MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA NÁZEV ÚSTAVU
VYUŽITÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU ZEMĚ V KRIZOVÉM MANAGEMENTU
Bakalářská práce
Radim Stuchlík
Vedoucí práce: doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc.
Brno 2013
Bibliografický záznam Autor:
Radim Stuchlík Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Geografický ústav
Název práce:
Využití dat dálkového průzkumu Země v krizovém managementu
Studijní program:
Geografie a kartografie
Studijní obor:
Geografická kartografie a geoinformatika
Vedoucí práce:
doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc.
Akademický rok:
2012/2013
Počet stran:
62+10
Klíčová slova:
Dálkový průzkum země; Družice; Krizový management; Cyklus krizového řízení; Riziko; Katastrofa;
Bibliographic Entry Author
Radim Stuchlík Faculty of Science, Masaryk University Department of Geography
Title of Thesis:
Remote Sensing Data for Emergency Management
Degree programme:
Geography and Cartography
Field of Study:
Geographical Cartography and Geoinformatics
Supervisor:
doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc.
Academic Year:
2012/2013
Number of Pages:
62+10
Keywords:
Remote sensing; Satellite; Crisis management; Cycle of crisis management; Hazard; Disaster;
Abstrakt Cílem této bakalářské práce je ukázat, jak mohou být využita data z dálkového průzkumu Země v krizovém managementu. V prvních kapitolách je popsán samotný krizový management, především pak krizový cyklus. Následně jsou popsány typy dat dálkového průzkumu. V této části jsou popsány typy senzorů, snímků a jejich vlastnosti. Dále se hovoří o institucích, které jsou při krizovém řízení nápomocny. V další kapitole je popsána kooperace mezi jednotlivými fázemi krizového cyklu a daty z dálkového průzkumu. Předposlední kapitola je zaměřena na vybrané katastrofické události, na kterých je popsáno využití dálkového průzkumu v jednotlivých částech krizového cyklu. Poslední kapitola popisuje možnosti využití dat z dálkového průzkumu Země v geografických informačních systémech. V příloze jsou pak uvedeny technické parametry a snímky vybraných družic.
Abstract The aim of this bachelor´s thesis is to demonstrate the use of remote sensing data in crisis management. Crisis management, especially cycle of crisis management is described at the first chapter. Subsequently the bachelor´s thesis depicts types of remote sensing data. Types of sensors and their properties are described in this part. Institutions and projects which can help us in crisis management are mentioned in this work. The next chapter deals with cooperation between different phases of the crisis management cycle and data from remote sensing. The penultimate chapter is focused on selected natural disasters and potential use of remote sensing in different part of crisis management cycle. The end of the bachelor´s thesis is dedicated to examples of remote sensing data usage in geographic information systems. Technical data and images of selected satellites are provided in the appendix.
Poděkování Na tomto místě bych chtěl poděkovat doc. RNDr. Petru Kubíčkovi, CSc. za vedení práce a ochotný přístup. Dále bych chtěl poděkovat Mgr. Radce Báčové za přínosné připomínky. V neposlední řadě můj dík patří mé rodině za podporu při studiu.
Prohlášení Prohlašuji, že jsem svoji bakalářskou práci vypracoval samostatně s využitím informačních zdrojů, které jsou v práci citovány.
Brno 4. května 2013
……………………………… Jméno Příjmení
OBSAH 1 ÚVOD ............................................................................................................................... 10 1. 1 Struktura práce ...................................................................................................................... 10
2 KRIZOVÝ MANAGEMENT ........................................................................................ 12 2. 1. 1 Včasné varování ............................................................................................................ 15 2. 1. 2 Rychlé mapování ........................................................................................................... 16 2. 1. 2. 1 2D mapy ................................................................................................................ 16 2. 1. 2. 2 3D mapy ................................................................................................................ 16 2. 2 Prostorové rozšíření krizových jevů...................................................................................... 16
3. DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ ................................................................................... 18 3. 1. Družicové snímky ................................................................................................................ 19 3. 1. 1. Geostacionární družice ................................................................................................. 19 3. 1. 2. Družice se subpolární dráhou letu ................................................................................ 19 3. 2. Letecké snímky .................................................................................................................... 21 3. 2. 1. Šikmé snímky ............................................................................................................... 22 3. 3. Radary .................................................................................................................................. 22
4 PROGRAMY A ORGANIZACE ZABÝVAJÍCÍ SE DÁLKOVÝM PRŮZKUMEM A KRIZOVÝM MANAGEMENTEM ............................................................................. 24 4. 1 GMES.................................................................................................................................... 24 4. 1. 1 GIO-EMS ...................................................................................................................... 25 4. 2 Gi4DM .................................................................................................................................. 25 4. 3 ISPRS .................................................................................................................................... 25 4. 4 ISDR...................................................................................................................................... 26 4. 5 The International Charter - Space and Major Disaster .......................................................... 26 4. 6 UN-SPIDER .......................................................................................................................... 27
5 DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ V JEDNOTLIVÝCH FÁZÍCH KRIZOVÉHO CYKLU ............................................................................................................................... 28 5. 1 Fáze prevence ........................................................................................................................ 28 5. 2 Fáze příprava ......................................................................................................................... 29 5. 3 Fáze odezva ........................................................................................................................... 30 5. 4 Fáze obnova .......................................................................................................................... 31 5. 5 Shrnutí ................................................................................................................................... 32
6 VYUŽITÍ DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU VE VYBRANÝCH KRIZOVÝCH SITUACÍCH ....................................................................................................................... 34 6. 1 Hurikán Katrina..................................................................................................................... 34 6. 2 Zemětřesení na Haiti ............................................................................................................. 38 6. 3 Povodně na Moravě a ve Slezsku v roce 1997 ...................................................................... 39 6. 3. 1 Povodně ve městě Opava .............................................................................................. 43 6. 4 Produkty GIO EMS-MAPPING ........................................................................................... 45
7 VYUŽITÍ SNÍMKŮ Z DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU V GEOGRAFICKÝCH INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH .................................................................................. 49 7. 1 Úprava snímku před vlastní analýzou ................................................................................... 49 7. 2 Snímky z vybraných družic a jejich použití v geografických informačních systémech ....... 50 7. 3 Geografické informace poskytované dobrovolníky .............................................................. 52 7. 4 Shrnutí ................................................................................................................................... 53
8 ZÁVĚR ............................................................................................................................ 55 9 SEZNAM ZDROJŮ A LITERATURY ........................................................................ 56 10 SEZNAM PŘÍLOH....................................................................................................... 62
1 ÚVOD V každé organizaci, ať se jedná o stát či firmu jakékoli velikosti, by měl být vypracován krizový plán pro případ (přírodního, ekonomického či sociálního) ohrožení. Tato práce se bude zabývat krizovým managementem zaměřeným na přírodní rizika, která lze zkoumat pomocí dálkového průzkumu Země. Krizový management a dálkový průzkum Země jsou relativně nové vědecké disciplíny. Dálkový průzkum přináší unikátní informace, které by nebylo možno jiným způsobem získat nebo by bylo zapotřebí mnohonásobně více času. Krizové plány pro případy přírodních katastrof jsou samozřejmostí v každé rozvinuté zemi. Nahlédneme-li do tabulek počtu obětí při přírodních katastrofách, zjistíme, že na prvních místech jsou rozvojové země. Tento jev může mít dvě vysvětlení. Buďto v rozvojových státech dochází častěji k přírodním katastrofám nebo za to může nedokonalé či žádné krizové plánování. Dle mého názoru jasně převažuje druhý důvod. Nedostatek financí nedovoluje zjistit všechny potencionální hrozby, natož jim předcházet. Tato bakalářská práce se pokusí objasnit základní poznatky o krizovém řízení, dálkovém průzkumu Země a především spolupráci těchto dvou disciplín. Hlavním účelem je ukázat, jak dálkový průzkum může být prospěšný při řešení krizových událostí a demonstrovat to na vybraných případech. Aniž bychom si to uvědomovali, snímky z dálkového průzkumu nás obklopují dnes a denně. Nejčastěji se s nimi člověk setká v médiích, při předpovědi počasí. Tam se většinou objevují družicové snímky oblačnosti a radarové snímky, které zobrazují oblasti, kde vypadávají srážky. Dále to jsou letecké nebo šikmé snímky, které běžní občané využívají například při hledání cesty nebo budov. Lze si tak předem zjistit, jak oblast vypadá reálně. S krizovým managementem se už tak často nesetkáme. V České republice každou první středu v měsíci přesně v poledne probíhá zkouška sirén. Zda by lidé věděli co dělat, kdyby se siréna ozvala v jiný den, to už je jiná otázka. Tato práce se bude dále snažit vysvětlit nejen okamžité použití snímků z dálkového průzkumu Země, ale také jejich další analýzu a použití v geografických informačních systémech (GIS). Toto je jedno z hlavních použití snímků z dálkového průzkumu. Tyto snímky po úpravě v GISech tvoří většinou podklady pro krizové mapy. Jelikož každý pixel na snímku nese informaci o daném území, je možné použít i automatické klasifikace. Tato automatizace urychlí proces výroby mapy. Čas je, především v části včasného varování nebo v rychlém mapování (rapid mapping), velmi „vzácným zbožím“. Musíme si především uvědomit, že krizové plánování spolu s dálkovým průzkumem, může pomoci zachránit mnoho životů a vyplatí se tento systém naplno využívat a rozvíjet.
1. 1 Struktura práce Tato práce má za cíl popsat možnosti využití dálkového průzkumu Země v krizovém managementu. Tato problematika sestává ze dvou hlavních složek, kterými jsou právě krizový management a dálkový průzkum. Tyto složky plně fungují samostatně a každá z nich se řídí vlastními pravidly. Je tedy zapotřebí si říci nejprve něco o těchto disciplínách samostatně. A proto je práce členěna tak, že nejprve popisuje krizový management, poté dálkový průzkum a následující kapitoly se již zabývají součinností těchto dvou složek. V kapitole popisující krizový management se nachází úvod k problematice, popis krizového cyklu a prostorové rozšíření nebezpečných jevů. Další kapitola se zabývá dálkovým průzkumem. V této kapitole jsou popsány typy snímků, se kterými můžeme pracovat. Dále jsou zde uvedeny typy dat dálkového průzkumu podle místa a polohy daného senzoru. Tyto dvě kapitoly jsou pro tuto práci velmi důležité, neboť poskytují 10
úvod do této problematiky. V následujících kapitolách je již popsáno, jak spolu tyto dvě disciplíny spolupracují, resp. jak je dálkový průzkum využitelný a užitečný v krizovém managementu. Čtvrtá kapitola popisuje významné organizace zabývající se dálkovým průzkumem a krizovým managementem. Tato kapitola má za úkol stručně popsat vybrané organizace. V páté kapitole je popsáno využití jednotlivých typů snímků v každé fázi krizového cyklu. Tímto se práce posouvá ke konkrétním stručným ukázkám toho, jak je možné dálkový průzkum využít v krizovém managementu. Následující kapitola slouží jako praktická ukázka využitelnosti snímků z dálkového průzkumu při třech vybraných typech katastrof. Poslední kapitola popisuje možnost využití dat, získaných ze snímků z dálkového průzkumu v geografických informačních systémech. V součinnosti s krizovým managementem mohou tato analytická data vstupovat do modelů, či dochází k jejich analýze, podle které pak mohou vzniknout například mapy poškození dané oblasti. Tato kapitola slouží k pochopení skutečnosti, že snímky neslouží pouze k vizuálnímu zhodnocení situace, ale že snímek nese také jakousi přidanou hodnotu ve smyslu spektrálního, radiometrického, časového a prostorového rozlišení, kterého se dá vhodně využít právě v GIS. V příloze se poté nachází ukázky družicových systémů, jejich parametry, technické parametry senzorů, ukázky snímků a možnost jejich využití v krizovém managementu.
11
2 KRIZOVÝ MANAGEMENT Soubor událostí ukrytý pod názvem krizový management má za úkol chránit obyvatelstvo a majetek před rizikovými událostmi jakéhokoliv druhu. Jedná se o ochranu aktivní i pasivní. Podle Konečného (2011) první zásadní zmínky o krizovém managementu padly na konferenci o životním prostředí pořádané ve Stockholmu 5. – 16. června 1972, kde se již hovoří o finanční i technologické pomoci rozvojovým státům s cílem urychlení jejich rozvoje a následné lepší rezistenci vůči následkům katastrof. Dalším milníkem byla konference OSN o prostředí a rozvoji pořádaná v Rio de Janeiru 3. – 14. června 1992, kde se opět hovoří o mezinárodní pomoci postiženým státům a o okamžitém ohlášení přírodní katastrofy daným státem, v němž se vyskytla. Nejdůležitější konferencí byl světový summit o udržitelném rozvoji v Johannesburgu 26. srpna – 4. září 2002. Na tomto summitu mimo jiné vznikl Johannesburský implementační plán. V části X. tohoto plánu, který má název Prostředky implementačního plánu, se v paragrafu 132 hovoří o podpoře a rozvoji dálkového průzkumu Země a geografických informačních systémů za účelem sdílení dat z jednotlivých zdrojů mezi všemi státy. Nejvýznamnější dokumenty byly vydány na Světové konferenci OSN o redukci přírodních katastrof v Hyogo, která se konala na počátku roku 2005. Konference se konala dříve, než měla a to kvůli zemětřesení a následné katastrofální vlně tsunami, která zasáhla ostrovy v jihovýchodní Asii. Na této konferenci byl přijat tzv. Rámcový plán, který zahrnuje pět činností. V těchto činnostech se hovoří v podstatě o vylepšení a posílení jednotlivých dílčích úloh, kterými jsou monitorování rizik, včasné varování atp. Dále se mluví o redukci rizikových faktorů, využívání znalostí ze všech potřebných oborů, lepší připravenosti na katastrofy a především o tom, že by se řešení katastrof mělo stát národní prioritou. Podle mého názoru je tento Rámcový plán základním kamenem mezinárodního fungování krizového managementu, potažmo i dálkového průzkumu. V České republice byl vydán zákon č. 240/2000 Sb. o krizovém řízení dne 21. prosince 2010, který vešel v platnost 1. ledna 2011. Zákon obsahuje 15 stran a zabývá se především rozdělením činností mezi jednotlivé subjekty (od ministerstev po starosty obcí a obyvatele) a uděluje jim práva a povinnosti. HLAVA IV OBECNÁ USTANOVENÍ zákon 26a Zabezpečení závaznými geografickými podklady se zabývá využitím jednotných geografických podkladů. Především pak to, že jednotné geografické podklady musí splňovat základy interoperability všech zúčastněných složek v krizovém řízení, jak na úrovni národní, tak na úrovni nadnárodní. Poté řeší díla vhodná pro použití v krizovém managementu, kterými jsou státní mapová díla a další produkty, které zajišťují obranu státu (zákon č. 240/2000 Sb. [on-line]). V zákonu se přímo nehovoří o používání a využívání dat z dálkového průzkumu, ale pouze o využívání jednotných geografických podkladů. Za tyto podklady se dají také považovat snímky z dálkového průzkumu. Jak uvádí Khan [on-line], nejvíce používaným slovem v krizovém řízení je slovo disaster (katastrofa). Slovo je převzaté z francouzského slova „desastre“, které v překladu znamená zlá nebo pekelná hvězda. UNISDR (The United Nations Office for Disaster Risk Reduction) definovalo slovo disaster takto: ‘A serious disruption of the functioning of a community or a society causing widespread human, material, economic and environmental losses which exceed the ability of the affected community or society to cope using its own resources’ [cit. 2009 UNISDR Terminology on Disaster Risk Reduction, 9. s. (on-line)]. Volně přeloženo to znamená, vážné narušení fungování komunity nebo společnosti, způsobující rozsáhlé lidské, materiální, ekonomické a enviromentální ztráty, které přesahují schopnost postižené komunity nebo společnosti vyrovnat se s následky pomocí vlastních zdrojů. 12
Aby došlo ke vzniku katastrofy, musí dojít k propojení dvou složek. Těmi složkami jsou zranitelnost a hazard. Zranitelnost je složka skládající se ze tří skupin. Hlavní příčiny: limitovaný přístup ke zdrojům, nemocní a postižení, věk a pohlaví, chudoba, jiné. Proměnné důvody: nedostatek institucí, vzdělání, dovedností, populační exploze, urbanizace, nekontrolovatelný rozvoj, environmentální degradace. Nebezpečné podmínky: riskantní poloha, špatná statika budov, nízký finanční příjem obyvatel (Khan, 2008). Obecně lze říci, že čím je společnost vyspělejší, tím jsou větší lidské a finanční ztráty při vzniku katastrofy. Je velký rozdíl mezi tím, jestli dojde například k zemětřesení v neobydlené části nebo v centru Los Angeles. Naopak chudší části světa jsou více ohroženy, protože nemají finanční prostředky k tomu, aby se mohly účinně bránit proti katastrofám, ať už jde o preventivní část (lepší domy s betonovými základy, protipovodňové hráze atp.) nebo o fázi obnovy. Rozdíl lze ukázat na příkladu zemětřesení z 12. ledna 2010, které zasáhlo Haiti a Dominikánskou republiku. Zatímco bohatší a administrativně lépe vybavená Dominikánská republika se s následky zemětřesení vypořádala téměř vlastními silami, Haiti bojuje s následky zemětřesení dodnes a neobešla by se bez výrazné zahraniční pomoci. Je nutno podotknout, že Haiti bylo zasaženo mnohem silněji než Dominikánská republika. Druhou složkou je již zmiňovaný hazard. Pro lepší představivost si jednotlivé položky shrneme do tabulky. Tab. 1 Souhrn různých typů hazardů. [Upraveno podle Khan, H. Disaster management cycle – A theoretical approach, s. 45]. Typ
Hazardy 4. Sesuv půdy
1. Zemětřesení Geologický hazard
Vodní a klimatické hazardy
2. Tsunami
5. Roztržení přehrady
3. Vulkanická erupce 1. Tropická cyklóna
6. Důlní požáry 6. Průtrž mračen
2. Tornádo a hurikán
7. Sesuv půdy
3. Povodně
8. Teplé a studené proudy
4. Sucho
9. Sněhové laviny
5. Krupobití 1. Environmentální znečištění
10. Mořská eroze 5. Desertifikace
Environmentální biologické 2. Odlesňování hazardy 3. Lidské a zvířecí epidemie Chemické, průmyslové a nukleární hazardy
Další hazardy
6. Nakažení škůdcem 7. Otrava potravinami
4. Útoky škůdců 1. Chemické katastrofy
8. Zbraně hromadného ničení 3. Ropné skvrny/požáry
2. Průmyslové katastrofy 1. Lesní požár
4. Jaderné katastrofy 4. Zřícení budovy
2. Důlní povodně
5. Nehody způsobené elektrickým proudem
3. Lodní/dopravní/vlakové/ letecké nehody, venkovské/ městské požáry, bombové útoky
13
Tabulka obsahuje pět základních druhů hazardů a jejich výčet. Na světě lze vymezit místa, která jsou více ohrožena určitým druhem hazardu. V těchto lokalitách by měly být stavěny domy a úkryty, které vydrží daný typ hazardu, a tím by došlo k razantnímu úbytku počtu obětí a ke zredukování finančních ztrát. Ovšem katastrofy postihují převážně rozvojové země světa, kde není dostatek finančních prostředků na tato opatření. Tyto státy jsou tak odkázány na pomoc od bohatších zemí. S podobnou tabulkou také pracuje Guha – Sapir (2010) s tím rozdílem, že se zaměřuje jen na hazardy přírodního typu. Popisuje meteorologické, klimatologické, hydrologické, biologické a geofyzikální hazardy. Tato tabulka je přehlednější než dříve zmíněná, ale neobsahuje civilizační hazardy.
2. 1 Cyklus krizového řízení Cyklus krizového řízení je schéma, které zahrnuje všechny fáze před a po vzniku katastrofy a pomáhá předcházet, respektive účinně odstranit následky katastrof. Model, kterým se budeme zabývat, je evropského typu. V cyklu krizového řízení se nachází čtyři fáze: 1. prevence, 2. příprava, 3. odezva, 4. obnova. Mezi fázemi přípravy a odezvy se nachází krizová událost. V jednotlivých fázích také záleží na typu rizikové události. Pro jednotlivé události je různý průběh akcí v jednotlivých fázích. U některých typů katastrof nelze použít tento krizový cyklus.
Obr. 1 Cyklus krizového managementu.
1. Fáze prevence: tato fáze teoreticky zabírá největší část v celém cyklu. Prevence probíhá v podstatě neustále. Bez této fáze by nebylo možné se účinně chránit proti jakémukoli typu nebezpečí. Dochází k vylepšování mapových podkladů, informačních systémů, sběrných zařízení atd. Vytváří se různé obdoby evakuačních plánů pro různé typy nebezpečí. Do prevence lze také zahrnout stavby přehrad, protipovodňových hrází, odolných domů vůči zemětřesení, silnému větru
14
atd. Dále zde můžeme zařadit například také změny v územním plánování, které nedovolí stavbu domů na rizikových místech. 2. Fáze příprava: v této fázi je již jisté, že krizová událost nastane. National Academy of Sciences [on-line] uvádí, že v této fází dochází ke cvičení jednotlivých záchranných složek. Složky mohou provádět cvičení i společně. Dle mého názoru je na terénní cvičení v této fázi pozdě. Ovšem opět záleží na typu katastrofy. Dále se přizpůsobují evakuační plány, které vznikly v 1. fázi. Probíhá evakuace osob z oblastí, které budou pravděpodobně krizovou událostí zasaženy. Záchranné složky jsou v pohotovosti a vydávají kontinuální zprávy o průběhu krizové události. V této fázi se také zapojují masmedia, které informují širokou veřejnost. Nyní následuje samotný průběh katastrofy. Ta může trvat minuty, v případě bleskových katastrof jako jsou tornáda a konvektivní bouře, až po řádově dny, například vytrvalý déšť a následné záplavy. Již během krizové události probíhá příprava fáze 3. 3. Fáze odezva: v této fázi dochází ke snížení vlivů vyvolaných katastrofou. Hlavním úkolem je zajistit bezpečí obyvatel a majetku (National Academy of Sciences [on-line]). Dále probíhá evakuace lidí, kteří se neevakuovali již v druhé fázi a nachází se v postiženém území. Pokračuje činnost záchranných služeb. Opět záleží na typu mimořádné události. Například při povodních se fáze tři odehrává již při rizikové události, kdy tato událost trvá několik dní (záplavy 1997, 2002). 4. Fáze Obnova: tato fáze se zahajuje, jak nejrychleji je to možné. Má za úkol co nejrychleji odstranit následky katastrofy a umožnit lidem vrátit se do jejich domovů. Obnovit základní infrastrukturu (dodávky vody, elektrické energie a plynu). Synchronizovat všechny složky, podílející se na obnově postiženého území tak, aby došlo co nejrychleji k uvedení oblasti do téhož stavu, v jakém byla před vypuknutím katastrofy. Čím déle trvá fáze obnovy, tím větší jsou sociální a ekonomické důsledky. Pokud se lidé nemohou vrátit do svých domovů, má to nepříznivé účinky na jejich psychiku. Nehledě na to, že tito lidé v tuto dobu nejsou ekonomicky aktivní (jejich zaměstnání se nachází v místě katastrofy), takže vznikají finanční ztráty nejen z přímého, ale i z nepřímého působení katastrofy.
2. 1. 1 Včasné varování Speciálním úkolem, který není zahrnut ve výše uvedených fázích, je tzv. systém včasného varování. Tento systém se nachází v přípravné fázi těsně před vypuknutím rizikové události. Konečný (2011) uvádí, že v roce 2006 se konala III. Konference o včasném varování v Bonnu. Na této konferenci se hovořilo především o zlepšení systému včasného varování, ať už na pozici technické, vědecké nebo komunikační (myšleno jako komunikace s lidmi, ať už během katastrofy nebo v preventivní fázi). Po této konferenci vznikl Systém včasného varování (Detect, model, warn – in time – DEWS), který byl vytvořen pro monitorování tsunami v Indickém oceánu (DEWS [on-line]). Systém včasného varování má za úkol informovat obyvatelstvo o blížící se katastrofě. Kontrolní středisko detekuje vznik události či jev, který vyvolá krizovou událost. Centrála informuje pověřené osoby v daných regionech a ty následně vyhlásí poplach. Záleží opět na typu mimořádné události. Některé lze s předstihem předpovídat v řádech dnů, jiné v řádech hodin a některé se nedají předpovídat vůbec. Typickým příkladem rizika, které lze předpovídat v rámci dnů, jsou záplavy způsobené vytrvalým deštěm nebo tropické bouře, respektive hurikány. V rámci hodin lze předpovídat například vlny tsunami, krupobití atd. Nelze předpovídat zemětřesení, tornáda a podobné náhle se vyskytující jevy. Vědci sice odhalují skutečnosti, které by mohly pomoci předpovídat zemětřesení, ale v dnešní době to ještě není zcela použitelné. 15
2. 1. 2 Rychlé mapování Tento úkol spadá do začátku třetí fáze krizového cyklu, tedy do odezvy. V podstatě navazuje na včasné varování. Mezi těmito dvěma úkoly dochází k mimořádné události. Rychlé mapování má za úkol podat informace o rozsahu škod, které vznikly důsledkem katastrofy. Napomáhají k efektivnějšímu odstranění škod, řízení záchranných prací a podávají informace o současném stavu. Produkty z rychlého mapování lze rozdělit do tří kategorií podle toho, v jakém časovém horizontu musí být vydány. 1. Referenční mapy – měly by být vydány do 6 hodin po katastrofě. 2. Mapy vyhodnocující škody – tyto mapy by měly být dostupné do 24 hodin a musí být denně aktualizovány. 3. Situační mapy a předpovědi – měly by být dostupné několik dnů až týdnů po rizikové události. (Product data sheets per type of disaster [on-line]). Dále lze rychlé mapování dělit podle toho, v jakém prostoru je vytvářeno, tzn. 2D mapy nebo 3D mapy. Každý typ mapy poskytuje jinou informaci. 2. 1. 2. 1 2D mapy Jedná se o klasické mapy, které se vytvářejí pomocí družicových, leteckých nebo povrchových (in situ) snímků. Pokud riziková událost měla lokální charakter a byly způsobeny lokální škody, lze mapovat také v terénu. Pokud se ovšem jedná o rozsáhlejší katastrofy (Tsunami 2004, Katrina, rozsáhlé povodně, požáry atd.) je lepší mapovat pomocí dálkového průzkumu, protože to zabere méně času. Navíc v některých případech není možné se do postižené oblasti dostat. Mezi takové případy patří například lesní požáry, kde není příliš velká možnost dostat se do oblasti po zemi. Nebo v případě, že se z bezpečnostních důvodů nesmí vstoupit do postižené oblasti (výbuch v jaderné elektrárně Fukušima a následný radioaktivní spad). 2. 1. 2. 2 3D mapy Rapid 3D mapping umožňuje vytvářet velice rychle velmi kvalitní 3D mapy. Společnost SAAB, která se mimo jiné zabývá také 3D mapováním, pojmenovala tři fáze, které předchází 3D mapě. Jedná se o fáze: Fly, Generate a View. Ve fázi Fly jsou vyslána letadla, vrtulníky nebo UAV (Unmanned Aerial Vehicle) neboli dron. Ti zmapují danou oblast postiženou katastrofou. Letadlo dokáže za hodinu zmapovat 100 km2 plochy, přičemž jeden pixel má hranu 10 cm. Z toho vyplývá, že naskenovaná data mají velmi vysoké rozlišení. V druhé fázi Generate se automaticky generuje povrch terénu. Délka trvání tohoto kroku závisí na velikosti snímaného území. Vyhotovená georeferencovaná 3D mapa má přesnost cca 0,3 metry (Gisportal.cz [on-line]).
2. 2 Prostorové rozšíření krizových jevů Velice důležitou součástí krizového managementu je také znalost prostorového dopadu katastrofy. Krizové jevy mají dva aspekty, a to příčinné faktory a šíření následků. Díky tomu je možno roztřídit krizové jevy do 6 kategorií. Podle toho, jestli krizová událost vzniká na omezeném malém území nebo vzniká na rozsáhlejším území a jestli jsou dopady pouze lokálního nebo globálního charakteru.
16
Obr. 2 Typologie jednotlivých krizových událostí podle jejich šíření a příčinných faktorů. (Převzato od MULÍČKOVÁ, E., KUBÍČEK, P., KONEČNÝ, M. (2011)).
Oblast A – příčiny i následky jsou soustředěné do velmi malé oblasti. Nejtypičtějším rizikem je sesuv půdy, který obvykle zasáhne velmi malé místo, ale naopak jeho lidské následky se mohou šířit do velkých oblastí s dlouhodobým trváním. Oblast B – hromadná nehoda v mlze na silnici, kde příčinným faktorem jsou automobily a dočasným prvkem je mlha, která způsobí snížení viditelnosti, zapříčiní vážnou lokální situaci s možnými ztrátami na životech a následná uzavírka silnice může zapříčinit rozsáhlejší důsledky tohoto jevu. Oblast C – příkladem takového neštěstí může být havárie v Černobylské jaderné elektrárně na Ukrajině 26. dubna 1986. Příčinný faktor (výbuch v elektrárně) je lokální, ale šíření následků je velice rozsáhlé (radiační spad). Oblast D – povodně na východním pobřeží Anglie v roce 1953 byly způsobeny bouří v kombinaci s vysokými vlnami. Oba jevy byly mnohonásobné příčinné jevy, které měly velký rozsah, a zemřelo při nich 300 lidí. Oblast E – vlna tsunami v jihovýchodní Asii v prosinci 2004, která byla způsobena podmořským zemětřesením a zapříčinila mnoho úmrtí a velké materiální ztráty s mezinárodním rozšířením. Oblast F – typickým příkladem jsou krizové jevy z oblasti zdravotnictví. Na jedné straně mohou být velmi lokalizované, které se nešíří do větších vzdáleností (legionela). Na druhou stranu to mohou být jevy, které se mohou rozšířit mezi kontinenty (SARS), jak uvádí MacFarlane (2005).
17
3. DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ Dálkovým průzkumem Země (Remote sensing) se nazývá takový průzkum, ve kterém nedochází k fyzickému kontaktu se Zemí. Dálkový průzkum Země (DPZ) využívá mnoho vědeckých i nevědeckých disciplín. Snímky z dálkového průzkumu najdou uplatnění v různých oblastech lidské činnosti. Snímky lze dělit podle typu snímače na konvenční a nekonvenční metody. Konvenční metody vznikají centrální projekcí na citlivé fotografické vrstvy. Nekonvenční metody vznikají řádkováním (příčným nebo podélným) a obraz je přenášen na mikročipy. Dále se systémy dělí na aktivní a pasivní podle zdroje elektromagnetického záření. Aktivní jsou ty, u nichž je záření uměle vysíláno a měří se síla zpětného paprsku – radar. U pasivních je zdrojem záření buďto sluneční záření odražené od objektů (klasická fotografie) nebo vyzařování zdrojů samotných (teplota povrchu). Snímky se dále dělí z hlediska jejich spektrální informace (šířky a počtu spektrálních pásem), které závisí na typu skeneru. Snímky mohou být monospektrální nebo panchromatické (jedno pásmo pokrývá celé viditelné spektrum), multispektrální (několik pásem, mohou pokrývat elektromagnetické spektrum od viditelného až po termální oblast) a hyperspektrální (stovky tenkých pásem, spektrální rozsah většinou podobný jako u multispektrálních snímků) (Dobrovolný, 1998). Zhang a Kerle (2008) dodávají, že existují ještě superspektrální snímky (desítky tenkých pásem, spektrální rozsah většinou podobný jako u multispektrálních snímků). Nejpoužívanějším a nejčastějším typem skeneru jsou multispektrální skenery. Je nutno doplnit, že data z dálkového průzkumu jsou v rastrové (bodové) podobě. Pro účely této práce je potřeba shrnout informace o základních oblastech elektromagnetického spektra (Dobrovolný, 1998). Ultrafialové záření (0,1 – 0,4 μm) – tato oblast je v dálkovém průzkumu málo využívána. Většinu záření pohltí atmosféra. Využívá se pro monitorování ozonové vrstvy. Používají se také UV lasery, slouží například ke sledování ropných skvrn. Viditelné záření (0,4 – 0,7 μm) – tuto oblast můžeme dále rozdělit na elementární složky viditelného světla a to modrou, zelenou a červenou. Toto záření neprochází žádným typem oblačnosti (vysoká, střední, nízká, kupovitá) a nelze s ním pracovat ani v noci. Kvalita snímků je velmi závislá na čistotě atmosféry. Výhoda těchto vlnových délek spočívá v tom, že záření může procházet pod vodní hladinu, až do hloubky 30 metrů a lze s jeho pomocí zkoumat dno. Nejlepší propustnost pod vodní hladinu má modrá část spektra. Blízké infračervené záření (0,7 – 1,4 μm) – pomocí této oblasti se zkoumá především lesní a zemědělská vegetace, jak z hlediska podílu vody, tak z hlediska zdravotního stavu. Snímky mají dobrý kontrast a je možné je použít pro tvorbu topografie. Voda se chová téměř jako absolutně černé těleso. Střední infračervené záření (1,4 – 3 μm) – slouží k rozpoznávání druhů vegetace, minerálů, ledu, sněhu a druhů oblačnosti. Díky rozpoznávání druhů oblačnosti je možné vypozorovat konvektivní oblačnost a tím pádem předpovídat extrémní úhrny srážek. Tepelné (termální) infračervené záření (3 μm – 1 mm) – v této oblasti se zjišťuje radiační teplota těles. Při menších vlnových délkách pouze v noci, při vyšších i ve dne. Je potřeba znát emisivitu těles. V této spektrální oblasti lze detekovat lesní požáry, používá se také pro hledání ztracených osob, kdy je senzor (termovize) umístěn většinou na vrtulníku a ten kontroluje zájmové území. 18
Mikrovlnné záření (1mm – 1m) – toto záření není ovlivňováno oblačností. Je sice výrazně oslabováno s rostoucí intenzitou deště, ale tohoto jevu se využívá při detekci srážek. Nejvíce jsou používány aktivní systémy – radary. Toto spektrum se využívá pro mapování terénu, které je většinu času pokryto oblačností (Amazonský prales). Pomocí radaru se také může vytvářet digitální model terénu. V krizovém managementu se tohoto spektra využívá většinou při krizových událostech spojených s povodněmi nebo zemětřesením.
3. 1. Družicové snímky Tyto snímky jsou pořízeny skenery, které jsou umístěny na družicích. Jak uvádí Český kosmický portál [on-line], první družicí ve vesmíru byla družice Sputnik, která byla vypuštěna 4. 10. 1957. O dva měsíce později přišel americký neúspěch v podobě družice Vanguard. Česká astronomická společnost [on-line] informuje, že první meteorologickou družicí byla sonda TIROS-1, která byla vypuštěna 1. dubna 1960. Do současnosti bylo vypuštěno několik stovek různých satelitů s různými účely. V dnešní době je k dispozici mnoho družic a výkonných skenerů, které umožňují z vesmíru pozorovat vývoj, průběh a následky katastrof. Družice můžeme dělit na tři kategorie z hlediska jejich oběžné dráhy okolo Země. Jsou to družice s geostacionární, subpolární a šikmou dráhou letu. Šikmá oběžná dráha zde nebude popsána, jelikož se na ní nenachází žádné družice, pouze zde létají raketoplány, které ovšem mohou nést skener a tak pro korektnost musí být uvedena.
3. 1. 1. Geostacionární družice Zhang a Kerle (2008) popisují, že oběžná dráha těchto družic je ve výšce cca 36 000 km nad Zemí, přesněji nad rovníkem. Tyto družice jsou „zaparkovány“ vůči Zemi stále na jednom místě. Přesněji, tyto družice se pohybují od západu k východu stejnou úhlovou rychlostí jako má Země. Tudíž se celý systém vůči sobě nepohybuje. Tyto družice poskytují téměř kontinuální informace, především o meteorologické situaci. Snímání u nejpoužívanějších družic MSG (Meteosat Second Generation) probíhá každých 15 minut (MSG, EUMETSAT [on-line]). Na pokrytí celé Země stačí tři takové družice vhodně rozmístěné nad rovníkem. Družice nepokrývají oblast okolo pólů. Tyto snímky mají poměrně špatné prostorové rozlišení, tudíž slouží spíše ke globálním účelům, ke kterým patří pozorování globální meteorologické situace. Lze je použít i ve větších měřítcích, ale spíše jen orientačně. Snímky například z MSG mohou být použity v přípravné fázi. Mohou také zkoumat krizovou událost většího rozsahu.
3. 1. 2. Družice se subpolární dráhou letu Družice se pohybují ve výškách okolo 450 – 850 km ze severu na jih. Podle Dobrovolného (1998) dráhy družic svírají s rovinou rovníku úhel 80 – 100 stupňů (inklinační úhel). Jeden oběh kolem Země zabere družici cca 2 hodiny. Za den oběhne okolo Země 12 až 15 krát. Většina družic se subpolární drahou je také tzv. heliosynchronní. To znamená, že stejné místo na Zemi snímají ve stejný místní čas. Družice mají také velký rozptyl prostorového rozlišení. Od 1 kilometru (NOAA) po desítky centimetrů (GeoEye-2). Časové rozlišení jednotlivých družic je také velmi proměnlivé. Zhang a Kerle (2008) uvádí, že se jedná řádově o dny, až o desítky dnů. Snímky z těchto družic disponují mnohem lepším prostorovým rozlišením, než snímky z družic geostacionárních. Právě data z těchto družic se nejvíce využívají v krizovém managementu. Nevýhodou těchto dat je jejich horší časové rozlišení. Záleží na místě skenovaného území a na technických parametrech družice.
19
Tab. 2 Vybrané družice, jejichž snímky mohou být použity v krizovém managementu. Družice
Dráha letu
Senzory
Aqua
subpolární
MODIS, CERES
Cosmo-SkyMed
subpolární
SAR-2000
EO
subpolární
ALI, HYPERION
EROS
subpolární
EROS B
Formosat
subpolární
MS, PAN
GeoEye
subpolární
MS, PAN
GOES
geostacionární
Imager, Sounder, SEM
Ikonos
subpolární
MS, PAN
IRS
subpolární
AWiFS, LISS-III, IV, PAN, WiFS
Jason
subpolární
Radar Altimeter, JMR
Landsat
subpolární
TM, +ETM
METOP
subpolární
AVHRR
MSG
geostacionární
SEVIRI, GERB
NOAA
subpolární
AVHRR
QuickBird
subpolární
MS, PAN
RADARSAT
subpolární
SAR
RapidEye
subpolární
MS
SPOT
subpolární
HRG_MS, HRG_PAN, HRS, VEGETATION 2
Terra
subpolární
MODIS, ASTER
TerraSAR-X
subpolární
SAR
Tsinghua
subpolární
MEIS
WorldView subpolární MS, PAN pozn.: MODIS – The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer; CERES – Clouds and the Earth’s Radiant Energy System; SAR – Synthetic Aperture Radar; ALI - Advanced Land Imager; EROS-B – Earth Resources Observation System; MS – Multispectral Sensor; PAN – Panchromatic sensor; SEM – Space Enviroment Monitor; AWiFS – Advanced Wide-Field Sensor; LISS – Linear Imaging Self-Scannig Sensor; WiFS - Wide-Field Sensor; JMR – Jason’s Microwave Radiometer; TM – Thematic Mapper; +ETM – Enhanced Thematic Mapper; AVHRR – Advanced Very High Resolution Radiometer; SEVIRI – Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager; GERB – Geostationery Earth Radiation Budget; HRG – High Resolution Geometric; ASTER – Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer; MEIS – Imaging multi-spectral radiometers;
V tabulce 2 jsou vypsány družice, jejich dráhy letu a senzory (družice nesou více senzorů, které zabezpečují komunikaci, správnou polohu atd. Vypsány jsou pouze ty, které snímají zemský povrch). Snímky z těchto družic lze využít v krizovém managementu. Jedná se pouze o výběr družicových dat. Existuje mnohem širší paleta družic. Tato oblast je v neustálém vývoji. Každoročně jsou vypouštěny nové družice s lepšími skenery, které mají lepší vlastnosti, především pak prostorové rozlišení. Nejlepší rozlišení z výše uvedených družic má družice GeoEye-2, která má prostorové rozlišení 0,34 metrů u panchromatického spektra. Mezi významné meteorologické družice patří především NOAA, MSG, GOES. Mezi nejuniverzálnější družice pro výzkum Země lze zařadit Landsat a družice Aqua a Terra, které nesou senzor MODIS. Jednotliví národní nebo soukromí provozovatelé družic se seskupují a vytváří konstelace družic. Jednou z důležitých konstelací pro krizový management je Disaster Monitoring Constellation. 20
Skládá se z pěti satelitů. Do tohoto projektu je zapojena Nigérie, Spojené království, Španělsko a Čína (DMC [on-line]). V Asii vznikla iniciativa Sentinel Asia. Sdružuje 74 organizací z 25 asijských zemí a 14 mezinárodních organizací. Iniciativa vznikla za účelem monitorování přírodních katastrof pomocí dálkového průzkumu. Asie je místo s největším výskytem přírodních katastrof na světě. Tato iniciativa se snaží snížit dopady těchto katastrof, především monitorováním nebezpečných jevů, včasným varováním a rychlým zmapováním situace po katastrofě (Sentinel Asia [on-line]). Významnou soukromou firmou, poskytující družicová data, je DigitalGlobe. Nedávno se k ní připojila firma GeoEye. Tato společnost poskytuje snímky s nejlepším prostorovým rozlišením. Vlastní tyto družice: Ikonos, QuickBird, WorldView, GeoEye (DigitalGlobe [on-line]). Souhrn nejdůležitějších organizací zabývajících se dálkovým průzkumem a krizovým managementem se nachází v kapitole 4.
3. 2. Letecké snímky Snímky tohoto druhu jsou vytvářeny pomocí skenerů (kamer) umístěných na zařízeních, které mohou létat. Kerle et al. (2008) dělí tato zařízení na pět kategorií. Do první kategorie spadají balóny, draci a vzducholodě. Tato zařízení se používala již v minulosti a používají se ve vylepšeném formátu dodnes. Jsou cenově dostupná. Balóny se používají při klidném počasí, draci naopak při větrném. Vzducholodě kdykoli, protože jako jediné jsou ovladatelné. Druhou kategorii představuje dálkově ovládaný model letadla. Modely mohou nést větší zátěž a tudíž lepší skenovací zařízení, než zařízení v první kategorii. Jsou ale schopny nasnímat pouze malé území a jsou plně závislé na operátorovi. Do třetí kategorie se řadí ultralehká letadla a motorové padáky. Tato zařízení mohou mapovat rozsáhlejší území. Jejich provoz je velmi levný. Hlavní nevýhoda spočívá v tom, že se jedná o pilotované stroje a v některých zemích spadají pod letecký zákon. To znamená, že pro svůj provoz potřebuje povolení. Čtvrtou kategorii představují letadla a vrtulníky. Patří mezi nejčastěji používané zařízení pro letecké snímkování. Mohou nést velké množství přístrojů a letadlo má velký rozsah leteckých výšek. Nevýhodou letadla je nutnost vzletů a přistání. Naopak helikoptéra se může „zastavit“ nad danou oblastí. Do páté kategorie spadají bezpilotní letouny (Unmanned Aerial Vehicles) neboli drony. Rozlišují se malá zařízení, která mohou být okamžitě připravena mapovat zájmové území z malých výšek a tzv. HALE UAVs (High Altitude Long Endurance). HALE UAVs jsou plně autonomní, létají ve výškách okolo 12 – 30 km. Jelikož jsou tato zařízení poháněna solární energií, mohou zůstat v provozu po dlouhou dobu a mapovat zájmové území. Letecké snímky mohou být k dispozici v mnohem kratším časovém intervalu než snímky družicové. Také mají většinou lepší prostorové rozlišení. Na druhou stranu nejsou schopny pokrýt velké území za krátký časový interval. Důležitou leteckou metodou je laserové skenování. Kerle et al. (2008) uvádí, že toto skenování je prováděno pomocí LiDARu (Light Detection and Ranging). LiDAR vysílá laserové paprsky, které se odráží od objektů a vrací se k senzoru. Výsledkem je mračno bodů, které se poté upraví v GIS a vzniknou 3D modely. Výsledkem může být například digitální výškový model. Dalším filtrováním a úpravami lze z těchto dat získat digitální model terénu. Výškový model zachycuje zemský povrch včetně všech fyzických prvků 21
nad ním, například stromy, budovy, elektrické vedení atd. Naopak digitální model terénu zobrazuje pouze samotný zemský povrch.
3. 2. 1. Šikmé snímky Při pořizování šikmých snímků se využívá stejných nosičů jako v případě leteckých snímků. Skenovací zařízení se při pořizování klasických leteckých snímků nachází kolmo k zemi. U šikmých snímků toto zařízení svírá s povrchem země úhel menší než 90°. Podle velikosti tohoto úhlu a výšky nosiče se rozlišují dva typy šikmých snímků. První je tzv. vysoký úhel a druhý je nízký úhel. U vysokého úhlu je vidět horizont, u nízkého úhlu nikoli (Kerle et al., 2008). Tudíž se dá říci, že vysoký úhel poskytuje širší pohled na danou oblast. Pomocí této metody snímkování vznikají velice neobvyklé snímky, které nesou jinou informaci, než klasické letecké snímky. Tato metoda může být velice užitečná v krizovém managementu (ve fázi odezvy), především pak při mapování v zastavěné oblasti. Při použití klasické metody lze pozorovat pouze půdorysy poškozených budov. Na snímcích se objevují pouze střechy, ale tato informace nevypoví vše o stavu budovy. Oproti tomu šikmé snímky se pořizují z nižších výšek (ale nemusí), než klasické letecké snímky. Ale hlavní předností šikmých snímků je možnost dívat se na objekty z úhlu. Například u budov lze zjistit celkový vnější stav. Což může být velice přínosné v době, kdy se po zemi na toto místo nelze dostat. Šikmé snímky mají zkreslenou geometrii, ale lze je georeferencovat. Historicky první šikmé snímky byly pořízeny téměř ve stejnou dobu jako vertikální snímky, tedy někdy v druhé polovině 19. století. Ovšem toto byly pouze experimenty. První firmou, která začala v moderní historii vytvářet šikmé snímky, je americká Pictometry. Tato firma má patentovanou technologii pěti digitálních kamer umístěných do formace maltézského kříže. Čtyři kamery jsou umístěny ve směru hlavních světových stran a pátá směřuje vertikálně k zemi (Karbo [on-line]). V České republice se šikmým snímkováním zabývá firma Geodis. Technologie nese název PixoView. Tato technologie využívá stejného principu pěti kamer jako firma Pictometry. Snímání probíhá následovně. Dráha letadla s nosičem musí být přesně naplánována. Každý objekt musí být zachycen ze 4 směrů. Snímkování může probíhat již od výšky 300 metrů, v této výšce je prostorové rozlišení 5 cm. Většinou se mapuje od 600 metrů výše. Rozlišení snímku poté závisí na letové výšce a na vlastnostech snímacího zařízení. Většinou se pohybuje okolo 10 - 20 cm. Na těchto snímcích lze měřit nejen délky a plochy, ale také výšky jednotlivých objektů (Pixoview, Geodis [on-line]).
3. 3. Radary Radary představují speciální druh senzoru dálkového průzkumu. Jsou to aktivní senzory, vysílají mikrovlnné záření. Mohou být umístěny na zemském povrchu a poté jsou to meteorologické radary (mohou to být například i vojenské, ale pro účely této práce postačí zmínit meteorologické) nebo mohou být umístěny ve vzduchu (na letadlech nebo družicích). Poté tyto radary většinou slouží k vytváření digitálního modelu terénu, dále k mapování rozsahu záplav a oblastí, nad kterými se nachází oblačnost a podobně. CZRAD [on-line] popisuje, že meteorologické radary umí odhadnout intenzitu srážek až do vzdálenosti 150 km. Výraznou kupovitou oblačnost jsou schopny detekovat až do vzdálenosti 250 km od radaru. Princip je založen na vyslání paprsku z antény radaru a následném odražení od překážky. Síla vráceného signálu a čas od vyslání vlny slouží k určení intenzity srážek a jejich polohy. V České republice se nachází dva meteorologické radary, které pokrývají naše území. Mírné nepřesnosti v odhadu srážek, z důvodu vzdálenosti, se vyskytují 22
na severovýchodních příhraničních pohořích. Meteorologové mají k dispozici aktuální informace ohledně srážkové činnosti každých 5 minut. Tyto dva radary tvoří síť tzv. CZRAD. Jeden radar je umístěn na Skalkách u Protivanova a druhý je na vrcholu Praha v Brdech. Jak již bylo zmíněno výše, radary k jiným než meteorologickým účelům, mohou být umístěny na družicích nebo letadlech. Nesnímají zemský povrch vertikálně, jako ostatní skenery, ale pod určitým úhlem. To způsobuje, že geometrie radarového snímku je jiná, než u klasických vertikálních snímků. Využívá se SLAR (Side Looking Airborne RADAR) a SAR (Synthetic aperture radar). SLAR bývá umístěn na letadlech nebo raketoplánech a je jednodušší. Naopak SAR je umístěn na družicích a poskytuje snímky s velmi dobrým prostorovým rozlišením, protože dokáže uměle „prodloužit“ délku antény. Fyzicky zůstává anténa stejně dlouhá, avšak při takovém zpracování se využívá délky dráhy nosiče od místa, kde byl radarový paprsek vyslán a kde byl přijat zpět. O tuto dráhu se anténa imaginárně prodlouží. Tím se docílí mnohem přesnějšího měření a lepšího prostorového rozlišení (Kerle et al., 2008). Příkladem využití radarových dat je tzv. radarová interferometrie (InSAR). Tato metoda zpracovává páry radarových snímků daného území. Pracuje na principu rozdílu fází těchto snímků. Pokud je snímáno stejné území z různých míst, využívá se metoda interferometrie k určení digitálního modelu terénu. Pokud je mezi snímky větší časový odstup lze metodou interferometrie vytvořit model deformací povrchu Země (Radarová interferometrie [on-line]). Dobrovolný (1998) uvádí, že na snímcích pořízených radarem může docházet mimo jiné k pozičním chybám. Tyto chyby se dělí do tří kategorií. Dochází ke zhuštění signálu, zpětnému překryvu a radarovému stínu. Všechny tyto chyby jsou způsobeny bočním snímkováním.
23
4 PROGRAMY A ORGANIZACE ZABÝVAJÍCÍ PRŮZKUMEM A KRIZOVÝM MANAGEMENTEM
SE
DÁLKOVÝM
Celosvětově existuje množství organizací a podpůrných programů, které se zabývají krizovým managementem a dálkovým průzkumem Země. Mnohé z těchto organizací jsou členy GEO (Group on Earth Observations). Tato organizace se mimo jiné také zabývá krizovým managementem. Níže se nachází výčet těch nejdůležitějších organizací a programů, které jsou spojeny s dálkovým průzkumem a krizovým managementem.
4. 1 GMES Globální monitorování prostředí a bezpečnosti (Global Monitoring for Enviroment and Security) je evropský program, který má za úkol monitorovat a shromažďovat data z dálkového průzkumu Země a data z pozemních (in situ) monitorování. Následně jsou data zpracována a poskytnuta koncovému uživateli. GMES neslouží pouze pro účely krizového řízení, ale také ke zkvalitnění života obyvatel a vylepšení životního prostředí. Hraje také roli v politických a investičních rozhodnutích. Jeho služby jsou rozděleny do dvou kategorií a to na základní (core services) a vedlejší (downstream services). Základní servis je poskytován pro oblasti bezpečnosti, ohrožení, atmosféru, moře a pevniny. Vedlejší servis je zaměřen na čistotu ovzduší, zemědělství atd. Nyní se GMES nachází v iniciační fázi (2011 – 2013). V roce 2013 by měly být vypuštěny družice Sentinel. V roce 2014 by měl systém vstoupit do operační fáze. Jakmile se dostane GMES do této fáze, bude důležitým evropským příspěvkem do GEOSS (Global Earth Observation System of Systems), který byl vytvořen v rámci skupiny GEO (Group on Earth Observation), která byla založena ve Washingtonu v roce 2003 (GEOSS/GMES v České republice, [on-line]).
Obr. 3 Architektura a princip funkčnosti systému GMES. (Převzato z: Struktura GMES [online]).
24
4. 1. 1 GIO-EMS Služba Krizového Řízení (Emergency Management Service) je služba patřící pod GMES. V plném provozu je od 1. dubna 2012. Poskytuje mapové služby, nejen při různých druzích katastrof, ale také při humanitárních krizích. Zdarma poskytuje mapy záchranným složkám na všech úrovních. Služba funguje ve dvou režimech, a sice The rush mode a The non-rush mode (GMES Emergency management service [on-line]). Na The Rush mode pracuje přes 50 lidí. Tato služba může být spuštěna kdykoli, když je potřeba zmapovat určité území postižené katastrofou, humanitární krizí atp. Nabízí se zde tři kategorie produktů. A sice referenční mapy, rozsahové mapy a mapy poškození. Referenční mapy poskytují informace o území. Rozsahové mapy ukazují rozšíření katastrofy. Mapy poškození poskytují informace o míře poškození v jednotlivých částech zasažené oblasti. The non-rush mode vytváří mapy pro všechny fáze krizového cyklu. Můžeme je dělit opět na tři kategorie: referenční mapy, mapy území před katastrofou a mapy území po katastrofě. Referenční mapy poskytují aktuální informace o dané oblasti za účelem snižování rizika katastrof. Mapy území před katastrofou pomáhají při plánování. Mapy území po katastrofě slouží k plánování obnovy postiženého místa. EMS využívá pro mapování snímky z dálkového průzkumu Země doplněné o pozemní snímky. V případě potřeby se využívají volně přístupná data. Od začátku dubna měl EMS téměř 20 spuštění v rush mode. Jednalo se například o požáry v Maďarsku, Španělsku, Portugalsku, Rumunsku a Itálii, povodně ve Švédsku, Kamerunu, Nigérii a na Filipínách, zemětřesení v Itálii a v Bulharsku, humanitární krizi v Myanmaru (Barma), občanskou válku v Sýrii atp. (Copernicus [on-line]). V kapitole 6. 4 jsou zobrazeny praktické ukázky.
4. 2 Gi4DM Geoinformace pro Krizový Management (Geo-information for Disaster Management) je konference, která se koná jednou ročně. Je zaměřena na použití a aplikaci geoinformatiky v krizovém managementu. Konference slouží k setkávání odborníků z oblasti geoinformatiky a krizového řízení. Předávají se zde zkušenosti, poznatky a demonstrují se nové technologie. Konference Gi4DM jsou organizovány ve spolupráci s Global Spatial Data Infrastructure (GSDI), International Association of Geodesy (IAG), International Cartographic Association (ICA), International Federation of Surveyors (FIG), International Hydrographic Organization (IHO), International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), International Steering Committee for Global Mapping (ISCGM), Open Geospatial Consortium (OGC), United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOOSA), Information Systems for Crisis Response and Management (ISCRAM). Výsledky vědeckých činností jsou publikovány knižně (Gi4DM [on-line]).
4. 3 ISPRS Mezinárodní Společnost pro Fotogrammetrii a Dálkový Průzkum (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing). Tato nevládní organizace se zaměřuje na mezinárodní spolupráci a rozvoj v oblasti fotogrammetrie a dálkového průzkumu. Sdružuje 194 národních a profesních organizací. Vědci ve společnosti se mimo jiné zabývají také vztahem dálkového průzkumu a krizového řízení. Závěry výzkumů jsou publikovány, mimo jiné, také v knihách. Jednou ze stěžejních publikací, zabývající se dálkovým průzkumem a krizovým managementem, je
25
Geospatial information technology for emergency response. Tato kniha se zabývá především sběrem a aplikací dat z dálkového průzkumu země ve fázi odezvy (ISPRS [on-line]).
4. 4 ISDR Mezinárodní Strategie pro Redukci Katastrof (International Strategy for Disaster Reduction) je úřad spadající pod Organizaci Spojených Národů. Úřad byl založen v prosinci 1999. Navazuje na předchozí aktivitu tzv. Mezinárodní desetiletí snižování účinku přírodních katastrof (IDNDR), které fungovalo v letech 1990 – 1999 a bylo ustanoveno na Valném shromáždění OSN v roce 1987. Organizace je dnes řízena paní Margaret Wahlström, jak píše Konečný (2011). ISDR dodržuje principy tzv. Jokohamské strategie pro bezpečnější svět, ustanovené na konferenci v Jokohamě 1994. Nyní se řídí také podle Rámcového plánu aktivit, který byl ustanoven v Hyogu 2005. Podle UNISDR [on-line] ISDR má následující cíle: Zvýšit povědomí lidí o přírodních, technologických a environmentálních hazardech. Angažovat se pomocí veřejné správy, aby se mohla snížit rizika působící na lidi, jejich domovy, sociální a ekonomickou infrastrukturu. Zapojit veřejnost na všech úrovních implementace, vytvořit komunity odolné vůči katastrofám prostřednictvím vylepšení vztahů a rozšířit sítě, které vedou k redukování katastrof na všech úrovních. Redukovat sociální a ekonomické ztráty způsobené katastrofou. Pokud by se povedlo implementovat tyto cíle do běžného života, výrazně by to snížilo lidské a ekonomické ztráty při katastrofách. Pravdou je, že v dnešní době je velice složité zaujmout lidi, aby se zajímali o takové skutečnosti.
4. 5 The International Charter - Space and Major Disaster Mezinárodní Charta – Vesmír a Závažné Katastrofy je uskupení, které vzniklo za účelem vytvoření spolupráce mezi vesmírnými agenturami a vesmírnými systémy, aby byly nápomocny při krizových situacích. Účelem organizace je především poskytovat data z dálkového průzkumu oblastem, které jsou postiženy katastrofou. Proto se organizace zavazuje, že bude poskytovat aktuální údaje o družicích a jejich vlastnostech. Dále bude aktualizovat údaje o misích a operacích, které byly provedeny v rámci tohoto uskupení, a bude používat nejnovější schválené technologie. V režii této organizace se také identifikují krizové situace a vznikají krizové scénáře. Asistuje při kompletizaci dat nutných ke krizovému plánování. Zakládajícími členy The International Charter - Space and Major Disaster jsou ESA (European Space Agency) a CNES (French Space Agency). Dalšími členy jsou CSA (Canadian Space Agency), NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), ISRO (Indian Space Agency), CONAE (Argentine National Commission on Space Activities), USGS (United States Geological Survey), JAXA (Japanese Aerospace Exploration Agency), BNSC (British National Space Centre), CNSA (China National Space Administration), DLR (German Aerospace Center), KARI (Korea Aerospace Research Institute), INPE (National Institute for Space Research – Brazilian Institute), EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) (International Charter Space and Major Disaster [on-line]). Tato organizace má velkou výhodu v tom, že sdružuje nejvýznamnější národní vesmírné organizace. Tato výhoda spočívá v dostupnosti družicových 26
a jiných systémů, kterými lze pozorovat jakýkoli typ katastrofy. Pomocí organizace je také zajištěna okamžitá kooperace snímků z různých družic.
4. 6 UN-SPIDER Družicové informace pro krizový management a mimořádné události (United Nations Platform for Space-based information for Disaster Management and Emergency Response) je program spadající pod Organizaci spojených národů. Přesněji pod úřad zabývající se vesmírnými záležitostmi (Office for Outer Space Affairs). Platforma byla založena 16. prosince 2006. Hlavním úkolem je zajistit, aby všechny země a organizace využívaly data z dálkového průzkumu ve všech fázích krizového cyklu. UN-SPIDER je také prvním programem, který se zaměřil na potřebu zajistit dostupnost a používání těchto dat ve všech fázích, včetně přípravné fáze a včasného varování, protože tím lze snížit ztráty na životech a majetku. UN-SPIDER je mostem spojujícím odborníky zabývající se dálkovým průzkumem a krizovým managementem (UN-SPIDER [on-line]).
27
5 DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ V JEDNOTLIVÝCH FÁZÍCH KRIZOVÉHO CYKLU 5. 1 Fáze prevence Preventivní fáze zahrnuje širokou oblast činností. Proto lze využít téměř všech snímků pořízených dálkovým průzkumem. Velká část obyvatelstva planety žije v místech, kde hrozí výskyt určitých rizikových událostí. Proto je nutné tato rizika zjistit, monitorovat, předcházet jim nebo alespoň zmírnit jejich potenciální následky. Velmi důležité je mít a poskytovat velkou databází dat z dálkového průzkumu. V případě hrozící katastrofy budou tato data jistě využita. V tabulce 3 je výběr činností, které se provádí v preventivní fázi. Dále jsou uvedena požadovaná data, nutná k hodnocení rizik a zdroje dat, ze kterých se tyto informace získávají. Následuje stručné shrnutí užití. V České republice je nejčastější přírodní katastrofou povodeň. Proto je v našich končinách důležité provádět preventivní opatření hlavně v této oblasti. Pro tvorbu povodňových modelů je potřeba mít k dispozici digitální model terénu. S tímto modelem lze po dalších úpravách na řece modelovat průtoky a tím pádem zjistit potencionální výšku hladiny. Poté se na mapách hodnotí místa s velkým rizikem zaplavení a navrhují se opatření. Může dojít ke změně územního plánu nebo se plánují stavby buďto přehrad nebo tzv. suchých poldrů, do kterých se v případě záplav voda rozlije. Dalším případem může být využití několikaleté časové řady snímků. Nirupama a Simonovic (2007) popisují, jak v kanadském městě City of London využívají 25 – letou řadu družicových snímků. Z těchto snímků zjišťují, jak roste zastavěná část města. Pokud ve městě přibývá zastavěných oblastí, logicky musí ubývat zeleně. To způsobuje obrovské problémy se vsakováním vody. Voda se nevsakuje do půdy, ale odtéká po povrchu. Tím pádem stačí mnohem menší úhrn srážek, aby způsobily stejně silnou povodeň, jako před 25 lety. Fadaie (2001) zahrnul do fáze prevence tyto činnosti týkající se hazardu: analýza hazardu, redukce hazardu. Samotná fáze končí snížením rizika hazardu. Tab. 3 Vybrané činnosti a s nimi související data z dálkového průzkumu, která se používají v preventivní fázi krizového cyklu. (Upraveno podle Joyce et al., 2009). Typ informace Požadovaná data Zdroj dat (příklad) Užití Povodňové mapování
Digitální model terénu, snímky z optické části spektra
Digitální model terénu, snímky Určení toku lávových z optické části spektra s vysokým a laharových proudů rozlišením
LiDAR, RADARSAT, WorldView, Ikonos
Slouží například k detekci rizikových záplavových oblastí
TerraSAR-X, RADARSAT, LiDAR, GeoEye, WorldView
Určení umístění bezpečnostních krytů, informace pro veřejnost
Změny vegetace
Časová řada snímků z optické části spektra
SPOT, Landsat, Terra
Slouží k určování suchých zón (nebezpečí požárů)
Lokace potencionálních a aktuálně nestabilních svahů
InSAR, digitální model terénu, stereosnímky z optické části spektra
LiDAR, RADARSAT, GeoEye, WorldView
Mapování nebezpečí pro plánování infrastruktury
Základní topografické údaje
Snímky z optické části spektra se středním až vysokým rozlišením
Letecké snímky, QuickBird, Ikonos
Modelování hazardů
28
5. 2 Fáze příprava Ve fázi přípravy je téměř jisté, že se riziková událost vyskytne a je potřeba ji, pokud je to možné, monitorovat. Podle toho lze organizovat práci záchranných složek a všemožnými prostředky se snažit co nejvíce snížit dopady katastrofy. V této fázi se hodně využívá modelování. To poskytuje dopředu informace o možném průběhu katastrofy. Na „konec“ této fáze lze umístit činnost, tzv. včasné varování. Existuje mnoho rizik, jejichž „příchod“ se nedá monitorovat pomocí dálkového průzkumu. Naopak mezi nebezpečné jevy, které se dají většinou velmi dobře pozorovat, patří meteorologická a klimatologická rizika. V takových případech se pro pozorování situace využívají meteorologické a jiné družice (NOAA, MSG, Metop atd.). Dalším, velmi důležitým zařízením pro monitorování meteorologických jevů, je meteorologický radar. Pohyb bouří, hurikánů atd. lze, díky velmi častému radarovému snímání, pozorovat v reálném čase. Mezi velmi diskutované a pro širokou veřejnost známé, je včasné varování proti tsunami. Tato problematika se řeší především pozemními přístroji. Ale dálkový průzkum může pomocí sonaru a hloubkového laseru zjišťovat například podvodní sesuvy. Když je sesuv dostatečně velký, lze předpokládat, že vytvoří vlnu tsunami. Joyce et al. (2009) uvádí, že je také velmi důležitá edukace obyvatelstva a záchranných týmů. K tomu napomáhají mapy, jejichž podklad tvoří snímky s vysokým nebo velmi vysokým rozlišením, na kterých se nacvičuje modelová riziková událost. Podle Galley et al. (2004) v roce 1953 laharový proud z vulkánu Mt. Ruapehu zničil Tangiwaiský železniční most a následkem vykolejení vlaku zahynulo 151 lidí. Při dalších erupcích v letech 1995 a 1996 byly pomocí snímků s vysokým rozlišením namodelovány možné cesty a rychlost laharových proudů. Joyce et al. (2009) doplňuje, že po rizikové události byly tyto cesty ověřeny pomocí leteckých fotografií, LiDARu, ASTERu a PALSARu. Při výbuchu sopky v roce 2007 již byly modely naprosto přesné a laharový proud tekl v přesně vymezených kanálech. Vulkán Mt. Ruapehu je kontrolován pomocí SAR, termálních snímků ze senzoru ASTER a OMI (Ozone monitoring instrument), kterými se kontroluje aktivita kráteru. Petersen et al. (2009) uvádí, jak lze díky dvěma snímkům (jeden těsně před rizikovou událostí a druhý těsně po ní) pořízených pomocí InSAR, zkoumat ničivé účinky rizikové události. 16. října 2007 po zemětřesení, které mělo epicentrum (6.7 magnituda) západně od jižního ostrova Nového Zélandu, byla použita výše zmíněná technika k pozorování změn. V tomto případě byly použity dva snímky ze senzoru PALSAR (na družici ALOS, dnes již mimo provoz). Tato metoda musela být použita z toho důvodu, že v této oblasti se nachází velmi hustá vegetace a pouze dlouhovlnné záření je schopné prostoupit touto vegetací. Modelování slouží k pochopení tektonické činnosti při zemětřesení v tomto regionu. Jelikož je tato oblast neosídlená, neexistují žádné pozemní informace. Pomocí GPS se měří s přesností na milimetry pohyby areálů (větších oblastí, litosférických desek) a pokud se začne zvyšovat rychlost pohybu, je jasné, že se blíží riziková událost (erupce sopky, zemětřesení). Fadaie (2001) do fáze přípravy zahrnuje tyto činnosti týkající se hazardu: odhad rizika, plánování a cvičení. Na konci této fáze nastává tzv. včasné varování.
29
Tab. 4 Vybrané činnosti a s nimi související data z dálkového průzkumu, která se používají v přípravné fázi krizového cyklu. (Upraveno podle Joyce et al., 2009). Typ informace
Požadovaná data
Zdroj dat (příklad)
Užití
Nebezpečí spojené s počasím
Radarové snímky, snímky z optické a termální části spektra
NOAA, MSG, meteorologické radary
Varování veřejnosti a záchranných jednotek před nebezpečnými meteorologickými jevy
Pohyby a deformace země
InSAR
RADARSAT, TerraSAR-X
Sledování míry pohybu pomalých sesuvů. Pokud se sesuvy zrychlí, značí to přicházející hrozbu
Vlhkost půdy
Snímky z infračervené a mikrovlnné části spektra
RADARSAT, Landsat, Terra, Aqua
Sledování sucha a následného úpadku zemědělství, zadržování vody v půdě a následné sesuvy
Terra, Aqua, NOAA
Monitorování teplých a studených cyklů ve vulkánech a následné pochopení těchto charakteristik a možnost předpovědi výbuchu. Zachycení vznikajících lesních požárů.
Snímky z viditelné Letecké fotografie, části spektra se Quickbird, Ikonos, středním až vysokým RapidEye rozlišením
Používá se pro širokou veřejnost jako výuková metoda, jak se chovat a chránit při rizikových událostech
Změna půdní teploty
Zobrazování a propagace potencionálních rizik
Snímky z termální části spektra
5. 3 Fáze odezva V této fázi se pozornost zaměřuje především na ochranu obyvatel a majetku. Neprovádí se testování nových technik, programů ani algoritmů. Lidé, zabývající se krizovým managementem, musí v této chvíli okamžitě rozhodovat o bezpečnostních krocích a dostávat kontinuální informace o stavu. Proto se zde využívají uživatelsky nejpříznivější zobrazovací techniky, jako například Google Earth. Také je kladen velký důraz na automatické zpracování příchozích snímků, z důvodu okamžitého použití. Dálkový průzkum zde může být využit pro okamžitý odhad způsobených škod za předpokladu, že data mohou být poskytnuta ve velmi krátkých časových intervalech. Nebo lze pozorovat průběh nebezpečného jevu téměř v reálném čase. Pokud je zachována podmínka časových intervalů, může být dálkový průzkum použit i při plánování evakuace, popřípadě na plánování záchranných prací. V ideálním případě krátce po začátku fáze odezvy začíná fáze obnovy. Snímky z dálkového průzkumu pořízené v této fázi jsou nedílnou součástí poslední fáze. Velkou roli hraje také velikost zasaženého území. Pokud se jedná o menší plochu, využívají se spíše letecké snímky. Za prvé je to z důvodu lepšího prostorového rozlišení a za druhé jsou snímky téměř okamžitě k dispozici. Družice poskytující snímky s vysokým nebo velmi vysokým rozlišením, skenují jednu oblast třeba jen jednou za 24 hodin. Družice s nízkým a středním rozlišením skenují jednu oblast vícekrát denně, ale nedisponují tak dobrým prostorovým rozlišením. Tudíž pomocí nich nelze zkoumat rizikové události menších rozměrů. Joyce et al. (2009) uvádí, že NASA ve spolupráci s U.S. Forest Service představila Unmanned Airborne Systems (UAS). Tento systém je schopný pracovat v reálném čase a do 15 minut předat rektifikované snímky území, se kterými se dá pracovat v GIS. Na druhou stranu, když je zasažena oblast většího rozsahu, tak se primárně využívá právě družicových snímků s menším prostorovým rozlišením. Důvodem je rychlejší 30
mapování situace. Především při velkých katastrofách je potřeba vidět jejich rozsah, nikoli detail. Detailní snímky budou k dispozici po přeletu družic s vysokým a velmi vysokým rozlišením. Fadaie (2001) uvádí, že na začátku této fáze se odehrává riziková událost a v průběhu dochází ke stabilizování situace. Tab. 5 Vybrané činnosti a s nimi související data z dálkového průzkumu, která se používají ve fázi odezvy v krizovém cyklu. (Upraveno podle Joyce et al., 2009). Typ informace Požadovaná data Zdroj dat (příklad) Užití Záplavy
Snímky z optické a mikrovlnné části spektra
RADARSAT, QuickBird, Ikonos
Lokalizace jevu, určení síly a trvání jeho dopadů
Rozsáhle bouře
Radarové snímky, snímky z optické a termální části spektra
Meteorologické radary, NOAA, MSG, GOES
Lokalizace jevu, určení síly a trvání jeho dopadů
Sopečný popel a plyny
Snímky z infračervené a termální části spektra
NOAA, MSG, Terra, Aqua
Používá se pro varování leteckého provozu proti sopečnému popelu
Veřejné informace poskytované v průběhu krizové události
Snímky z optické části spektra ve vysokém rozlišení
QuickBird, Ikonos, WorldView, letecké snímky
Poskytuje informace o postižené oblasti
InSAR
RADARSAT, TerraSAR-X, CosmoSkyMED
Potvrzení síly zemětřesení a předpověď možných následných otřesů
Deformace země během a po seismické aktivitě
5. 4 Fáze obnova Poslední fáze cyklu krizového řízení. Joyce et al. (2009) tvrdí, že v této fázi je spolupráce s dálkovým průzkumem nejméně rozvinuta. Přesto i zde najde své nemalé využití. Například pro sestavování časových řad, které mohou sloužit k analýze postiženého území. Lze také zkoumat rychlost a efektivitu obnovy postižené krajiny, odklízení trosek, opravy silnic a mnohé další. Hill et al. (2006) uvádí, že snímky s vysokým prostorovým rozlišením mohou být použity například pro detekci neobyvatelných domů. Pokud je místo střechy natáhnuta fólie, většinou modré barvy, je vysoce pravděpodobné, že dům je ještě stále v rekonstrukci a neobyvatelný. Na sestavené časové řadě lze pozorovat průběh rekonstrukcí. K podobným účelům mohou být využity i šikmé snímky. Podle stavu domu by se dokonce dal odhadovat čas, nutný k rekonstrukci. Popřípadě zpětně zjišťovat, která oblast byla nejvíce zasažena a například určit přesnou dráhu tornáda. Dále lze aplikováním různých aritmetických operací s jednotlivými rastrovými snímky získávat různé indexy (NDVI, LAI, TVI, PVI a další). Fadaie (2001) uvádí, že na počátku této fáze je již nulové nebezpečí pro obyvatelstvo a jejich majetek, jelikož riziková událost již pominula. V průběhu této fáze dochází k rekonstrukci postiženého místa. Tato činnost je jedna z nejdelších a nejnákladnějších. Opět ovšem záleží na typu rizikové události.
31
Tab. 6 Vybrané činnosti a s nimi související data z dálkového průzkumu, která se používají ve fázi obnovy v krizovém cyklu. (Upraveno podle Joyce et al., 2009). Typ informace Potřebná data Senzor Užití
Rychlost obnovy postižené oblasti
Časová řada snímků z viditelné části spektra se středním až velmi vysokým rozlišením
Infrastruktura
Snímky s velmi vysokým rozlišením
Úprava digitálního modelu terénu
SPOT, Terra, Ikonos, GeoEye, WorldView, letecké fotografie
Obnova postižených míst, porovnávání účinnosti jednotlivých strategií při obnově
Quickbird, Worldview, Vytvoření nových map Ikonos, GeoEye, letecké postižené oblasti (většinou fotografie měst)
InSAR
RADARSAT, TerraSAR-X
Vytvoření nového digitálního modelu území po velkých zemětřeseních nebo sopečných erupcích, došlo-li ke změně elevace terénu
5. 5 Shrnutí Jak ukázaly kapitoly výše, dálkový průzkum Země je velmi přínosný pro krizový management. V jednotlivých fázích přináší nezastupitelné informace, které pomáhají při rozhodování. Mezi nezbytné prvky patří velmi dobrá komunikace mezi lidmi zabývajícími se dálkovým průzkumem a mezi odborníky z krizového managementu. Joyce et al. (2009) tvrdí, že nejdůležitější je, aby data obsahovala spektrálně, prostorově a časově relevantní informace. Časově relevantní data jsou potřeba z toho důvodu, že není možné zkoumat jev, který se na snímku nenachází. Někdy jsou potřeba nejaktuálnější data a někdy kontinuální časová řada. Prostorově relevantní informace jsou nezbytné pro zkoumání dané oblasti. Poslední informací je relevantnost z hlediska spektrální informace snímků. Spektrální informace je velice důležitá, protože na každý typ pozorování se používají snímky z různého elektromagnetického spektra. V neposlední řadě záleží na typu nosiče. K dispozici jsou geostacionární a subpolární družice, letecké snímky (viz kapitola 3. 2), radary a také zde můžeme zahrnout fotografie a videozáznamy pořízené z místa katastrofy.
32
Tab. 7 Souhrnná tabulka všech fází popisující typy nosičů, ochranu obyvatelstva a činnosti v jednotlivých fázích. Výpis jednotlivých činností v krizovém cyklu podle Fadaie (2001) se nachází pod tabulkou 7. Krizový cyklus
Fáze prevence
příprava
odezva
obnova
subpolární družice, letecké snímky, fotografie a videozáznamy z místa události
subpolární družice, letecké snímky
záchrana lidských životů, evakuace
návrat lidí do jejich domovů
včasné varování Typy nosičů geostacionární, letecké snímky, poskytující subpolární subpolární meteorologické snímky družice, družice a radary, z dálkového letecké snímky meteorologické fotografie a průzkumu radary videozáznamy z místa události Ochrana obyvatelstva
preventivní informace
varování
evakuace
Činnosti
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Činnosti: 1 – analýza hazardů, 2 – redukce hazardů, 3 – rizika jsou snížena, 4 – odhad rizika, plánování, cvičení, 5 – riziková událost, 6 – stabilizování situace, 7 – nulové nebezpečí pro lidi a majetek, 8 – rekonstrukce postižených míst, 9 – návrat k normálu. Tab. 8 Časové trvání jednotlivých fází.
Fáze prevence příprava včasné varování odezva obnova
časové trvání jednotlivé fáze (záleží na typu rizikové události) měsíce dny hodiny až dny dny až týdny týdny až roky
33
6 VYUŽITÍ DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU VE VYBRANÝCH KRIZOVÝCH SITUACÍCH V této kapitole se nachází popis tří krizových událostí. Jedná se o hurikán Katrina, který zasáhl v roce 2005 americké město New Orleans. Druhou popisovanou událostí je zemětřesení na Haiti v roce 2010. Poslední popsanou událostí jsou povodně na Moravě v červenci 1997. U každého případu je popsán jeho průběh. Pokud je to možné, tak jsou události rozděleny do fází, podle krizového cyklu. Dále jsou popsána data z dálkového průzkumu, která byla použita při monitorování události. Případy byly vybrány tak, aby byly popsány různé typy přírodních katastrof. Na konec je umístěna kapitola popisující data z GIO-EMS.
6. 1 Hurikán Katrina Jeden z nejničivějších hurikánů v moderních dějinách Spojených států amerických. Katrina se začala vytvářet 23. srpna 2005 severně od Kuby a zanikla 30. srpna 2005 nad Kanadou. Nejvíce škod hurikán napáchal v americkém městě New Orleans, kde zasáhl 29. srpna 2005 obrovskou silou. Když hurikán dorazil do New Orleans, měl na Saffirovo – Simpsonově stupnici číslo 3. Rychlost hurikánu přesahovala 225 km/h, přičemž nejnižší naměřený tlak uvnitř hurikánu byl pouze 920 hPa (Hurricane Katrina [on-line]). Grossi et al. [on-line] uvádí, že velký podíl na katastrofě měl také fakt, že město má „zápornou“ nadmořskou výšku. A především pak to, že leží i pod hladinou místního jezera Pontchartrain (nachází se severně od města). Při hurikánu došlo k protržení hráze tohoto jezera a byly zaplaveny čtyři pětiny New Orleans. Podle NHC [on-line] v USA je za mapování průběhu hurikánu zodpovědné National Hurricane Center. Mapují hurikány již od fáze tzv. tropické deprese. Katrina byla pozorována mnoha dálkovými metodami. Mezi významné snímky patří ty, které byly pořízené pomoci skeneru MODIS, který je nesen na družici Terra a Aqua. Stěžejní byly také snímky z družic NOAA. Ve fázi odezvy a obnovy se nejvíce využívaly snímky s vysokým a velmi vysokým rozlišením. Jakmile Katrina přešla přes Floridu (zde byla na 1. stupni), začala díky teplé vodě v Mexickém zálivu nabírat na síle. V USA se vydává výstraha 24 - 36 hodin před úderem hurikánu - tzv. hurricane watch. Méně než 24 hodin před úderem se vydává tzv. hurricane warning. V této chvíli už je téměř jisté, že hurikán zasáhne určené oblasti a startuje fáze přípravy. Lidé zabezpečují své domy, balí si nezbytné osobní věci a evakuují se. Mezitím se meteorologové snaží pomocí družicových a radarových snímků přesně určit sílu hurikánu (Remote-sensing Activity [on-line]). Z New Orleans bylo evakuováno 80 % obyvatel. Zbylých 20 % obyvatel přečkalo hurikán ve svých domovech. Mnoho lidí přišlo o život, když se utopili ve svých domovech. Voda stoupala obrovskou rychlostí a na některých místech dosahovala hladina až 7,5 metru. Po přechodu hurikánu startovala dlouhá fáze odezvy. Sekundárním nebezpečím bylo vytvořené jezero, které bylo plné toxických látek, splašků, krys a jiných nebezpečných zvířat. Trvalo několik týdnů, než se tato voda odčerpala. Další týdny poté trvala fáze obnovy, která byla dobře pozorovatelná dálkovým průzkumem, tak jak je to popsáno v kapitole 5.4.
34
Obr. 4 Krizový cyklus a k němu přiřazené snímky nebo produkty vycházející z dálkového průzkumu. Snímky jsou vztaženy k městu New Orleans. (Zdroje: viz literatura Katrina 1 – 7 (Katrina 1: vlevo nahoře, …).
35
Jak již bylo zmíněno výše, velká část New Orleans leží pod hladinou moře. Na severu je město ohraničeno jezerem Pontchartrain a na jihu je sevřeno řekou Mississippi. Kolem jezera i řeky jsou vybudovány hráze. Již několik let před Katrinou vědci varovali New Orleans, že může dojít k protržení těchto hrází a zatopení města. Na obrázku náležícím do preventivní fáze (digitální model terénu) lze vidět červeně označená místa, která leží pod hladinou světového oceánu. Dobře lze také pozorovat hráz okolo řeky Mississippi. V některých částech je dostatečně široká i vysoká, ale v některých částech tomu tak není. Jasně zřetelné jsou také vyvýšeniny táhnoucí se napříč celým městem. Tato mapa umožňuje určit výšku zatopení v jednotlivých oblastech, pokud by došlo k protržení hrází. Podle ní lze také rozmístit záchranné kryty. V přípravné fázi již byly pozorovány zárodky Katriny nad Karibskými ostrovy. Pozorování probíhalo pomocí družic NOAA, GOES, POES a pomocí meteorologických radarů. Na druhém obrázku lze pozorovat nahromadění kupovité oblasti. V této chvíli byla Katrina pouze tropickou bouří, ale díky předpovědním modelům a empirii bylo jasné, že bouře bude zesilovat na hurikán. Na třetím obrázku je možno pozorovat přicházející hurikán. Jednoznačně se jedná o pozemní fotografii, která může posloužit při včasném varování. Jedná se o fotky nebezpečného jevu, pořízené náhodnými svědky. V tomto případě hurikán udeří na místo, kde byla fotografie pořízena, do několika desítek minut. V této chvíli bylo evakuováno 80 % obyvatelstva a zbylých 20 % již nemělo šanci na evakuaci. Na čtvrtém obrázku lze pozorovat hurikán ve chvíli, kdy zasáhl město plnou silou. Snímek opět pochází z družice NOAA a zachycuje hurikán, který je na stupni číslo 3. Přibližně 30 hodin trval přechod přes New Orleans (počítáno od prvního „dotyku“ severní části hurikánu, až po poslední na jižní části hurikánu). Během toho Katrina zpustošila celé město. Pro tamní lidi, kteří pracovali v krizovém managementu, bylo nejhorší, že došlo k výpadku elektrické energie a internetu. Tudíž nemohli přijímat aktuální družicová data a nebyli schopni řídit záchranné práce. Velkým paradoxem bylo, že celý svět mohl pozorovat, pomocí Google Earth, snímky New Orleans ve velmi vysokém rozlišení (Ikonos, QuickBird, WorldView, GeoEye). Ale do místa, kde byly tyto snímky zapotřebí, se několik dní nedostaly (The National Academy of Science [on-line]). To bylo také důvodem, proč se záchranné práce opozdily. Graumann et al. [on-line] uvádí, že v New Orleans vypadlo okolo 250 mm srážek. Toto ovšem nebylo hlavní příčinou extrémních povodní. Hlavní příčinou bylo protržení hrází okolo jezera Pontchartrain. Na mnohých družicových snímcích s vysokým rozlišením a na leteckých snímcích lze pozorovat valící se vodu z jezera. Po přechodu Katriny, na pátém družicovém snímku (QuickBird), je vidět celkové zatopení New Orleans. Na šestém leteckém snímku je detail zatopené oblasti a v pravém horním rohu je zřetelná olejová skvrna. Lidé, kteří nebyli evakuováni, museli přežívat na střechách domů, které odolaly síle hurikánu. Rozjíždí se obrovská humanitární pomoc nejen z USA, ale z celého světa. Bohužel fáze odezvy trvala několik týdnů, protože všechna voda se musela vyčerpat, přirozeně neměla kam odtéct. Na posledním leteckém snímku, který patří do fáze obnovy, lze vidět poničené město, avšak již bez zatopených ulic. V této fázi se lidé mohli vrátit a začít odstraňovat následky hurikánu. Teprve 12. října 2005 byly z města vyčerpány poslední zbytky vody. V tomto případě je jasné, že město bylo založeno na naprosto nevhodném místě a ani zásah člověka, v podobě umělých hrází, nedokáže zabránit takové katastrofě.
36
Obr. 5 Na těchto třech družicových snímcích ve viditelném spektru lze pozorovat postupné zatopení New Orleans. Snímky pochází z družice QuickBird (malé rozlišení). (Zdroj: Katrina 5 [on-line]).
Obr. 6 Vývoj a postup hurikánu Katrina v období 23. srpna – 31. srpna. Pozorovaný pomocí geostacionární družice GOES-12. (Zdroj: Graumann et al. [on-line] 3. s.).
37
6. 2 Zemětřesení na Haiti 12. ledna 2010 zasáhlo Haiti zemětřesení o síle 7,0 Richterovy škály. Podle Earthquake Hazards Program [on-line] bylo epicentrum cca 25 km od hlavního města Port-au-Prince v hloubce okolo 13 km. Poté následovalo dalších 59 otřesů. Stejně jako v New Orleans vědci dopředu upozorňovali, že se v této oblasti zcela jistě odehraje velmi silné zemětřesení. Haiti totiž prochází zlom Enriquillo-Plaintain Garden. Tento zlom odděluje Karibskou a Severoamerickou litosférickou desku. V dnešní době existuje pár metod, kterými podle jejich objevitelů lze předpovídat zemětřesení. Mezi vybrané patří například neklid akvarijních rybiček, vytí psů, změna hladiny vody ve vrtech a studních. Ovšem mnoho těchto příznaků se děje, i když zemětřesení nenásleduje nebo naopak se před zemětřesením neprojeví. Dle mého názoru je nejlepší předpovědí pro zemětřesení světélkování oblohy nad místem budoucí katastrofy. Vědci si myslí, že světélkování způsobuje křemík, který je v zemské kůře vystaven velkému tlaku a díky tomu generuje elektrické napětí a to následně způsobuje světélkování. Ovlivněna je dokonce i ionosféra. Nejrozšířenější metodou pro prevenci zemětřesení je dálkový průzkum pohybů litosférických desek. Dnešní poziční systémy jsou schopny tyto pohyby velmi přesně měřit. Zemětřesení nelze předpovídat s velkou přesností ani dnešními metodami. Je pouze možné určit jisté procento výskytu v nějakém předem definovaném časovém úseku. Jelikož Haiti patří mezi ty chudší státy světa, nenajdeme zde žádné činnosti spadající do fáze prevence nebo přípravy. Světové organizace sledovaly pomocí družic (se senzorem SAR) a především pomocí pozičních systémů pohyb litosférických desek. Dálkový průzkum byl ve velké míře využit až po skončení zemětřesení. Velkou výhodou byl fakt, že oblast nepokrývala žádná oblačnost, tudíž mohly být použity multispektrální skenery. K nejčastěji používaným družicím, které sloužily ve fázi odezvy a obnovy, patřily GeoEye-1 a QuickBird, podle kterých se určovala průjezdnost ulicemi v Port-au-Prince a Carrefour. Snímky z GeoEye-1 se pak především používaly k určení poškození budov. Používaly se jak kvantitativní, tak kvalitativní metody. Kvantitativní metoda spočívá v určení místa a počtu zničených nebo poškozených budov. Kvalitativní metoda určuje stupeň poškození. Dále byla použita družice SPOT-5, jež zkoumala také celkové poškození postižených měst. Spolu s GeoEye-1 sloužily k určování míst, kde se lidé spontánně seskupovali. Využívána byla také družice KOMPSAT-2, která se používala k monitorování zničených budov. Další používanou družicí byl ALOS ANVIR-2 (Earthquake in Haiti [on-line]). Využití také našly družice poskytující radarová data, například TerraSAR-X, konstelace COSMO-SkyMed a ENVISAT ASAR. Tyto snímky sloužily k určení pohybu zemské kúry po zemětřesení. Na Haiti bylo pořízeno také mnoho leteckých snímků od viditelného spektra až po mikrovlnné. Snímky doplňovaly družicová data. Zasažená oblast byla také skenována LiDARem. Většina výše zmíněných snímků byla volně přístupná veřejnosti (Voigt et al. [on-line]). Výše zmíněné mapování stavu budov probíhalo manuálně. G-mosaic, projekt GMES, produkoval mapu znázorňující stupeň poškození budov, která byla vytvořena automaticky, pomocí dvou satelitních snímků. První snímek je pořízen před katastrofou a je referenčním snímkem. Druhý snímek je pořízen po katastrofě. Tyto snímky se poté navzájem porovnávají. G-mosaic má vlastní metodu, která porovnává tyto snímky a dokáže určit míru poškození budov. Tato metoda urychluje fázi odezvy a napomáhá záchranným jednotkám k efektivnějším a rychlejším zásahům (G-mosaic [on-line]). V tomto případě automatizace je snímek pořízen senzorem s velmi vysokým prostorovým rozlišením. Automatizace může probíhat tak, jak je to popsáno v kapitole 7. 2. 38
Ovšem může být založena i na jiné bázi, která není zveřejněna, protože to patří k know-how dané společnosti.
Obr. 7 Automaticky vytvořená mapa poškození budov v Carrefouru (západní část hlavního města Port-au-Prince). (Zdroj: G-mosaic [on-line]).
Při automatickém určování poškození budov může docházet ke spoustě chyb. Jedná se například o zkreslení, které může vyvolávat velké chyby v automatické klasifikaci. Rozdílná výška Slunce a jiný úhel snímání mohou také způsobovat problémy. Mezi další problémy patří změna vegetace a změna vzhledu budovy. Čím větší je časový rozestup mezi prvním a druhým snímkem, tím větší chyby se po automatické analýze objeví. Pokud se jedná o katastrofy spojené se zemětřesením, jsou informačně mnohem lepší ruční analýzy, protože přináší přesnější informace. Během 31 dní po katastrofě bylo vyprodukováno 380 map založených na družicových snímcích, které byly nahrány na ReliefWeb (tato organizace je významným poskytovatelem dat pro globální krize a katastrofy). Z toho 169 map bylo k dispozici během prvních pěti dnů (Voigt et al. [on-line]).
6. 3 Povodně na Moravě a ve Slezsku v roce 1997 Jedná se o jednu z největších a nejničivějších přírodních katastrof, které se vyskytly na území České republiky. V této podkapitole bude popsána situace při první povodňové epizodě, která započala 4. 7. 1997. Druhá povodňová epizoda poté začíná 17. 7. 1997. ČHMÚ kapitola 1 [on-line] uvádí, že celou tuto situaci započala tlaková níže, která se pohybovala po dráze Vb. Díky posunující se tlakové výši nad Azorskými ostrovy však střed tlakové níže setrval nad jižním Polskem. Srážky poté trvaly o dva dny déle, než je obvyklé. A díky tlakovému gradientu mezi oběma tlakovými útvary zesílil severní vítr a na pohořích se projevil návětrný efekt. Srážková činnost započala 4. 7. 1997 a skončila 9. 7. 1997. Za těchto 6 dnů vypadlo průměrně 500 mm srážek. Nejvíce vypadlo 39
na přehradě Šance a to 616 mm srážek. Záplavy poté trvaly 11 dní od 5. 7. – 16. 7. 1997. Zahynulo 50 lidí. Úplně zničeno bylo 2 151 domů. Dalších téměř 6 000 domů bylo neobyvatelných. Celková škoda přesáhla 63 miliard korun českých. Celková plocha zatopení činila 1250 km2. Ve Slezsku udeřily povodně obrovskou silou, ale mohlo být mnohem hůře, kdyby v té době nebyla dostavěna přehrada Slezská Harta. Přehrada se začala napouštět v roce 1996 a mělo to trvat několik let. Díky povodním bylo napouštění dokončeno již v roce 1998. Spolu s přehradou Kružberk tak zmírnily již tak drtivý dopad povodní. Krizový management, jak ho známe v dnešní podobě, v roce 1997 ještě nefungoval. První výstrahu před vydatnými srážkami vydalo Centrální předpovědní pracoviště (CPP) v Praze 3. 7. 1997 ve 22 hodin. V tuto chvíli však nikdo netušil, že déšť může přinést povodně takových rozměrů. Výstrahy byly poté podle situace a možností předpovědních modelů aktualizovány až pětkrát denně. 5. 7. 1997 doporučila centrála ČHMÚ aktivizovat povodňové komise. Ještě ten den regionální pobočky ČHMÚ poslaly varování na okresní povodňové komise. Problémem tehdy bylo, že výstrahy se posílaly faxem na různá správní pracoviště a dále bylo pouze na těchto pracovištích, aby informovala obyvatelstvo. Jelikož v té době lidé neměli přístup k internetu, kde se dnes mohou jakoukoli výstrahu dozvědět okamžitě, byli odkázáni na místní samosprávu. Lidé byli o situaci informováni pouze přes média, především přes předpovědi počasí. Například ve městě Opava mnoho lidí ze zasažených oblastí nevědělo, že se řeka Opava může vylít z břehů a zaplavit jejich domy. Tudíž mnoho lidí zůstalo uvězněných ve svých domovech a nebyli evakuování před propuknutím katastrofy. Pomoc postiženým oblastem během a po záplavách již probíhala vcelku organizovaně (ČHMÚ kapitola 8 [on-line]). Podle ČHMÚ kapitola 1 [on-line] v roce 1997 družicové snímky ještě neumožňovaly přesnou předpověď intenzity srážek. Družice NOAA, se subpolární drahou letu, snímkovala území ČR pouze 4x za 24 hodin, což nebyl dostatečný počet k určení srážkové předpovědi. Geostacionární družice Meteosat snímkovala podstatně častěji, ale měla špatné prostorové a spektrální rozlišení. Dále se k předpovědím využívalo také pozemních meteorologických radarů. Pokud radary předpovídaly množství srážek, tak po porovnání s naměřenými reálnými hodnotami na pozemních srážkoměrných stanicích byly radarové odhady v průměru o cca 30 % nižší. Nicméně snímky byly velmi ceněným materiálem, protože umožňovaly téměř kontinuálně sledovat místo a intenzitu, kde srážky vypadávají. Mnoho užitečných informací také přinesly letecké fotografie s různými parametry. ČHMÚ kapitola 9 [on-line] uvádí, že z digitálních a polohově umístěných ortofotosnímků byla vyhodnocována záplavová čára. Vyhodnocování záplavové linie z leteckých snímků bylo ale problematické, protože snímky měly sníženou kvalitu z důvodu špatného počasí. Další rok se vytvářel digitální model terénu zaplavených území. Geodetické práce, které zahrnovaly především stabilizaci a signalizaci vlícovacích bodů, musely začít v předvegetačním období, aby tyto body nebyly zastíněny vegetací. Vlícovací body slouží jako referenční body při fotogrammetrickém zpracování leteckých měřičských snímků. V GISech se poté letecký snímek „napasuje“ na tyto přesně zaměřené body. Tím se letecký snímek rektifikuje (je mu udělen souřadný systém). Kvůli nemožnosti leteckých snímků zachytit profil koryta řeky, musela být data doplněna měřením ze zaměřovací lodi. Dále bylo k dispozici 5 snímků z družice RADARSAT. Na severní Moravě bylo území snímáno 10. 7. a 27. 7. 1997. Jižní Morava byla snímána 14. 7., 24. 7. a 27. 7. 1997. Tyto snímky sloužily také k určení záplavové čáry. Částečně bylo území snímáno také družicí SPOT, ale těchto snímků se nevyužívalo.
40
Tab. 9 Vydané výstrahy, předpovědi srážek a vzestupů hladin řek, které vydala centrála Českého hydrometeorologického ústavu. (Zdroj: ČHMÚ kapitola 8 [on-line]). 1997 Předpověď Datum Akce (centrála ČHMÚ) Řeky 3. 7. první výstraha před vydatnými srážkami mírné vzestupy hladin výstraha před vydatnými srážkami v průběhu 3 mírné vzestupy hladin v ČR, výraznější 4. 7. dnů (vyhlášení povodňové pohotovosti) vzestupy v JČ, ČMV a SV výstraha před extremními srážkami v průběhu 3 mírné vzestupy hladin v ČR, výraznější 5. 7. dnů na SV a ve Slezsku vzestupy na Moravě, Odři a Dyji výstraha před extremními srážkami v průběhu 3 výrazné vzestupy na řekách Morava, Odra 6. 7. dnů na SV a ve Slezsku a Dyje pozn.: JČ – jižní Čechy, ČMV – Českomoravská vrchovina, SV – severovýchod
ČHMÚ a jeho regionální předpovědní pracoviště (Ostrava, Brno, Hradec Králové) přešly na nepřetržitý režim služby šestého (Ostrava, Brno) a sedmého (Hradec Králové, centrála v Praze) července 1997.
Obr. 8 Aktuální srážky pořízené radarem Skalky dne 5. července 1997. (Zdroj: ČHMÚ seznam příloh [on-line]).
Na obrázku 8 lze pozorovat výsledek maximálního odrazu radarového echa, který zachycuje intenzivní srážky ve východních Čechách, na Moravě a ve Slezsku. V tuto chvíli intenzivně prší již druhý den.
41
Obr. 9 Snímek z geostacionární družice Meteosat v infračerveném spektru ze dne 6. července 1997. (Zdroj: ČHMÚ seznam příloh [on-line]).
Na obrázku 9 je zachycena tlaková níže, jejíž střed se usadil nad jižním Polskem. Tento snímek nezobrazuje přímo srážky, ale pouze oblačnost. Ze snímku je ale jasné, že se jedná o vrstvovitou a kupovitou oblačnost a že z ní budou s největší pravděpodobností vypadávat intenzivní srážky. Při porovnání s předchozím obrázkem lze pozorovat, že je srážková činnost soustředěna stále na jedno místo. V tuto chvíli vypadávají intenzivní srážky na jednom území již třetí den.
Obr. 10 Radarový odhad celkového množství srážek z radarů Libeň (Praha) a Skalky od 7. července 1997 06 hodin UTC do 8. července 1997 06 hodin UTC. (Zdroj: ČHMÚ seznam příloh [on-line]).
42
Obr. 11 Radarová předpověď srážek (barevná škála) v konfrontaci s naměřenými hodnotami na meteorologických stanicích (izočáry) ze dne 8. července 1997. (Zdroj: ČHMÚ seznam příloh [on-line]).
Obrázek číslo 11 znázorňuje oblast Moravy a Slezska. Radarový odhad srážek je porovnán se skutečně naměřenými hodnotami. Radarový odhad je většinou nižší než naměřené hodnoty. Ovšem ani naměřené hodnoty nemohou být považovány za 100 % bezchybné, protože měření srážek probíhá jak bodově a pro okolní území jsou údaje interpolovány, tak při samotném měření dochází k chybám. ČHMÚ kapitola 1 [on-line] popisuje, že podhodnocení radarových odhadů srážek, především v oblasti Beskyd, způsobuje fakt, že radar „nevidí“ spodní vrstvy atmosféry, protože je oblast příliš daleko. Druhou příčinou je zastínění blíže ležícími horami. Velkou roli hraje také návětrný efekt. Bez přestávky intenzivně prší již 5. den. K ustávání srážek dochází 9. července 1997.
6. 3. 1 Povodně ve městě Opava Město Opava bylo vybráno jako pilotní území, na kterém bude objasněn průběh povodně. Opava leží na severu České republiky a prochází jí řeka Opava, která při povodních zaplavila velkou část města. Přesněji 57,78 km2, což je cca 5 % rozlohy města (ČHMÚ seznam příloh [on-line]). Pokud budeme postupovat cyklem krizového řízení, který v té době v podstatě neexistoval, tak můžeme říci, že preventivní fáze byla v podstatě nulová. Město mělo ochranu před zvýšenou hladinou řeky, ale nepočítalo se s tak extrémním zvednutím hladiny a průtoku. Jako v ostatních částech země, i v Opavě začalo pršet 4. července 1997. Tentýž den vyhlásila centrála ČHMÚ povodňovou pohotovost. V tuto dobu povodňová komise věděla, že může dojít k povodním. Hladina řeky začala stoupat až 6. července 1997 v dopoledních hodinách. V noci měla průtok cca 95 m3·s-1, tzn. první povodňový stupeň (bdělost). 7. července 1997 okolo jedné hodiny ráno dorazila povodňová vlna do města Krnov, které leží cca 30 km proti proudu řeky. Tato vlna dorazila cca kolem půl druhé odpoledne do Opavy, posílena vodou z protrženého Petrova rybníku. Kulminační vrchol nastal v 16 hodin. Během těchto více jak dvanácti hodin nikdo obyvatele Opavy nevaroval, aby se evakuovali nebo aby si přestěhovali věci z nižších pater do vyšších. V následujících čtyřech dnech, kdy bylo město pod vodou, začaly fungovat záchranné jednotky a rozvážely pitnou vodu, chleba a jiné nezbytné potraviny. Po opadnutí vody byla lidem poskytnuta 43
materiální, finanční i fyzická pomoc při odklízení následků. Ze snímků z dálkového průzkumu, které by zachycovaly detailně Opavu, jsou k dispozici pouze fotografie pořízené z letadla, které byly nafoceny 9. července 1997 okolo poledne. Lze na nich rozpoznat všechna zatopená území, voda již nedosahuje své maximální hladiny. Tab. 10 Znázorňuje vývoj průtoků na řece Opavě v Opavě v jednotlivých dnech při povodních v roce 1997. (Zdroj: ČHMÚ seznam příloh [on-line]). 1997 Řeka Opava v Opavě Datum
Průtok řeky
N-leté průtoky
3. 7.
normální
x
4. 7.
normální
x
5. 7.
normální
x
6. 7.
zpočátku normální, poté nárůst
--> Q1
7. 7.
sedminásobný nárůst průtoku oproti předchozímu dni (vrchol 647 m /s)
8. 7.
sekundární vrchol s hodnotou průtoku 600 m s
9. 7.
3
Q1 --> Q500
3 -1
Q500
prudký pokles průtoku na hodnotu cca 240 m s
3 -1
Q500 --> Q10
10. 7.
začátek pozvolného poklesu hladiny
Q10 --> Q5
⁞
⁞
⁞
17. 7.
návrat k normálu
x
3 -1
3 -1
3 -1
3 -1 .
pozn.: průměrný roční průtok – 7,59 m ·s ; I. SPA – 64,5 m ·s ; II. SPA – 102 m ·s ; III. SPA – 151 m ·s
Obr. 12 Fotografie zaplavené oblasti Opava – Kateřinky pořízená z letadla 9. července 1997. (Zdroj: Povodně 1997 [on-line]).
44
Obr. 13 Vizuální zhodnocení povodní v roce 1997 ve městě Opava. (Zdroj: Statutární město Opava).
Na obrázku 13 je zobrazena mapa zaplavených částí města Opavy. Tečkovaně je zobrazena protipovodňová hráz. Tato hráz nebyla dostatečně vysoká na to, aby zabránila rozlivu řeky. Žlutě je zobrazen stav řeky, jehož dosáhla při svém maximálním průtoku, který zde byl v historii naměřen. Červeně je znázorněna oblast, kde by se řeka rozlila jen při stoletém průtoku. Oblast, která je ohraničena čárkovaně, značí záplavovou linii z roku 1997. Zeleně je pak znázorněna teoretická oblast, kam až by voda v roce 1997 zasahovala, kdyby nestála vodní díla Slezská Harta a Kružberk. Od druhé světové války se v Opavě nijak významně nezasahovalo do koryta řeky, ani do jeho náspů. Jedinou pozitivní stránkou povodně bylo, že se začaly budovat pořádné náspy, valy a jiná protipovodňová opatření, která budou opravdu účinná a ochrání město před velkou vodou. Ovšem kdyby dnes přišla podobná situace jako v červenci 1997, tak by město neochránily ani tyto bezpečnostní prvky. Jediným možným východiskem je stavba retenční nádrže v Nových Heřminovech, která by byla schopna, v případě stavby velké varianty, zabránit záplavám takových rozměrů.
6. 4 Produkty GIO EMS-MAPPING Tato kapitola zde byla zařazena z důvodu rozšíření kapitoly 4. 1. 1 o praktické ukázky. V dnešní době se jedná o typický příklad, jak lze zvládat, popřípadě částečně eliminovat následky katastrofy. GIO EMS-MAPPING poskytuje tři typy map ve dvou různých módech. Níže jsou představeny praktické ukázky jednotlivých typů map. 45
Rush Mode poskytuje: Referenční mapy – poskytují informace o oblasti před vypuknutím katastrofy. Obsahem mapy jsou vybrané topografické prvky. Referenční mapy jsou založeny na snímcích, které byly pořízeny těsně před katastrofou.
Obr. 14 Referenční mapa. Pohyb obyvatelstva v Timbutku, Mali. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
Rozsahové mapy – poskytují vyhodnocení rozšíření katastrofy. Rozsahové mapy jsou vytvářeny podle družicových snímků pořízených po katastrofě. Příklady: mapa spálených míst, zatopené oblasti, oblasti zasažené zemětřesením.
Obr. 15 Rozsahová mapa. Lesní požár v Bacs-Kiskun, Maďarsko. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
46
Mapy poškození – zobrazují rozsah, sílu a stupeň poškození. Mapy jsou vytvářeny podle družicových snímků pořízených po katastrofě. Poskytují informace podstatné pro obyvatelstvo v zasažené oblasti. Příklady: mapy po zemětřesení zobrazující počet poškozených budov.
Obr. 16 Mapa poškození. Zemětřesení v Cento, Emilia Romagna, Itálie. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
Non-Rush Mode poskytuje: Referenční mapy - zobrazují podrobnou a aktualizovanou situaci daného území.
Obr. 17 Referenční mapa. Mbor, Senegal v roce 2010. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
47
Mapy území před katastrofou – poskytují relevantní aktualizované tematické informace, které mohou přispět k přípravnému plánování v případě katastrofy, za účelem snížení lidských a materiálních ztrát. Příklady: evakuační plánování, modelové scénáře.
Obr. 18 Mapa území před katastrofou: Macuse, Mozambik v roce 2011. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
Mapy území po katastrofě – poskytují relevantní a aktuální tematické informace pro potřeby plánování rekonstrukce, monitorování vývoje situace atd. Příklady: plány obnovy atd. (EMS [on-line]).
Obr. 19 Mapa území po katastrofě: situace po protržení nádrže Kolontar, Maďarsko v roce 2010. (Zdroj: převzato z EMS [on-line]).
48
7 VYUŽITÍ SNÍMKŮ Z DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU V GEOGRAFICKÝCH INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Pokud nepočítáme práci s papírovými mapami, tak téměř veškerá činnost, spojená s prostorovými informacemi (mapy, snímky z dálkového průzkumu atd.), se zpracovává v geografických informačních systémech (GIS). Většina snímků z dálkového průzkumu Země není využívána pouze k „pozorování“ dané situace, ale jsou vstupními daty právě pro GIS. V těchto systémech je možnost s těmito snímky modelovat budoucí situaci, monitorovat aktuální stav, řídit záchranné práce nebo zpětně analyzovat průběh rizikové události. GIS se využívá v každé fázi krizového cyklu. V příloze se pak nachází technické parametry nejen níže uvedených družic.
7. 1 Úprava snímku před vlastní analýzou Než začne samotná analýza snímku, musí se tento snímek nejprve předzpracovat. K předzpracování snímku patří radiometrické a atmosférické korekce. Radiometrické korekce odstraňují radiometrické chyby způsobené senzorem. Mezi tyto chyby patří bitové chyby, chybějící řádek a páskování obrazu. U bitových chyb musí být provedena analýza histogramu a poté se přepíší hodnoty, které se výrazně liší od svého okolí (jsou buď velmi nízké nebo velmi vysoké). Chybějící řádek se odstraní tak, že se zprůměruje řádek pod a nad chybějícím řádkem, Nebo se může použít regresní závislost. Páskování obrazu se odstraní úpravou histogramu. Atmosférické korekce odstraňují chyby způsobené atmosférou. Atmosféra danému pixelu zvyšuje DN (Digital Number) hodnotu. K odstranění přídavku atmosféry může být použita metoda nejtmavšího pixelu, regresní analýza nebo modelování atmosférických podmínek. Metoda nejtmavšího pixelu je založena na principu analýzy histogramu blízkého infračerveného pásma. Voda v tomto pásmu by měla mít DN hodnotu 0. Všechny hodnoty, které jsou vyšší jak 0, jsou příspěvkem atmosféry. Regresní analýza vypočte velikost příspěvku atmosféry z průsečíku přímky lineární regrese a osy x. Tato metoda se nepoužívá příliš často. Při modelování atmosférických podmínek se využívá nejrůznějších informací o počasí v čase snímkování (Dobrovolný, 1998). Další částí předzpracování obrazu je geometrická transformace. Ta se využívá, pokud snímek nemá žádný souřadnicový systém nebo je potřeba ho převést do jiného systému. Geometrických transformací je několik druhů. Pro zjednodušení bude vybrána jedna, polynomická transformace. Ta je založena na sběru identických bodů. Na tento úkol se využívají dva snímky, jeden referenční se souřadnicovým systémem a druhý zpracovávaný. Úkolem je najít v obou snímcích totožný (vlícovací) bod na zemském povrchu. Po zadání několika bodů se volí stupeň transformace a jsou vypočítány transformační rovnice. Poté jsou tyto rovnice testovány a následně dochází k rektifikaci, tzn., že snímek již má souřadnicový systém. Posledním krokem je převzorkování obrazu. Převzorkování znamená, že každému pixelu, který byl během rektifikace posunut, je přiřazena nová DN hodnota. Metoda převzorkování má také více druhů - metoda nejbližšího souseda, bilineární interpolace a kubická konvoluce. První zmiňovaná metoda je geometricky nejméně přesná, ale zachovává původní DN hodnoty. Geometricky nejpřesnější je kubická konvoluce, ale mění DN hodnoty, protože je vypočítává pomocí váženého průměru (Dobrovolný, 1998). Dalším krokem je zvýraznění obrazu. Jedná se buď o bodové, prostorové nebo spektrální zvýraznění. Mezi bodové zvýraznění patří úpravy kontrastu, prahování nebo hustotní řezy. Do prostorových zvýraznění se řadí nízkofrekvenční a vysokofrekvenční filtrace. Nízkofrekvenční filtry shlazují snímek a potlačují šum. Vysokofrekvenční filtry zvýrazňují hrany a zostřují snímek. 49
Ke spektrálnímu zvýraznění patří analýza hlavních komponent (PCA). Hlavním účelem tohoto zvýraznění je zbavit se ve snímku pásem, které nemají žádnou informační hodnotu. A především ponechat pásma, která mezi sebou nejméně korelují. Následuje část klasifikace. Klasifikace se dělí na neřízenou a řízenou. Při neřízené klasifikaci se definuje přibližný počet výsledných shluků a počáteční polohy centroidů. Postupně se pixely přiřazují ke shluku, ke kterému mají nejblíže. Následně se znovu vypočítává poloha centroidů, podle přiřazených bodů. Tento proces probíhá iteračně, dokud shluky a centroidy nebudou splňovat požadované podmínky. Následuje přiřazení významu každému shluku, který má jistou vypovídací hodnotu. Následuje agregace spektrálních tříd do tříd informačních. Při neřízené klasifikaci se využívá algoritmů K-means, Fuzzy K-means a IsoData. Při řízené klasifikaci je velmi důležité co nejpřesněji určit trénovací plochy. Tyto plochy reprezentují třídy, které se mají na snímku objevit. Poté je zapotřebí použít vhodné rozhodovací pravidlo, které zařadí zbývající pixely k natrénovaným plochám podle jejich spektrálních příznaků. Mezi klasifikátory patří minimální vzdálenost středů shluků (Minimum Distance), klasifikátor pravoúhelníků (Parallelepiped) a klasifikátor maximální pravděpodobnosti (Maximum Likelihood). Zařazení jednotlivých pixelů do tříd lze korigovat pomocí funkcí Bias a Threshold v klasifikačním schématu. Bias slouží k udání váhy jednotlivé třídy. Pokud se některé pixely nachází na hranici dvou shluků, pixel bude přiřazen tomu shluku, který má vyšší Bias. Threshold v podstatě mění směrodatnou odchylku v daném shluku. Následuje filtrování snímku za účelem rozostřit nebo zostřit snímek (Dobrovolný, 1998). V této chvíli se může přistoupit k vlastnímu analytickému zpracování snímků v GISech.
7. 2 Snímky z vybraných družic a jejich použití v geografických informačních systémech „Nejlepší“ přírodní katastrofou, z hlediska pozorování pomocí dálkového průzkumu ve všech fázích, je povodeň. A to zejména proto, že povodeň je až následkem jiného jevu. Mezi nejčastější příčiny patří buď intenzivní srážky, bleskové bouře nebo tání sněhu či ledu. Obojí jsme dnes schopni pomocí dálkového průzkumu úspěšně monitorovat a předpovídat. A s potřebnými daty lze s určitou statistickou chybou namodelovat průběh povodně a především určit oblast zaplavení. Nejpřínosnějším satelitem pro monitorování povodní je kanadský RADARSAT-1 a 2. RADARSAT-1 byl využit pro analýzu následků povodní na Moravě a ve Slezsku v roce 1997. Halounová et al. (1998) [on-line] se zmiňuje, že k určení zaplavených oblastí se využilo dvou až tří radarových snímků, záleží na oblasti. První snímek byl pořízen během záplavy a další po záplavě. Barevná kompozice z těchto snímků (temporální analýza) zobrazovala vodní toky černě a zaplavenou oblast modře. Dále se také zkoumaly DN hodnoty jednotlivých pixelů. Pokud se vybere oblast, která byla snímána pod úhlem, který je minimálně ovlivněn drsností povrchu, lze zkoumat vlhkost půdy. V takovém případě se zaplavená města a lesy zobrazují světleji (vyšší hodnoty DN) než okolní nezaplavené oblasti. Vyšší hodnoty jsou způsobeny změnou směru odraženého paprsku od vodní hladiny. Tuto změnu směru způsobují budovy a stromy v zaplavených oblastech. Radarových snímků lze využít například při tvorbě digitálního modelu terénu. Radarové snímky jsou velmi přesné při určování výšek. Halounová et al. (2008) [on-line] uvádí, že k vytvoření přesného srážko-odtokového modelu je zapotřebí mít v GISech vrstvy typů půdy, využití půdy, topografický podklad a digitální model terénu. Odhady srážek z radaru a historické záznamy se používají spolu s hodnotami, které byly naměřeny na hydrometeorologických stanicích. Cílem je vyhodnocování srážkových dat z bodových měření pomocí krigingu a stochastické simulace, 50
za účelem vytvoření informační vrstvy srážek. Základní hydrologický model je rozšířen a zkombinován s jinými modely. Jedná se například o model HELP, který je použit při tání sněhu. K vytvoření tohoto modelu jsou zapotřebí radarové a multispektrální snímky, které slouží k vytvoření výše zmíněných vrstev. Pokud je k dispozici tento model a přesný údaj o rozloze povodí, lze modelovat výšku hladiny řeky a rozsah možného poškození okolí při určitém množství srážek. Pokud se do tohoto modelu zakomponují kanalizační sítě a jiné odvodňovací kanály, a navíc se přidá vektorová mapa města, lze při intenzivních srážkách zadávat aktuální nebo očekávané hodnoty srážek a s předstihem sledovat další vývoj. V případě potřeby evakuovat lidi a připravit záchranné složky na blížící se katastrofu. Kooij (2013) popisuje, že výhodou radaru je schopnost téměř bezchybně rozpoznat zemi a vodu. Od vody se totiž radarový signál odráží tzv. zrcadlovým odrazem. Ten způsobuje, že se takové objekty jeví velmi tmavě až černě. Při povodních v zastavěné oblasti nebo v lese naopak dochází ke koutovému odrazu. Tyto oblasti jsou na snímku znázorněny světlou barvou. Při povodních, které jsou způsobeny trvalým deštěm, není možné kvůli vysoké oblačnosti snímat zemský povrch jinak, než pomocí radaru. Povodeň je jedna z mála přírodních katastrof, kterou lze takhle dopodrobna zkoumat, předpovídat a modelovat pomocí snímků z dálkového průzkumu a GIS. I přes tyto možnosti a fakt, že se lze proti povodním bránit (stavba přehrad, suchých poldrů, hrází kolem řeky, zákaz staveb v záplavových oblastech atd.) jsou povodně nejnebezpečnější a nejničivější přírodní katastrofou na světě, která si oproti jiným katastrofám vyžádá nejvíce lidských životů a způsobí největší ekonomické ztráty. Jak již bylo zmíněno výše, s předpovídáním povodní souvisí i monitorování sněhové pokrývky a především vodního stavu sněhu. Ke zjišťování výšky sněhu se donedávna používala pouze bodová měření na meteorologických stanicích a na horách. Podobně jako u měření srážek se tyto hodnoty poté interpolovaly a vznikla mapa sněhové pokrývky. Tato metoda nedává přesné výsledky. Nepřesnost vychází z podstaty metody interpolace. Výšku sněhové pokrývky lze interpolovat hůře, než například srážky. Sníh se totiž dokáže vlivem větru přesouvat z primárního místa dopadu na sekundární. V dnešní době se pro tato měření využívá také dálkového průzkumu. Přesněji družice Terra (některé zdroje uvádí i Aqua), na které je umístěn senzor MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer). Družice Terra snímá oblast České republiky v dopoledních hodinách, senzor MODIS disponuje prostorovým rozlišením 250 - 1000 metrů. Pro účely ČR je použito prostorové rozlišení 250 metrů. Frantzova [on-line] uvádí, že ve viditelné oblasti má sníh vysokou odrazivost. Naproti tomu v infračerveném pásmu má odrazivost nízkou. Odrazivost ve viditelné části závisí na výšce a čistotě sněhu. Odrazivost v blízké infračervené části závisí na zrnitosti sněhu a zenitovém úhlu. Problémem je odlišit oblačnost od sněhové pokrývky. Ve viditelné části je to možné provést pomocí textury, ale často dochází k chybám, protože textura bývá v mnoha případech velmi podobná. V blízkém infračerveném spektru se odrazivost sněhu snižuje s rostoucí výškou sněhu. V takovém případě lze dosáhnout 40 - 50% rozdílu v odrazivosti sněhu a oblačnosti. Pro rozlišování sněhu a oblačnosti je nejužitečnější 6. a 7. pásmo skeneru MODIS (blízké infračervené spektrum). Částečně se také používala data z družice ENVISAT (ztracen 8. 4. 2012) a senzoru ASAR, který měl prostorové rozlišení 150 metrů, ale bohužel nevyhovující časové rozlišení 10 – 14 dní. Dále se využívá i hodnot naměřených na meteorologických stanicích. Výše zmíněná data využívá projekt FLOREO, který je také zpracovává a zveřejňuje. Celý název projektu je Demonstration of ESA Environments in support to FLOod Risk Earth Observation monitoring. Jedná se o systém, který monitoruje sněhovou pokrývku, tání a případné hrozící povodně. Dále systém monitoruje vlhkost půdy, srážky a rychlost odtoku povrchové vody (Floreo [on-line]). Projekt FLOREO se uplatní především v preventivní a přípravné fázi. Dalším systémem pro předpovídání povodní je EFAS 51
(European Flood Alert System), patřící pod Joint Research Centre (JRC), který vydává výstrahy proti povodním 3 – 10 dní dopředu (Annoni et al., 2010). Oba systémy mají webová rozhraní a jsou veřejně přístupné. Senzor MODIS také zkoumá lesní požáry. Snímky jsou využívány v systému EFFIS (European Forest Fire Information System). EFFIS pracuje pod záštitou JRC (Joint Research centre). Systém má za úkol vydávat včasná varování (předpovědi) před lesními požáry a monitorovat škody způsobené požárem. Předpověď je vydávána na 6 dní dopředu. Předpovědi vychází z výpočtů Fire Weather Index (FWI), jejich prostorové rozlišení je 35 km. Mimo tento index, skener MODIS vyhledává tzv. hot-spots. Jedná se o místa s velmi vysokou teplotou. Frantzova [on-line] píše, že skener MODIS detekuje místa s teplotou 526, 85 °C – 1526, 85 °C jako požár. Teplota 576,85 °C – 176, 85 °C značí místo, kde požár již dohasíná a doutná. Mapy z EFFISu jsou posílány členským zemím ve formátu GeoTIFF. V případě požárů aktualizuje EFFIS mapy dvakrát denně. Mapy jsou založeny především na snímcích ze skeneru MODIS s prostorovým rozlišením 250 metrů. Pokud uživatel bude chtít bližší detail požáru, bude místo požáru překryto snímky z družice Landsat, senzoru TM. Při bližším přiblížení bude místo překryto snímky z Google Earth (Annoni et al., 2010). Na konci požární sezóny (přelom září a října) se mapují všechny škody způsobené všemi požáry během celé sezóny. K tomuto mapování se používá Advanced Wide Field Sensor (AWiFS), který je nesen na indické družici IRS a má prostorové rozlišení 56 metrů. Nebo se také používají snímky ze satelitů Disaster Monitoring Constellation (DMC), které mají prostorové rozlišení 32 metrů. Nevýhodou systému je, že umí zjistit pouze požáry o velikosti 5 - 10 ha a větší. U skeneru MODIS je tato velikost 40 ha a větší. Mapy jsou zaváděny do databáze EU-CORINE Land cover. Slouží ke srovnávání spálených míst v různých částech Evropy. V budoucnu by měly v systému přibýt další moduly. Jeden by se měl zabývat modelováním kouřového oblaku a rozptylu emisí v okolí požárů. Druhý by se měl zabývat sociálněekonomickými dopady lesních požárů. EFFIS má podobně jako předchozí projekty webová rozhraní a data jsou veřejně přístupná. Jelikož se jedná o evropský projekt, tak má k dispozici odborníky na lesní požáry z 22 států Evropy (EFFIS [on-line]). Systém EFFIS tedy monitoruje oblasti lesů, vydává výstrahy před možným nebezpečím, monitoruje samotný průběh požárů a vydává mapy oblastí, které byly požárem zničeny. Mezi další často používané snímky patří ty, které byly pořízeny pomocí družic Ikonos a QuickBird. Snímky mají velmi vysoké prostorové rozlišení. Využívají se především ve fázi odezvy při rychlém mapování. Většinou se pomocí nich zkoumá stupeň poškození budov v zastavěné části. Tyto operace probíhají buď manuálně nebo automaticky. Pokud operace probíhá manuálně, tak operátor (profesionál) nebo dobrovolníci (viz níže) zakreslují oblasti a stupně poškození budov ručně. Nejprve se zakreslují trosky okolo budov a pak se zakreslují samotné budovy a jejich stav. Pro zakreslení budov a jejich stavu je zapotřebí buď databáze budov nebo snímek pořízený před katastrofou. Například v aplikaci Tomnod se rozlišují tři stupně poškození: vážné poškození, velmi silné poškození a úplné zničení (Tomnod [on-line]). Pokud operace probíhá automaticky, využívá se tzv. Context-based damage detection (Vu a Matsuoka, 2010). Nalezení trosek a budov je plně automatické. Metoda je založena na texturní a spektrální analýze obrazu.
7. 3 Geografické informace poskytované dobrovolníky Jednou z důležitých součástí krizového managementu je bezesporu pomoc dobrovolníků. Volunteered geographic information (VGI) je zařazena do této kapitoly, protože také využívá 52
především GIS. Jde o to, že dobrovolníci zakreslují do map následky katastrof. Tato metoda je založena na bázi tzv. crowdsourcing (volně přeloženo jako masové (davové) zdroje). To znamená, že do projektu je zapojeno mnoho lidí za účelem poskytnout co nejvíce možných informací, aby byl zajištěn nejlepší možný výsledek. VGI ovšem neslouží pouze krizovému managementu, ale také jiným aktivitám spojeným s geografickou (mapovou) informací. Goodchild (2007) píše, že mezi aplikace, ve kterých lze vytvářet VGI, patří Wikimapia, Flickr, OpenStreetMap, Google Earth a Google Maps a mnohé další. Každá z těchto aplikací je určena k jinému účelu. Asi nejznámější aplikací, pracující s prostorovými daty, je Google Maps nebo Google Earth. Pomocí Google API můžeme jednoduše vkládat a upravovat mapy. Google také velmi zpopularizoval tzv. mash-up. Jedná se v podstatě o API, která funguje na webu 2.0 (podobně jako ostatní API). Pomocí mash-up lze kombinovat data z různých zdrojů a vytvářet tak neobvyklé a zajímavé mapy. Vše funguje na principu vytvořit nad mapou nějakou aplikaci. Například zobrazovat aktuální polohy družic atd. Samostatnou kategorii pak tvoří včasné varování. Jelikož je v tomto případě žádoucí, aby byla data co nejaktuálnější, a ne všechny družice jsou schopny snímat jedno místo kontinuálně, je zde zapotřebí pomoci obyvatel. V dnešní době má každý nějaké mobilní zařízení, které dokáže nahrávat a fotit. Lidé umístěním nahrávky na internet mohou pomoci při dalším řešení krizové situace. Velkou organizací, zabývající se krizovým mapováním, je Crisis Mappers. Tato organizace je založena na mobilních a webových aplikacích. Podílí se na vytváření map, leteckých a satelitních snímků, geoprostorových platforem, pokročilých vizualizací, simulací, výpočetních a statistických modelů. Sdružuje velké množství lidí z různých států, institucí, organizací, škol atd. (Crisis Mappers [on-line]). Další užitečnou aplikací je Tomnod. Tomnod propojil svou technologii se satelitními snímky od DigitalGlobe, spolu tvoří velmi účinný nástroj pro rychlé mapování (DigitalGlobe Blog [on-line]). DigitalGlobe poskytuje družicová data ze svých satelitů a dobrovolníci tyto snímky podle potřeby upravují v aplikaci Tomnod. Dalším významným pomocníkem při tvorbě VGI je Geocan. Geocan konsorcium bylo založeno na počátku roku 2010 po katastrofickém zemětřesení na Haiti. Hlavním důvodem vytvoření Geocan bylo zjednodušit práci dobrovolníků. Každý dobrovolník pracuje z pohodlí svého domova a edituje malou část zasažené oblasti. Posledním případem, který byl řešen pomocí aplikace Tomnod a Geocan, bylo zemětřesení ve městě Christchurch na Novém Zélandu. Výsledek projektu poskytoval velmi cenné informace pro vedení města. Aplikace dobrovolníkovi nejprve nabídne tutoriál, kde se seznámí s ovládáním programu a poté už může přistoupit k samotnému řešení problému (Tomnod [on-line]). Otázkou zůstává, proč lidé v dnešní době dělají něco zadarmo ve svém volném čase. Goodchild (2007) tvrdí, že je to hlavně proto, že lidé chtějí být součástí něčeho velkého a je to také otázkou jakéhosi exhibicionismu. Podle mého názoru to může být také proto, že lidé prostě mají potřebu pomáhat. Po jakékoli katastrofické události se rozjede velká vlna solidarity a každý pomáhá podle svých možností. Tak proč nepomáhat takovouto cestou.
7. 4 Shrnutí Tento výčet družic, jejich snímků a využití v GIS je pouze malou ukázkou toho, co vše lze v těchto systémech vytvořit. Do GIS mohou vstupovat také letecké snímky, snímky pořízené pomocí UAV, šikmé snímky, které přinášejí unikátní informace a mnohé další. Jejich použití je obdobné tomu, které je popsáno výše. Za dálkový průzkum lze určitě považovat také meteorologické balóny, jejichž data vstupují do nejrůznějších předpovědních modelů. Tato kapitola 53
byla ukázkou toho, jak mohou být snímky z dálkového průzkumu dále využívány. Tento obor je velice mladý a s trochou nadsázky lze říci, že každý den dostáváme nové a lepší snímky naší planety, protože vysíláme stále nové a nové družice. V blízké budoucnosti je naplánováno několik startů nových družic a senzorů, které jsou velmi očekávány (Sentinel 1 a 2, Earth Explorer CoReH20, Meteosat třetí generace a jiné). Geografické informační systémy se také stále vyvíjejí, stejně jako projekty, které se snaží informovat o celém krizovém managementu, zmírňují dopady těchto události a přispívají k rychlejší regeneraci postižených míst.
54
8 ZÁVĚR Přínosem této bakalářské práce je propojení krizového managementu a dálkového průzkumu Země. Obě hlavní složky byly v počáteční fázi popsány každá zvlášť. Pokračovalo se v jejich vzájemném propojení, a to nejprve v obecné rovině, přes kterou se práce posunula do praktické roviny, zastoupené konkrétními případy. Finální část byla věnována vybraným možnostem analýzy snímků v geografických informačních systémech. Dalším přínosem práce byl mimo jiné také popis družic v přílohách. Snahou této práce bylo z velkého množství informací, popisujících krizový management a dálkový průzkum Země, vybrat ty, v nichž se obě složky prolínají, a z nich následně vytvořit ucelenou studii. Toto téma je poměrně rozsáhlé, a podléhá rychlému vývinu. Proto jsou v této práci použity, dle mého názoru, nejdůležitější a nejaktuálnější informace o dané problematice. Ze stejného důvodu nebylo možné se detailně věnovat použití všech družic ve všech fázích. Dálkový průzkum a krizový management jsou dvě rozdílné disciplíny. V každé z nich pracují lidé jiného zaměření. Přesto je dnes dálkový průzkum nedílnou součástí krizového managementu. Funguje jako „oči“. Bez něj by nebyla žádná fáze krizového cyklu zdaleka tak účinná. Je více než žádoucí oba tyto obory rozvíjet a hlavně zajistit jejich používání. Senzory jsou dnes na špičkové úrovni, ať se jedná o spektrální či prostorové rozlišení. Stále se zdokonalují, vylepšují a používají k novým účelům. Rozvoj a použití je téměř neomezen. Dálkový průzkum je rozvinut po celém světě. Přesněji, lze sledovat dění na celé planetě, bez ohledu na politické a jiné podmínky. Tudíž data existují pro celý svět. Naproti tomu krizový management je v jednotlivých zemích na různém stupni vývoje. Existuje mnoho národních, mezinárodních, soukromých a dobrovolnických organizací. Tyto organizace se v případě nouze, většinou po katastrofě, snaží dané oblasti pomoci bez ohledu na to, kde se postižené místo nachází. Tato činnost je velmi užitečná, ale je lepší těmto událostem předcházet. Proto je potřeba zvýšit povědomí o krizovém managementu i v rozvojových státech. Kdyby bylo možné spočítat, kolik životů a majetku bylo zachráněno při součinnosti krizového managementu a dálkového průzkumu, dostali bychom nepochybně astronomické číslo. Dálkový průzkum je jistě finančně hodně náročný, ale v porovnání se zachráněnými životy a majetkem je toto číslo zanedbatelné. Státy si musí tuhle skutečnost uvědomit a dálkový průzkum brát jako nástroj ke snižování pozdějších výdajů. Co se týče rozvinutých zemí, zde je tato součinnost hojně využívaná.
55
9 SEZNAM ZDROJŮ A LITERATURY Tištěná literatura ANNONI, A., CRAGLIA, M., ROO, A., SAN-MIGUEL, J. Earth Observations and Dynamic Mapping: Key Assets for Risk Management. In: Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management: Towards Better Solutions. Berlin: Springer, 2010, 3 - 21 s. ISBN 978-3642-03441-1. DOBROVOLNÝ, P. Dálkový průzkum Země: digitální zpracování obrazu. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1998, 208 s. ISBN 80-210-1812-7. JOYCE, K. E., WRIGHT, K. C., SAMSONOV, S. V., AMBROSIA, V. G. Remote sensing and the disaster management cycle. In: Advances in Geoscience and Remote Sensing. Vukovar: In-Teh, 2009, s. 317 – 346. ISBN: 978-953-307-005-6. KERLE, N., HEUEL, S., PFEIFER, N. Real-time data collection and information generation using airborne sensors. In: Geospatial Information Technology for Emergency Response. London: Taylor & Francis group, 2008, 43 – 74 s. ISBN 978-0-415-42247-5. KONEČNÝ, M. Včasné varování a krizový management ve světě a EU: Vývoj, výsledky a úloha vědy a výzkumu. In: Dynamická geovizualizace v krizovém managementu. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2011, 18 - 33 s. ISBN 978-80-210-5858-3. KOOIJ, M., V., D. Flood monitoring and disaster management response. In: Geoconnexion International magazine. 12. roč, 4 č. Cambridge: Mai Ward, 2013, s. 26 – 28. ISSN 1476-8941. MACFARLANE, R. A Guide to GIS Applications in Integrated Emergency Management. Easingwold: Emergency Planning College, 2005, 127 s. MULÍČKOVÁ, E., KUBÍČEK, P., KONEČNÝ, M. Kartografická podpora řešení krizových situací – pilotní studie „POVODEŇ“. Brno: Masarykova univerzita, 2011, s. 1–7. Informace ČGS, 30, č. 2. VU, T-T., MATSUOKA, M. Towards a Quick Damage Detection System Based on Grid Computing. In: Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management: Towards Better Solutions. Berlin: Springer, 2010, 155 - 169 s. ISBN 978-3-642-03441-1. ZHANG, Y., KERLE, N. Satellite remote sensing for Nera-real time data collectio. In: Geospatial Information Technology for Emergency Response. London: Taylor & Francis group, 2008, 75 – 102 s. ISBN 978-0-415-42247-5.
Internetové zdroje 2009 UNISDR Terminology on Disaster Risk Reduction [on-line], 9. s. [cit. listopad 2012]. Dostupné online na WWW: http://www.unisdr.org/we/inform/terminology. COPERNICUS, GMES in operation [on-line]. [cit. prosinec 2012]. Dostupné na WWW: http://copernicus.eu/newsletters/issue01/inthefield_emsmapping.html. Crisis Mappers, The Humanitarian Technology Network [on-line]. [cit. leden 2013]. Dostupné na WWW: http://crisismappers.net/.
56
CZRAD, ČHMÚ [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné http://www.chmi.cz/files/portal/docs/meteo/rad/info_czrad/index.html.
online
na
WWW:
Česká astronomická společnost [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.astro.cz/apod/ap000401.html. Český kosmický portál [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné http://www.czechspaceportal.cz/4-sekce/historie-dobyvani-vesmiru/.
online
na
WWW:
ČHMÚ kapitola 1, Český hydrometeorologický ústav, Vyhodnocení povodňové situace v červenci 1997, Meteorologické příčiny povodňové situace [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://voda.chmi.cz/pov97/kap1.html. ČHMÚ kapitola 8, Český hydrometeorologický ústav, Vyhodnocení povodňové situace v červenci 1997, Hodnocení meteorologických a hydrologických předpovědí [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://voda.chmi.cz/pov97/kap8.html. ČHMÚ kapitola 9, Český hydrometeorologický ústav, Vyhodnocení povodňové situace v červenci 1997, Geodetická dokumentace pro vyhodnocení povodně a vytvoření digitálního modelu říčního systému v postižených oblastech [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://voda.chmi.cz/pov97/kap9.html#kap96. ČHMÚ seznam příloh, Český hydrometeorologický ústav, Vyhodnocení povodňové situace v červenci 1997, Seznam příloh [on line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://voda.chmi.cz/pov97/prilohy.html#Obrázky. DEWS, Distant Early Warning Systém [on-line]. [cit. listopad 2012]. Dostupné na WWW: http://www.dews-online.org/. DigitalGlobe [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online http://www.digitalglobe.com/about-us/content-collection#satellites&geoeye-1. DigitalGlobe Blog [on-line]. [cit. duben 2013]. http://www.digitalglobeblog.com/2013/04/08/tomnod/.
Dostupné
online
na na
WWW: WWW:
DMC, International imaging [on-line]. [cit. leden 2012]. Dostupné online na WWW: http://www.dmcii.com/?page_id=7073. Družice GeoEye-1, DigitalGlobe [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.digitalglobe.com/about-us/content-collection#satellites&geoeye-1 Družice Ikonos, ESA [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na https://earth.esa.int/web/guest/missions/3rd-party-missions/current-missions/ikonos-2
WWW:
Družice MSG, Gisat [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online http://www.gisat.cz/content/cz/druzicova-data/dodavana-data/vyber-dat-dleparametru/satelite/meteosat-msg.
WWW:
na
Družice NOAA, NOAA-N Prime [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.osd.noaa.gov/Spacecraft%20Systems/Pollar_Orbiting_Sat/NOAA_N_Prime/NOAA_N P_Booklet.pdf. Družice QuickBird, DigitalGlobe [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.digitalglobe.com/about-us/content-collection#satellites&quickbird. Družice RADARSAT, Canadian Space Agency [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.asc-csa.gc.ca/eng/satellites/radarsat2/inf_tech.asp. 57
Družice Terra, NASA [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: ://terra.nasa.gov/. Družice WorldView-2, DigitalGlobe [on-line]. [cit únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.digitalglobe.com/about-us/content-collection#satellites&worldview-2 Earthquake in Haiti, International Charter – Space and Major Disaster [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.disasterscharter.org/web/charter/activation_details?p_r_p_1415474252_assetId=ACT287. Earthquake Hazards Program, USGS [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://earthquake.usgs.gov/earthquakes/recenteqsww/Quakes/us2010rja6.php. EFFIS, Joint Research Centre [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://forest.jrc.ec.europa.eu/effis/. EMS, Mapping portal, Products [on-line]. [cit. květen 2013]. Dostupné online na WWW: http://portal.ems-gmes.eu/frontend/products.html. FADAIE, K. Mapping for emergency situations: the Canadian experience [on-line]. 5 s. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.em.gov.au/Documents/Mapping_for_emergency_situations_the_Canadian_experience. pdf. FLOREO [on-line]. [cit. http://www.floreo.cz/Home.aspx.
duben
2013].
Dostupné
online
na
WWW:
FRANTZOVA, A. Remote sensing, GIS and Disaster Management [on-line]. 10 s. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://cartographygis.com/pdf/72_Frantzova_Bulgaria_paper.pdf. GALLEY, I., LEONARD, G., JOHNSTON, D. The Ruapehu lahar emergency response plan development process: An analysis [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.massey.ac.nz/~trauma/issues/2004-1/galley.htm. GEOSS/GMES v České republice [on-line]. [cit. listopad 2012]. Dostupné online na WWW: http://gmes.gov.cz/gmes/co-je-gmes. Gi4DM, Geo-information for Disaster Management [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.gi4dm.net/. GISportal.cz, Rapid 3D mapping [on-line]. [cit. prosinec 2012]. Dostupné na WWW: http://www.gisportal.cz/2011/08/rapid-3d-mapping-video/. GMES Emergency Management Service, EMS – Mapping Portal [on-line]. [cit. prosinec 2012]. Dostupné na WWW: http://portal.ems-gmes.eu/frontend/who-can-use-the-service.html. G-mosaic, GMES [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.gmesgmosaic.eu/project-overview/108. GOODCHILD, M., F. Citizens as Sensors: The World of Volunteered Geography [on-line]. 15 s. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/vgi/docs/position/Goodchild_VGI2007.pdf. GRAUMANN, A., HOUSTON, T., LAWRIMORE, J., LEVINSON, D., LOTT, N., MCCOWN, S., STEPHENSEN, S., WUERTZ, D. Hurricane Katrina, A Climatological Perspective, 58
Preliminary Report [on-line]. 27 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.ncdc.noaa.gov/oa/reports/tech-report-200501z.pdf. GROSSI, P., MUIR-WOOD, R. Flood Risk in New Orleans, Implications for Future Management and Insurability [on-line]. 31 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: https://support.rms.com/Publications/NO_FloodRisk.pdf. GUHA-SAPIR, D. et al. Annual Disaster Statistical Review 2010 [on-line]. 42 s. [cit. leden 2013]. Dostupné online na WWW: http://cip.management.dal.ca/publications/ADSR_2010.pdf. HALOUNOVÁ et al. Radarsat imaging of the 1997 Czech Republic flood. In: Fluvial Sedimentology VI [on-line]. 1998, 71 -75 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://books.google.cz/books?id=k9rsR2MmvVsC&pg=PA71&dq=RADARSAT+Imaging+Of+Th e+1997+Czech+Republic+Flood.&hl=cs&sa=X&ei=_8ZeUd_CLsWwhAeJ1YGwBQ&ved=0CC4 Q6AEwAA#v=onepage&q&f=false. HALOUNOVÁ, L., ŠVEC, M., HORÁK, J., UNUCKA, J., HANZLOVÁ, M., JUŘÍKOVSKÁ, L. Improvement of rainfall-runoff models using optical and radar remote sensing data [on-line]. [cit. duben 2013]. 2008, 6 s. Dostupné online na WWW: http://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/8_pdf/7_WG-VIII-7/02.pdf. HILL, A., A., et al. Remote Sensing and Recovery: A case Study on the Gulf Coast of the United States. Proceedings of the 4th International workshop on Remote Sensing for Disaster Response [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.unspider.org/content/4613/remote-sensing-and-recovery-case-study-gulf-coast-united-states. Hurricane Katrina, NOAA [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.ncdc.noaa.gov/special-reports/katrina.html. International Charter Space and Major Disaster [on-line]. [cit. duben 2014]. Dostupné online na WWW: http://www.disasterscharter.org/web/charter/charter. ISPRS, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.isprs.org/society/Default.aspx. KARBO, N., SCHROTH, R. Oblique Aerial Photography: A Status Review [on-line]. 7 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.ifp.unistuttgart.de/publications/phowo09/140Karbo.pdf. Katrina 1, GROSSI, P., MUIR-WOOD, R. Flood Risk in New Orleans, Implications for Future Management and Insurability [on-line]. 31 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: https://support.rms.com/Publications/NO_FloodRisk.pdf. Katrina 2 a 4, Hurricane Katrina, NOAA [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.katrina.noaa.gov/satellite/satellite.html. Katrina 3, Urban Legends [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://urbanlegends.about.com/library/bl_hurricane_katrina_pictures.htm. Katrina 5, Science photo library [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.sciencephoto.com/search?subtype=contributors&searchstring=EUR&media_type=ima ges. Katrina 6, IP [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.katrinadestruction.com/images/v/noaa_overhead_gulf_coast_aerial_images/katrinanew-orleans-la-4-08-31-2005c2.jpg.html. 59
Katrina 7, Hurricane Katrina [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.hurricanekatrina.com/levees-repaired-in-new-orleans.html. KHAN, H., VASILESCU, L., G., KHAN, A. Disaster Management Cycle – A Theoretical Aproach [on-line]. 8 s. [cit. listopad 2012]. Dostupné na WWW: http://www.mnmk.ro/documents/2008/2008-6.pdf. MSG, EUMETSAT [on-line]. [cit. leden 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.eumetsat.int/Home/Main/Satellites/MeteosatSecondGeneration/Instruments/index.htm? l=en. National Academy of Sciences [on-line]. Successful Response Starts with a Map: Improving Geospatial Support for Disaster Management. Washington: The National Academies Press, 2007, 198 s. ISBN 978-0-309-10340-4. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://parkdatabase.org/files/documents/2007_Successful-Response-Starts-with-a-Map_ImprovingGeospatial-Support-for-Disaster-Management_CPC_National-Academies.pdf. NHC, National Hurricane Center [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.nhc.noaa.gov/. NIRUPAMA, N., SIMONOVIC, S., P. Increase of Flood Risk due to Urbanisation: A Canadian Example [on-line]. 17 s. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://cip.management.dal.ca/publications/Increase%20of%20Flood%20Risk%20due%20to%20Ur banisation-%20A%20Canadian%20Example.pdf. PETRSEN, T., RISTAU, J., BEAVAN, J., DENYS, P., DENHAM, M., FIELD, B., FRANCOISHOLDEN, C., MCCAFFREY, R., PALMER, N., REYNERS, M., SAMSONOV, S. The MW 6.7 George Sound Earthquake of October 15, 2007: Response and Preliminary Results [on-line]. 13 s. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.iprpi.rpi.edu/IPRPI%20publications/2009/McCaff_Mw6.7_09.pdf. Pixoview, Geodis [on-line]. [cit. únor 2013]. http://sluzby.geodis.cz/sluzby/sikme-snimkovani-pixoview.
Dostupné
online
na
WWW:
Povodně 1997, Fotografie povodní [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.zam.fme.vutbr.cz/~raud/povodne/index.php?zarazeni=f#. Product data sheets per type of disaster, EMS – Mapping Portal [on-line]. 18 s. [cit únor. 2013]. Dostupné online na WWW: http://portal.ems-gmes.eu/frontend/files/Data-sheets-per-type-ofdisaster.pdf Radarová interferometrie, Praktické otázky k radarové interferometrii [on-line]. [cit. duben 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.insar.cz/otazky.html. Remote-Sensing Activity, Hurricane Tracking from a Safe Distance [on-line]. [cit. leden 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.ebsinstitute.com/EBS.HU1_RS.html. Sentinel Asia [on-line]. [cit. duben 2013]. https://sentinel.tksc.jaxa.jp/sentinel2/topControl.action.
Dostupné
online
na
WWW:
Statutární město Opava. Kancelář tajemníka, oddělení havarijního a krizového řízení, Jiří Stehlík. Sídlo: Horní Náměstí 69, Opava 1. Struktura GMES [on-line]. http://gmes.gov.cz/node/193.
[cit.
listopad
60
2012].
Dostupné
online
na
WWW:
Tomnod, Disaster Mapper http://tomnod.com/geocan/.
[on-line].
[cit.
leden
2013].
Dostupné
na
WWW:
UNISDR, The United Nations Office for Disaster Risk Reduction [on-line]. [cit. prosinec 2012]. Dostupné na WWW: http://www.unisdr.org/. UN-SPIDER, United Nations [on-line]. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.oosa.unvienna.org/oosa/en/unspider/index.html. VDV, Virtual Disaster Viewer [on-line]. [cit. leden 2013]. http://vdv.mceer.buffalo.edu/vdv/index.php?selectedEventId=7.
Dostupné
na
WWW:
VOIGT, S., SCHNEIDERHAN, T., TWELE, A., GÄHLER, M., STEIN, E., MEHL, H. Rapid Damage Assessment and Situation Mapping: Learning from the 2010 Haiti Earthquake [on-line]. 9 s. [cit. březen 2013]. Dostupné online na WWW: http://elib.dlr.de/77438/1/Voigt_et_al_DLR_Haiti_PERS_fullPaper.pdf. Využití družice Ikonos [on-line]. [cit. únor 2013]. http://www.geoeye.com/CorpSite/gallery/gallery.aspx?16#1.
Dostupné
online
Využití družic MSG [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online http://www.eumetsat.int/Home/Main/Image_Gallery/ImageLibrary/index.htm?l=en.
na
WWW:
na WWW:
Využití družic NOAA [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.osd.noaa.gov/Spacecraft%20Systems/Pollar_Orbiting_Sat/NOAA_N_Prime/NOAA_N P_Booklet.pdf. Využití družice RADARSAT-2 [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.disasterscharter.org/search?p_p_id=AsPortlet_WAR_DisasterCharter&p_p_lifecycle=0 &p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_count=1. Využití družice Terra [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné http://visibleearth.nasa.gov/search.php?hq=&q=Terra+disaster&sa=search.
online
na
WWW:
Využití družice WorldView-2 [on-line]. [cit. únor 2013]. Dostupné online na WWW: http://www.satimagingcorp.com/gallery-worldview-2.html. ZÁKON č. 240/2000 Sb. ze dne 21. prosince 2010 [on-line]. 15 s. [cit. listopad 2012]. Dostupné online na WWW: http://portal.gov.cz/app/zakony/zakonPar.jsp?page=0&idBiblio=49557&nr=240~2F2000&rpp=15# local-content.
61
10 SEZNAM PŘÍLOH Příloha 1 - Družice Terra (zdroj: Družice Terra [on-line]). Příloha 2 - Družice RADARSAT (zdroj: Družice RADARSAT [on-line]). Příloha 3 - Družice MSG (zdroj: Družice MSG [on-line]). Příloha 4 - Družice NOAA (zdroj: Družice NOAA [on-line]). Příloha 5 - Družice Ikonos (zdroj: Družice Ikonos [on-line]). Příloha 6 - Družice QuickBird (zdroj: Družice QuickBird [on-line]). Příloha 7 - Družice GeoEye-1 (zdroj: Družice GeoEye-1 [on-line]). Příloha 8 - Družice WorldView-2 (zdroj: Družice WorldView-2 [on-line]). pozn.: příklady využití některých družic jsou uvedeny v internetové podobě. Na webových stránkách jsou snímky i jejich popis. Do této práce by nebylo možné všechny tyto příklady uvést.
62
Družice Terra Výška orbitu: 705 km Úhel inklinace: 98° Perioda obletu: 98,8 min. Senzory: ASTER – 14 spektrálních pásem (od viditelného až po tepelné infračervené záření), prostorové rozlišení od 15 – 90 metrů, radiometrické rozlišení 8 nebo 16 bit u TIR (termální pásmo), perioda snímání: 16 dní MODIS - 36 spektrálních pásem (od viditelného až po tepelné infračervené záření), prostorové rozlišení od 250 – 1000 metrů, radiometrické rozlišení: 12 bit, perioda snímání: každý den MISR, MOPITT, CERES – jsou další tři skenery, které nese družice TERRA Využití pro krizový management: Data ze skenerů ASTER a MODIS vstupují do nejrůznějších modelů. Pro jejich vynikající spektrální, prostorové (ASTER) a časové rozlišení (MODIS) je lze využít především v preventivní a v přípravné fázi. Příklady využití družice: Floreo [on-line], Využití družice Terra [on-line].
Snímek severních a jižních atolů Malosmadulu (u Malediv) zachycené skenerem ASTER (ve viditelném spektru, s prostorovým rozlišením: 15 metrů). Snímek zobrazuje totální záplavu atolů, kterou zapříčinila vlna tsunami v prosinci 2004.
Snímek hurikánu Katrina (Mexický záliv) ze skeneru MODIS (ve viditelném spektru, prostorové rozlišení: 500 metrů). Snímek zobrazuje hurikán Katrina ze dne 28. 8. 2005, v tento okamžik je hurikán na stupni číslo 5 (nejvyšší stupeň).
Družice RADARSAT-2 Výška orbitu: 798 km Úhel inklinace: 98,6° Perioda obletu: 100,7 min. Senzor: SAR – 1 frekvenční pásmo (C-band, 4 - 8 cm), 4 druhy polarizace, 11 produktů, které se liší velikostí scény, prostorovým rozlišením a polarizací, prostorové rozlišení od 3 – 100 metrů, radiometrické rozlišení 16 bit, perioda snímání: 24 dní, stereosnímky Využití pro krizový management: Radarové snímky tvoří nezastupitelnou roli v krizovém managementu. Jsou využívány ve všech fázích krizového cyklu. Pomocí nich se mohou vytvářet digitální modely terénu. Pokud se nad postiženým místem nachází oblaka, jediná možnost, jak tuto oblast snímat z družic je pomocí radaru. Radar se často využívá při mapování povodní, protože dokáže dokonale odlišit zaplavené a nezaplavené oblasti, a také při zemětřeseních, kde se přeměřuje změna elevace daného místa. Další výhodou je, že je možno snímat i v noci. Příklady využití družice: Kooij (2013), Využití družice RADARSAT-2 [on-line].
Snímek Little Nicobar Island (u Malajsie) ze senzoru AWiFS (vlevo, před tsunami) a ze skeneru SAR (vpravo, po tsunami). Ze snímku je patrné, které oblasti byly zaplaveny po tsunami v prosinci 2004 (označeno žlutým kolečkem).
Družice MSG (Meteosat Second Generation) Výška orbitu: 35 790 km Úhel inklinace: 0° Perioda obletu: geostacionární, celkem 3 družice MSG Senzory: SEVIRI – 12 spektrálních pásem, prostorové rozlišení 1 a 3 kilometry, radiometrické rozlišení 10 bit, perioda snímání: 5 a 15 minut GERB – 2 spektrální pásma, prostorové rozlišení 50 kilometrů, radiometrické rozlišení 8 bit, perioda snímání: 5 minut MCP, S&R – první skener je komunikační a řídící, druhý sbírá nouzové signály Využití pro krizový management: snímky ze skeneru SEVIRI se mohou vhodně využít v přípravné fázi, lze pomocí nich sledovat nebezpečné meteorologické jevy (přívalové deště, hurikány atd.) a jejich kontinuální pohyb díky velmi časté periodě snímání. Snímky ze skeneru GERB mimo jiné vstupují do modelů, které se zabývají vznikem a posunem oblačnosti. Příklady využití družice: Zhang a Kerle (2008), Využití družic MSG [on-line].
Snímek konvektivních bouří (1. července 2012) nad Českou republikou ze skeneru SEVIRI nesený na družici MSG-2 (termální pásmo: červená = chladnější, modrá = teplejší), prostorové rozlišení 3 kilometry.
Snímek planety Země (1. února 2006) ze skeneru GERB, vlevo je zobrazeno krátkovlnné a dlouhovlnné záření, vpravo je poté zobrazeno krátkovlnné záření, prostorové rozlišení 50 kilometrů.
Družice NOAA-15, 16, 18, 19 Výška orbitu: 807, 849, 854, 870 km Úhel inklinace: 98,5°; 99,0°; 98,74°; 98,7°; Perioda obletu: 101,1; 102,1; 102,12; 102,14 min. Senzory: AVHRR/3 – 6 spektrálních pásem (viditelné až termální), prostorové rozlišení 1090 metrů, radiometrické rozlišení 10 bit, perioda snímání: 1 den Využití pro krizový management: družice NOAA mohou krizovému managementu poskytovat důležité údaje především v přípravné fázi. Lze pomocí nich sledovat nejen stav a vývoj počasí, ale také jiné krizové situace (viz snímek). Příklady využití družice: Hurricane Katrina [on-line], Využití družic NOAA [on-line].
Snímek zobrazuje vulkanický popel ze sopky Okmok, která se nachází na Aljašce. Snímek je ze skeneru AVHRR/3 umístěného na družici NOAA-18. Snímek pochází z 14. července 2008.
Družice Ikonos Výška orbitu: 681 km Úhel inklinace: 98,1° Perioda obletu: 98,33 min. Senzory: OSA - MS – 4 spektrální pásma (viditelné a blízké infračervené), prostorové rozlišení 4 metry, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 3 dny, stereosnímky PAN – 1 spektrální pásmo (panchromatické), prostorové rozlišení 1 metr, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 3 dny, stereosnímky Využití pro krizový management: Snímky z družice Ikonos se díky svému vynikajícímu prostorovému rozlišení používají ve všech fázích krizového cyklu. Mohou sloužit například při porovnávání situace před a po katastrofě. Dále mohou být použity při mapování poškozených budov, plánování záchranných akcí atd. Využití těchto snímků je v podstatě neomezené. Družice patří společnosti DigitalGlobe. Díky stereosnímkům je možno vytvořit digitální výškový model. Příklady využití družice: Zhang a Kerle (2008), Využití družice Ikonos [on-line].
Snímek přístavu Galvestone, Texas, USA ze senzoru OSA (MS, viditelné spektrum, prostorové rozlišení 82 metrů) Ze snímku je patrné poškození přístavu, které způsobil hurikán Ike.
Družice QuickBird Výška orbitu: 482 km Úhel inklinace: 98° Perioda obletu: 92,4 min. Senzory: BGIS 2000 - MS – 5 spektrálních pásem (viditelné až blízké infračervené), prostorové rozlišení 2,4 metru, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 2,5 – 5,6 dní, stereosnímky PAN – 1 spektrální pásmo (panchromatické), prostorové rozlišení 0,65 metru, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 2,5 – 5,6 dní, stereosnímky Využití pro krizový management: Družice QuickBird poskytuje snímky s velmi vysokým prostorovým rozlišením. Snímky mají stejné použití jako data z družice Ikonos, tudíž se tato družice využívá ve všech fázích, především pak ve fázi odezvy a obnovy. Tato družice také patří společnosti DigitalGlobe. Díky stereosnímkům je možno vytvořit digitální výškový model. Příklady využití družice: Zhang a Kerle (2008).
Snímek města Port-au-Prince (Haiti – 3 dny po ničivém zemětřesení) ze skeneru PAN, prostorové rozlišení 0,6 metru. Snímek zobrazuje zničené budovy po zemětřesení na Haiti z ledna 2010.
Družice GeoEye-1 Výška orbitu: 681 km Úhel inklinace: 98° Perioda obletu: 96 min. Senzory: GIS - MS – 4 spektrální pásma (viditelné až blízké infračervené), prostorové rozlišení 1,65 metrů, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 3 dny a méně, stereosnímky PAN – 1 spektrální pásmo (panchromatické), prostorové rozlišení 0,41 metru radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 3 dny a méně, stereosnímky Využití pro krizový management: družice GeoEye-1 patří společnosti DigitalGlobe. Využití družice v krizovém managementu je téměř neomezené. Díky velmi vysokému rozlišení lze snímky využít v každé fázi krizového cyklu. Především pak ve fázi odezvy a obnovy. Družice GeoEye-2, která odstartovala svou misi v únoru 2013, má prostorové rozlišení 0,34 metru. Z důvodu absence obrazových dat zde nemohla být uvedena. Díky stereosnímkům je možno vytvořit digitální výškový model. Příklady využití družice: Earthquake in Haiti [on-line].
Na ukázku je uveden snímek z družice GeoEye-1. Jedná se o snímek pobřeží New Jersey, po přechodu hurikánu Sandy. Snímek má rozlišení 0,5 metru, tudíž nepatrně horší než GeoEye-2 a byl pořízen 31. října 2012.
Družice WorldView-2 Výška orbitu: 770 km Úhel inklinace: 97,5° Perioda obletu: 100 min. Senzory: MS – 8 spektrálních pásem (viditelné až blízké infračervené), prostorové rozlišení 1,85 metru, radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 1,1 – 3,7 dní, stereosnímky PAN – 1 spektrální pásmo (panchromatické), prostorové rozlišení 0,46 metru radiometrické rozlišení 11 bit, perioda snímání: 1,1 – 3,7 dní, stereosnímky Využití pro krizový management: družice WorldView-2 má velmi vysoké prostorové rozlišení a patří do konstelace družic DigitalGlobe. V krizovém managementu najde využití ve všech fázích cyklu. Má nejlepší časové rozlišení z družic DigitalGlobe. Možnost tvorby digitálního výškového modelu. Příklady využití družice: Využití družice WorldView-2 [on-line].
Snímek zobrazuje záplavy ve městě Nowshera v Pákistánu. Snímek je ze senzoru MS z družice WorldView. Prostorové rozlišení snímku je 0,5 metru. Snímek byl pořízen 5. srpna 2010.
