученных зависимостей предложена новая методика оперативной оценки площади пирогенной гибели лесов.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, пожар, FRP, степень повреждения лесов, спутниковый мониторинг
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Стыценко Ф. В. Спутниковая оценка гибели древостоев от пожаров по данным о сезонном распределении пройденных огнем площадей // Лесоведение. 2021. № 2. С. 115–122.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Крылов А. М., Стыценко Ф. В., Ховратович Т. С. Исследование возможностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 215–225.
  3. Барталев С. А., Егоров В. А., Ершов Д. В., Исаев А. С., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Уваров И. А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 285–302.
  4. Барталев С. А., Стыценко Ф. В., Егоров В. А., Лупян Е. А. Спутниковая оценка гибели лесов России от пожаров // Лесоведение. 2015. № 2. С. 83–94.
  5. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
  6. Барталев С. А., Стыценко Ф. В., Хвостиков С. А., Лупян Е. А. Методология мониторинга и прогнозирования пирогенной гибели лесов на основе данных спутниковых наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 176–193. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-176-193.
  7. Галеев А. А., Прошин А. А., Ершов Д. В., Тащилин С. А., Мазуров А. А., Лупян Е. А. Организация хранения данных спутникового мониторинга лесных пожаров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. № 2. С. 367–371.
  8. Лупян Е. А., Барталев С. А., Балашов И. В., Егоров В. А., Ершов Д. В., Кобец Д. А., Сенько К. С., Стыценко Ф. В., Сычугов И. Г. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в 21 веке на территории Российской Федерации (цифры и факты по данным детектирования активного горения) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 158–175. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-158-175.
  9. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Кашницкий А. В., Балашов И. В., Барталев С. А., Константинова А. М., Кобец Д. А., Мазуров А. А., Марченков В. В., Матвеев А. М., Радченко М. В., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  10. Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Сенько К. С., Балашов И. В., Мазуров А. А. Оценка площадей пожаров на основе детектирования активного горения с использованием данных шестой коллекции приборов MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 178–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-178-192.
  11. Пономарев Е. И., Швецов Е. Г., Усатая Ю. О. Регистрация энергетических характеристик пожаров в лесах Сибири дистанционными средствами // Исcлед. Земли из космоса. 2017. № 4. С. 3–11.
  12. Руководство по проведению санитарно-оздоровительных мероприятий. Приложение 2 к приказу Рослесхоза от 29.12.2007 № 523. 32 с.
  13. Стыценко Ф. В., Барталев С. А., Егоров В. А., Лупян Е. А. Метод оценки степени повреждения лесов пожарами на основе спутниковых данных MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. С. 254–266.
  14. Уваров И. А., Барталев С. А. Алгоритм и программный комплекс распознавания типов земного покрова на основе локально-адаптивной обучаемой классификации спутниковых изображений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 1. С. 353–365.
  15. Boschetti L., Roy D. P. Strategies for the fusion of satellite fire radiative power with burned area data for fire radiative energy derivation // J. Geophysical Research. 2009. V. 114. D20302. DOI: 10.1029/2008JD011645.
  16. Giglio L., Schroeder W., Justice C. O. The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 178. P. 31–41.
  17. Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R., Hancher M., Turubanova S. A., Tyukavina A., Thau D., Stehman S. V., Goetz S. J., Loveland T. R., Kommareddy A., Egorov A., Chini L., Justice C. O., Townshend J. R. G. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. 2013. V. 342. Iss. 6160. P. 850–853. DOI: 10.1126/science.1244693.
  18. Heward H., Smith A. M.S., Roy D. P., Tinkham W. T., Hoffman Ch. M., Morgan P., Lannom K. O. Is burn severity related to fire intensity? Observations from landscape scale remote sensing // Intern. J. Wildland Fire. 2013. V. 22(7). P. 910–918. DOI: 10.1071/WF12087.
  19. Ichoku C., KaufmanY. J. A Method to Derive Smoke Emission Rates from MODIS Fire Radiative Energy Measurements // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2005. V. 43. No. 11. P. 2636–2649.
  20. Justice C. O., Giglio L., Roy D., Boschetti L., Csiszar I., Davies D., Korontzi S., Schroeder W., O’Neal K., Morisette J. MODIS-Derived Global Fire Products // Land Remote Sensing and Global Environmental Change. 2011. No. 29. P. 661–679.
  21. Kaiser J. W., Heil A., Andreae M. O., Benedetti A., Chubarova N., Jones L., Morcrette J.-J., Razinger M., Schultz M. G., Suttie M., van der Werf G. R. Biomass burning emissions estimated with a global fire assimilation system based on observed fire radiative power // Biogeosciences Discussions. 2012. No. 9. P. 527–554.
  22. Kaufman Y. J., Justice C. O. MODIS ATBD: Fire Products. 1998. EOS ID No. 2741. 77 p.
  23. Kumar S. S., Roy D. P., Boschetti L., Kremens R. Exploiting the power law distribution properties of satellite fire radiative power retrievals: A method to estimate fire radiative energy and biomass burned from sparse satellite observations // J. Geophysical Research. 2011. V. 116. D19303. DOI: 10.1029/2011JD015676.
  24. Miller J. D., Thode A. E. Quantifying burn severity in a heterogeneous landscape with a relative version of the delta Normalized Burn Ratio (dNBR) // Remote Sensing of Environment. 2007. No. 109. P. 66–80.
  25. Morgan P., Hardy C. C., Swetnam T. W., Rollins M. G., Long D. G. Mapping fire regimes across time and space: understanding coarse and fine-scale fire patterns // Intern. J. Wildland Fire. 2001. V. 10(4). P. 329–342. DOI: 10.1071/WF01032.
  26. Mottram G. N., Wooster M., Balzter H., George Ch., Gerrard F., Beisley J. The use of MODIS-derived Fire Radiative Power to characterise Siberian boreal forest fires. 2005. 4 p.
  27. Ryan K. C. Dynamic interactions between forest structure and fire behavior in boreal ecosystems // Silva Fennica. 2002. V. 36(1). P. 13–39.
  28. White J. D., Ryan K. C., Key C. C., Running S. W. Remote sensing of forest fire severity and vegetation recovery // Intern. J. Wildland Fire. 1996. No. 6. P. 125–136.
  29. Wooster M. J., Zhukov B., Oertel D. Fire radiative energy for quantitative study of biomass burning: derivation from the BIRD experimental satellite and comparison to MODIS fire products // Remote Sensing of Environment. 2003. No. 86. P. 83–107.
  30. Wooster M. J., Roberts G., Perry G. L. W. Retrieval of biomass combustion rates and totals from fire radiative power observations: FRP derivation and calibration relationships between biomass consumption and fire radiative energy release // J. Geophysical Research. 2005. V. 110. D24311. DOI: 10.1029/2005JD006318.
  31. Wooster M., Xu W., Nightingale T. Sentinel-3 SLSTR active fire detection and FRP product: pre-launch algorithm development and performance evaluation using MODIS and ASTER datasets // Remote Sensing of Environment. 2012. No. 120. P. 236–254.