إن حرائق الغابات، المعروفة أيضا باسم حرائق الغابات، هي من أكثر الكوارث الطبيعية تدميرا على الكوكب، ففي كل عام، تحترق ملايين الهكتارات من الأراضي الحرجية، وتطلق بلايين الأطنان من ثاني أكسيد الكربون، وتدمر موائل الأحياء البرية، وتهدد المجتمعات البشرية، وفي عام 2023 وحده، شهدت كندا أسوأ موسم لإطلاق النار، حيث تحترق أكثر من 18 مليون هكتار - وهي منطقة تُتوقع نماذج أكثر دقة من نماذج تقييم مخاطر الحرائق في الوقت المناسب.

والاستشعار عن بعد يتضمن الحصول على معلومات عن سطح الأرض دون اتصال مادي مباشر، عادة من السواتل أو أجهزة الاستشعار المحمولة جوا، وهذه التكنولوجيا تتيح للباحثين ووكالات إدارة الحرائق أن يرصدوا مناطق حرجية واسعة النطاق وغير متاحة في فترات متكررة، ومن خلال جمع البيانات عبر موجات متعددة من الطيف الكهرومغناطيسي، يوفر الاستشعار عن بعد أفكارا حرجة إلى نماذج صحة النباتات، والإجهاد في درجات الحرارة، والوقود.

دور الاستشعار عن بعد في إدارة حرائق الغابات

الاستشعار عن بعد يقوم بدور متعدد الجوانب في الإدارة الحديثة لحرائق الغابات، ويمتد نطاق تقييم مخاطر ما قبل إطلاق النار، والرصد النشط لإطلاق النار، وتقييم الأضرار اللاحقة لإطلاق النار، والقدرة على استخلاص قياسات متسقة وواسعة النطاق للمتغيرات الفيزيائية الحيوية هي ما يُنشئ الاستشعار عن بعد بعيدا عن الملاحظات الأرضية التقليدية، وتُوفّر السواتل مثل مبيد الديوس (MODIS) للتغطية الأساسية للجهاز Sectroradiometer) ووكالة الفضائية الأوروبية

ومن أهم المساهمات في الاستشعار عن بعد القدرة على تقييم ظروف الوقود - الغطاء النباتي الحي والمميت الذي يشكل المادة الأساسية القابلة للاحتراق في حريق، ومن خلال قياس التقلبات الطفيفيفة والانبعاثات الحرارية، يمكن للمستشعرات أن تقدر محتوى الرطوبة، وتركيز الكلوروفيل، ونسبة المواد الميتة في الغطاء النباتي، وتؤثر هذه الممتلكات تأثيرا مباشرا على احتمال حدوث حرق وشدة حريق، عندما تبدأ مثلا.

أنواع بيانات الاستشعار عن بعد المستخدمة

أجهزة الاستشعار عن بعد تحمل عدة أجهزة استشعار مصممة لالتقاط مختلف جوانب البيئة ويتوقف اختيار جهاز الاستشعار على المعلومات المحددة المطلوبة سواء كانت خضراء النبات أو درجة حرارة السطح أو هيكل الوقود ثلاثي الأبعاد

  • (أ) الصور المعيّنة: ]
  • (أ) التلقيح الحراري: ] Thermal infrared (TIR) sensors detect emitted heat from the Earth ' s surface. These datasets reveal surface temperature anomalies that can indicate stressed vegetation (e.g. leaves with closed stomata under drought) or active fires.
  • ()LiDAR (Light Detection and Ranging): ] LiDAR uses laser pulses to measure distances to the ground and vegetation structures. The result is a highly detailed 3D point cloud that can characterize canopy altitude, canopy cover, andرأس fuel distribution. This information is critical for understanding fire behavior potential — for example, long lad
  • (الرادار) الاصطناعي (الطائرة الرادار): أجهزة الاستشعار التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية، مثل أجهزة الاستشعار على ساتل (إس إس أي إس أي إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس إس)، نقل الموجات الدقيقة وقياس الإشارة المبعثرة، وهي مفيدة بشكل خاص لأنها تخترق الغيوم ويمكنها العمل ليلاً أو نهاراً، والإشارة حساسة لمحتوى خرائطية وتطبيقات الأشعة السطحية.

وضع نماذج لمخاطر الحرائق من بيانات الاستشعار عن بعد

ويتطلب تحويل ملاحظات الاستشعار عن بعد الخام إلى تقييمات قابلة للتنفيذ للمخاطر الناجمة عن الحرائق إطارا منهجيا للنمذجة، وتشمل هذه العملية عادة عدة مراحل: اقتناء البيانات، وتجهيزها مسبقا، واستخلاص المتغيرات الفيزيائية الحيوية، والتكامل مع نظم المعلومات الجغرافية، وتطبيق خوارزميات التعلم الإحصائية أو الآلات.

:: تجهيز البيانات أمر أساسي لتصحيح التدخل في الغلاف الجوي، والمقياس الجيولوجي للمستشعرات، والتناقضات الزمنية، ويشمل ذلك، بالنسبة للبيانات البصرية، تصحيح الغلاف الجوي لاسترداد انعكاسات سطح الأرض، والاقناع السحابي، والتصوير التقريبي للحد من أثر السحب، وعند تنظيفها، تستخدم البيانات في حساب مؤشرات سرعة التحلل الحراري وغيرها من المتغيرات المشتقة.

وتُستخدم نظم المعلومات الجغرافية كقاعدة أساسية للتحليل المكاني، وتُضاف متغيرات الطبوغرافية مثل المنحدر والجانب والارتقاء - المستمدة من نماذج الارتفاع الرقمي - إلى بيانات النبات والطقس والنيران التاريخية، ويتيح الاستشعار عن بعد طبقة الغطاء النباتي التي كثيرا ما تُستكمل كل 8 إلى 16 يوما، مما يتيح إعادة تصنيف خرائط مخاطر الحريق على نطاق عالمي في أقرب وقت ممكن.

تعليم الآلات من أجل تعزيز الإدمان

وتعتمد النماذج التقليدية لمخاطر الحرائق على المعادلات والعتبات المحددة مسبقاً، غير أن تزايد توافر مجموعات كبيرة من بيانات الاستشعار عن بعد قد أدى إلى تأجيج اعتماد تقنيات التعلم الآلي، التي يمكن أن تكشف عن العلاقات غير الخطية والتفاعلات بين التنبؤات التي قد تفتقدها الأساليب التقليدية، وقد تم تدريب نماذج مثل الغابات العشوائية، وآلات دعم ناقلات الأمراض، وشبكات عصبية عميقة على بيانات حوادث الحريق التاريخية ومتغيرات مدخلات الاستشعار عن بعد لإنتاج خرائط.

فعلى سبيل المثال، استخدمت دراسة عام 2023 نشرت في Remote Sensing of Environment] سلسلة زمنية من الساتل Sentinel-2 NDVI، وبيانات إطلاق النار النشطة من وزارة الدفاع عن النفس، ومنتجات تحليل الطقس لتدريب نموذج عشوائي للغابات للتنبؤ بخطر الحرائق في الأجل القصير في النظم الإيكولوجية في البحر الأبيض المتوسط، وحقق النموذج مجالاً تحت نماذج القدرة على التكيف مع عوامل أخرى.

استحقاقات الاستشعار عن بعد - نماذج مخاطر الحريق

ويوفّر إدماج الاستشعار عن بعد في تقييم مخاطر الحرائق فوائد ملموسة تتجاوز البحوث الأكاديمية، وقد بدأت الوكالات التنفيذية في جميع أنحاء العالم في إدراج البيانات الساتلية في نظم دعم القرارات، فعلى سبيل المثال يعتمد المركز الوطني المشترك بين الوكالات المعني بالنيران على منتجات نظام تقييم حرائق الأراضي البرية، الذي يستخدم بيانات عن طرطوس الوقود المستمدة من السواتل في تعيين تقييمات يومية للمخاطر الناجمة عن الحريق في جميع أنحاء البلد.

  • التغطية الشاملة للمناطق الكبيرة التي يتعذر الوصول إليها: ] الاستشعار عن بعد يسمح برصد الغابات المزروعة النائية، والأراضي الساحلية الاستوائية المتردية التي يتعذر عليها القيام بدوريات على الأقدام، وهذا أمر مهم بصفة خاصة للكشف المبكر عن الحرائق في المناطق غير المأهولة حيث قد تحرق دون اكتشاف لأيام.
  • Real-time monitoring and early warning systems:] Satellites like GOES-R (Geostationary Operational Environmental Satellite) provide imagery every 5 to 10 minutes, enabling rapid detection of hot spots. When combined with risk models, this can trigger alerts and allow firefighting resources to be pre-positioned ahead of an outbreak.
  • Improved resource allocation for fire prevention and suppression:] by identifying which areas have the highest probability of ignition and extreme fire behavior, agencies can target fuel reduction treatments (prescribed burns,ميكانيكي bening) more effectively and prioritize suppression assets during fire season.
  • Support for long-term planning and policy development:] Decades of remoteens archives allow researchers to analyze how fire risk has changed over time in response to climate change, land use, and forest management policies. This evidence base informs national adaptation strategies and international carbon accounting.

ومثال بارز للعالم الحقيقي يأتي من أستراليا حيث حرائق الصيف الأسود التي تتراوح بين 2019 و2020 أحرقت أكثر من 18 مليون هكتار، وفي أعقاب ذلك استثمرت الحكومة الأسترالية بشدة في نظام للكشف عن الحرائق بواسطة السواتل يسمى " فيريسات " ، الذي يجمع بين البيانات ذات الحمراء الحرارية من هايماوري-8 اليابانية وغيرها من أجهزة الاستشعار، ويوفر النظام نماذج روتينية للإنذار بالحريق وأجهزة الإنذار الساخنة، وقد استخدم خلال موسم الحرق في الفترة 2021.

التحديات والحدود

وفي حين أن الاستشعار عن بعد يوفر إمكانات هائلة، فإن الطريق إلى نماذج مخاطر الحريق التشغيلية لا يخلو من عقبات، ويجب على الممارسين أن يبحروا في التحديات التقنية واللوجستية والوبائية لضمان موثوقية التنبؤات وإمكانية تنفيذها.

(أ) حجم البيانات الساتلية هائل، وينتج موقع واحد من طراز Sentinel-2 (100 km × 100 km) نحو 800 MB من البيانات عبر 13 نطاقاً من الطيفات، ويتطلب تجهيز هذه البيانات وتخزينها وتحليلها على الصعيد الوطني أو العالمي هياكل أساسية حساسة وخبرات كبيرة في مجال الاستشعار عن بعد وعلوم إدارة البيانات والمعلومات الجغرافية.

(ب) لا يمكن للمستشعرات البصرية والحرارية أن تُرى من خلال الغيوم، وهذا تحد كبير في المناطق ذات الغطاء الغيومي المستمر، مثل غابات شمال غرب المحيط الهادئ أو الغابات المدارية المطيرة، وخلال موسم الحريق، يمكن أن تزيد سباكات الدخان من الحرائق القائمة من حجب وجهات النظر الساتلية، مما يؤدي إلى ظهور بقع عمياء عند إجراء عمليات الرصد بشكل جزئي.

]Need for high-resolution sensors:] Coarse-resolution sensors (e.g., MODIS at 1 km) are useful for global monitoring, but they cannot resolve small fire starts or fine-scale fuel heterogeneity. Finer-resolution sensors (e.g., Landsat at 30 m, Senuretinel-2 at 10

() دمج مصادر بيانات متنوعة: ] الجمع بين البيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار المتعددة (الخيارية، الحرارية، منطقة البحث العلمي، سجل حرائق الفضاء، سجل حرائق تاريخية) والتنبؤات الجوية، مشكلة معقدة في مجال دمج البيانات، ولكل مجموعة بيانات نظام تنسيق خاص بها، وقابلية الاحتياز، وخصائص الخطأ.() وبدون تنسيق دقيق للبيانات، يمكن أن تسفر النماذج عن نتائج غير متسقة أو متحيزة.

Validation and transferability:] A model that works well in one region may fail in another due to differences in vegetation types, fire systems, or climate. Machine learning models, in particular, are prone to overfitting to training data and may not generalize across space or time. Comprehensive validation using independent fire occurrence data is essential but often lacking to inconsistent size.

الاتجاهات المستقبلية

ومن المرجح أن يؤدي الجيل القادم من نماذج مخاطر الحرائق إلى التأثير على التكنولوجيات الناشئة للتغلب على القيود الحالية وإلى إجراء تقييمات أكثر دقة وحسنة التوقيت، وهناك اتجاهات عديدة جديرة بالملاحظة.

أجهزة الاستشعار ذات القاعدة العنكبوتية

وتوفر النظم الجوية غير المأهولة تكملة مرنة للاستشعار عن بعد بواسطة السواتل ويمكن للطائرات العمودية أن تطير تحت الغطاء السحابي، وتحمل كاميرات حرارية ومتعددة الأطياف عالية الاستبانة، وتعيد النظر في مواقع محددة عند الطلب، وهي مفيدة بصفة خاصة لرسم خرائط للوقود في مجالات الاهتمام التي تحددها خرائط المخاطر التي تستخدمها السواتل، وتقوم الشركات والوكالات حاليا بنشر أجهزة كشف جوي غير مجهزة بموجات نووية لرصد المناحات التفجيرات الأرضية المجهزة بالحريقات.

تحسين تحليل البيانات والاستخبارات الفنية

إن التقدم في التعلم العميق، ولا سيما الشبكات العصبية المولدة للثورة، وهندسة المحولات، يتيحان إجراء تحليل أقوى لصور الاستشعار عن بعد، وبدلا من المؤشرات اليدوية، يمكن لهذه النماذج أن تتعلم مباشرة من البيانات ذات الطفرات الخام للتنبؤ بخطر الحريق، كما يمكن أن تستغل على نحو أفضل سياق الإنذار المفاجئ - مثل الكشف عن أنماط الجفاف غير المألوفة التي تسبق تفشي الحرائق في المدار.

دمج مع شبكة الإنترنت في الأمور (IoT) وعلوم المواطنين

ويمكن الجمع بين أجهزة الاستشعار الأرضية، مثل محطات الطقس، ومراقبات رطب التربة، وفخاخ الكاميرات، للاستشعار عن بعد لتوفير صورة متعددة المستويات لمخاطر الحريق، وتصبح شبكات التوحيد الجوي أكثر تكلفة وموثوقية، مما يتيح رصد الكثافة في المناطق الحرجة، وتشجع المبادرات العلمية للمواطنين (مثل تطبيق نظام الإطفاء) السكان على الإبلاغ عن ظروف الوقود المحلية وإضرابات الإضاءة، التي تتكامل فيها نماذج عمليات الصمام.

نحو الفرضية، ليس فقط رد الفعل، النظم

والهدف النهائي هو الانتقال من تقييم المخاطر (تقدير الاحتمال) إلى المحاكاة التنبؤية (انتشار الحرائق وسلوكها) - ستتضمن نماذج مزدوجة لإطلاق النار مثل WRF-SFIRE بالفعل أحدث أنواع الوقود المستمدة من السواتل ورسم الخرائط الجغرافية لتحفيز نمو الحرائق، وستزيد النظم المقبلة من حدة بيانات الاستشعار عن بعد في الوقت القريب، وستستمر في تحديث مواقع الاحتراق والتنبؤات المتعلقة بحجم الحرائق كل ساعة.

ويتسارع أيضا التعاون الدولي في إحراز تقدم، ويعمل المركز العالمي لرصد الحرائق والفريق المعني برصد الأرض على مواءمة معايير البيانات وتوفير إمكانية الوصول المفتوح إلى المنتجات الساتلية للدول النامية، وهذه المبادرات أساسية لأن الحرائق لا تحترم الحدود السياسية، كما أن العديد من المناطق الأكثر عرضة للحرائق (مثل وسط أفريقيا وجنوب شرق آسيا) تفتقر إلى الهياكل الأساسية المحلية للسواتل.

خاتمة

وقد أصبحت بيانات الاستشعار عن بعد مدخلا لا غنى عنه لنماذج تقييم مخاطر حرائق الغابات، إذ توفر نظرة مستمرة ومتبادلة لحالة النبات، ومحتويات الرطوبة، والديناميات الحرارية، والمجسات الساتلية والمولدة جوا، تتيح مستوى من الوعي بالحالة التي لم يكن بالإمكان تصورها منذ جيل، وعندما يدمج مع نظام المعلومات الجغرافية، ونظم التعلم الآلي، ونظم دعم القرار التنفيذية، فإن الاستشعار عن بعد يخول مديري الحرائق تحديد مجالات عالية الخطورة.

ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات - من اختناقات تجهيز البيانات إلى الغطاء السحابي وإمكانية نقل النماذج - فالطريق المسبق ينطوي على الاستثمار في القدرة الحاسوبية، وتهيئة منابر جديدة للاستشعار مثل الطائرات بدون طيار، وتشجيع الاتفاقات الدولية لتقاسم البيانات، وبما أن تغير المناخ يكثف مواسم الحريق في جميع أنحاء العالم، فإن الحاجة الملحة إلى صقل هذه النماذج لا تنمو، ومع استمرار الابتكار في تكنولوجيا الاستشعار عن بعد والطرق التحليلية، فإننا نتحرك بشكل مطرد نحو مستقبل لا يمكن التحكم فيه بالحرائقة.

For further reading, see the resources from the NASA Earth Observatory, the European Forest Fire Information System, and the USDA Forest Service Fire Research.