Дистанционное зондирование Земли в лесном хозяйстве: современные методы, технологии и информационные системы для мониторинга лесных пожаров (Академический реферат)

Введение: Актуальность, цели и задачи мониторинга лесных пожаров

Лесные пожары остаются одной из самых острых экологических и экономических проблем Российской Федерации, ежегодно нанося колоссальный ущерб природным ресурсам и инфраструктуре. Согласно статистическим данным, площадь, пройденная огнем в России, остается критически высокой. Так, к середине августа 2023 года огнем было пройдено более 4 млн гектаров, что уже превысило итоговый показатель 2022 года (3,5 млн га). Эта тенденция подчеркивает не просто необходимость, а критическую важность перехода к высокотехнологичным, оперативным и системным методам мониторинга, поскольку традиционные наземные методы не способны охватить масштабы территории страны.

Ключевым инструментом, обеспечивающим эффективность борьбы с неконтролируемым огнем, является Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — исследование земной поверхности бесконтактным способом с использованием авиационных или космических средств. ДЗЗ позволяет получать объективную информацию о лесопожарной обстановке в режиме, близком к реальному времени, независимо от удаленности и труднодоступности территорий.

Цель настоящего материала состоит в систематизации современных методов, технологий и информационных систем, основанных на данных ДЗЗ, для раннего обнаружения, непрерывного мониторинга и точной оценки последствий лесных пожаров.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть физические основы и спектральные диапазоны, наиболее эффективные для детектирования термических аномалий и картирования гарей.
2. Проанализировать состав отечественной и зарубежной космической группировки, используемой в России для лесопожарного мониторинга.
3. Систематизировать алгоритмическую базу, включая спектральные индексы (NDVI, NBR), применяемые для автоматизированной обработки спутниковых данных.
4. Описать архитектуру, функционал и принцип работы федеральной информационной системы ИСДМ-Рослесхоз.
5. Провести анализ ключевых проблем, ограничений и обозначить перспективы развития ДЗЗ-технологий в контексте борьбы с лесными пожарами.

Теоретические основы ДЗЗ для обнаружения и оценки пожаров

Основой применения ДЗЗ для лесопожарного мониторинга является способность сенсоров регистрировать электромагнитное излучение, испускаемое или отражаемое объектами земной поверхности, в специфических частях спектра.

Физические принципы обнаружения термических аномалий

Раннее обнаружение активного очага возгорания базируется на регистрации излучения в инфракрасных диапазонах, где температура горящего объекта (например, 800 К и выше) многократно превосходит фоновую температуру окружающей среды (около 300 К).

Именно разница температур позволяет спутниковым сенсорам «видеть» пожар даже через дымку, делая инфракрасные каналы незаменимым инструментом оперативного реагирования.

Для оперативного выявления очагов возгораний используется сочетание методов:

1. Средний инфракрасный диапазон (СрИК): Охватывает длины волн, наиболее чувствительные к высокотемпературным объектам. Приборы регистрируют излучение в диапазоне около 3,9 мкм (например, канал 9 мкм сенсора MODIS). Этот диапазон наиболее эффективен для детектирования субпиксельных термических аномалий (горячих точек), то есть очагов, которые занимают лишь часть пикселя спутникового снимка, но излучают достаточно энергии для регистрации.
2. Тепловой инфракрасный диапазон (ТрИК): Используется для оценки температуры поверхности и регистрации пожаров с меньшей интенсивностью, а также для оценки общей площади прогрева.

Пространственные средства ДЗЗ, даже с низким разрешением (например, 1 км для термического канала MODIS), позволяют с достаточной уверенностью обнаружить лесной пожар на площади от 10–15 гектаров, если температура горения достигает необходимых пороговых значений. Какой важный нюанс здесь упускается? Низкое разрешение сенсоров (1 км) не позволяет точно определить границы огня, но этого достаточно, чтобы передать экстренное оповещение наземным службам, минимизируя время реагирования.

Спектральные диапазоны для картирования гарей

После того как активная фаза горения завершена, целью мониторинга становится оценка последствий пожара: картирование гарей и определение степени повреждения растительного покрова. Этот процесс основан на резком изменении спектральных характеристик ландшафта.

Для постпирогенного мониторинга наиболее информативными являются каналы:

1. Ближний инфракрасный диапазон (БлИК, NIR): Здоровая растительность обладает высоким коэффициентом отражения в этом диапазоне (порядка 0,7–1,1 мкм), так как клеточная структура листьев рассеивает ИК-излучение. После пожара, когда растительность уничтожена или повреждена, отражение в БлИК резко падает.
2. Средний инфракрасный диапазон (СрИК, SWIR): В диапазоне около 2,2 мкм отражение сильно зависит от влагосодержания. Сгоревшие участки, лишенные влажной растительности и покрытые углем, который абсорбирует излучение, демонстрируют резкое снижение отражения по сравнению с фоновыми лесными участками.

Комбинация БлИК и СрИК составляет основу для расчета специализированных спектральных индексов, позволяющих количественно оценить степень повреждения лесов.

Космические системы и аппаратура, используемые в России

Основная задача космического лесопожарного мониторинга в России — обеспечить оперативной информацией органы управления лесного хозяйства субъектов РФ. Эта задача решается путем интеграции данных от низко- и высокоорбитальных спутниковых систем, выполняющих разные функции. Разве мы не должны сфокусироваться на том, как максимально быстро передать информацию о пожаре, используя именно эти системы?

Оперативные системы обнаружения

Для оперативного мониторинга и раннего обнаружения термических аномалий используются спутники, обладающие большим захватом, высокой периодичностью съемки и специализированными сенсорами в ИК-диапазоне.

Спутник (Страна)	Сенсор	Разрешение (Термоканал)	Применение
Terra / Aqua (США)	MODIS	1 км	Обнаружение термических точек и широкое картирование гарей
NOAA (США)	AVHRR	1.1 км	Повышение частоты наблюдения, дополнение данных MODIS
«Метеор-М» (РФ)	МСУ-МР	Не хуже 1 км (надир)	Мониторинг пожароопасной обстановки и отслеживание развития пожаров

Спектрометр MODIS остается традиционным и наиболее важным источником данных для обнаружения активного горения в России. Российские метеорологические спутники серии «Метеор-М» с многозональным сканирующим устройством малого разрешения (МСУ-МР) также обеспечивают широкозахватную съемку в видимом и инфракрасном диапазонах, внося свой вклад в обнаружение термических аномалий.

Высокодетальная верификация и постпирогенный мониторинг

После первичного обнаружения очага низкоразрешающими системами возникает необходимость в верификации, уточнении границ пожара, оценке пройденной огнем площади и детализации степени повреждения. Эту задачу решают отечественные космические аппараты высокого и сверхвысокого пространственного разрешения.

Аппарат (РФ)	Аппаратура	Пространственное Разрешение	Основная Роль в Мониторинге
«Канопус-В»	ПСА	2.1 м (панхроматический), 10.5 м (многоспектральный)	Уточнение площадей, пройденных огнем, оперативная верификация.
«Ресурс-П»	«Геотон-Л1»	0.7 м (панхроматический), 3–4 м (мультиспектральный)	Детальная верификация границ гарей, долгосрочный постпирогенный мониторинг, оценка ущерба.

Аппараты «Канопус-В» и «Ресурс-П» не могут выполнять функцию оперативного широкозахватного обнаружения из-за меньшей периодичности съемки и меньшей площади охвата, но их сверхвысокое разрешение (до 0.7 м у «Ресурс-П») критически важно для получения точных данных о границах гарей, необходимых для юридического оформления и планирования восстановительных работ. ИСДМ-Рослесхоз использует эти данные для составления точных карт повреждений.

Автоматизированные алгоритмы и спектральные индексы для обработки данных

Автоматизированная обработка спутниковых данных базируется на расчете спектральных индексов, которые представляют собой комбинацию коэффициентов отражения в различных спектральных каналах. Эти индексы позволяют максимизировать контраст между исследуемым объектом (например, гарь) и фоновой поверхностью (здоровый лес).

Применение Нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI)

Нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) является базовым инструментом оценки состояния растительности. Он используется для оценки активной биомассы и здоровья растительного покрова.

Физический принцип: Здоровая растительность активно поглощает энергию в видимом красном диапазоне (R_КРАСН) для фотосинтеза и сильно отражает ее в ближнем инфракрасном диапазоне (R_БЛИК).

Формула для расчета NDVI:

NDVI = (R_БЛИК - R_КРАСН) / (R_БЛИК + R_КРАСН)

Где:

• R_БЛИК — коэффициент отражения в ближней ИК области спектра.
• R_КРАСН — коэффициент отражения в видимой красной области.

Резкое снижение значений NDVI после пожара (переход от высоких положительных значений к нулевым или отрицательным) указывает на гибель или серьезное повреждение растительного покрова. Однако NDVI менее чувствителен к степени повреждения почвенного покрова и влажности. Снижение NDVI является сигналом для более детальной проверки участка, но для точного картирования гарей необходимы более специализированные инструменты.

Нормализованный индекс гарей (NBR) и специализированные индексы

Для более точной оценки степени повреждения лесов огнем и картирования гарей широко применяется Нормализованный индекс гарей (NBR, Normalized Burn Ratio).

Преимущество NBR заключается в использовании канала среднего инфракрасного диапазона (СрИК2), который чувствителен к влагосодержанию и содержанию целлюлозы в растительности, что позволяет лучше различать здоровый лес, поврежденный полог и голое, обожженное покрытие.

Формула для расчета NBR:

NBR = (R_БЛИК - R_СРИК2) / (R_БЛИК + R_СРИК2)

Где:

• R_БЛИК — коэффициент отражения в ближней ИК области спектра.
• R_СРИК2 — коэффициент отражения в среднем ИК канале (около 2.2 мкм).

Различия в значениях NBR между гарями и фоновыми участками могут сохраняться в течение многих лет после пожара, что делает его незаменимым инструментом для долгосрочного постпирогенного мониторинга. Относительная погрешность оценки площадей лесных пожаров с помощью NBR, как правило, не превышает 10%. Специализированный индекс MIRBI (Mid-Infrared Burn Index). В дополнение к NBR, некоторые исследователи используют специализированные индексы, такие как MIRBI, который был разработан для экосистем саванн, но показал эффективность в лесах с густым пологом. MIRBI использует комбинацию двух каналов ближнего инфракрасного диапазона (СрИК 1: 1.55–1.75 мкм и СрИК 2: 2.08–2.35 мкм), демонстрируя способность к оценке низкоинтенсивных пожаров. Чем больше мы используем таких специализированных индексов, тем точнее и быстрее мы сможем оценить реальный ущерб от пожара?

ИСДМ-Рослесхоз: Архитектура федеральной информационной системы

Ключевым инфраструктурным элементом, объединяющим все методы ДЗЗ в России, является Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров (ИСДМ-Рослесхоз). Эта федеральная государственная распределенная информационная система является основой для принятия управленческих решений в области лесного хозяйства.

Архитектура и функциональные блоки

ИСДМ-Рослесхоз представляет собой сложный программно-аппаратный комплекс, обладающий трехзвенной архитектурой (клиент, сервер, база данных). Физически система развернута в нескольких информационных узлах: центральном (г. Пушкино) и региональных (Москва, Новосибирск, Хабаровск, Красноярск), что обеспечивает отказоустойчивость и оперативность обработки данных.

Основные функциональные блоки системы:

1. Блок сбора и обработки данных ДЗЗ: Отвечает за прием, первичную обработку и дешифрирование спутниковых снимков. Здесь происходит автоматическое обнаружение термических точек и картирование гарей на основе алгоритмов, использующих MODIS, AVHRR и другие источники.
2. Блок ведения единой федеральной базы данных: Хранит историческую информацию по мониторингу пожарной опасности, включая архивы данных о пожарах с 1969 года.
3. Блок контроля пожарной опасности: Использует метеорологические данные для прогнозирования риска возникновения пожаров.
4. Блок верификации и отчетности: Обеспечивает сопоставление данных ДЗЗ с информацией, поступающей от наземных и авиационных служб, формируя до ста видов отчетных документов.

Уникальной особенностью ИСДМ-Рослесхоз является интеграционный принцип: спутниковые данные интегрируются с информацией о наземном и авиационном мониторинге, метеорологическими сводками и сведениями от региональных лесопожарных служб, что позволяет создать полную картину пожарной обстановки. Важным элементом является обратная связь, когда наземные службы подтверждают или опровергают спутниковые данные о загораниях.

Контроль пожарной опасности

Для прогнозирования возникновения пожаров и оценки текущей пожарной обстановки в ИСДМ-Рослесхоз применяется расчет Комплексного показателя пожарной опасности (Индекса Нестерова).

Индекс Нестерова (И_Н) рассчитывается на основе метеорологических параметров, которые влияют на влажность и температуру лесных горючих материалов:

И_Н = Σ (T_i - T_p,i) * T_i

Где:

• T_i — температура воздуха на 12:00 UTC (или местное время).
• T_p,i — точка росы (температура, при которой воздух становится насыщенным водяным паром) на 12:00 UTC.
• Σ — сумма накоплений за n дней без осадков.

Индекс Нестерова позволяет классифицировать пожарную опасность по пяти классам, что является ключевым инструментом для планирования превентивных мер и распределения ресурсов. Чем выше значение индекса, тем выше класс пожарной опасности и, следовательно, выше вероятность возникновения крупного пожара.

Проблемы, ограничения и перспективы развития технологий ДЗЗ

При всей своей эффективности, применение ДЗЗ для мониторинга лесных пожаров сталкивается с рядом технологических, организационных и инфраструктурных ограничений.

Технологические и организационные ограничения

1. Влияние облачности: К основному технологическому ограничению ДЗЗ относится невозможность обнаружения термических аномалий и очагов возгорания при наличии плотной облачности. Облака блокируют прохождение излучения в видимом и большинстве инфракрасных диапазонов, что приводит к «слепым зонам» в мониторинге.
2. Инфраструктурный барьер: На обширных территориях России, особенно в лесных и удаленных районах Сибири и Дальнего Востока, сохраняется проблема с устойчивой и повсеместной сотовой связью, которая покрывает только около трети страны. Это затрудняет оперативную доставку данных с мест пожаров и вынуждает использовать более дорогие и медленные системы спутниковой связи для передачи оперативной информации.
3. Расхождение данных и учет зон: Одной из наиболее острых организационных проблем является расхождение данных о площадях, пройденных огнем, между разными федеральными структурами. Например, в 2020 году официальные данные ФБУ «Авиалесоохрана» (9,3 млн га) существенно отличались от сводки ИСДМ-Рослесхоз (16,5 млн га).

Это расхождение объясняется различием в зонах учета:

• Наземные службы (Авиалесоохрана) регистрируют пожары преимущественно в зонах активной охраны (населенные и экономически важные территории).
• ИСДМ-Рослесхоз учитывает все очаги, включая труднодоступные и удаленные территории, относящиеся к зоне контроля, где тушение экономически нецелесообразно или физически невозможно.

Таким образом, спутниковый мониторинг дает более полную, но менее «управляемую» картину пожаров. Что из этого следует? Для принятия решений на федеральном уровне необходимо стандартизировать методики оценки ущерба и четко разделить ответственность за зоны мониторинга и активной охраны, чтобы статистические данные корректно отражали ка�� управляемые, так и общие площади горения.

Инновационные перспективы развития

Несмотря на ограничения, будущее лесопожарного мониторинга связано с глубокой интеграцией ДЗЗ с новыми технологическими решениями.

1. Интеграция с беспилотными авиационными системами (БАС):
   Использование БПЛА, оснащенных тепловизорами и камерами высокого разрешения, становится критически важным для оперативного нахождения скрытых очагов возгорания, которые могут быть пропущены низкоразрешающими спутниками. БПЛА способны передавать видеосигнал в реальном времени, обеспечивая детальную верификацию границ пожара и оценку его развития, что невозможно получить с орбиты в реальном масштабе времени.
2. Роль ГЛОНАСС и Интернета вещей (IoT):
   Развитие платформы ГЛОНАСС как оператора Интернета вещей на транспорте открывает перспективы для повышения эффективности управления ресурсами. Интеграция данных о местоположении и состоянии пожарной техники, лесовозов и патрульных групп через IoT-датчики позволит обеспечить прозрачность распределения ресурсов и минимизировать время реагирования на пожар.
3. Машинное обучение и оперативное моделирование:
   Перспективы включают внедрение технологий принятия управленческих решений на основе оперативного моделирования развития конкретного лесного пожара. Использование методов машинного обучения и нейронных сетей для анализа спутниковых данных позволит не только обнаруживать очаги, но и прогнозировать их распространение с учетом погодных условий, топографии и типа лесного покрова, используя технологическую основу ИСДМ-Рослесхоз.

Заключение

Дистанционное зондирование Земли является краеугольным камнем современного лесопожарного мониторинга в России. Оно обеспечивает необходимую оперативность и объективность при обнаружении термических аномалий (с использованием СрИК и ТрИК-диапазонов) и оценке ущерба (с применением спектральных индексов NBR и NDVI).

Федеральная система ИСДМ-Рослесхоз успешно интегрирует данные низкоразрешающих систем (MODIS, «Метеор-М») для оперативного обнаружения и высокоразрешающих отечественных аппаратов («Канопус-В», «Ресурс-П») для детальной верификации гарей. Эта интеграция, вкупе с использованием прогнозных индексов, таких как Индекс Нестерова, позволяет осуществлять комплексный контроль за пожарной опасностью.

Однако, для достижения максимальной эффективности, системе необходимо преодолеть существующие ограничения: обеспечить большую бесшовность передачи данных в удаленных регионах (через развитие спутниковой связи и IoT на базе ГЛОНАСС) и решить организационные проблемы, связанные с расхождением статистических данных между зонами охраны и контроля. Дальнейшее развитие, включающее интеграцию БПЛА и технологий машинного обучения, укрепит роль ДЗЗ как ключевого элемента в стратегии управления лесными пожарами в России, позволяя не только реагировать на пожары, но и эффективно их предотвращать.

Список использованной литературы

1. Дистанционные методы мониторинга и предупреждения лесных пожаров [Электронный ресурс]. URL: innoter.com (дата обращения: 30.10.2025).
2. Изменения NDVI как индикатор динамики экологического состояния ландшафтов (на примере восточной части Полесской провинции) [Электронный ресурс]. URL: vsu.ru (дата обращения: 30.10.2025).
3. Использование спутниковых данных в лесном хозяйстве (Монография/учебное пособие) [Электронный ресурс]. URL: miigaik.ru (дата обращения: 30.10.2025).
4. Исследование Земли из Космоса. Номер 3, 2020 [Электронный ресурс]. URL: sciencejournals.ru (дата обращения: 30.10.2025).
5. Какая инфраструктура объединит беспилотье [Электронный ресурс]. URL: business-magazine.online (дата обращения: 30.10.2025).
6. Космический мониторинг лесных пожаров: история создания и развития ИСДМ-Рослесхоз // Лесоведение, 2019, N 5 [Электронный ресурс]. URL: firescience.ru (дата обращения: 30.10.2025).
7. Космический мониторинг применяют спасатели для борьбы с лесными пожарами [Электронный ресурс]. URL: xn--b1ae4ad.xn--p1ai (дата обращения: 30.10.2025).
8. Крупные лесные пожары в России за последние пять лет. Эксперты объяснили причины [Электронный ресурс]. URL: forestcomplex.ru (дата обращения: 30.10.2025).
9. Лесные пожары и космическая съемка [Электронный ресурс]. URL: sovzond.ru (дата обращения: 30.10.2025).
10. NDVI и Состояние Растительности: Вопросы и Ответы [Электронный ресурс]. URL: eos.com (дата обращения: 30.10.2025).
11. Основные возможности и структура информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства РФ [Электронный ресурс]. URL: aviales.ru (дата обращения: 30.10.2025).
12. ОЦЕНКА ВОССТАНОВИТЕЛЬНОЙ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ЛЕСНЫХ ГАРЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ СО СПУТНИКОВ LANDSAT [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 30.10.2025).
13. ПРИМЕНИМОСТЬ СПЕКТРАЛЬНЫХ ИНДЕКСОВ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОЙ ОЦЕНКИ ПЛОЩА [Электронный ресурс]. URL: cfuv.ru (дата обращения: 30.10.2025).
14. Спутниковые технологии помогают отслеживать и предотвращать пожароопасные ситуации [Электронный ресурс]. URL: terratech.ru (дата обращения: 30.10.2025).
15. Толстохатько В. А. Конспект лекций по курсу «Фотограмметрия и дистанционное зондирование». Модуль 2: «Дистанционное зондирование» / В. А. Толстохатько, В. А. Пеньков; Харьк. нац. акад. гор. хоз-ва. – Х.: ХНАГХ, 2013. – 113 с.
16. Хамедов В.А. Применение геоинформационных технологий для оценки последствий лесных пожаров // Информационные технологии и космический мониторинг: сборник матер. науч.-практ. конф. Екатеринбург: Баско, 2004. С. 50-53.
17. Шишкин И.Н. Автоматизация обработки спутниковых снимков // Материалы Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР–2013». – 2013. – Ч. 4. – С. 111–113.
18. Эффективный мониторинг лесных пожаров с БАС [Электронный ресурс]. URL: geoscan.ru (дата обращения: 30.10.2025).