АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЖАРОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ И АТМОСФЕРНЫХ ЯВЛЕНИЙ, ТАКИХ КАК ОБЛАКА, ОБЛАЧНАЯ ПЕЛЕНА, ТУМАН И ИМ ПОДОБНЫХ, ПОСРЕДСТВОМ СПУТНИКОВОЙ СИСТЕМЫ

1. Способ автоматизированного распознавания пожаров на поверхности Земли посредством спутниковой системы:
получение многоспектральных изображений Земли в различные моменты времени посредством многоспектрального спутникового датчика, причем каждое многоспектральное изображение представляет собой совокупность односпектральных изображений, каждое из которых соответствует определенной длине волны (λ), при этом каждое односпектральное изображение состоит из пикселей, каждый из которых отображает спектральную интенсивность излучения (Rλ) соответствующего участка Земли;
λ
создание модели, соответствующей измеренным в разные моменты времени спектральным интенсивностям излучения (R) каждого пикселя в многоспектральных изображениях и физическим параметрам, отображающим термодинамические явления на поверхности Земли, включая возможный пожар на ее поверхности; в атмосфере Земли - такие как облака, облачная пелена, туман и им подобные; и связанные с относительными положениями Земли и Солнца;
отличающийся тем, что содержит следующие действия:
λ,t
λ,t-Δt
вычисляют для по меньшей мере одного рассматриваемого пикселя в заданный момент времени, по меньшей мере, физический параметр в модели, отображающей вероятный пожар на поверхности Земли, на основании, по меньшей мере, спектральной интенсивности излучения (R) в заданный момент времени, ранее измеренной спектральной интенсивности излучения (R) и того же физического параметра, вычисленного ранее на основании той же модели.
2. Способ по п.1, в котором создание модели содержит:
λ
создание динамической системы многоспектральных уравнений, содержащей по меньшей мере одно односпектральное уравнение, соответствующее определенной длине волны (λ), и устанавливающей соотношение между измеренными в различные моменты времени спектральными интенсивностями излучения (R) рассматриваемых пикселей односпектральных изображений и физическими параметрами в эти же моменты времени,
и в котором вычисление физического параметра в модели, отображающей вероятный пожар на поверхности Земли, содержит
вычисление, по меньшей мере, физического параметра, отображающего вероятный пожар на поверхности Земли на основании динамической системы многоспектральных уравнений.
λ
3. Способ по п.2, в котором односпектральные уравнения в системе динамических многоспектральных уравнений основаны на различиях между уравнениями, устанавливающими соотношение между спектральными интенсивностями излучения (R), измеренными в различные моменты времени, и физическими параметрами в эти же моменты времени.
B
4. Способ по п.2 или 3, в котором вычисленные физические параметры содержат долю (f) пикселя, соответствующую распространению пожара и температуре (T) фона.
5. Способ по п.4, в котором физические параметры в данной модели дополнительно включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров:
F
температура (T) пожара;
S,λ
интенсивность излучения (R) Солнца
F,λ
коэффициент излучения (ε) пожара;
B,λ
коэффициент излучения (ε) фона;
λ
коэффициент пропускания (τ) атмосферы Земли.
6. Способ по п.4, дополнительно содержащий следующие действия:
распознают пожар на участке поверхности Земли, если доля (f) пикселя, вычисленная для соответствующего пикселя, удовлетворяет заданному критерию.
7. Способ по п.6, в котором распознавание пожара на участке поверхности Земли, если доля (f) пикселя, вычисленная для соответствующего пикселя, удовлетворяет заданному критерию, содержит следующие действия:
фильтруют долю (f) пикселя, вычисленную для пикселя, посредством вычитания из вычисленной доли (f) пикселя значения, соответствующего отфильтрованной по нижним частотам последовательности ранее вычисленных долей (f) пикселя;
распознают пожар на участке поверхности Земли, если отфильтрованная доля  пикселя, вычисленная для соответствующего пикселя, превышает заданное пороговое значение.
8. Способ по п.5, в котором динамическая система многоспектральных уравнений является следующей:
t
B,t
B,t-Δt
Ft
λ,t
λ,t
λ,t-Δt
S,λ,t
S,λ,t
S,λ,t-Δt
F,λ
B,λ
λ,t
где t и t-Δt - это два различных момента времени; λ - длина волны; f - доля пикселя; T и T - температура фона; T - температура пожара; ΔR=R-R - разность спектральной интенсивности излучения; ΔR=R-R - разность интенсивности излучения Солнца; ε -коэффициент излучения пожара; ε - коэффициент излучения фона; τ - коэффициент пропускания атмосферы Земли и Λ - ряд рассматриваемых длин (λ) волн;
и в котором
t
B,t
долю (f) пикселя и температуру (T) фона в момент времени t вычисляют решением динамической системы многоспектральных уравнений;
λ,t
разность (ΔR) спектральной интенсивности излучения вычисляют непосредственно на основании полученных многоспектральных изображений;
Ft
S,λ,t
F,λ
B,λ
λ,t
температуру (T) пожара, разность (R) интенсивности излучения Солнца, коэффициент излучения (ε) пожара, коэффициент излучения (ε) фона и коэффициент пропускания (τ) атмосферы Земли вычисляют независимо;
t-Δt
B,t-Δt
t-Δt
B,t-Δt
долю (f) пикселя и температуру (T) фона в момент времени t-Δt вычисляют решением динамической системы многоспектральных уравнений на предшествующей итерации, в которой на первой итерации распространению (f) пожара и температуре (T) фона независимо присваивают соответствующие значения.
9. Способ по п.1, в котором создание модели содержит:
λ
PRD,λ
λ
PRD,λ
численное построение адаптивной расчетной модели на основании измеренных в различные моменты времени спектральных интенсивностей излучения (R) пикселей многоспектральных изображений, причем адаптивная расчетная модель позволяет вычислять спектральные интенсивности излучения (R) рассматриваемых пикселей в заданный момент времени на основании измеренных спектральных интенсивностей излучения (R) и ранее вычисленных расчетных спектральных интенсивностей излучения (R);
λ
PRD,λ
сравнение спектральной интенсивности излучения (R) рассматриваемых пикселей в заданный момент времени со спектральными интенсивностями излучения (R), рассчитанными для этого же момента времени посредством адаптивной расчетной модели; и
распознавание пожара на участках поверхности Земли или атмосферных явления в областях атмосферы Земли, соответствующих рассматриваемым пикселям, на основании результатов сравнения
10. Способ по п.9, в котором выполнение численное построение адаптивной расчетной модели содержит следующие действия:
для каждого рассматриваемого пикселя выполняют временной гармонический анализ спектральных интенсивностей излучения пикселя, относящихся к различным моментам времени и измеренных или рассчитанных для одной и той же длины волны (λ); и
выполняют численное построение адаптивной расчетной модели на основании вычисленных низкочастотных компонентов спектральных интенсивностей излучения, чтобы отфильтровать высокочастотные изменения спектральных интенсивностей излучения, обусловленные пожарами на поверхности Земли или атмосферными явлениями.
11. Способ по п.10, в котором временной гармонический анализ является анализом Фурье.
12. Способ по любому из пп.9-11, в котором распознавание пожара на участке поверхности Земли или атмосферного явления в области атмосферы Земли, соответствующих рассматриваемому пикселю, содержит следующие действия:
λ
DET,λ
PRD,λ
распознают атмосферное явление, если измеренная спектральная интенсивность излучения (R) пикселя ниже заданного порогового значения (th) соответствующей расчетной спектральной интенсивности излучения (R); и
λ
DET,λ
PRD,λ
распознают пожар, если измеренная спектральная интенсивность излучения (R) пикселя выше заданного порогового значения (th) соответствующей расчетной спектральной интенсивности излучения (R).
10.8
DET,10.8,λ
12
DET,12
3.9
DET,3.9
13. Способ по п.12, в котором атмосферное явление распознают в соответствующей пикселю области атмосферы Земли с помощью адаптивной расчетной модели, в которой измеренная спектральная интенсивность излучения (R) и пороговое значение (th) соответствуют длине волны 10,8 мкм, или посредством адаптивной расчетной модели, в которой измеренная спектральная интенсивность излучения (R) и пороговое значение (th) соответствуют длине волны 12 мкм; и в котором пожар выявляют на соответствующем пикселю участке поверхности Земли с помощью адаптивной расчетной модели, в которой измеренная спектральная интенсивность излучения (R) и пороговое значение (th) соответствуют длине волны 3,9 мкм.
λ
14. Способ по п.10, в котором выполнение для каждого рассматриваемого пикселя временного гармонического анализа содержит следующие действия: формируют вектор (h), содержащий спектральные интенсивности излучения, относящиеся к различным моментам времени и измеренные или рассчитанные для одной длины волны (λ); и
λ
выполняют временной гармонический анализ вектора (h).
λ
15. Способ по п.14, в котором формирование вектора (h) содержит следующие действия:
λ
λ
формируют исходный вектор (h), содержащий спектральные интенсивности излучения (R) рассматриваемого пикселя, измеренные для одной длины волны (λ) в различные моменты времени и не подвергавшиеся воздействию пожаров, облаков, облачной пелены, тумана и им подобным.
λ
16. Способ по п.15, в котором формирование исходного вектора (h) содержит следующие действия:
рассматривают несколько смежных дней;
для каждого векторного элемента определяют процедуру сбора данных, выполненную при отсутствии облаков, как процедуру сбора данных с максимальным значением спектральной интенсивности излучения в диапазоне длин волн 10,8 мкм или 12 мкм, среди соответствующих этому же векторному элементу в рассматриваемые дни; и
для каждого уже выбранного векторного элемента с отсутствием облаков определяют процедуру сбора данных, выполненную при отсутствии пожара, как процедуру сбора данных с минимальным значением спектральной интенсивности излучения в диапазоне длины волны 3,9 мкм, среди соответствующих этому же векторному элементу в рассматриваемые дни.
17. Способ по любому из пп.14-16, дополнительно содержащий следующие действия:
λ
подразделяют измеренные спектральные интенсивности излучения (R) на достоверные или недостоверные в соответствии с заданным критерием;
λ
и в котором формирование вектора (h) дополнительно содержит:
λ
λ
PRD,λ
обновление вектора (h) в соответствии с измеренными спектральными интенсивностями излучения (R), если они относятся к достоверным, или в соответствии с расчетными спектральными интенсивностями излучения (R), если измеренные спектральные интенсивности излучения относятся к недостоверным.
λ
18. Способ по п.17, в котором подразделение измеренных спектральных лучистостей (R) на достоверные или недостоверные в соответствии с заданным критерием содержит следующие действия:
12
PRD,12
PRD,12
относят измеренные спектральные интенсивности излучения (R), соответствующие длине волны 12 мкм, к достоверным, если они превышают заданное пороговое значение (th) соответствующих расчетных спектральных интенсивностей излучения (R);
10.8
PRD,10.8
PRD,10.8
относят измеренные спектральные интенсивности излучения (R), соответствующие длине волны 10,8 мкм, к достоверным, если они превышают заданное пороговое значение (th) соответствующих расчетных спектральных интенсивностей излучения (R); и
3.9
PRD,3.9
PRD,3.9
относят измеренные спектральные интенсивности излучения (R), соответствующие длине волны 3,9 мкм, к достоверным, если они лежат в пределах, определенных соответствующими расчетными спектральными интенсивностями излучения (R), ниже и выше заданного порогового значения (th).
λ
19. Способ по п.17, в котором обновление вектора (h) содержит следующие действия:
λ
λ
PRD,λ
в векторе (h) заменяют спектральные интенсивности излучения в заданные периоды времени соответствующими достоверными измеренными спектральными интенсивностями излучения (R) или соответствующими расчетными спектральными интенсивностями излучения (R).
20. Способ по п.9, дополнительно содержащий следующие действия:
если атмосферное явление не распознано, также реализуют способ по любому из пп.2-8 для автоматизированного распознавания пожаров на поверхности Земли.
21. Система обработки, программируемая для реализации способа по любому из пп.1-20.
22. Программное обеспечение, загружаемое систему обработки и сконфигурированное для реализации, при запуске, способа по любому из пп.1-20.