Approximation of the High-Temperature Fire Zone Based on Terra/MODIS Data in the Problem of Subpixel Analysis


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In this work, an improved approach of the pixel-based analysis of the Terra/MODIS imagery is proposed. The approach allows us to improve the accuracy in estimating characteristics of the combustion zone when detecting thermal anomalies. The investigation is carried out based on the imagery of active vegetation fires in Siberian forests by the MODIS radiometer in the spectral ranges of 3930 to 3990 and 10 780 to 11 280 μm (bands 21 and 31, respectively). It is proposed to describe the approximation of the temperature profile of the fire front using an exponential function. Using the nonuniform approximation of the temperature distribution on the surface in the vicinity of the active combustion zone allows us to determine the portion of the active pixel of the Terra/MODIS image with the given temperature excess over the background temperature in it. This improves the accuracy in extracting active combustion zones and classifying the heat release rate at the subpixel level. This approach is applicable to monitoring fire development phases in the near real time mode.

Об авторах

E. Ponomarev

Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center”, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Siberian Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: evg@ksc.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk, 660036; Krasnoyarsk, 660036; Krasnoyarsk, 660041

K. Litvintsev

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: evg@ksc.krasn.ru
Россия, Novosibirsk, 630090

E. Shvetsov

Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Siberian Federal University

Email: evg@ksc.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk, 660036; Krasnoyarsk, 660041

K. Finnikov

Siberian Federal University

Email: evg@ksc.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk, 660041

N. Yakimov

Siberian Federal University

Email: evg@ksc.krasn.ru
Россия, Krasnoyarsk, 660041

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».