Время прочтения: 2 минуты
Фото Landon Parenteau на Unsplash
В России – стране, имеющей один из крупнейших запасов древесины – большой проблемой остаются лесные пожары. Ежегодно их количество колеблется в пределах 10–34 тысяч, охватывая территорию более 18 млн га. Для оценки площади поражения существует множество индексов, но наиболее используемый – нормализованный индекс гарей NBR (Normalized Burn Ratio).
Принцип работы NBR основывается на соотношении ближнего инфракрасного (NIR) и среднего инфракрасного (SWIR) каналов. Такие длины волн выбраны не просто так: NIR-диапазон электромагнитного спектра подчеркивает изменения в лесном покрове и яркости обожженных листьев, в то время как SWIR отмечает изменения в сухости подстилающей поверхности. После пожара отражение в области NIR сильно падает, а отражение SWIR, наоборот, возрастает с уничтожением вегетации, так как вода, к которой эта область спектра наиболее чувствительна, в растениях испаряется.
Отражение здоровой растительности (зеленый) и поврежденных огнем территорий (красный) в электромагнитном спектре. Источник.
С математической точки зрения индекс использует отношение разности ближнего инфракрасного и среднего инфракрасного каналов космического снимка к их сумме:
NBR = (BNIR — BSWIR) / (BNIR + BSWIR)
По этой формуле территории, имеющие значения пикселей, близкие к нулю, будут считаться выгоревшими, а близкие к единице – нетронутыми пожаром.
Этот индекс является нормализованным из-за специального исправления значений: при синтезе каналов и последующей математической обработке на используемом снимке каждый пиксель будет иметь «сырые» значения, трудно сопоставимые между собой, поэтому в результате обработки нормализованным индексом пиксели принимают значения от –1 до 1 (или от 0 до 1 для индекса гарей).
Эффективность рассмотренного способа для мониторинга пожаров и оценки площади выгоревших областей высока – лесная служба США и МЧС России опираются на индексные изображения, полученные этим методом. Однако в своей статье итальянские ученые на примере северо-восточной части острова Сицилия отмечают недостатки применения NBR: наличие водоемов или облаков приводит к неоправданному увеличению значений пикселей, что неизбежно приводит к ошибкам оценки и выделения выжженных областей. На примере снимков, полученных с Sentinel-2, вводится индекс NBR+, учитывающий существующие погрешности и тоже имеющий значения от –1 до 1 (сгоревшие области имеют наивысшие значения яркости, облака – низшие).
Ошибка определения пожаров на прибрежной территории: NBR+ (b) и NBR (f), натуральная цветопередача (а), изображение в псевдоцветах (е). Источник.
Влияние облаков на определение выгоревших территорий: NBR+ (b), NBR (f), натуральная цветопередача (a), изображение в псевдоцветах (e). Источник.
Как мы видим из последних двух рисунков, индекс NBR проигрывает NBR+ в точности определения прибрежной территории, но почти не уступает при влиянии облачности.
Нормализованный индекс определения гарей признан стандартным во многих организациях и странах за счет простоты использования и высокой точности, и он позволяет каждому пользователю самостоятельно провести исследование местности на предмет пожаров в любой точке мира.
Источники:
- Normalized Burn Ratio Plus (NBR+): A New Index for Sentinel-2 Imagery – Alcaras et al. – Remote Sensing, 2022.
- Оценка восстановительной динамики растительного покрова лесных гарей с использованием данных со спутников Landsat – Токарева и др. – Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021.