CC BY
205
Научно-технические разработки
УДК 614.8: 551.311.2
М.А. Шахраманьян д. т. н., A.B. Епихин к. в. н., Е.В. Щербенко к. с-х. н.,
С.Г. Дорошенко, A.B. Челюканов
КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ НАВОДНЕНИЙ И ИХ ПОСЛЕДСТВИЙ
A.B. Епихин
Наводнения представляют собой грозную и коварную стихию и угрожают почти трем четвертям земной поверхности. По оценке Международного общества Красного Креста и Красного Полумесяца в период времени с 1968 по 1992 год число пострадавших от этого стихийного бедствия составило свыше 42 млн. человек [1]. Огромен и причиняемый паводками материальный ущерб. За период с 1976 по 1995 год ущерб от паводков составил около 55 млрд. долларов. Основными их причинами являются интенсивные дожди, таяние снега, ветровые нагоны и приливные явления в устьях рек, ледовые заторы, прорывы дамб и плотин. На территории России наводнения являются наиболее разрушительными и часто происходящими (35% от общей частоты возникновения опасных событий) природными стихиями. Угроза наводнений существует в России более чем для 40 городов и нескольких тысяч других населенных пунктов. Общая площадь пойменных земель, периодически затопляемых речными и озерными водами, составляет примерно 500 тыс. кв. км. Среднестатистический ущерб от наводнений по стране составляет 3,25 млрд. долларов в год [2].
Для минимизации человеческих потерь и уменьшения материального ущерба от наводнений и паводков необходима оперативная оценка обстановки. Поэтому применение традиционных средств наблюдения (наземная и воздушная информация) не соответствуют современным требованиям по обеспечению безопасности населения на больших территориях, таких как Россия. Подобные задачи возможно решать комплексными методами на основе космического мониторинга территорий.
Для реализации постановления Правительства Российской Федерации от 24 марта 1997 года № 334 «О порядке сбора и обмена в Российской Федерации информации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», решением Межведомственной комиссии по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций создано Агентство МЧС России по мониторингу и прогнозированию чрезвычайных ситуаций. На основе информации, получаемой Агентством, в том числе и от космических средств, проводится непрерывный анализ состояния природной и техногенной среды.
В Агентстве функционирует Центр приема и обработки космической информации с лабораториями в Москве, Красноярске, Владивостоке, Элисте и Вологде, которые оснащены программно-аппаратными комплексами приема и предварительной обработки космической информации, а также необходимым базовым и специальным программным обеспечением. В число основных задач Центра входит слежение за прохождением паводков на реках России, что используется в прогнозах развития паводковой обстановки и может помочь при принятии решения на оказание помощи населению и оценке ущерба от стихийных бедствий.
Космический мониторинг паводков предполагает оперативное обнаружение факта разлива реки, выявление территорий, попавших в зону затопления и слежение за паводковой обстановкой на затопленных и подтопленных территориях. Высокая оперативность, требуемая поставленной задачей, накладывает ограничения на использование космических данных по временному разрешению. Наиболее подходящими космическими данными для обнаружения факта разлива рек являются данные, получаемые на одну и ту же территорию с периодич-
М.А. Шахраманьян
Е.В. Щербенко
С. Г. Дорошенко
Представление данных по паводковой обстановке органам управления МЧС для принятия решений
Рис. 1. Схема контроля паводковой обстановки на территории Российской Федерации
ностью 2-4 часа. Большое значение имеет обзорность космических изображений, т.е. полоса обзора снимаемой территории должна быть не менее 1000 км. Съемочная аппаратура должна производить съемку в необходимом наборе спектральных каналов. Этому требованию отвечают космические изображения, получаемые с аппаратуры АУНЯЯ (ЫОАА) и М0018 (ТЕ1ША), информация с которых доступна всем потребителям.
Для эффективного решения задачи выявления и мониторинга паводковой обстановки в Центре разработано и постоянно совершенствуется программно-методическое обеспечение, которое позволяет в оперативном режиме выявлять зоны наводнений и паводков, определять их характеристики и передавать полученную информацию в органы управления.
К характеристикам паводков и наводнений относят:
— географическое местоположение зоны разлива воды;
- наименование разлившихся рек;
- населенные пункты, попавшие в зону разлива воды;
— затопленные или пострадавшие в результате разлива объекты инфраструктуры, такие как дороги, продуктопроводы, ЛЭП, электроподстанции и другие.
Кроме характеристик паводков (наводнений) в органы управления передается так же видовая информация, представляющая собой растровое изображение, полученное путем выделения с космического изображения непосредственно слоя водной поверхности и наложения его на растровую топографическую карту масштаба М 1:200 000. В ряде случаев возможно предоставление видовой информации в векторном виде. Однако, как показывает практика, использование растровой видовой информации более предпочтительно для оперативного использования при ликвидации последствий наводнений.
Общая схема контроля паводковой обстановки на территории России представлена на рис. 1.
Космический мониторинг весеннего паводка начинается с получения еженедельного прогноза паводковой ситуации по всей территории страны, который составляется в Гидрометцентре России. Под контроль берутся все реки, на которых прогнозируется наступление паводка. Составляется заявка в ЦПИ (Центр программных исследований) Российского космического агентства на проведение съемок прогнозируемых территорий. Кроме того для оперативного контроля территории проводится анализ космических изображений с КА «NOAA», поступающих в Центр каждые 2-3 часа, что позволяет проводить непрерывный контроль паводковой обстановки в стране.
Для организации экспериментальных работ используется следующее программно-техническое оснащение Центра:
• приёмные станции «СканЭкс» и «СканЭр», которые обеспечивают прием космической информации с КА «Ресурс-О», «TERRA», «NOAA»;
• ПЭВМ класса: «Pentium-166» и выше в локальной сети;
• программные средства тематической обработки: «ERDAS IMAGINE» (8.2, 8.3.1, 8.4, 8.5) с модулями «HRP» и «Ресурс», «ScanViewer».
В общем виде схема выявления паводковой обстановки в оперативном режиме с использованием методов цифровой обработки изображений представлена на рис. 2.
Специалистами Центра разработано следующее методическое обеспечение, позволяющее даже неподготовленным пользователям выявлять паводковую обстановку, определять ее характеристики и проводить экспресс-оценку ущерба от паводков (наводнений):
— Методика выявления паводковой обстановки
Научно-технические разработки
Научно-технические разработки
Рис. 2. Выявление паводковой обстановки оперативными методами
по данным космической съемки;
- Методика экспресс-оценки ущерба, наносимого сельскохозяйственным культурам паводками, с использованием данных космической съемки.
Данные методики прошли экспертизу Межведомственного координационного научного совета по проблемам ГО и ЧС (МВКНС) и были аттестованы Межведомственной комиссией по предупреждению и ликвидации ЧС. Кроме указанных методик, показана возможность эффективного применения ночных космических изображений земной поверхности в
тепловом диапазоне электромагнитного спектра для выявления паводковой обстановки и разработаны рекомендации по их использованию. Кроме этого в тепловом диапазоне электромагнитного спектра хорошо различаются ледовые заторы, которые могут являться причинами локального подъема воды. Данная проблема актуальна для рек, текущих с юга на север.
Примеры использования космической информации при мониторинге возникновения паводковой обстановки и ее развития (рис. 3—11).
По космическим данным высокого разрешения
Передача
данных
вЦУКС
Импорт в ЕКОА8 їта^рпе
Радиометрии еская
корр акция
Трансформирование в проекцию карты
Создание маски слоя “вода”
Наложение маски слоя “вода” на топографическую карту
Распознавание с обуче
Выбор
кластера, соответствующего классу “вода
разлитых рек и ближайших
пунктов
Нанесение на из обр ажение название
Выбор фрагмента изображения
Просмотр
йсаїїУіеиеГі
принятие
решения
на реках
Распознавание без обучения
Мозы
Ледяной
затор
Мокрый лед Снег, лед
Чистая (без льда) вода
Разлившаяся вода со льдом
исходное изображение
Рис.З. Паводковая обстановка на реке Принять 29 февраля 2000 г.
Метод главных компонент
Выделение слоя воды на 2-й главной компоненте, создание маски “вода”
Создание маски слоя “вода” паводковая” и “вода русловая”
Наложение маски слоя “вода паводковая” и "вода русловая” на синтезированное изобр ажение, составленное га 1,2,3 главных компонент
Распознавание без обучения (кластерный анализ)
Рис. 4. Выявление затопленных территорий с использованием текущего и архивного изображений
можно выявить не только затопленные и подтопленные территории, но и оценить материальный ущерб, нанесенный паводковыми водами и ливневыми потоками. Для решения этой задачи необходимо использовать также два изображения, полученные до и после чрезвычайной ситуации. Причем, для более точной оценки ситуации необходимо использовать
изображения близких сроков съемки, с тем, чтобы выявить изменения объектов, произошедших в результате ЧС, а не вследствие их естественного природного изменения. Алгоритм действий оператора в случае определения ущерба от паводков (наводнений) представлен на рис. 5.
С использованием данной методики по заказу Со-
Определение местонахождения участков пострадавших от паводка
По
земным
данным
По космическим данным методами визуального дешифрирования
Подбор космическихизображений из архива
Вычисление вегетационного индекса
Определение проективного покрытия растительностью почвы
Качественная оценка состояния растительности (плохое, уд., хор., очень хор)
Цифровая обработка изображений
Выбор фрагмента космического изображения с погибшими с/х культурами (Бсапи/іеуег)
Импорт выбранных фрагментов изображения в ERDAS Imagine
Попиксельное совмещение двух разновременных изображений
Распознавание погибших с/х культур методом классификации без обучения (ІІЗСЮАТА)
Идентификация классов методом анализа спектральных кривых
Определение площадей, погибших с/х культур (га) Б,
Анализ данных
Прогнозируемый урожай с 1 га в центнерах до паводка для с/х культур в разном состоянии (ц/га) Р1
И
Вычисление ущерба от потери с/х культур в результате паводка на всей исследуемой территории (руб.) и = £ РуС
Я
Стоимость 1 центнера зерна (руб./ц) С
Средний многолетний урожай с/х культур на исследуемой территории
Оценка точности метода (%)
Рис. 5. Блок-схема алгоритма расчета величины ущерба, нанесенного сельскохозяйственным культурам в результате паводка
с использованием космических данных
Научно-технические разработки
Научно-технические разработки
Затоплено 50% территории с растительностью в хорошем состоянии
Затоплено 30% территории с растительностью в удовлетворительном состоянии
Подтопленные открытые почвы
Подтопленные территории с растительностью в удовлетворительном состоянии
Затоплено 10% территории, на которой была растительность в очень хорошем состоянии
Русло реки, озера, пруды
Затоплено 40% территории с открытыми почвами
Незатопленные открытые от растительности почвы
Затоплено 80% территории с растительностью в удовлетворительном состоянии
Затоплено 50% территории с растительностью в плохом состоянии
І I
Рис. 6. Определение ущерба сельскохозяйственным культурам от наводнения в долине реки Малый Дунай
вета Европы была определена экспресс-оценка ущерба сельскохозяйственным культурам от наводнения в долине реки Малый Дунай (рис. 6). Также был оценен ущерб от наводнения в ряде районов Краснодарского края в июне-июле 2002 года (рис. 7).
На приведенных примерах выявления паводковой обстановки результаты представлены в двухмерном виде. В ряде случаев, особенно для горных районов, в целях более наглядного представления полученных данных целесообразно использование варианта представления видовой информации в виде трехмерной или 30 модели. В настоящий момент в ФЦ ВНИИ ГОЧС идет работа в этом направлении. В качестве
базового программного пакета выбран АгсСІЗ. Также ведется разработка специального программного обеспечения.
Основной целью ЗО-моделирования ЧС является более наглядное представление данных, полученных при обработке космических изображений. В частности ЗЭ моделирование позволяет создать трехмерную модель местности пострадавшей в результате ЧС. Данные, полученные при обработке космических снимков можно наложить на эту модель таким образом, что информация о ЧС (в частности паводке) будет иметь наиболее наглядное представление.
Цвет Состояние преобладающей с\х культуры до паводка Площадь погибших с/х культур, га Прогнозируемая урожайность преобладающей с/х культуры с 1 га до паводка, ц Сто гало сть 1 ц преобладающей с/х продукции, руб. Ущерб, млн. руб.
Сельскохозяйственные культуры в плохом состоянии (ПП до40%) 17713, 14 Рі С иі
Н Сельскохозяйственные культуры в удовлетворительном состоянии с ПП 40-60% 6157, 88 Р2 С и2
— Сельскохозяйственные культуры в хорошем состоянии с ПП 60-80% Рз С
ИВ Сельскохозяйственные культуры в очень хорошем состоянии с ПП 80-100 % 5916, 51 Р4 с и4
итого
Рис. 7. Выявление сельскохозяйственной растительности на территории Гулькевичского района Краснодарского края,
погибшей в результате паводка 20.06.02 - 02.07.02
С помощью ЗО-моделирования чрезвычайной ситуации возможно как представление полученных данных, так и прогноз распространения паводковых вод по территории. Представление данных при помощи трехмерного моделирования возможно в нескольких видах.
В первом варианте космический снимок накладывается на созданную трехмерную модель территории. Таким образом, получается изображение наиболее приближенное к реальному виду территории. Пос-
ле этого на модель накладываются обработанные данные. Таким образом, получается изображение территории чрезвычайной ситуации с наиболее приближенным к реальности видом (рис. 11).
Второй вариант гораздо менее трудоемкий, однако, и не столь наглядный. В этом варианте на трехмерную модель территории накладывается только обработанная информация, а текстура поверхности задается не космическим снимком, а, к примеру, градиентом цвета.
Научно-технические разработки
Научно-технические разработки
| ' ¡Участки, залитые водой
МП Подтопленные участки [ | переувлажненные участки
I | вода
! ! леД
Рис. 8. Подтопление территорий, вызванное обильными осадками и таянием снега (КА «Ресурс-О», Краснодарский край, 22.02.98 г.)
1РР111™1ЦА щ |щииьц^1МИИШ1№И
11111,. ¡явшвдр —■г. ; . 111111111111 дмп-йГ;;"I::;'
1Й
Рис. 9. Ледовые заторы на реке Лена и вызванные ими разливы воды в районе г. Олекминска по данным КА МОАА
Легенда:
Затопленные участки Подтопленные участки
Рис. 10. Паводковая обстановка в Рязанской области в районе нас. пункта Кадом на реках Мокша, Вид по данным КА «ТЕКЛА» на 26 апреля 2001 г.
(выделен слой воды и положен на топографическую карту М 1 200000)
Рис. 11. Паводковая обстановка в Краснодарском крае на реке Кубань в районе нас. пунктов Новокубанск и Лесной (оба зато/мены) 03 июля 2002 г.
Литература
1. Григорьев Ал.А., Кондратьев К.Я. Природные и антропогенные экологические катастрофы. Классификация и основные характеристики. Исследование Земли из космоса. № 2, 2000 г. - С. 72-83.
2. Воробьев Ю.Л., Локтионов Н.И., Фалеев М.И., Шахраманьян М.А., Шойгу С.К., Шолох В.П. Катастрофы и человек. Книга 1. Российский опыт противодействия чрезвычайным ситуациям. - М.: «Издательство АСТ-ЛТД», 1997 г. - 255 с.
Научно-технические разработки
