שימוש בנתונים מרחוק לחיזוי סיכונים של יער יער

שריפות יער, הידועות גם כשריפות פרא, הן בין האסונות הטבעיים ההרסניים ביותר על פני כדור הארץ מדי שנה, מיליוני דונם של יער נשרפו, שחרור מיליארדי טונות של פחמן דו-חמצני, הרס בתי גידול בבעלי חיים, ומאיימים על קהילות אנושיות.ב-2023 בלבד, קנדה חוותה את אש הגרועה ביותר על שיא, עם מעל 18 מיליון דונם נשרפו - שטח של בערך בגודל של זיהום צפון דקוטה.

חישה מרחוק כוללת רכישת מידע על פני כדור הארץ ללא מגע פיזי ישיר, בדרך כלל מלוויינים או חיישנים אוויריים.טכנולוגיה זו מאפשרת לחוקרים וסוכנויות ניהול אש להתבונן באזורים עצומים, לעתים קרובות בלתי נגישים במרווחים תכופים. על ידי לכידת נתונים על פני אורכי גל מרובים של הספקטרום האלקטרומגנטי, חישה מרחוק מספקת תובנות קריטיות לבריאות, לחות, עומס דלק, ומשטח הטמפרטורה - אשר הם כל האיומים העיקריים של תאים של תאים אלה, כאשר הם, כאשר הם מקיפים את רמות של תאים של תאים של תאים של תאים של סרטן, כאשר הם, כאשר הם, כאשר הם אלה, כאשר הם אלה, כאשר הם קרינת אש.

תפקיד של סניטינג מרחוק בניהול שריפות יער

חישה מרחוק ממלא תפקיד רב פנים בניהול אש היער המודרני, המשתרע על ידי הערכת הסיכון לפני אש, ניטור אש פעיל, והערכה של נזק לאחר אש.היכולת להפיק המדידות עקביות בקנה מידה גדול של משתנים ביופיזיים הוא מה שקובע מרוחק חישה בנפרד מתצפיות המבוססות על הקרקע המסורתית.לוויינים כגון MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro) ו- ESA CML מספק סכנה אובייקטיבית של ESA-2, 000.

אחת התרומות הקריטיות ביותר של חישה מרחוק היא היכולת להעריך תנאי דלק - צמחייה חיה ומתה המשמשת כחומר מרכזי בשריפה.על ידי מדידה של ספקטרום רפלקציה ופליטות תרמיות, חיישנים יכולים להעריך תוכן לחות, ריכוז chlorophyll, ואת שיעור החומר מת בצמחייה. אלה משפיעים ישירות על הסבירות של ignition ועוצמה של אש אחת החלה, למשל, עם לחות נמוכה יותר, בתנאי דלק (MC) נמצאים תחת לחץ נמוך יותר.

סוגים של נתונים מרחוק

פלטפורמות רגישות מרחוק נושאות מגוון של חיישנים, כל אחד מהם נועד ללכוד היבטים שונים של הסביבה.בחירה של חיישן תלויה במידע הספציפי הדרוש - בין אם זה צמחייה ירוקה, טמפרטורת פני השטח או מבנה דלק תלת-ממדי.

• (FLT:0) תמונות ויזואליות: FLT:1 חיישנים אופטיים מודדים אור שמש גלוי, קרוב-infrared (NIR), ולהקות גלי קצר (SWIR) להקות ההבדל הנורמלי וצמחון (NDVI), מחושב מ NIR ומשקפות אדומה, משמש נרחב כדי להעריך בריאות ודחיסות בריאה, היטב משקף יותר NIR, ומייצרת ערכים גבוהים, בעוד ש-NVI, כמו ספירת חומרים קצרים, כמו ספירת מים קצרים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, אינה מספקת, לעומת זאת, או מינרלים קצרים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, מינרלים רגילים, לעומת זאת, לעומת זאת, כמו ספירת, פילטרים, או מינרלים, עם זאת, עם זאת, או מינרלים קצרים יותר, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, מינרלים קצרים יותר, עם זאת, עם זאת, מינרלים בריאים, מינרלים קלים, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, מינרלים רגילים, מינרלים רגילים, עם זאת, עם זאת, עם זאת, מינרלים קלים יותר, עם זאת, עם זאת, עם זאת, מינרלים קלים יותר, עם זאת, קרינת מים רגילים, עם זאת, מינרלים קלים יותר,
• (FLT:0) הדמיה תרמית: 1FLT:1 חיישנים אינפרא אדום (TIR) לזהות חום הנפלט מן פני השטח של כדור הארץ.המאגרי נתונים אלה חושפים חריגות טמפרטורה משטח שיכול להצביע על צמחייה מלחיצה (למשל, עלים עם סטומטה סגורה מתחת לבצורת) או שריפות פעילות.המוצרי המומלמלמל (DIS) שימשו במשך עשרות שנים לגילוי מוקדם יותר מאשר באזורים מסוימים של כדור הארץ.
• (FLT:0)LiDAR (Light Detection and Ranging): LIDAR משתמש הדופק לייזר כדי למדוד מרחקים למבנים הקרקעיים והצמחייה.התוצאה היא ענן נקודה 3D מפורט מאוד שיכול לאפיין גובה ק"מ, כיסוי קאנופי, והפצת דלק אנכית.מידע זה קריטי להבנת פוטנציאל האש - למשל, סולמות גבוהות (unders shrubsy) וניתן כיום לשאת את הקרקעות חלל קטנות (LGD) בדרך כלל, אם כי הוא ראשיות שטח, בדרך כלל, הוא כלי רכבי, אם כי הוא ראשי תיבות של ירי.
• (FLT:0Synthetic Aperture Radar (SAR): חיישנים 1 SAR, כגון אלה על לוויין Sentinel-1 של ESA, לשדר מיקרוגלים ולדיד את האות האחורי של SAR הוא שימושי במיוחד כי הוא חודר עננים ויכול לפעול יום או לילה.האות הוא רגיש ללחות ומשטח.

בניית מודל סיכון אש מהנתונים המרחיקים

המרת תצפיות של חישה מרחוק לאבחון סיכונים בלתי מעשי של אש דורש מסגרת מודלים שיטתית.התהליך בדרך כלל כרוך במספר שלבים: רכישת נתונים, עיבוד, עיבוד של משתנים ביופיזיים, שילוב עם מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), ויישום של אלגוריתמים סטטיסטיים או מכונה.

עיבוד נתונים חיוני לתיקון עבור הפרעה אטמוספרית, גיאומטריה חיישן, ו חוסר עקביות זמניים. עבור נתונים אופטיים, זה כולל תיקון אטמוספרי כדי לשחזר את הרהורים על פני השטח, מסיכה בענן, ושילוב כדי להפחית את ההשפעה של עננים.פעם לנקות, הנתונים משמשים כדי לדרג את מדדי הראייה ואת משתנים אחרים נגזרו של הסיכון כוללים את הסיכון של Keetch-acont; אינדקס חום כהה (אינדקס), אשר משלב חום ירוק יותר, אשר משלבת חום כהה), אשר מטמפרטורה מרחוק (Dird), אשר משלבת יותר, מדד חום (מדד חום), אשר משלבת) וטמפרטורות למטה (Dird), אשר משלבת גירעון ירוק יותר), אשר משלבת) וטמפרטורות למטה (Dird), אשר משלבת יותר גירעון ירוק יותר גירעון ירוק יותר גירעון ירוק יותר, מדד חום), אשר משלבת גירעון ירוק יותר, מדד חום (מדד חום (Dird), אשר משלבת) וטמפרטורות מרוחק), אשר משלבת (מדד חום), אשר משלבת FPIDird IDird), אשר משלבת גירעון (מדד חום), אשר משלבת) וטמפרטורות מרוחק), אשר משלבת גירעון ירוק יותר גירעון ירוק יותר גירעון ירוק יותר

מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) משמשות כעמוד השדרה לניתוח מרחבי.משתנים טופוגרפיים כגון מדרון, היבט וגובה - נגזר ממודלים של התעלות דיגיטלית (DEMs) - משולבים עם צמחייה, מזג אוויר ונתונים היסטוריים של אש מרחוק מספק את השכבה, לעתים קרובות מעודכנים כל 8 עד 16 ימים, ומאפשרות למפות סיכון אש להתרעננות בטווחי זמן קצר.

למידת מכונות לחיזוי משופר

מודלים מסורתיים של סיכון אש להסתמך על משוואות מוגדרות מראש ופספים.עם זאת, הזמינות הגוברת של נתונים נרחבים מרחוק חישה sensing sensing sensing sensing sensing sensing sensing sensing sensed דלק אימוץ של מכונות למידה מכונה (ML) טכניקות, אשר יכול לחשוף יחסים לא לינאריים ואינטראקציות מרוחקים עלולים להיות מפוכח על ידי שיטות קונבנציונליות לייצר סיכונים הסתברותיים.

לדוגמה, מחקר שפורסם בשנת 2023 ב-FLT:0.Remote Sensing of EnvironmentveFLT:1 השתמש ב-Stinel-2 NDVI סדרת זמן, MODIS פעיל נתוני אש, ומוצרים לשיתוק מזג אוויר כדי להכשיר מודל יער אקראי לחיזוי אש לטווח קצר במערכות אקולוגיות ים , המודל השיג אזור תחת העקומה (AUC) מעל 0.8, חומרת המוכיחה מיומנות חזקה יותר מנבאת לתאים את יכולת דלק שונה של תאים עצביים לתבניות דלק שונות.

היתרונות של מודל סיכון מרחוק של Sensing-Driven Fire

שילוב של חישה מרחוק לתוך הערכת הסיכון באש מציע יתרונות מוחשיים מעבר למחקר אקדמי. סוכנויות תפעול ברחבי העולם החלו לשלב נתונים לוויין במערכות תמיכה של החלטות שלהם.לדוגמה, מרכז האש הבין-ממשלתי בארה"ב (NIFC) מבוסס על מוצרים ממערכת הערכת האש של Wildland Fire (WFAS), אשר משתמשת בנתונים של דלק לווייני כדי להקצות סכנות אלימות יומיומיות ברחבי המדינה, בדומה ל-FIS) לשימושים של נתונים מבוססי Firecoicus (Motinus) עבור כל שימוש ב-Conicus for the EUDIS) לשימוש בנתוני אבטחה (WDIS) לשימוש בנתוני אבטחה (WDIS) לשימוש ב-Conicus for the EUDIS) כדי לייצר נתונים המבוססים על מנת לייצר נתונים המבוססים על מנת לספק נתונים על מנת לספק נתונים של נתונים של מערכת נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של מערכת נתונים של נתונים של נתונים של מערכת נתונים של נתונים של אבטחה משותפת של אנרגיה נגד זיהום דלק לווייניים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של טילים על מנת להקצות נתונים של טילים על מנת להקצות סיכוני דלק לווייניים של טילים על מנת להקצות סיכוני דלק לווייניים (WDIS) לשימוש ב-CODIS) לשימוש ב-CO-CO-CODIS) לשימוש

• (FLT:0) כיסוי נרחב של אזורים גדולים ובלתי נגישים: FLT:1 חישה מרחוק מאפשר ניטור של יערות נבגים מרוחקים, בלוטות טרופיות, ושטח הררי לא ניתן לפטרון ברגל.זה חשוב במיוחד לגילוי מוקדם של שריפות באזורים לא מיושבים שבו הם עלולים לשרוף ללא פגע במשך ימים.
• (FLT:0) ניטור בזמן אמת ומערכות התראה מוקדמות: לוויינים כמו GOES-R (Geostationary Operational Environmental Satellite) מספקים תמונות כל 5 עד 10 דקות, המאפשר זיהוי מהיר של כתמים חמים.כאשר בשילוב עם מודלים בסיכון, זה יכול לעורר התראות ולאפשר למכבי אש להיות מראש לפני התפרצות.
• (FLT:0) הקצאת משאבים מוכחת למניעת אש ודיכוי:FLT 1 על ידי זיהוי אילו אזורים יש את ההסתברות הגבוהה ביותר של טוהר והתנהגות אש קיצונית, סוכנויות יכולות לכוון טיפולים לירידה בדלק (שורים, כוויות מכניות) יעילה יותר ולקדם נכסים במהלך עונת האש.
• (FLT:0) support עבור תכנון ארוך טווח ופיתוח מדיניות: FLT 1 עשורים של ארכיון רגיש מרחוק מאפשרים לחוקרים לנתח כיצד הסיכון באש השתנה לאורך זמן בתגובה לשינוי האקלים, שימוש בקרקע, מדיניות ניהול יערות.

דוגמה בולטת בעולם האמיתי מגיעה מאוסטרליה, שם שריפות הקיץ השחורות של 2019-20 שרפו מעל 18 מיליון דונם.בתוצאותיה, הממשלה האוסטרלית השקיעה רבות במערכת זיהוי אש המבוססת על לווייני בשם "FireSat" המשלבת נתונים אינפרא אדום תרמיים מ-heawari-8 וחיישנים אחרים.המערכת מספקת פוטנציאל אש שגרתית וערות חלל חם, והיא שימשה במהלך עונת 2021–2022–2022 כדי למנוע מראשית משאבים, ולהוביל לסוכנויות סיכון לחיזוי מוקדם של מחלות.

אתגרים ומגבלות

בעוד שחישה מרחוק מציעה פוטנציאל עצום, הדרך למודלי סיכון של אש מבצעית אינה ללא מכשולים. מתרגלות חייבות לנווט אתגרים טכניים, לוגיסטיים ואפיסטומולוגיים כדי להבטיח כי תחזיות הן אמינות ופעולהיות.

מורכבות עיבוד נתונים:0 (FLT:1) נפח של נתונים לווייני הוא עצום. סצנה אחת סינטנל-2 (100 ק"מ × 100 ק"מ) מייצרת כ-800 MB של נתונים על פני 13 להקות ספקטרליות עיבוד, אחסון וניתוח נתונים אלה בקנה מידה לאומי או גלובלי דורש תשתיות חישוביות משמעותיות ומומחיות בניתוח מרוחק של נתונים, נתונים, גיאוגרפיים ורגישויותרפיות רבות של סוכנויות ניהול אש קטנות יותר.

(FLT:0Cloud מכסה התערבות:FLT:1 חיישנים אופטיים תרמיים לא יכולים לראות דרך עננים.זהו הגבלה גדולה באזורים עם כיסוי ענן מתמשך, כגון צפון מערב האוקיינוס השקט או האוקיינוס השקט הטרופי. במהלך עונת האש, זרמי עשן מן שריפות קיימות יכולים עוד לערפל תצוגות לוויין, יצירת נקודה עיוורת בדיוק כאשר ניטור הוא קריטי ביותר, אך SAR דורש נתונים מיוחדים ועיבוד.

(FLT:0) NED עבור חיישנים ברזולוציה גבוהה: חיישנים של Coarse-resolution (למשל, MODIS בשעה 1 ק"מ) שימושיים עבור ניטור עולמי, אך הם לא יכולים לפתור אש קטנה מתחיל או בקנה מידה בסדר גודל של דלק heterogeneity. Finer-resolution חיישנים (למשל, Landsat ב 30 m, ,tinel-2 ב 10) ו-retin נשאר יותר שינויים מהירים (זמן) בין זמן קצר יותר).

(FLT:0) אינטגרציה של מקורות נתונים מגוונים: ההרחבה של נתונים מחיישנים מרובים (אופטימיים, תרמיים, SAR, LiDAR) עם תחזיות מזג אוויר ורשומות אש היסטוריות היא בעיה מורכבת של היתוך נתונים.כל אחד מהם יש מערכת לתאם משלו, גיאומטריה ומאפיינים שגיאה.ללא פגיעה בנתונים קפדניים, מודלים יכולים לייצר תוצאות לא עקביות או מוטות.

(FLT:0) ועברות: מודל שעובד היטב באזור אחד עלול להיכשל באחר בשל הבדלים בסוגי צמחייה, משטרי אש, או אקלים.מודלים למידת מכונה, במיוחד, נוטים להתאים יתר על המידה לאימון נתונים ולא להכלל בחלל או בזמן.

כיוונים עתידיים

הדור הבא של דגמי סיכון אש יהיה כנראה למנף טכנולוגיות מתפתחות כדי להתגבר על המגבלות הנוכחיות ולספק עוד יותר מדויק, זמן רב הערכות.

חיישנים מבוססי ד"ר

מערכות אוויריות בלתי מאוישות (UAS) מציעות משלים גמישים לחישה מרחוק של לוויין. Drones יכול לעוף מתחת כיסוי ענן, לשאת מצלמות תרמיות ורב-ספקטרום ברזולוציה גבוהה, ולחדש אתרים ספציפיים על הביקוש.הם שימושיים במיוחד עבור מיפוי עומסי דלק באזורים של עניין שזוהה על ידי לוויינים-דרומי סיכון, חברות עכשיו פריסת צינורות של מזל"טים כדי לפקח על סוללות, עם מגבלות שטח, המאפשרות של סוללות מוגבלות, עם מגבלות זמן מוגבל, עם סוללות, עם מגבלות זמן מוגבל, עם מגבלות זמן סיכון.

שיפור Analytics נתונים ואינטליגנציה מלאכותית

מתקדם בלמידה עמוקה, במיוחד רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) ואדריכלות משנה, מאפשרים ניתוח חזק יותר של תמונות מרחוק רגישות. במקום אינדיקציות בעלות יד, מודלים אלה יכולים ללמוד ישירות מהנתונים ספקטרליים גולמיים כדי לחזות סכנה אש.הם יכולים גם לנצל טוב יותר את ההקשר זמני ספירלי - למשל, לזהות דפוסים יבשים אטומיים כי התפרצויות טרום רחפנים או אלגוריתמים אמיתיים (ה) מאפשרות אלגוריתמים של אלגוריתמים אמיתיים של אלגוריתמים (ה) באופן ישיר של אלגוריתמים).

שילוב עם האינטרנט של דברים (IoT) ומדע אזרחי

חיישנים מבוססי קרקע, כגון תחנות מזג אוויר, בדיקות לחות הקרקע, מלכודות מצלמה, ניתן לשלב עם רגיש מרחוק לספק תמונה רב-קלרית של סיכון אש.רשתות IoT הופכות יותר זולות ואמינות יותר, המאפשר ניטור צפוף באזורים קריטיים במדעי המדינה יוזמות (למשל, אפליקציית Firewise) מעודד תושבים לדווח על תנאי דלק מקומיים והתקפות ברק, תוספת תצפיות נתונים פיזור אלה מודלים סטנדרטיים של דיוקים.

לקראת חיזוי, לא רק תגובתי, מערכות

המטרה הסופית היא לעבור מבדיקת סיכונים (ההסתברות המנציחת) לסימולציה חיזוי (לדוגמא כיבוי אש והתנהגות) מודלים של מזג אוויר-אש זוגיים כמו WRF-SFIRE כבר מחלחלים ללחות דלק וטופוגרפיה לסימולציה של צמיחת אש.מערכות עתידיות יתבוללו נתונים מרוחקים לאורך זמן, יעדכנו תחזיות לכל שעה.

שיתוף פעולה בינלאומי הוא גם התקדמות מאיצה.מרכז המעקב באש העולמי (GFMC) וקבוצת התצפיות על כדור הארץ (GEO) פועלים כדי לפגוע בתקני הנתונים ולספק גישה פתוחה למוצרי לוויין עבור מדינות מתפתחות. יוזמות כאלה חיוניות משום שהשריפות אינן מכבדות גבולות פוליטיים, ורבים מהמחוזות שבהם יש לה אש (למשל, מרכז אפריקה, דרום מזרח אסיה) חסרות תשתיות לוויין מקומיות.

מסקנה

נתונים מרוחקים של חישה הפכו לקלט חיוני עבור דגמי הערכת סיכונים של יער. על ידי מתן ראייה רציפה וסנפטית של מצב צמחייה, תוכן לחות, דינמיקות תרמיות, לווייני וחיישנים אוויריים מאפשרים רמה של מודעות מצבית שלא ניתן להעלות על הדעת לפני דור.כאשר משולב עם GIS, למידה ומערכות תמיכה ברזולוציה מבצעית, חישה מרחוק מנהלי אש לזהות אזורים בסיכון גבוה, להקצות משאבים מוקדמים, ומקרי חירום, ומקרי חירום מצילים חיים מוקדמים.

עם זאת, אתגרים נשארים - מאבני עיבוד נתונים ועד לכיסוי ענן ועלויות העברת מודלים.הדרך קדימה כרוכה להשקיע ביכולת חישובית, אימוץ פלטפורמות חיישן חדשות כמו מזל"טים, וטיפוח הסכמים לשיתוף נתונים בינלאומיים.כפי ששינוי האקלים מעצימה את עונות האש ברחבי העולם, הדחיפות לחדד את המודלים האלה רק גדל.עם המשך החדשנות בטכנולוגיות רגישות מרחוק ושיטות אנליטיות, אנחנו נעים לעבר עתיד שבו שריפות יער הן בלתי צפויות, אך לא יכולות עוד להתמודד עם סיכונים.

[ה] [ה]] [ה]] ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]