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1、多源卫星草原火灾亚像元火点面积估测方法摘要：以Landsat TM数据为外部数据源提取纯净端元。基于普朗克定律和Dozier模 型建立了基于EOS/MODIS数据的草原火灾亚像元火点面积估测模型。利用模型计算2012 年4月7日13时40分内蒙古自治区锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗的一处火场。计算结果显示： 如果忽略混合像元的存在问题的话，火点面积为192km2；利用已建立的亚像元估测模型计 算出的火点面积为79.29km2。因此，可知亚像元火点面积估测技术会提高草原火灾的监测 精度，能够为草原火灾的扑救和应急管理工作提供更好的服务。关键词：遥感；草原火灾；亚像元；多源卫星数据1-引言草原地区地广人稀
2、，交通和通讯设施也相对落后，依靠人工方法监测火情具有局限性， 火点很难被及时发现。在森林地区常用的瞭望塔和飞机监测方法由于费用高，因此，在草 原地区也不适用。卫星遥感具有较高的时空分辨率、能大范围同时监测、可以监测火灾发 展动态、准确定位和面积估测等特点使其在草原火灾监测中具有非常大的优势，成为目前 最具发展前途的草原火灾监测方法。以往的草原火灾遥感监测研究都是以像元为最小不可分割的单位来统计火场面积的，不 涉及像元内部的情况，而实际上由于混合像元的存在以像元为单元的火点面积估算往往比实 际火点面积要大的多，空间分辨率越低的遥感卫星数据误差会越大；而且火灾发生的早期火 点如果小于一个像元就会很
3、难被及时发现，因而错过最佳的灭火时机。如果能够估测出混合 像元中亚像元火点的面积则会提高草原火灾的监测精度，为草原火灾的扑救和应急管理工作 提供更好的服务。国外从20世纪60年代开始进行航空红外探测的森林火灾遥感监测研究，到80年代随 着卫星遥感技术的发展，美国和加拿大等国家开始进行了卫星平台有GOES(Geostationary Orbiting Environmental Satellite)和 NOAA(National Oceanic and Atmosphere Administration)两 个系列卫星的森林火灾的遥感监测实验和研究。在1998年Terra卫星发射之前，MODIS
4、科 学小组的Kaufman和Justice在以往利用NOAA/A/HRR和GOES数据进行火点判识算法的 基础上研究出了 MODIS数据火点自动提取算法(Kaufman and Justice，1998)。1999年美国 航空航天总署(National Aeronautics and Space Administration， NASA)发射了地球观测系统 (Earth Observing System，EOS)的极地轨道环境遥感卫星Terra，卫星上搭载了中分辨率成像 光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS), MOD
5、IS 在仪器特征参数设 计上就考虑了火灾监测的需求。随着遥感技术的发展，如法国的SPOT卫星、美国的Landsat 等许多高空间分辨率的卫星数据也逐渐被应用到火灾的遥感监测中。我国在1987年大兴安岭发生森林大火后国家充分认识到了森林防火的重要性，因此，森林火灾的遥感监测研究逐步增多。目前，有关森林火灾遥感监测研究已经相当成熟，而关 于草原火灾遥感监测研究还相对较少。范心圻等(1986)、苏和、刘桂香(1995)(2008)等 将NOAAAVHRR数据进行假彩色合成图像后进行目视判别。陈世荣利用EOS/MODIS数据 根据阈值提取 火点(陈世荣，2006)。近些年刘诚(2004 )、冯蜀青(2
6、008)等开始进行 NOAA/AVHRR资料森林火灾的亚像元火点的面积估算方法的研究。目前，基于 EOS/MODIS数据的草原火灾亚像元火点面积估算研究还非常罕见。Landsat TM遥感卫星资料的空间分辨率高，可以提供详细的地面信息，但是由于具有 重访周期大的缺点，因此，很难完成实时的火情动态监测任务。EOS/MODIS具有较高的 空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，在火灾监测中具有相当明显的优势。本文结合草 原火灾的实际情况，建立基于EOS/MODIS卫星数据的森林草原火灾亚像元火点的面积估 算技术研究，估算混合像元中明火区的实际面积，在此基础上提出应用多源遥感卫星资料 对卫星遥感亚像元草
7、原火点信息提取方法，以探索提高火区面积估算精度的算法。2材料与方法2.1理论依据草原火灾亚像元火点的提取是基于黑体辐射定律的基础上。自然界中的物体的绝对温度 高于0K时都会向外不断地发射电磁波，其辐射能量的点强度和光谱分布位置是其物理类型 和温度的函数，因此，黑体辐射也叫做“热辐射”。黑体辐射的普朗克定律(Plancks law)用于描述在任意温度了下，从一个黑体中发射的 电磁辐射的辐射率与电磁辐射的频率的关系公式。这里辐射率是频率的函数：2 冗 he 21M (T) =-入九5e he /入kT 1式中，叫(T)为光辐射出射度，e为比辐射，h=6.626J0-34j.K为普朗克常数， k=1
8、.38J0-23JK1为玻尔兹曼常数，c=3J08ms-i为光速，T为热力学温度(K),入为波长(m)。2.2数据准备2.2.1 EOS/MODIS数据预处理本文选取2012年4月7日当地时间上午的晴空条件下的Terra卫星的数据进行火场的 监测，对数据进行投影转换、祛除bowtie、辐射定标、大气校正和云检测等预处理，预处理 方法参照第一章绪论的第四节EOS/MODIS数据简介与预处理。2.2.2 Landsat TM数据预处理本文选用轨道为2010年08月31日的124/28的Landsat-5 TM数据。首先，对数据进行遥感 器校正，对数据的大气校正是用COST模型。Landsat-5数
9、据需要通过选取控制点进行几何 精确校正。选GCP点时需要选择明显地物，GCP的分布尽量均匀，地形复杂的地方多选几 个点，选取了28个GCP点。2.2.3多源影像的精确配准Landsat TM数据具有较高的空间分辨率，因此，可以为EOS/MODIS数据提供较详细的 地物成分的信息，为混合像元分解时的纯净端元的选取提高精度。在进行草原火灾亚像元火 点面积提取时需要进行EOS/MODIS和Landsat TM数据的精确配准。2.3背景温度利用分裂窗方法进行背景温度的计算。火点周围的背景温度应尽量提取与火点相近范围 内的温度，如果离火点相距甚远会影响背景温度的准确性。本文利用Sobrino J. A,
10、Raissouni N. 和 LI Zhao-Liang， 2001 的方法确定比辐射率，Francois Becker 和 Zhao-Liang Li （1990）的 分裂窗方法计算地表温度。分裂窗算法是目前应用较为广泛的地表温度算法，该方法大气窗 口区（1013p m）两个相邻通道上的大气吸收作用不同，因此，利用两个相邻通道各种组 合来消除大气的影响。2.4火点探测所有满足T4315K （夜间305K）或DT41T4b+45 T4bB： T4320K（夜间315K）a： AT4iAT4ib+4T4ibb: T412OK（夜间 10K）X : T4360K（夜间330K）白天如果0.64“m
11、和0.86“m两个通道的反射率都大于0.3且耀斑角小于40,般 就可以排除这点是火点的可能性了。2.6亚像元面积计算模型混合像元中的纯净端元可以从地物光谱数据库中选取，也可以建立地物的物理模型进行 模拟，另外，比较简单高效的方法是从影像自身的像元光谱和从外部数据源中获取。在光谱 数据库不够健全且野外光谱实际测量数据缺乏的情况下下获取进行混合像元分解的纯净端 元时常用的方法是从影像上获得（李君，2008）。本文结合高空间分辨率的Landsat TM卫星影像和EOS/MODIS数据来获取背景温度和火点温度的纯净端元。混合像元分解模型有许多种，如线性混合模型、高斯混合模型、几何光学模型、随机几 何模
12、型、概率模型、模糊模型、神经网络模型和支持向量机模型等（张洪恩，2004）。线性 混合模型假定传感器视场内地物光谱反射率按面积百分比线性混合（张洪恩，2004）。设想 混合像元是由背景和火点两部分组成，结合线性混合模型和Dozier莫型的方法可以得到草原 火灾亚像元火点的面积估算模型，公式如下。P (T T )/CT )bf b式中，P为像元中火点所占的面积比例;1-为背景所占的面积比例;T火点的温度;Tb背景温度。根据该模型可以得到混合像元中亚像元火点的面积比，火点面积比乘与每个像元的面积 则算出亚像元火点的面积。3结果分析选取2012年4月7日13时40分的AQUA卫星的EOS/MODIS
13、 数据对内蒙古自治区锡林郭 勒盟东乌珠穆沁旗的一处火场的进行亚像元火点面积估测方法研究。首先对数据进行预处 理，并用锡林郭勒盟的界线进行裁剪，将卫星数据按照21 （红）、2 （绿）和1 （蓝）通道组合成彩色图片，如图1,通过目视判读可看到亮红色的为火场，蓝色的云。图1 2012年4月7日锡林郭勒盟草原火灾彩色合成图Fig. 1 April 7, 2012 Xilin Gol League grassland fire color composite imageLandsat TM数据采用7波段（红）4波段（绿）和1波段（蓝）的真彩色合成，并进行预 处理后按研究区裁剪，如图2 （a）。EOS/M
14、ODIS数据的4pm、1.65pm和2.13pm波段为火点探 测常用通道，本章中由于考虑到21波段具有较高的信噪比，因此利用21波段进行火点亚像元 面积提取。首先对EOS/MODIS数据进行预处理，进行反射率计算，并按研究区大小裁剪， 如图2 （b）。将Landsat TM数据和EOS/MODIS数据21通道的反射率数据进行融合处理，得到 如图2（c）的图。图2 Landst TM数据和EOS/MODIS的21通道反射率数据的融合处理Fig.2 Landst TM data and EOS/MODIS 21 channel reflectivity data fusion processing
15、C结合Landsat TM卫星影像和EOS/MODIS数据来获取背景温度和火点温度的纯净端元,计算混合像元中亚像元面积比（P）,其结果如图3。图例）过火区40图3亚像元火点分布图Fig.3 Sub-pixel fire distribution map该处火场有过火区像元为141个，面积为141km2 ；火点像元有192个，通过逐个像元计算火点面积后累加可知，正在燃烧区的面积为79.2982km2,详细内容见表1。表1火场亚像元估算结果Tab. 1 Fire sub-pixel estimation resultsP (%)像元数Size(km2)40703024.8261过火区141141.0000注：P为火点在像元中所占百分比，Size为像元中火点所占面积。4结论本文在黑体辐射相关定律、Dozier模型等理论和方法基础上，以Landsat TM数据为外 部数据源进行在EOS/MODIS数据混合像元中火点和背景的纯净端元的提取，对 EOS/MODIS数据中火点混合像元进行分解。提出了基于多源遥感卫星的草原火灾亚像元
