Сервис мониторинга природных пожаров по данным спутниковой группировки «Арктика-М»
Сервис мониторинга природных пожаров по данным спутниковой группировки «Арктика-М»
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы анализа и разработки сервиса космического мониторинга лесных пожаров. Осуществлён обзор аналогичных систем, выполнен анализ требований, проектирование и программная реализация действующего макета системы. Разработанный сервис обеспечивает пользователей возможностью поиска растровых снимков и векторных контуров пожаров на заданную территорию. Сервис позволяет отображать спутниковые снимки и векторные контуры пожаров на карте, визуально задавать координаты нужной территории. Особенностью сервиса является возможность оперирования с данными уникальной космической группировки Арктика-М. Ключевым объектом исследования является получение и обработка спутниковых данных.
1. Введение
Лесные пожары являются критической проблемой во многих частях мира, представляя собой значительную угрозу не только для природных экосистем, но и для жизни и имущества людей. В настоящее время существует ряд систем мониторинга природных пожаров по данным спутниковой съемки. Так, сервис NASA Firms (Fire Information for Resource Management System)
предоставляет актуальные данные о пожарах, которые позволяют оперативно реагировать на чрезвычайные ситуации. NASA Firms является общедоступной и бесплатной системой для использования, предоставляя возможности получения информация о местоположении, интенсивности, распространению пожаров и доступ к архивным данным.Европейским центром по лесным пожарам (EFCC) и Европейской комиссией разработана система мониторинга и информационная платформа EFFIS (European Forest Fire Information System)
. Она обеспечивает ежедневный мониторинг и контроль пожарной опасности в Европе и в районе Средиземного моря, включает в себя метеорологические прогнозы и оценку развития ситуации до 6 дней . Платформа формирует интерактивные карты, на которых отображается текущее положение лесных пожаров. Для каждого пожара предоставляется информация о его местоположении, интенсивности, размерах и степени контроля. Имеются инструменты фильтрации и поиска для настройки отображаемой информации.К недостаткам указанных систем следует отнести англоязычный интерфейс, а также потенциальные риски отказа в их использовании в условиях существующей геополитической ситуации. Данных недостатков лишены разработки, созданные в Российской федерации. Так, информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз)
выполняет следующие основные задачи:– сбор и хранение и обработка спутниковых данных, включая возможность работы с архивными данными;
– интеграцию результатов обработки спутниковых данных с информацией, полученной из других источников;
– представление результатов обработки данных пользователю в виде, удобном для анализа и принятия решений .
Однако ИСДМ-Рослесхоз, являясь ведомственной системой, имеет ограниченный доступ для пользователей.
Система оперативного мониторинга пожаров, разработанная в НИИ аэрокосмического мониторинга
, позволяет просматривать актуальную карту пожаров на территории России, а также получать более подробную информацию о пожарах, такую как вероятность сильного лесного пожара по 100-балльной шкале, дата и время первого обнаружения, широта и долгота. Преимуществом представленной системы является ее общедоступность. К числу недостатков следует отнести отсутствие архивных данных о пожарной обстановке на территории России, что ограничивает её аналитические возможности. Кроме того, отсутствие дополнительной информации о площадях пожаров ограничивает возможности оценки масштабов возгораний и их динамики, а также отсутствие возможности просмотра спутниковых снимков уменьшает визуальную составляющую мониторинга природных пожаров.Геоинформационный сервис «Карта пожаров»
, разработанный группой компаний «СКАНЭКС», регулярно детектирует новые участки природных пожаров по всей России . Данный сервис обеспечивает мониторинг лесных пожаров в режиме близком к реальному времени. Данные о пожарной обстановке представлены в виде контуров пожаров, горячих точек, а также информационной карточки с временем обнаружения пожара, координат, его площади и силе.Преимуществом данного сервиса является его общедоступность. К недостаткам следует отнести отсутствие архивных данных о пожарной обстановке и спутниковых снимков, что ухудшает возможности визуального восприятия данных о природных пожарах.
Как следует из этого краткого рассмотрения, задачи организации информационных систем мониторинга лесных пожаров, в том числе, создаваемых на основе технологий импортозамещения, являются актуальными. Одним из потенциальных направлений исследования в упомянутой области является привлечение данных новых спутниковых систем, вводимых в эксплуатацию в РФ. Так, с целью изучения Арктики в дополнение к уже существующей спутниковой группировке метеорологического назначения на базе геостационарных аппаратов «Электро-Л» , создаётся перспективная группировка космических аппаратов «Арктика-М» на высокоэллиптических орбитах , в настоящее время группировка насчитывает два спутника, второй из которых введён в эксплуатацию весной 2024 года.
С позиций настоящего исследования, данная группировка представляет интерес в первую очередь тем, что, после окончания её формирования на орбите, она позволит получать оперативную информацию по ареалу распространения бореальных лесов на территории России на регулярной основе, с периодичностью, близкой к режиму реального времени. Уникальность исследования определяется тем, что в настоящее время как в российской, так и в зарубежной научной литературе не представлено разработок, позволяющих осуществлять мониторинг лесных пожаров по данным высокоэллиптической спутниковой съёмки. Анализируемые данные обладают определённой спецификой . Прежде всего, это – широкая полоса обзора поверхности, которая составляет весь видимый диск Земли и часть околоземного космического пространства, что позволяет объективно оценивать различные условия, влияющие развитие пожара. При этом возможности детектирования ограничены низким пространственным разрешением: данные сенсора МСУ-ГС имеют пространственное разрешение в видимом диапазоне 1 км, в ИК-диапазоне – до 4,0 км, в зависимости от широты наблюдения.
2. Анализ требований к сервису мониторинга природных пожаров
Сервис, создаваемый на кафедре «Системы искусственного интеллекта» в институте космических и информационных систем Сибирского федерального университета, предназначен для наблюдения природных пожаров на территории Сибири и Дальнего Востока. Природный пожар рассматривается как тепловая аномалия, которая может быть зарегистрирована как всплеск радиационной температуры в спектральном диапазоне 3,5 – 3,7 мкм (вплоть до 4,0 мкм).
Для сервиса выявлены следующие основные группы функциональных требований:
1. Ввод данных пользователем. Сервис должен предоставлять пользователю возможность вводить данные о дате, координатах, используемых спутниковых приборах, облачности и т.д. для получения информации о пожарной обстановке.
2. Получение спутниковых снимков и данных о пожарной обстановке. Должна быть реализована возможность запроса данных о пожарах и спутниковых снимков по API с учетом информации, введённой пользователем.
3. Визуализация данных на карте. Пользователю должна предоставляться возможность просмотра полученных спутниковых снимков и контуров пожаров на заданной территории.
К нефункциональным требованиям следует отнести обеспечение производительности, стандартной для такого рода систем, надёжности и доступности, позволяющих обеспечить возможность непрерывной эксплуатации в любое время суток для обеспечения оперативного реагирования при возникновении пожара, а также интуитивную понятность интерфейса пользователя и легким в его освоении.
На основе анализа требований получена диаграмма вариантов использования разрабатываемого сервиса, показанная на рисунке 1.
Рисунок 1 - Диаграмма вариантов использования
3. Архитектура системы и программная реализация
На диаграмме компонентов, изображённой на рисунке 2, описывается архитектура веб-приложения, развернутого на базе ОС Linux Ubuntu 20.4.
Рисунок 2 - Диаграмма компонентов
1. Веб-интерфейс пользователя. Графический интерфейс, предоставляющий диалоговые компоненты для взаимодействия пользователей с веб-сервером.
2. Сервер приложений включает в себя интерпретатор Python, веб-сервер Nginx, Gunicorn (WSGI-сервер) и сервис мониторинга, алгоритм детектирования, библиотека geaserver_rest, Geoserver и БД PostGis:
– Интерпретатор Python задействован в обработке скриптов и координирует взаимодействие с другими элементами внутри сервера приложений.
– Веб-сервер Nginx. Принимает запросы от пользователя и перенаправляет их на сервер приложений.
– Gunicorn (WSGI-сервер). Передает запросы от Nginx к Django, действуя как шлюз между Nginx и Django.
– Сервис мониторинга отвечает за обработку запросов от пользователя и поиск данных о пожарной обстановке на заданной территории, отображение карты подложки и картографических данных, полученных от сервиса Sci-Vega. Для работы с картой данный сервис использует библиотеку Openlayers. Также данный сервис использует библиотеку Django, которая является основным фреймворком для разработки системы, используемый для обработки логики веб-приложения.
– Алгоритм детектирования использует библиотеку geaserver_rest, и сохраняет полученные данные на Geoserver, и в базу данных PostGis.
3. Сервис Sci-Vega. Включает в себя сервер для получения картографических данных (WMS-слои) и сервер для получения метаданных (JSON-файл).
4. Сервер FTP, на котором размещены фрагменты сцен в формате GeoTIFF.
4. Базовый сценарий работы сервиса
Для получения и отображения данных на сервисе пользователем задаются параметры запроса для поиска и отображения спутниковых снимков на заданной территории, они включают в себя координаты, дату, предел запроса, а также необязательные параметры, такие как выбор спутника, прибора, продукта, станции и ввод максимальной и минимальной облачности.
После на сервисе мониторинга формируется ссылка на основе введённых данных и отправляет запрос "GetMetaData" на веб-сервис Sci-Vega по адресу http://sci-vega.ru/fap/toproxy/export/local. Результатом выполнения запроса является структура, содержащая набор метаданных, отвечающих заданным критериям поиска. Типовой json запрос отображен на рисунке 4. Структура разбита на следующие секции:
– INFO - общая информация о результатах запроса;
– DATA – метаданные.
В секции INFO находятся следующие разделы:
1. query – информация о запросе, содержит следующие параметры:
– previous – номер предыдущей порции метаданных;
– next – номер следующей порции метаданных;
– count – число сцен в порции;
– first – номер первой сцены из общего списка в текущей порции;
– estimated_count – общее число сцен, полученных по запросу;
– last – номер последней сцены из общего списка в текущей порции;
2. servers – информация о серверах, на которых находятся данные. Является служебной;
3. stations – информация о центрах приёма, с которых были получены данные.
Секция DATA представляет собой массив структур, описывающих каждую сцену. В структуре для каждой сцены находятся следующие разделы:
1. common – общие параметры для всей сцены:
– station – центр приёма, где она была получена;
– contour_wkt – полигон в формате WKT, описывающий контур сцены;
– dt – дата и время сцены;
– corrected – флаг, прошла ли сцена дополнительную географическую коррекцию;
– contour – координаты углов сцены в формате lon1, lat1,…, lon4, lat4;
– satellite – идентификатор КА, с которого была получена сцена;
– device – идентификатор прибора, с которого была получена сцена;
2. products – параметры продуктов, имеющихся для этой сцены:
– идентификатор продукта – идентификатор типа продукта:
– server – сервер, на котором хранится продукт;
– id – уникальный идентификатор продукта;
– center – центр хранения, в котором хранится продукт.
Рисунок 3 - Пример типового JSON-файла
В результате выполнения запроса "GetMap" на карте подложке отобразиться спутниковый снимок на заданной территории. Пример полученного спутникового снимка приведен на рисунке 5.
Рисунок 4 - Пример полученного спутникового снимка
Рисунок 5 - Пример полученного контура пожара
5. Заключение
В работе представлены результаты разработки и апробации сервиса мониторинга природных пожаров по данным спутниковой съемки, позволяющей обеспечить заинтересованных пользователей свободным доступом к оперативному мониторингу пожарной обстановки. Сервис разработан на кафедре «Системы искусственного интеллекта» в институте космических и информационных систем Сибирского федерального университета,
Выполнен комплекс задач, который включал в себя выявление и анализ требований, проектирование и программную реализацию. Для реализации сервиса подобран технологический стек программных средства, обеспечивающих эффективную и надежную разработку. Основой для Backend-разработки выбран Django Framework. Для разработки интерфейса веб-приложения использованы стандартные технологии: HTML5 для разметки веб-страниц, CSS для стилизации и оформления элементов, а также JavaScript для программирования взаимодействия с пользователем и обеспечения динамичности интерфейса. Для реализации функциональности по отображению карт и работы с геоданными использована библиотека OpenLayers.
Сервис предоставляет пользователям возможность визуального задания координат нужной территории; предоставляет интерфейс для выбора и отображения спутниковых снимков и векторных контуров пожаров на карте, позволяя пользователям переключаться между различными типами данных и настраивать их отображение в соответствии с собственными предпочтениями. Особенностью сервиса является возможность оперирования с данными уникальной космической группировки Арктика-М.