We present an approach to the development of information-analytical system to estimate emissions using a chain «data of remote sensing - mathematical model - results of measurements». In the system emission analysis is based on processing the data from the Sentinel 2a satellite. The algorithm of the image processing method of the Future Extract Segment Only is also presented. We show the results of combining the processed remote sensing data and estimated values, given their justification.
Предложена разработка информационно-аналитической системы оценки выбросов, использующая цепочку «ДДЗ - математическая модель - результаты замеров». Анализ территорий в системе выполняется на базе обработки данных со спутника Sentinel 2a. Приводится алгоритм обработки изображением методом Future Extract Segment Only. Показаны результаты совмещения обработанных данных дистанционного зондирования и расчетных показателей, дано их обоснование.
Ключевые слова: Sentinel 2a, выбросы, информационно-аналитическая система, Future Extract, сегментация
Введение. Контроль состояния атмосферы и управление источниками выборов является острой проблемой горнопромышленных регионов. Статья 16 Закона Российской федерации об охране атмосферного воздуха [1] устанавливает, что «при проектировании, размещении, строительстве, реконструкции и эксплуатации объектов хозяйственной и иной деятельности должно обеспечиваться непревышение нормативов качества атмосферного воздуха в соответствии с экологическими, санитарно-гигиеническими нормами», а также «учитываться фоновый уровень загрязнения атмосферного воздуха и прогноз изменения его качества при осуществлении указанной деятельности». Законом также устанавливаются санитарно-защитные зоны (СЗЗ) предприятий, размеры которых определяются на основе расчетов рассеивания выбросов загрязняющих веществ (ЗВ) в атмосферном воздухе и в соответствии с санитарной классификацией организаций [2].
В Кузбассе угледобывающие предприятия оказывают негативное техногенное
воздействие на состояние окружающей среды. Система государственного мониторинга окружающей
среды осуществляет оценку степени воздействия на природные комплексы [3]. Для
угледобывающих предприятий выбросы за пределами СЗЗ должны обеспечивать соблюдение
допустимых значений рисков для здоровья населения, прописанных в [
Математические модели расчета выбросов. В настоящее время существует ряд математических моделей расчета выбросов, подробно описанных в [3]. Модели, как правило, позволяют получить поля оседания ЗВ от источника выбросов в виде изолиний. На практике, конечно, существует некоторое отклонение от расчетных данных.
Как показали исследования, наиболее удобным и достоверным показателем загрязнения атмосферы является анализ состояния снежного покрова. Снег является уникальным индикатором выбросов в атмосферу, поскольку летом вещества поглощаются почвой, водной поверхностью и растительность, в то время как в зимний период происходит выпадение и накопление оседающих ЗВ с момента установления покрова до его весеннего таяния [3].
В соответствии с нормативными документами [6, 7], содержание в почвах населенных мест и сельхозугодий потенциально опасных для человека химических веществ не должно превышать предельно допустимые концентрации (ПДК), установленные санитарными правилами и гигиеническими нормативами. В рекомендациях [8], предназначенных для выявления зон чрезвычайной ситуации и зон экологического бедствия, приводится ранжирование по степени опасности уровня суммарного пылевого загрязнения снегового покрова.
Методы оценки выбросов горнопромышленного региона. Классическим методом определения степени загрязненности снега является отбор проб снежного покрова с последующим химическим анализом его в лаборатории. В нормативных документах [6, 7] строго определены показатели ПДК загрязняющих веществ для различных территорий. Следует отметить, что, несмотря на точность определения количества ЗВ, данный метод имеет существенные ограничения по площади обследования. Практически невозможно установить границы распространения загрязнений и осуществить контроль их изменения.
Альтернативным методом оценки выбросов горнопромышленного региона является использование данных дистанционного зондирования земли в зимний период времени. В [9] авторы описывали методы обработки космических снимков среднего разрешения с целью выделения границ загрязнений. Как указывалось ранее, космоснимки позволяют получить площадные измерения на больших территориях, выделить зоны аномальных значений спектральной отражательной способности снега, которые указывают на наличие пылевых загрязнений.
В настоящее время, в связи с получением данных дистанционного зондирования высокого разрешения со спутника Sentinel 2A, предложенный ранее подход адаптирован и развит в соответствии со спецификой обработки данного типа снимков.
Данные со спутника Sentinel 2A относятся к классу гиперспектральных снимков, в то
время как в [9] для обработки использовались мультиспектральные снимки Landsat 7. Следует
заметить, что мультиспектральные сенсоры формируют несколько изображений на
«отдельной узкой полосе частот» от видимого до инфракрасного спектра, а гиперспектральный -
одновременно изображения на всех участках спектрального диапазона и получает спектры всех
пикселей сцены [
Предложенный ранее метод оценки снежного покрова базировался на применении
индекса снега, который позволяет получить зоны аномальных значений интенсивности
спектральной отражательной способности объектов путем алгоритмических преобразований
красной и ближней инфракрасной полосы. В результате обработки выделяется пятно загрязнения,
однако произвести градацию внутри по значениям индекса практически невозможно. С
учетом того, что новые данные являются гиперспектральными и обладают большей
информативностью, предлагается использовать для обработки алгоритмы, основанные на выделении
внутренних свойств структур объектов (Future extraction method). Суть подхода заключается в
комплексном выделении структурных, текстурных и пространственных характеристик объектов
на снимке по некоторому правилу либо их комбинации. В настоящее время активно
развиваются данные алгоритмы обработки изображений, использующие Фурье-преобразования,
изменения гистограмм, различные фильтры (медианные, анизотропные и др.), морфологические
операции и др. [
В Кемеровском филиале ИВТ разрабатывается информационно-аналитическая система оценки выбросов Кузбасса, которая сочетает в себе математическую модель расчета выбросов, результаты обработки данных дистанционного зондирования и лабораторные замеры проб снега.
Пробы проанализированы на содержание различных элементов и суммарное содержания пылевых частиц (твердый остаток). В таблице 1 приведены концентрации твердых частиц в снеговой воде (мг/дм3) и пересчитанные на основе мощности (глубины) снежного покрова и его плотности значения выпадений в снег пылевых частиц (г/м2 за зиму).
Лабораторные данные полностью подтвердили результаты пространственного и математического моделирования.
Полученные результаты обследования района позволили определить источники загрязнения, выделить зоны оседания ЗВ с их точными границами и провести их ранжирование по официальной классификации. Применение космоснимков и расчетной модели позволило определить более точно места отбора проб, что существенно снизило затраты на проведение экологического мониторинга выбросов угольных предприятий.
Рис. 1. Совмещение результатов обработки космоснимков и расчета математической модели. Рис. 2. Спектральная отражательная способность снега в выделенных сегментах изображения. 260 207,2 66,9 63,6 53,0 115,1 Выпадение за зиму,
г/м2 129,79 27,56 16,52 7,69 8,06 22,91 0,3704 0,2217 0,2744 0,2051 0,2452 0,2427 789 133 247 121 152 199 T1 T3 T2 T4 T5 T6 Координаты, угл. град.
N 53,65024 E 86,91170 N 53,64700 E 086,89955 N 53,63851 E 86,85390 N 53,61587 E 86,91357 N 53,61444 E 86,92321 N 53,59819 E 86,91881 213 60 90 59 62 82 Разработанная информационно-аналитическая система оценки выбросов позволяет комплексно оценивать состояние региона в целом, причем площадь исследования ограничивается только границами захвата космоснимка. Применение математической модели и данных лабораторных исследований являются дополнительными механизмами проверки адекватности полученных результатов. Предложенная система является уникальным инструментом управления горнопромышленным регионом и может входить как блок в систему геоэкологического мониторинга.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 16-45-420277-р_а).