Детектирование пожаров по данным МСУ-МР на основе алгоритма MOD14

В рамках темы «Мониторинг» в 2022 г. была начата работа по адаптации алгоритма детектирования пожаров MOD14 для работы с данными прибора МСУ-МР установленного на российском спутнике «Метеор-М» № 2-2. В результате проведенных работ разработанный метод детектирования пожаров были интегрирован в информационную систему «Вега-Science» (уникальная научная установка, входящая в состав ЦКП «ИКИ-Мониторинг», http://sci-vega.ru/). В этом году работы были продолжены и посвящены диагностике и отладке ошибочных случаев, возникавших в ходе потоковой обработки данных МСУ-МР. Важным продвижением в этом направлении стало определение общего процесса адаптации MOD14 для работы с данными других спутников. Это позволило систематизировать работу по отладке алгоритма, получить достаточно достоверные оценки точности его работы, и заложить основу для систематического подхода при проведении подобной адаптации для данных с других спутников (FY-3D, FY-3E, Sentinel-3A, Sentinel-3B). Схема процесса представлена на рисунке 1.

 Рисунок 1 — Схема процесса адаптации алгоритма детектирования пожаров MOD14 для работы с данными других спутников

Общий принцип данного процесса заключается в итерационном подходе — каждый шаг внешнего цикла соответствует увеличению объема данных, на котором проводится калибровка алгоритма (пожарный месяц, год или потоковая обработка). Каждый такой шаг состоит из непосредственной обработки соответствующих данных алгоритмом MOD14 с актуальной версией порогов и проверки получаемых результатов детектирования ГТ. В случае несоответствия результата поставленным критериям выявляются ошибочные случаи, по которым определяется, являются ли они следствием ошибок в самих данных (помехи, ошибочные значения, ошибка привязки данных) или следствием неправильно подобранных порогов. Далее либо происходит уточнение данных (фильтрация помех, синтез каналов изображения, допривязка изображения), либо модифицируются пороги. В случае модификации порогов в целях экономии времени далее переобрабатываются не исходные данные (набор каналов сцен вместе с матрицами широт и долгот), а прошлый результат детектирования. При успешном прохождении новым результатом проверки качества, текущая версия порогов становится актуальной и происходит переобработка исходных данных.

Остановимся подробнее на оценке качества детектированных ГТ (далее — целевые ГТ). Она происходит в два этапа (на рисунке 1 сопоставление 1 и сопоставление 2). На первом этапе целевые ГТ сопоставляются с ГТ с приборов других спутников (далее проверочные ГТ). Если в радиусе в 0,01° от целевых ГТ в течение суток со времени детектирования не было зарегистрировано ни одной проверочной ГТ, такие целевые ГТ определяются как ЛД. Одновременно с этим, наоборот, если подобным образом рядом с проверочными ГТ не было обнаружено ни одной целевой ГТ, такие случаи фиксируются как потенциальные пропуски результата. Таким образом, принимая проверочные ГТ за ожидаемый результат работы модифицированного MOD14 на сценах целевого прибора, оценивается ошибка ложных детектирований и ошибка пропусков алгоритма. Однако, на первом этапе оценка пропусков имеет в себе довольно большую неопределенность, связанную с тем, что спутник, данные которого были обработаны модифицированным алгоритмом, мог чисто физически не обозревать проверочные ГТ. На практике оказалось, что неопределенность для обратного сопоставления (проверка целевых ГТ на ЛД) намного меньше. Это связано с тем, что в данном сопоставлении участвует результат, получаемый по данным с одного спутника с одной стороны и ГТ со всех остальных доступных спутников с другой. Критерием качества результата при сопоставлении 1 является доля ЛД, не превышающая 10 % и доля пропусков, не превышающая 70%. Таким образом, основная цель первого этапа — минимизация ЛД. Важно отметить, что сопоставление 2 не может быть проведено без предварительного уменьшения количества ЛД ниже обозначенного значения.

В случае успешного прохождения первого сопоставления, после актуализации версии порогов, результат сопоставляется с ГТ с долгоиграющих пожаров (пожары — группы ГТ объединенных по пространству и времени, долгоиграющие пожары — длительностью более семи дней). Длительное развитие таких пожаров сводит до минимума описанную ранее неопределенность в оценке пропусков. Вместе с тем, ЛД в сопоставлении 2, как и в сопоставлении 1 оцениваются для всех доступных целевых ГТ по всем проверочным ГТ. Критерием качества результата при сопоставлении 2 являются доля пропусков, не превышающая 10 % и доля ЛД, не превышающая 3 %. Целью второго этапа является минимизация пропусков при одновременном уменьшении ЛД. Успешное прохождение данного сопоставления при актуальной версии порогов означает либо переход на следующий шаг внешнего цикла, либо окончание процесса адаптации в случае, если проверке подвергались данные, получаемые в потоковом режиме.

Описанное сопоставление 2 было проведено для результата работы модифицированного MOD14 на всех доступных сеансах МСУ-МР за 2022 г., покрывающих территорию РФ. Результат сравнения представлен в таблице 1. В соответствии с логикой сопоставления 2, при оценке ошибки ЛД все полученные ГТ МСУ-МР сопоставлялись со всеми доступными ГТ MODIS (столбец ГТ МСУ-МР). При оценке ошибки пропусков ГТ MODIS, относящиеся к долгоиграющим пожарам, сопоставлялись со всеми полученными ГТ МСУ-МР (столбец ГТ MODIS). Для уточнения оценки пропусков визуально было проанализирован 101 пожар MODIS, для которых не было сопоставлено ни одной ГТ МСУ-МР. В результате анализа оказалось, что только 19 % таких пожаров были видны на сеансах МСУ-МР. Таким образом, оценку пропусков удалось уточнить. Полученные цифры подтверждают ранее сделанные выводы о применимости разработанного метода для задачи глобального мониторинга пожаров.

Таблица 1 — Сопоставление ГТ МСУ-МР и MODIS на территории РФ за 2022 год

	ГТ МСУ-МР		ГТ MODIS		Ошибки для МСУ-МР, %
	Сопост. с MODIS	Не сопост. с MODIS	Сопост. с МСУ-МР	Не сопост. с МСУ-МР	Ошибка ЛД	Ошибка пропусков	Уточненная ошибка пропусков
Всего	78 842	6216	56 406	1745	7,3	3,0	0,57
Лесных	61 895	1848	49 724	911	2,9	1,8	0,37