1 / 25

Дистанционное зондирование пожаров с помощью малого спутника BIRD

Дистанционное зондирование пожаров с помощью малого спутника BIRD. K. Brieß, E. Lorenz, D. Oertel, W. Skrbek DLR Institute of Space Sensor Technology and Planetary Exploration. Б. С. Жуков, Я. Л. Зиман Институт космических исследований РАН.

skyler
Télécharger la présentation

Дистанционное зондирование пожаров с помощью малого спутника BIRD

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Дистанционное зондирование пожаров с помощью малого спутника BIRD K. Brieß, E. Lorenz, D. Oertel, W. Skrbek DLR Institute of Space Sensor Technology and Planetary Exploration Б. С. Жуков, Я. Л. Зиман Институт космических исследований РАН

  2. Малый спутник BIRD (Bi-spectral InfraRed Detection) • Задачи: • Тестирование новых технологий малых спутников • Тестирование нового поколения ИК съемочных систем на линейках фотодиодов с адаптивным динамическим диапазоном Запуск BIRD 22 октября 2001 индийской ракетойPSLV-C3 • Детектирование и количественный анализ высокотемпературных явлений (пожары, вулкани-ческая активность и др. )

  3. Орбита BIRD • Тип: солнечно-синхронная • Высота: 568 км • Наклонение: 97.8º • Нисходящий узел: 10:30 • Период возврата: 12 дней

  4. Съемочные системы спутника BIRD • Полезная нагрузка(30.2 кг) 1WAOSS имеет дополнительно 2 стерео канала (VIS and NIR)

  5. Сравнение спектральной яркости пожара и других объектов

  6. 0. Выделение характерных пикселов фона: Адаптивный алгоритм детектирования пожаров 1. Адаптивный пороговый тест для яркости в канале MIR (3.4-4.2 мкм) для выделения потенциальных «горячих пикселов»: 2.Пороговый тест для коэффициента яркости в канале NIR (0.84-0.90 мкм)для фильтрации сильных солнечных бликов и облаков: 3. Адаптивный пороговый тест для отношения яркостей в каналах MIR (3.8-4.2 мкм) и NIR(0.84-0.90 мкм) для фильтрации хорошо отражающих объектов: 4. Адаптивный пороговый тест для отношения яркостей в каналах MIR (3.8-4.2 мкм) и ТIR (8.5-9.3 мкм) для фильтрации теплых поверхностей: 5. Объединение смежных «горячих пикселов» в кластеры и оценка характеристик кластеров (координаты, температура и площадь пожара, мощность излучения)

  7. Оптимизация порога threshMIR,2 threshMIR,1 2.2·IMIR,bg Выбирается минимальный из двух порогов:

  8. 400 700 1000 K 400 700 1000 K 1 10 100 1000 MW 10 km 0.01 0.1 1 10 Ha BIRD Западная Australia 16 октября 2003 MIR: 3.4-4.2 μm NIR: 0.84-0.90μm TIR: 8.5-9.3μm Эфф. температура пожара Эфф. площадь пожара Мощность излучения пожара

  9. 10 km 500 750 1000 K 0.01 0.1 1 10 Ha 1 100 10000 MW BIRD Португалия 4 августа 2003 MIR: 3.4-4.2 μm NIR: 0.84-0.90μm TIR: 8.5-9.3μm Эфф. температура пожара Эфф. площадь пожара Мощность излучения пожара

  10. Биспектральный метод оценки температуры и площади пожара (Dozier, 1981) - эффективная температура пожара - эффективная пропорция пожара в пикселе (произведение эффективной площади пожара и функции рассеяния точки (ФРТ) канала) где: и - усредненная функция Планка для каналов MIR и TIR, и - яркость фона в каналах MIR и TIR (по соседним пикселам)

  11. Кластер «горячих пикселов» Применение Биспектрального метода к кластерам позволяет исключить влияние ошибок совмешения каналов и различия их ФРТ Кластер «горячих пикселов» Ошибка совмещения каналов MIR и TIR в 0.2 размера пиксела Различие ширины ФРТ каналов MIR и TIR в 10%

  12. Оценка мощности излучения пожара 1.На основе эффективной температуры и площади пожара: 2.На основе соотношения (Wooster, Zhukov and Oertel, 2003): (применимо при TF 700 K)

  13. Влияние ошибки оценки яркости фона в канале TIR (8.5-9.3 мкм) на точность Биспектрального метода (для пожара с эффективной температурой 800 К)

  14. Наземная верификация детектируемости пожаров с помощью BIRD Дневное детектирование : площадь пожара = 4 м2 мощность излучения: 11 MW (BIRD), <17 MW (наземн.) Дневное детектирование : площадь пожара = 12 м2

  15. 10 km Пожары в районе Сиднея, Австралия (BIRD, 5 января 2002) NIR: 0.84-0.89 μm TIR: 8.5-9.3 μm

  16. 10 km Пожары в районе Сиднея, Австралия (BIRD, 5 января 2002) MIR: 3.4-4.2 μm Детектированные пожары

  17. 10 km Пожары в районе Сиднея, Австралия (BIRD, 5 января 2002) Карта пожаров по данным MODIS (стандартный продукт) Карта пожаров по данным BIRD

  18. 10 km Пожары в Сибире к западу от Байкала (BIRD, 14 мая 2003 ) Marinsk 1 10 100 1000 MW

  19. BIRD 29 October 2003 6:53 GMT BIRD 27 October 2003 7:07 GMT BIRD 28 October 2003 6:59 GMT Los Angeles Los Angeles Los Angeles 0.1 1 10 MW / pixel 10 km Развитие пожаров в районе Лос-Анжелеса по данным ночных съемок BIRD

  20. 10 km Пожары торфянников на Калимантане (BIRD, 24 августа 2003)

  21. 5 km Дневное детектирование пожаров угольных пластов, Нингся, Китай (BIRD, 21 сентября 2002) Детектированные пожары и данные наземных обследований: пожары (крестики) и котельные (треугольники) MIR: 3.4-4.2 μm

  22. 5 km Ночное детектирование пожаров угольных пластов, Нингся, Китай (BIRD, 21 сентября 2002) Детектированные пожары и данные наземных обследований: пожары (крестики) и котельные (треугольники) MIR: 3.4-4.2 μm

  23. 10 km 1 km Наблюдения в. Этна, Сицилия (BIRD, 18-20 июля 2002, канал MIR) T > 449 K A < 0.87 Ha E = 10 MW T > 406 K A < 1.4 Ha E = 8.5 MW 18 июля 2002 19 июля 2002 20 июля 2002

  24. 10 km Ночные съемки нефтяных пожаров в районе Киркук, Ирак (BIRD, 4 апреля 2003) NIR: 0.84-0.90μm MIR: 3.4-4.2 μm TIR: 8.5-9.3μm Эффективная температура нефтяных пожаров - 1500-1750 K

  25. Дополнительная информация: http://spacesensors.dlr.de/SE/bird Руководитель проекта: Dr. Eckehard Lorenz (Eckehard.Lorenz@dlr.de) Научный координатор проекта: Prof. Dieter Oertel (Dieter.Oertel@dlr.de)

More Related