Перед сучасними вченими гостро стоїть задача прогнозування та аналізу повенів і інших природних катаклізмів. Насамперед, потрібно визначити, чи є павені наслідком глобального потеплення або ж це - одноразова подія.
Найбільш перспективним методом боротьби з повенями є метод моніторингу (спостереження) з залученням нових супутникових технологій. Аналіз цього питання показав, що з усіх сучасних технологій, найбільш доступними, простими, пристосованими для виконання саме цієї задачі є системи супутникового моніторингу за станом рік. Вони засновані на різних принципах прогнозування, але результати їх роботи є точними, що дозволяє запобігати виникненню катастрофічних ситуацій. При цьому фінансові затрати на них значно менші ніж затрати на ліквідацію наслідків стихій, збитки в сферах сільського господарства, виробництва, житлового господарства та виплати сім’ям потерпілих.
Наприкінці ХХ століття фахівці з університету "Де Монтфорт" у місті Лестере (Великобританія) розробили спеціальний програмний пакет для визначення рівню води в ріках та озерах. Принцип дії системи досить простий - сигнал від супутника відбивається від водної гладі, після чого уловлюється приймачами. За часом проходження сигналу розраховується рівень води. Однак, донедавна такий метод був практично марним через велику погрішність, зв'язану з великою кількістю інших сигналів. На теперішній час допрацьована версія системи дозволяє розраховувати рівень води з максимальною точністю, використовуючи спеціальний радарний висотомір. Крім цього, система звертається до баз даних за останні 10 років. Таким чином, експерти можуть давати дуже точні прогнози повенів, а також вказувати райони можливого затоплення.
Одночасно з вченими Великобрітанії вченими США була розроблена програма ERDAS IMAGINE для моніторингу за станом рік. Використовуючи її, спеціалісти можуть визначити райони, в яких існує високий ризик виникнення повенів, з наступним попередженням про можливі руйнування та прийняттям захисних заходів.
Робочі вікна програми ERDAS IMAGINE
Використовуючи ERDAS IMAGINE, супутникові зображення Ландсат (одне до повеню, інше – під час повеню) були прив’язані до системи координат State Plane. Завдяки цьому стало можливим порівнювати ці знімки з картами відповідного масштабу, а також проведення точних вимірювань площі затоплених земель.
Супутникове зображення Ландсат до повені та під час повені
Аналіз зображеннь дозволил визначити границі води і суши, а також ділянки землі, які знаходяться в небезпеці при підвищенні рівня води.
Супутникове зображення Ландсат площі затоплення та аналіз використання земель
Супутникове зображення Ландсат зони ризику
Використання ERDAS IMAGINE допомогло цілеспрямовано виконати роботи щодо захисту від повенів та попередити можливі втрати, а також оцінити потенціальні грошові втрати у разі наступних повенів.
Одним з найбільш вдалих та доступних програмних продуктів для обробки даних супутникових спостережень є програмний комплекс ENVI, the Environment for Visualizing Images, який розроблений американською компанією RSI (Research Systems, Inc.).
Цей програмний комплекс має відкриту форму, що надає користувачу можливість індівідуальної настройки за допомогою програмного язика користувача IDL.
ENVI включає в себе функції:
-
обробка та глибокий аналіз гіперспектральних знимків,
-
виправлення геометричних та радіометричних викревлень,
-
підтримка об’ємних растрових та векторних зображень (Spectral Feature Fitting),
-
інтерактивне дешифрування,
-
вибір області обробки векторного зображення,
-
аналіз знимків в радіодіапазоні.
Означені функції дозволяють виділяти на отриманих зображеннях зони найбільш схильні до затоплення та аналізувати їх за можливістю використання.
Ділянка ріки до повеня та після повеня
Компанія Definiens Imaging разробила комплекс ЕСognition, який представляє собою об’єктноорієнтований програмний продукт для обробки зображень та їх багатошарового аналізу, оснований на тому, що семантична інформація, яка необхідна для інтерпрітації зображення, представлена у вигляді цілісних значущих об’єктів та зв’язків між ними. Основною відмінністю, особливо в порівнянні з піксельорієнтованими методами є те, що на класи розділюються цілі об’єкти, які в свою чергу виділяють з попереднього етапу сегментації знімку. Чудові властивості об’єктноорієнтованого аналізу визначаються тим, що розглядаються і приймаються до уваги багато додаткових даних про об’єкт (відтінки, форма, текстура, площа, контекстна інформація, дані з інших слоїв класифікації та ін.).
Початкові дані, сегментоване зображення, дешифроване зображення
Таким чином, використання означених комплексів дозволяє виділяти зони, які найбільш підвержені затопленню. Тому використання цих систем МНС України дозволило б ефективно та постійно проводити моніторинг річних артерій країни та прийняти попередні заходи для попередження затоплення територій та завчасного попередження населення.
| « 17.3 Прогноз весняних та літньо-осінніх надзвичайних ситуацій | 17.4 Концепція по регулюванню причин та наслідків паводків » |