В докладе рассматривается новый экспериментальный геосервис «Термоточки», разработанный для оперативного предоставления информации о термальных аномалиях, детектируемых на основе данных отечественной орбитальной группировки. Основной целью создания экспериментального сервиса является предоставление конечным пользователям и ГИС-разработчикам независимого источника координат тепловых аномалий по результатам потоковой обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), открыто распространяемых геоинформационным сервисом «Банк базовых продуктов» (Markov et al., 2019).
В качестве исходных первичных данных сервис использует снимки со следующих российских космических аппаратов:
1) низкоорбитальные метеорологические спутники серии «Метеор-М» (№2-3, №2-4), обеспечивающие глобальный обзор;
2) геостационарные аппараты серии «Электро-Л» (включая №4), осуществляющие непрерывную съемку восточного полушария (точка стояния – 165,8° в.д.);
3) высокоэллиптические космические аппараты системы «Арктика-М» (№1, №2), обеспечивающие контроль северного полушария Земли, включая Арктическую зону РФ (выше 60° с.ш.).
Для детектирования тепловых аномалий по данным «Метеор-М» применяется алгоритм, заимствованный из работ (Giglio et al., 2003; Giglio et al., 2016; Лозин и др., 2024), для КА типа «Электро-Л» и «Арктика-М» – алгоритм (Roberts, Wooster, 2008). При этом параметры алгоритмов (пороговые значения), адаптированные к российским КА ДЗЗ, подбирались главным образом эмпирически на основе экспертной оценки, обеспечивая компромисс между наблюдаемыми ошибками I и II рода.
В соответствии с концепцией Open Data сервис предоставляет открытый программный интерфейс (API), обеспечивая возможность автоматической выгрузки векторных контуров аномалий в формате GeoPackage (.gpkg), в том числе с целью интеграции данных сервиса в сторонние академические, ведомственные и коммерческие ГИС-платформы.
В заключении отмечаются перспективы развития геосервиса «Термоточки», ориентированные на расширение данных от группировки отечественных КА ДЗЗ, калибровку и валидацию параметров алгоритмов детектирования аномалий, а также повышение оперативности предоставления информации.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, термальные аномалии, пожары, Арктика, Электро-Л, Метеор-М, API, GeoPackage, банк базовых продуктов

Литература:

Giglio, L., Descloitres, J., Justice, C. O., & Kaufman, Y. J. (2003). An enhanced contextual fire detection algorithm for MODIS. Remote Sensing of Environment, 87, 273 – 282
Giglio, L., Schroeder, W., Justice, C. O. (2016). The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products. Remote Sensing of Environment, 178, 31 – 41.
Адаптация алгоритма детектирования пожаров MOD14 для работы с данными прибора МСУ-МР / Д. В. Лозин, Е. А. Лупян, И. В. Балашов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2024. – Т. 21, № 1. – С. 231-245. – DOI 10.21046/2070-7401-2024-21-1-231-245.
Roberts, G. J., Wooster, M. J. (2008). Fire detection and fire characterization over Africa using meteosat SEVIRI. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 46, no. 4, 1200 – 1218
Markov A.N., Vasilyev A.I., Olshevskiy N.A., Krylov A.V., Salimonov B.B., Stremov A.S., Geoinformation service of the Russian EO-space systems information products, Proceedings of 2019 Big Data from Space (BIDS 2019), EUR 29660 EN, Publications Office of the European Union, ISBN 978-92-76-00034-1, doi:10.2760/848593, p.281-284

XXIV.B.136

Экспериментальный сервис обнаружения термальных аномалий на основе данных российских космических систем дистанционного зондирования Земли

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга