Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Зарево

Зарево: аналитика гарей по данным из космоса

Сервис по выбранной на карте области и периоду находит места, где был огонь, строит контур выгоревшей территории и считает её площадь.

Как это работает:

NASA FIRMS (спутники Suomi NPP, NOAA-20, NOAA-21) показывает, где и когда было горячо. Sentinel-2 показывает, какой участок после этого изменился на земле. Сервис соединяет эти два источника.

Возможности сервиса:

  • Выбор области и периода: возможность выбрать интересующий участок и дату измерений.
  • Термоточки NASA: три спутника, несущие в себе следующую информацию: дата и время, мощность горения (МВт), достоверность, температура пикселя. Слабые и ложные сигналы отсеиваются.
  • Подбор снимков Sentinel-2: пара «до» и «после» пожара с учётом облачности, задымленности и разрыва между датами.
  • Контур гари: расчёт по индексу NBR (разница до и после) с порогами, подобранными под тип земель по карте ESA WorldCover: лес, степь, пашня, болота.
  • Отличие гари от вспаханного: фильтры уборки урожая, вспашки и проверка совпадения с термоточками.
  • Статистика по гари: площадь по типам земель и степени поражения (слабая, средняя, сильная), общая площадь события, число термоточек.
  • Погода и пожароопасность: температура, влажность, скорость ветра, направление и класс пожароопасности от I до V.
  • Оценка надёжности: у каждого контура есть отметка достоверности, ненадёжные оценки выделяются отдельным слоем, участки, закрытые облаками.
  • Снимки до и после для визуальной проверки результата.
  • Живой слой FIRMS: свежие термоточки с задержкой около трёх часов.
  • Мониторинг и уведомления: фоновая проверка выбранной области и оповещения о новых событиях.

Источники данных: NASA FIRMS, Copernicus Sentinel-2, ESA WorldCover, Open-Meteo, OpenStreetMap.

Для кого: администрации и службы районов, лесхозы, аналитики МЧС, агропредприятия, страховые компании.

Ограничения: контур строится после чистого снимка Sentinel-2 (обычно до пяти дней), облака мешают наблюдению, погода берётся из модели, а не с метеостанции.

В планах: детекция нефтяных загрязнений по радарным данным Sentinel-1.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Лесное хозяйство, Гос. управление, Безопасность и оборонная сфера, Сельское хозяйство

Рынки

AeroNet, TechNet, EcoNet, SafeNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Геоинформационные системы, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии