Распознавание и прогнозирование лесных пожаров на базе ГИС-технологий

Обнаружение и разведка лесных пожаров, контроль за их состоянием, до недавнего времени в основном осуществлялась визуально, по дымовой полосе днем и по пламени в темное время суток.

Слежение за лесо-пожарной обстановкой проводится воздушными и наземными патрулями, а также наземными наблюдательными пунктами. Но эффективность авиа наблюдений за лесами, кратность авиапатрулирования в последние годы в России снижаются из-за резкого удорожания авиационных услуг. В связи с этим возрастает роль космических средств лесопожарного контроля которые, не заменяя, а дополняя авиа лесоохрану, существенно расширяют ее возможности в плане своевременного обнаружения и предотвращения лесных пожаров. Так как обширная территория Бурятии отличается сложностью рельефа и климатическими особенностями.

Лесные пожары возникают и развиваются случайным образом, а степень горимости лесов резко варьирует по территории республики и сезонами года.

Следовательно, необходимо создать гибкую систему охраны леса, которая оценивает и прогнозирует условия своего функционирования, регулирует структуру, параметры и режимы своей работы в зависимости от пожарной обстановки, обязательной частью такой системы должна быть ГИС, предназначенная для сбора, хранения и обработки данных с горимости лесов, условиях возникновения и развития пожаров, их воздействие на окружающую среду, а также для интерпретации и анализа этих данных, Все основные системы разработанной и введенной в эксплуатацию программы “ГИС – Лесные пожары” рассмотрены в данной дипломной работе. ГЛАВА 1 Краткая характеристика района. 1.1. Географическое положение.

Республика Бурятия расположена в юго-восточной части Сибири. Её территория составляет 351,4 тыс.км2 и ограничена координатами 50-57 о с.ш. и 99-117 о в.д. в меридиальном и широтном направлениях протяженность территории 1200км и 800км. На западе и севере Бурятия граничит с иркутской областью, на юге – с Монголией и на юго-западе – с Тувинской республикой.

Обширная территория Бурятии характеризуется сложными и разнообразными природными условиями и сочетанием различных часто контрастных ландшафтов.

Господствует горный рельеф, который сильно влияет на климат. Здесь широко распространена многолетняя мерзлота. С ней связаны условия почвообразования растительности.

Большое влияние на природные условия оказывает Байкал.

Основная часть территории занято горной тайгой и высокогорным редколесьем. Леса формируются в разнообразных лесорастительных условиях, контактируя на юге с полупустынными степенями, на севере – с горными тундрами и гольцами и разреженной растительностью.

Лесозаготовки на территории республики размещены неравномерно и сконцентрированы в южных районах вдоль железнодорожной магистрали и сплавных рек, а на севере – по побережью Байкала.

Произрастая на горных склонах сильно расчлененного рельефа и рыхлых отложениях межгорных депрессией и долин рек, леса выполняют огромную водо-охранную и противоэрозионную службу.

Сложные природные условия обуславливаются природное и типологическое разнообразие лесов и их особенностей в разных районах Бурятии.

Поэтому приемы и методы ведения лесного хозяйства и лесоэксплуатации должны быть дифференцированы с учетом природных условий республики и особенностей лесов. 1.2. Рельеф.

Республика Бурятия представляет горную страну с сильно пересеченными рельефами.

Равнинные территории встречаются в межгорных котловинах и на широких участках речных долин. По высоте, направлению гор и долин, характеру господствующих форм рельефа, преобладанию тех или иных современных рельефообразующих процессов и по особенностям истории формирования рельефа территория Бурятии расчленена на следующие геоморфологические районы: горы Прибайкалья и Станового нагорья, среднегорье Западного Забайкалья, Витимское плоскогорье, нагорье Восточного Саяна и Северо-Байкальское нагорье. Горы Прибайкалья и Станового нагорья представляют систему параллельных хребтов и впадин общей ориентацией с юго-запада на северо-восток.

Рельеф здесь сформировался под влиянием разломов и перемещений земной коры. В этом геоморфологическом районе наблюдается высокая степень эрозионного расчленения рельефа, многочисленные следы оледенения и процессы, связанные с многолетней мерзлотой. В южной и юго-восточной частях района расположены плосковершинные хребты – Хамар-Дабан ( h до 2300м) и Улан-Бургасы (до 1800м). Продолжение хребта Улан-Бургасы на северо-востоке служит слаборасчлененный в водораздельной части Икатский хребет, покрытый горной тайгой.

Параллельно Икатскому хребту между р.Баргузин и Байкалом тянется грандиозный Баргузинский хребет с хорошо выраженными альпийскими формами рельефа и узкими зубчатыми гребнями, и остроконечными вершинами, а также многочисленными следами оледенениями-трогами, карами и высокогорными озерами.

Подобный облик имеет Верхнеангарский, Байкальким, Серевои Южной-Муйские и Делюн-Уранский хребты. Между хребтами расположены обширные впадины – Баргузинская, Вернеангарская, Муйская и др., а также огромная сбросовая впадина оз.Байкал.

Замкнутая Баргузинская впадина долиной около 200км и шириной до 35-40км, располагается вдоль средней части реки Баргузин. Кроме равнинных участков, в ней отмечаются платообразные массивы, возвышающиеся над равниной на 250м и занятые равниной.

Отдельные участки котловины с многочисленными озерами сильно заболочены.

Замкнутыми, слабо продуваемыми и отчасти заболоченными являются Вернеангарская, Усть-Баргузинская, Муйская котловины. Все впадины сложены четвертичными песчаными и супесчаными отложениями, мощностью 400-500м. На песчаных отложениях Баргузинской впадины широко развиты эловые формы рельефа аккумулятивного и денудационного происхождения: грядые и кустовые пески, барханы, эловые котловины, столбы; на побережье Байкала – дюны. Для Прибайкалья характерны активные тектонические процессы, с которыми связана высокая сейсмичность, опускание впадин и поднятия хребтов.

Среднегорье Зап.Байкала с севера и северо-запада ограничено хребтами: Хамар-Дабан и Улан-Бургасы, с северо-востока примыкает к Витимскому плоскогорью с юга и юго-востока граничат с МНР и Читинской областью. Оно отличается от гор Прибайкалья и Станового нагорья умеренной высотой горных хребтов (1300-1800м над уровнем моря), более узкими репрессиями, расположенными виде параллельных полос между главным хребтами.

Основные хребты имеют ориентацию с запада юго-запада на восток северо-восток (Курбинский, Зусы, Цаган-Дабан, Цаган-Хуртей, Худунский и др.). Хребты среднегорья постепенно переходят в межгорные понижения, которые располагаются на высотных уровнях в 500-700м над уровнем моря и характеризуются меньшей шириной, чем в восточной Саяне и Прибайкалья (Гулино-Удинская цепь далин, Бучурское, Боргойское, Тарбагатайское и др.). Территория Забайкалья сложена коренными интрузивными и эффузивными породами различного возраста кислого и среднего состава.

Продукты выветривания коренных пород представлены элювием и элювио-делювием, которые являются основными почвообразующими породами. По долинам рек и депрессй широко представлены рыхлые четвертичные аллювиальные, древнеозерные, пролювиально-делювиальные, лёссовидные и др. отложения.

Витимское плоскогорье существенно отличается от др. районов республики своеобразием природных условий.

Располагаясь в восточной части Бурятии, плоскогорье с севера и запада ограничено Южно-Муйским и Икатским хребтами, на востоке р. Витим и на юге и юго-западе постепенно переходит в предгорье Яблонового хребта и среднегорье Западного Забайкалья.

Рельеф плоскогорья пологоволнистый и характеризуется однообразием и слабым расчленением плоскими хребтами-увалами высотой 1100-1300м и межгорными понижениями с отметками 800-900м В местах распространения базальтовых покровов поверхность территории почти плоская.Понижения между увалами сильно заболочены, покрыты ерниковой растительностью. По сравнению с рельефом окружающих территорий рельеф плоскогорья наиболее древний, основные черты которого сформировались в мезозое. В последствие рельеф испытал воздействие денудационных процессов. На территории плоскогорья широко представлены граниты, гранодиориты, диориты, базальты; породы осадочного комплекса менее распространены. По всей территории плоскогорья близко к поверхности залегает многолетняя мерзлота, благодаря которой нивелируются лесорастительные условия на большой площади.

Нагорье Вос. Саяна характеризуется наибольшими в республике колебаниями абсолютных (от 700 до3492м) и относительных высот, сложным строением рельефа, высокой сейсмичностью, высокими хребтами и глубокими впадинами и многочисленными следами оледенения. Здесь часто встречаются формы рельефа мерзлотного, снегового и эрозионного происхождения. В создании рельефа главная роль принадлежала разломам земной коры и вертикальным перемещениями отдельных ее участков. Этот процесс продолжается и в настоящее время, о чем свидетельствуют частые землетрясения. В отличие от других районов рассматриваемой территории в Вост.Саяне широко распространены базальтовые покровы на плосковершинных пенепленизированных плато и в речных ледниковых долинах, а также молодые вулканы.

Характерная черта района сочетание высоких выровненных плоскогорий и плато (1900-2000м) с высокими сильно расчлененными хребтами и межгорными котловинами. Из наиболее крупных следует назвать Тункинские гольцы, Бельский, Окинский, Китойские Гольцы, Дзун-Муринский и Джидинский хребты. Между хребтами располагается ряд глубоких котловин-Тункинская, Торская, Окинская, Мондинская и др.

Северо-Байкальское нагорье в пределах Бурятии имеет небольшую площадь. В структурно-геологическом отношении оно является частью Северного крыла Сводового поднятия. В рельефе господствуют плосковершинные междуречья с высотными отметками 1100-1600м, которые характеризуются слабым расчленением.

Долины обычно узкие и расположены по тектоническим разломам и трещинам, высота днищ долин 500-800м.

Большие площади нагорья заняты гольцами с кедровым стлаником и редколесьями.

Наряду с сосной и лиственницей участие в составе древостоя принимают тёмнохвойные породы. 1.3. Гидрография . Территория Бурятии хорошо дренирована многочисленными реками, речками и ручьями, относящимися главным образом к бассейну Байкала. В Байкал впадает более 330 рек и речек. Самая крупная -р.Селенга, истоки которой находятся в МНР. По территории Бурятии она протекает на протяжении 420км.

Половина годового стока, поступающего с суши в Байкал, приходится на Селенгу. Из наиболее крупных притоков Селенги следует отметить Джиду, Чикой, Хилок и Уду.

Вторая по водности река - Верхняя Ангара - в притоке вод Байкала занимает 13%. Длина Верхней Ангары 370км, водосборная территория располагается в северо-восточной части республики. В горах Прибайкалья и Станового нагорья берут начало и дренируют обширные площади реки Баргузин и Турка.

Восточная часть территории Бурятии дренируется р.Витим с притоками, относящиеся к Ленскому бассейну.

Начинаясь в гольцах Икатского хребта, Витим течёт по территории республики на протяжении более 1200км. В Восточном Саяне берут начало и протекают на значительном расстоянии Ока и Иркут.

Горные реки имеют быстрое течение, порожистые и каменистые русла, большое количество перекатов и теснин.

Участки рек, протекающих по обширным котловинам и депрессиями, характеризуются относительно спокойным течением, песчаными отмелями и перекатами, дроблением русел на рукава и притоки.

Значительным элементом гидрографии Бурятии являются многочисленные озёра и среди них уникальное на земном шаре оз.Байкал.

Байкал представляет сбросовую впадину наибольшей глубиной 1620м, длиной 636км, средней шириной 48км.

Уровень зеркала воды находится на высоте 455м над уровнем моря. Это самое крупное хранилище пресной воды, собирающее её с огромного бассейна площадью около 600 тыс.км 2 . Из крупных озёр, расположенных в различных районах республики и на разных высотных отметках, следует назвать Баунтовское, Гусиное, Духовое, Еравнинское, Ильгир, Котокель, Ципинское и др.

Большое количество неоднородных по генезису мелких горных озёр имеется в высокогорном поясе Вост.Саяна, Прибайкалья и Станового нагорья.

Многочисленны также озёра по межгорным котловинам и впадинам-мерзлотно-провальные, пойменные старицы и староречья. 1.4. Климат.

Большое разнообразие физико-географических условий определяет ряд особенностей климата республики. Он резко континентальный. Лишь побережье Байкала имеет некоторые элементы морского климата, однако, влияние озера оказывается на узкой прибрежной полосе и за окружающими хребтами мало проявляется.

Континентальность климата обусловлена радиационным и циркуляционными режимами территории и характеризуется большими суточными и годовыми амплитудами температур, небольшим количеством годовых осадков при их неравномерном выпадении. В годовом цикле преобладает широтная циркуляция атмосферы с переносом воздушных масс с запада на восток, и только зимой она часто сменяется меридиональной. Зимой над территорией республике господствует сибирский антициклон – область высокого давления холодных воздушных масс и соответствующая ему ясная, безветренная, сильно морозная погода. Летом, особенно во вторую половину, наблюдается циклон с пасмурной дождливой погодой.

Среднегодовая температура воздуха повсеместно отрицательно и более низкая, чем в районах Зап.Сибири и Д.Востока, расположенных в тех же широтах, и составляет –3,5 о С. Это приводит к глубокому промерзанию почв и грунтов, и смыканию сезонной мерзлоты с многолетней. Самый холодный месяц – январь, со средней температурой –24,9 о С, а наиболее высокие температуры – в июле, со средней температурой +16,2 о С. На фоне резко континентального климата смягчающее влияние озеро обусловлено теплообменном водных масс с прилегающими к ним территориям.

Годовая амплитуда температур на берегу Байкала (Туркинский маяк) 32,2 о С, в Баргузине 45 о С, в Тассе 49,5 о С. Более высокие амплитуды температуры свойственны Витимскому плоскогорью, Становому нагорью и горам Вост.Саяна, где имеются высоко расположенные, замкнутые глубокие котловины.

Абсолютное минимальная температура на побережье равна –40 о С, по периферии Баргузинской впадины –52 о С –57 о С, а абсолютно максимальная температура +38 о С (среднегорье Зап.Забайкалья). Зимой в морозную тихую погоду в следствии стекания холодного воздуха в пониженные элементы рельефа, часто наблюдаются температурные инверсии. Н.П.Ладохин и А.М.Цуркан, отмечают инверсии в весенне-летний период на побережье Байкала, когда суша становиться теплея озера, такая особенность термического режима приводит к задержки происхождения фенофаз у древесных и кустарниковых пород побережья на 10-12 дней по сравнению с местами, удаленными от Байкала.

Продолжительность вегетационного и безморозного периода в различных пунктах сильно колеблется. По данным В.М.Жукова, Вост.Саяне безморозный период в степных и лесостепных частях Тункенской котловины длится 90-100 дней, в таёжных районах 80-90 дней и в горно-таежных котловинах 40-50 дней; в Зап.Забайкалья 70-115 дней.

Наиболее продолжительный безморозный период на Байкале 100-130 дней, в остальных районах Прибайкалья он короче и в котловинах Станового нагорья ограничен 80-90 днями. На Витимском плоскогорье безморозный период продолжается всего 40-60 дней.

Характерная черта климата – чередование засушливых и влажных лет.

Количество осадков каждого конкретного года сильно отличается от среднегодового. В среднем же выпадает примерно 382мм осадков.

Максимум годового количества осадков в отдельные годы может превосходить минимум в 3-4 раза. В течение года осадки выпадают неравномерно, и наблюдается резко выраженный минимум осадков зимой и максимум летом. За 3-и месяца количество осадков не превышает 4-6% годовой суммы. При этом максимальная толщина снегового покрова повсеместно составляет 5-20см и только в горах Прибайкалья и Станового нагорья 15-30см. В летние месяцы выпадает 50% годовых осадков и более, на побережье Байкала в это время их несколько меньше. Не менее 80-90% осадков приходится на теплый период.

Существенное влияние на распределение осадков на территории Бурятии оказывает рельеф.

Увеличение количество осадков с повышением абсолютной высоты местности характерно для передовых наиболее высоких хребтов, стоящих на пути движения влажных воздушных масс.

Например: на западном наветренном склоне Багрузинского хребта выпадает осадков в два раза больше, чем на восточном подветренном. Весна и начало лета неблагоприятны для роста растений.

Указанный период отличается высокой сухостью воздуха и почвы. Очень незначительными осадками и сильными ветрами, при которых возникают песчаные и пыльные бури. Эти отрицательные явления усугубляются резкими сменами температур воздуха. После высоких дневных температур воздуха ночью часто сильные заморозки.

Преобладают ветры западные и северо-западные.

Наиболее сильные ветры на побережье Байкала дуют в ноябре и в декабре, на остальной территории – весной и ранним летом. Кроме того, сложную местную циркуляцию воздуха вызывают не одинаковое прогревание склонов разных экспозиций и днищ впадин, а так же ввод Байкала. Таким образом, большие размеры территории, сложное устройство поверхности, трансформирующей климатические условия, определяют частую и резкую пространственную изменчивость климата и его разнообразия. 1.5. Почвы Сложность рельефа и истории района, разнообразие подстилающих пород и пестрота климатических условий определят образование различных по генезису почв. По исследованиям В.П. Мартынова, в почвенном покрове лесного пояса Прибайкалья доминируют подзолистые иллювиально-железистые горные глубокопромерзающие и лесные горные дерновые глубопромерзающие, преимущественно оподзоленные почвы.

Горные подзолистые почвы развиваются на склонах северной экспозиции, в верхних частях лесного пояса склонов южной экспозиции и в подгольцовом поясе. Эти почвы характеризуются сильно кислой реакцией, высокими показателями обменной гидролитической кислотности, большим количеством подвижного железа и относительно высоким содержанием гумуса по всему профилю.

Толщина их четко дифференцирована на элювиальный и иллювиальный горизонты по морфологии, валовому составу и распределению подвижных соединений железа.

Горные дерновые лесные почвы формируются в нижней части лесного пояса на склонах южной экспозиции. В этих почвах отсутствуют морфологические признаки оподзоленности, которые обнаруживаются в результате валового анализа.

Мартынов подчеркивает, что слабое развитие подзолообразовательного процесса горных дерновых лесных почвах определяется прежде всего сухостью климата.

Наиболее распространенные почвы под сосновыми и лиственничными типами леса описал Г.М. Орловский. Он назвал их горно-лесными в различной степени оподзоленностью, перегнойно-карбонатными насыщенными и выщелочными, дерново-подзолестными, дерново-лестными и др. На песках под сосняками лишайниковыми в условиях влажного климата побережья Байкала формируются железистые подзолистые почвы. Под “сухими” сосняками на песчаных отложениях бассейны Селенги К.А. Уфимцева выделяет песчано-дерновые слабооподзоленные и неоподзоленные боровые пески. На большое распространение боровых песков в Баргузинской котловине указывает Н.А. Ногина; на контактах со степью под сосняками она выделяет дерново-лесные и дерново-карбонатные почвы. Из приведенного краткого описания можно сделать вывод, что почвенный покров территорий, покрытых лесом, отличается большим разнообразием. 1.6. Растительность.

Изучение растительности Прибайкалья и Забайкалья, в том числе и лесной, относиться к началу ХХ века.

Интересные наблюдения о витимских лесах содержатся в книге А. Гайдука и А. Борисова, отмечавших что ход роста древостоев зависит от многих факторов - экспозиции и крутизны склонов, высоты местности над уровнем моря, почвенно-грунтовых условий и глубины залегания многолетней мерзлоты.

Сосновые насаждения, подобно лиственным, одноярусны и изреженные, занимают южные склоны.

Горный рельеф местности и связанные с ним изменения климатических и почвенных условий определяют вертикальную поясность в разделении растительности. Можно выделить четыре высотных пояса - степной, лесостепной, лесной (таежный) и гольцовый.

Степей много на юге республике, на севере они занимают обширные котловины и межгорные депрессии.

Лесостепь представлена неширокой переходной к тайге полосой березово-лиственнично-сосновых лесов и остепененных сосняков, часто разорванной, с растительными группировками разнотравных низкотравных степеней.

Таежный (лесной) пояс, в котором господствуют лиственничные, сосново-лиственничные и сосновые леса, имеет разное высотное положение. На севере нижняя граница тайги лежит на высоте 460-600м, к югу она поднимается до 1000-1500м.

Верхняя граница лесного пояса на севере определяется отметками 1100-1500м,на юге достигает высот 2200-2300м.

Лесной пояс через лиственничные и кедрово-лиственничные редколесья и заросли кедровогостланника переходит в гольцовый пояс, характеризующийся высокогорными растительными группировками.

Положение верхней границы леса и древесной растительности в разных районах Бурятии отличается большой изменчивостью. Почти половина территории республики безлесна, занята степями, гольцами и другими нелесными площадями, поэтому естественно, что её лесистость в целом меньше лесистости территории гослесфонда и составляет приблизительно 60%. Наибольшей лесистостью характеризуется Витимское плоскогорье, занятое почти сплошь лиственничной тайгой.

Баргузинская впадина и большая часть Баргузинского хребта, Гусино-Удинская цепь котловин и южная часть республики-малолесные районы.

Преобладающая часть лесопокрытой площади занята древостоями хвойных пород. На лиственные породы (берез и осин) приходится всего порядка 10% лесопокрытой площади.

Наиболее распространенные породы - лиственница даурская и сибирская, сосна и кедр.

Изреженность древостоев в подгольцевой зоне, на почвах многолетней мерзлоты, на контактах со степенью обусловлена физико-географическими и климатическими условиями и представляет нормальное, биологически устойчивое состояние древостоев.

Очевидно, целесообразно такие древостои, в отличие от редин, образовавшихся в результате хозяйственной деятельности, пожаров и т.п. и представляющих временное явление, относить к категории покрытых лесом площадей.

Учитывая обширность территории Бурятии (351,4 тыс.км2), сложность рельефа и климатических условий, многообразие представителей флоры и фауны, преобладание ценных высокопродуктивных хвойных пород (лиственница, сосна, кедр),выполняющих огромную водо-охранную, противоэрозионную и климаторегулирующею функцию, налицо факт необходимости повышения уровня противопожарных мероприятий, в частности, усовершенствование системы обнаружения и прогнозирования лесных пожаров, в целях повышения эффективности охраны лесов.

Актуальность и влажность проблемы в данном регионе, обуславливает выбор темы дипломной работы. ГЛАВА 2 ОЦЕНКА ПОЖАРНОЙ ОБСТАНОВКИ НА ПРИМЕРЕ ЗАБАЙКАЛЬСКОЙ АВИАБАЗЫ. 2.1 . Пространственные характеристики лесных горючих материалов . Регулярные циклические изменения климатических и погодных условий вызывают соответствующие периодичности в процессах возникновения и развития лесных пожаров.

Существование сезонного хода атмосферных процессов и смены фенологических фаз растительности, а также определенных сроков наступления и окончания пожароопасных сезонов дает основания предполагать существование в рамках каждого широтного пояса специфической временной структуры горимости лесов. Это предположение подтверждается результатами анализа сезонной динамики числа лесных пожаров на территории республики Бурятии.

Суточный ход атмосферных процессов, зависящих от календарной даты и географической широты местности, обуславливают существование суточной динамики условий возникновения и развития пожаров, а следовательно, и определенной суточной структуры горимости лесов.

Анализ динамики условий возникновения и числа пожаров свидетельствуют о хорошей согласованности этих процессов и суточного хода горимости.

Наряду с общими закономерностями процессов возникновения и развития лесных пожаров существуют локальные развития, обусловленные местными особенностями: структурой ЛФ, рельефом местности, степенью освоенности территории и т.д. они приводят к существованию специфических особенностей в структуре горимости лесов различных регионов.

Наиболее заметное влияние локальные особенности оказывают на пространственную структуру горимости лесов в зависимости от распределения лесных горючих материалов и источников огня. Их распределение является специфическим для каждого конкретного района и отличается высокой стабильностью в течении достаточно продолжительного интервала времени.

Высокая стабильность пространственного распределения источников огня обусловлена значительной инертностью каждого региона, то есть количеством и дислокацией населенных пунктов, структуры и параметров транспортной сети, численности и состава населения. Под пожароопасным сезоном понимается часть календарного года в течении которого на охраняемой территории возможны возникновения лесных пожаров.

Возможность их возникновения определяется текущим влагосодержанием ЛГМ, динамика которого обусловлена ходом погодных условий и последовательной сменой фенологических фаз растительности. При использовании данных учета лесных пожаров, сроки наступления и длительности пожароопасного сезона отождествляются, как правило, со сроками наступления и длительностью периода фактической горимости.

Началом сезона в этом случае считается день возникновения первого пожара, а концом сезона - день ликвидации последнего пожара.

Отождествление пожароопасного сезона с периодом фактической горимости правомерно только при достаточно большом количестве источников огня, когда вероятность возникновения, на анализируемой территории, хотя бы одного пожара, близка к единице даже при слабой воспламеняемости напочвенного покрова.

Последнее условие зависит от размеров анализируемой территории и плотности источников огня.

Пожарная безопасность территории Забайкальской авиабазы считается высокой. Это обусловлено множеством открытых участков (вырубок, гарей, редин), а также вейниковых и лишайниковых лугов. Для Восточной Сибири, в целом, и Забайкальской авиабазы, в частности средний класс пожарной опасности лесной площади в настоящее время составляет П,9. Из-за вмешательства человека в природную среду (рубки, костры, окурки и т.д.) коэффициент пожарной опасности территории имеет тенденцию к возрастанию. Для расчета класса пожарной опасности, в авиабазе применялось шкала проф.

Нестерова, с учетом специфики климата Забайкалья и оз.

Байкал. Длительные метеорологические наблюдения показывают, что средняя многолетняя характеристика пожарной опасности территории Забайкальской авиабазы по условиям погоды в пятилетии 1994-1998г. составляет 39,2% с высоким (Ш-У) классом пожарной опасности.

Анализ многолетних рядов распределения лесных пожаров по календарным датам показывает, что длительность периода, охватывающего 95% возникающих лесных пожаров, может быть определена в виде нормально распределенной случайной величины: 2.1.1. где - среднее значение длительности пожароопасного сезона. - стандартное отклонение длительности пожароопасного сезона. - географическое широта местности.

Выборочная дисперсия длительности пожарного сезона варьирует в достаточно широких пределах, не проявляя каких-либо тенденций к убыванию или возрастанию с географической широтой местности, что дает основания для принятия гипотезы о равенстве дисперсии в различных широких поясах.

Усредненное по всей обслуживаемой авиацией территории ЛФ стандартное отключение длительности пожароопасного сезона вычисляем по формуле средней квадратической погрешности: 2.1.2. Средняя продолжительность пожароопасного сезона составляет 176 дней, отсюда стандартное отключение длительности пожароопасного сезона составляет 1 день.

Стандартное отключение даты наступления пожароопасного сезона составляет 8 дней. 2.2. Распределение пожаров и погодных факторов по месяцам пожароопасного сезона.

Анализ погодной обстановки в период, предшествующий пожаром, показывает, что из всех факторов, которые оказывают влияние на лесопожарную обстановку, метеорологические факторы являются определяющими.

Основными из них являются: температура, влажность воздуха, ветер и лесных пожаров наступает тогда, когда эти изменяющиеся факторы становятся экстремальными. допустим, что Рв - вероятность возникновения пожара. тогда Рв находится в функциональной зависимости от метеорологических факторов и можно записать: 2.2.1. Учитывая сложность этой зависимости условно обозначим: Pt, Pp, ... Pn, где Pt - вероятность возникновения пожара при температуре выше критической, т.е. t>t кр ; Pp - вероятность возникновения пожара при низкой влажности Р Pn - вероятность возникновения пожара от n других факторов. Все вышеперечисленные вероятности находятся в зависимости, например, повышение температуры приводит к уменьшению влажности воздуха и это способствует более быстрому высыханию ЛГМ, что приводит к повышению вероятности возникновения пожаров, при наличии источника огня, Ветер также способствует более быстрому высыханию ЛГМ. Выпадение осадков более 1мм - вероятность возникновения пожара на данной территории становится равной нулю. По теореме умножения вероятностей имеем: Рв=Pt х Pp ... Pn. Вероятность возникновения пожара высока в том случае, когда Рв>Pкр и низкая, когда Рв Чтобы проанализировать влияние метеорологических факторов на лесные пожары, рассмотрим статистические данные за 5 лет в течении пожароопасного сезона и средние многолетние погодные показатели, приведя их все в вероятностном выражении.

Таблица 2.2.1. Распределение пожаров по месяцам пожароопасного сезона.

Таблица 2.2.2. Распределение среднемесячной температуры воздуха по месяцам пожароопасного периода, о С.

Таблица 2.2.3. Распределение среднемесячного количества осадков по месяцам пожароопасного сезона, мм.

Таблица 2.2.4. Распределение среднемесячного значения комплексного показателя по месяцам пожароопасного сезона, в целых единицах.

Проведем анализ распределения числа пожаров и температуры воздуха, осадков, комплексного показателя, по месяцам пожароопасного сезона. Из графиков видно, что с увеличением температуры воздуха, растет количество лесных пожаров, пик которых приходится на май. Это можно объяснить следующим причинам: снежный покров на большей части Бурятии сходит к концу марта, при этом снег не только тает, но и испаряется в больших количествах, почти не образуя талой воды.

Повышение температуры воздуха приводит к усиленному высыханию ЛГМ и появлению сухой прошлогодней травы. В апреле-мае колхозы и совхозы проводят сельхозпалы, местное население устремляется в лес, т.к. в это время ещё нет гнуса, жгут костры, курят - все это приводит к резкому увеличению числа пожаров антропогенного характера. После пика майских пожаров, количество их резко идет на убыль, не смотря на то, что все остальные синоптические показатели увеличиваются.

Причина здесь в том, что как только осуществляется переход среднесуточной температуры воздуха через +10 о С, сразу же начинается период активной вегетации: появляется молодая трава, листья, снижая опасность возгорания лесной подстилки и напочвенного покрова. С повышением температуры, растет и количество осадков, что является характерной особенностью климата Бурятии. Так июль, август является самым дождливыми летними месяцами.

Сочетание этих факторов привадит к снижению количество лесных пожаров в летнее время. В дальнейшем, с наступлением осени, регулярные и обильные осадки, понижение температуры воздуха, сводят пожарную опасность к минимуму, и к началу октября случаи возгораний в лесу становятся единичными. В итоге среднестатистическим числам окончания пожароопасного сезона на территории, обслуживаемой Забайкальской авиабазой, является 8 -го октября. Из таблиц и графиков распределения пожаров по месяцам пожароопасного периода и значения комплексного показателя, видно, что на территории обслуживаемой Забайкальской авиабазой, максимальное количество пожаров приходится на май, и составляет ~37% от общего числа пожаров.

Данное обстоятельство требует мобилизации соответствующего количества сил и средств для обнаружения и борьбы с лесными пожарами, особенно в южной и юго-восточной частях авиабазы, т.к. количество возгораний там наибольшее (УланУдэнское, Хоринское, Новоселенчинское, Бигурское, Закаменское, Кабанское и другие авиа отделения). 2.3. Распределение лесных пожаров по причинам возникновения.

Таблица 2.3.1.

Анализ пожаров показывает, что основная масса данных возгораний произошла неподалеку от населенных пунктов, и, как правило, в выходные дни. Такие небрежное и халатное обращение с огнем в лесу местным населением вызвано тем, что в последнее время, в связи с резким сокращением финансирования отрасли, сократилась и агитационно-воспитательная работа с подрастающим поколением в различных учебных заведениях и с местным населением, что повлекло за собой безответственное поведение людей на природе.

Второй причиной возникновения пожаров явилось, так называемые “сухие грозы”. Это вызвано тем, что большая часть территории Забайкальской авиабазы имеет горный рельеф. Здесь надо оговориться, в настоящее время выявление пожаров от гроз носит субъективный характер. в связи с этим должна использоваться система локализации молний включающаяся в необходимый момент. На третьем месте находятся пожары вызванные сельхозпалами.

Основной причиной данного рода пожаров можно считать нарушение технологии проведения сельхозпалов, такие как: несоблюдение сроков проведения, недостаточная контролируем ость, нехватка средств и оборудования для контроля и ряд других причин (метеоусловия и т.п.). Четвертое место занимают невыясненные причины. это показывает, что Забайкальская авиабаза не располагает достаточными средствами для расследования причин пожаров, а также подчеркивает сложность определения причин возгораний. Пятой и шестой причиной возникновения пожаров явились лесозаготовки и экспедиции, но число данных пожаров незначительно.

Описание выше распределения можно выразить уравнением регрессии: Рв =0,0005Х 1 + 0,002Х 2 + 0,004Х 3 + 0,039Х 4 + 0,106Х 5 + 0,849Х 6 2.3.2. где: Рв - вероятность возникновения лесных пожаров, Х 1 - возникновения пожаров от экспедиций; Х 2 - возникновения пожаров от лесозаготовок; Х 3 - возникновения пожаров по невыясненным причинам; Х 4 - возникновения пожаров от сельхозпалов; Х 5 - возникновения пожаров от гроз; Х 6 - возникновения пожаров по вине населения. 0,0005; 0,002; 0,004; 0,039; 0,106; 0,849 - коэффициенты, показывающие силу влияния факторов. 2.4. Спектральные характеристики лесных горючих материалов. При всем многообразии лесных горючих материалов (ЛГМ), имеются различные факторы, чрезвычайно изменчивые по времени. Они также связаны с влагосодержанием ЛГМ. Существует определенная зависимость спектральной отражательной способности ЛГМ от состояния их поверхности. Как правило, важные поверхности обладают меньшей яркостью по сравнению с сухими, причем степень понижения отражательной способности у разных образований оказалась различной.

Отражательная способность мокрых поверхностей в 2,7 раза понижается по сравнению с сухими поверхностями ( в видимой части спектра). Изучение спектральной отражательной способности сухого и влажного сфагнумового мха подтверждают, что сухой мах в среднем в 2,5 раза ярче влажного. 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 400 500 600 700 800 900 рис. 2.4.1. Отражательная способность мокрых и сухих поверхностей. При сравнении между собой кривых отражения травяных покровов с одной стороны и лесных насаждений с другой стороны, было замечено, что в видимой части спектра кривые отражения некоторых видов травяной растительности и лесных насаждений совпадают и, следовательно, не могут быть достаточно четко разделены.

Тесная связь прослеживается между спектральной отражательной способностью и патологическим состоянием лесной растительности.

Данные о спектральной отражательной способности необходимы для получения достоверных корреляционных связей между характером объекта и его яркостью по спектру.

Спектральные отражательные характеристики природных образований несут в себе специфическую информацию о поверхности земли и являются основой дистанционных методов ее исследования. Поток лучистой энергии, прошедший атмосферу земли, изменяется по интенсивности и спектральному составу.

Наиболее важное значение для дистанционных методов имеет отраженная энергия, которая слагается из энергии излучения, отраженного непосредственно поверхностью объекта, и энергией излучения, рассеянного внутренними структурными частями объекта.

Информация о спектральных отражательных свойствах объекта заложено в рассеянной энергии излучения. эта рассеянная внутренними элементами радиация - результат взаимодействия падающего излучения с внутренним содержанием объекта.

Кривые спектральных коэффициентов яркости у всех древесных пород в вегетативный период имеют примерно одни и те же закономерности. Это характерно и для нелесных и непокрытых лесом площадей.

Кривые спектральной яркости объектов неживой природы такой закономерности не имеют. 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 400 500 600 700 800 900 рис. 2.4.2. Кривые спектральной яркости некоторых древесных пород. 1 0,75 0,50 0,25 0 0,5 1,0 1,5 2,0 рис. 2.4.3. Кривые спектральной яркости объектов неживой природы. Для них характерна форма кривых коэффициентов спектральной яркости с максимумом в зеленой зоне спектра 540нм...580нм и минимумом в сине-фиолетовом 400нм...470нм и красном 680нм...690нм зонах спектра. оптические характеристики различных растений не идентичны и определяются составом и состоянием пигментов, растительных и покровных тканей, морфологией растения в целом, возрастом, экологическими условиями. неодинаковы и отражательные свойства различных частей растений, их совокупностей. Эти различия более четко выражены в узких зонах спектра.

Молодые хвоя и листья характеризуются большей отражательной способностью.

Растения, произрастающие в благоприятных условиях, характеризуются меньшими коэффициентами яркости, а их кривые имеют более четко выраженный характер в зеленой зоне спектра. С ухудшением условий коэффициенты яркости растений, как правило, возрастают. Более высокие коэффициенты яркости у растений, произрастающих в условиях меньшей освещенности.

Поскольку оптические свойства древесных и кустарниковых пород в видимой области спектра обуславливаются в основном хлорофиллом, содержащимся в листьях и хвое, то в период вегетации интегральные кривые коэффициентов спектральной яркости различных древесных пород, произрастающих в однородных лесорастительных условиях, мало различаются по форме. В инфракрасной области спектра различия в спектральной яркости крон основных древесных пород более значительны. При этом можно выделить 2-е группы древесных пород: 1-я группа - с повышенной спектральной яркостью, когда находиться в пределах 0,6...0,7 (лиственница, осина, береза); 2-я группа - с более низким значением (сосна, ель). В связи с этим при съемке в инфракрасной области спектра тоновые различия между группами древесных пород более существенны. В частности, эти различия надежно позволяют различать хвойные породы от лиственных. В инфракрасной зоне спектра спектральными коэффициентами яркости существенно отличаются от здоровых деревьев поврежденные вредителями, пожарами и сухостойные деревья. К настоящему времени достаточно подробно изучены свойства ЛГМ, их роль в возникновении и распространении лесных пожаров. При традиционном описании свойств ЛГМ, обычно определяется среднее по площади значения теплофизических параметров и их дисперсии.

Количественные закономерности распределения ЛГМ на поверхности почвы, как правило, не рассматриваются. Между тем, горизонтальная неравномерность слоя ЛГМ играет важную роль при распространении лесных пожаров, особенно в тех случаях, когда не сплошной, а разделен негоримыми разрывами. В случае сплошного слоя его структура играет заметную роль при сравнительно невысоких показателях засухи, когда горимыми становятся только отдельные участки слоя ЛГМ и распространение лесного пожара зависит от возможного перехода огня от одного горимого участка к другому. Кроме того, концепция свойств ЛГМ в значительной мере определяет выбор математической модели, описывающей распространение горениях при лесных пожарах.

Перспектива достаточно полного изучения характеристик пространственной неоднородности ЛГМ связана с использованием дистанционных методов исследования лесов.

Разрабатываются методики и алгоритмы обработки реализации физических полей, для оценки горизонтальной структуры слоев ЛГМ. 2.5. Распознавание лесных горючих материалов по спектральным признакам и основные принципы создания распознающей системы. В настоящее время при достаточном уровне развития дистанционных методов исследования, можно достаточно полно изучить пространственную неоднородность ЛГМ. Сейчас изучаются различные физические поля, на основе их анализа можно судить о строении и состоянии ЛГМ. Большой объем информации о растительности может быть получен в инфракрасном, а также в сантиметровом диапазонах. На основе анализа ИК снимка получили пример оценки горизонтальной структуры слоев ЛГМ. Было установлено, что поле влагосодержания ЛГМ может считаться однородным и изотропным, а его структура описывается уравнением нормированной автокорреляционной функцией: 2.5.1. где , , и - координаты текущей и фиксированной точек на плоскости; =1,5м - показатель затухания; =9,2м - период пространственной периодической составляющей поля. Эта функция позволяет определить наиболее характерные пространственные величины, которые присутствуют в случайном процессе излучения леса.

Распознающая система производит серию измерений образа подлежащего классификации и сравнивает эти измерения с набором “типичных образов” в “словаре образов”. Совпадение или наиболее близкое совпадение с элементом словаря дает желающую классификацию.

Естественный Рецептор Классификатор объект (датчик) (блок принятия Результат решения) рис. 2.5.1. Модель системы распознавания ЛГМ по спектральным признакам. Выход рецептора - набор n измерений, каждое из которых относится к одному из каналов сканера, которые делаются одновременно. Любой объект в пространстве может быть представлен n - компонентным вектором измерений х, х=[ ], где х i соответствует измерению в i-ом канале сканера.

Классификатор относит вектор измерений к одному из множеств предварительно определенных классов.

Задача проектирования классификатора образов состоит вначале из разбиения пространства измерений (лесных горючих материалов) на области решения так, чтобы каждый тип ЛГМ относился к данному различному классу, который может отождествлять любой вектор измерений как принадлежащий к классу, соответствующему той области решения, в которую он попадает. Пусть мы имеем m классов горючих материалов и определены соответствующие этим классам области решения. Пусть мы можем найти множество функции Х, называемых дискриминантными, которые обозначим , обладающими теми свойствами, что имеет большее значение, чем все стальные дискриминантные функции, всякий раз, когда Х - точка в i-ой области решения. Если мы хотим классифицировать любую точку Хи, то есть определить, к какой области решения она относится, то нам надо вычислить только . Точка Хи принадлежит к классу имеющему наиболее значение . Правило классификации заключается в следующем: пусть Wi обозначает i-ый класс; решаем, что , если и только если для всех j=1,2...m. Действительно две дискриминантные функции могут иметь равные значения только в точках, лежащих на границе раздела областей решения. Для этих случаев определяем правила разрешения неопределенности.

Дискриминантные функции вычисляют на основе информации, выделенной из набора обучающих образов, то есть векторов измерений с известной классификацией, которые считаются типичными представителями интересующих нас классов. обучающая процедура проста и выполняется автоматически, но сходимость к решению гарантирована только тогда, когда обучающиеся образы разделимы линейной границей. Но когда классы образов перекрываются, данный метод не подходит.

Поэтому для этих случаев используется статистический подход для распознавания ЛГМ в силу ряда горючих материалов для классификации спектральных измерений с неизвестной идентификацией. Если число возможных значений данных велико, для записи в память ЭВМ гистограммы может потребоваться очень много места. Число ячеек памяти, необходимых для записи n-мерной гистограммы, в которой каждое измерение может принимать Р значений, равно Р n . Один из способов разрешения этой трудности - предположить, что функция распределения вероятностей может быть адекватно аппроксимирована кривой, имеющей простую функциональную форму, например, нормальной функцией плотности вероятностей.

Функция распределения вероятностей для класса i, оцененная по обучающим выборкам имеет вид: 2.5.2. - оценка дисперсии; - оценка математического ожидания.

Сделав такое параметрическое предположение о том, что функция вероятности любого класса может быть аппроксимирована нормальной функции плотности, мы должны хранить в ЭВМ вместо всей гистограммы только математическое ожидание и дисперсии каждого класса.

Использование матричной записи [ ], позволяет получить очень компактное выражение формул двухмерной или n-мерной функции плотности вероятностей. Для общего случая n-мерных данных: Тогда многомерная n-мерная функция плотности может быть записана так: 2.5.3. где Х - вектор данных; Ui - вектор математического ожидания; - ковариационная матрица для класса i; - определитель ковариационной матрицы ; - траксионированный вектор (Х-Ui). Предполагая, что n-мерная гистограмма частотного определения для каждого класса допускает аппроксимацию многомерной нормальной функцией плотности, мы получаем возможность описать классы ЛГМ с помощью их векторов математических ожиданий и ковариационных матриц.

Однако при использовании этого предположения нужно уделить внимание двум вопросам. Во-первых, при обучении образов должны быть адекватные обучающие выборки, позволяющие оценить математические ожидания и ковариационные матрицы каждого класса ЛГМ. Во-вторых, имеются случаи, когда это предположение отвергается с полной очевидностью. Пусть мы имеем m классов горючих материалов. Пусть Р(Х/Wi) - функция плотности вероятностей, зависящая от вектора Х, при условии, что Х принадлежит горючим материалам класса i. Пусть Р(Wi) - априорная вероятность класса i, то есть вероятность наблюдения образа из класса i, независимо от любой другой информации.

Решающее правило по максимуму правдоподобия.

Примем решение , если и только для всех j=1,2...m 2.5.4. Набор произведений , образует набор дискриминантные функций, а теперь определим эти функции. Для начала определим множество функций для m классов ; j=1,2...m, где - потери вызванные классификацией образов из класса j в классе i. Основная наша задача - минимизация средних потерь для всего набора предстоящих классификаций или байесовская оптимальная стратегия. Для данного типа горючих материалов Х средние потери при отнесении Х к классу i вычисляем по формуле: 2.5.5. где - условная вероятность того, что Х принадлежит классу j. Соотношение между совместными и условными вероятностями 2.5.6. Подставив выражение 2.5.6. в 2.5.5., имеем 2.5.7. Это выражение приводит к набору дискриминантные функций, если применить три правила: 1. Минимизация набора функций эквивалентна максимизации тех же функций с обратным знаком; 2.Подходящий набор функций потерь 2.5.8. то есть стоимость равна 0, при правильной классификации и равна 1, при ошибке; 3. Если { }- набор дискриминантные функций, то применение любой монотонной функции к этому набору дает эквивалентный набор дискриминантных функций { }, то есть использование любого из этих наборов приводит к одинаковым результатам классификации.

Байесовская оптимальная стратегия требует принятия классификационных решений, минимизирующих 2. .7.Если применим правило 1, то эквивалентной стратегией будет минимизация взятого с обратным знаком уравнения 2.5.7. Пусть 2.5.9. и пусть стратегия классификаций заключается в том, что Х относится к классу i, для которого максимальна.

Используя правила 2 и 3 упростим 2.5.9. Прежде всего, подставляя “нуль единичную” функцию потерь в 2.5.8., получим 2.5.10 При любом заданном Х величина Р(Х)=const, что дает эквивалентный набор дискриминантных функций 2.5.11 Простой закон вероятности дает 2.5.12 что можно представить как , или подставляя полученный результат в 2.5.11, получим , поскольку Р(Х)=const при фиксированном Х преобразует это выражение к требуемому набору дискриминантных функций 2.5.13 Если функции распределения вероятностей, связанные с классами горючих материалов, представляют собой многомерные нормальные функции плотности, то дискриминантные функции выражаются так: 2.5.14 Система распознавания образов классифицирует каждый класс горючих материалов, представленных ей, в один из классов, для распознавания которых она была создана, то есть в один из классов, для которого была определена дискриминантная функция, Но при дискриминантнном зондировании имеется некоторое число точек, принадлежащих классификацируемой области, которые не относятся ни к одному из этих классов. Хотя эти точки не могут быть классификацированы из-за отсутствия дискриминантной функции, классификатор можно заставить обнаружить их, если спектрально они заметно отличаются от точек действительных классов. Это выполняется с помощью так называемого метода установления порога, в котором значение вероятности Р(Х/Wi) сравнивается с порогами, заданным нами. Если значение вероятности меньше порогового значения, то точка данных относится к классу отказов. рис.2.5.2. Установление порога. Одной из причин использования статистических методов в применении распознавания образов при дистанционных исследованиях является возможное перекрывание классов ЛГМ, подлежащих квалификации.

Основная цель этих методов - минимизировать вероятность ошибки. которая может служить критерием для создания эффективного классификатора.

Вероятность ошибки мы определяем так. Пусть мы имеем одно доступное дистанционное измерение. Наша задача разделить два класса ЛГМ, имеющих функции плотностей вероятностей . Умножая значения кривых на априорные вероятности этих классов ЛГМ, определим вероятность ошибки по формуле: 2.5.15 где составляющая ошибки Е 12 - вероятность, связанная с классификацией наблюдений в класс1, когда они в действительности они принадлежат классу 2; Е 21 - вероятность классификации наблюдений, принадлежащих классу 1, в классе 2. Наглядно вероятность ошибки распознавания изображена на рис.2.5.3. рис. 2.5.3. Заштрихованная область отражает вероятность ошибки. Пусть стоимость использования всех доступных каналов сканера слишком высока и, кроме того, разумный выбор некоторого поднабора каналов обеспечит достаточную точность классификации, эта операция получила название - отбор признаков. Выбор каналов осуществляется следующим образом.

Решение этой задачи требует сравнения альтернативных поднаборов измерений спектральных признаков на основе оценки качества классификации, которую они могут обеспечить.

Сравнивать необходимо на основе вероятности ошибки классификатора, а также принимая во внимание стоимость классификации ЛГМ. Вероятность ошибки тесно связана с областью, лежащей ниже функции распределения вероятностей в зоне перекрытия.

Количественной мерой степени разделения функций плотности служит нормализованное расстояние, определяемое по формуле: 2.5.16 где dнорм - мера статистической разделимости классов ЛГМ. Чем больше статистическая разделимость классов, тем меньше вероятность ошибки. Более эффективной мерой статистической разделимости является J-M расстояние и определяется по формуле: 2.5.17 J-M расстояние - мера средней разности между функциями плотности для двух классов, разумный способ измерения разделимости классов ЛГМ. Пусть классы горючих материалов имеют нормальные функции плотности, тогда 2.5.17 приведем к виду: 2.5.18 где 2.5.19 Член с отрицательной экспонентой в уравнении 2.5.18 дает экспоненциально уменьшающийся вес возрастающим разностям между функциями плотности классов горючих материалов. В результате J-M расстояние имеет “насыщающее” поведение. рис. 2.5.4. J-M расстояние и вероятность правильного распознавания как функции нормализованного расстояния. а - J-M расстояние J; б - вероятность правильного распознавания Рс (%). Эффект с отрицательной экспонентой, которая позволяет приобретать J-M расстоянию насыщающее поведение, позволяет использовать J-M расстояние для распознавания многих классов ЛГМ. J-M расстояние позволяет определить границы вероятности ошибки, например для двух классов горючих материалов с равными априорными вероятностями.

Вероятность ошибки ограничивается 2.5.20 Исходная информация может содержать много информации, не приносящей пользы в процессе классификации и даже затрудняющей его. Это для нас шум.

Выделение признаков выполняет две функции: - отделение полезной информации от шума; - сокращение размерности данных с целью упрощения вычислений, выполняемых классификатором.

Принимая во внимание, что время, необходимое для выполнения умножений, дает подавляющий вклад в общее время каждой классификации, время классификации пропорционально (n+1)х n, где n - размерность данных.

Использование блока выделения признаков дает значительное сокращение стоимости классификации.

Естественный Рецептор Блок Блок объект (датчик) выделение принятия Результат признаков решения рис. 2.5.5. Модель системы распознавания образов с блоком выделения признаков.

Существует три метода выделения признаков при распознавании различных классов ЛГМ: - подмножества; - отношения; - линейные комбинации.

Подмножества: нахождение подмножеств признаков - просто отбор признаков, блок выделения признаков передает m измерений, подавляя оставшиеся.

Отношения: в этом случае каждый компонент вектора признаков - отношение двух измерений образа, то есть Линейные комбинации: каждый из m компонентов вектора признаков (m 2.5.21 где все - константы. Для записи 2.5.21 можно использовать векторное (матричное) обозначение: Эти методы выделения признаков, которые используются для построения блока выделения признаков системы распознавания образов относительно просты и снижают стоимость системы распознавания лесных горючих материалов по спектральным признаком. 2.6. Выбор диапазонов спектра изучения.

Лесной пожар представляет собой очень мощный и сложный источник изучения, точный расчет интенсивности спектрального состава которого, представляет весьма сложную теоретическую задачу. В большинстве случаев лесные пожары в начальной стадии носят низовой характер, т.е. сгорают: сухая трава, лесная подстилка из опавших листьев, хвои и сучьев, подрост и подлесок.

Высота пламени в этих случаях достигает 2-3м, при ширине горящей кромки 0,5-1,5м.

Температура пламени колеблется в пределах 600-1200 о С на кромке пожара, охватывающей по периметру выгоревшую площадь с температурой 80-120 о С. В лесном пожаре можно выделить по крайней мере четыре изучающих компонента, имеющих различный спектральный состав излучения: раскаленную твердую поверхность горящей древесины, угли, пламя и дым. Все они вносят свой вклад в суммарный спектральный состав изучения лесного пожара, но вклад каждого компонента различен.

Раскаленная поверхность горящей древесины (1400-1500К) и угли имеющие различную температуру - это источники с непрерывным распределением энергии излучения по спектру, т.е. по длинам волн. Пламя же лесного пожара весьма сложный источник излучения, имеющий полосовую структуру распределения энергии по длинам волн.

Излучаемая пламенем энергия приходится главным образом на длины волн, соответствующие полосам поглощения веществ, содержащихся в пламени.

Продукты, выделяемые при сгорании древесины ( в основном это водяные пары и углекислый газ), имеют в ближней инфракрасной (ИК) зоне спектра несколько характерных полос поглощения с центрами на длинах волн порядка: 1,3; 1,87; 2,7; 3,6; 6,3 мкм для воды, и 2,7 и 4,3 мкм для углекислого газа.

Интенсивность каждой спектральной полосы меняется в зависимости от температуры пламени. Кроме того внутри пламени имеются несгоревшие частицы, дающие в дополнение к полосовой структуре непрерывную составляющую излучения как в видимой, так и в ИК зонах спектра.

Суммарный полосовой состав излучения пламени весьма сложен и непрерывно изменяется во времени, поскольку из-за турбулентности Среды в зоне горения наблюдаются различные его участки. Таким образом на непрерывную составляющую изучения раскаленной древесины и углей накладывается случайная полосовая составляющая пламени.

Наконец, последний излучающий компонент - дым (совокупность остывающих твердых мелких частиц, взвешенных в нагретом воздухе), также являются с непрерывным спектром.

Температура дыма значительно ниже температуры пламени, поэтому собственное излучение этого компонента расположена только в инфракрасной части спектра. Дымы рассеивают и поглощают более коротковолновое излучение пламени, углей и горящей древесины. Из-за присутствия дыма интенсивность излучения и спектральный состав излучения лесного пожара являются сложными функциями изменяющимися во времени и зависящими от многих факторов.

Исследование характеристик ИК излучения лесного пожара и его отдельных элементов является исходным звеном в процессе создания аппаратуры дистанционного обнаружения лесных пожаров. Любой процесс происходит на основе использования определенных законов. В данной дипломной работе необходимо рассмотреть законы излучения в инфракрасной области спектра и пропускание этого излучения атмосферой Излучение абсолютно черного тела описывается следующими законами: I Закон Планка - определяет теоретически распределение энергии в спектре излучения 2.6.1. где - спектральный радиационный выход энергии; - излучательная способность (коэффициент излучения), безразмерная величина; - первая константа излучения, 3,7413х10 8 Вт х мкм 4 /м; - длина волны излучения, мкм; - вторая константа излучения - 1,4388х10 4 мкм х К; - абсолютная температура излучения, К. П Закон Стефана - Больцмана 2.6.2. где - радиационный выход энергии; - постоянная величина - 3,14; - постоянная излучения Стефана-Больцмана, =5,6693х10 -8 Вт/м 2 х К 4 . Ш Закон Стефана Больцмана-Планка 2.6.3. где - интегральная плотность излучения АЧТ; - постоянная излучения Планка. При прохождении через земную атмосферу тепловое излучение поглощается и рассеивается молекулами газа, скоплениями молекул (аэрозолями) и парами воды.

Ниженазванные молекулы поглощают ИК излучение в полосах спектра с центрами, соответствующими указанными длинам волн (перечислены в порядке важности): воды (2,7; 3,2; 6,3 мкм), углекислого газа (2,7; 4,3; 15 мкм); озона (4,8; 9,6; 14,2 мкм), закиси азота (4,7; 7,8 мкм), окиси углерода (4,8 мкм) и метана (3,2; 7,8 мкм). Наиболее сильно излучение поглощается парами воды, углекислым газом и озоном.

Полосы с центрами 2,7 и 15 мкм (СО 2 ) и с центром 6,3 мкм (водяной пар), поглощающие излучение, ограничивают пропускание излучения атмосферой в диапазоне длин волн 2-20 мкм, определяя положение двух окон прозрачности: 3,5-5 и 8-14 мкм. На данных длинах волн коэффициент пропускания атмосферы определяется законом Бцера Ламберта 2.6.4. где L - дальность от объекта излучения до объекта измерения этого излучения, м. При этом выбор более узкого спектрального интервала 3,5-4 мкм или 4,5-5 мкм, позволяет избежать влияние полос поглощения Н 2 О и СО 2 с центрами соответственно 3,2 и 4,3 мкм.

Необходимо отметить, что тепловое излучение при земной температуре состоит из собственного излучения, обусловленного переходами между колебательными и вращательными энергическими излучениями от других нагретых источников. Для обнаружения объекта необходима разница в температуре между фоном и объектом, которая регистрируется приемниками. 2.6.5 где С R - радиационный контраст, безразмерная величина; - радиационный выход энергии объекта; - радиационный выход энергии фона; разница лишь в единицах измерения рис. 2.6.1. Радиационный контраст в диапазоне 8-14 мкм в зависимости от разности температуры объекта и фона.

Значения , вычисленные при значениях окружающей температуры 300К и разности температур объекта и фона , для двух используемых окон прозрачности атмосферы:

Энергия ИК части спектра в сотни раз превышает энергию, излучаемую лесным пожаром в видимой части спектра. Так раскаленная поверхность древесины в видимом диапазоне спектра излучает всего 0,1%, а 99,9% приходится на инфракрасную часть.

Остывающие угли излучают в видимом диапазоне около 0,002% энергии, а в ИК 99,998%, то есть практически всю энергию.

Излучение дыма целиком расположена в ИК части спектра, поэтому для обнаружения, с искусственных спутников, лесных пожаров, используется инфракрасная аппаратура.

Оценка помехозащищенности космической Ик аппаратуры, предназначенной для обнаружения лесных пожаров, для простейшей амплитудной селекции приведена в статье Арцыбашева Е.С. и др. “Инфракрасная съемка лесных пожаров с высотных самолетов и искусственных спутников Земли”, результаты этой оценки приведены в таблице 2.6.1. При расчетах степени черноты принимались равными: для кромки лесного пожара 0,3-0,4; внутри кольца 0,9-0,95; фона - 0,8. Внешний диаметр пожара 100м считался постоянным.

Коэффициент запаса 4. Таблица 2.6.1.

Многоканальная ИК аппаратура способна на основе анализа спектрального состава излучения не только обнаруживать сам факт лесного пожара, но и в какой-то мере распознавать его фазу (возгорание, развитие и угасание). Целесообразность применения ИК аппаратуры, устанавливаемой на носителях космического или авиационного типа в том, что эта аппаратура способна обнаруживать лесные пожары и устанавливать степень пожарной опасности. Она может работать в светлое время суток, по отражаемому солнечному свету и в темное время суток, по излучению теплового поля подстилающей поверхности.

Возникновение лесного пожара в различных районах (в нашем случае в Забайкальской авиабазе) можно с определенной вероятностью предсказать до его появления по погодным условиям и состоянию лесных горючих материалов. А так же, исходя из того, что множество лесных пожаров, в засушливых (степных) районах лесов Бурятской республики, возникает от “сухих” гроз, а по информации, получаемой со спутников, можно наблюдать за глобальным развитием и перемещением грозовой деятельности над названным районам, с определенной вероятностью можно предсказать это возникновение очага загорания.

Изложенный материал позволяет оценить все особенности лесных пожаров и инфракрасной аппаратуры для их обнаружения и на основании спектральной интенсивности излучения пожара и окон прозрачности атмосферы выбрать три рабочих диапазона спектра излучения: 0,58-1,1 мкм; 3,55-5,0 мкм; 8-14 мкм. ГЛАВА 3 ПРОЕКТ КОСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 3.1. Требования к космической системе охраны лесов от пожара.

Космическая система контроля и охраны лесов должна обеспечивать получение информации о пожарной опасности в лесах охраняемой территории, об обнаруженных лесных пожарах и динамике их развития, о состоянии и качестве лесов. Для определения степени пожарной опасности, в соответствии с показателем Нестерова, необходимы данные о температурном режиме земной поверхности и атмосферы, наличии лесных горючих материалов (ЛГМ) и их состоянии - все эти параметры могут быть определены по результатам космической съемки земной поверхности. Для решения задач оценки состояния лесов в зоне обслуживания Забайкальской авиабазой (Бурятия) и прогнозирования пожарной опасности в данном районе, космическая система контроля и охраны лесов от пожаров должна удовлетворять следующим требованиям: 1. В области создания и эксплуатации космических аппаратов - носителей регистрирующих систем: повышение надежности функционирования космических систем и увеличение их ресурсов, включая жесткие требования к габаритам, массе, потребляемой мощности, учитывая сложные условия эксплуатации, такие как вибрации, значительные ускорения, перепады температуры, воздействие радиации и т.д. Для обнаружения и слежения за крупными пожарами целесообразно использовать космические аппараты, располагаемые на геостационарных орбитах.

Комплекс космических аппаратов должен обеспечивать получение изображения всего земного шара одновременно. 2. В области регистрирующих систем: создание комплекса регистрирующих систем, имеющих возможность работать при низких уровнях освещенности и в широком диапазоне изменения освещенности, обеспечивающих пользователей всей необходимой информацией, в соответствии с их заявками и требованиями; регистрирующая система должна иметь сравнительно узкую рабочую полосу частот, занимаемую сигналом и соответственно, высокую помехозащищенность; необходимо достижение высокого уровня автоматизации управления работой регистрирующих систем.

Влияющие на информативность изображений показатели регистрирующих систем могут быть разделены на 2 группы: I-оптические показатели: спектральная чувствительность, количество воспроизводимых градаций яркости и однородность их воспроизведения по полю изображения, четкость изображения и др. П - геометрические показатели: размер изображения, формат апертуры, мгновенное и общее поле зрения, захват на местности, нелинейные и геометрические искажения, разрешающая способность на местности и др.

Съемка Земли требует обеспечения для изображения заданной (как правило высокой) разрешающей способности. Под разрешением на местности понимается минимальный размер элемента местности, который разрешает аппаратура.

Основные трудности наблюдения за лесными пожарами из космоса - зависимость аппаратуры от облачности и дымовых образований.

Аппаратура должна обеспечить заданный уровень вероятности обнаружения лесных пожаров. К числу задач, которые должна решать регистрирующая аппаратура следует в частности отнести: изучение снежного покрова и его состояния в зависимости от различных природных и антропологенных факторов; оперативная оценка состояния растительного покрова; изучение облачного покрова в научных и прикладных целях, в том числе определение состояния облачности для организации искусственным путем осадков в районе массовых пожаров; обнаружение и контроль развития лесных пожаров и оценка ущерба. 3. В области систем и средств передач данных: создание надежных и емких носителей данных; создание надежных средств приема-передачи данных с использованием различных каналов связи; повышение пропускной способности каналов передачи данных (большого количества информации, содержащейся в одном кадре изображения); разработка для этой цели методов сжатия данных. 4. Система космических летательных аппаратов должна обеспечить определенную заданную оперативность и периодичность получения информации.

Оперативность определяется временем от момента обнаружения до момента принятия решения о выделении необходимых сил и средств для тушения пожара (до 30 мин). Периодичность получения информации должна составлять: при наблюдении за состоянием леса в районах с повышенной возгораемостью пожароопасный сезон - не менее 4-х раз в сутки; при наблюдении за динамикой развития пожаров и принятия решений для борьбы с ними - каждые 1-2 суток. 3.2. Параметры приемников ИК излучений.

Каждый приемник инфракрасных излучений (ИК) является преобразователем подающих на него лучистой энергии в электрический сигнал. В таких устройствах все количественные параметры непосредственно связаны с достаточно отчетливым выделением электрического сигнала на фоне возникающих в преобразующем устройстве шумов. Таким образом, успешная передача приемником информации о принятом им лучистом потоке определяется соотношением сигнал - шум.

Именно уровень шумов определяет главный параметр приемников излучений - пороговую чувствительность. - Пороговая чувствительность [Фпор] - определяется минимальным значением сигнала, различаемого на фоне шумов МЭШ=Фпор=Иш -2 , где Иш - напряжение шума. В этом случае полезный сигнал уже не различается.

Пороговая чувствительность Фпор [МЭШ] измеряется в Ваттах, отнесенных к единичной полосе пропускания . - Уровень напряжения шумов на выходе приемника [среднеквадратичное значение Иш -2 ]. - Интегральная чувствительность (коэффициент преобразования S) - есть отношение электрического сигнала на выходе приемника Ис, к суммарному лучистому потоку Ф, подающему чувствительный элемент приемника: S=Ис/Ф 3.2.1. Величину S измеряют в В х Вт -1 . Чем больше значение интегральной чувствительности приемника, тем меньшим может быть выбран коэффициент усиления усилительного устройства. - Спектральная чувствительность S( ), представляет собой коэффициент преобразования приемником монохроматических лучистых потоков Ф , зависящий в общем случае от длины волны : 3.2.2. - Относительная спектральная чувствительность приемника S ( ): 3.2.3. - Площадь чувствительного элемента S и Ф возрастают обратно пропорционально аn. - Обнаружительная способность Д*, это величина, обратная пороговой чувствительности приемника, измеренной при =1 Гц, и приведенная к единичной площадки чувствительного элемента 3.2.4 3.2.5. где W - спектральная плотность потока излучения или М - спектральный радионный выход. Вт 10 -5 10 -6 10 -7 10 -8 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 К рис. 3.2.1. Зависимость пороговой чувствительности Фпор сернисто-свинцового фоторезистора от температуры Т излучателя. В общем случае приемник излучений селективен, то есть чувствительность его распределена по спектру сообразно с его спектральной характеристикой (чувствительностью) S . 3.3. Детекторы излучения.

Детекторы излучения - решающие части любой системы дистанционного зондирования.

Спектральные компоненты излучения, полученные оптической части системы, попадают в детекторы излучения и переводятся в форму, подходящую для преобразования из в данные.

Природа детекторов излучения в системе дистанционного зондирования оказывает значительное влияние на качество получаемых данных.

Необходимо, чтобы аналитик представлял, как влияют на качество данных различные детекторы излучения, чтобы отклонения, вызванные детекторами, не принимались за аномалии объектов.

Фотонные и тепловые детекторы.

Обычно используемые в дистанционном зондировании детекторы излучения делятся на две обширных класса: фотонные и тепловые.

Тепловой детектор существенно изменяет свою температуру в ответ на падающее излучение, и в большинстве случаев его электрического сопротивление - функция температуры.

Преимущество тепловых детекторов в том, что их отклик не зависит от длины волны падающего излучения, они реагируют на излучение всех длин волн.

Недостаток в том, что тепловой детектор вообще не способен на быстрый отклик быстро меняющемуся входному излучению и, как правило, менее чувствителен, чем фотонный детектор.

Следует отметить, что фотонные детекторы способны на быстрый отклик поступающего излучения и поэтому часто используются в схемах детектирования систем дистанционного зондирования. По существу, фотонные детекторы основаны на том принципе, что приходящее излучение возбуждает носители электрических зарядов заставляя их переходить с одного энергетического уровня кристаллической решетки детектора на другой.

Считают, что носители зарядов, занимающие нижние энергетические уровни, находятся в валентной зоне кристаллического детектора. Если носитель заряда возбуждается и переходит на такой энергетический уровень, что он может свободно двигаться по всей кристаллической структуре детектора, говорят, что он находится в зоне проводимости.

Вследствие квантово-механических свойств прибора носитель заряда переходит с энергетического уровня валентной зоны на энергетический уровень зоны проводимости через “запрещенную” энергетическую зону. На рисунке 3. .1. дано схематическое представление такой структуры энергетических зон. рис. 3.3.1. Схема энергетической зоны фотонного детектора. Если рассматривать излучение с точки зрения квантовой механики, то можно говорить, о нем как о волновом или корпускулярном.

Рассматривая излучение с точки зрения его волнового характера, мы говорим о длине волны.

Однако рассматриваемая излучение как корпускулярное, мы говорим о “частицах”, называемых фотонами, каждый фотон обладает энергией, равной h , где hпостоянная Планка, - частота излучения. Этот двойственный характер излучения - один из основных принципов современной физики. Когда фотон (или квант) излучения попадает на фотонный детектор, носитель электрического заряда выбивается из валентной зоны и переходит в зону проводимости всякий раз, когда h больше или равно Еg, где Eg - “расстояние” в энергетическом смысле между валентной зоной и зоной проводимости.

Точнее, фактически получается два носителя зарядов. Один из них, носитель положительного заряда (“дырка”), остается на энергетическом уровне валентной зоны, носитель отрицательного заряда (электрон) двигается в зону проводимости. оба эти носителя зарядов способствуют образованию в фотонном детекторе электрического сигнала.

Поскольку электрон перемещается в зону проводимости только тогда, когда приходящий фотон имеет энергию h , большую или равную Еg, то детектор поглощает излучение и является непроницаемым для этого излучения.

Отклик фотонного детектора пропорционален числу носителей зарядов в зоне проводимости, то есть отклик пропорционален числу переходов электронов, вызванных приходящими фотонами.

Чувствительность детектора - мера электрического отклика (т.е. число электронных переходов) на Ватт приходящего излучения.

Поскольку фотонный детектор регистрирует так только когда , где С - скорость света, - длина волны, то отклик детектора имеет место всякий раз, когда: 3.3.2. Это выражение определяет пороговую длину волны детектора.

Мощность падающего пучка Ф определяется: 3.3.3. где Nф - число падающих на детектор за 1с фотонов; - энергия фотона. прямая относительность Nф, имеем 3.3.4. Чувствительность детектора будет: 3.3.5. где К - коэффициент пропорциональности; - квантовый выход.

Отсюда 3.3.6. где На рисунке 3.3.2. дан график этого отклонения. Для сравнения в той же системе координат приведен относительный отклик теплового детектора.

Отметим, что чувствительность теплового детектора не зависит от длины волны и меньше, чем чувствительность фотонного детектора в диапазоне длин волн, близких и . рис. 3.3.2 Идеальные отклики теплового и фотонного детекторов.

Вообще, как уже говорилось, максимум чувствительности фотонного детектора больше и быстрота реакции выше, чем у теплового. Чтобы покрыть широкую полосу длин волн, обычно необходимо несколько различных фотонных детекторов, поскольку они не могут обнаруживать излучение за пределами своих собственных пороговых длин волн. Кроме того, по мере того, как длина волны уменьшается, чувственность данного фотонного детектора снижается до такой величины, что обычно используются детекторы с более низкими значениями . Кристаллические материалы, которые часто используются для изготовления детекторов - это кремний, сульфид свинца, антимонит индия, ртутно-кадмиевый теллурий, свинцово-словянный теллурий и германий легированный ртутью или золотом. Чтобы выбрать детектор для данного диапазона длин волн, необходимо знать критерий качества датчика.

Аналитик данных дистанционного зондирования должен хорошо знать чувствительность и характеристику шума применяемых детекторов, т.к. это необходимо при выборе процедуры анализа данных, которые будут хорошо работать, несмотря на присутствие шума.

Хорошо, если этот критерий качества относительно прост для измерений и зависит только от материалов, из которого изготовлен детектор, а не от его размеров.

Качество детектора определяют две основные характеристики: чувствительность детектора, т.е. величина его отклика, и генерируемый им внутренний шум.

Первая характеристика количественная, определяется предыдущим уравнением Rф.

Последняя шум нежелательный сигнал, генерируемый внутри детектора из-за термически возбужденных, случайно генерируемых носителей зарядов.

Количественно, внутренний шум выражается в терминах мощности, эквивалентной шуму (МЭШ) детектора, определяемой как мощность, необходимая для получения отношения сигнал-шум детектора, равного 1. Поскольку обычно мы хотим, чтобы по мере улучшения детектора, критерий качества увеличивался, вводится другой символ - Д, обозначающий величину обратную МЭШ. Для многих детекторов величина МЭШ пропорциональна квадратному корню из площади, но как отмечено выше, желательно, чтобы критерий качества не зависел от площади детектора.

Поскольку определяем способность к обнаружению обозначенную Д*, как 3.3.7. где А - площадь детектора. Д* зависит от длины волны, ; электрической полосы частот, ВW; регистрирующей системы, подсоединенной к детектору и частоты работы, d, объединенных с детектором системой оптической обработки и усиления электрических сигналов. Тогда способность к обнаружению в функциональной форме выглядит так: Д*=Д*(d, ,B, W). После зрения иногда также определяется (обычно 2Пср). Фотонные детекторы должны работать и при температурах, значительно более низких, чем действительная радиационная температура объекта, излучение которого они обнаруживают. Это необходимо для того, чтобы термически индуцируемый, внутренне генерируемый шум детектора сделать существенно ниже действительной радиационной температуры сигнала. В ближней и средней ИК областях спектра обычно нет необходимости охлаждать детекторы до температуры ниже температуры окружающей Среды, поскольку наблюдаемая радиационная температура Солнца, которое является источником отраженной энергии, преобладающей в этой части спектра, гораздо выше температуры самого детектора.

Однако в дальней области спектра действительная радиационная температура объекта примерно равна температуре окружающей Среды и шумовой температуре детектора, поэтому детектор необходимо охлаждать до температуры значительно более низкой, чем окружающая Среда. В качестве охладителя часто используют жидкий азот, поскольку он более доступен.

Охлажденные жидким азотом детекторы работают приблизительно при температуре 77 К. Исходя из вышеизложенного, для аппаратуры, представленной в данной дипломной работе выбираем следующие два типа детекторов излучения: германий, легированный ртутью и германий, легированный золотом.

Германий, легированный ртутью Ge (Hg) Основные характеристики приемника: Используемый эффект - фотопроводимость р-типа; Температура, К - 35; max, мкм -11; Частота модуляции, Гц - 800 (60 о ); Д* (500 К, d), см х Гц 1/2 Вт -1 (черное тело) - 7 х 10 3 ; Д* max ( , d), см х Гц 1/2 Вт -1 - 3 х 10 10 ; Постоянная времени , мксек - Преобладающий шум токовый; Оптимальная частота модуляции, Гц - 1500. Ge(Hg) - наилучший детектор для работы приемника ИК излучения в окне прозрачности атмосферы 8-14 мкм.

Материал получают, выращивая кристаллы Ge в атмосфере, содержащей пары ртути.

Фотопроводимость р-типа обусловлена переходами между валентной зоной и уровнем, отстоящим на 0,077 эв от её верхнего края. Порог спектральной чувствительности - около 13,9 мкм.

Приемник требует охлаждения до Т=35 К, при Т=40 К Обнаружительная способность уменьшается вдвое. В качестве хладагентов можно пользоваться жидким гелием, водородом или неоном.

Сопротивление приемника при 30 К равно около 50 кОм, постоянная времени лежит в пределах от 0,1 до 1 мк.сек.

Германий, легированный золотом Ge (Au). Основные характеристики приемника: Используемый эффект - фотопроводимость р-типа; Температура, К-65; mах=4,7 мкм; Д*(500К,d), см х Гц 1/2 х Вт -1 (черное тело) - 1,7 х 10 10 ; Д*mах( ,d), см х Гц 1/2 х Вт -1 - 4 х 10 10 ; Оптимальная частота модуляции, Гц - >40; Постоянная времени , мксек - Преобладающий шум - токовый и генерационно-рекомбинационный. Ge(Au) - наилучший детектор для работы приемника ИК излучения в окне прозрачности 3,5-5 мкм. При введении в Ge(Au) - возникают 3 акцепторных и 1 допорный уровень. 3.4. Многоспектральный построчно-прямолинейный сканер.

Многоспектральный построчно-прямолинейный сканер дает изображение последовательно.

Работу много спектрального сканера описывает блок-схема, представленная ниже. рис. 3.4.1. Блок-схема много спектрального построчно-прямолинейного сканера.

Объект сканируется растровым образом (строка за единицу времени). Система получения информации методом сканирования сложна и состоит их 4-х основных звеньев: оптической системы и устройств приема, обработки и выдачи информации.

Функциональная схема работы двухспектрального сканера представлена на рис. 3. .2. Излучение проходит через собирательную систему, создающую мгновенное поле зрения (МПЗ). Оптическая система представляет собой сканирующее устройство, генерирующее на фотоумножителе сигнал, пропорциональный яркости сканирующего элемента. Общее поле зрения местности создается вращающимся клинообразным зеркалом, при этом сканирование в одном направлении осуществляется за счет движения самолета или спутника вперед, а в другом направлении за счет вращения или колебания призмы или зеркала (или вращения ИСЗ вокруг своей оси). Колебательное перемещение зеркала в сочетании с движением самолета или спутника обеспечивает непрерывный охват определенной полосы местности, размер которой зависит от применяемой аппаратуры и высоты полета.

Движение элемента, точно “нацеливает” сканер на различные точки поверхности объекта. Затем приходящее излучение проходит через собирающую оптическую систему сканера, которая фокусирует поток излучения на дисперсирующую оптическую систему и детекторы. С помощью дисперсирующих призм, дифракционных решеток и фильтров, излучение разлагается на спектральные составляющие. Набор детекторов улавливает дисперсированное излучение.

Приемники излучения в пространстве расположены так, чтобы составляющие их детекторы могли улавливать тот диапазон длин волн, к которому они чувствительны.

Сигналы, идущие с каждого детектора, усиливаются и обрабатываются (проходя через фильтры и оцифровываются), далее записываются на борту ИСЗ или посредством радиоканала или телеметрии передаются сразу на пункт приема и обработки аэрокосмической информации. Также записывается или передается информация, касающаяся источников калибровки, они также сканируются между собой видами калибровочных источников, точностью ориентации и слежения, а также методами регистрации получаемой информации.

Результат регистрации излучения при ИК съемке методом оптико-механического сканирования, представляет собой матрицу многомерных векторов.

Каждый вектор такой матрицы отображает определенную точку на Земле, о каждая его компонента соответствует одному из спектральных каналов.

Большинство сканирующих систем включают в себя в основном отражающие оптические системы.

Собирающая оптика может быть либо отражающей, либо преломляющей, либо их сочетание (катадиоптрической). Отражательные системы обладают рядом преимуществ, на них не влияет хроматическая аберрация, они обладают высоким пропусканием, относительно недорогие и в них легче корректируются другие аберрации.

Однако для данной эффективной аппаратуры преломляющая система может меньший размер, чем эквивалентная отражательная система. Она может быть сделана более эффективной с точки зрения первичного маскирования, и в некоторых случаях она может обеспечить свое собственное окно прозрачности и пространственную спектральную фильтрацию.

Аналоговый сигнал, записанный на магнитную ленту или МД, преобразуется в цифровую форму, корректируется для комплексации угла поворота, симметрируется и нормируется относительно калибровочных сигналов. Зоны спектра могут быть объединены в любом сечении для получения любого: черно-белого или цветного изображения.

Материалы ИК съемки, записанные на МЛ или МД, вводятся в ЭВМ и анализируются для каждой точки земной поверхности в каждой зоне съемки. Затем, сопоставлением полученных значений с заданным эталоном, оценивается их соответствие материалов, на печатающее устройство, выдается карта, с нанесенными на ней различными объектами, в нашем случае лесными пожарами, с указанием площади и некоторых характеристик каждого очага. Поток энергии: сигнал и шум.

Многоспектральный сканер можно рассматривать как датчик излучения, дающий изображение в спектральном виде, излучение приходит от значительно удаленного объекта.

Энергия идет от элемента разрешения на местности через атмосферу сканера.

Размер эффективной апертуры сканера определяется площадью собирающего зеркала.

Фокусное расстояние сканера и, следовательно, его поле зрения определяется фокусным расстоянием собирающего зеркала и оптической входной щели. монохроматора.

Электромагнитная энергия в монохраматоре и в диапазоне длин волн от до выражается так: 3.4.1. где Ф - поток энергии для абсолютно черного тела при Т=300К в спектральном диапазоне 10-12 мкм = 5,1 х 10 -7 Вт; - прозрачность атмосферы ( =0,5); - спектральная плотность энергетической яркости элемента разрешения на местности = 9,5 Вт/м 2 х ср. мкм; = 2 мкм; - МПЗ сканера, раз; - апертура сканера, м 2 ; Ар х В 2 =5,37 х 10 -8 м 2 х ср. мкм. рис. 3.4.3. Схема ИК сканера на борту летательного аппарата.

Спектральная плотность энергетической яркости элемента размещения на местности Z , есть тепловое излучение площади земли, зависящее от её температуры.

Спектральная плотность энергетической яркости сцены, если рассматривать, что исследуемый объект представляет собой абсолютно черное тело с излучательной способностью Е около 1 при температуре 300 К 3.4.2. где Е - излучательная способность (коэффициент излучения), безразмерная величина (Е=1 для А С 1 - первая константа излучения = 3,7413 х 10 8 Вт (мкм) 4 /м 2 ; - длина волны излучения, мкм; С 2 - вторая константа излучения = 1,4388 х 10 4 мкм х К; Т - абсолютная температура излучения, К. Изменение потока энергии, попадающей в сканер, вызванное изменением Z , следующее: 3.4.3. тогда 3.4.4. В дальней инфракрасной области спектра, изменение Z , как показано на рисунке 3.4.4., могут возникнуть из-за изменений температуры.

Поскольку мы можем показать, что 3.4.5. Для представляющих интересов диапазона длин волн и температур, это выражение может быть записано: и записываем в виде: 3.4.6. Тогда образом изменение энергии, вызванное изменением температуры от 300 К до 301 К для =11 мкм Шум ограничивает способность сканера различать изменения в температуре в той части спектра, где преобладает тепловые эффекты. рис. 3.4.4. Шумовые ограничения на разрешение изменения температуры.

Выражение Ф=5,1 х 10 -7 Вт и ( Ф)Т=7,41 х 10 -9 Вт, дают нам представление о средних уровнях мощности сигнала и об изменении уровней мощности сигнала, имеющих место в дистанционном зондировании.

Рассмотрим детали процесса сканирования (рис.3.4.5.). Предположим, что имеем плоское сканирующее зеркало и детекторную сетку и q детекторов.

Главное фокусное расстояние зеркала d, а эффективная площадь первичного зеркала (П/4)Д 2 . Временный интервал (в сек.), необходимый для сдвига элемента разрешения на одну единицу вдоль растровой линии сканирования, В/W, где Wскорость вращения зеркала.

Площадь детектора = (Вd) 2 . рис. 3.4.5. Схема сканирующей системы. Время нарастания детектора усилителя записывающей системы должно составлять часть этого времени, то есть 3.4.7. где g - константа, значение её принимают обычно между 5 и 10. Для смежного сканирования сканирующее зеркало должно повернуться на полный угол сканирования Q за время продвижения носителя аппаратуры на расстояние qBH, т.е. за , сек, таким образом , рад 3.4.8. Зеркало должно вращаться со скоростью: , рад/с 3.4.9. Полоса пропускания системы: детектор - усилитель - записывающее устройство: , Гц 3.4.10 где а - константа, обычно её значение между и , тогда , Гц 3.4.11 Мощность, эквивалентная шуму детектора будет равна: , Вт 3.4.12 где - способность обнаружения; А - площадь детектора.

Мощность входного сигнала с учетом ситической эффективности : , Вт 3.4.13 Разделив на МЭШ получим отношение сигнал/шум: 3.4.14 для управления примем а=3: g=2П; q=6; =0,34 3.4.15 Заметим, что отношение сигнал/шум увеличением светосилы оптической системы [Д/d]. Отклонение сигнал/шум также улучшается при увеличении чувствительности квантового детектора и при увеличении имеющегося сигнала [ ]. Это отношение зависит от квадрата мгновенного поля зрения сканера и пропорционально ширине спектральной полосы.

Заметим, что отношение сигнал/шум, обратно пропорционально корню квадратному из отношения V/H. Это подчеркивает, насколько мы должны поступиться качеством сигнала, чтобы получить более высокое пространственное или спектральное разрешение.

Однако заметим, что увеличение отношения V/H не сказывает большого влияния на отношение сигнал-шум.

Геометрические характеристики сканирования.

Рассмотрим запись j-го элемента разрешения произвольной строки сканирования i. Предположим, что спутник лежит строго прямолинейно на постоянной орбите (высоте) относительно спарной плоскости, движется с постоянной скоростью относительно Земли.

Координаты спутника Х ,У ,Z . рис. 3.4.6. Геометрические параметры сканирования. Не изменяются элементы внешнего ориентирования. Кроме того, предполагается, что каждая строка сканирования мгновенно записывается. рис. 3.4.7. Идеальная геометрия много спектрального сканера: а - вдоль направления полета; б - направления полета. На рисунках 3.4.6. и 3.4.7.: В - угловое разрешение сканера по оси Х, т.е. физическое разрешение сканера; - действительное угловое разрешение вдоль линии сканирования, или по оси У, которое в конечном счете ограничено физическим разрешениям сканера, а также на него влияет шаг квантовых в процессе преобразования аналог - код (цифра), которому подвергаются данные. Углы и В определяют мгновенное поле зрения (МПЗ). Полный угол сканирования - общее поле зрения (ОПЗ) - равно 2 . Действительное фокусное расстояние сканирующей системы - d. Скорость сканирования выбирается такой, чтобы не было пропусков между сканами при скорости спутника V. Тогда среднее продвижение для каждой строчки сканирования будет dх - ширина скана на уровенной поверхности: dх=Нс х В, где Нс - высота спутника над уровнной поверхностью при записи сканером i-й строки сканирования.

Размер элемента изображения по направлению вниз по полосе: dх= d x B, где dфокусное расстояние оптики сканирующей системы; V x dt=dx. Объединяя эти результаты, получим выражение для 3.4.16 где хо - координата по х первой строки сканирования.

Используя рис. 3.4.7.б, можно вычислить наземную координату полета: 3.4.17 где - наземная координата точки j; - координата сканера по оси У в момент записи J-й строки сканирования; - превышение точки местности ( принятый уровень); - угол сканирования в момент записи: ; - положение изображения на круглой цилиндрической поверхности изображения, сосной с линией полета. Таким образом, рассмотрев основные параметры и принципы работы приемников ИК-излучений, детекторов излучения и много спектрального построчно-прямолинейного сканера, а также исходя из основных требований к космической системе охраны лесов от пожаров, можно перейти к выбору самой системы. 3.5. Обоснование выбора космического летательного аппарата и регистрирующей аппаратуры, устанавливаемой на его борту.

Научно-исследовательские работы в области оперативного обнаружения возгораний в лесных массивах ведутся как в нашей стране, так иза рубежом. В настоящее время созданы и активно развиваются спутниковые системы и целые сети спутников различного назначения. Так, в нашей стране разработана и введена в эксплуатацию космическая природоресурсная система “Ресурс-01” ( №3 и№4). Уже давно функционирует сеть метеорологических спутников, в которую входят геостационарные (“Meteosat,” GOES, GMS) и низкоорбитальные спутники, выведенные на полярные орбиты (NOAA, “Meteor”). Существуют и коммерческие спутниковые программы SPOT и ”Londsat”. Так же, используются космические аппараты типа “Мояния”, достоинством которых является возможность контроля больших участков поверхности суши и оперативность получения информации о возникновении и развитии пожаров. Но есть и недостатки, основным из которых является необходимость оснащения КА высокочувствительной аппаратурой, способной обнаружить пожар на расстоянии ~ 40000 км.

Поэтому среди действующих в настоящее время космических систем, наиболее адекватными представляются системы низкоорбитальных метеорологических спутников NOAA. В настоящее время в оперативной работе используются 3 спутника - NOAA-12, NOAA-14 и NOAA-K(15). Эти спутники обращаются на почти круговых, солнечно-синхронных орбитах с высотой 850 км и наклонением около 90 о . Одновременно на орбите находятся не менее двух спутников, что позволяет получать информацию о состоянии окружающей среды заданного региона с периодичностью не менее 4 раз в сутки и, как правило, в утренние и вечерние часы местного времени. На широтах России соседние ветки спутника “заметают” всю поверхность Земли без пропусков. Для полного покрытия всей России необходимо 5-6 пролетов спутника.

Основной поток информации, поступающей с ИЗС NOAA, составляют данные прибора AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Информация поступает в цифровом виде, что значительно повышает помехозащищенность.

Прибор AVHRR измеряет собственное и отраженное Землей излучение в пяти спектральных каналах: 0,58-0,68; 0,725-1,1; 3,55-3,93; 10,3-11,3; 11,5-12,5 мкм. В режиме HRPT на Землю передаются данные со всех пяти каналов в цифровом виде, с пространственным разрешением ~1 км на частоте 1,7 Ггц.

Изображение захватывает полосу на земной поверхности шириной около 2500 км по трассе пролета спутника. В соответствии с международным соглашением о свободном использовании информации с метеорологических ИСЗ - “Open skies”, каждый пользователь, имеющий приемную станцию, может получать информацию непосредственно с этих спутников. Одной из таких станций является станция “Scanor”, которая была приобретена Институтом солнечно-земной физики (ИСЗФ) СО РАН в декабре 1993г., при финансовой поддержке администрации Иркутской области для решения задач охраны окружающей Среды.

Установленный в ИСЗФ СО РАН аппаратурно-программный комплекс приема и обработки данных дистанционного зондирования, позволяет получать данные об отражательных свойствах объектов в видимом диапазоне и об их температуре, используя данные инфракрасных каналов.

Отметим, что данные инфракрасных каналов позволяют определять температуру поверхности с точностью лучше 1 градуса.

Известно, что основным дешифровочным признаком очага пожара является его инфракрасное излучение, максимум которого приходится на спектральный диапазон 3,1-3,7 мкм, т.е. на третий канал прибора AVHRR и, следовательно, этот канал используется для обнаружения пожаров, размеры которых значительно меньше пределов пространственного разрешения.

Информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает отделить облака, что очень важно, т.к. в третьем спектральном канале отклик от освещенных солнцем облаков сравним, а иногда и превышает отклик от пожара.

Четвертый и пятый каналы AVHRR позволяют получать информацию о температуре и влажности на земной поверхности и могут быть использованы для обнаружения и прогноза пожароопасных районов. С января 1994 года ведутся регулярные наблюдения за состоянием окружающей Среды и помощью приема цифровой информации со спутников серии NOAA. В результате первых же изменений, были обнаружены на снимках два открытых источника огня (“факелы” предприятия “Ангарскнефтеоргсинтез”), размеры которых не превышают ~20м 2 (см. рисунок). рис. 3.5.1. Изображение юго-западной части территории Забайкальской авиабазы (“факелы” указаны черными точками). 17.01.94г. Эти источники имеют определенные географические координаты и четко фиксировались на протяжении зимне-весеннего периода.

Иркутским ИСЗФ СО РАН был проведен цикл исследований в период весна-осень 1994г. по обнаружению лесных пожаров с целью проверки возможностей прибора AVHRR. Технология экспериментальных работ заключалось в следующем.

Космические снимки на определенные даты с указанием координат возможных лесных пожаров передавалось Нижнейлимскому авиа отделению лесоохраны и кем-либо проводилось сопоставление с данными авиа охраны, либо выполнялся облет указанных точек с фиксацией площадей очагов возгорания. рис. 3.5.2. ИК-снимок Братского и Нижнеилимского районов (пожары указаны черными точками) 16.05.94г. На приведенном снимке от 16.05.94г. (рис. 3.5.2.) было идентифицировано 12 очагов пожаров, что на 100% подтвердилось данными авиа лесоохраны.

Зарегистрированные площади лесных пожаров составили от 0,01 до 200 га. Затем был проведен анализ данных дистанционного зондирования и авиа лесоохраны, по снимкам за 16 дней пожароопасного периода. В средней обнаружение действующих пожаров по указанной статистике на гари предыдущего года, песчаные карьеры, на потушенные, но еще “теплые” пожары.

Вообще, основным отрицательным показателем любой регистрирующей ИК-аппаратуры является, реагирование её на так называемые “ложные очаги”: отражения солнечного света от поверхности воды, металлических кровель, железнодорожного полотна и т.п.

Основным способом борьбы с этим негативным явлением является создание алгоритмов распознавания и разделения бликов, по разности альбедо. Из отечественных спутниковых систем, использующихся в настоящее время для обнаружения лесных пожаров, наиболее соответствует система типа “Ресурс-01”. Сейчас на орбите находятся два спутника: “Ресурс-01 №3” и “Ресурс-01 №4”. Спутники вращаются по солнечно-синхронной орбите на высоте 650-830 км, с наклонением ~98 градусов.

Оснащены трехканальной оптической аппаратурой высокого размещения: 160м (видимая) и 600м (ИК); много спектральной аппаратурой с разрешающей способностью 5-15м; радиометр высокого разрешения с синтезированной апертурой и экспериментальный СВЧ радиометр.

Причем ИК аппаратура, работающая в диапазоне 3,1-3,7 мкм имеется только на №4. Соответственно обнаруживать очаги лесных пожаров можно только с помощью спутника “Ресурс-01 №4”. Информация со спутников поступает в Региональные Центры Спутниковой Информации (РЦСИ), расположенные в городах Обнинске (Московской области), Новосибирске и Хабаровске. На малые станции приема спутниковой информации, коих по России уже более двадцати, поступает информация только со спутника “Ресурс-01 №3”. На данных пунктах приема спутниковой информации используется аппаратура двух типов: ScanER и ScanEX. Разрозненность центров приема информации и ненадежная связь между ними, ведет к увеличению времени между приемом сигнала, его обработкой и передачей на центральный пункт приема и обработки (Центральная авиабаза, г.

Пушкино, Московской обл.), для принятия конкретных оперативных решений. Кроме того, еще более важным недостатком спутниковой системы “Ресурс-01” является то, что спутники двигаясь по солнечно-синхронной орбите, способны пролетать над одной и той же точкой местности с частотой примерно 1 раз в двое суток. Все это заметно снижает возможности данной спутниковой системы, в области использования её для оперативного обнаружения лесных пожаров в пожароопасный период, на данной территории.

Исходя из всего вышеизложенного в 3-ей главе, приходим к выводу, что использование низкоорбитальной метеорологической спутниковой системы NOAA с аппаратурой AVHRR, с целью оперативной оценки метеообстановки, контроля динамики лесных пожаров, быстрого обнаружения пожаров на территории Республики Бурятия, представляется наиболее рациональным и доступным. ГЛАВА 4 СИСТЕМА НАЗЕМНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ НА БАЗЕ ГИС. 4.1. Требования к наземному комплексу обработки космической информации.

Перспектива развития методов дистанционного зондирования Земли требует внедрения автоматизированных систем технического обеспечения обработки данных, поступающих с искусственных спутников Земли (ИСЗ) и метеостанцией, на основе широкого использования средств вычислительной техники.

Наземная автоматизированная система должна включать в свой состав главный, региональный и зональный центры.

Учитывая высокую стоимость наземных широкополосных линий связи, целесообразно наземный спец комплекс охраны леса от пожаров строить с использованием существующих центров Госкомгидромета и оборонных наземных средств, в рамках конверсии. При этом при региональных центрах Госкомгидромета и Федеральном центре, должны быть организованы группы обработки целевой информации в интересах прогнозирования пожарной опасности и обнаружения пожаров. Такая система позволит централизовать обработку материалов глобальной съемки, организовать накопление, длительное хранение и постоянный доступ к материалом многолетней информации о пожарах и на этой основе изучать динамику состояния лесов в пожарном отношении на больших территориях.

Специфическими требованиями являются: · непрерывная готовность наземного комплекса к работе в течение пожароопасного периода; · максимальное приближение устройств ввода и отображения информации к местам принятия решений по разведке и ликвидации пожаров; · возможность диалогового режима работы оператора с системой в реальном времени; · возможность производства вычислений и разнообразие программ обработки данных; · возможность получения и автоматического ввода оперативной информации о состоянии ЛФ с помощью дистанционных методов; · доступность пунктов, откуда можно посылать запросы в систему и простота подачи запроса; · минимизация времени между возникновением информации и её вводом в банки данных, а также времени обработки запроса и предоставления ответа банка данных; · надежность и доступность информации, разнообразие форм её выдачи и представлению результатов.

Основу информационного обеспечения наземной системы обработки информации должна представлять система сбора, контроля, преобразования, хранения, обновления, распределения и передачи информации от источников к потребителям.

Должна осуществляться оптимальность объемов и распределения потоков информации во времени и в пространстве.

Информационная система должна обеспечивать формирование, изменение и преобразование входных массивов, в требуемые выходные в виде, удобном для хранения, поиска и выдачи необходимой информации. В настоящее время решен ряд задач, например автоматизированы процессы трансформации изображения и приведения его к плановому, привязки изображений к местности и к определенному моменту времени, устранения искажений и помех, вносимых аппаратурой, усиления контрастности и т.п.

Возможность тематического дешифрирования аэрокосмической информации определяется качеством изображения, которое зависит от правильности распределения яркости и контрастов т от числа элементов, формирующих изображение на приемном устройстве.

Автоматизация дешифрирования должна позволить рационально сочетать возможности оператора-дешифровщика и специализированной вычислительной техники и на этой основе повысить качество и производительность дешифрировочных работ, перевести ряд этапов дешифрирования на объективную основу и тем самым увеличить достоверность дешифрирования.

Автоматизация облегчает процесс дешифрирования трудных для наблюдения: мелкомасштабных, тепловых, радиолокационных, многозональных и разновременных изображений. В зависимости от потоков информации, предъявляемой к обработке, изменяются основные параметры, характеризующие вычислительную мощность информационной системы - емкость памяти и быстродействие. Вид определяемых материалов определяет выбор конструкции считывающего устройства.

Характер решаемых задач определяет требования к математическому обеспечению системы. Из-за большого разнообразия и сложности дешифрирования материалов съемки, необходимости использования различных вариантов алгоритмов и гибкости перехода от одних к другим, повышенных требований к точности и повторяемости результатов в основе автоматизированного дешифрирования, опознавания объектов (пожаров) и выявления их различных особенностей должна лежать цифровая обработка изображений.

Входящая в информационную систему центральная ЭВМ, должна обладать высоким характеристиками быстродействия и оперативной памяти, должна быть оснащена развитым периферийным оборудованием, включая специализированные считывающие и записывающие устройство ввода-вывода изображений, интерактивные дисплеи, и иметь мощность программное обеспечение.

Программное обеспечение комплекса средств обработки должна иметь мощную и гибкую операционную систему, позволяющую реализовать один из возможных режимов совместной независимой работы всех рабочих мест. Ее составной частью должна быть система прикладных программ дешифрирования, куда входит комплекс взаимосвязанных программ обработки материалов многозональной съемки лесов, который позволяет оператору-дешифровщику, по его запросу, выполнять необходимые операции над изображениями, реализует достигнутый на данный момент уровень алгоритмизации задач и позволяет наращивать арсенал программ при появлении новых задач и алгоритмов. Для этого операционная система должна иметь компиляторы с языков высокого уровня, а также компилятор с языка изображений.

Исходя из того, что лесные пожары возникают случайным образом, а степень горимости лесов резка варьирует по территории страны и сезоном года, на лицо факт необходимости создания гибкой системы охраны леса, удовлетворяющей вышеописанным требованиям, предъявленным к информационной системе обработки космической информации.

Обязательной частью такой системы должна быть Географическая Информационная Система (ГИС). И об этом в следующей главе. 4.2. Назначение разработки ГИС мониторинга лесных пожаров и её основные функциональные задачи.

Географическая Информационная Система (ГИС) мониторинга лесных пожаров - это система сбора, хранения, отображения и распространения пространственно-координированных данных о горимости лесов, условия возникновения и развития лесных пожаров, их воздействии на окружающую природную среду, а также интеграции и анализа этих данных.

Основное назначение ГИС - информационная поддержка принятия решений в системе охраны леса и управления лесными пожарами.

Функциональная структура ГИС мониторинга лесных пожаров определяется перечнем задач учета, планирования, оперативного регулирования, контроля и анализа, решаемых в рамках общей системы управления охраной лесов. ГИС включает в себя пять подсистем: 1. Оценки и прогноза пожарной опасности в лесах; 2. Мониторинга процессов возникновения и развития лесных пожаров; 3. Мониторинга процессов предупреждения, обнаружения и ликвидации лесных пожаров; 4. Интеллектуальной поддержки управленческих решений; 5. Оценки последствий лесных пожаров и результатов функционирования системы охраны леса. 4.3. Структура информационного обеспечения ГИС. С точки зрения периодичности обновления, информация в ГИС мониторинга лесных пожаров подразделяется на условно постоянную, сезонную и оперативную.

Условно постоянные данные обновляются реже одного раза в год. (например, характеристика лесного фонда, границы административного деления территории, топографическое описание местности, природное районирование). Сезонные данные изменяются один или несколько раз в течение года. К ним могут быть отнесены данные для долгосрочных и среднесрочных прогнозов пожарной опасности по условиям погоды, данные о границах структурных подразделений охраны лесов, данные о ресурсах системы охраны.

Оперативные данные изменяются с частотой один или несколько раз в сутки (например, текущая и прогнозная метеоинформация, данные о возникающих и действующих лесных пожарах, о дислокации сил и средств по ликвидации лесных пожаров). Вся информация накапливается в банке данных, структура которого существенно зависит от рассматриваемого уровня ГИС и образует совокупность атрибутивных данных, цифровых карт и спутниковых изображений.

Фактологическая (атрибутивная) составляющая банка данных ГИС включает данные о лесных пожарах, метеорологические данные, данные о ресурсах службы охраны, данные о лесах и нормативно-справочную информацию.

Сейчас в банке данных ГИС есть сведения о каждом пожаре, зарегистрированном на охраняемой территории ЛФ России в период с 1969г. по 1998г., что представляет собой основу для ведения ежегодно обновляемого архива для ретроспективного анализа горимости лесов.

Информация по каждому пожару включает свыше 40 показателей, которые характеризуют его местоположение, условия и причину загорания, время и способ обнаружения пожара, длительность его распространения до локализации, время и способ тушения, размеры и структуру пройденной огнем площади.

Оперативные данные о лесных пожарах содержат информацию о каждои крупном (площадью от 25 га в Европейской части и от 200 га в Азиатской части России) пожаре и интегральные характеристики горимости лесов за каждый день пожароопасного сезона на уровне субъектов Федерации. База метеорологических данных формируется на основе оперативной (фактической и прогнозной) информации Гидрометеоцентра России. Эта информация используется для оценки и прогноза степени пожарной опасности в лесах по условиям погоды и построения соответствующих оперативных карт. База данных о ресурсах службы охраны лесов содержит информацию о людских и материальных ресурсах и предназначена для решения задач их учета, оптимального размещения по охраняемой территории, эффективного решения транспортных задач.

Картографическая часть банка данных ГИС включает цифровые карты следующих основных типов: топографическая основа, административное деление, производственная организация территории. В составе банка данных федеральной ГИС предусмотрено использование топографических основ (базовых карт) двух масштабных уровней.

Базовая цифровая карта обзорного уровня соответствует по содержанию и генерализации маштабу 1:8000000 и показывает речную сеть и крупные водоемы, основные железные и автомобильные дороги, крупные населенные пункты.

Базовая карта обзорно-топографического уровня создана на основе цифровой карты мира масштаба 1:1000000 (DCW) и включает информацию о гидрографии, рельефе, дорожной сети, населенных пунктах, гражданских и военных аэропортах, коммуникациях.

Цифровые карты административного деления показывает границы субъектов РФ и административных районов, названия соответствующих территориальных образований.

Цифровые карты производственной организации территории включаю границы охраняемой зоны, региональные авиабазы, оперативные авиа отделения и лесохозяйственные предприятия, а также местоположения наблюдательных вышек, пожарно-химических станций, резервных складов и метеорологических станций. Как уже отмечалось в главе Ш, среди действующих в настоящее время космических систем наиболее подходят для оперативного мониторинга лесных пожаров, системы низкоорбитальных метеорологических спутников, таких, как спутники серии NOAA. Основная проблема интегрирования спутниковых данных в ГИС состоит в оперативной доставке данных и результатов их обработки в центр сбора и анализа информации, коей является Центральная база авиационной охраны лесов от пожаров (“Авиа лесоохрана”) и другим потребителям - Федеральной службы лесного хозяйства России, региональным авиабазам. Эта задача не может быть решена с использованием одной станции приема спутниковых данных (в ее зону видимости попадает не более половины территории России). Поэтому необходимо использовать данные, получаемые в ряде центров приема информации со спутников NOAA. Сейчас в России их более десяти. В настоящее время идет работа с двумя такими центрами в Москве (ИКИ РАН) и Иркутске (ИСЗФ СО РАН). Принимаемые данные и результаты их обработки передаются для анализа в “Авиа лесоохрану”. Диспетчерская служба Центральной авиабазы ежедневно получает информацию трех основных типов: данные о лесных пожарах (в пожарный период через каждые 6-ть часов); данные о фактической и прогнозной метеобстановке; данные спутниковых наблюдений.

Сведения о пожарах поступают от региональных авиабаз и территориальных органов управления лесным хозяйством в Субъектах Федерации по модему, телефону или другим каналам связи.

Метеорологические данные по метеостанциям на территории России поступают по модему из Гидрометцентра, в виде двух информационных потоков: · фактические данные за истекшие сутки по 812 метеостанциям; · прогноз основных метеопоказателей на ближайшие 5-ть суток по 247 метеостанциям. Сбор всей информации о лесных пожарах и метеобстановке завершается к 9-ти часам утра текущего дня по московскому времени. По каналам Internet в ГИС ежедневно поступают следующие оперативные спутниковые данные: · обзорная карта-склейка облачных структур над территорией России (разрешение 8 км на пиксель), автоматически формируемая в 8.00 час по московскому времени по данным, полученным в Москве и Иркутске за прошедшую ночь и утро текущего дня; · фрагменты спутниковых изображений оригинального разрешения (1.1 км на пиксел) на территории наиболее горимых регионов России по запросам “Авиа лесоохраны”. (см.рис.). Поступающая информация предварительно обрабатывается и подгружается в специализированный ГИС-сервер, где происходит автоматическое обновление баз данных и картографических покрытий, дополнение архивов, а также формирование информационных продуктов в виде растровых изображений цифровых карт и таблиц, и передача их на WWW-сервер. По завершении этих процедур пользователи в Центральной авиабазе получают доступ по локальной вычислительной сети к оперативным данным в виде ГИС, а пользователи Internet - к информационным продуктам на WWW-сервер.

Получая с ИСЗ NOAA информацию о температуре и влагосодержании ЛГМ, а также используя априорную информацию о каждом прошедшем пожаре за 5 последних лет, о погодных условиях, о причинах возникновения пожаров за тот же период, а также получая информацию с метеостанций за 5 последующих суток и со станции направленного поиска молний, можно с большой вероятностью определить возможность возникновения лесного пожара в том или ином месте охраняемой территории. Эта вероятность определяется из теоремы Байеса, которая получила название оптимальной стратегии. Пусть имеем две гипотезы: Н1- возможен пожар; Н2 - пожар невозможен, тогда априорные вероятности этих гипотез равны Р(Н1)=х и Р(Н2)=у. В результате исследований мы получим информацию о всех факторах, которые оказывают влияние на пожарную опасность в лесу, тогда условные вероятности двух событий равны: 4.3.1. тогда , что указывает на возможность возникновения лесного пожара в данном районе.

Основные факторы, определяющие возможность возникновения пожаров в лесу показаны на рис.4.3.1. Мы определяем только вероятность возникновения пожара, но не сам факт пожара. Если мы направили команду для тушения пожара в этот район, а его там не оказалось, то потери от этого ошибочного решения обозначим через , тогда средние потери для данного решения равны: 4.3.2. Минимизация средних потерь должна быть решающим фактором (или правилом) для направления команды пожарных для тушения пожара. Чтобы решить задачу прогнозирования пожарной опасности в лесу в состав информационно-управляющей системы входит Система регистрации молниевых разрядов (СРМР). В 1998г. была апробирована экспериментальная СРМР, базирующаяся на трех опорных пунктах, расположенных в городах: Иркутск, Красноярск и Новосибирск.

Использовалась система единого времени на основе спутниковой системы GPS (NAVSTAR). Базовым элементом аппаратуры Пункта Регистрации (ПР), является аппаратурный модуль пункта регистрации (АМПР) “Верия”. Осуществляет регистрацию и аналого-цифровое преобразование трех компонент электромагнитного поля: вертикальную электрическую Еz и двух горизонтальных магнитных Нх и Ну.

Основные технические характеристики АМПР “Верея”: 1. Средняя квадратическая ошибка (СКО) определения координат разрядов “облако-земля” - 5 км; 2. Вероятность правильного обнаружения разрядов “облако-земля” - не менее 0,8; 3. СКО определения времени молниевого разряда (МР) - 5 мкс; 4. Инструментальная СКО измерения пеленга менее 1 град; 5. Инструментальная СКО измерения времени приема сигнала - менее 0,2 мкс; 6. Полоса принимаемых частот - 2...45 кГц; 7. Порог регистрации по запуску - 30...15000 мВ/м. 8. Разрешающая способность по входу - 2,7мс; 9. Пропускная способность - более 10 сигналов/с; 10.Максимальная ошибка синхронизации внутри шкалы времени относительно системы GPS - менее 1 мкс. рис. 4.3.6. Упрощенная структурная схема СРМР. ПР - пункт регистрации; КС - канал связи; ОЦ - обрабатывающий центр.

Обработав пожароопасный сезон 1998г., СРМР “Верея” зарекомендовала себя только с лучшей стороны.

Информация о грозах имеет высокую достоверность и оказывает существенную информационную помощь в работе диспетчерской службы при планировании авиалесоохранных работ. Учет грозовой обстановки в комплексе с метеоданными, данными о природной пожарной опасности, оперативными данными, позволяет рационально распорядиться ограниченными ресурсами при планировании патрульных полетов и организации борьбы с пожарами.

Аппаратура СРМР функционирует в круглосуточном автоматическом режиме и не требует вмешательства обслуживающего персонала.

Объектом управления информационно-управляющей системы является лесной фонд, подлежащий охране.

Лесной фонд может находиться в двух состояниях: лесной пожар есть - лесного пожара нет.

Каждое состояние объекта характеризуется числовыми параметрами: скоростью прироста периметра пожара (Vпер) и временем его существования (ta). Управляющее воздействие системы (скорость локализации лесного пожара - Vлок) будет входной переменной, а параметры, определяющие состояние объекта (Vпер, tg n ) - выходными параметрами. Для управления объектом используем принцип обратной связи, или регулирования по отклонениям (рис. 4......). Этот принцип представляет собой схему обработки информации о параметрах состояния объекта, в которой коррективы в алгоритм регулирования вносятся по фактическому значению параметров состоянию объекта (лесного пожара). Для этой цели в алгоритм обработки информации вводится элементы для измерения параметров состояния объекта, направленная обратно направлению воздействия основного на объект. рис. 4.3.7. Схема обработки информации по тушению лесного пожара на основе системы регулирования с обратной связью.

Принцип обратной связи позволяет следить за изменением параметров состояния объекта, корректировать параметры регулирующего воздействия до полной ликвидации лесного пожара.

Определение Vпер пожара необходимо для оценки достаточности выделенных сил и средств на опреденный момент времени. На основании анализа соответствия Vпер и Vлок можно прогнозировать дальнейшее развитие или корректировать параметры состояния объекта. Если Vлок постоянна, то есть оставляется без корректировки, то увеличение Vпер повлечет за собой девольвацию выделенных ресурсов. К числу важных параметров системы регулирования относится подготовительное время (tподг), характерезующее её инерционность и включающее объективные и субъективные составляющие.

Необходимо прийти к тому, чтобы в tподг входила только объективная составляющая, т.е. информация об изменениях параметров состояния объектов поступает постоянно, решение с выделении дополнительных ресурсов принимается незамедлительно.

Определяя оценку пожарной опасности на данный момент, нам необходимо также сделать прогноз ПО на определенный период. Для этого необходиом использовать прогнозы метеослужбы на этот приод, а также априорную вероятность на этот момент, кроме того, необходимо учитывать динамику источников огня за этот период.

Только комплексный учет всех факторов, оказывающих влияние на пожарную опасность в данном регионе (Бурятия), позволит более точна определять пожарную опасность и тем самым сократить потери, связанные с авиационным патрулированием, поскольку полученная информация поможет создать карту-схему оптимльных маршрутов авиапатрулирования. 4.4. Принципы преобразования изображений. получаемые с ИСЗ NOAA данные инфракрасной съемки подлежат обработке с целью улучшения качества изображения: увеличения контрастов, уменьшения зашумленности, уменьшения геометрических искажений. С изображениями проводят различные виды преобразований: оконтуривание района, выбранного объекта (пожара), перенос, масштабирование, поворот.

Улучшение качества изображений может быть осуществлено за счет использования пространственных и спектральных фильтров. основной характеристикой качества изображений является разрешающей способностью, которая функционально связана с отношением сигнал/шум Робнар=d( ) 4.4.1. где Робнар - вероятность обнаружения объекта на изображении; - отклонение сигнал/шум 4.4.2. Для улучшения качества изображения, полосу частот или спектральную полосу частот выбирают так, чтобы 4.4.3 В условиях дымки уменьшение зашумленности выполняется благодаря обратному подбору фильтров путем создания сопряженных фильтров. Само дешифрирование основана на корреляции, установлении взаимосвязи между тем, что получено на изображении и эталоном. При полном совпадении изображения с эталоном - коэффициент корреляции равен 1 и достигается Геометрические искажения исправляются путем сравнения изображения с эталоном. Путем наложения результатов съемки на карты, выявляется степень невязки объектов распознавания относительно истинных координат объекта (в нашем случае - лесного пожара). Примеры сконтуривания пожаров (красные пятна и квадраты), улучшение качества изображения, приведены на рисунках 4.4.1. и 4.4.2,4.4.3. При работе с дисплеями, выявляется необходимость в оконтуривании пожаров или же определенных участков, где возможно возникновение лесных пожаров.

Необходимость этого преобразования вызвана тем, что космические средства могут обнаружить возможный район пожара. Для более точного определения места возникновения лесного пожара, определения направления его развития, оценки состояния, используется так называемая система “курсор”. Курсор имеет вид яркого пятна на экране электронно-лучевой трубки, которое указывает, куда должен перемещаться символ или рисунок.

Каждому положению курсора на экране соответствует определенное положение в запоминающем устройстве. Если нужно вывести курсор в точку с координатами (х;у) или определить границы участка с помощью курсора, существует специальная клавиша, которая перемещает курсор по вертикали и горизонтали. Тем самым мы можем определить область, куда выводится информация из памяти. После оконтуривания процессор и система управления арифметикологического устройства работает только с этой областью, вследствие чего сокращается объем выборки и число операций над символами, которые участвуют в процессе изучения характеристик лесного пожара. Для задания точки на плоскости в прямоугольной системе координат, нужно указать еёкоординаты (х;у). Эти координаты можно рассматривать совметно как матрицу х;у. Такой метод представления точки можно распространить на прямую, приписывая по осям х и у. В практике координаты считывают по числу элементов. Зная размер каждого элемента можно расчитать координаты любой точки.

Перенос точки изображения заключается в перемещении данного элемента из одного места в другое. операцию переноса можно записать в виде: 4.4.4. точность в этом случае получается в пределах 0,5 элемента, где х’у’ - координаты перенесенной точки; ху - истинные координаты точки; m и n - смещение координат х и у соответственно. В матричной форме: (х’,у’)=(х,у)+Т 4.4.5 где Т=(m,n) - матрица переноса.

Масштабное преобразование некоторого элемента (площадь пожара) приводит к увеличению или уменьшению его размеров.

Масштаб не обязательно должен быть равным по осям х иу. Круг можно преобразовать в эллипс, используя разные масштабные коэффициенты.

Масштаб координат точек элементов можно записать с помощью матрицы масштабирования: (х’,у’)=(х,у)S, где S=[ ] - матрица масштабирования. При повороте точки элемента (пожара) осуществляется поворот вокруг начала координат на угол Q: (x’,y’)=(x,y)R, где R - матрица поворота 4.4.6. С развитием вычислительных технологий, все более облегчается труд дешифровщика, а большую часть работ выполняет машина, увеличивая тем самым оперативность и качество преобразования изображений. 4.5. Системы восстановления изображений. В большинстве систем цифровой обработки изображений электрические сигналы, представляющие собой отсчеты изображения, поступают с выхода вычислительной машины последовательно, согласно обычной схеме развертки. Эти “электрические отсчеты” следует подавать на устройство воспроизведения (синтеза) непрерывных изображений, например на электронно-лучевую трубку (ЭЛТ) или фоторегистратор. Ниже рассмотрены три способа выполнения такой операции.

Способы воспроизведения изображений. рис. 4.5.1. Некогерентная оптическая система восстановления изображений.

Маленькое световое пятно скачками перемещается по экрану ЭЛТ, образуя растр: яркость каждой точки модулируется пропорционально значениям отсчетов изображений. С помощью проекционной системы, содержащей некогерентный пространственный фильтр с желательными свойствами, картинку с экрана ЭЛТ можно затем отобразить на большой экран для просмотра или на фотопленку для записи. Как правило, оптимальный фильтр, равномерно пропускающий спектр изображения и имеющий резкую отсечку за пределами спектра, физически реализовать не удается. Для восстановления одноцветных изображений, можно применить когерентную оптическую систему рис. 4.5.2. Когерентная оптическая система восстановления изображений. В этой системе сначала фотографируют картинку с экрана ЭЛТ и изготавливают диапозитив, который затем освещают лазерным лучом. Свет прошедший через диапозитив, попадает на линзу, которая в своей задней фокальной плоскости создает световое поле с распределением интенсивности, пропорциональным двухмерному спектру Фурье, пространственного распределения коэффициента пропускания диапозитива. Можно рассчитать оптический фильтр, который желательным образом изменял бы распределение амплитуды и фазы светового поля в плоскости фильтрации, т.е. мог бы играть роль восстанавливающего фильтра.

Вторая линза тоже выполняет преобразование Фурье и восстанавливает изображение на поверхности фотопленки.

Главным достоинством устройства, является сравнительная простота изготовления восстанавливающего фильтра.

Оптимальный фильтр является просто диафрагмой, пропускающей только дифракционную картинку нулевого порядка. В сканирующих фоторегистратарах обычно восстанавливают непрерывное изображение, проектируя прямоугольное световое пятно на фотопленку. В большинстве случаев размер светового пятна выбирают равным шагу дискретизации с тем, чтобы целиком заполнить все поле изображения. Такая интерполяция выполняется просто, но она не является оптимальной. Если в восстанавливающем устройстве удается сфотографировать очень маленькое световое пятнышко, то с помощью дополнительной подразвертки можно с некоторой погрешностью синтезировать любую желаемую интерполяционную функцию, как следует из приведенного ниже рисунка 4.5.3. рис. 4.5.3. Восстановление изображений методом подразвертки: а - квадратное пятно; б - круглое пятно.

Существуют три метода получения значений промежуточных элементов изображения для восстановления с подразверткой: подгона пространственной функции, свертка и фильтрация в частной области. Все вышеизложенное относится к теоретической части вопроса обработки изображений.

Теперь перейдем к конкретному практическому рассмотрению автоматизированной системы обработки космической информации. 4.6. Обработка спутниковых данных и система оперативного доступа к ним удаленных пользователей. Как уже отмечалось ранее, в соответствии с международными соглашениями, пользователи, имеющие необходимые средства приема, могут бесплатно получать информацию непосредственно со спутников NOAA (режим HRPT) и пользоваться ею. Таким образом, локальные потребители получили возможность прямого доступа и достаточно качественным спутниковым данным. Для этого им необходимо иметь собственную приемную станцию, создание или покупка которой обходятся примерно в 15-20 тыс. долларов США. Проанализируем возможности реализации программы первичной обработки спутниковой информации, на примере персональной станции приема и обработки информации SCANOR. В первичную обработку данных обычно входят следующие этапы: · ввод данных в компьютер; · распаковка; · визуализация (просмотр данных в момент приема); · колибровка; · географическая привязка; · организация хранения. В работе не рассматривается этап географической привязки, который сам по себе достаточно сложен. Ввод спутниковых данных в компьютер.

Реализация данной процедуры - основная задача станции приема спутниковой информации.

Скорость поступления спутниковых данных в канале 1.7 Ггц сравнительно невелика (примерно 80 Кбайт/с), поэтому с задачей приема может справиться обычный персональный компьютер (ПК). Поступающий со спутников цифровой поток имеет кадровую структуру. Кадры разделены синфроно-последовательностями.

Традиционно на станциях приема реализуется аппаратная распаковка сигнала, т.е. для поиска синхронопоследовательностей и разделения данных на кадры создается специальная аппаратура с жесткой фиксацией структуры сигнала. С одной стороны это приводит к необходимости создания дополнительного специализированного устройства и повышению стоимости приемной станции, а с другой к дополнительным трудностям модификации приема данных с новых аппаратов. Этих недостатков можно избежать. если организовать ввод в компьютер всего битового потока. Такая схема реализована на станциях SCANOR. В них ввод данных выполняется с помощью специальной платы, которая осуществляет преобразование битового потока в последовательность 16-разрядных слов данных, вводимых в память компьютера.

Распаковка данных. На станциях SCANOR распаковка данных начинается в реальном времени - непосредственно во время сеанса. При этом происходит поиск кадровых разделителей, извлечение данных для расчета колебательных коэффициентов и запись на жесткий диск файлов в промежуточном формате. Кроме того, также в темпе приема производится выборка части данных для визуализации В реальном времени.

Визуализация данных. При работе с информацией, поступающей со спутников серии NOAA, для визуального контроля удобно использовать один из каналов радиометр AVHRR. Для того, чтобы уже в момент сеанса иметь возможность осуществить примерную географическую привязку получаемых данных, в системе SCANOR используется два способа, которые могут быть применены одновременно. 1. Одновременно с программой приема данных запускается программа расчета траектории спутников, позволяющая в реальном времени определять и визуализировать на карте положение спутника, с которого принимаются данные. Это позволяет оператору сразу оценить географические координаты района, о котором передаются данные. 2. Если прием планируется принять в строго фиксируемое время, то пред началом приема можно построить географическую сетку региона над которым будет пролетать спутник во время сеанса. В момент сеанса принимаемые данные могут сразу существенно облегчает поиск наблюдаемых участков.

Калибровка данных. Она заключается в преобразовании телеметрических отсчетов, передаваемых со спутника, в радиояркостную температуру или мощность излучения для ИК каналов и в альбедо для каналов видимого диапазона. Чтобы осуществить калибровку, необходимо знать функцию, переводящую отсчеты бортовых сенсоров в физические величины - калибровочную кривую.

Расчет калибровочных коэффициентов может быть начат параллельно с проведением сеанса и автоматически продолжен после его завершения. На станции SCANOR полностью процесс калибровки данных заканчивается примерно через 5-7 мин. после окончания сеанса.

Организация хранения данных. Один из существенных моментов организации хранения данных - способ сохранения данных прибора AVHRR. Дело в том, что в поступающих со спутников данных передается 1024 градации яркости в отдельных каналах, т.е. используются 10-битовые слова.

Работа с такими словами очень неудобна и поэтому нужно или сжать информацию до одного байта, что приводит к некоторой её потере, либо растянуть до двух байт, что сильно увеличивает объем хранимой и обрабатываемой информации. Но есть возможность уменьшения разрядности данных для хранения и обработки с 10 до 8 бит (1 байт) на элемент изображения.

Реально, это может привести к потере лишь одного значащего заряда.

Естественно, что уменьшение разрядности должно осуществляться не просто отбрасыванием нескольких младших разрядов, а выбором оптимального диапазона, в котором сосредоточена большая часть для конкретного изображения. Эта возможность реализована в программе FRAME. Опыт эксплуатации комплекса SCANOR подтвердил правомерность такой организации хранения информации.

Ошибки, связанные со сжатием динамического диапазона, не превышают обычно других ошибок, возникающих при обработке. В момент приема, уже откалиброванные данные записываются в форме Level 1B (точное описание структуры этого формата можно найти в информационной системе по адресу http://smis.iki.rssi.ru/data/I1f/txt). Сразу же после завершения принятых данных, составляется их аннотация и все они записываются в оперативный архив, расположенный на дисках рабочей станции SUN Spare Station LX (smis.iki.rssi.ru). Обмен данными между станцией приема и архивом осуществляется по сетевому протоку Net BIOS, использующемуся совместно с протоколами TCP/IP. В оперативном архиве данные хранятся в течение двух-трех недель, после чего переносятся в постоянный архив. Для долговременной архивации используется рабочая станция SUN Sparc Classic, оборудованная магнитофоном Exabyte и системой автоматической смены лент (Jukebox). Таким образом, данные с метеорологических спутников попадают в общую базу данных и могут быть использованы всеми заинтерисованными лицами.

Удаленный доступ к информации организован через российскую космическую научную сеть “Интернет” (Russian Space Science Internet - RSSI), связанную с сетью NASA Science Internet (NSI) спутниковым каналом с пропускной способностью 256 К бит/с. RSSI имеет соединение с сетями Bitnet, CNES, с московской спорной сетью, а также с коммерческими компьютерными сетями России. Такое соединение позволяет широко распространять информацию как в России, так и за рубежом.

Система удаленного дос т у п а базируется на использовании информационного сервиса сети “Интернет” – World Wide Wed (адрес WWW – серверREF HYPERLINK http://smis.iki.rssi.ru) Ошибка! Источник ссылки не найден. , основанного на технологии компьютерного гипертекста, содержащего перекрестные ссылки между страницами WWW – сервера. Общий вид первой станицы, обеспечивающей доступ к архиву телеметрии, приведен на рис. 4.6.1. Информация на сервере обновляется и становится доступной для удаленных пользователей в течение нескольких часов после данных со спутника.

Сейчас создается система автоматической обработки запросов пользователей для выделения фрагментов из “сырой” телеметрической информации, находящейся в архиве. В заключение отметим, что данная система позволяет пользователям, занятым разработкой методов и алгоритмов обработки данных метеорологических спутников NOAA , оперативно получать свободный доступ к реальной информации. Это один из существенных моментов поддержки развития работ по использованию спутниковых данных. 4.7. Структурная организация программного комплекса “ГИС-Лесные пожары”. При разработке программного комплекса “ГИС_Лесные пожары” была избрана идеология организации автоматизированных рабочих мест (АРМов) в нескольких вариантах: АРМ-диспетчера-ядро программно аппаратного комплекса, АРМ пользователя ЛВС и АРМ пользователя Internet . Общим и обязательным для всех ядром служат два программных полета – это ArcView 3.0 и ГИС-СУБД. АРМ Диспетчера включает модули Обновление метеоданных, Обновление данных о пожарах и Подготовка данных для Internet . Модуль Подготовка данных для Internet , помимо подготовки растровых изображений цифровых карт и табличных текстовых форм, передает средствами FTP полный комплект исходных данных текущего дня, необходимых для АРМов пользователей Internet . АРМ пользователя ЛВС (в настоящее время это Отдел программных разработок Авиалесоохраны) кроме ядра включает модуль Обновление по ЛВС в режиме Сервер-Клиент. АРМ пользователя Internet содержит один дополнительный модуль – Получение данных по Internet и ранее упомянутые модули Обновление метеоданных, Обновление данных о пожарах. С помощью ArcView , модулей обновления и размещаемых на WWW -Сервере наборов исходных данных текущего дня пользователь на своем рабочем месте может воспроизвести “ГИС_Лесные пожары” в полном объеме. Кроме того, существует группа Пользователей производных продуктов ГИС. Этим пользователям достаточно иметь стандартное программное обеспечение для работы с Internet и иметь права доступа к WWW -серверу. В настоящее время это Федеральная Служба Лесного Хозяйства, МЧС и МВД. К составляющим комплекса также следует отнести ряд написанных на Avenue скриптов, которые упрощают интерфейс ArcView и существенно ускоряют работу основного узла-АРМ Диспетчера. За исключением этой части все остальные программы написаны на Delphi . Модули Обновления метеоданных и обновление данных о пожарах имеют сходный и достаточно упрощенный внешний интерфейс, позволяющий работать как с текущими, так и с архивными данными. При работе с текущими данными программа предварительно обрабатывает поступившие файлы и формирует по ним новые покрытия и атрибутивные базы данных. При работе с архивом пользователем предварительно выбирается нужная дата.

Внутренняя организация модуля Обновление данных о пожарах более сложна. Кроме обращения к архивам, он позволяет вручную редактировать данные по месячным корректировкам предусмотренным службой “Авиалесоохраны”. В нем можно редактировать сведения, определяющие местоположение, ведомственную и административную принадлежность крупных лесов по Субъектам Федерации. Но для любой активной записи возможен доступ ко всей информации с помощью обращения к программному комплексу ГИС-СУБД. Пакет ГИС-СУБД предназначен для работы со сложноорганизованными реляционныцми базами данных и обеспечивает оперативный доступ к информации, рассредоточенной по множеству файлов данных. Пакет реализован в виде трех ЕХЕ-модулей: 1. Оболочка компилятора - текстовый редактор со стандартными функциями редактирования и некоторыми дополнительными функциями; 2. Непосредственно компилятор-анализ исходного описания связей СУБД и генерации матрицы индексных ссылок и файлов сопровождения; 3. Редактор экранных форм – реализует функции визуализации и оптимального размещения на экране совокупности данных о выбранном в ArcView картографическом объекте. Пакет работает с любой совокупностью файлов данных формата Pbase, связанных ключевыми полями.

Принцип его работы следующий.

Создается текстовое описание структурных связей между файлами СУБД по схеме: адрес-файл-поле.

Описываются ссылки на справочники и на другие файлы, если такие ссылки существуют. Затем компилятором проверяется синтаксис, наличие описанных элементов и ссылок, а на выходе формируется индексная матрица ссылок и некоторые вспомогательные файлы. С помощью Редактора экранных форм теперь становится возможными, благодаря матрице ссылок, показать на экране всю информацию, относящуюся к данному объекту. В нашем случае – это картографические объекты: полигоны, дуги, точки. Кроме того, Редактор экранных форм оснащен настройщиком форм. Любую из характеристик, описанную в исходном текстовом файле, можно перенести или удалить из формы и разместить на экране удобным образом.

Информация в форме может редактироваться.

Цифровые данные редактируются непосредственно, текстовые – путем обращения к соответствующему справочнику.

Интерфейс АРМ-Диспетчера в среде ArcView -3.0 должен удовлетворять двум основным требованиям – оперативности подготовки выходных документов для WWW -сервера и информационной полноты рабочего пространства.

Пробная эксплуатация показала, что наиболее трудоемкими являются операции формирования растровых изображений для WWW -сервера, что потребовало разработки средствами Avenue пакета скриптов, в десятки раз ускоряющих работу этого звена технологической цепочки. Для обеспечения информационной полноты рабочего пространства диспетчера из среды ArcView организован доступ к пакету ГИС-СУБД. Специальный скрипт считывает код картографического объекта активной темы и передает управление Редактору экранных форм ГИС-СУБД с двумя параметрами – кодом объекта и условными именем темы. Форма выводит на экран данные, относящиеся к выбранным теме и объекту.

Аналогические запросы для всех актуальных тем организованы в соответствии с особенностями атрибутивных баз данных.

Например, темы связанные с горимостью лесов по Субъектам Федерации, содержат большее количество информации, которую сложно разместить на одной экранной форме. Здесь выделено три информационных блока: горимости на текущий день, задействованные на тушении ресурсы и горимость нарастающим итогом от начала сезона.

Информационные блоки размещены на страницах экранного блокнота, и обращение к ним осуществляется нажатием на соответствующий ярлычок экранной закладки. 4.8. Производные продукты “ГИС-Лесные пожары”. WWW -сервер”Авиалесоохрана”. Информация на сервер с группирована в четырех основных блоках: · текстовые отчеты о пожарах в ведомственном стандарте “Авиалесоохраны”; · карты горимости лесов – растровые изображения цифровых карт по основным темам пожаров; · карты пожарной опасности по условиям погоды – растровые изображения цифровых карт по фактической и прогнозной пожарной опасности; · спутниковые данные.

Сведения о пожарах и метеорологической обстановке представлены на WWW -сервере шестью растровыми изображениями цифровых карт: очаги крупных лесных пожаров; количество действующих лесных пожаров; количество возникших лесных пожаров; прирост пройденной огнем площади за день; фактическая пожарная опасность; прогнозная пожарная опасность. На WWW -сервере доступно также обзорное изображение облачного покрова на всю территорию страны и снимки высокого разрешения NOAA . Обращение к последним возможно либо выбором в разделе WWW -сервера Мониторинг регионов. Уже апробирована и запущена в производство первая очередь программно-аппаратного комплекса “ГИС-Лесные пожары”. Система отработала текущие пожароопасные сезоны 1997 и 1998 годов.

Дальнейшее развитие комплекса будет идти по нескольким направлениям. В их числе – включение в состав пользователей WWW -сервера региональных служб, что предусматривает обработку данных с учетом разности часовых поясов.

Предусматривая также создание сетевой версии ГИС на WWW -сервере на основе Map Object . Кроме того, в 1999г. на Центральной базе авиационной охраны лесов “Авиалесоохрана” (г.Пушкино, Московской обл.), планируется создание центрального пункта приема и обработки спутниковых данных. Там будет установлен приемный комплекс типа “ Scan ER (разработка МНИИТЦ), что значительно увеличит оперативность доставки спутниковой информации региональным авиабазам и другим заинтересованным службам по борьбе с лесными пожарами, имеющим доступ к сети Интернет. Все вышеперечисленные проектируемые мероприятия, позволят повысить эффективность предупреждения лесных пожаров в различных регионах нашей страны в целом и на территории обслуживаемой Забайкальской базой авиационной охраны лесов в частности. ОХРАНА ТРУДА Проявление заботы об улучшении условий труда и быта работников, создание творческой обстановки и здорового социально-психологического климата в каждом коллективе – одна из первостепенных задач эффективного управления производством. В связи с вышеперечисленными задачами и обеспечением электронного прогресса общества, на основе ускорения научно-технического и социального развития, можно сформулировать основные положения, необходимые для их решения: · расширить автоматизацию проектно-конструкторских и научно-исследователь с ких работ с применением электронно-вычислительной техники и ГИС-технорлогий; · совершенствование вычислительной техники, её элементного, математического и програ м много обеспечения, средств и систем сбора передач и обработки информации; · дальнейшее изучение и освоение космического пространства в интересах развития науки, техники и народного хозяйства.

Перечисленные выше пункты положений говорят об актуальности темы дипломной работы. 5. Перечень работ и оценка условий труда. В данной дипломной работе рассмотрено применение комплекса автоматизированной гео-информационной системы контроля и оперативной обработки космической информации.

Комплекс включает в себя блоки приема и обработки информации, ЭВМ и другие электронные блоки.

Рассмотрим основные требования к охране труда в местах приема и обработки информации. Эти требования включают: рациональное использование полезного объема помещения под размещение оборудования, правильную и грамотную эксплуатацию аппаратуры и организацию всех работ, защиту работающих от вредных воздействий условий труда, содержание рабочих мест в соответствии с санитарно-гигиеническими нормами и правилами, устройство санитарно-бытовых помещений (ГОСТ 12.0.002-98 СТ СЭВ 1084-98). При проектировании, строительстве и эксплуатации зданий должны соблюдаться правила и нормы по охране труда и пожарной безопасности.

Размещение и установка оборудования, аппаратуры и приборов должны соответствовать требованиям по технике безопасности к производственной санитарии. Весь обслуживающий персонал обязан соблюдать инструкции по охране труда, устанавливающие правила выполнения работ и поведения в помещении для приема инфракрасной и другой спутниковой информации.

Каждый сотрудник перед началом работ должен быть ознакомлен с особенностями эксплуатации данного электронного оборудования. Все оборудование и аппаратура для приема и обработки спутниковой информации основаны на потреблении электрического тока.

Поражение человека электрическим током происходит в результате включения его в электрическую цепь, находящуюся под напряжением.

Включение человека в цепь может быть однополюсовым и более опасным – двухполюсовым. Сила тока 0,05А опасна для человека, а 0,1А – смертная.

Требования к электробезопасности описаны в ГОСТ 12.1.009-96, ГОСТ 12.10006-96, ПУЭ, ПТЭ и ПТБ. 3. Общие требования к помещению оператора.

Помещение устраивается в соответствии с требованиями санитарных норм проектирования промышленных предприятий (СН 245-95). Метеорологические условия в помещении (отопление, вентиляция и т.д.) предусматриваются в соответствии с требованиями ГОСТ 12.1.005-98, СН 245-95, СНиП 2.04.05-96. Санитарно-бытовые условия предусмотрены в соответствии с требованиями СанПиН 2.2.2.542-96. 4. Мероприятия по охране труда.

Проектирование мер по предотвращению поражения человека электрическим током предусматривает следующие способы защиты: · защитное заземление, применяемое в сетях с изолированной нейтралью; · зануление; · защитное отключение.

Защитными заземлением называется преднамеренное соединение с заземлительным устройством корпусов и других металлических частей электронной аппаратуры, которая не находится, но может оказаться под напряжением, при случайном соединении с токоведущими частями.

Действие заземления заключается в том, что ток, попадая на корпус прибора, пойдет по разветвленной цепи, причем сила тока в разветвлениях будет обратнопропорциональна сопротивлениям заземления и человека.

Подбирая соответствующим образом сопротивление заземлителя, можно снизить силу тока, проходящего через тело человека, до безопасного.

Заземлителя могут быть естественными, специально не предусмотренными (мателлические конструкции зданий, проложенные под землей трубы и т.д.) и искусственными, специально забитыми в землю металлическими стержнями и трубами. Все элементы заземляющих устройств соединяют между собой и с оборудованием при помощи сварки или болтами. В сети с глухозаземленной нейтралью, где напряжение не превышает 1000 Вольт, применяют зануление, то есть соединение металлических не токоведущих частей установки с нулевым заземленным проводом. Оно служит для перевода замыкания на корпусе электрооборудования в однополюсное ко р о т кое замыкание между поврежденной фазой и нулевым проводом. Это обеспечивает быстрое автоматическое отключение поврежденной установки от сети, в результате сгорания предохранителя. Такой защитой являются, например, плавкие предохранители.

Одновременное защитное заземление и зануление разных корпусов в одной и той же сети – запрещается. 5. Искусственное освещение помещения. При умственном труде важная роль принадлежит зрению, с помощью которого человек получает до 80-90% информации.

Поэтому создание на рабочих местах благоприятной освещенности, повышает работоспособность, способствует повышению общей культуры труда, поддержанию чистоты и порядка в служебных помещениях.

Освещение является нормальным, если можно длительное время работать без напряжения зрения.

Недостаточное же освещение является причиной преждевременного утомления работника, ослабления его внимания.

Рациональное освещение обеспечивает: необходимую освещенную равномерность и постоянство источника света защиту глаз от слепящего светового потока. С этой целью в служебных помещениях меньше всего применять комбинированное освещение (сочетание общего и местного). В этом случае за счет общего освещения обеспечивается равномерное освещение всего помещения, а за счет местного -повышается расчетная освещенность в определенной зоне (на рабочей поверхности). Освещенность на рабочей поверхности от светильников общего освещения должна быть не менее 150лк при люминесцентных лампах. При устройстве общего освещения р е комендуется вместо висячих ламп устанавливать потолочное освещение, при котором отраженный свет создает более равномерную освещенность.

Светильники следует располагать вдоль рабочих мест, чтобы избежать слепящих бликов, а часть из них помещать над окном, чтобы искусственный свет имел то же направление, что и естественный. Все вышеописанные нормы и требования по освещенности рабочего помещения пункта приема и обработки аэрокосмической информации, принимаются на основании СанПиН 2.2.2. 542-96. 6. Санитарно-гигиеническая обстановка.

Температура в помещении при умственном труде целесообразна в пределах 18-20оС. Неблагоприятно влияние на работоспособность повышенная влажность воздуха (>60%), а также его загрязнение продуктами дыхания и табачным дымом.

Тишина является одним из главных факторов, обеспечивающих продуктивность умственного труда, т.к. шум неблагоприятно влияет на центральную нервную систему, снижает внимание и работоспособность. В целях создания нормальной рабочей обстановки в рабочем помещении (уровень громкости шума не превышает ~60дБ), необходимо проведения комплекса административных, строительных и организационно-технических мероприятий. К административным мероприятиям относятся запрещение громких разговоров, требование, чтобы не хлопали дверью и т.п. К строительным мероприятиям относится звукоизоляция.

Организационно-технические мероприятия предусматривают: облицовку дверей звукопоглощающими материалами, установку амортизаторов. Чтобы операторы не чувствовали себя утомленными, необходимо вводить производственную гимнастику, которая служит хорошим средством предупреждения утомляемости и повышения эффективности труда.

Комплекс гимнастических упражнений следует разрабатывать, предварительно изучив, конкретные условия и характер работы, возрастной состав людей, состояние их здоровья и т.п.

Гимнастика проводится в рабочих помещениях или коридорах во время регламентированных перерывов в течение рабочего дня. 7. Мероприятия по предупреждению пожаров.

Оценка пожарной опасности помещений с радиоэлектронной аппаратурой, также связана с применением электрического тока.

Поэтому электрооборудование должна отвечать требованиям ПУЭ. Источниками пожара могут быть короткие замыкания, которые возможны при нарушении изоляции деталей и электропроводов. Кроме того возгорания могут произойти и по вине самых людей, нарушивших правила пожарной безопасности. Одной из причин, влекущей к пожарной ситуации, может быть нарушение правил эксплуатации радиоэлектронной аппаратуры, небрежное отношение к приборам и перегрузка сети. В связи с этим, в работе проектируются следующие мероприятия и требования по предупреждению возможных загораний: 1. При работе с электроприборами шнуры и детали должны быть покрыты соответствующей изоляцией. 2. Электрооборудование запрещается располагать вблизи отопительных коммуникаций и газового оборудования. Его следует устанавливать на специальные столы или подставки в удобном для работы положении. 3. Во всей системе электроснабжения помещения должны быть две точки выключения тока в сети: на щитке внутри здания и вне его. 4. Не допускать к работе людей, не прошедших инструктаж по технике безопасности. 5. Помещения и места работы электрооборудования оборудовать средствами пожаротушения (ОУ-5) с приложением инструкции пользования и действий в случае пожара. 6. В помещении на случай пожара должна быть разработана инструкция о порядке действия персонала при пожаре.

Исходя из вышеперечисленных мероприятий, проектируемых в разделе “Охрана труда” можно сделать следующие выводы. При соблюдении всех правил эксплуатации электрооборудования и инструкций по технике безопасности возможность травматизма обслуживающего персонала, а также возможность произвольного загорания помещений будут сведены к минимуму. При правильном сочетании труда и отдыха операторов и обслуживающего персонала пункта приема и обработки информации, будут предотвращены профессиональные заболевания. ГОСТ 12.1ю004-96 ССБТ. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Одной из основных особенностей охраны лесов от пожаров в России в целом и в Республике Бурятия в частности, является необходимость наблюдение таких территорий может быть организовано с помощью спутниковых систем NOAA в совокупности с авиалесоохраной. К основным задачам, предъявляемым к спутниковой системе NOAA относятся: оперативная оценка метеобстановки; система раннего обнаружения очага пожара и оперативной передачи данных на наземный пункт приема и обработки информации; контроль динамики крупных лесных пожаров; прогнозирование появления пожаров на охраняемой территории Бурятии. Всем перечисленным выше требованиям отвечает низкоорбитальная метеорологическая спутниковая система серии NOAA, рассмотренная в данной дипломной работе. В настоящее время в оперативной работе используются три спутника - NOAA-12, NOAA-14, NOAA-15. Это позволяет получать снимки одного и того же места не реже 4 раз в сутки, с разрешением не хуже 1 км. Со спутников поступает информация в цифровом виде, что значительно повышает помехозащищенность.

Телеметрия содержит данные сканера высокого разрешения AVHRR, который имеет 2 видимых и 3 ИК-канала. На широтах России соседние витки спутника “заметают” всю поверхность Земли без пропусков. Для полного покрытия всей России необходимо 5-6 пролетов спутника. Серия спутников NOAA функционирует уже около 20 лет, что говорит об их надежности и NASA планирует запуск новых аппаратов с улучшенными характеристиками. Все вышеперечисленные достоинства спутниковой системы NOAA, Удовлетворяющие требованиям по оперативному обнаружению лесных пожаров, а также экономическая эффективность использования её, в условиях ограниченного финансирования отрасли, послужили обоснованием выбора системы для обнаружения и прогнозирования лесных пожаров на территории республики Бурятия.

Основной проблемой интегрирования спутниковых данных в существующую систему мониторинга лесных пожаров является оперативная доставка данных и результатов их обработки в центр сбора и анализа информации. Это задача решается использованием двух центров приема цифровых данных с метеоспутников серии NOAA, расположенных в Москве (ИКИ РАН) и Иркутске (ИСЗФ СО РАН), а принимаемые в них данные и результаты их обработки получаются и анализируются в Центральной базе авиационной охраны лесов России “Авиалесоохрана” (г.Пушкино Московской обл.). Удобство использования этих двух региональных центров заключается в том, что их зона видимости охватывает почти всю территорию России, за исключением Чукотки. Оба центра имеют доступ к глобальной компьютерной сети и в обоих используются одинаковые программные пакеты, что обеспечивает совместимость данных на уровне форматов.

Сегодня технологии сетей Internet позволяют создавать и поддерживать работу информационных WWW-серверов, к которым в любой момент времени информации заинтересованные удаленные пользователи, такие как Федеральная служба лесного хозяйства России, МИС и МВД. Данные схема позволяет осуществить оперативный доступ к данным мониторинга на реально существующих коммуникационных возможностях. Она может быть достаточно быстро изменена (при этом сервер легко переносится в любое место сети) и по мере развития центров созданы дополнительные серверы.

Следует отметить также, что высокий уровень автоматизации систем приема и обработки данных позволил для выполнения работ в приемных центрах не привлекать дополнительный персонал, что безусловно снизило себестоимость проводимых работ. Таким образом, видно, что даже с помощью уже существующих в России глобальных компьютерных сетей можно эффектно организовать оперативный сбор, обработку и доставку спутниковых данных потребителю.

Поэтому безусловно предоставляется разумным дальнейшее развитие таких систем в рамках Географической информационной системы (ГИС) мониторинга лесных пожаров, разрабатываемой Международным институтом леса, и уже в значительной мере функционирующей в Центральной авиабазе.

Использование возможностей ГИС - технологий, позволяет проводить комплексный анализ спутниковых изображений и данных и метеорологической обстановке и лесопожарной ситуации на охраняемой территории республики Бурятия. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Авдуевский В.С. и др.

Критерии эффективности космических комплексов для изучения природных ресурсов Земли. Сб.

Исследование Земли из космоса. 1981г. №3 с.89-96. 2. Алиев Т.М., Вигдоров Д.И., Кривошеев В.Т. Системы отображения информации. М.Высшая школа 1988-221с. 3. Арцыбашев Е.С., Власов М.Н. и др.

Применение спутниковой информации в охране леса от пожаров /Практические рекомендации Л.ЛенНИИЛХ 1986г.-27с. 4. Арцебашев Е.С. Применение аэрологических методов в охране лесов от пожаров М.Наука. 1984г.-15с. 5. Баранов Н.М. Пожароопасность лесов в бассейне озера Байкал. Кн.

Охрана лесов от пожаров в бассейне озера Байкал.

Красноярск 1976г.с.12-28 6. Валендик Э.Н., Кисляков Е.К. Оценка пожарной опасности лесов по радиотепловому излучению Сб.Исследование Земли из космоса. 1980г.№2с.14-19 7. Валендик Э.Н., Исаков Р.В. и др. О применении дистанционных методов для обнаружения лесных пожаров.

Исследование Земли из космоса. 1986г. №4. 8. Волков А.М. Определение спектральных характеристик природных объектов на полигонах и вопросы эффективности космических систем. М. Гидрометиздат. 1985г.-120с. 9. Вялых Н.И., Звонкова А.А, и др.

Запасы ЛГМ в некоторых типах леса средней подзоны Тайги. Сб.

Материалы годичной сессии по итогам работ за 1982г. с.73-74 10. Вентцель Е.С. Теория вероятностей М. Наука 1969г.-575с. 11. Душа-Гудым С.И. Закономерности пространственно-временного распределения лесных пожаров в РСФСР и повышение эффективности охраны лесов М.МЛТИ 1984г.-18с. 12. Кизелькин В.В., Усальцев И.Ф. Основы Ик техники. М. Машиностроение 1974г. 13. Коровин Г.Н., Андреев И.А. Авиационная охрана лесов М. Агропромиздат. 1988г.-223с. 14. Мелуа А.И. Космические природоохранные исследования Л. Наука 1988г.-175с. 15. Методические указания по прогнозированию пожарной опасности в лесах по условиям погоды М.Гидрометиздат. 1975-15с. 16. Мелехов И.С, и др.

Лесная пирология 1-5 вып. М.МЛТИ. 17. Столярчук Л.В. Прогноз и оценка грозовой пожарной опасности в лесу /Методические указания Л.ЛенНИИЛХ. 1982г.-27с. 18. Ярославский Л.Т. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. М. Радио и Связь 1987г.-296с. 19. Абушенко Н.А., Барталев С.А., Коровин Г.Н., Лупян Е.А., Щетинский В.Е., и др. Опыт и перспективы организации оперативного спутникового мониторинга территории России в целях службы пожароохраны лесов. Сб.

Исследование Земли из космоса. 1998г. №3 с.89-95. 20. Букгин М.А., Лупян Е.А. и др.

Возможность создания и перспективы использования недорогих станций приема данных со спутников серии NOAA в режиме HRPT.Сб.

Исследование Земли из космоса. 1992г. №6 с.85-89 21. Барталев С.А., Коровин Г.Н. и др.

Разработка ГИС мониторинга лесных пожаров России на основе ArcView CIS 3.0 и глобальной сети Internet. ARC REUIEW - современные геоинформационные технологии. 1998 г . №1 с .6-7 22. David A. Prevedel. Project Sparkey: A Strategic Wildfire Monitoring Package Using AVHRR Satellites fnd GIS. PE&RS. с .271-278 23. Кондауров Н.С., Харин О.А. Основные положения концепции построения информационной системы контроля и охрана леса. Сб.

Научные труды МЛТИ вып. 242. 1991г. с.5-13 24. Кондауров Н.С. Принципы и способы использования космических средств контроля и охраны леса. Сб.

Научные труды. М.МЛТИ. вып. 242. 1991г. с.13-18 25. Свалов Н.Н. Вариационная статистика М.Лесная промышленность 1977г. 176с. 26. Баршай С.Е., Нестеренок В.Ф., Хренов Л.С. Инженерная геодезия /Высшая школа/ 1976г. 399с. 27. Кондауров Н.С., Харин О.А., Степанов Б.В. Автоматизированная информационно-управляющая система контроля и охраны леса. М.МЛТИ Сб.

Научные труды. Вып.225 1990г. с.12-21 28. Захаров М.Ю. и др.

Организация системы оперативного доступа удаленных пользователей к спутниковым данным. Сб.

Исследование Земли из космоса. 1996г. №5 с.67-71 29. Букчин М.А. и др.

Первичная обработка данных метеорологических спутников на локальных станциях приема Сб.

Исследование Земли из космоса. 1994г. №5 с.112-117 30. Жеребцов Г.А. и др.

Использование данных AVHRR с ИСЗ NOAA для обнаружения лесных пожаров. Сб.

Исследование Земли из космоса 1995г. №5 с.74-77. 31. Ежков В.В., Щетинский Е.А. и др.

Эффективность использования космической информации в лесном хозяйстве. М. Наука. Сб.

Исследование Земли из космоса. 1986г. №3 с.3-9 32. Госсударственные стандарты.

Указатель 1-4 том. 1998г. М.ИПК Издательство стандартов 1998г. 33. Бурлак Г.Н. Безопасность работы на компьютере: организация труда на предприятиях информационного обслуживания. М. Финансы и статистика 1998г. 141с.