Мониторинг лесных пожаров - система наблюдений и контроля за пожарной опасностью в лесу по условиям погоды, состоянием лесных горючих веществ и материалов , источниками огня и лесными пожарами в целях своевременной разработки и проведения мероприятий по предупреждению лесных пожаров и (или) снижению ущерба от них. Мониторинг лесных пожаров организационно осуществляется на 4-х уровнях: федеральном, региональном, муниципальном и локальном. На федеральном уровне организацию работ по мониторингу лесных пожаров осуществляет федеральный орган управления лесным хозяйством России; на региональном - органы управления лесным хозяйством субъектов РФ; на муниципальном и локальном - лесхозы и другие организации, предприятия и учреждения, осуществляющие ведение лесного хозяйства, а также подразделения «Авиалесоохрана», занимающиеся обнаружением и тушением лесных пожаров .
С учётом используемых средств мониторинга лесных пожаров можно выделить наземный, авиационный и космический уровни. Для наземного обнаружения пожаров используются следующие технические средства:
- промышленные телевизионные установки и телевизионные лазерно-дальномерные комплексы;
- дистанционно- пилотируемые летательные аппараты;
- грозопеленгаторы-дальномеры;
- метеорологические радиолокационные станции;
- геодезические инструменты для визирования на дымовую точку;
- пожарные наблюдательные пункты, количество и месторасположение которых должны обеспечивать определение места появления дыма с точностью не менее 0,5 км.
Для патрулирования лесной территории с воздуха применяется малая авиация, которая имеет неоспоримые преимущества в данной области применения: низкую себестоимость лётного часа, нетребовательность к аэродромам и техническому обслуживанию и незначительный вред для окружающей среды. Мониторингом лесных пожаров охвачена территория всего лесного фонда РФ, где выделяют активно охраняемые и не охраняемые леса, а также загрязненные радионуклидами территории и акватории. Объектами мониторинга являются: предпожарная обстановка; прогнозирование лесных пожаров и чрезвычайных лесопожарных ситуаций; лесной пожар, являющийся источником поражающих факторов и вероятным источником ЧС; послепожарная обстановка.
Наблюдение и контроль за предпожарной обстановкой в лесном фонде ведутся на протяжении всего пожароопасного сезона и включают в себя: наблюдение, сбор и обработку данных о степени пожарной опасности в лесу по условиям погоды; оценку степени пожарной опасности в лесу по условиям погоды по общей или региональной шкалам пожарной опасности. На территории лесного фонда контролируются следующие параметры: температура воздуха; температура точки росы; количество осадков; скорость и направление ветра. Кроме того, используется информация о наличии грозовой деятельности. Критерием наступления высокой пожарной опасности служат соответствующие значения комплексного показателя пожарной опасности в лесу по условиям погоды.
Мониторинг лесных пожаров основывается на использовании различных средств изображения земной поверхности - снимков из космоса и с самолетов, карт, схем. При этом основной картографический материал для мониторинга регионального, муниципального и локального уровней должен быть составлен на точной топографической основе, иметь координатную сетку и отражать степень пожарной опасности лесов.
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
Данные спутниковых наблюдений весьма важны при оценке распространения лесных пожаров, выявления их очагов, анализе развития дымов от пожаров, гарей, выявлении опасности возникновения пожаров.
Возможность ликвидации пожара на малой площади, особенно в условиях высокой пожарной опасности, определяется оперативностью обнаружения. Таким образом, наиболее подходящими требованиям оперативного мониторинга лесных и торфяных пожаров соответствуют спутники с высоким радиометрическим разрешением и высокой периодичностью съемки (серии NOAA и EOS). Для мониторинга последствий пожаров необходимо использовать спутники с высоким пространственным разрешением.
Задачи мониторинга пожаров
и их последствий:
- детектирование пожаров, определение мест загорания;
- мониторинг и контроль развития пожаров;
- оценка пожарной опасности в пределах сезона;
- прогнозирование рисков возникновения пожаров в долгосрочной перспективе;
- оценка последствий пожаров . Совмещение снимков до и после пожаров дает возможность выявить гари, определить их площади на текущее время и оценить нанесенный ущерб.
Последствия воздействия лесных пожаров на окружающую среду и человека:
- Экономические: потери древесины, в т.ч. повреждение молодняков, ресурсов побочного лесопользования; Расходы на тушение, расчистку горельников и др.; восстановительные работы; убытки других отраслей: прекращение авиа-, ж/д-, автоперевозок, судоходства и др.
- Экологические: загрязнение продуктами горения воздушной среды, водной среды, почв:
- уничтожение кислорода;
- тепловое загрязнение;
- массовый выброс парниковых газов;
- изменение микроклимата;
- задымление и загазованность атмосферы;
- гибель животных и растений;
- снижение биоразнообразия.
- Социальные: гибель и травматизм людей, непосредственно в зоне пожара; ухудшение психофизиологических показателей населения: физических, эмоциональных, интеллектуальных, репродуктивных, наследственности; рост заболеваемости населения; уменьшение продолжительности жизни.
Для детектирования пожаров используются тепловые каналы космических снимков (Рис.1, Табл. 1, 2.).
Таблица 1
. Диапазоны длин волн.
Рисунок 1
| Диапазон | Сокращения | ||
Русский |
Английский |
Русский |
Английский |
Ультрафиолетовый |
|||
Инфракрасный |
|||
Ближний ИК |
|||
Средний ИК |
Short Wave Infrared |
||
Дальний ИК |
Mid Wave Infrared |
||
Тепловой ИК |
Thermal Infrared |
||
Микроволновой |
|||
Космические аппараты, которые позволяют детектировать очаги пожара, представлены в таблице 1.
Таблица 2. Характеристики КА.
КА/Прибор |
NOAA/
|
TERRA
(AQUA)
/
|
LANDSAT/
|
TERRA/
|
Обзорность, км. |
||||
Радиометрическое разрешение, бит |
NIR – 8 |
|||
Пространственное разрешение, м. |
NIR - 250-1000 |
NIR, SWIR – 30 TIR - 60 |
NIR – 15 |
|
Количество спектральных каналов в ИК диапазоне |
NIR – 1 |
NIR – 6 |
NIR – 1 |
NIR – 1 |
Методы детектирования пожаров базируются на анализе температур яркости в отдельных спектральных каналах.
Ключевым признаком поискового явления есть локальное повышение температуры в месте возгорания.
Обнаружение очагов пожаров визуальным способом позволяет быстрее и точнее определить пороги обнаружения тепловых аномалий. В общем случае данные пороги будут разными. Это связано прежде всего с площадью и температурой горения, временем года и суток, и с географическими координатами места пожара.
Присутствие очага горения в видимом спектре определяется по наличию основного дешифровочного признака лесных пожаров - дымовому шлейфу.
По форме на снимке очаг напоминает конус светло-серого цвета. Следует помнить, что перистая и слоистая облачность по своей структуре и яркости могут напоминать дымовые шлейфы лесных пожаров. Поэтому те части снимков видимого спектра, где предварительно обнаружен лесной пожар, просматриваются в инфракрасном диапазоне спектра. В этом случае шлейфы дыма от лесных пожаров практически не просматриваются.
В основе всех методов лежат следующие принципы
:
- Анализа распределения сигнала в пределах определенных спектральных каналов аппаратуры наблюдения;
- Пороговое правило отнесения участка изображения (или пиксела) к соответствующему классу;
- Статистический анализ распределения спектральных характеристик отдельных участков изображения (или пикселов);
- Анализ достоверности отнесения зарегистрированного сигнала к соответствующему классу.
Последовательность процедур обработки космических изображений :
- Определение информативных каналов.
- Обособление туч, водных объектов и утраченных данных на снимках в определенных каналах.
- Определение мест потенциальных пожаров.
- Определение локальных спектральных особенностей поверхности и регистрация пожаров за косвенными признаками.
- Уточнение детектирования с учетом локальных особенностей, применение комплексных правил определения пожаров.
- Анализ возможности ошибочного распознавания.
- Заверка результатов детектирования и принятие решения.
Алгоритм автоматического определения очагов пожаров реализован в программном обеспечении, поставляемом ИТЦ «СканЭкс»:
- ScanViewer (для спутников серии NOAA). Cпециалистами ИТЦ СканЭкс в приложении ScanViewer реализован аппарат, позволяющий проводить автоматическое детектирование очагов лесных пожаров по данным радиометра AVHRR, входящего в состав бортового измерительного комплекса ИСЗ серии NOAA. Сочетание алгоритмов автоматического обнаружения с визуальным просмотром изображения и наложением картографической информации составляет основу интерактивной технологии обнаружения и мониторинга лесных пожаров. Недостаток этих методов, заключается в том, что точно определить можно лишь крупные пожары.
- ScanEx MODIS Processor (для спутников серии EOS). Для выявления и оперативного обнаружения пожаров в приложении ScanEx MODIS Processor используются алгоритмы, разработанные для прибора MODIS и позволяющие определить местоположение пожаров и их интенсивность.
Методика обнаружения пожаров
основана на сравнении температур (интенсивностей входного сигнала, полученного радиометром MODIS) каждого пикселя в двух инфракрасных спектральных каналах, 21 канал (4 мкм T4) и 31 канал (11 мкм T11). Эта методика реализована в рамках программы Scanex Modis Processor с возможностью диалоговой настройки входных и выходных параметров.
При этом считается, что чем выше температура пикселя в 21 канале, тем больше вероятность пожара. Аналогично, чем больше разность температур в каналах 4 мкм. и 11 мкм. (dT411), тем больше вероятность пожара.
Потенциальный очаг пожара выявляется двумя способами:
- Абсолютные значения каждой из вышеназванных величин в пикселе (T4 и dT411) превышают допустимые пределы, заданные в параметрах маски пожаров (например, T4 выше 360К днем или dT411 больше 25 K днем).
- Значение интенсивности сигнала в канале 4 мкм некоторого пикселя сильно отличается от окружения (например, T4 > T4b + pT4.s.d.c.*dT4b - температура текущего исследуемого пикселя в канале 4 мкм больше средней температуры окружающих пикселей + стандартное отклонение температуры окружающих его пикселей умноженное на эмпирический коэффициент (standard deviation coefficient, обычно pT4.s.d.c = 3)).
В программе имеется набор параметров, которые отвечают за то, будет тот или иной пиксель регистрироваться как очаг пожара или нет. Сочетание этих параметров (маски пожаров) существенно зависят от региона. Например, лесостепная территория Курганской области и Ивдельская тайга имеют различные спектральные характеристики отражения в тепловом диапазоне, принимаемом радиометром MODIS. Кроме того, комбинация этих параметров зависит от сезона (зима, весна, лето, осень) и даже от времени приема.
- Программный модуль "Fire detection" к пакету прикладных программ ERDAS Imagine с критериями (Табл. 3.).
Таблица 3. Критерии обнаружения тепловой аномалии.
где Т3р, Т34р, Т4р, - температурные пороги, I2, I1- интенсивность излучения в 1 и 2 каналах.
Температурные пороги задаются оператором в следующих интервалах: Т3р - 310-322 К; Т34р - 7-15 К; Т4р - 275-285 К. По умолчанию, для летнего времени задаются следующие температурные пороги: Т3 = 312 К; Т34 = 15 К; Т4 = 276 К.
Радиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (Табл. 4. ) является одним из ключевых съемочных приборов, установленных на борту американских спутников TERRA (на орбите с 1999 г.) и AQUA (на орбите с 2002 г), осуществляющих исследования Земли из космоса по программе EOS (Earth Observing System) национального аэрокосмического агентства (NASA) США.
Таблица 4. Основные технические характеристики MODIS.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм.) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Простра-нственное разрешение (м .) |
||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
MIR (средний инфракрасный) |
||||||
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Радиометр MODIS позволяет осуществлять ежедневный оперативный мониторинг территорий, при этом периодичность наблюдения зависит от ее размеров и географического положения, а также количества используемых спутников.
Периодичность наблюдения отдельной территории при съемке одним спутником составляет от 1-2 раз в дневное время и столько же раз ночью. При съемке двумя спутниками частота наблюдений удвоится - от 4 до 12 раз в сутки (в зависимости от географического положения территории).
Для практического использования данных MODIS разработаны и регулярно совершенствуются алгоритмы обработки первичных данных радиометра, существует 44 стандартных информационных продукта (модули - MOD).
Для выявления тепловых аномалий и пожаров используется модуль (MOD14
). Он позволяет обеспечить оперативное обнаружение и мониторинг природных (лесных) пожаров, вулканов и других тепловых аномалий с разрешением 1 км. MODIS может зафиксировать пожар на площади менее 1км2.
Алгоритмы детектирования пожаров в автоматическом режиме основаны на значительной разнице температур земной поверхности (обычно не выше 10–25 C) и очага пожара (300–900 C). Почти 100-кратное различие в тепловом излучении объектов фиксируется на снимке, а информация, поступающая с других спектральных каналов, помогает отделить облака.
Съемка тепловой аппаратурой спектрорадиометра MODIS с пространственным разрешением 1 км дает возможность выявить очаг пожара площадью от 1 га или подземный пожар площадью от 9 га.
На спутниках серии NOAA установлены два комплекса приборов: AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (Табл. 5.) и комплект аппаратуры для вертикального зондирования атмосферы.
Космическая съемка аппаратами NOAA разрешает отслеживать пожары в основном в региональном масштабе через невысокую пространственную разрешающую способность снимков (1,1 км).
Таблица 5. Основные технические характеристики AVHRR.
Номера каналов |
Спектральный диапазон (мкм) |
Ширина полосы обзора (км.) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
.) |
|
Видимый (зеленый) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
3 A |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
3 B |
NIR (ближний инфракрасный) |
|||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
Для выделения очагов пожаров с помощью "порогового" или "контекстуального" алгоритма на предварительном этапе вся получаемая со спутников NOAA информация должна быть откалибрована. Это значит, что для первого и второго каналов аппаратуры AVHRR необходимо получить значения альбедо А1, А2 соответственно. А для третьего, четвертого и пятого каналов - значения эквивалентной радиационной температуры Т3, Т4 и Т5 соответственно.
Методы определения пожаров
базируется на использовании оценки излучения за 3В, 4, 5 каналами AVHRR, которые отвечают инфракрасному диапазону спектра. пожары определяются как экстремальные значения излучения по 3В каналу (на эту область припадает максимум излучения объектов при температуре горения 800-1000К)AVHRR.
Шлейфы дыма, вызванные пожарами, хорошо определяются на 1 и 2 каналах AVHRR.
Для более точной идентификации пожаров используются пороговые алгоритмы, за которыми определяется температура излучения по 3-му и 4-му каналах. Прибор AVHRR откалибровано за температурой до 330 К.
Известно, что максимум потока излучения черного тела, нагретого до температуры 800-1000 К, приходится на среднюю инфракрасную область электромагнитного спектра с длиной волны 3-4 мкм. Исходя из характеристик аппаратуры AVHRR в качестве основного признака для распознавания тепловой аномалии принимаются данные третьего канала, работающего в диапазоне 3,55-3,93 мкм.
Так как пространственное разрешение аппаратуры AVHRR составляет 1,1 км, то в идеальном случае можно обнаруживать объекты, линейные размеры которых превышают 1,1 км. А благодаря высокой интенсивности излучения в среднем ИК-диапазоне и высокому радиометрическому разрешению аппаратуры становится возможным обнаружение тепловых аномалий природного и техногенного характера много меньших размеров. В идеальных условиях наблюдения при максимальном контрасте м. 3-м и 4-м каналами аппаратуры AVHRR есть принцип. возможность обнаружения пожаров с площадью 0,2-0,3 га.
Использование в пороговом алгоритме только одного третьего канала (один порог) приводит к возникновению большого количества ложных тревог. Это связано прежде всего с отражением энергии солнечного излучения кромками облаков (наибольшее число ложных тревог), водной поверхностью, песком, открытыми горными породами, асфальтовыми покрытиями и бетонными сооружениями. Чтобы не допустить ошибок, необходимо использовать данные других спектральных каналов.
Пороговые алгоритмы выделения очагов пожаров:
- Алгоритм Кауфмана (1991 год): T3 > 316 К, T3-T4 > 10 К и T4 > 250 К. Здесь Т3, Т4, Т5 - радио-яркостная температура в 3-, 4- и 5-м каналах аппаратуры AVHRR соответственно.
- Алгоритм Франса (1993 год): T3 > 320 К, T3-T4 > 15 К, 0 < (T4-T5) < 5 К, A1 < 9%, где А1 - значение альбедо в 1 -м канале.
- Алгоритм Кэннеди (1994 год): T3 > 320 К, T3-T4> 15 К, A2< 16%, где А2- значение альбедо во 2-м канале.
Если элемент разрешения удовлетворяет условиям алгоритма, то он относится к классу пожаров; если же не удовлетворяет хотя бы одному из этих условий, то - к фону.
Все эти алгоритмы ориентированы на очаги пожаров достаточно большой площади и интенсивности, что для решения задач выявления пожарной обстановки является неприемлемым, так как важно обнаруживать пожары в начальной степени их развития с целью минимизации материальных затрат на ликвидацию очага возгорания. Кроме того, данные алгоритмы крайне не желательно использовать для обнаружения наличия перегретого торфа в торфяниках.
На сегодняшний день в центре приема и анализа авиационно-космической информации МЧС России за основу принят алгоритм Кауфмана (1)
с "плавающими" порогами. Как указывалось ранее, на этапе предварительной обработки информации с аппаратуры AVHRR определяются явные очаги природных пожаров по наличию дымовых шлейфов.
После калибровки изображений определяются характеристики выявленных очагов и прилегающего к ним фона, на основе которых и выбираются соответствующие пороги. После анализа аналогичных характеристик подстилающей поверхности в пределах снимка совместно с характеристиками очагов пожаров определяются "плавающие" пороги
.
Однако не следует полностью доверять результатам выделения очагов пожаров с использованием данных порогов, так как возможны случаи отражения электромагнитной энергии от кромок облаков, и возможно появление ложных тревог, вызванных перегретым песком и различными техногенными образованиями. Поэтому сомнительные точки, находящиеся слишком близко к облакам, вблизи рек, морей и т.д., необходимо подвергнуть дополнительной проверке.
Дополнительная проверка заключается в анализе отражательной способности интересующих нас пикселей в первом и втором каналах аппаратуры AVHRR. Если значение альбедо в первом канале больше, чем значение альбедо во втором канале (A1 > A2
), то данную точку в подавляющем большинстве случаев можно однозначно отнести к ложной тревоге. но возможны случаи, когда возникают сомнения в правильности такого решения (например, отсутствие облачности или песка). В этом случае мы классифицируем данную точку как возможный очаг пожара, если нет какой-либо дополнительной информации о рассматриваемом районе. Если же значения альбедо в первом и втором каналах превышают 10-16% (в зависимости от условий наблюдения), то данная точка также классифицируется как ложная тревога. Во всех остальных случаях принимается гипотеза о наличии тепловой аномалии в рассматриваемых точках.
Если число ложных тревог достаточно велико, то можно несколько завысить порог по третьему и/или по четвертому каналу. Таким способом, не удается полностью избавиться от ложных тревог и все равно приходится проверять большинство предполагаемых очагов. Кроме того, мы намеренно исключаем из рассмотрения пожары малой площади, что также является недопустимым.
Облачность является непрозрачной средой для ИК-излучения, поэтому для пикселей, где ее размер занимает более 60-70% изображения, она выделяется автоматически. Поскольку облачность холоднее земной поверхности, возможно установление порога яркостной температуры в 4- или 5-м канале радиометра с маскировкой пикселей изображения, не превышающих указанное пороговое значение.
В качестве базового алгоритма выделения облачности для данных AVHRR предлагается взять стандарт SHARP-2 Европейского космического агентства. В данном стандарте предусматривается классификация, разделяющая пиксели изображения на следующие классы: земная поверхность (ЗП), вода, облачность.
Выделение облачности на исходном изображении происходит по условиям из стандарта SHARP-2 ЕКА:
- "Облачность", если A(2)/A(1) > 0.9 & A(2)/A(1) < 1,1&T4 < 294 К
- "Облачность", если Т4 < 249 К
- "Облачность", если Т4-T2 > 274 К & T4 < 290 К
Авторами сделано предположение, что данные условия плохо приспособлены для определения границы облачность/ЗП и для выделения "разорванной облачности" на территории Европейской части России, поэтому ими предложено ввести дополнительное условие. Таким условием выступает анализ яркостных характеристик 4-спектрального диапазона.
При анализе используется дополнительное условие (4), в котором анализируется СКО (4) эквивалентной радиационной температуры в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR, вычисленное по окну 15х15 пикселов:
σ4≤σпор,
где σпор - пороговая эквивалентная радиационная температура в 4-спектральном диапазоне прибора AVHRR по окну 15х15 пикселей, значение которой определяется в результате исследования.
По результатам обработки тестовых изображений для Европейской части России (48-67 северной широты) σпор = 1,3.
Так как в спектральных диапазонах 4- и 5-ого каналов приборов AVHRR/2 (3) влияние Солнца на характеристики изображения минимально, то отсеивание облачности можно проводить, анализируя СКО яркостной характеристики. При этом в модифицированном контекстуальном алгоритме учитывается не только значение СКО яркостных характеристик пикселя, но и условия стандарта SHARP-2 для данных AVHRR.
Для тестирования и учета в модифицированном контекстуальном алгоритме выбираются условия классификации из стандарта SHARP-2, которые были взяты в качестве базовых условий. Для тестирования была написана модель выделения водной поверхности. Для анализируемого изображения Х(x1 ,..., x5) проводится классификация пикселей по признакам: "вода", "облачность", "земная поверхность". В результате классификации с учетом условий, на водную поверхность и различную облачность из исходного изображения создается два промежуточных слоя. Первый, состоящий из 0 и 1, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум и 1 соответствует пикселю, который был классифицирован как земная поверхность. Второй, состоящий из 0 и T3, где 0 соответствует пикселю, который был классифицирован как шум, а T3 соответствует радиационной температуре в 3-м канале AVHRR для пикселя, который был классифицирован как земная поверхность.
Все пиксели, классифицированные как "вода" и "облачность", в дальнейшем анализе "наличия сигнала" не рассматриваются.
Последовательно для каждого пикселя выделяется центральная локальная область размерами 15х15 пикселей. Для этой области рассматриваются 5-канальные характеристики пикселей. Также рассчитывается количество пикселей, отличных от классов "вода" и "облачность", и для них рассчитывается среднее значение T3ср.
Признаком выделения сигнала выступает условие: T3ср > T3ср.пор.. При выполнении этого условия принимается решение о "наличии пикселя с пожаром".
Применение модифицированного контекстуального алгоритма позволяет уменьшить вероятность "ложной тревоги" на 10-15% для территории Северной и Центральной части России. Естественным плюсом данного алгоритма является относительная работа и независимость от угла Солнца и времени суток. Самый крупный недостаток - неработоспособность контекстуального алгоритма в случае наличия облачности в текстурных районах изображения.
Таблица 7. Основные технические характеристики сканера TM (Landsat 5).
|
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиомет-рическое разрешение (бит) |
Простра
нственное разрешение
|
|
Видимый (синий) |
||||||
Видимый (зеленый) |
||||||
Видимый (красный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||
TIR (тепловой инфракрасный) |
||||||
MWIR (дальний ИК) |
||||||
Таблица 8. Основные технические характеристики радиометра ETM+ (Landsat 7).
Номера каналов |
Спектральный диапазон
|
Ширина полосы обзора (км) |
Период съемки |
Радиоме-трическое разрешение (бит) |
Простран-ственное разрешение
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (синий) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (зеленый) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Видимый (красный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
NIR (ближний инфракрасный) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TIR (тепловой инфракрасный) ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) (Табл. 9) - усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения) - это одна из пяти съемочных систем на борту спутника Terra, сочетающая широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (БИК), среднем инфракрасном (СрИК) и тепловом инфракрасном диапазоне. Таблица 9. Основные технические характеристики ASTER.
Абсолютная радиометрическая точность по спектральным зонам составляет 4% для видимого и ближнего инфракрасного диапазона, и 1-3 К для теплового диапазона, в зависимости от температуры. Зоны теплового диапазона предназначены для регистрации температуры земной поверхности. Таблица 10. Визуальное дешифрирование космических снимков.
Список источников
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Существуют сервисы, которые предоставляют информацию о кораблях онлайн в реальном времени на карте. Эти сервисы являются незаменимым инструментом для фрахтователя, ведь он должен знать приблизительное время прибытия судна в назначенный порт для погрузки или разгрузки. В некоторых договорах указано, что доставка груза должна быть осуществлена в определенный срок и судно не имеет права заходить в порты для своих нужд и брать попутные грузы. Из этого следует, что если судно отклонится от курса – договор может быть расторгнут.
MarineTraffic – онлайн-сервис для отслеживания пути следования кораблей
Сайт предоставляет информацию о местонахождении судов онлайн. Это карта мира, на которой располагаются значки кораблей разных цветов. Каждый цвет обозначает вид, скорость, способ управления и другую информацию.
Вокруг карты имеются иконки и значки для управления и настройки. Слева в меню находятся кнопки для настройки карты такие как: слои, фильтр, карты плотности трафика, погода и другие. Здесь можно найти корабль по названию, указав информацию в специальном поле. При клике на одном из кораблей на карте появляется информация в окне о:
- Наименование корабля.
- Скорость, с которой следует судно.
- Курс. Откуда и куда следует.
- Статус.
- Вид корабля (пассажирский, танкер и т.д.)
При клике на название судна уже в открывшемся окне, открывается более полная страница с подробной информацией о корабле в реальном времени.
Как найти корабль по названию онлайн на MarineTraffic
Если вы обладаете некоторой информацией об интересующем вас корабле, то найти его будет просто. Необходимо:
- Зайти на сайт — https://www.marinetraffic.com/ru/ .
- В правом верхнем окне под названием «Судно/порт» введите вашу информацию.
- В появившемся окне нужно сделать клик на имени судна или порта для детальной информации.
Посетив сайт можно заметить, что информация предоставляется на английском языке. Его можно изменить, опустившись на дно страницы и нажав на пункт «Language». В выпавшем меню выберите русский.
Карта кораблей онлайн обновляется в реальном времени, но нужно знать, что движение судов по океану относительно небольшая. Причина «зависания» корабля может быть связана также и с самой системой, ведь она не совершенна и имеет недочеты. Хотя ее совершенствуют время от времени, но все же есть участки океана, в которых сигнал пропадает. В этом случае необходимо дождаться появления сигнала, чтобы продолжить отслеживать судно.
Принципы работы системы AIS
Сегодня с целью обеспечения безопасности все корабли имеют на борту идентификационную систему AIS. Она сообщает о местонахождении того или иного судна в океане и не позволяет допустить столкновения. Расстояние, на которое судно может отдалиться от наземного приемника – почти 400 км. Наземная система приема должна находиться выше уровня моря, а корабельная система иметь мощный сигнал и качественную антенну. В этом случае посетители могут использовать услуги сервиса.
Seatracker.ru – предоставление информации о местонахождении судов онлайн
Сиатрекер является порталом для моряков, который предоставляет новости и различные файлы, в основном морской тематики.
Нажав ссылку в верхнем меню «Аис» мы попадаем на политическую карту мира, на которой также расположены иконки кораблей, раскрашенных в разные цвета, в зависимости от вида и назначения. Меню карты на сервисе является упрощенным вариантом, относительно сервиса МаринТраффик. Здесь, слева в меню находятся всего 3 кнопки – поиск, фильтр и слои. Справа 2 кнопки, регулирующие уменьшение или увеличение мини карты. Над картой расположено окно поиска корабля или порта по имени.
Цветовые обозначения кораблей на карте онлайн сервисов
Онлайн карты океанов имеют одни и те же цветовые обозначения для двух перечисленных сервисов.
Как пользоваться картой судов в реальном времени на Seatracker
- На сайте https://seatracker.ru/ переходим по ссылке вверху «Аис».
- На странице с картой можно воспользоваться поиском и ввести название судна.
- Слева в меню для удобства есть кнопка «Фильтр», используя его можно выбрать судно по цвету.
- Здесь же, в меню слева находится пиктограмма со слоями, выбрав которые на карту можно добавить или убрать порты, названия станций, маяки и изображения.
Вся информация, которая находится на сайте, поступает из данных AIS. Настоящее время пребывания корабля, выход из порта и прибытие в порт может варьироваться приблизительно на 1 час. Информация онлайн координат всех кораблей, предоставляемых сервисом, является ознакомительной информацией и не должна применяться для навигации.
Карта морских и речных судов в реальном времени основана на технологии АИС (англ.- AIS Automatic Identification System). Это Автоматическая идентификационная система, позволяющая найти судно по номеру или по названию на основе географических координат и расчета времени.
Данные получаются на базе данных глобальной спутниковой системы GPS с учетом показаний идентификационных приборов, находящихся на борту судов. Информация с них передается на частотах УКВ.
Система передает данные обо всех торговых судах на международных линиях вместимостью более 300, и всех судах на внутренних линиях вместимостью свыше 500. Так же сюда попадают все без исключения пассажирские суда. В числе данных – порт назначения, тип судна, его скорость, название, маршрут, наименование груза и т.п.
Карта морских судов в реальном времени: особенности
Найти судно в реальном времени по названию или номеру можно, выбрав справа вверху кнопку с рисунком лупы. В выпадающем вбок окне нужно начать вводить данные судна, после чего система сама предложит варианты – то есть, не всегда нужно добавлять все название или номер полностью.
Так же можно узнать информацию о судах, кликнув на судно в том или ином интересующем вас регионе. Подробнее о поиске – в видео в конце статьи. Вернуть карту в первоначальное положение — нажать на судно в левом верхнем углу. Карта кликабельна.
Следует отметить, что пока еще не все зоны планеты находятся в режиме досягаемости приборов АИС. Если судно находится в такой зоне, его название или номер будет серыми. Если оно в зоне, покрытия, то название станет черным.
Если судно вне зоны покрытия, нужно просто подождать некоторое время, пока оно войдет в нее. Так же следует отметить что, в отличие от , онлайн карта морских судов показывает движение менее интенсивно из-за меньшей скорости самих судов. Поэтому морской транспорт онлайн перемещается по карте медленнее.
К сожалению, карта пока доступна только на английском языке, но она все-таки дает нужную информацию, и при желании каждый может использовать транслитерацию от Гугл для перевода.
Как пользоваться картой морских судов
К сожалению, автор видео называет морские суда «кораблями», но мы-то знаем, что «корабль» — слово, применимое к военно-морскому флоту.
Как найти судно в реальном времени
АИС (англ. AIS Automatic Identification System) - система, позволяющая идентифицировать и отследить движение судна в режиме онлайн с точностью до 10 метров. Помимо дислокации судов АИС предоставляет информацию об их типе, габаритах, пункте назначения, скорости, ожидаемом времени прибытия, даёт возможность ознакомиться с историей маршрутов и предполагаемым курсом. Указанные сведения представлены в карточке, для открытия которой необходимо кликнуть на интересующий объект. Онлайн доступ к АИС судов обеспечивается непосредственно кораблями при помощи радиочастотного передатчика. Отдельные суда или порты могут быть недоступны для просмотра, в связи с ограничением дальности действия, помехами, погодными условиями, влияющими на радиосвязь. Если “марин трафик ” не отображает нужный вам объект, повторите попытку позже.
Карта движения судов в реальном времени охватывает весь мир и предоставляет пользователю возможность увидеть их расстановку в различных портах и районах мира. Чтобы найти суда в других регионах и портах нужно уменьшить масштаб карты и выбрать нужный сектор.
Портал Answer-Logistic делает акцент на текущем движении и позициях судов по AIS в восточной части акватории Финского залива и порту Санкт-Петербурга. Отметим, что дислокация судов отображается с незначительной задержкой. Узнать время, прошедшее с момента последнего обновления координат, можно при наведении курсора на объект.
| Обозначения: | |