Методика определения степени поражения на пожарищах по спутниковым данным

УДК 528.8

О.А. Слинкина, А.И. Сухинин Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН Л.В. Буряк

Сибирский государственный технологический университет

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ПОРАЖЕНИЯ НА ПОЖАРИЩАХ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ

O.A. Slinkina, A.I. Sukhinin

V.N. Sukachev Institute of Forest, Sb. Br. RAS

Academgorodok, 50-28, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation

L.V. Buriak

Siberian State University for Technology

METHODOLOGY OF FIRE SEVERITY DETECTION USING SATELLITE DATA

The methodology for data processing to generate vegetation condition maps using information from Landsat ETM+ is offered in this work. Geographical information system ERDAS IMAGINE was used for images interpretation. Results, obtained from satellite data was verified by ground observation information.

Развитие космических средств дистанционного зондирования и географических информационных систем (ГИС) позволило разработать принципиально новые методы оценки состояния лесов. Важной задачей при оценке эколого-экономического ущерба, нанесенного лесному хозяйству в результате лесных пожаров, является определение площади поврежденных древостоев, а так же степени повреждения.

Целью работы являлась разработка методик обработки спутниковых данных с применением ГИС для определения состояния нарушенного растительного покрова и получения картосхем, содержащих информацию о текущем состоянии растительного покрова. Данная методика может применяться в оценке ущерба, нанесенного лесным насаждениям.

Объектом исследования данной работы являются бореальные леса Красноярского края. В работе исследован район, относящийся к южнотаежной и среднетаежной зоне, включающий территории Кодинского, Богучанского и Тунгуско-Чунского лесхозов Красноярского края. Район представляет интерес как зона интенсивного лесопользования, изучен с точки зрения оценки воздействия рубок и пожаров на лесные насаждения.

Для решения поставленных задач использована ГИС ERDAS IMAGINE. Данная ГИС ориентирована на обработку растровых изображений, получаемых с различных спутников. В настоящей работе использованы многоспектральные снимки спутников LANDSAT, а так же информация о действующих пожарах, полученная по тепловым каналам спутника NOAA.

Оценка степени поражения на пожарище, характеризующаяся, в основном, процентом запаса погибшего древостоя от его общего запаса до

пожара, и оценка хода лесовосстановления на территории после рубки, выполнена с применением вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).

Снимки Landsat ETM+ 2006 года применялись для получения контуров пожарищ 2006 года, расчета вегетационного индекса, проведения автоматической классификации с обучающей выборкой для выявления различных классов поражения растительности внутри контуров пожарищ. Снимки Landsat ETM+ 2002 и Landsat TM 1993 года использовались с целью определения вида преобладающей породы, занимающей территории пожарищ до момента воздействия огня и расчета разности NDVI до и после поражения.

На снимках Landsat ETM+ P138R019, P139R018 полученных в 2006 году было выделено 30 пожарищ, возникших в 2006 году, общей площадью 3 133 кв. км. Границы получены путем полуавтоматического дешифрирования снимков Landsat ETM+ методом наращивания областей, реализованного в ГИС ERDAS IMAGINE. Снимки, использованные для выделения границ областей пожарищ, получены в 2006 году после окончания действия пожароопасного сезона на исследуемой территории. Наличие факта действия пожара подтверждено информацией о наблюдаемых в тепловых каналах спутника NOAA\AVHRR термически активных точках. По данным станции приема и обработки спутниковой информации ИЛ СО РАН (Красноярск) период действия пожаров в изучаемом районе длился с 5 июня по 16 августа

2006 года.

Изучаемые пожарища возникли в результате действия пожаров разной интенсивности. Для определения класса поражения после пожаров, нарушенные огнем территории были разбиты на две категории по состоянию до пожара:

- Ранее неповрежденные - наличие древостоя;

- Ранее поврежденные (пожаром, вырубкой) - полное отсутствие леса или редина.

Для первой категории территорий степень поражения оценивалась по послепожарным значениям NDVI. На рис. 5 показан результат расчета NDVI для одного из изучаемых пожарищ. NDVI отображен в градациях серого, где более низким значениям NDVI соответствуют более темные оттенки серого. Хорошо видна неоднородность значений NDVI внутри контура пожарища.

На пожарищах выделено 5 классов поражения таким образом, что с возрастанием номера класса уменьшается интенсивность поражения. Для этого весь диапазон наблюдаемых на пожарищах значений NDVI был разбит с равным интервалом на 5 групп. Выделенным классам соответствуют следующие средние значения NDVI:

- I класс поражения, NDVI -0.1;

- II класс поражения, NDVI 0.03;

- III класс поражения, NDVI 0.16;

- IV класс поражения, NDVI 0.29;

- V класс поражения, NDVI 0.42.

Степень поражения зависит, прежде всего, от вида, формы и интенсивности пожара. Так, при устойчивых пожарах огонь заглубляется в подстилку, и большая степень повреждения обуславливается длительным временем воздействия огня, повреждением корневых лап и луба деревьев. Вид, форма и интенсивность (сила) пожара зависит от характеристик насаждений, рельефа и степени увлажненности почв, возможно - от времени суток и влажности воздуха. Часть изучаемых насаждений была пройдена верховыми пожарами, а больший процент территории - низовыми пожарами различной формы и силы.

Верховые пожары развивались в средневозрастных и приспевающих хвойных насаждениях с преобладанием сосны и в спелых хвойных насаждениях с густым подростом хвойных пород. После воздействия верховых пожаров наблюдается полная гибель древостоев, что подтверждается данными дистанционного зондирования и соответствует I классу поражения.

После воздействия сильного низового устойчивого пожара степень повреждения, оцененная как отпад по запасу древостоя, древостоев превышает 70-90% (I и II классы поражения). Такой вид, форма и сила огня характерна для среднеполнотных древостоев на переувлажненных почвах. Большая часть деревьев к осени 2007 года вывалилась. После пожара выжили единичные деревья лиственницы по повышениям рельефа.

В смешанных спелых хвойных древостоях после воздействия устойчивого пожара от слабой до средней силы степень повреждения не превышает 40% от запаса - IV класс поражения. Такие пожары более характерны для спелых и перестойных высокополнотных насаждений зеленомошных групп типов леса. Однако, в последующем количество и запас погибших деревьев может возрасти, так как при прохождении огня в наибольшей степени прогорели приствольные круги и практически у всех деревьев корневые системы имеют огневые повреждения. В насаждениях с меньшей полнотой отпад по запасу составлял от 40 до 60 % (III класс поражения).

В высокополнотных средневозрастных и приспевающих древостоях пожары распространялись, как правило, мозаично, вследствие высокой влажности мощного напочвенного покрова (чаще моховой подушки). Пожар заглублялся в подстилку у приствольных кругов, а на большей части площади прогорал только верхний слой напочвенного покрова, отдельные участки вообще не были затронуты огнем. Отпад по запасу на таких участках осенью

2007 года не превышает 20% - V класс поражения. Хвойно-лиственные перегущенные молодняки, приуроченные к переувлажненным почвам, зачастую, не были затронуты огнем, даже если они были расположены в центре гари, что так же соответствует V классу поражения.

Для второй категории - ранее поврежденных территорий - степень поражения не оценивалась, поскольку с точки зрения лесопользования это не имеет смысла ввиду полного или практически полного отсутствия леса. Основной задачей было определить принадлежность участка к данной категории. Такие участки выделялись по снимкам Landsat, полученным ранее 2006 года.

Для определенных выше классов поражения создана обучающая выборка, проведена классификация многоканальных изображений Landsat ETM+ за 2006 год методом максимального правдоподобия. Результат классификации из растрового вида преобразован в векторный вид, где полученные классы представлены в виде полигональных объектов. Проведена генерализация полученных полигонов, в результате которой выполнено присоединение полигонов с маленькой площадью, не играющих важной роли в общей картине классификации образований подстилающей поверхности, к соседним большим по площади полигонам. Границы полигонов классов поражений из прямоугольной формы, характерной для пикселей, из которых состоит растровое изображение, переведены в сглаженный вид, характерный для границ природных объектов.

Векторный слой границ различных классов поражения был совмещен с растровым изображением видимых каналов Landsat ETM+. Предполагается, что различным классам поражения соответствуют разные значения альбедо отражающей поверхности, в нашем случае на территории, пройденной огнем. Соответственно, области занятые разными классами поражения, визуально будут отличаться по цвету. Было отмечено совпадение границ, полученных с помощью автоматической классификации, с разными классами поражения, зрительно различающимися по цвету на RGB композите.

Точность классификации была оценена с помощью метода вычисления каппа-статистики, реализованного в ERDAS, которая является статистикой парной согласованности и выражает пропорциональное уменьшение ошибок полученных в процессе классификации по сравнению с ошибками «случайной классификации».

В качестве истинных были использованы данные наземных обследований исследуемых пожарищ. В том числе в полевой сезон 2007 года была обследована крупная гарь 2006 года в Пановском лесничестве Кодинского лесхоза на границе с Иркутской областью. Пожар на данной территории развивался в период с 1 по 31 июля, при показателе ПВ-1 от 6000 до 10000 единиц, и был локализован на площади более 33 тыс.га.

Всего было заложено 15 пробных площадей в насаждениях с различными степенями поражения. В целом установлено, что, не смотря на то, что пожар распространялся при очень высоких показателях пожарной опасности по условиям погоды, степень повреждения древостоев после воздействия пожаров варьировала от 20 до 100 % от запаса древостоев, а перегущенные хвойно-лиственные молодняки вообще не были затронуты огнем. Собранные при наземных исследованиях результаты согласуются с классами поражения, выделенными внутри контуров пожарищ с помощью

автоматической классификации многоканальных изображений Landsat ETM+. Полученное значение каппа 0,86 свидетельствует о высокой степени согласованности переменных.

При этом следует отметить, что на второй год после воздействия огня объективно судить можно лишь о текущей степени повреждения, необходимо дальнейшее наблюдение за послепожарным отпадом и, особенно, на участках с насаждениями, пройденными устойчивыми пожарами, так как повреждаются корневые лапы, а кроны деревьев могут реагировать не сразу. Так, массовый вывал деревьев в древостоях, пройденных пожарами в 1996 году (при похожих погодных условиях), наблюдался в 2000-2001 году.

В результате классификации по степеням поражения были получены оценочные значения площадей различных классов поражения внутри пожарищ. Общие значения областей, занимаемых разными классами поражения для всех полученных пожарищ, представлены в табл. 1.

Таблица 1

Класс поражения / отпад, % Площадь, кв. км Процент от общей площади

I /80-100 39,78 1,3

II / 60-80 96,30 3,1

III / 40-60 777,65 24,8

IV /20-40 251,84 8,0

V/0-20 1380,91 44,1

Вторичное повреждение по гари 533,92 17,0

Вторичное повреждение по вырубке 52,52 1,7

Показана возможность выделения внутри контура пожарища областей, имеющих разные степени поражения. Разработана методика оперативной оценки классов поражения внутри контуров пожарищ с помощью автоматической классификации многоканальных изображений Landsat. Определены последовательности действий, которые необходимо выполнить для перевода из растрового в векторный вид результата классификации, генерализации и сглаживания границ полученных полигонов. Для 30 пожарищ 2006 года, детектированных на территории Нижнего Приангарья, получены значения площадей, занимаемых разными классами поражения. Оценена точность классификации, выявлена высокая согласованность полученных классов и данных наземных обследований.

Разработанные методики могут применяться организациями и предприятиями Красноярского края, занимающимися инвентаризацией состояния лесов.

© О.А. Слинкина, А.И. Сухинин, Л.В. Буряк, 2008