Распознавание и прогнозирование лесных пожаров на базе ГИС-технологий
Дипломная работа - Экология
Другие дипломы по предмету Экология
/p>
0,25
00,51,01,52,0
рис. 2.4.3. Кривые спектральной яркости объектов неживой природы.
Для них характерна форма кривых коэффициентов спектральной яркости с максимумом в зеленой зоне спектра 540нм...580нм и минимумом в сине-фиолетовом 400нм...470нм и красном 680нм...690нм зонах спектра.
оптические характеристики различных растений не идентичны и определяются составом и состоянием пигментов, растительных и покровных тканей, морфологией растения в целом, возрастом, экологическими условиями.
неодинаковы и отражательные свойства различных частей растений, их совокупностей. Эти различия более четко выражены в узких зонах спектра. Молодые хвоя и листья характеризуются большей отражательной способностью.
Растения, произрастающие в благоприятных условиях, характеризуются меньшими коэффициентами яркости, а их кривые имеют более четко выраженный характер в зеленой зоне спектра. С ухудшением условий коэффициенты яркости растений, как правило, возрастают. Более высокие коэффициенты яркости у растений, произрастающих в условиях меньшей освещенности.
Поскольку оптические свойства древесных и кустарниковых пород в видимой области спектра обуславливаются в основном хлорофиллом, содержащимся в листьях и хвое, то в период вегетации интегральные кривые коэффициентов спектральной яркости различных древесных пород, произрастающих в однородных лесорастительных условиях, мало различаются по форме.
В инфракрасной области спектра различия в спектральной яркости крон основных древесных пород более значительны. При этом можно выделить 2-е группы древесных пород:
1-я группа - с повышенной спектральной яркостью, когда находиться в пределах 0,6...0,7 (лиственница, осина, береза);
2-я группа - с более низким значением (сосна, ель).
В связи с этим при съемке в инфракрасной области спектра тоновые различия между группами древесных пород более существенны. В частности, эти различия надежно позволяют различать хвойные породы от лиственных. В инфракрасной зоне спектра спектральными коэффициентами яркости существенно отличаются от здоровых деревьев поврежденные вредителями, пожарами и сухостойные деревья.
К настоящему времени достаточно подробно изучены свойства ЛГМ, их роль в возникновении и распространении лесных пожаров. При традиционном описании свойств ЛГМ, обычно определяется среднее по площади значения теплофизических параметров и их дисперсии. Количественные закономерности распределения ЛГМ на поверхности почвы, как правило, не рассматриваются. Между тем, горизонтальная неравномерность слоя ЛГМ играет важную роль при распространении лесных пожаров, особенно в тех случаях, когда не сплошной, а разделен негоримыми разрывами. В случае сплошного слоя его структура играет заметную роль при сравнительно невысоких показателях засухи, когда горимыми становятся только отдельные участки слоя ЛГМ и распространение лесного пожара зависит от возможного перехода огня от одного горимого участка к другому.
Кроме того, концепция свойств ЛГМ в значительной мере определяет выбор математической модели, описывающей распространение горениях при лесных пожарах.
Перспектива достаточно полного изучения характеристик пространственной неоднородности ЛГМ связана с использованием дистанционных методов исследования лесов. Разрабатываются методики и алгоритмы обработки реализации физических полей, для оценки горизонтальной структуры слоев ЛГМ.
2.5. Распознавание лесных горючих материалов
по спектральным признакам и основные принципы
создания распознающей системы.
В настоящее время при достаточном уровне развития дистанционных методов исследования, можно достаточно полно изучить пространственную неоднородность ЛГМ. Сейчас изучаются различные физические поля, на основе их анализа можно судить о строении и состоянии ЛГМ. Большой объем информации о растительности может быть получен в инфракрасном, а также в сантиметровом диапазонах. На основе анализа ИК снимка получили пример оценки горизонтальной структуры слоев ЛГМ. Было установлено, что поле влагосодержания ЛГМ может считаться однородным и изотропным, а его структура описывается уравнением нормированной автокорреляционной функцией:
2.5.1.
где , , и - координаты текущей и фиксированной точек на плоскости;
=1,5м - показатель затухания;
=9,2м - период пространственной периодической составляющей поля.
Эта функция позволяет определить наиболее характерные пространственные величины, которые присутствуют в случайном процессе излучения леса. Распознающая система производит серию измерений образа подлежащего классификации и сравнивает эти измерения с набором тАЬтипичных образовтАЭ в тАЬсловаре образовтАЭ. Совпадение или наиболее близкое совпадение с элементом словаря дает желающую классификацию.
ЕстественныйРецепторКлассификатор
объект(датчик)(блок принятия Результат
решения)
рис. 2.5.1. Модель системы распознавания ЛГМ по спектральным признакам.
Выход рецептора - набор n измерений, каждое из которых относится к одному из каналов сканера, которые делаются одновременно. Любой объект в пространстве может быть представлен n - компонентным вектором измерений х, х=[ ], где хi соответствует измерению в i-ом канале сканера. Классификатор относит вектор измерений к одному из множеств предварительно определенных классов. Задача проект