Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 231-245
Адаптация алгоритма детектирования пожаров MOD14 для работы с данными прибора МСУ-МР
Д.В. Лозин
1, 2 , Е.А. Лупян
1 , И.В. Балашов
1 , М.А. Бурцев
1 , Е.Е. Волкова
3 , А.А. Мазуров
1 , А.М. Матвеев
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
3 ООО «Институт космических исследований Земли», Москва, Россия
Одобрена к печати: 05.02.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-231-245
Представлено описание модификации алгоритма MOD14 (англ. MODIS fire detection algorithm; MODIS — англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) для решения задачи автоматического детектирования пожаров по данным с прибора МСУ-МР (многозональное сканирующее устройство малого разрешения, спутники серии «Метеор М» № 2). Приведено краткое описание MOD14 и оценка возможной модификации его параметров для адаптации к данным МСУ-МР. Описан процесс нахождения модифицируемых параметров для решения поставленной задачи. Представлено краткое описание изменённых элементов алгоритма. Предложена схема оценки качества работы модифицированного алгоритма. Приводятся результаты оценки работы, выполненной на примере обработки данных МСУ-МР по территории Российской Федерации за 2022 г. Показаны результаты оценки качества работы модифицированного алгоритма: ошибка ложного детектирования (7,3 % для всех пожаров, 2,9 % для лесных) и ошибка пропусков пожаров, развивающихся более 1 нед (0,57 и 0,37 % соответственно). На основе опыта, накопленного при проведении адаптации алгоритма MOD14 для работы с данными прибора МСУ-МР, разработана достаточно универсальная схема процесса адаптации этого алгоритма для использования данных с различных спутниковых систем, обладающих схожими с MODIS спектральными характеристиками каналов. В конце обозначены задачи, решение которых позволит в полном объёме обеспечить автоматический мониторинг пожаров, основанный на использовании адаптированного к данным МСУ-МР алгоритма.
Ключевые слова: спутниковые наблюдения, дистанционный мониторинг пожаров, алгоритмы детектирования пожаров, прибор МСУ-МР, алгоритм MOD14
Полный текстСписок литературы:
- Абушенко Н. А., Барталев С. А., Беляев А. И. и др. Опыт и перспективы организации оперативного спутникового мониторинга территории России в целях службы пожароохраны лесов // Исслед. Земли из космоса. 1998. № 3. С. 89–95.
- Галеев А. А., Прошин А. А., Ершов Д. В. и др. Организация хранения данных спутникового мониторинга лесных пожаров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. № 2. С. 367–371.
- Лозин Д. В. Система оперативного построения карт интенсивности горения пожаров и оценок возможной гибели лесной растительности в результате их действия // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 96–106. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-96-106.
- Лозин Д. В., Лупян Е. А., Балашов И. В., Барталев С. А. Оценка гибели северных лесов от пожаров в XXI веке на основе анализа данных прибора MODIS об интенсивности горения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 292–301. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-292-301.
- Лупян Е. А., Барталев С. А., Балашов И. В. и др. 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.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. 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.
- Лупян Е. А., Лозин Д. В., Балашов И. В. и др. Исследование зависимости степени повреждений лесов пожарами от интенсивности горения по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 217–232. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-217-232.
- Пономарев Е. И., Харук В. И., Якимов Н. Д. Результаты и перспективы спутникового мониторинга природных пожаров Сибири // Сибирский лесной журн. 2017. № 5. С. 25–36. DOI: 10.15372/SJFS20170503.
- Пономарев Е. И., Харук В. И., Швецов Е. Г. Мониторинг природных пожаров в Сибири: динамика горимости в современном климате, пространственно-временные закономерности, характеристики и прогнозы. Красноярск: Сибирский федер. ун-т, 2019. 220 с.
- Bobbe T., Descloitres J., Finco M. et al. MODIS Land Rapid Response System: implementation with USDA Forest Service and implications for active fire detection and land cover change products from future moderate resolution sensors. NPOESS MAXI Review. Silver Spring, MD, 2002.
- Chuvieco E. Earth Observation of Global Change. 2008. DOI: 10.1007/978-1-4020-6358-9_6.
- Freeborn P. H., Wooster M. J., Roberts G., Xu W. D. Evaluating the SEVIRI fire thermal anomaly detection algorithm across the Central African Republic using the MODIS active fire product // Remote Sensing 2014. V. 6. P. 1890–1917. DOI: 10.3390/rs6031890.
- Giglio L., Descloitresa J., Justice C. O., Kaufman Y. J. An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 87. P. 273–282. DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00184-6.
- 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. Iss. 1. P. 31–41. DOI: 10.1016/j.rse.2016.02.054.
- Giglio L., Schroeder W., Hall J. V., Justice C. O. MODIS Collection 6 Active Fire Product User’s Guide. Revision B. University of Maryland, Dep. Geographical Sciences, 2018. P. 1–62.
- Giglio L., Schroeder W., Hall J. V., Justice C. O. MODIS Collection 6 Active Fire Product User’s Guide Revision C. University of Maryland, Dep. Geographical Sciences, 2020. P. 1–63.
- Ichoku C., Kaufman Y. 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. DOI: 10.1109/TGRS.2005.857328.
- Justice C. O., Giglio L., Korontzi S. et al. The MODIS fire products // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. Iss. 1–2. P. 244–262. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00076-7.
- Kaufman Y. J., Justice C. O. MODIS ATBD: Fire Products. Version 2.2. 1998. 77 p.
- Lee H., Won J.-S., Park W. An Atmospheric Correction Using High Resolution Numerical Weather Prediction Models for Satellite-Borne Single-Channel Mid-Wavelength and Thermal Infrared Imaging Sensors // Remote Sensing 2020. V. 12. Iss. 853. DOI: 10.3390/rs12050853.
- McCarty J. L., Justice C. O., Korontzi S. Agricultural burning in the Southeastern United States detected by MODIS // Remote Sensing of Environment. 2007. V. 108. P. 151–162. DOI: 10.1016/j.rse.2006.03.020.
- Mollicone D., Eva H. D., Achard F. Nature Human role in Russian wild fires // Nature. 2006. V. 440. P. 436–437. DOI: 10.1038/440436a.
- Peterson D. A., Hyer E. J., Campbell J. R. et al. The 2013 Rim Fire: Implications for predicting extreme fire spread, pyroconvection, and smoke emissions // Bull. American Meteorological Society. 2014. V. 96. Iss. 2. P. 229–247. DOI: 10.1175/bams-d-14-00060.1.
- Polehampton E., Cox C., Smith D. et al. Copernicus Sentinel-3 SLSTR Land User Handbook. 2023. Ref. OMPC.ACR.HBK.002. 64 p.
- Vadrevu K. P., Ellicott E., Giglio L. et al. Vegetation fires in the himalayan region — aerosol load, black carbon emissions and smoke plume heights // Atmospheric Environment. 2012. V. 47. P. 241–251. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2011.11.009.
- 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. Iss. D24. DOI: 10.1029/2005JD006318.
- Zhao C., Chen S., Leung L. R. et al. Uncertainty in modeling dust mass balance and radiative forcing from size parameterization // Atmospheric Chemistry and Physics. 2013 V. 13. Iss. 21. P. 10733–10753. DOI: 10.5194/acp-13-10733-2013.