Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. 2025. Т. 22. № 5. С. 178-194

Анализ пространственной точности продуктов спутникового картографирования гарей на территории России

А.М. Матвеев 1 , С.А. Барталев 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 07.08.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-5-178-194
Проведён анализ источников ошибок, влияющих на пространственную точность продукта спутникового картографирования повреждений земного покрова пожарами, разработанного в Институте космических исследований РАН (продукт SRBA, англ. Surface Reflectance Burnt Area), и глобальных продуктов Copernicus CGLS Burned Area 300m 3.1 NTC (CGLS BA 3.1), ESA FireCCI51 и FireCCIS311, NASA MCD64A1 C6 и VNP64A1 C2 при их использовании применительно к территории России. Оценка доли невыгоревших участков в использованной опорной выборке составляет 10 % пройденной огнём площади. По результатам анализа рассмотренных спутниковых продуктов фиксируется рост точности оконтуривания повреждённых огнём территорий с увеличением площади выгоревшего участка, за исключением контуров травяных гарей по данным MCD64A1 C6, VNP64A1 C2 и SRBA. В большинстве случаев основная доля пропущенных или ошибочно выделенных площадей относится к верно детектированным повреждённым участкам. На так называемые смешанные пиксели, содержащие выгоревшие и не затронутые огнём участки, приходится 15–40 % ложно выделенных и 7–10 % пропущенных площадей повреждений. Продукты SRBA и CGLS BA 3.1 отличаются более низкой долей пропускаемых и более высокой долей ложно выделяемых выгоревших участков. Для продуктов NASA характерна повышенная доля пропущенных площадей повреждённых пожарами участков. Анализ на основе критерия близости к границе Парето-оптимума показал, что точность выделения лесных гарей в значительной степени зависит от пространственного разрешения рассмотренных продуктов картографирования гарей, тогда как ошибки в выделении травяных гарей в большей степени вызваны иными факторами.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, повреждённые пожарами территории, точность оценки площади пожара, валидация
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Беляев А. И., Егоров В. А., Ершов Д. В., Коровин Г. Н., Коршунов Н. А., Котельников Р. В., Лупян Е. А. Валидация результатов выявления и оценки площадей, повреждённых пожарами лесов по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Вып. 2. Т. 2. С. 343–353.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Ефремов В. Ю., Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Флитман Е. В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 9–26.
  3. Барталев С. А., Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Панова О. Ю., Ефремов В. Ю. Экспресс-картографирование повреждений лесов России пожарами по спутниковым данным Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 1. С. 9–20.
  4. 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 с.
  5. Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Сенько К. С. и др. 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.
  6. Матвеев А. М., Барталев С. А., Егоров В. А. и др. Валидация на территории России национальных и глобальных продуктов картографирования повреждённых пожарами ландшафтов по данным ДЗЗ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 9–30. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-9-30.
  7. Стыценко Ф. В., Барталев С. А., Иванова А. А. и др. Возможности оценки площадей лесных пожаров в регионах России на основе данных спутникового детектирования активного горения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 6. С. 289–298. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-6-289-298.
  8. Anaya J. A., Chuvieco E. Accuracy assessment of burned area products in the Orinoco basin // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2012. V. 78. No. 1. P. 53–60. DOI: 10.14358/PERS.78.1.53.
  9. Bastarrika A., Rodriguez-Montellano A., Roteta E. et al. An automatic procedure for mapping burned areas globally using Sentinel-2 and VIIRS/MODIS active fires in Google Earth Engine // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2024. V. 218. Pt. A. P. 232–245. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2024.08.019.
  10. Boschetti L., Flasse S. P., Brivio P. A. Analysis of the conflict between omission and commission in low spatial resolution dichotomic thematic products: The Pareto Boundary // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 91. Iss. 3–4. P. 280–292. DOI: 10.1016/j.rse.2004.02.015.
  11. Boschetti L., Roy D. P., Justice C. O. International Global Burned Area Satellite Product Validation Protocol. Part I — Production and standardization of validation reference data. Maryland, USA: Committee on Earth Observation Satellites, 2010. 11 p.
  12. Boschetti L., Roy D. P., Giglio L. et al. Global validation of the collection 6 MODIS burned area product // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 235. Article 111490. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111490.
  13. Campagnolo M. L., Libonati R., Rodrigues J. A., Pereira J. M. C. A comprehensive characterization of MODIS daily burned area mapping accuracy across fire sizes in tropical savannas // Remote Sensing of Environment. 2021. V. 252. Article 112115. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112115.
  14. Chuvieco E., Roteta E., Sali M. et al. Building a small fire database for Sub-Saharan Africa from Sentinel-2 high-resolution images // Science of the Total Environment. 2022. V. 845. Article 157139. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.157139.
  15. Eidenshink J., Schwind B., Brewer K. et al. A project for monitoring trends in burn severity // Fire Ecology. 2007. V. 3. P. 3–21. DOI: 10.4996/fireecology.0301003.
  16. Franquesa M., Lizundia-Loiola J., Stehman S. V., Chuvieco E. (2022a) Using long temporal reference units to assess the spatial accuracy of global satellite-derived burned area products // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 269. Article 112823. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112823.
  17. Franquesa M., Stehman S. V., Chuvieco E. (2022b) Assessment and characterization of sources of error impacting the accuracy of global burned area products // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 280. Article 113214. DOI: 10.1016/j.rse.2022.113214.
  18. Fraser R. H., Hall R. J., Landry R. et al. Validation and calibration of Canada-wide coarse-resolution satellite burned-area maps // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2004. V. 70. No. 4. P. 451–460. DOI: 10.14358/PERS.70.4.451.
  19. Giglio L., Boschetti L., Roy D. P. et al. The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product // Remote Sensing of Environment. 2018. V. 217. P. 72–85. DOI: 10.1016/j.rse.2018.08.005.
  20. Giglio L., Boschetti L., Roy D. P. et al. The NASA VIIRS burned area product, global validation, and intercomparison with the NASA MODIS burned area product // Remote Sensing of Environment. 2025. V. 331. Article 115006. DOI: 10.1016/j.rse.2025.115006.
  21. Glushkov I., Zhuravleva I., McCarty J. L. et al. Spring fires in Russia: results from participatory burned area mapping with Sentinel-2 imagery // Environmental Research Letters. 2021. V. 16. Iss. 12. Article 125005. DOI: 10.1088/1748-9326/ac3287.
  22. Hawbaker T. J., Vanderhoof M. K., Schmidt G. L. et al. The Landsat Burned Area algorithm and products for the conterminous United States // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 244. Article 111801. DOI: 10.1016/j.rse.2020.111801.
  23. Humber M. L., Boschetti L., Giglio L. Assessing the shape accuracy of coarse resolution burned area identifications // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2020. V. 58. No. 3. P. 1516–1526. DOI: 10.1109/TGRS.2019.2943901.
  24. Justice C., Belward A., Morisette J. et al. Developments in the “validation” of satellite sensor products for the study of the land surface // Intern. J. Remote Sensing. 2000. V. 21. Iss. 17. P. 3383–3390. DOI: 10.1080/014311600750020000.
  25. Kolden C. A., Lutz J. A., Key C. H. et al. Mapped versus actual burned area within wildfire perimeters: Characterizing the unburned // Forest Ecology and Management. 2012. V. 286. P. 38–47. DOI: 10.1016/j.foreco.2012.08.020.
  26. Kurbanov E., Vorobev O., Lezhnin S. et al. Temporal and spatial analyses of forest burnt area in the Middle Volga region based on satellite imagery and climatic factors // Climate. 2024. V. 12. Iss. 3. Article 45. DOI: 10.3390/cli12030045.
  27. Liu P., Liu Y., Guo X. et al. Burned area detection and mapping using time series Sentinel-2 multispectral images // Remote Sensing of Environment. 2023. V. 296. Article 113753. DOI: 10.1016/j.rse.2023.113753.
  28. Lizundia-Loiola J., Otón G., Ramo R., Chuvieco E. A spatio-temporal active-fire clustering approach for global burned area mapping at 250 m from MODIS data // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 236. Article 111493. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111493.
  29. Lizundia-Loiola J., Franquesa M., Khairoun A., Chuvieco E. Global burned area mapping from Sentinel-3 Synergy and VIIRS active fires // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 282. Article 113298. DOI: 10.1016/j.rse.2022.113298.
  30. Lutes D. C., Keane R. E., Caratti J. F., Key C. H., Benson N. C., Sutherland S., Gangi L. J. FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System. General Technical Report RMRS-GTR-164-CD. V. 1. Fort Collins, CO, USA: U. S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 2006. 400 p.
  31. 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. V. 109. Iss. 1. P. 66–80. DOI: 10.1016/j.rse.2006.12.006.
  32. Nogueira J. M. P., Ruffault J., Chuvieco E., Mouillot F. Can we go beyond burned area in the assessment of global remote sensing products with fire patch metrics? // Remote Sensing. 2017. V. 9. Article 7. DOI: 10.3390/rs9010007.
  33. Oliva P., Martín P., Chuvieco E. Burned area mapping with MERIS postfire image // Intern. J. Remote Sensing. 2011. V. 32. Iss. 15. P. 4175–4201. DOI: 10.1080/01431161.2010.489062.
  34. Ouattara B., Thiel M., Sponholz B. et al. Enhancing burned area monitoring with VIIRS dataset: A case study in Sub-Saharan Africa // Science of Remote Sensing. 2024. V. 10. Article 100165. DOI: 10.1016/j.srs.2024.100165.
  35. Padilla M., Ramo R. Copernicus Global Land operations “Vegetation and Energy”. “CGLOPS-1”. Burned Area Collection 300M, version 3.1. Quality assessment report. Iss. I1.10. Copernicus, 2024. 61 p.
  36. Padilla M., Ramo R., Gomez-Dans J. L. et al. Near-real time monitoring of burned area at global scale based on deep learning // Intern. J. Remote Sensing. 2025. V. 46. No. 16. P. 5996–6038. DOI: 10.1080/01431161.2025.2528256.
  37. Pickens A. H., Hansen M. C., Hancher M. et al. Mapping and sampling to characterize global inland water dynamics from 1999 to 2018 with full Landsat time-series // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 243. Article 111792. DOI: 10.1016/j.rse.2020.111792.
  38. Sparks A. M., Boschetti L., Smith A. M. S. et al. An accuracy assessment of the MTBS burned area product for shrub–steppe fires in the northern Great Basin, United States // Intern. J. Wildland Fire. 2015. V. 24. P. 70–78. DOI: 10.1071/WF14131.
  39. The 2022 GCOS ECVs Requirements. Geneva, Switzerland: World Meteorological Organization (WMO), 2022. 261 p. https://oceanrep.geomar.de/id/eprint/57694/1/GCOS-245_2022_GCOS_ECVs_Requirements.pdf.
  40. Zhu C., Kobayashi H., Kanaya Y., Saito M. Size-dependent validation of MODIS MCD64A1 burned area over six vegetation types in boreal Eurasia: Large underestimation in croplands // Nature Scientific Reports. 2017. V. 7. Iss. 1. Article 4181. DOI: 10.1038/s41598-017-03739-0.