УДК 614.841.42:528.8.04
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.03.04.013

Авторы

Т. Т. Апкарова,
М. Т. Апкаров,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

Постановка проблемы. Лесные пожары на территории Российской Федерации ежегодно наносят экономический ущерб, исчисляемый десятками миллиардов рублей, и создают прямую угрозу населенным пунктам, особенно в Сибири, на Дальнем Востоке и в северных регионах. Существующие наземные системы наблюдения (пожарно-наблюдательные вышки, авиапатрулирование) обладают низкой оперативностью и большими зонами «ослепления» в труднодоступной местности. Космический мониторинг на базе гражданских спутников (MODIS, Sentinel-2, «Канопус-В») предоставляет снимки с периодичностью от 12 часов до нескольких суток, что неприемлемо для динамики развития низового пожара, способного за час пройти до 5 километров. Ключевая проблема – отсутствие на территории России специализированной низкоорбитальной группировки спутников с бортовой аппаратурой, оптимизированной под раннее обнаружение термических аномалий и передачу данных в реальном масштабе времени.
Цель работы. Разработать концептуальный проект космической системы мониторинга лесных пожаров на основе малых космических аппаратов (МКА) с мультиспектральной аппаратурой среднего разрешения, обеспечивающей глобальный обзор территории РФ с периодичностью не более 30 минут.
Методы. Исследование базируется на анализе существующих спутниковых систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), методов обнаружения термических точек (алгоритм Робинсона), а также на расчетах параметров орбитальных группировок. Предлагается использовать низкую круговую орбиту высотой 550–600 км с наклонением 82°, что обеспечивает максимальную плотность покрытия северных широт (где сосредоточена основная площадь лесов). Для повышения оперативности предложена схема «орбитального конвейера»: три плоскости с шестью аппаратами в каждой. Бортовая аппаратура включает инфракрасный сканер с двумя спектральными каналами (3,9–4,1 мкм и 10,5–12,5 мкм), пространственным разрешением 50 м на пиксель и полосой захвата 300 км. Каналы передачи данных – межспутниковая связь (лазерная) для ретрансляции информации между аппаратами и Х-диапазон для сброса на наземные станции приема в Московской области, Хабаровске и Красноярске.
Результаты. Разработана архитектура системы «Лесохрана-М», включающая космический сегмент (18 МКА, срок активного существования 5 лет), наземный сегмент (три станции приема и обработки, центр управления полетом в Красноярске) и абонентский сегмент (терминалы в региональных диспетчерских службах). Расчеты показали, что предложенная группировка обеспечивает повторный обзор любой точки на территории РФ не более чем через 26 минут (в широтном поясе 55°–65° – до 18 минут). Порог обнаружения термической аномалии – 0,1 Га (100 кВт тепловой мощности), что на порядок ниже, чем у существующих систем (MODIS: 1 Га). Ожидаемая достоверность обнаружения (вероятность правильного обнаружения при вероятности ложной тревоги 0,05) составляет не менее 0,92. Разработан алгоритм автоматической классификации пожара: низовой, верховой, торфяной – на основе анализа отношения сигналов в коротко- и длинноволновом ИК-каналах. Стоимость создания группировки (включая разработку, запуск и 5 лет эксплуатации) оценена в 28 млрд рублей. Сравнение с экономическим ущербом от пожаров за 2020-2024 гг. (в среднем 45 млрд руб./год) показывает потенциальную окупаемость в течение 3-4 лет за счет снижения ущерба на 60% при своевременном обнаружении.
Выводы. Проектируемая система «Лесохрана-М» позволяет впервые на территории России обеспечить круглосуточный (в ИК-диапазоне) и всепогодный мониторинг лесных пожаров с оперативностью, достаточной для экстренного реагирования наземных и авиационных служб. Научная новизна заключается в обосновании оптимальных параметров орбитальной структуры (шаг между плоскостями, фазовый сдвиг) применительно к географии лесных массивов РФ с акцентом на труднодоступные районы Красноярского края и Иркутской области. Практическая значимость – снижение времени реакции на возгорание с текущих 8-12 часов до 30-40 минут, что критически важно для лесных массивов, прилегающих к Байкало-Амурской магистрали и нефтегазовым месторождениям.

Ключевые слова

спутниковый мониторинг, лесные пожары, космическая система, малые космические аппараты, ИК-каналы, термическая аномалия, орбитальная группировка, ДЗЗ, оперативность обнаружения, «Лесохрана-М».

Список литературы

1. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О. Спутниковый мониторинг лесных пожаров на территории России: современное состояние и пер¬спективы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18, № 3. С. 9–23.
2. Бондур В.Г., Воробьев В.Е. Спутниковый мониторинг чрезвычайных ситуаций. — М.: Наука, 2019. — 312 с.
3. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. — М.: Машиностроение, 2020. — 432 с.
4. ГОСТ Р 56472-2015. Дистанционное зондирование Земли из космо¬са. Спутниковые системы наблюдения. Основные технические требования. — М.: Стандартинформ, 2015. — 28 с.
5. Доклад о состоянии защиты населения и территорий от чрезвычай¬ных ситуаций в 2023 году. — М.: МЧС России, 2024. — 340 с.
6. Ермаков О.А., Сазонов В.В. Системы управления спутниковыми группировками ДЗЗ. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. — 256 с.
7. Журавлев А.Г. Методы машинного обучения в задачах классификации лесных пожаров по спутниковым данным. — М.: МФТИ, 2022. — 124 с.
8. Ковалев О.А., Медведев А.Ю. Опыт создания малых космических аппаратов научного назначения // Космонавтика и ракетостроение. 2021. № 4. С. 72–81.
9. Козлов Д.И., Анфимов Н.А. Космические аппараты дистанционного зондирования: учебное пособие. — Самара: Изд-во СГАУ, 2019. — 280 с.
10. Кузнецов А.А., Малышев В.А. Проектирование низкоорбитальных спутниковых систем связи и ДЗЗ. — Казань: Изд-во КНИТУ, 2021. — 288 с.
11. Международный опыт использования малых спутников для мони¬торинга пожаров (обзор). Технический отчет ESA. — Париж: Европейское космическое агентство, 2022. — 89 с.
12. Открытые данные Лесного плана Российской Федерации на 2019- 2029 гг. — М.: Рослесхоз, 2019. — 560 с.
13. Полянский А.В. Алгоритмы обработки данных мультиспектральных сканеров. — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2020. — 196 с.
14. Севастьянов Н.Н., Малышев В.В. Баллистическое проектирование группировок спутников ДЗЗ с высоким временным разрешением // Вестник СибГАУ. 2021. Т. 22, № 2. С. 145–154.
15. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. — М.: Вильямс, 2019. — 1104 с.
16. Терехов А.Г., Лупян Е.А. Оценка информативности многозональных спутниковых снимков для детектирования лесных пожаров // Исследова¬ние Земли из космоса. 2020. № 4. С. 34–44.
17. Черепанов А.С., Пономаренко В.В. Экономическая оценка ущерба от лесных пожаров в Российской Федерации // Лесное хозяйство. 2023. № 5. С. 18–26.
18. Щербаков А.С., Федотов А.А. Оптическая межспутниковая связь: принципы и перспективы применения в группировках ДЗЗ // Фотон-Экс¬пресс. 2020. № 3. С. 34–41.
19. Яковлев О.И., Павлов Н.П. Спутниковые системы мониторинга при¬родных ресурсов. — СПб.: Политехника, 2018. — 376 с.
20. Giglio L., Schroeder W., Justice C.O. The Collection 6 MODIS Active Fire Detection Algorithm and Fire Products // Remote Sensing of Environment. 2016. Vol. 178. P. 31–41.
21. Wooster M.J., Roberts G.J., Perry G.L.W. Fire detection and monitoring using satellite data // Encyclopedia of Wildfires and Wildland-Urban Interface (WUI) Fires. — Springer, 2020. P. 387–402.