student
Krasnoyarsk, Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
UDC 614.8
This article presents a prototype of forest fire monitoring software designed to model patrol routes for unmanned aerial systems (UAS). The work is based on geoinformation analysis and remote sensing data used to identify areas of high fire risk. The software module calculates route parameters, estimates coverage area, mission duration, and flight requirements. Testing demonstrated the applicability of the developed approach for substantiating forest fire monitoring.
forest fires, forest fire monitoring, unmanned aerial systems, geoinformation technologies, remote sensing of the Earth, fire risk
В условиях возрастающей антропогенной нагрузки и изменений природной среды особую актуальность приобретает исследование мониторинга лесных пожаров. Подобные явления представляют угрозу для природных комплексов, объектов инфраструктуры и населения, что требует своевременной оценки возможных последствий и разработки эффективных подходов к их прогнозированию [1-2].
Одним из наиболее результативных инструментов решения подобных задач являются методы геоинформационных систем [3-4]. Применение геоинформационных технологий позволяет обрабатывать пространственные данные, анализировать рельеф местности, моделировать зоны для различных задач, а также создавать ортофотопланы и трёхмерные модели территории для более детального изучения исследуемых участков [5].
Геоинформационные системы представляют собой удобный и эффективный инструмент для работы с пространственными данными, поскольку позволяют выполнять их сбор, хранение, обработку и анализ с учётом территориальной привязки. Существенным преимуществом ГИС является возможность исследования объектов и явлений в пределах конкретной местности с сохранением их пространственного положения, конфигурации и размеров. Это делает геоинформационные системы особенно востребованными при решении задач, связанных с анализом территорий, оценкой природных процессов и моделированием изменений окружающей среды.
В рамках настоящей работы был разработан и реализован прототип геоинформационной системы, предназначенный для сбора, обработки и анализа пространственных данных с целью построения миссий, для мониторинга лесных пожаров. Разрабатываемый прототип ориентирован на комплексное использование данных дистанционного зондирования и инструментов геоинформационного анализа, что позволяет получить наглядное и информативное представление об исследуемой территории.
В качестве средства получения исходных пространственных данных был выбран беспилотный авиационный комплекс на базе DJI Mavic 2 Zoom. Выбор данного БАС обусловлен его пригодностью для выполнения аэрофотосъёмки локальных территорий, получения детализированных изображений земной поверхности и береговой линии, а также возможностью дальнейшего использования полученных материалов для фотограмметрической обработки [6]. Применение беспилотной платформы позволяет оперативно получать актуальные данные о состоянии местности, что особенно важно при исследовании участков, подверженных возникновению пожара. Характеристики DJI Mavic 2 Zoom представлены в табл. 1.
Табл. 1. Основные характеристики и значение для мониторинга DJI Mavic 2 Zoom
|
Параметр |
Значение |
Значение для задач мониторинга |
|
Тип БАС |
мультироторный |
обеспечивает высокую маневренность и возможность зависания |
|
Взлетная масса |
905 г |
обеспечивает мобильность и быстрое развертывание |
|
Максимальная скорость |
72 км/ч |
позволяет быстро выходить в район наблюдения |
|
Максимальное время полета |
31 мин |
достаточно для локального обследования приоритетных участков |
|
Максимальное время зависания |
29 мин |
важно для детального осмотра зоны, предполагаемой в возгорании |
|
Максимальная дальность полета |
18 км |
в модели учитывается с запасом на возврат и маневры |
|
Система передачи видео |
OcuSync 2.0 |
обеспечивает устойчивую передачу видеосигнала |
|
Камера |
1/2,3" CMOS, 12 Мп |
достаточна для визуального мониторинга |
|
Эквивалентное фокусное расстояние |
24–48 мм |
позволяет переходить от общего обзора к детальному наблюдению |
|
Оптическое приближение |
2× |
ключевое преимущество для дистанционного уточнения признаков пожара |
|
Разрешение видео |
до 4K 3840×2160 |
позволяет получать детализированные материалы |
|
Обнаружение препятствий |
всенаправленное |
повышает безопасность полета в лесной среде |
|
Окончание табл. 1 |
Работа прототипа начинается с загрузки исходных пространственных данных с помощью Streamlit [7] и OpenStreetMap [8]. На первом этапе в программу загружаются границы исследуемой территории, которые задают общую область анализа. После этого пользователь определяет начальную точку маршрута, соответствующую месту старта беспилотной авиационной системы. Далее в пределах общей территории выделяется полигон обследуемого участка, для которого в дальнейшем выполняется построение маршрутов. Блок-схема работы прототипа представлена на рис. 1, на рис. 2 представлен пример интерфейса построения маршрута.
Рис. 1. Блок-схема работы прототипа
Рис. 2. Построение маршрута БАС
После задания исходных параметров прототип реализует два сценария обследования территории. Сценарий А предполагает равномерное покрытие всего выбранного полигона обследования. В данном случае маршрут формируется таким образом, чтобы обеспечить последовательный обход всей заданной площади. Такой подход позволяет получить сплошное покрытие территории и использовать его при необходимости полного обследования участка.
Сценарий В ориентирован на выборочное обследование территории. В этом случае маршрут строится с учетом только приоритетных частей полигона, представляющих наибольший интерес в рамках поставленной задачи. Такой подход позволяет сократить длину маршрута и снизить суммарное время обследования, если конфигурация участка и характер размещения целевых зон делают это целесообразным.
Разработанный прототип обеспечивает возможность сравнения двух сценариев по основным расчетным показателям. В результате работы программы определяются параметры маршрутов, их протяженность, продолжительность обследования, площадь покрытия и иные характеристики, необходимые для оценки эффективности выбранного варианта. Это позволяет использовать программный модуль как инструмент предварительного анализа и выбора наиболее рациональной схемы обследования территории. На рис. 3 представлен пример отчета прототипа.
Рис. 3. Пример отчета прототипа
В качестве апробации разработанного прототипа было выбрано Ангарское лесничество Иркутской области, характеризующееся высокой лесопожарной опасностью и значительной антропогенной нагрузкой [9-11]. Выбор данной территории обусловлен тем, что для нее ранее были выделены участки повышенного риска, что позволило использовать их в качестве основы для моделирования маршрутов обследования. В пределах лесничества был задан тестовый участок, для которого выполнено сравнение двух сценариев патрулирования, формируемых разработанным программным модулем.
Результаты апробации показали, что для рассматриваемого участка более эффективным оказался сценарий А, предусматривающий равномерное обследование всей выбранной зоны. По сравнению со сценарием В данный вариант характеризовался меньшей длиной маршрута, меньшим суммарным временем миссии и меньшим количеством необходимых вылетов при сохранении практически полного покрытия обследуемой территории и приоритетных зон. Основные количественные результаты апробации приведены в таблице 2.
Табл. 2 Основные результаты миссии
|
Показатель |
Сценарий А |
Сценарий В |
|
Длина маршрута, км |
97,670 |
165,702 |
|
Суммарное время миссии, мин |
90,16 |
152,96 |
|
Максимальное время одного вылета, мин |
23,96 |
24,63 |
|
Площадь покрытия, га |
714,01 |
657,73 |
|
Покрытие выбранной зоны, % |
99,96 |
92,09 |
|
Покрытие приоритетных зон, % |
99,95 |
99,46 |
|
Необходимое число вылетов |
5 |
7 |
|
Требуемое число батарейных циклов |
5 |
7 |
|
Необходимое число запасных батарей |
4 |
6 |
|
Маршрут достижим за 1 вылет |
нет |
нет |
|
Миссия выполнима серией вылетов |
да |
да |
|
Окончание табл. 2 |
Полученные результаты свидетельствуют о том, что эффективность того или иного сценария зависит от пространственной конфигурации обследуемого участка и распределения приоритетных зон внутри него. В рассматриваемом случае значительная доля опасных участков была сосредоточена в пределах компактной территории, вследствие чего сплошной маршрут оказался более рациональным, чем выборочное обследование отдельных фрагментов.
Апробация разработанного прототипа на территории Ангарского лесничества Иркутской области подтвердила его работоспособность и практическую применимость. Прототип программного модуля позволяет формировать и сопоставлять различные сценарии обследования территории, оценивать их основные параметры и выбирать наиболее целесообразный вариант маршрута. Полученные результаты показывают, что разработанный прототип может использоваться как инструмент предварительного обоснования мониторинговых мероприятий. Дальнейшей работай автора будет являться совершенствование прототипа до готового продукта, который может поспособствовать улучшению лесопожарной обстановки на территории Российской Федерации.
1. Brushlinskiy Nikolay Nikolaevich, Sokolov Sergey Viktorovich, Grigor'eva Margarita Petrovna Sravnitel'nyy analiz obstanovki s pozharami v stranah mira // Pozhary i ChS. 2022. №4.
2. Brushlinskiy N. N., Klepko E. A., Popkov S. Yu., Sokolov S. V. Analiz obstanovki s pozharami v gorodah i sel'skoy mestnosti sub'ektov Rossiyskoy Federacii // Pozhary i ChS. 2009. №1.
3. Shamsudinov, G. Yu. Ispol'zovanie geoinformacionnyh tehnologiy pri oformlenii topograficheskoy karty po preduprezhdeniyu i likvidacii ChS tehnogennogo haraktera goroda Angarsk / G. Yu. Shamsudinov, L. N. Steblyanskiy // Aktual'nye voprosy proektirovaniya, razrabotki i primeneniya informacionnyh sistem v oblasti zaschity ot chrezvychaynyh situaciy : Materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii, Himki, 23 aprelya 2025 goda. – Himki: Federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe voennoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego obrazovaniya "Akademiya grazhdanskoy zaschity Ministerstva Rossiyskoy Federacii po delam grazhdanskoy oborony, chrezvychaynym situaciyam i likvidacii posledstviy stihiynyh bedstviy imeni general-leytenanta D.I. Mihaylika", POLITEH-PRESS, 2025. – S. 65-68. – EDN PFZGTZ.
4. Metod setevogo analiza dlya ocenki parametrov reagirovaniya podrazdeleniy pozharnoy ohrany / G. Yu. Shamsudinov, V. V. Morozov, O. S. Malyutin [i dr.] // Molodye uchenye v reshenii aktual'nyh problem bezopasnosti : Materialy VI Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii, Zheleznogorsk, 23 maya 2025 goda. – Zheleznogorsk: Sibirskaya pozharno-spasatel'naya akademiya GPS MChS Rossii, 2025. – S. 81-85. – EDN QPTZCS.
5. Chou Y. H. Management of wildfires with a geographical information system //International Journal of Geographical Information Systems. – 1992. – T. 6. – №. 2. – S. 123-140.
6. Arefyev R. O., Skrypnik O. N., Arefyeva N. G. The method of experimental evaluation of accuracy of the DJI MAVIC 2 ZOOM navigation system //Crede Experto: transport, society, education, language. – 2024. – №. 4. – S. 127-139.
7. Akkem Y., Kumar B. S., Varanasi A. Streamlit application for advanced ensemble learning methods in crop recommendation systems–a review and implementation //Indian J. Sci. Technol. – 2023. – T. 16. – №. 48. – S. 4688-4702.
8. Mooney P., Minghini M. A review of OpenStreetMap data //Mapping and the citizen sensor. – 2017.
9. Garmyshev, V. V. Monitoring lesnyh pozharov na territorii Irkutskoy oblasti na osnove retrospektivnogo analiza / V. V. Garmyshev, T. V. Vaschalova // Vestnik IrGSHA. – 2019. – № 93. – S. 45-54. – EDN XYCAYJ.
10. Baldaeva, E. V. Monitoring i sravnitel'naya ocenka dinamiki lesnyh pozharov na territorii Irkutskoy oblasti i Krasnoyarskogo kraya / E. V. Baldaeva, L. I. Belyh // Tehnosfernaya bezopasnost' v XXI veke : Materialy XIV Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii magistrantov, aspirantov i molodyh uchenyh, Irkutsk, 20–22 noyabrya 2024 goda. – Irkutsk: Irkutskiy nacional'nyy issledovatel'skiy tehnicheskiy universitet, 2024. – S. 89-95. – EDN ZKLLCY.
11. Nazarova, N. A. Retrospektivnaya analiticheskaya ocenka posledstviy lesnyh pozharov na territorii Irkutskoy oblasti / N. A. Nazarova, S. S. Timofeeva // Bezopasnost'-2018, Irkutsk, 24–27 aprelya 2018 goda. – Irkutsk: Irkutskiy nacional'nyy issledovatel'skiy tehnicheskiy universitet, 2018. – S. 238-239. – EDN YWRQQA.
