Detección de fuegos activos



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MAster en aplicacionEs de la teledeteccióN

Vegetación y usos del suelo


Detección de focos activos

R. Díaz-Delgado



DETECCIÓN DE FUEGOS ACTIVOS.

  • Necesidad de detectar de forma sencilla y rápida la presencia de incendios en zonas remotas.

Dado que en tales regiones el fuego resulta ser la forma más efectiva de deforestación para el aprovechamiento de tierras. Así, por ejemplo el IGBP (International Geosphere-Biosphere Programme)


julio del 92 julio del 93 diciembre del 92 diciembre del 93

pretende realizar una evaluación del número de focos activos a lo largo del año, y cuando sea posible del área afectada, así como las zonas de mayor ocurrencia.



  • Necesidad de orientar y dar apoyo sobre la evolución del incendio (frente de fuego, intensidad, etc.).

En regiones con mayor densidad de población, la detección inmediata no es tan necesaria, si bien existe un interés general por controlar el desarrollo de los incendios para facilitar las tareas de extinción y minimizar el riesgo. Para ello, en algunos parajes de protección especial, como en el Parque Metropolitano de Colserolla, la empresa Sta. Bárbara ha instalado cámaras de Infrarrojos para la detección rápida de fuegos. Consiste en un sensor de IR y una cámara convencional, ambos instalados sobre una torre. Cuando el sensor detecta un fuego la cámara se activa y transmite a un centro de control el aviso y la imagen. El inconveniente es el limitado radio de acción debido a que ciertas partes del terreno quedan ocultas por las irregularidades cubriendo el 60-70 % del terreno.

Esquema cámara





Por otro lado, existe la alternativa ya contemplada por la División militar del gobierno israelí (empresa IAI), de emplear sensores aerotransportados, en este caso en aviones teledirigidos (proyecto FIREBIRD), que deben ser lanzados y recogidos por un vehículo especial. El tiempo de operación está entre 6 y 12 horas, y cubre unos 600 km2/h.

Sin embargo, prescindiendo de la vigilancia humana, el mejor sistema para detectar y seguir la evolución de los incendios forestales es la teledetección espacial. Sus características les confieren una gran utilidad para informar acerca de estos eventos.


  • Amplia superficie terrestre cubierta

  • Alta periodicidad temporal, lo que se traduce en repetitividad de medidas.

  • La posibilidad de emplear los sensores en el Infrarrojo térmico.

El proyecto FUEGO financiado por la CE y elaborado por INSA (Ingeniería y Servicios Aeroespaciales, http://www.insa.es/fuego/fuego.htm), pretende colocar una constelación de 12 satélites, con una inclinación orbital de unos 45º respecto al Ecuador, de manera que sobrevuelen el área mediterránea del planeta, aproximadamente unas 65 millones de ha (ver órbita), con una resolución temporal de 20 minutos. Dotados con sensores de IR, serán capaces de detectar líneas de fuego de más de 40 m, con una precisión de localización en tierra entre los 40-400 m. El comienzo se prevé para el 2004.


Parámetros de observación Órbita, cobertura y prioridad de observación

Producto final


Detección con sensores espaciales de baja resolución.

El bajo coste de estos sensores frente al representado por los sensores espaciales de alta resolución (tales como Landsat-TM, IRS-LISS, etc.) y la facilidad de recepción de datos, hace de ellos una útil y económica herramienta de cara a detectar fuegos activos. Además, las imágenes nocturnas para satélites como Landsat-TM casi no son captadas, con lo que dificulta la posibilidad de ofrecer una operatividad a la teledetección de incendios.

Las mediciones térmicas con sensores embarcados en satélites tienen una relativa larga historia. Ya en 1978, se lanzó la misión Heat Capacity Mapping Mission con objeto de cartografiar la inercia térmica1 de los diferentes componentes de la superficie terrestre. El radiómetro HCM con resolución espacial de 600 m y una banda en el térmico orbitaba a 620 km de la Tierra, a intervalos de 12 h, cuadrando máximos y mínimos de calor.

Hoy en día, el sensor más empleado para esta tarea, con diferencia es el NOAA-AVHRR. Misión comenzada en 1978 y continuada hasta nuestros días.




Los satélites numerados con pares cubren la órbita de mañana y los impares las de tarde, de forma que en condiciones normales pueden recibirse cuatro imágenes por día (algunas veces hasta 6). De esta forma, se posee una cobertura temporal lo suficientemente homogénea y frecuente para la detección de fuegos activos. La máxima resolución espacial en el Nadir es de 1,1 km., con un swath de 2800 km lo que permite cubrir una extensa área.

No obstante, también se emplean otros satélites como el GOES-8 Imager (Geoestationary Operational Environmental Satellite) serie lanzada en 1966 y que en la actualidad se mantiene operativa. Orbita a 35,800 km de altitud de forma geosíncrona. Cubre el territorio norteamericano y el Atlántico norte. La resolución temporal de su sensor de barrido (VISSR) es de 30 minutos. Posee cinco bandas de 10 bits de precisión, cada una con una finalidad:



  1. 0.52 - 0.72 µm (visible) con resolución espacial de 1 km, útil para discriminación de nubes, polución, detección de humo e identificación de fuertes tormentas;

  2. 3.78 - 4.03 µm (ventana infrarroja de onda corta) con resolución espacial de 4 km, útil para identificación de niebla nocturna, discriminación entre nubes de agua y nieve o hielo durante el día, detección de fuegos y volcanes, determinación de la temperatura de superficie del mar (SST) durante la noche;

  3. 6.47 - 7.02 µm (nivel superior de la ventana del vapor de agua) con resolución espacial de 4 km, útil para estimar regiones de niveles medios de contenido hídrico y advección (flujo de calor horizontal), y marcando movimientos atmosféricos;

  4. 10.2 - 11.2 µm (IR de onda larga) con resolución espacial de 4 km, familiar para muchos usuarios por la visualización de vientos de deriva de nubes, identificación de fuertes tormentas, y localización de fuertes lluvias;

  5. 11.5 - 12.5 µm (ventana en el IR muy sensible al vapor de agua) con resolución espacial de 4 km, útil para la identificación de bajos niveles de humedad, determinación de SST, y detección de polvo en suspensión y ceniza volcánica.

De igual forma los DMSP (Defense Meteorological Satellite Program), con su Operational Linescan System (OLS) son satélites heliosíncronos que orbitan a 830 km de altitud son empleados para la detección de fuegos activos. Para ello se utilizan sus bandas en el visible y en el IR térmico (de 0,4 a 1,1 µm).


Métodos de detección y fundamentos físicos.

El primer procedimiento para medir la temperatura de los focos activos fue desarrollado por la NOAA y se conoce como método de Dozier (ver Matson and Dozier, 1981). Se basa en que un foco activo incrementa sus emisiones térmicas a medida que aumenta su temperatura en determinada longitud de onda de acuerdo con la curva del desplazamiento de Wien.

Dado que la emitancia radiativa espectral de un cuerpo negro es función de su longitud de onda según la ley de Planck:

Mn= c1 / exp ( c2 / T ) - 1 

Donde c1 = 3,74 x 10-16 W m2, y c2 = 1,44 x 10-2 m K. Así, cualquier objeto por encima del cero absoluto (-273 ºC) radia energía, y que ésta incrementa con la temperatura, a medida que disminuye la longitud de onda ().

A partir de esta curva puede calcularse la a la que se produce la máxima emitancia de un cuerpo negro conociendo su temperatura en K.

máx = 2898 / T

Es la denominada ley del desplazamiento de Wien. Asumiendo que la temperatura media diurna de la Tierra está entorno a los 300 K, el flujo electromagnético más alto se produce entre 9,7 y 11 µm. Así, los canales más apropiados para medir la temperatura de la Tierra serían el canal 4 y el 5 de NOAA-AVHRR (el último mejor cuando sea asequible).

Si se acumula la emitancia espectral de un cuerpo negro para todas las longitudes de onda, se calcula el total de energía que radia por unidad de superficie, según la ley de Stefan-Boltzmann:



Mn =  T4

Donde  es la constante de Stefan-Boltzmann igual a 5,67 x 10-8 W m-2 K-4.

Por último, se ha supuesto que las superficies naturales se comportan como cuerpos negros, pero esto no es así. Para obtener la emitancia de una superficie es necesario conocer su emisividad (), propiedad característica de cada cuerpo natural, que suele emitir de forma variable en función de las distintas longitudes de onda (radiador selectivo). Así, representa el grado de similitud entre la emitancia radiante de un objeto y la que presentaría un cuerpo negro a la misma temperatura.

M =  Mn

En la gráfica puede observarse como a medida que nos acercamos a las temperaturas comunes en un incendio (de 800 a 1000 K), incrementa la emisión correspondiente a la radiación medida por el canal 3 de NOAA-AVHRR, es decir en torno a 3,7 µm.

Existen diferentes valores reportados como temperaturas de incendios forestales. Por ejemplo, en un incendio en Costa de Marfil, se midieron temperaturas entre 526,12 K y 594,2. Sin embargo, Robinson (1991) pudo medir la temperatura más alta nunca registrada para un incendio, 1000 K. La temperatura de un incendio depende de diversos factores, tales como el tipo de combustible, el momento del día o de la noche, la humedad del combustible, las condiciones meteorológicas, el calor acumulado, etc.
Preliminares: Preprocesamiento de imágenes NOAA.

Las imágenes captadas por el sensor AVHRR poseen una resolución radiométrica de 1024 bits. Los valores de cada pixel representan por lo tanto niveles digitales (ND) establecidos en base al máximo 1023 y al mínimo 0. La conversión de tales valores a radiancias se realiza a través de un proceso lineal empleando los coeficientes de calibración del sensor:



Li = -Si · ND + Ii para las bandas 4 y 5,

Li = Si · ND - 41 para las bandas del VIS y el NIR (el coeficiente de intercepción es constante para ambos canales)

Donde Li corresponde a la radiancia medida por el sensor en el canal i. Si e Ii son los valores de la pendiente y la intercepción del eje de ordenadas respectivamente. Los ND deben ser previamente escalados a 10 bits.

El paso de radiancias a temperaturas de brillo2, se efectúa mediante una aproximación a partir de invertir la ecuación de Planck:

Tb(L) = c2 / ln ( 1 + c1 3 / Lsen, ) Para los canales 4 y 5.

Donde Tb, es la temperatura de brillo en Kelvin,  es la longitud de onda central de cada banda en cm-1, c1 = 1,1910659 x 10-5 mWm-2 sr-1 cm4 y c2 = 1,438833 cmK.

Sin embargo, la señal del canal 3 es una mezcla entre emisión térmica y energía solar reflejada, ésta última suele representar menos del 10 % para suelos desnudos y menos del 3 % para cubiertas vegetales. Así, para la banda 3 debe calcularse lo reflectado y lo emitido, con lo cual, el cálculo de la energía emitida (B3,75) en W m-2 m-1 se obtiene empleando la Tb del canal 4:

B3,75 = ( 3,74151 x 108 ) / 5 [exp { (1,43879 x 104 ) /  Tb4} - 1]

Para obtener las unidades correctas debe dividirse por  el dividendo de la ecuación anterior. El cálculo de la reflectividad aparente se realiza mediante:

3,75L3,75 · B3,75 ) / { ( E03 · cos ) / - B3,75 ) }

Donde 3,75 es la reflectividad aparente en W m-2 sr-1 m-1, E03, es la irradiancia solar exoatmosférica en el canal 3 en W m-2 m-1, y  el ángulo solar zenital. El valor usado normalmente para E03 = 4,479 W m-2 m-1 para el NOAA-14.

Una simplificación de este procedimiento estima los valores de Tb para los canales 3 y 4 como:

Tb = (Nivel digital / 5) - 4

Por último, con objeto de corregir los canales térmicos 4 y 5 con respecto a los efectos de la atmósfera y la emisividad se emplea el método de split-window, del que se deriva la Ts (temperatura de superficie o radiante) a partir de las temperaturas de brillo. Conociendo tal temperatura y la emisividad característica de una cubierta concreta puede estimarse la temperatura termométrica (temperatura del interior de la cubierta) por la siguiente relación:



Trad = 1/4 Tter
Algoritmos de detección

El método de Dozier permite obtener fuegos activos a nivel de subpixel, ya que supone que si una fracción de pixel está ardiendo a Tf y el resto (1-p) no arde estando a la temperatura de la vegetación circundante (Tv), la señal procedente de este pixel en las bandas 3 y 4 será la correspondiente a la superposición de lo que se capte del área ardiendo y de la que no lo hace, es decir:

R3 (T3) = p · R3 (Tf) + (1-p) · R3 (Tv); y R4 (T4) = p · R4 (Tf) + (1-p) · R4 (Tv)

Siendo R3 la radiación correspondiente a la banda 3, y R4 la radiación correspondiente a la banda 4, emitidas a las temperaturas del incendio y de la vegetación, que son las temperaturas equivalentes al cuerpo negro o temperaturas de brillo. La Tv se estima de los pixeles vecinos, y permite calcular las otras dos incógnitas Tf y p. Este método permite localizar frentes de fuego de unos 50 m y medir su temperatura. Sin embargo, existe un inconveniente ya que la radiación a 3,75 m también es emitida por el Sol, por lo que si la observación es diurna, al satélite le llegan tanto la señal procedente del fuego como la radiación solar de la misma longitud de onda reflejada por la tierra.

Los métodos tradicionales están basados en umbrales absolutos o tests de decisión (Kaufman et al., 1990, Kennedy et al.1993, Rauste et al. 1997). Así Kaufman et al. (1990), empleó un algoritmo sobre la selva brasileña. Consiste en tres pasos:


  1. Tch3 316 K

  2. Tch3 - Tch4  10 K

  3. Tch4 250 K

Kennedy et al., adoptaron una aproximación similar para África occidental:

  1. Tch3 320 K

  2. Tch3 - Tch4  15 K

  3. Tch4 295 K

  4. Rch2 16 %, reflectividad o albedo del canal 2. Empleado básicamente para evitar las bajas reflectividades causadas por ceniza que pueda cubrir las zonas quemadas y observaciones diurnas.

Otros algoritmos llamados contextuales o espaciales, se desarrollan en ventanas de determinadas dimensiones de pixeles vecinos al pixel testado, como el de Fernández et al. (1995):

  1. Detección de nubes mediante umbrales de reflectividad en el canal 1 y en la Tb del canal 4.

  2. Tch3 > 3 + 23

  3. Tch3 - Tch4 > 3-4 + 23-4

  4. Rch2 < 2 + 22

La media () y la desviación típica () son calculadas en áreas de 20 x 20 pixeles alrededor del pixel activo potencial.

Otro algoritmo contextual ha sido desarrollado por Flasse et al. (1996):

1. Tch3 311 K

2. Tch3 - Tch4  8 K

3. Rch2 16 %

El siguiente paso confirma los pixeles potencialmente activos (PA) si cumplen:

Tch3PA - ( 3 + 23 ) > 3 K, y

Tch3PA - Tch4PA > 3-4 + 23-4

El algoritmo es calculado para ventanas de tamaño variable, desde 3 x 3 hasta 15 x 15 pixeles.

Por último, destacaremos la aproximación efectuada por Lasaponara et al., (1998), que emplea una serie histórica de imágenes para confirmar los pixeles activos.



  1. Tch3 (x, y, t) > ch3 (x, y, t)+ 2ch3 (x, y, t)

  2. Tch3 - T ch4 (x, y, t) > ch(3-4) (x, y, t)+ 2ch(3-4) (x, y, t)

  3. Tch3 (x, y) > ch3 (x, y)+ 2ch3 (x, y)

 X e y denotan las coordenadas del pixel considerado

 (x, y, t) [ (x, y, t)] denotan el promedio y la desviación estándar de la serie temporal de los 10 días anteriores a la observación efectuada en el tiempo t para el pixel de coordenadas x e y.

 (x, y) [ (x, y)] denotan el promedio y la desviación estándar en un contexto espacial computadas por ventanas desde 3 x 3 a 7 x 7 pixeles alrededor del pixel potencialmente activo.
Espectro de una llama

La radiación en longitudes de onda entre 1 y 14 m, el espectro térmico, recoge temperaturas entre 300 y 2000 K. Esta zona posee una gran transmitancia, si bien la mayoría de compuestos presentes en la atmósfera poseen bandas características de absorción/emisión en el IR.



El espectrofotómetro refleja la frecuencia relativa de compuestos en la muestra analizada. En el caso de una llama pueden apreciarse picos y zonas llanas debidos a diferentes aerosoles, tales como el CO2, el CO y el vapor de agua. La presencia de gran cantidad de monóxido de carbono está relacionado directamente con la efectividad de la combustión, es decir, a mayor presencia de esta molécula, peor combustión. Tal combustión incompleta libera toda una serie de sustancias nocivas con el humo, que son compuestos del benceno y se encuentran en gran parte de la vegetación sometida a incendios de forma habitual como metabolitos secundarios.




Bibliografía de interés:

  • Chuvieco, E. 1997. Fundamentos de Teledetección. Ed. Rialp. 3ª edición.

  • Chuvieco, E. 1997. A review of remote sensing methods for the study of large wildland fires (Megafires project ENV-CT96-0256). Ed. by E. Chuvieco. Alcalá de Henares.

  • Kennedy, P. J., Belward A. S. and Grégoire, J. M. 1993. "An improved approach to fire monitoring in West Africa using AVHRR data". Int J Remote Sens. Vol 15, No. 11, 2225-2235

  • Lasaponara, R., Cuomo, V. and Tramutoli, V. 1998. "Satellite forest fire detection in the Italian ecosystems using AVHRR data". III International Confer. on Forest Fire Research, 14th Conference on Fire and Forest Meteorology, Vol II, pp.2013-2028, Luso, 16/20 November 1998.

  • Kaufman, Y. J., Tucker, C. J. and Fung, I. 1990. "Remote sensing of biomass burning in the tropics". Journal of Geophysical Research, 95, 9895-9939.

  • Flasse, S. P. and Ceccato P.1996. "A contextual algorithm for AVHRR fire detection. Int J Remote Sens, vol 17, No. 2, 419-424.

  • Matson, M, and J. Dozier, 1981. "Identification of subresolution high temperature sources using a thermal IR sensor". Photo. Engr. and Rem. Sens., 47, 1311-1318.

  • Robinson, J. M. 1991. "Fire from space: global fire evaluation using infrared remote sensing". Int J Remote Sens. 12, 3-24.

Links de interés:

  • http://www.geogra.alcala.es/earsel/SIG_group.html -> Web del Grupo de interés especial en Incendios forestales

  • http://www.insa.es/fuego/fuego.htm -> Web del proyecto FUEGO

  • http://esapub.esrin.esa.it/eoq/eoq50/arino50.htm -> Web del Fire Index Atlas

  • http://www.meteo.fr/cnrm/igbp/ -> Web del IGBP programme

  • http://modarch.gsfc.nasa.gov -> Fire monitoring by satellite




1 Inercia térmica (P): Resistencia de un material a cambiar de temperatura. Dependiente de la conductividad (k), el calor específico (c) y la densidad (d). P = (D c k)1/2

2 No confundir con temperatura ambiente ni temperatura del objeto. La temperatura de brillo corresponde a las temperaturas equivalentes para el cuerpo negro ideal



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