Оценка пирогенного воздействия на лесные территории Тверской области

Рассматриваются возможность и ограничения применения общепринятых алгоритмов детектирования поврежденных огнем лесных территорий средствами дистанционного зондирования, которые позволяют системам мониторинга в автоматическом режиме формировать данные о площадях пожаров и площадях, на которых в последующем фиксируется гибель лесных насаждений. Результирующие размеры детектируемых площадей пожаров обладают погрешностью измерений, величины которых определены на основе единовременных данных, установленных в ходе исследований в отношении обширной территории за один лесопожарный сезон. Лесные пожары, в зависимости от географических особенностей территории, имеют различные пространственно-временные и качественные характеристики, поэтому сопровождаются неоднородными повреждениями лесов, что влияет на точность дистанционного определения гари или горельника. В связи с этим применение установленной величины погрешности при исследованиях на локальном уровне может привести к неточности результатов. Анализ космических снимков земель лесного фонда Тверской области за 2007–2022 гг. показал необходимость установления региональных величин погрешности измерений площадей, пройденных пожарами. Сопоставление производных данных среднего пространственного разрешения с данными высокого пространственного разрешения доказывает наличие региональной величины отклонения от установленной величины погрешности измерений, достигающей значительных размеров при относительно малых площадях детектируемых участков. Исследование показало целесообразность установления региональных величин погрешности измерений пирогенного воздействия на лесные территории. Применение полученных результатов позволит повысить точность определения площадей лесных пожаров и размера связанного с ними ущерба по данным дистанционного мониторинга.

1. Барталев С.А., Егоров В.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Стыценко Ф.В., Флитман Е.В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS Landsat-TM/ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 9–26.

2. Барталев С.А., Стыценко Ф.В., Хвостиков С.А., Лупян Е.А. Методология мониторинга и прогнозирования пирогенной гибели лесов на основе данных спутниковых наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 176–193. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-176-193.

3. Богданов А.П., Алешко Р.А. Разработка методики мониторинга состояния лесов на основе использования данных мультиспектральной космосъемки, ПЭММЭ. 2017. Т. ХХVIII. № 1. С. 98–110. DOI: 10.21513/0207-2564-2017-1-98-110.

4. Вик К.В., Друки А.А., Григорьев Д.С., Спицын В.Г. Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках // Вестник Томского гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 55. С. 18–25. DOI: 10.17223/19988605/55/3.

5. Руководство пользователя информационной системы дистанционного мониторинга ИСДМ-Рослесхоз для определения пожарной опасности в лесах Российской Федерации. Пушкино, 2014. 399 с.

6. Шихов А.Н., Зарипов А.C. Многолетняя динамика потерь лесов от пожаров и ветровалов на северо-востоке Европейской России по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 114–128. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-114-128. URL: http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1926.

7. Arino O., Plummer S., Defrenne D. Fire Disturbance: The ten years time series of the ATSR World Fire Atlas, Proceedings of the MERAS-AATSR Symposium, ESA publication, 2005, p. 597.

8. Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Uvarov I.A. Multiyear circumpolar assessment the area burnt in boreal ecosystems using SPOT-Vegetation, International Journal of Remote Sensing, 2007, vol. 28, no. 6, p. 1397–1404, DOI: 10.1080/01431160600840978.

9. Fraser R.H., Li Z., Cihlar J. Hotspot and NDVI Differencing Synergy (HANDS): a new technique for burned area mapping over boreal forest, Remote Sens. Environ., 2000, vol. 74, p. 362–376.

10. Giglio L., Descloitres J., Justice Ch.O. et al. An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS, Remote Sensing of Environment, 2003, vol. 87, p. 273–282, DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00184-6.

11. Gregoire J.M., Tansey K., Silva J.M.N. The GBA2000 initiative: developing a global burned area database from SPOT-VEGETATION imagery, Int. J. Remote Sens., 2003, vol. 24, p. 1369.

12. Li Z., Kaufman Y.J., Ichoku C. et al. A review of AVHRRbased fire active fire detection algorithm: Principles, limitations, and recommendations, Global and Regional Vegetation Fire Monitoring from Space, Planning and Coordinated International Effort, 2001, р. 199–225.

13. Roy D.P., Boschetti L., Justice C.O. et al. The Collection 5 MODIS Burned Area Product – Global Evaluation by Comparison with the MODIS Active Fire Product, Remote Sens. Environ., 2008, vol. 112, p. 3690, DOI: 10.1016/j.rse.2008.05.013.

14. Sukhinin A.I., French N.H.F., Kasischke E.S. et al. Satellitebased Mapping of Fires in Russia: New Products for Fire Management and Carbon Cycle Studies, Remote Sens. Environ., 2005, vol. 94, p. 428, DOI: 10.1016/j.rse.2004.08.011.

15. Информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМРослесхоз). URL: https://pushkino.aviales.ru/main_pages/index.shtml (дата обращения 13.02.2023).

16. Лесохозяйственные регламенты лесничеств Тверской области. URL: https://les.tver.ru/np-baza/np-dokumenty/lesnoy-plan-i-reglamenty/ (дата обращения 05.06.2023).