王 釗

(陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心,西安,710015)

新一代極軌氣象衛(wèi)星FY3A-VIRR數(shù)據(jù)的地表火監(jiān)測(cè)算法研究與評(píng)價(jià)

王 釗

(陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心,西安,710015)

首先對(duì)新一代極軌氣象衛(wèi)星FY3-VIRR(可見(jiàn)光紅外掃描輻射計(jì))傳感器熱異常監(jiān)測(cè)特性進(jìn)行描述,比較了VIRR、AVHRR、MODIS三個(gè)傳感器的4μm通道光譜響應(yīng)特征,給出 VIRR數(shù)據(jù)定標(biāo)計(jì)算和幾何校正的算法,在分析VIRR傳感器熱異常監(jiān)測(cè)特性的基礎(chǔ)上,給出考慮像元背景亮溫的火點(diǎn)識(shí)別算法,經(jīng)過(guò)試驗(yàn)得到云識(shí)別和火點(diǎn)檢測(cè)參考闕值,利用2009年6月發(fā)生在關(guān)中地區(qū)的秸稈焚燒火點(diǎn)對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證,并給出使用同樣算法的MODIS衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果的比較,在選定的個(gè)例中VIRR火點(diǎn)識(shí)別能力要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

FY3;VIRR;火點(diǎn)監(jiān)測(cè)

0 引言

利用遙感技術(shù)對(duì)火災(zāi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)始于20世紀(jì)70年代末。早期利用的衛(wèi)星平臺(tái)有 GOES、NOAA系列衛(wèi)星等,隨后SPOT、LANDSA T等衛(wèi)星也被逐步應(yīng)用于火災(zāi)的研究。其中NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)因?yàn)椴ㄗV覆蓋全、高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢(shì),成為全球范圍內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測(cè)廣泛使用的數(shù)據(jù)。但是研究中發(fā)現(xiàn)AV HRR中紅外波段不但受大氣水汽影響大,而且在火災(zāi)監(jiān)測(cè)中易出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,影響監(jiān)測(cè)精度。1999年美國(guó)發(fā)射的 TERRA衛(wèi)星/MODIS數(shù)據(jù)在發(fā)現(xiàn)和測(cè)定火災(zāi)方面具有很大優(yōu)勢(shì):跟AVHRR相比4μm波段受水汽影響更小,更不易出現(xiàn)飽和,同時(shí)具有較高光譜分辨率。NASA的研究小組對(duì)MODIS數(shù)據(jù)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)算法進(jìn)行了大量研究,開(kāi)發(fā)出了多種算法。Kaufman[1-3]1998年提出了絕對(duì)火點(diǎn)的檢測(cè)算法,并使用該算法在全球范圍內(nèi)進(jìn)行監(jiān)測(cè),據(jù)實(shí)際的監(jiān)測(cè)結(jié)果來(lái)看,絕對(duì)火點(diǎn)的算法有兩個(gè)突出問(wèn)題:一個(gè)是在沙漠、植被稀少的地區(qū)誤報(bào)率太高,第二個(gè)是農(nóng)業(yè)用火的小火點(diǎn)漏報(bào)比較多。針對(duì)以上問(wèn)題,Giglio[4]提出了前后聯(lián)系的火點(diǎn)檢測(cè)算法V4,對(duì) Kaufman絕對(duì)火點(diǎn)的算法進(jìn)行了修正,提高了低溫火點(diǎn)的檢測(cè)精度。國(guó)內(nèi)有眾多學(xué)者對(duì)于MODIS衛(wèi)星監(jiān)測(cè)地表火的方法和個(gè)例做了深入研究,認(rèn)為MODIS數(shù)據(jù)在火災(zāi)監(jiān)測(cè)中具有很好的應(yīng)用前景[5-15]。

風(fēng)云三號(hào)氣象衛(wèi)星是我國(guó)的第二代極軌氣象衛(wèi)星,FY3A和FY3B分別在2008年和2010年發(fā)射成功,目前數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)業(yè)務(wù)化穩(wěn)定運(yùn)行。其中衛(wèi)星載荷 FY3-VIRR傳感器(可見(jiàn)光紅外掃描輻射計(jì))設(shè)計(jì)考慮了熱異常監(jiān)測(cè)的應(yīng)用,設(shè)計(jì)了對(duì)高溫敏感的中紅外波段。本文針對(duì)VIRR數(shù)據(jù)的特點(diǎn),考慮了絕對(duì)火點(diǎn)識(shí)別和火點(diǎn)背景信息處理,設(shè)計(jì)了算法,并給出該算法在業(yè)務(wù)應(yīng)用中的范例。

1 地表火監(jiān)測(cè)基本原理

普朗克定律給出了黑體輻射強(qiáng)度與溫度、波長(zhǎng)的關(guān)系:

其中M為輻射出射度;h為普朗克常數(shù);k為波爾茲曼常數(shù);c為光速;λ為波長(zhǎng);T為熱力學(xué)溫度。根據(jù)式(1),中紅外比熱紅外波段數(shù)據(jù)對(duì)高溫的反應(yīng)更靈敏,因此利用衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)的這個(gè)特性可以提取熱異常點(diǎn)。地表實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)地表火的輻射光譜峰值一般在 3.7μm 附近[16]。

2 FY3-VIRR數(shù)據(jù)特點(diǎn)及其在火監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

FY3搭載的VIRR載荷共有10個(gè)1km分辨率的光譜通道[17],其中第三通道波長(zhǎng)分布在3.55μm～3.93μm,處于對(duì)高溫?zé)嵩幢容^敏感的4μm波長(zhǎng)附近。第四通道波長(zhǎng)分布在11μm波長(zhǎng)附近,對(duì)高溫的響應(yīng)相對(duì)遲緩。因此利用三、四波段光譜差異可以提取熱異常點(diǎn)。另外使用1、2通道可以識(shí)別云和水,結(jié)合耀斑角可以濾除耀斑,利用1,2通道計(jì)算出NDVI可以用于過(guò)火面積提取。如表1。

表1 VIRR數(shù)據(jù)地表火監(jiān)測(cè)主要波段和分布Table 1 The main band of VIRR data for fire monitoring

3 FY3-VIRR 與 MODIS、AV HRR數(shù)據(jù)4μm波段光譜響應(yīng)比較

圖 1和表 2分別給出了 VIRR、MODIS、AV HRR數(shù)據(jù)4μm波段比較以及響應(yīng)函數(shù)的分布(MODIS第22波段、AVHRR第3波段、VIRR第3波段):AVHRR和VIRR響應(yīng)函數(shù)均為單峰分布,峰值波長(zhǎng)在3.7μm附近,MODIS波段響應(yīng)曲線呈雙峰分布,峰值波長(zhǎng)位于3.95μm附近。VIRR光譜響應(yīng)范圍覆蓋最寬,MODIS光譜響應(yīng)范圍最窄。根據(jù)MODTRAN模型模擬了標(biāo)準(zhǔn)大氣透過(guò)率,在3.55μm～3.95μm窗區(qū)通道,主要的吸收氣體為:水汽、二氧化碳混合、一氧化二氮、甲烷和氣溶膠,它們對(duì)大氣透過(guò)率的總吸收貢獻(xiàn)為20%～30%,越靠近4μm大氣影響越小[18,19]。因此受大氣影響的程度VIRR數(shù)據(jù)最大,MODIS最小。使用維恩定律計(jì)算對(duì)應(yīng)的峰值溫度可以得到,VIRR峰值溫度為790K,AVHRR峰值溫度為 780K,MODIS為730K,表明VIRR敏感的峰值溫度比其他兩個(gè)傳感器高。實(shí)際應(yīng)用中傳感器對(duì)高溫?zé)嵩摧椛漤憫?yīng)會(huì)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,計(jì)算飽和溫度MODIS最高,AVHRR最低320K。

表 2 VIRR、MODIS、AVHRR 4μm波段比較Table 2 The comparison of VIRR,MODIS,AVHRRat 4μm

圖1 VIRR、MODIS、AVHRR波段響應(yīng)函數(shù)比較(4μm)Fig.1 Comparision of response functions of VIRR、MODIS、AVHRR

4 VIRR L1數(shù)據(jù)預(yù)處理算法

在得到到VIRR L1級(jí)數(shù)據(jù)后,需要對(duì)數(shù)據(jù)定標(biāo)得到可見(jiàn)光波段的反射率和紅外波段的亮溫,再進(jìn)行幾何校正,具體步驟如圖2.

圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程設(shè)計(jì)Fig.2 The flow of data processing of VIRR

4.1 輻射定標(biāo)算法

4.1.1 反射率定標(biāo)和太陽(yáng)高度角校正

其中,P為通道反射率,θ為太陽(yáng)高度角,S為斜率,I為截距,參數(shù)從文件屬性數(shù)據(jù)讀取,CE為可見(jiàn)光和近紅外通道的DN值。

4.1.2 紅外通道定標(biāo)方法

紅外通道定標(biāo)首先對(duì)DN值進(jìn)行計(jì)算得到輻射溫度,再利用普朗克公式得到亮溫。

4.2 幾何校正算法

首先設(shè)定投影方式,讀取經(jīng)緯度兩個(gè)科學(xué)數(shù)據(jù)集,作為控制點(diǎn)數(shù)組,計(jì)算出投影后的范圍,對(duì)逐控制點(diǎn)進(jìn)行映射計(jì)算,得到向后映射的控制點(diǎn)坐標(biāo)。然后進(jìn)行灰度重采樣后輸出結(jié)果,把輸出圖像中的點(diǎn)行列坐標(biāo)仿射變換到輸入影像中,并進(jìn)行雙線性插值補(bǔ)全灰度值,輸出結(jié)果。使用 IDL語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)了以上處理步驟,為進(jìn)一步做火點(diǎn)識(shí)別打好基礎(chǔ)。

5 火點(diǎn)監(jiān)測(cè)算法設(shè)計(jì)

火點(diǎn)識(shí)別算法主要步驟有:云和水像元判斷,疑似和絕對(duì)火點(diǎn)判斷,對(duì)疑似火點(diǎn)的背景值進(jìn)行計(jì)算。

5.1 云和水像元判斷

利用云體在0.58μm～0.68μm波長(zhǎng)附近具有高反射率,在紅外區(qū)域低亮溫值的特點(diǎn)判斷,經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)滿足公式(3)的可以判識(shí)為云:

式中ρ1為第一波段的反射率,T4為第四波段亮溫值。

水體的判識(shí)采用1和2波段的歸一化比值,小于0的判識(shí)為水像元。

ρ1,ρ2為 1,2波段反射率。

5.2 非火點(diǎn)像元濾除

VIRR數(shù)據(jù)定標(biāo)后亮溫值較MODIS要高,經(jīng)過(guò)試驗(yàn)設(shè)定315K可以濾除非火點(diǎn),規(guī)定 T3<315 K或者 T3-T4<10判斷為非火點(diǎn),其中 T3為第三波段亮溫值。

5.3 絕對(duì)火點(diǎn)和疑似火點(diǎn)的判別

像元滿足公式5或者6的條件,判識(shí)為絕對(duì)火點(diǎn),介于絕對(duì)火點(diǎn)和非火點(diǎn)之間的判識(shí)為疑似火點(diǎn)。

5.4 疑似火點(diǎn)背景溫度處理

對(duì)于疑似火點(diǎn),進(jìn)一步分析像素跟背景窗口的亮溫差異,在使用相同的背景系數(shù)時(shí),背景窗大小提高會(huì)降低誤報(bào)率[15],在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)當(dāng)窗口大于11×11時(shí),檢測(cè)的效果趨于穩(wěn)定,同時(shí)考慮計(jì)算的效率,選擇3×3一直到11×11的窗口,規(guī)定窗口中疑似火點(diǎn)像元的個(gè)數(shù)要超過(guò)80%,不包含云、水、和絕對(duì)火點(diǎn)像元,同時(shí)滿足公式(7),(8)的判斷為火點(diǎn)。

T3b為第三波段背景亮溫,T31b為中心點(diǎn)像素和周?chē)袼亓翜夭钇骄?δT3b為背景像素的標(biāo)準(zhǔn)差,δT31b為中心像素和背景像素亮溫差標(biāo)準(zhǔn)偏差。

5.5 濾除耀斑

在進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),太陽(yáng)光的鏡面反射輻射可以引起輻射亮溫的急劇升高,造成火點(diǎn)的假象,比如下墊面植被稀疏的戈壁,另外一定的觀測(cè)方位下小塊的卷云邊界也會(huì)引起輻射亮溫的急增,這里使用散射角附加反射率條件對(duì)這種情況進(jìn)行濾除,耀斑角的計(jì)算方法[5]公式 (9),θg為耀斑角,即地表到衛(wèi)星以及鏡面反射率方向兩矢量的夾角,θv為衛(wèi)星天頂角,θs為太陽(yáng)天頂角,φ為兩個(gè)方位角之差,對(duì)個(gè)例計(jì)算得到:星下點(diǎn)的耀斑角最小,偏離星下點(diǎn)越遠(yuǎn)耀斑角數(shù)值越大,經(jīng)過(guò)試驗(yàn)滿足公式(10)的可以判識(shí)為耀斑。

6 算法應(yīng)用實(shí)例

2009年6月陜西關(guān)中地區(qū)麥?zhǔn)諈^(qū)出現(xiàn)了大面積焚燒秸稈的現(xiàn)象。選擇6月12日11點(diǎn)的VIRR數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),同時(shí)選擇11點(diǎn)30分的MODIS數(shù)據(jù)作比較驗(yàn)證,除了濾云和亮溫闕值有差異,對(duì)兩顆衛(wèi)星采用相同的火識(shí)別算法。

6.1 VIRR和MODIS數(shù)據(jù)比較分析

圖3給出了MODIS和VIRR4μm亮溫與(4μm～11μm)亮溫差分布散點(diǎn)圖。像元主要集中在兩個(gè)區(qū)域,左邊亮溫值較低對(duì)應(yīng)圖像上秦嶺林區(qū),右上角像元集中區(qū)主要是關(guān)中地區(qū)陸表,亮溫較高,其余散點(diǎn)大部分為云。圖3a中最右邊為亮溫高值區(qū),經(jīng)過(guò)耀斑角計(jì)算判斷為偽火點(diǎn),由圖3 VIRR 4μm波段亮溫值和4μm～11μm亮溫差數(shù)值均較 MODIS偏高,兩個(gè)數(shù)據(jù)均沒(méi)有像元滿足360K的條件,因此4μm和11μm通道的亮溫差異和背景亮溫差異是火點(diǎn)識(shí)別的主要條件。由散點(diǎn)圖還可以得到VIRR亮溫值整體較MODIS偏高。

圖3 MODIS和 VIRR 4μm和(4μm～11μm亮溫差)散點(diǎn)圖單位 K(a為MODIS;b為VIRR顏色代表點(diǎn)出現(xiàn)的頻率)Fig.3 Bright temperature scatter diagrams of MODIS and VIRRat 4μm and(4μm～11μm)

6.2 檢測(cè)結(jié)果的比較

圖4給出了MODIS和VIRR火點(diǎn)監(jiān)測(cè)結(jié)果,由表3和表4,VIRR識(shí)別出7個(gè)火點(diǎn),MODIS僅有2個(gè),其中VIRR僅有3個(gè)滿足絕對(duì)火點(diǎn)的條件,另外4個(gè)由背景溫度條件識(shí)別出,MODIS兩個(gè)都符合絕對(duì)火點(diǎn)條件。由圖4,兩顆衛(wèi)星均在關(guān)中東部監(jiān)測(cè)到了火點(diǎn),空間位置一致,但是MODIS僅監(jiān)測(cè)到了兩處高溫火,而VIRR在兩處火的周?chē)紮z測(cè)出了低溫火點(diǎn),VIRR。因此,從此次個(gè)例分析得到VIRR傳感器對(duì)低溫火的識(shí)別要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星。圖4中MODIS衛(wèi)星東部云系向西移動(dòng),導(dǎo)致MODIS未在東部監(jiān)測(cè)到火點(diǎn)。

圖4 火點(diǎn)識(shí)別結(jié)果(黑色的為火點(diǎn) (a)為MODIS、(b)為 VIRR)Fig.4 The distribution of fire point(a:MODI S,b:VIRR)

表3 VIRR衛(wèi)星火點(diǎn)列表Table 3 The fire point from VIRR data

表4 MODIS衛(wèi)星火點(diǎn)列表Table 4 The fire point from MODIS data

7 結(jié)論與討論

本文在分析VIRR傳感器熱異常監(jiān)測(cè)特性的基礎(chǔ)上,給出考慮像元背景亮溫的火點(diǎn)識(shí)別算法,經(jīng)過(guò)試驗(yàn)給出云識(shí)別和火點(diǎn)檢測(cè)參考闕值。得到:

(1)通過(guò)計(jì)算VIRR數(shù)據(jù)像元與背景窗口的亮溫差異,可以提高對(duì)低亮溫值火點(diǎn)的識(shí)別精度。對(duì)于偏離星下點(diǎn)較遠(yuǎn)的高亮溫火點(diǎn),通過(guò)計(jì)算耀斑角,結(jié)合反射率判識(shí)是否偽火點(diǎn)。

(2)在對(duì)VIRR衛(wèi)星4μm波段定標(biāo)后,發(fā)現(xiàn)反射率和亮溫值均較MODIS偏高,可能由于傳感器光譜響應(yīng)特性或者來(lái)自定標(biāo)誤差。

(3)從此個(gè)例看,國(guó)產(chǎn)的VIRR數(shù)據(jù)4μm波段對(duì)地表熱異常點(diǎn)的識(shí)別能力要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星,是否具有普遍性,需長(zhǎng)期大量的個(gè)例進(jìn)行驗(yàn)證。

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Research and evaluation of the algorithm of land surface fire detection based on FY3-VIRR data

WANG Zhao

(Shaanxi Remote Sensing Information Center for Agriculture,Xi’an,710015,China)

In this paper,we first examine the characters of FY3-VIRR data and their application in monitoring the surface thermal anomaly pixels.Further,the response characteristics at 4μm of VIRR,AVHRR and MODIS are compared,and the calibration and calculating algorithm of VIRR is presented.We proceed to propose the method of monitoring thermal anomaly pixels using VIRR data,for which the background temperature is considered.The reasonability this method is validated by the data of biomass burning occurred in June 2006.It is finally concluded that the thermal anomaly detection capability of VIRR data at 4μm is superior to MODIS data in selected cases.

FY3;VIRR;FIRE detection

P49

A

1004-5309(2011)-0140-06

2011-01-25;修改日期:2011-05-23

王釗(1980-)工程師,甘肅人,主要從事遙感應(yīng)用方面的研究。