Вероятностный метод спутникового обнаружения и контроля энергетических параметров пожаров в лесах Восточной Сибири тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат технических наук Швецов, Евгений Геннадьевич

• Швецов, Евгений Геннадьевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Швецов, Евгений Геннадьевич

Содержание.

Введение.

1. Обзор современных методов обнаружения лесных пожаров из космоса.

1.1. Физические основы обнаружения пожаров из космоса.

1.2. Прохождение излучения через атмосферу.

1.3. Основные характеристики систем NOAA AVHRR и TERRA/ AQU А MODIS.

1.4. Существующие методы обнаружения пожаров из космоса.

1.4.1. Определение характеристик малоразмерных пожаров с помощью метода Дозира.

1.4.2. Методы с фиксированным порогом.

1.4.3. Методы пространственного анализа.

1.4.4. Двухшаговый алгоритм на основе потенциальных функций и поверхностей.

1.4.5. Алгоритм феноменологической модели малоразмерных пожаров.

1.4.6. Контекстуальный алгоритм обнаружения пожаров для радиометра MODIS.

1.5. Выводы по главе 1.

2. Разработка вероятностного метода обнаружения пожаров по спутниковым данным.

2.1. Вероятностный алгоритм обнаружения пожаров.

2.1.1. Расчет вероятности обнаружения с использованием параметров радиометра

2.1.2. Расчет вероятности обнаружения пожара с использованием радиационной температуры.

2.2. Оценка работы алгоритма.

2.3. Выводы по главе 2.

3. Дистанционный контроль энергетических параметров лесных пожаров.

3.1. Радиационная энергия пожара.

3.2. Методы оценки радиационной мощности пожара.

3.2.1. Биспектральный метод.

3.2.2. Метод, разработанный для инструмента MODIS.

3.2.3. Определение радиационной мощности пожара с помощью измерений излучения в среднем инфракрасном диапазоне.

3.3 Оценка интенсивности пожаров.

3.4 Методика оценки интенсивности кромки пожара по данным дистанционного зондирования.

3.5. Оценка скорости сгорания биомассы по измерениям радиационной мощности пожара.

3.6. Оценка энергетических параметров пожаров по данным спутниковой съемки.

3.6.1. Оценка радиационной мощности пожаров.

3.6.2. Сравнение методов оценки радиационной мощности.

3.6.3. Оценка параметров пожаров и количества сгоревшей биомассы.

3.6.4. Классификация пожаров по мощности тепловыделения на фронте.

3.6.5. Оценка параметров пожаров, обнаруженных в 2007 - 2009 годах.

3.6.6. Анализ зависимости радиационной мощности от погодных условий.

3.7. Программный комплекс детектирования пожаров и оценки их энергетических параметров.

3.8. Выводы по главе 3.

4. Анализ пожарной активности на территории Сибири.

4.1. Анализ динамики развития пожарной обстановки за 1998 - 2009 годы.

4.1.1. Сезонная динамика пожаров.

4.1.2.Распределение площадей пожаров и их удаленность от населенных пунктов

4.2. Возникновение и развитие катастрофических лесных пожаров.

4.3. Лесные пожары, возникающие от гроз.

4.3.1. Поражение деревьев молниями и возникновение пожаров.

4.3.2. Методика исследования.:.

4.3.3. Пространственное и временное распределение пожаров, вызванных грозами 104 4.4. Выводы по главе 4.

Основные результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Вероятностный метод спутникового обнаружения и контроля энергетических параметров пожаров в лесах Восточной Сибири»

Официальная статистика показывает, что в России ежегодно происходит от 20 до 40 тысяч пожаров, поражая от 2 до 3 миллионов гектаров лесов и других земель [61]. Обнаружение и борьба с пожарами осуществляется только в "охраняемых лесах" и на лугопастбищных угодьях. При этом оценка пройденных огнем площадей выполняется примерно на 2/3 территории лесного фонда, главным образом методом визуальных авиационных и наземных наблюдений [18].

На протяжении последних десятилетий, помимо наземных систем наблюдения и авиационного патрулирования все большее значение приобретают системы спутникового мониторинга лесных пожаров. Использование спутниковых систем, таких как N0 А А/А УНЯЛ и ТеггаМ^иа/МОБК и других повысило эффективность обнаружения действующих пожаров, а также точность оценки пройденных огнем площадей и последствий пожаров в пределах, соответствующих практическим целям [108].

Несмотря на то, что космический мониторинг лесных пожаров на азиатской территории России используется достаточно широко, по-прежнему остаются нерешенные проблемы. Например, площади пожаров, определяемые различными организациями, существенно различаются. Так, в отдельные годы, значения площади, пройденной огнем, полученные в исследованиях с применением спутниковых данных, выполненных разными авторами, могут отличаться в два и более раз [59, 62, 74, 76, 103, 105, 108]. Причинами расхождений являются различные подходы к обнаружению пожаров и оценке их площади, а также конъюнктурные соображения. Таким образом, значительные расхождения, возникающие при использовании спутниковых данных для обнаружения пожаров, подтверждают актуальность задачи оценки достоверности детектируемых пожаров.

В настоящее время известен целый ряд различных подходов к обнаружению пожаров, использующих различные спутниковые системы и различные варианты пороговых алгоритмов в процессе обнаружения активных очагов [73, 84, 90, 99, 108]. Величина применяемого порогового значения определяет долю тепловых аномалий, которые будут классифицироваться алгоритмом как пожары. В то же время интерес представляет значение вероятности, с которой обнаруженная тепловая аномалия является пожаром. Вероятность обнаружения пожара, помимо 4 характеристик самого пожара, связана с параметрами сенсора и космической платформы, с помощью которых выполняется обнаружение. Исследование влияния параметров сенсора на вероятность обнаружения представляет собой важное направление, поскольку позволяет оценивать возможности существующих систем в плане обнаружения пожаров, а также проектировать космические системы раннего обнаружения, способные регистрировать пожары с заданной минимальной площадью и температурой.

Вероятность обнаружения пожара может быть определена также исходя из анализа статистических параметров распределения температур земной поверхности, регистрируемых с помощью космических сенсоров. На данный момент, исходя из литературных данных, известен только один алгоритм обнаружения, дающий оценку вероятности обнаружения пожара, MOD 14, в котором применяется подход, описанный в работе Гиглио с соавторами [73]. В то же время, пороговые значения, используемые в алгоритме, не учитывают региональные особенности, что может приводить к существенному занижению вероятности на территории азиатской части России. Таким образом, актуальной является задача модификации процедуры оценки вероятности обнаружения для корректного использования на территории Сибири.

Помимо непосредственного обнаружения пожаров следующей важной задачей является контроль их параметров: площади, периметра кромки и радиационной мощности пожара. Так, оценки радиационной мощности пожара позволяют получить информацию относительно количества горящей биомассы и поэтому могут использоваться для оценки степени воздействия пожара на экосистемы, оценки количества газовых и аэрозольных эмиссий, а также для целей пожаротушения. Подходы к оценке радиационной мощности с помощью спутниковых радиометров рассматривались в работах Кауфмана и Вустера с соавторами [85, 86, 116]. Однако измерения радиационной мощности также могут быть применены для оценки интенсивности тепловыделения на кромке пожара. Кроме этого, измерения радиационной мощности позволяют делать вывод о виде пожара. Поэтому актуальным является дальнейшее развитие методов оценки энергетических параметров лесных пожаров.

Целью работы является разработка метода и средств обнаружения лесных пожаров с применением вероятностных порогов и оценки их энергетических параметров по данным приборов космического базирования.

Для достижения поставленной цели в рамках диссертационного исследования были сформулированы следующие задачи:

1. Анализ влияния конструктивных параметров спутниковой сканирующей аппаратуры на вероятность обнаружения пожаров;

2. Разработка метода обнаружения лесных пожаров приборами космического базирования с использованием вероятностных пороговых значений;

3. Усовершенствование существующего алгоритма расчета вероятности обнаружения пожара, применимого к условиям лесов Восточной Сибири;

4. Разработка методики оценки и дистанционного мониторинга энергетических параметров лесных пожаров с использованием приборов космического базирования;

5. Исследование энергетических параметров лесных пожаров, действующих при различных уровнях пожарной опасности по условиям погоды;

6. Исследование особенностей возникновения и распределения лесных пожаров, на территории Сибири.

Объект исследований - методы аналитического контроля и приборы космического базирования, предназначенные для экологического мониторинга лесных пожаров.

Предмет исследования - повышение качества природной среды посредством противопожарного мониторинга лесов Восточной Сибири, на основе применения приборов космического базирования.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем

1. Разработан научно обоснованный вероятностный метод обнаружения лесных пожаров, позволяющий на основе энергетических параметров сигнала и характеристик спутниковой аппаратуры оценивать вероятность обнаружения лесного пожара;

2. Предложена методика оценки влияния энергетических характеристик тепловой аномалии и геометрии наблюдения на вероятность обнаружения лесных пожаров, позволяющая оценивать возможности приборов космического базирования по обнаружению лесных пожаров;

3. Разработана методика обнаружения лесных пожаров, использующая статистические закономерности распределения температур земной поверхности и позволяющая повысить эффективность существующего алгоритма обнаружения пожаров;

4. Разработана методика обработки данных спутниковой съемки, позволяющая оценивать интенсивность тепловыделения на кромке лесного пожара и его вид.

На защиту выносятся:

1. Разработанный вероятностный метод обнаружения лесных пожаров, учитывающий технические характеристики приборов космического базирования и энергетические характеристики пожаров;

2. Методика оценки влияния энергетических характеристик тепловой аномалии и геометрии наблюдения на вероятность обнаружения лесных пожаров;

3. Методика обнаружения лесных пожаров, позволяющая повысить эффективность существующего алгоритма МСЮ14, применительно к геоклиматическим условиям Сибири;

4. Методика и разработанное программное обеспечение оценки энергетических характеристик лесных пожаров по данным приборов космического базирования.

Теоретическое значение диссертации заключается в развитии теории, методов и средств обнаружения и мониторинга лесных пожаров, подходов и методик использования приборов космического базирования.

Практической значимостью обладают

1. Метод аналитического расчета вероятности обнаружения лесного пожара, учитывающий характеристики приборов космического базирования и энергетических характеристик лесного пожара, позволяющий оценивать возможности спутниковых систем в задачах обнаружения лесных пожаров;

2. Усовершенствованная методика расчета вероятности обнаружения лесных пожаров, повышающая эффективность системы обнаружения лесных пожаров на территории Сибири, по сравнению с использующимся на сегодняшний день алгоритмом MOD 14;

3. Разработанный усовершенствованный алгоритм и программное обеспечение оценки энергетических характеристик лесных пожаров, позволяющие определять дополнительные характеристики -интенсивность тепловыделения на кромке лесного пожара и его вид.

Апробация работы. Материалы исследования были представлены на всероссийской с международным участием научно-технической конференции "Современные проблемы радиоэлектроники", проводившейся в Институте радиоэлектроники Красноярского государственного технического университета в 2005 году; международных конференциях "Решетневские чтения", проводившихся в Сибирском государственном аэрокосмическом университете им. М.Ф. Решетнева в 2006 и 2009 годах; международной конференции "Сопряженные задачи механики реагирующих сред, информатики и экологии", проводившейся в Томском государственном университете в 2007 году; ежегодных конференциях молодых ученых "Исследование компонентов лесных экосистем Сибири", проводившихся в Институте леса им. В.Н. Сукачева в 2005, 2006 и 2007 годах; международной конференции IBFRA "Boreal Forests in a Changing World: Challenges and Needs for Actions", проводившейся в Красноярске в 2011 году.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано девять печатных работ, из которых четыре в рецензируемых изданиях, включенных в список ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и 7 приложений; содержит 16 таблиц, 27 рисунков. Общий объем составляет 132 страницы. Список литературы включает 119 источников, из них 69 на английском языке.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий», Швецов, Евгений Геннадьевич

Основные результаты

1. Разработан метод оценки вероятности обнаружения лесного пожара по спутниковым данным. Показано, что исходя из значений параметров радиометра и тепловой аномалии, может быть количественно определено значение вероятности принадлежности тепловой аномалии к классу пожаров.

2. Произведен расчет минимального размера пожара, обнаруживаемого радиометром AVHRR в зависимости от значений температуры зоны активного горения пожара. Показана зависимость вероятности обнаружения пожара от положения спутника относительно зенита.

3. Предложена модифицированная процедура расчета вероятности обнаружения лесных пожаров, лучше соответствующая геоклиматическим условиям Сибири по сравнению с процедурой MODI 4.

4. Разработана методика оценки интенсивности кромки пожара по данным дистанционного зондирования, позволяющая получать дополнительную информацию о параметрах пожаров. Предложен способ определения вида пожара (верховой или низовой) по спутниковым данным на основании энергетического признака.

5. Проведена оценка радиационной мощности пожаров, обнаруженных космическими средствами. Рассчитаны значения интенсивности тепловыделения на кромке пожара. Выявлена зависимость между уровнем пожарной опасности по условиям погоды и радиационной мощностью, регистрируемой радиометром.

6. На основании анализа спутниковых данных за период с 1998 по 2009 годы подтверждена тенденция увеличения числа и площади пожаров, ежегодно возникающих на территории Сибири. Установлено, что массовые и катастрофические пожары носят групповой характер и практически полностью определяют горимость Азиатской территории России.

Заключение

Применение космических средств дистанционного зондирования целесообразно для решения комплекса задач, связанных с обнаружением и контролем динамики лесных пожаров, а также оценкой их энергетических параметров.

Предложенный в работе подход к расчету вероятности обнаружения пожара позволил повысить точность ее определения по сравнению с процедурой, включенной в алгоритм MOD 14, для региональных особенностей Сибири. Это, в сочетании с модифицированными пороговыми значениями алгоритма обнаружения, позволило увеличить число детектируемых пожаров.

Измерение радиационной мощности пожара дает возможность оценивать интенсивность тепловыделения на кромке пожара, вид пожара, а также скорость сгорания биомассы и поэтому могут использоваться для оценки степени воздействия пожара на экосистемы, оценки количества газовых и аэрозольных эмиссий, а также для целей пожаротушения. В то же время, следует отметить, что возможности применяющихся в настоящее время спутниковых систем, таких как MODIS, для оценки параметров активных пожаров ограничены их техническими характеристиками. В частности, низкое пространственное разрешение средних и тепловых инфракрасных каналов, а также большие промежутки времени между последовательными сеансами наблюдения одного участка земной поверхности существенно затрудняют выполнение данной задачи. Для того чтобы повысить точность оценки параметров лесных пожаров требуется улучшение пространственного и временного разрешения спутниковых радиометров по сравнению с существующими системами.

Проведенный анализ показал наличие зависимости между измерениями радиационной мощности пожаров и погодными условиями. В то же время ни один из рассмотренных индексов не является универсальным при описании этой зависимости. Возможно, более точными будут оценки, сделанные для группы метеостанций на определенной территории.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Швецов, Евгений Геннадьевич, 2012 год

1. Базелян Э.М., Горин Б.Н., Левитов В.И. Физические и инженерные основы молниезащиты// Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 223 с.

2. Валендик Э.Н. Борьба с крупными лесными пожарами // Новосибирск: Наука, 1990. 193 с.

3. Валендик Э.Н., Сухинин А.И., Косов И.В. Влияние пожаров на устойчивость хвойных пород // Красноярск, 2006. 96 с.

4. Вонский С.М. и др. Определение природной пожарной опасности в лесу: Методические рекомендации. // Л.: ЛенНИИЛХ, 1975. 40 с

5. Гарбук C.B., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли // М.: Издательство А и Б, 1997. 296 с.

6. Гордов А.Н. Основы пирометрии // М.: Металлургия, 1971. 447 с.

7. Грибанов Л.Н. Ленточные боры Алтайского края и Казахстана // М.: Гостехиздат, 1954. 150 с.

8. Грибанов Л.Н. Грозовые явления и лесные пожары // Ботанический журнал, 1955. Т.40. №3. с. 429-432.

9. Гришин, A.M., Грузин А.Д., Зверев В.Г. Теплофизика лесных пожаров // ИТФ СО АН СССР. Новосибирск, 1984. с. 38-75.

10. Ю.Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л. и др. Дистанционное зондирование: количественный подход // М.: Недра, 1983. 415 с.

11. П.Иванов В.А. Грозоактивность и лесные пожары // Лесные пожары и борьба с ними. М.:ВНИИЛМ, 1987. с. 208 217.

12. Иванов В.А., Кисиляхов Е.К. Моделирование зажигания напочвенного покрова молнией // Лесные пожары: возникновение, распространение и экологические последствия. Материалы международной конференции. -Томск, 1995. с. 71 -73.

13. Иванов В.А. Механизм возникновения лесного пожара от молнии // Сибирский экологический журнал, 1996. Т.З. №1. с. 103 107.

14. Иванов В.А., Коршунов H.A., Матвеев П.М. Пожары от молний в лесах Красноярского Приангарья // Красноярск: СибГТУ, 2004. 132 с.

15. Калесник C.B. Советский союз. Геогр. описание в 22 томах. Восточная Сибирь. / Ред. C.B. Калесник и др. // М.: Мысль. 1969. - 493 с.111

16. Камышева В.А., Столярчук J1.B. Условия возникновения массовых лесных пожаров от гроз // Тр. ГГО, 1984. Вып. 474. с. 120 126.

17. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений. Учебное пособие. // М.: Изд-во Логос, 2001. 264 с.

18. Коровин Г.Н., Барталев С.А., Беляев А.И. Интегрированная система мониторинга лесных пожаров // Лесное хозяйство. 1998. №4. с. 45-48.

19. Криксунов Л.З. Справочник по основам инфракрасной техники // М.: Советское радио, 1978. 400 с.

20. Курбатский Н.П. Техника и тактика тушения лесных пожаров // М.: Гослесбумиздат, 1962. 154 с.

21. Курбатский Н.П. Проблема лесных пожаров // Возникновение лесных пожаров. М.: Наука, 1964. с. 5 60.

22. Курбатский Н.П. О механизме возникновения лесных пожаров от молний // Лесоведение, 1976. №3. с. 95 98.

23. Липкин И.А. Статистическая радиотехника. Теория информации и кодирования // М.: «Вузовская книга», 2002. 216 с.

24. Листов A.A. Лесные пожары от гроз в лесах севера // Лесное хозяйство, 1967. №5. с. 38-40.

25. Ллойд Д. Системы тепловидения (Thermal imaging systems, 1975) // Пер. с англ. Н.В.Васильченко, под. ред. А.И.Горячева. М.: Мир, 1978.

26. Рис У. Основы дистанционного зондирования. // М.: Техносфера, 2006. 336 с.

27. Софронов М.А., Гольдаммер И.Г., Волокитина A.B., Софронова Т.М. Пожарная опасность в природных условиях // Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2005. 330 с.

28. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в России. Итоги. Проблемы. Перспективы: Аналит. Обзор // СО РАН. ИОА. ГПНТБ; Ред. В.В. Белов. // Новосибирск, 2003. Сер. Экология. Вып. 70. 135 с.

29. Столярчук Л.В., Раков В.А., Белая А.Ю. Грозы, вызывающие лесные пожары // Лесные пожары и борьба с ними. Л.: ЛенНИИЛХ,1989. с. 18 -24.

30. Сухинин А.И. Температурное поле при распространении пламени по хвое // Проблемы лесной пирологии. Красноярск: ИЛиД им. В.Н. Сукачева СО РАН СССР, 1975. с. 100-127.

31. Сухинин А.И. Вероятность обнаружения лесных пожаров дистанционными методами // Лесные пожары и борьба с ними. ВНИИПОМлесхоз. Красноярск. 1991. с. 56-69.

32. Сухинин А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибирский экологический журнал. 1996 №1 с.85 -91.

33. Сухинин А.И. Пономарев Е.И. Комплексная оценка пожарной опасности и прогнозирование энергетических параметров лесных пожаров с использованием геоинформационных баз данных // Вычислительные технологии. 2000. № 6. с. 112-119.

34. Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Инфракрасные системы «смотрящего» типа // М.: Логос, 2004. 444с.

35. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника // М.: Советское радио, 1966. 680 с.

36. Успенский С.Н. Загорание леса от молний и меры предупреждения пожаров в ленточных борах Прииртышья // Труды КазНИИЛХа, 1959. Т.2. с.237 264.

37. Филиппов А.Х. Грозы Восточной Сибири // Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 75 с.

38. Хадсон Р. Инфракрасные системы. // М.: Мир, 1972. 534с. 40.Чалмерс Д.А. Атмосферное электричество // Л.: Гидрометеоиздат, 1974.420 с.

39. Червонный М.Г. Охрана лесов от пожаров / М.Г. Червонный // М.: Лесная промышленность. 1973. - 104 с.

40. Швецов Е.Г. Пространственные и временные соотношения разрядов молний и лесных пожаров в Красноярском крае // Исследование компонентов лесных экосистем Сибири. Материалы конференции молодых ученых. Красноярск, 2006. с. 87 89.

41. Швецов Е.Г. Пожары от гроз и погодные условия // Исследование компонентов лесных экосистем Сибири. Материалы конференции молодых ученых. Красноярск, 2007. с. 78 - 79.

42. Швецов Е.Г. Сухинин А.И., Пономарев Е.И. Исследование влияния погодных условий на возникновение пожаров от гроз // Хвойные бореальной зоны. Красноярск, 2008. Т. 25, № 1-2. с. 47-50.

43. Швецов Е.Г., Сухинин А.И. Оценка энергетических параметров лесных пожаров по данным спутниковой съемки. // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева. Красноярск, 2011. Вып. 2 (35). с. 87 91.

44. Шонланд Б. Полет молнии // Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 160 с.

45. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов // М.: Логос, 1999. 480с.

46. Alexander М.Е. Crown fire thresholds in exotic pine plantations of Australasia // Ph.D. Thesis, Aust. Natl. Univ., Canberra, ACT, 1998. 228 pp.

47. Andreae M., Merlet P. Emissions of trace gases and aerosols from biomass burning // Global Biogeochemical Cycles, 2001. Vol. 15(4). p. 955- 966.

48. Barbieri R. et al. Draft of the MODIS Level IB Algorithm Theoretical Basis Document Version 2.0 ATBMOD-Ol. // SAIC/GSC MCST Document. February 13, 1997.

49. Beck J.A., Alexander M.E., Harvey S.D., Beaver A.K. Forecasting diurnal variation in fire intensity to enhance wildland firefighter safety // International Journal of Wildland Fire 2002. Vol.11. p. 173 182.

50. Butler B.W., Cohen J.D. Firefighter safety zones: a theoretical model based on radiative heating // Int. J. Wildland Fire, 1998. Vol.8, p. 73-77.

51. Byram G.M. Combustion of forest fuels // In Forest Fire: Control and Use. McGraw-Hill, New York, NY, 1959. p. 61 89.

52. Catchpole E.A., Alexander M.E., Gill A.M. Elliptical-fire perimeter- and area-intensity distributions // Can. J. For. Res. 1992. Vol. 22. p. 968-972.

53. Conard S.G., Sukhinin A.I., Stocks B.J., Cahoon D.R., Davidenko E.P. and Ivanova G.A. Determining effects of area burned and fire severity on carbon cycling and emissions in Siberia // Climatic Change, 2002. Vol.55, p. 197 — 211.

54. Davidenko E.P., Eritsov A. The Fire Season 2002 in Russia. Report of the Aerial Forest Fire Service Avialesookhrana. Russian Federation Fire 2002 Special Part II. // International Forest Fire News (IFFN) 2003. No. 28.

55. Davis K.P., Byram G.M., Krum W.R. Forest fire: control and use // N.Y.; Toronto; L. Grau-Hill Book Co. 1959. p. 584.

56. Dowty P.A Theoretical Investigation of Fire Detection with AVHRR Data // M.S. Thesis, Department of Environmental Sciences, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, 1993. pp.89.

57. Dozier J. A method for satellite identification of surface temperature fields of sub-pixel resolution // Remote Sensing of Environment, 1981. Vol.11, p. 221— 229.

58. Ferguson S., Sandberg D., Ottmar R. Modeling the effect of land use changes on global biomass emissions // Biomass Burning and Its Inter-relationship With the Climate System, Springer, New York, 2000. pp. 33 50.

59. Flannigan M.D., Vonder Haar T.H. Forest fire monitoring using NOAA satellite AVHRR // Canadian Journal of Forest Research, 1986. Vol.16, p. 975982.

60. Franca J.R., Brustet J.M., Fontan J. A multispectral remote sensing of biomass burning in West Africa // Submitted to Journal of Atmospheric Chemistry -1993.

61. Franca J.R., Brustet J.M., Fontan J., Gregoire J.M., Malingreau J.P. A Multi-Spectral Remote Sensing of Biomass Burning in West Africa During 90/91 Dry Season // Presented at the XVM-EGS General Assembly, May 1993, Wiesbaden, Germany, 1993.

62. GFMC International Multi-Lingual Fire Management Terminology, 2010. 360 p. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fire.uni-freiburg.de/literature/RUS-MON-GER-ENG-Glossary-Web.pdf.

63. Giglio L., Kendall J.D. Application of the Dozier retrieval to wildfire characterization—a sensitivity analysis // Remote Sensing of Environment, 2001. Vol.77 p. 34-49.

64. Giglio L., Descloitres J., Justice C.O., Kaufman Y.J. An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS // Remote Sensing of Environment. -2003. Vol.87, p. 273-282.

65. Giglio L., van der Werf G.R., Randerson J.T., Collatz G.J., Kasibhatla P. Global estimation of burned area using MODIS active fire observations // Atmos. Chem. Phys., 2006. Vol. 6. pp. 957-974.

66. Goldammer J.G. The Wildland Fire Season 2002 in the Russian Federation. An Assessment by the Global Fire Monitoring Center (GFMC). Russian Federation Fire 2002 Special Part I. // International Forest Fire News (IFFN), 2003. No. 28.

67. Gregoire, J.-M., Tansey K., Silva J.M.N. The GBA2000 initiative: Developing a global burned area database from SPOT-VEGETATION imagery. // International Journal of Remote Sensing, 2003. Vol. 24, pp. 1369 1376.

68. Ichoku C.A., Kaufman Y.J. Method to Derive Smoke Emission Rates From MODIS Fire Radiative Energy Measurements // IEEE Transactions on Geoscience and remote sensing, 2005. Vol. 43, No. 11. p. 2636 2649

69. Justice C.O., Giglio L., Korontzi S., Owens J., Morisette J., Roy D., Descloitres J., Alleaume S., Petitcolin F., Kaufman Y. The MODIS fire products // Remote Sensing of Environment, 2002. Vol.83, p. 244-262.

70. Justice C.O., Giglio L., Boschetti L., Roy D., Csiszar I., Morisette J., Kaufman Y. Algorithm Technical Background Document. MODIS Fire Products // EOS ID# 2741, 2006

71. Kaufman Y.J. Atmospheric effects on remote sensing of surface reflectance // Remote Sensing, 1984. Vol. 475. p. 20 33.

72. Kaufman Y.J., Setzer A., Justice C., Tucker C.J., Pereira M.C., Fung I. Remote Sensing of Biomass Burning in the Tropics. // In: Fire in the Tropical Biota:

73. Ecosystem Processes and Global challenges, J.G. Goldammer (ed.), SpringerVerlag, Berlin, 1990. p. 371-399.

74. Kaufman Y.J., Tucker C.J., Fung I. Remote Sensing of Biomass Burning in the Tropics. // Journal of Geophysical Research, 1990. Vol. 95. №7. p. 9927-9939.

75. Kaufman Y.J., Justice C.O. MODIS ATBD: Fire Products (Version 2.2, Nov. 10, 1998) // EOS ID#2741. 1998.

76. Kaufman Y.J., Justice C.O., Flynn L.P., Kendall J.D., Prins E.M., Giglio L., Ward D.E., Menzel W.P., Setzer A.W. Potential global fire monitoring from EOS-MODIS // Journal of Geophysical Research, 1998. Vol. 103. p. 3221532238.

77. Kaufman Y.J., Kleidman R.G. King M.D. SCAR-B fires in the tropics: properties and remote sensing from EOS-MODIS // Journal of Geophysical Research, 1998. Vol.103, p. 31955-31968.

78. Langaas S., Muirhead K. Monitoring bushfires in West Africa by weather satellites // Presented at the 22nd International Symposium on Remote Sensing of Environment, October 20-26, Abidjan, Cote d'lvoire. 1988.

79. Langaas S. A critical review of sub-resolution fire detection techniques and principles using thermal satellite data // PhD Thesis, Department of Geography, University of Oslo, Norway, 1995.

80. Leicester R.H. Building technology to resist fire, flood, and drought // Natural Disasters in Australia, Aust. Acad. Tech. Sci, Parkville, Victoria, 1985. p. 221236.

81. Li Z., Nadon S., Cihlar J. Satellite-based detection of Canadian boreal forest fires: development and application of the algorithm // Int. J. Remote Sensing, 2000. Vol. 21. No. 16. pp. 3057 3069.

82. Lorenz E., Oertel D., Zhukov B., Wooster M., Roberts G., Perry G., Csiszar I. Lessons Learned from Dedicated Active Fire Remote Sensing // In: 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE)

83. Global Monitoring for Sustainability and Security, 20-24 May, 2005. Saint Peterburg, Proceedings, S. 4 p.

84. Matson M., Dozier J. Identification of Sub resolution High Temperature Sources Using a Thermal IR Sensor // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1981. Vol. 47, № 9, September, p. 1311 -1318.

85. McRae D.J., Conard S.G., Ivanova G.A., Sukhinin A.I., et. al. Variability of fire behavior, fire effects, and emissions in Scotch pine forests of Central Siberia // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2006. Vol.11, p. 45-74.

86. Morisette J.T., Giglio L., Csiszar I., Justice C.O. Validation of the MODIS active fire product over Southern Africa with ASTER data // International Journal of Remote Sensing, 2005. Vol.26, No. 19, pp. 4239 4264.

87. Morris G.A. A simple method for computing spotting distances from wind-driven surface fires. Res. Note INT-374 // USDA For. Serv., Intermt. Res. Stn., Ogden, UT, 1987. 6 pp.

88. Newman M. Toward a common language for aerial delivery mechanics // Fire Manage. Notes, 1974. 35(1). p. 18-19.

89. NOAA KLM User's Guide Электронный ресурс. Режим доступа: http://www2.ncdc.noaa.gov/docs/klm/index.htm

90. Prins E.M., Menzel W.P. Trends in South American biomass burning detected with the GOES visible infrared spin scan radiometer atmospheric sounder from 1983 to 1991 // Journal of Geophysical Research, 1994. Vol. 99, p. 16719-16735.

91. Qian Y., Yan G., Duan S., Kong X. A contextual fire detection algorithm for simulated HJ-1B imagery // Sensors, 2009. Vol. 9. p. 961 979.

92. Robinson J.M. Fire from space: global fire evaluation using infrared remote sensing // International Journal of Remote Sensing, 1991. Vol. 12. p. 3 -24.

93. Ryan K.C. Dynamic interactions between forest structure and fire behavior in boreal ecosystems. // Silva Fennica, 2002. Vol. 36(1). p. 13-39.

94. Shvidenko A., Goldammer J.G. The forest fire situation in Russia. // International Forest Fire News, 2001. No. 24. pp.41 59

95. Smith A.M.S., Wooster M.J. Remote classification of head and backfire types from MODIS fire radiative power and smoke plume observations // International Journal of Wildland Fire, 2005. Vol. 14. p. 249 254.

96. Soja A.J., Sukhinin A.I., Cahoon D.R., Shugart H.H., Stackhouse Jr. P.W. AVHRR-derived fire frequency, distribution and area burned in Siberia // Int. J. Remote Sensing, 2004. Vol. 25 No. 10. p. 1939-1960.

97. Sokolova, G.A., Teteryatnikova E.P. Estimation of dynamics of forests of Russian Far East and Eastern Siberia caused by natural and anthropogenic factors // Research Report, Far Eastern Research Forestry Institute. Khabarovsk, 2002. 180 pp.

98. Stocks B.J. The extent and impact of forest fires in northern circumpolar countries // Global biomass burning: atmospheric, climatic and biospheric implications, Levine, J.S. (ed.), 1991. MIT Press, Cambridge, MA. p. 197 -202.

99. The Hdf Group Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.hdfgroup.org

100. Valendik E.N. Temporal and Spatial Distribution of Forest Fires in Siberia // Fire in Ecosystems of Boreal Eurasia, Goldammer J.G. and Furyaev V.V. (ed). 1996. Kluwer Acadenic Publishers: Dordrecht, p. 129 138.

101. Van Wagner C.E. Development and structure of the Canadian Forest Fire Weather Index System. // Can. For. Serv., Petawawa. Techn. Rep. 35. Ontario, 1987. 37p.

102. Warren S.G., Hahn C.J., London J., Chervin R.M. Jenne R.L. Global distribution of total cloud cover and cloud type amounts over land // National Center for Atmospheric Research Tech. Note, 1986. NCAR/TN-273+STR, 29 pp.

103. Wilson A.A.G. Width of firebreak that is necessary to stop grass fires: somefield experiments // Can. J. For. Res., 1988. Vol.18, p. 682-68 7.

104. Wooster M.J., Rothery D.A. Thermal monitoring of Lascar Volcano, Chile using infrared data from the Along Track Scanning Radiometer: a 1992 1995 time-series // Bulletin of Volcanology, 1997. Vol.58, p. 566- 579.

105. Wooster M.J. Small-scale experimental testing of fire radiative energy for quantifying mass combusted in natural vegetation fires // Geophysical Research Letters, 2002. Vol.29(21). 2027 (doi: 10.1029/ 2002GL015487).

106. Wooster M.J., Zhukov B., Oertel D. Fire radiative energy for quantitative study of biomass burning: derivation from the BIRD experimental satellite and comparison to MODIS fire products // Remote Sensing of Environment, 2003. Vol.86, p. 83-107.

107. Yamaguchi Y., Kahle A.B., Tsu H., Kawakami T., Pniel M. Overview of Advanced Spaceborae Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER). // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1998. Vol. 46, pp. 1062-1071