基于環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星數(shù)據(jù)的森林火災(zāi)災(zāi)情監(jiān)測(cè)方法研究.pdf

1、過(guò)去幾十年中，森林火災(zāi)對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境都造成了嚴(yán)重的影響，森林火災(zāi)已經(jīng)引起了各國(guó)政府和科學(xué)家的關(guān)注。在全球尺度上，生物量的燃燒被認(rèn)為是溫室氣體和氣溶膠顆粒排放的一個(gè)重要來(lái)源，對(duì)全球氣候變化具有顯著的驅(qū)動(dòng)作用。據(jù)研究，全球生物量燃燒引起的碳排放大約占據(jù)了碳排放總量的40％;在區(qū)域尺度上，森林火災(zāi)毀壞森林結(jié)構(gòu)和生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致了生態(tài)系統(tǒng)的不穩(wěn)定和生產(chǎn)力的下降;除此之外，森林火災(zāi)引起的大氣污染會(huì)導(dǎo)致被火災(zāi)影響區(qū)域的居民的健康。衛(wèi)星遙感作為

2、一種重要監(jiān)測(cè)技術(shù)手段，具有覆蓋范圍寬、重復(fù)周期短、信息量大等優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)ι只馂?zāi)進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。衛(wèi)星遙感對(duì)森林火災(zāi)的監(jiān)測(cè)主要包括燃燒信息（著火情況）監(jiān)測(cè)和過(guò)火信息（過(guò)火區(qū)制圖和災(zāi)情損失評(píng)估）監(jiān)測(cè)。
　　 本文以森林火災(zāi)發(fā)生后植被變化引起的光譜反射率和溫度變化特征為依據(jù)，利用環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星多光譜(HJ-1A/B-CCD)和紅外相機(jī)(HJ-1B-IRS)數(shù)據(jù)對(duì)森林火災(zāi)災(zāi)情進(jìn)行監(jiān)測(cè)，提出了適用于該數(shù)據(jù)的過(guò)火區(qū)制圖方法和火災(zāi)燃燒

3、程度分級(jí)指標(biāo)，對(duì)該數(shù)據(jù)以及具有相似波段的中高分辨率數(shù)據(jù)在森林火災(zāi)災(zāi)情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有一定指導(dǎo)意義。主要研究?jī)?nèi)容及研究結(jié)論如下:
　　 (1)利用多時(shí)相CCD數(shù)據(jù)過(guò)火區(qū)制圖方法
　　 利用覆蓋火災(zāi)前后的HJ-1A/B-CCD數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的基于區(qū)域生長(zhǎng)的二階段算法對(duì)火燒跡地進(jìn)行提取，即先采用嚴(yán)格的閾值提取燃燒較為嚴(yán)重的過(guò)火像元，作為第二階段過(guò)火區(qū)識(shí)別的“種子”點(diǎn)，該階段以減少誤判為目的;第二階段的區(qū)域生長(zhǎng)采取較為寬松的閾值

4、作為生長(zhǎng)準(zhǔn)則，以減少漏判，最后得出過(guò)火區(qū)邊界。算法的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是能正確確定代表所需區(qū)域的生長(zhǎng)點(diǎn)—“種子”像元和區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則。本文提出了一種利用火災(zāi)前后數(shù)據(jù)梯度值的方法確定閾值提取“種子”像元，即分別將火災(zāi)前后多維光譜指數(shù)表示為一個(gè)矢量，分別計(jì)算火災(zāi)前后矢量的模，進(jìn)行差值計(jì)算，將差值的絕對(duì)值與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，提取“種子”像元;然后利用二分類(lèi)Logistic模型確定區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則，最后將改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)算法應(yīng)用于驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)區(qū)。結(jié)果表明:該方法

5、提取的火燒跡地總體精度高于90％，高于利用植被指數(shù)閾值提取“種子”像元進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)的結(jié)果。
　　 (2)利用單時(shí)相CCD與IRS數(shù)據(jù)過(guò)火區(qū)制圖方法
　　 針對(duì)利用多時(shí)相環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行森林火燒跡地監(jiān)測(cè)中存在的最優(yōu)指數(shù)選擇和閾值設(shè)定的問(wèn)題，本文基于模糊集理論和模糊分類(lèi)方法，綜合利用同時(shí)獲取的環(huán)境1B小衛(wèi)星多光譜(HJ-1B-CCD)數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)重采樣的環(huán)境1B小衛(wèi)星紅外相機(jī)(HJ-1B-IRS)數(shù)據(jù)構(gòu)建的光譜指數(shù)

6、，采用模糊有序加權(quán)平均算子自適應(yīng)的方法對(duì)光譜指數(shù)進(jìn)行聚合突出過(guò)火區(qū)信息，并加入熱通道生成過(guò)火區(qū)的負(fù)面信息來(lái)對(duì)過(guò)火區(qū)正面信息進(jìn)行修正，以降低誤判;將修正過(guò)的正面過(guò)火區(qū)信息進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，形成過(guò)火區(qū)邊界;并利用黑龍江遜克縣和俄羅斯阿穆?tīng)栔莸幕馃E地對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果顯示火燒跡地的精度都超過(guò)85％，能夠滿(mǎn)足快速獲取火燒跡地的需求。
　　 (3)森林火災(zāi)燃燒程度衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)方法
　　 利用HJ-1B-CCD和HJ-1B-IR