Оценка последствий лесных пожаров 2010 г. в Пермском крае

== Введение и исходные данные ==
Летом 2010 года на Европейской территории России и в Пермском крае наблюдались катастрофические лесные пожары. По территории Пермского края были получены оценки пройденных пожарами площадей от Агентства по Природопользованию Пермского края, МЧС, ИКИ РАН и ГринПис России, значительно различающиеся между собой. Этим была обусловлена постановка первой задачи работы – создание векторного слоя гарей 2010 г.
ода на территорию Пе рмского края, на основе космических снимков среднего (LANDSAT 5-TM) и высокого (SPOT-4) разрешения.

Вторая задача – оценка степени повреждения лесной растительности на участках, пройденных пожарами летом 2010 года. Оценка проведена по вегетационным индексам, данные полевых наблюдений не использовались. Поэтому методика оценки степени повреждения растительности будет дорабатываться.

В качестве исходных данных использовались:

- Снимки LANDSAT 5-TM за период до и после июля-августа 2010 года (два покрытия всей территории Пермского края). Снимки LANDSAT 5-TM распространяются бесплатно через сервис www.glovis.usgs.gov.

Снимки SPOT-4 DIMAP (LEVEL 1A), принятые на станцию Унискан-24 в Пермском Государственном университете, за период с 9 мая по 5 сентября 2011 года. Исходные снимки уровня обработки LEVEL 1A имеют низкую точность привязки (300-350 м). Геометрическая коррекция снимков проведена на основе мозаики LANDSAT.
- Архив тепловых аномалий (hotspots), детектированных со спутников TERRA и AQUA в течение 2010 года. Архив в формате шейп-файла был получен с сервиса FIRMS (Fire Information for Resource Management System), предоставляемого NASA.
Архивные открытые данные о лесных пожарах в Пермском крае, доступные через сайт Агентства по природопользованию Пермского края (далее – АПП ПК)[5]. Данные АПП ПК о зарегистрированных лесных пожарах на территории Пермского края формируются на основе информации, поступающей из лесничеств, от местного населения, а также от Авиалесоохраны. Их использование несколько осложняется отсутствием координатной привязки. Данные за последний год доступны на сайте www.les.permkrai.ru. Всего, по данным АПП ПК, в 2010 году в Пермском крае был зафиксирован 421 лесной пожар на общей площади 25407 га[5].
Данные по пройденным огнем площадям на территорию Пермского края. полученные Институтом Космических исследований РАН на основе спутниковых данных Terra/Aqua-MODIS за 2010 год [4] Они имеют актуальность лето 2011 года.

== Методы ==Курсивное начертание
Участки лесной растительности, пройденные пожарами, характеризуются пониженной спектральной яркостью в ближней инфракрасной зоне (далее по тексту - NIR). Это объясняется уменьшением содержания хлорофилла в вегетативных органах усыхающих деревьев. Также для гарей характерно повышение спектральной яркости в средней инфракрасной зоне (далее по тексту - SWIR). Оно, в свою очередь, объясняется уменьшением содержания влаги в листьях или хвое. В видимой зоне спектра для гарей характерна более высокая, чем у здоровой растительности, спектральная яркость. Это также объясняется уменьшением содержания хлорофилла, которое внешне проявляется в дефолиации и дехромации листьев при усыхании деревьев[2].

На перечисленных выше закономерностях основаны различные вегетационные индексы, а также комбинации каналов, позволяющие дешифрировать гари. Разработаны также автоматизированные алгоритмы оконтуривания гарей. Однако для их эффективного применения необходимо, чтобы гарь была полностью свободна от облачности и теней[1].

Методика дешифрирования гарей включала следующие этапы:

- Отбор снимков LANDSAT 5-TM за период до и после зафиксированных пожаров.

- Расчет вегетационных индексов:

Индекс NDVI = (NIR–RED)/(NIR+RED)

Индекс SWVI = (NIR–SWIR)/(NIR+SWIR), где SWIR - 5-й канал снимка LANDSAT 5-TM. Индекс DNDVI = NDVIpre – NDVIpost, где NDVIpre –индекс за период до пожара, NDVIpost –индекс за период после пожара.

Индекс DSWVI = SWVIpre – SWVIpost

Также для всех пар снимков рассчитана степень изменения яркости в ближнем инфракрасном канале с помощью инструмента Change Detection (метод PCA). Дешифрирование гарей проводилось по следующим признакам:

1. Гарь следует искать там, где зафиксированы скопления тепловых аномалий (горячих точек) по данным FIRMS.

2. При визуализации снимка LANDSAT 5-TM в RGB-синтезе каналов 7-4-2 гарь выделяется как красно-коричневая область на фоне сохранившейся растительности. Причем на снимке за период до пожаров она отсутствует.

3. Гарь выделяется как участок с положительными значениями индексов DNDVI и DSWVI, лежащими в диапазоне от 0,1 до 0,5, редко больше. Наиболее эффективно выделение гари по индексу DSWVI. Использование разностных индексов позволяет избежать включения в площади гарей участков местности, имеющих похожие спектральные характеристики (свежие рубки, горная тундра, каменистые россыпи).

4. На изображении, комбинированном из NIR каналов двух разновременных снимков, в RGB-синтезе 1-2-2, гарь выделяется ярко-красным цветом, поскольку спектральная яркость участка в NIR канале после пожара значительно ниже, чем до пожара. Примеры использования указанных выше дешифровочных признаков приведены ниже на рис. 1, 2, 3, 4

• Http://wiki.gis-lab.info/w/Файл:1.jpg

  Рис. 1 Визуализация разновременных снимков LANDSAT 5-TM в синтезе каналов SWIR, NIR, GREEN (7-4-2). Пермский край, Гайнский район, Веслянское лесничество. Выделены две гари площадью более 8000 га.

• Http://wiki.gis-lab.info/w/Файл:2.jpg

  Рис. 2. Использование разностного индекса DSWVI для дешифрирования гарей. Гайнский район Пермского края, площадь гари около 4000 га.

• Http://wiki.gis-lab.info/w/Файл:3.jpg

  Рис. 3. Использование разностного вегетационного индекса DSWVI для разделения контуров гарей и свежих рубок. Индекс рассчитан по снимкам LANDSAT 5-TM за 2009 и 2011 гг.