Застосування інструментарію геоінформаційного моделювання для інтелектуального аналізу даних пожежної небезпеки

Abstract

Розглянуто методологічні підходи до використання індексних показників стану вегетації на основі даних дистанційного зондування програми Copernicus в якості підґрунтя для формування індексу пожежної небезпеки на територію України. Розроблено модель обробки даних глобальних земельних сервісів Copernicus з метою отримання значень індексу пожежної небезпеки. Отримані результати моделювання було верифіковано за допомогою даних про природні пожежі з використанням методів розрахунку географічно-зваженої регресії та кореляції між геопростовими даними.The methodological approaches to the use of index indicators of vegetation based on Copernicus program remote sensing data as a basis for forming anfire hazard index on the territory of Ukraine were considered. The purpose of this study is to develop indicative model based on the basic vegetation parameters of Copernicus program and its verification using available data about the monitoring of natural fires. As input parameters were chosen Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which is an indicator of the greenness of the biomes;Dry Matter Productivity (DMP), represents the overall growth rate or dry biomass increase of the vegetation, expressed in kilograms of dry matter per hectare per day; the Soil Water Index quantifies the moisture condition at various depths in the soil. Based on methods of combining data of different nature and mechanisms of normalization of geospatial data was obtained integral fire hazard index. The model of data processing of global land services Copernicus was developed for obtain fire hazard index values, which is implemented in the environment of ArcGIS 10.3. The results were verified by simulation using data on natural fires product Burnt Area using calculation methods geographically weighted regression and correlation of geospatial data. This was found closeness link between raster model fire hazard index and raster model of the density distribution of fires that have already appeared, which was calculated using optimization methods by establishing a standard distance. The close link between high values of the fire hazardindex and high density of recorded fires was established. In the area of low values of indicators tightness of links is significantly reduced. This suggests the possibility of using ranges of high values of the fire hazard index for predicting natural fires with high probability and extends the scope of products processing usingof program Copernicus.