Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII.B.423

Модификация и оценка качества глобальных информационных продуктов лесных пожаров по данным различных приборов (МСУ-МР, SLSTR, MERSI-II) с использованием алгоритма MOD14

Лозин Д.В. (1), Лупян Е.А. (1), Балашов И.В. (1), Бурцев М.А. (1), Волкова Е.Е. (1), Мазуров А.А. (1), Матвеев А.М. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
В работе представлены последние результаты по формированию глобальных информационных продуктов пожаров, получаемых по данным с различных приборов (МСУ-МР, SLSTR, MERSI). Метод получения продуктов основан на модификации алгоритма детектирования пожаров MOD14 [1-3], рассчитанный на работу с данными прибора MODIS [4].
Проведенная ранее адаптация алгоритма для работы с данными МСУ-МР [5] позволила сформировать общий процесс по адаптации алгоритма для работы с данными различных приборов, характеристики которых в целом аналогичны MODIS. Данный процесс был исполнен для приборов MERSI (англ. Medium Resolution Spectral Imager; https://satellite.nsmc.org.cn/portalsite/default.aspx), установленном на китайских спутниках Fengyun-3D/E, и SLSTR (англ. Sea and Land Surface TemperatureRadiometer) [6], установленном на спутниках Sentinel-3A/B. Для каждого прибора процесс адаптации потребовал решения специфических проблем, связанных с особенностью работы приборов. В работе кратко приведено описание данных проблем и их решений.
Отдельно рассмотрен вопрос оценки качества глобальных информационных продуктов лесных пожаров. В настоящих момент валидация существующих глобальных пожарных продуктов [3,7,8,9] проводится независимо и на ограниченных наборах данных. Это, в свою очередь, делает крайне затруднительным сравнение качества различных продуктов. Так же ни одно из существующих решений не предоставляет возможности подтверждать достоверность полного объема пожарных данных, иногда достигающего количества более двух миллионов записей о горячих точках (пожарных пикселах) на территории РФ в год.
В настоящей работе предложен метод оценки качества глобальных пожарных продуктов, решающий данные проблемы. Использование данного метода позволило провести полноценное сравнение качества уже имеющихся пожарных продуктов [3,7,8,9] с сформированными в рамках настоящей работы новыми продуктами (МСУ-МР) и аналогами (SLSTR, MERSI-II).

Получение и обработка спутниковых данных были выполнены с помощью возможностей Центра коллективного пользования ИКИ-Мониторинг [10] и Объединенной системы работы с данными центров "НИЦ Планета" [11].

Работа выполнена при поддержке Минобрнауки (тема «Мониторинг», госрегистрация № 122042500031-8).

Ключевые слова: детектирование пожаров, МСУ-МР, SLSTR, MERSI, MOD14, мониторинг пожаров, глобальные информационные продукты
Литература:
  1. Giglio L., Descloitresa J., Justice C. O., Kaufman Y. J., An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS, Remote Sensing of Environment, 2003, Vol. 87, pp. 273–282, DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00184-6.
  2. Giglio L., Schroeder W., Justice C. O., The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products, Remote Sensing of Environment, 2016, Vol. 178, Issue 1, pp. 31–41, DOI: 10.1016/j.rse.2016.02.054.
  3. Giglio L. et al., MODIS Collection 6 Active Fire Product User’s Guide. Revision B, University of Maryland, Department of Geographical Sciences, 2018, pp. 1–62.
  4. Bobbe, T., Descloitres, J., Finco, M., Giglio, L., Justice, C., Sohlberg, R., and Townshend, J. (2002). MODIS Land Rapid Response System: implementation with USDA Forest Service and implications for active fire detection and land cover change products from future moderate resolution sensors. NPOESS MAXI Review 2002, Silver Spring, MD.
  5. Лозин Д.В. и др. Адаптация алгоритма детектирования пожаров MOD14 для работы с данными прибора МСУ-МР // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 231–245 // DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-231-245
  6. Polehampton E., Cox C., Smith D. et al. Copernicus Sentinel-3 SLSTR Land User Handbook. 2023. Ref. OMPC.ACR.HBK.002. 64 p.
  7. P. Oliva, W. Schroeder, Assessment of VIIRS 375mactive fire detection product for direct burned, Remote Sensing of Environment, Vol. 160, 2015, pp. 144-155, DOI: 10.1016/j.rse.2015.01.010.
  8. W. Xu, M.Wooster, Sentinel-3 SLSTR active fire (AF) detection and FRP daytime product - Algorithm description and global intercomparison to MODIS, VIIRS and landsat AF data, Science of Remote Sensing, Vol. 7, 2023, 100087, DOI: 10.1016/j.srs.2023.100087.
  9. Chen et al. The Fengyun-3D (FY-3D) global active fire product: principle, methodology and validation, Earth Syst. Sci. Data, 14, 3489–3508, 2022 DOI: 10.5194/essd-14-3489-2022
  10. Лупян Е.А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  11. Бурцев М.А. и др. Система работы с распределенными архивами результатов обработки спутниковых данных центров приема НИЦ "Планета" // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. Т. 9. № 5. С. 55-76.

Презентация доклада

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга