Россия
Россия
Одним из основных факторов, обеспечивающих снижение риска возникновения природных пожаров или их оперативную ликвидации на начальной стадии пожара, является создание эффективной системы мониторинга. Получение достоверных и оперативных данных о природных пожарах позволяет повысить адекватность принимаемых управленческих решений, направленных на реагирование и минимизацию возможного ущерба от пожаров. В статье рассматриваются различные методы мониторинга возможных природных пожаров в горной местности: космический, авиационный, наземный и с использованием беспилотных летательных аппаратов. Проведен анализ преимуществ и недостатков каждого из методов. Показано, что традиционные методы имеют ограничения, связанные с периодичностью получения данных, точностью измерений, безопасностью, стоимостью и другими факторами. Особенно это проявляется при мониторинге в горной местности. Применение беспилотных летательных аппаратов рассматривается как перспективное направление, поскольку позволяет получать оперативную информацию с высокой детализацией. Отмечаются преимущества беспилотных летательных аппаратов в скорости реагирования, маневренности, экономической эффективности и отсутствии риска для непосредственных исполнителей. Рассмотрен пример природного пожара в горной местности, возникший на особо охраняемой природной территории в одном из субъектов Российской Федерации, демонстрирующий недостатки традиционных методов. Показана целесообразность комбинированного подхода для повышения оперативности и точности мониторинга.
методы мониторинга, беспилотные летательные аппараты, мониторинг, беспилотные летательные системы, природные пожары, горная местность, управление, моделирование, взаимодействие
1. Матвеева А.Г. Динамика лесных пожаров на Дальнем Востоке России // Сибирский лесной журнал. - 2021. - № 6. - С. 30-38. - DOIhttps://doi.org/10.15372/SJFS20210603. - EDN HYXBFC.
2. Крот А.А. К проблеме определения экономического ущерба от лесного пожара: пути решения // Пожарная и техносферная безопасность: проблемы и пути совершенствования. - 2021. - № 1(8). - С. 229-237. - EDN PTFFZE.
3. Эколого-экономический ущерб от лесных пожаров на примере Ивановской области / О. Г. Зейнетдинова, П. В. Данилов, К. В. Жиганов, М. А. Разводов // Пожарная и аварийная безопасность. - 2020. - № 1(16). - С. 83-87. - EDN GDUGWM.
4. Министерство природных ресурсов и экологии Российской Федерации. Приказ от 23 июня 2014 года N 276 "Об утверждении Порядка осуществления мониторинга пожарной опасности в лесах и лесных пожаров".
5. Pham H.X., La H.M., Feil-Seifer D., Deans M., A distributed control framework for a team of unmanned aerial vehicles for dynamic wildfire tracking // International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - Vancouver, BC, Canada, 2017. - pp. 6648-6653. DOI:https://doi.org/10.1109/IROS.2017.8206579.
6. Матвеев А.В., Бурлов В.Г., Матвеев В.В. Основы теории анализа и управления риском в чрезвычайных ситуациях. - СПб: Информационный издательский учебно-научный центр "Стратегия будущего", 2003. - 407 с. - EDN ZBTTWN.
7. Матиев Р.Т. Особенности тушения лесных пожаров в труднодоступной скалистой местности при аномальных погодных условиях и отсутствии водоисточников // Социально-экономические аспекты принятия управленческих решений: Материалы четвертого межвузовского научного семинара, Москва, 19 февраля 2020 года. - М.: Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2020. - С. 156-161. - EDN LZLCTY.
8. Масягин М.М. Сравнительный анализ видов и методов мониторинга лесных пожаров на территории Российской Федерации // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. - 2018. - Т. 1, № 9. - С. 585-588. - EDN YQIHIT.
9. Лобанов А.А. Геоинформационный мониторинг пожаров // Образовательные ресурсы и технологии. - 2015. - № 2(10). - С. 119-126. - EDN TXNBAD.
10. Кобыжакова С.В. Сравнение результатов мониторинга природных пожаров в Красноярском крае системами ИСДМ-Рослесхоз и КАСКАД // Сибирский пожарно-спасательный вестник. - 2016. - № 1(1). - С. 45-48. - EDN XBEDPX.
11. Космический мониторинг лесных пожаров: история создания и развития ИСДМ-Рослесхоз / Р. В. Котельников, Е. А. Лупян, С. А. Барталев, Д. В. Ершов // Лесоведение. - 2019. - № 5. - С. 399-409. - DOIhttps://doi.org/10.1134/S0024114819050048. - EDN FHHQYM.
12. Анализ технологий мониторинга природных пожаров в России. Обзор / А. О. Семенов, В. А. Смирнов, А. В. Суровегин, А. В. Маслов // Научный форум: Инновационная наука : сборник статей по материалам VI международной научно-практической конференции, Москва, 28 августа - 04 2017 года. Том № 5 (6). - Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Международный центр науки и образования", 2017. - С. 34-38. - EDN ZEFFKP.
13. Thangavel K., Spiller D., Sabatini R., Amici S., Sasidharan S.T., Fayek H., Marzocca P. Autonomous Satellite Wildfire Detection Using Hyperspectral Imagery and Neural Networks: A Case Study on Australian Wildfire // Remote Sens. - 2023. - Vol. 15. - P. 720. DOI: https://doi.org/10.3390/rs15030720/
14. Bouguettaya A. et al. A review on early wildfire detection from unmanned aerial vehicles using deep learning-based computer vision algorithms // Signal Processing. - 2022. - Vol. 190. - P. 108309.
15. Масленникова Г.Е., Тажетдинов Р.Р. Обобщение результатов оценки основных летных характеристик вертолетов Ми-8Т и Ми-8МТВ в процедуре сертификации экземпляра воздушного судна // Научный вестник ГосНИИ ГА. - 2018. - № 23. - С. 20-30. - EDN YSUPNB.
16. Руководство по летной эксплуатации вертолета Ка-32. - М.: МГА, 1987.
17. Приказ Минприроды РФ от 05.05.2016 N 277"Об утверждении методических указаний по измерению площади, пройденной огнем при лесном пожаре"(Зарегистрировано в Минюсте РФ 16.09.2016 N 43679).
18. Кудрин А. Ю., Запорожец А. И., Подрезов Ю. В. Современные методы обнаружения и мониторинга лесных пожаров // Технологии гражданской безопасности. - 2006. - Т. 3, № 4(12). - С. 66-67. - EDN JUIIOC.
19. Aral R. A., Zalluhoğlu C., Sezer E. A. Wildfire Classification Using Infrared Unmanned Aerial Vehicle Data with Convolutional Neural Networks // 2023 International Conference on Smart Applications, Communications and Networking (SmartNets). - IEEE, 2023. - P. 1-6.
20. Нугуманов Р.Ф., Мельникова А.С. Мониторинг лесных пожаров с использованием БПЛА // Мавлютовские чтения: Материалы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Уфа, 25-27 октября 2022 года. Том 4. - Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. - С. 303-306. - EDN ZFUFHD.
21. Осипов В.Ю. Современные методы прогнозирования, мониторинга и профилактики лесных пожаров // Молодой ученый. - 2022. - № 51(446). - С. 626-629. - EDN DHXIOL.
22. Akhloufi M.A., Couturier A., Castro N.A. Unmanned Aerial Vehicles for Wildland Fires: Sensing, Perception, Cooperation and Assistance // Drones. - 2021. - Vol. 5. - P. 15. - DOI: https://doi.org/10.3390/drones5010015
23. Fernández-Guisuraga J. M. et al. Using unmanned aerial vehicles in postfire vegetation survey campaigns through large and heterogeneous areas: Opportunities and challenges //sensors. - 2018. - Vol. 18. - No. 2. - P. 586.
24. Мокрова М.И. Исследование влияния сложных условий пожарной обстановки на качество наблюдения и безопасность полёта БЛА // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2021. - № 1(218). - С. 112-124. - DOIhttps://doi.org/10.18522/2311-3103-2021-1-112-124. - EDN DWNZLL.
