Географы МГУ научились оценивать масштабы степных пожаров по спутниковым снимкам

Географы МГУ показали, как с помощью специальных алгоритмов обработки спутниковых данных можно отслеживать следы степных пожаров – в частности, тех, которые возникают из-за упавших отработанных ступеней ракет-носителей. Работы выполнены в рамках проекта РНФ № 20-77-10010. Статью с описанием исследования опубликовал научный журнал Arid Land Research and Management.

«Разработано множество алгоритмов и разнообразных коэффициентов – так называемых спектральных индексов, позволяющих по данным аэрокосмической съемки отличить территории, на которых когда-либо был пожар, от сохранившихся неизменными. Однако большинство из них хорошо применимы только для лесных территорий. Используя данные спутника Landsat 8, мы подобрали наиболее подходящие спектральные индексы для территории Калмыкии и Центрального Казахстана», – рассказала руководитель проекта, научный сотрудник географического факультета МГУ Анна Шарапова.

В Центральном Казахстане степные пожары возникают достаточно часто. Их причиной становятся как природные явления, так и человеческая деятельность: например, падение ступеней ракет-носителей, которые запускают с Байконура.

«За счет соприкосновения с растительностью разогретых в верхних слоях атмосферы металлических фрагментов отработавшей ступени или в результате взаимодействия остаточного количества гарантийных запасов топлива случаются пожары, которые могут распространяться на различные территории», – пояснил ответственный исполнитель работ по проекту, старший научный сотрудник географического факультета МГУ Иван Семенков.

Авторы нового исследования разработали алгоритмы, которые позволяют в автоматизированном режиме выявлять прогоревшие территории, а также по косвенным признакам определять интенсивность прошедшего пожара. Так, географы с точностью до 98,5% определили горевшие территории в районе падения отработавшей первой ступени ракеты-носителя «Союз». Для ракеты-носителя «Протон» выделенные площади пожаров совпали с реальными на 99,4%.

В дальнейшем разработанные алгоритмы можно будет использовать для автоматического мониторинга степей и пустынь. Кроме того, исследователи планируют провести полевые работы и сопоставить «возраст» пожара с состоянием растительности. Это поможет создать модель, описывающую и, возможно, предсказывающую самовосстановление затронутых пожаром экосистем.