可見光紅外成像輻射儀數(shù)據(jù)林火識(shí)別算法研究

馬芮，孫林，袁廣輝，韋晶

（1.山東科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266510；2.航天恒星科技有限公司，北京 100086）

0 引 言

森林火災(zāi)具有突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大、極易蔓延等特點(diǎn)?；馂?zāi)發(fā)生時(shí)，向大氣排放煙塵、一氧化碳等有害物質(zhì)，不僅嚴(yán)重污染大氣環(huán)境，還可能導(dǎo)致生態(tài)失衡，影響人類正常的生產(chǎn)生活。建立快速、準(zhǔn)確的火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)于及時(shí)地采取措施、控制火情、降低損失，具有重要意義。常規(guī)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)主要依靠地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)，消耗人力多、可監(jiān)測(cè)的范圍小，無法滿足火災(zāi)監(jiān)測(cè)需求。衛(wèi)星遙感具有監(jiān)測(cè)范圍廣，實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)，不僅可以及時(shí)地提供準(zhǔn)確的火點(diǎn)地理信息，監(jiān)測(cè)火災(zāi)的動(dòng)態(tài)蔓延趨勢(shì)，還可以實(shí)現(xiàn)火燒跡地計(jì)算、災(zāi)后評(píng)估等工作。因此，借助遙感影像，高精度、高效率地實(shí)現(xiàn)森林火點(diǎn)信息提取的研究，得到越來越多的重視。

20世紀(jì)70年代末到80年代初，人類開始使用衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)大面積火災(zāi)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，特別是一些高質(zhì)量衛(wèi)星傳感器的出現(xiàn)，使得遙感技術(shù)在林火監(jiān)測(cè)中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。多種衛(wèi)星傳感器在火災(zāi)監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著重要的作用，如Gonzalez－Alonso等［1］基于5波段的 NOAA－AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiome－ter）數(shù)據(jù)，構(gòu)建了亮溫－植被指數(shù)監(jiān)測(cè)模型，并將其應(yīng)用于西班牙瓦倫西亞地區(qū)東部的火災(zāi)監(jiān)測(cè)中。1999年和2002年，美國(guó)分別發(fā)射了Aqua和Terra衛(wèi)星，搭載了中等分辨率成像光譜儀（Moderate－resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS），由于其寬波段覆蓋、高時(shí)間頻次、高數(shù)據(jù)質(zhì)量的特點(diǎn)，使得衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)火災(zāi)的技術(shù)及應(yīng)用得到了更為快速的發(fā)展?；谠摂?shù)據(jù)，Kaufman［2］研究了火點(diǎn)監(jiān)測(cè)算法，并監(jiān)測(cè)了巴西、非洲的森林大火?；谖覈?guó)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，研究人員也深入探索了不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)方法，并在多次火災(zāi)監(jiān)測(cè)中開展了示范應(yīng)用。王釗等［3］應(yīng)用FY3－VIRR傳感器成功監(jiān)測(cè)了陜西關(guān)中地區(qū)的大面積火災(zāi)；郭朝暉等［4］使用HJ－1BCCD和IRS數(shù)據(jù)對(duì)澳大利亞火災(zāi)進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為澳大利亞當(dāng)局提供了有效的火災(zāi)應(yīng)對(duì)信息。

作為NPOESS（美國(guó)國(guó)家極軌業(yè)務(wù)環(huán)境衛(wèi)星系統(tǒng)）的首要關(guān)鍵載荷，VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite，即可見光紅外成像輻射儀）繼承和發(fā)展了AVHRR和MODIS傳感器的參數(shù)設(shè)計(jì)，使用可見光到近紅外波段范圍的22個(gè)通道采集圖像。VIIRS影像覆蓋寬度為3000km，每4小時(shí)經(jīng)過一次赤道上空，兼具多光譜、多高空間分辨率和短重訪周期的特點(diǎn)，在資源勘探、災(zāi)害防范、生態(tài)監(jiān)測(cè)等方面都發(fā)揮著重要的作用［5－6］。針對(duì)VIIRS數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，Wilfrid Schroeder等［7］研究了基于上下文算法，結(jié)合375m分辨率的I波段進(jìn)行火點(diǎn)提取的方法。但是中紅外波段較低的飽和溫度以及較小的地面覆蓋，導(dǎo)致提取火點(diǎn)時(shí)頻繁飽和。針對(duì)該問題，本文提出了新的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)算法，有效減少了火點(diǎn)漏檢現(xiàn)象的出現(xiàn)。同時(shí)，該算法在一定程度上還可以較好地降低大氣效應(yīng)的影響，不僅在判別精度上有很大的提高，在判別效率上也得到了提升。以2013年發(fā)生在美國(guó)加州斯坦尼斯勞斯國(guó)家森林公園大火為例，對(duì)該方法的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 數(shù)據(jù)源介紹

VIIRS傳感器在0.412μm～12.010μm的波長(zhǎng)范圍內(nèi)，設(shè)有22個(gè)通道，包括5個(gè)高分辨率圖像通道（I1－I5波段，分辨率為375m）、16個(gè)中分辨率通道（M1－M16波段，分辨率為750m）以及一個(gè)全色晝夜觀測(cè)通道（DNB，分辨率為750m）。VIIRS的SDR（Sensor Data Record）數(shù)據(jù)產(chǎn)品是經(jīng)過定標(biāo)后的影像文件，提供所有波段的輻射亮度信息，可見光和近紅外波段的反射率信息以及長(zhǎng)波紅外（LWIR）、短波紅外（SWIR）波段的亮度溫度信息［8］。另外，該數(shù)據(jù)還設(shè)有一個(gè)雙增益熱輻射波段，專門用于火災(zāi)監(jiān)測(cè)。表1列舉了本次實(shí)驗(yàn)所使用的VIIRS的主要波段信息。

表1 VIIRS部分波段介紹

2 VIIRS火點(diǎn)信息提取方法

2.1 火點(diǎn)信息提取技術(shù)流程

圖1 流程圖

2.2 三通道合成法［9］

根據(jù)對(duì)不同地物的反射波譜特征的分析發(fā)現(xiàn)：利用M11、M7、I1波段RGB合成的影像，可以有效地突出森林火點(diǎn)的影像特征。表2列舉出了不同地物類型在3個(gè)通道上的反射率均值，可以看出：火點(diǎn)在M11波段的反射率均值明顯高于其他地物，在三通道合成的影像中，火點(diǎn)整體呈現(xiàn)粉紅色，與周圍地物差異明顯。

表2 不同地物類型三通道反射率均值統(tǒng)計(jì)表

2.3 FPI－NDVI法

（1）歸一化火點(diǎn)監(jiān)測(cè)指數(shù)模型

由火點(diǎn)監(jiān)測(cè)原理可知，植被燃燒時(shí)，輻射峰值波長(zhǎng)在4μm附近，周圍地物輻射能峰值波長(zhǎng)在11μm左右。根據(jù)VIIRS的波段分布，選取 M13波段（3.970μm～4.130μm）的亮溫作為植被燃燒時(shí)的觀測(cè)值，M15波段（10.263μm～11.263μm）的亮溫作為背景像元觀測(cè)值。以目視解譯的火點(diǎn)為中心，分別繪制兩通道的橫向剖面圖如圖2、圖3所示。

圖2 M13剖面圖

圖3 M15剖面圖

從兩通道的橫向剖面圖中可以看出：在著火點(diǎn)處，M13的亮度溫度呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，最高亮溫接近377K，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于周圍背景像元亮溫；處于長(zhǎng)波紅外波段的M15，火點(diǎn)處亮溫雖然也呈現(xiàn)局部小峰值的特點(diǎn)，但是數(shù)值明顯低于M13。而在非著火點(diǎn)處，兩個(gè)通道的亮溫觀測(cè)值基本一致，增減趨勢(shì)也大致相同。通過兩波段的差值處理，可以較好地過濾掉背景信息干擾，并且達(dá)到增強(qiáng)火源信息的目的。

根據(jù)這一原理，周利霞等［10］提出了基于雙波段亮溫觀測(cè)值的分裂窗形式的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)指數(shù)模型FPI（Fire Point Index）：

其中：T4代表M13波段的亮度溫度，T11代表M15波段的亮度溫度。

在非火點(diǎn)處，F(xiàn)PI值較小，且相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)靠近火點(diǎn)時(shí)，F(xiàn)PI值迅速變大，火點(diǎn)很明顯的區(qū)別于周圍地物。如圖4所示，非著火區(qū)的FPI數(shù)值大部分集中在0.005以下，且基本變動(dòng)不大，而火點(diǎn)處數(shù)值在0.10以上，接近周圍地物FPI值的20倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)擴(kuò)大了火點(diǎn)與背景的差異性。

圖4 FPI剖面圖

（2）歸一化植被指數(shù)的應(yīng)用

歸一化植被指數(shù)（NDVI）是利用植被在可見光和近紅外波段特殊的反射差異特點(diǎn)定義的一種指數(shù)，用來描述植被生長(zhǎng)狀態(tài)及覆蓋度，與葉面積指數(shù)（LAI）、綠色生物量、植被覆蓋度、光合作用等植被參數(shù)存在較高的相關(guān)性，是監(jiān)測(cè)地區(qū)或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化的有效指標(biāo)。

考慮到所提取的火點(diǎn)信息有可能為非林火熱點(diǎn)，比如沙地、裸地、城市熱島等。選取同地點(diǎn)火災(zāi)前無云的VIIRS影像，利用公式（2）計(jì)算出該地的植被指數(shù)，獲得相應(yīng)的植被分布狀況，按一定的閾值提取出林地覆蓋較大且相對(duì)集中的區(qū)域，劃定為可燃區(qū)。如果熱點(diǎn)所處位置為可燃區(qū)，則判斷為林火點(diǎn)，否則為非林火點(diǎn)。對(duì)非林火熱點(diǎn)予以排除，從而提高火點(diǎn)識(shí)別精度［11－12］。

3 火點(diǎn)提取結(jié)果與驗(yàn)證

3.1 研究區(qū)概況

2013年8月17日，美國(guó)加州斯坦尼斯勞斯國(guó)家森林公園（Stanislaus National Forest Park）發(fā)生火災(zāi)，整個(gè)火災(zāi)一直持續(xù)到9月份初，快速蔓延的火勢(shì)燒焦了超過10萬英畝的土地，對(duì)美國(guó)加州地區(qū)造成了難以估量的經(jīng)濟(jì)和資源損失。本次實(shí)驗(yàn)所使用的影像數(shù)據(jù)為2013年8月26日的VIIRS SDR產(chǎn)品。實(shí)驗(yàn)區(qū)選取優(yōu)勝美地國(guó)家公園（Yosemite National Park）西部大約（37°4′46.00″N，119°9′27.54″W）處的大范圍火源區(qū)，以及公園北部大約（39°0′20.41″N，120°4′50.05″W）附近的較小火源區(qū)，如圖5所示。實(shí)驗(yàn)區(qū)云量低于10%，經(jīng)云掩膜濾除后對(duì)火點(diǎn)提取影響不大。

圖5 實(shí)驗(yàn)區(qū)影像

3.2 火點(diǎn)信息提取

經(jīng)三通道合成法（M11、M7、I1）生成的影像，各種地物色彩差異明顯，火點(diǎn)呈現(xiàn)出明顯的粉紅色，與周圍地物區(qū)分度較高。在該影像上對(duì)火點(diǎn)、植被、云區(qū)、煙霧、陸地、水體、火燒跡地分別進(jìn)行采樣處理，統(tǒng)計(jì)各個(gè)地物類型樣本點(diǎn)的FPI值，結(jié)果如下。

圖6 不同地物類型火點(diǎn)指數(shù)對(duì)比圖

由圖6可以看出，火點(diǎn)的FPI值在0.0078～0.1665之間，煙霧、植被、陸地、水體、火燒跡地的FPI值均在0.005以下，且與火源的區(qū)域沒有交叉部分。只有云的范圍與火源FPI值有很大程度的重合，可以推斷，云是影響該方法提取火點(diǎn)的主要干擾因素。由于采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的局限性，其余地物如煙霧等，也有可能影響到最終的提取結(jié)果。

（1）云掩膜處理

與下墊面相比，云層在可見光和近紅外具有較高的反射率，在熱紅外波段具有相對(duì)較低的亮度溫度。結(jié)合著這兩個(gè)特點(diǎn)，除去研究區(qū)域內(nèi)的云覆蓋像元［13］。條件如下：

其中，ρI1為I1波段的反射率，TM14、TM16分別為M14波段以及M16波段的亮度溫度。

（2）煙羽掩膜處理

應(yīng)用Xie［14］提出的煙探測(cè)算法，識(shí)別煙羽區(qū)域，并構(gòu)建掩膜將其去除。如果像元同時(shí)滿足式（4）中的4個(gè)條件，則被判定為煙羽像元。

其中，ρMi代表Mi波段的反射率值。（i＝1，2，3，11）

（3）火點(diǎn)信息提取

圖7 樣本火點(diǎn)分布直方圖

根據(jù)圖7所示樣本火點(diǎn)的FPI分布直方圖，結(jié)合人機(jī)交互確定火點(diǎn)提取閾值為（0.0419，0.1665），如圖8是濾除云和煙霧后的可疑火點(diǎn)提取結(jié)果圖。

圖8 濾除云、煙霧前后對(duì)比圖

根據(jù)結(jié)果圖，可以看出：在實(shí)驗(yàn)點(diǎn)1的標(biāo)號(hào)1處，淺藍(lán)色像元（煙霧）被識(shí)別成了火點(diǎn)；在試驗(yàn)點(diǎn)2處，多處煙霧、云被錯(cuò)誤識(shí)別成了火點(diǎn)像元。由此可見，在利用FPI進(jìn)行火點(diǎn)信息識(shí)別及提取之前，去除煙霧和云的影響是一項(xiàng)很重要的工作。

（4）濾除耀斑處理

VIIRS影像具有±56°左右的寬視場(chǎng)角，難以避免太陽耀斑的影響。耀斑在光學(xué)圖像上一般表現(xiàn)為非常亮的光斑區(qū)，它的存在會(huì)造成火點(diǎn)的錯(cuò)判現(xiàn)象。M12（3.660μm～3.840μm）和 I4（3.550μm～3.930μm）兩個(gè)通道波段范圍及波寬相近，同名點(diǎn)地物亮溫值相差不大，而耀斑在相近波段上的亮溫差異明顯，利用兩波段的差值，可以濾除耀斑區(qū)域。條件如下：

其中，TM12、TI4分別代表 M12、I4波段的亮度溫度。滿足式（5）的像元都可以認(rèn)為是耀斑像元。

根據(jù)對(duì)比圖可以看出，圖中兩個(gè)箭頭處的3個(gè)像元被識(shí)別成了耀斑。

圖9 耀斑濾除前后對(duì)比圖

（5）NDVI修正

圖10 NDVI修正前后對(duì)比圖

森林火災(zāi)的發(fā)生必然在植被茂盛的地區(qū)，結(jié)合NDVI指數(shù)，確定閾值提取火災(zāi)前該地區(qū)的植被分布，閾值范圍之內(nèi)定為可燃區(qū)，其余為非可燃區(qū)。像元只有位于可燃區(qū)范圍內(nèi)，才有可能發(fā)展成為林火點(diǎn)。本文選取NDVI＞0.47來提取可燃區(qū)分布。

經(jīng)NDVI修正，對(duì)圖10虛線方框內(nèi)位于非可燃區(qū)的3個(gè)像元點(diǎn)予以排除。

3.3 結(jié)果驗(yàn)證

采取8月23日和31日的Landsat ETM＋／OLI影像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。如果8月23日的影像上像元為植被、火點(diǎn)，31日對(duì)應(yīng)像元中存在火燒跡地，則判斷8月26日相應(yīng)像元處所提取的火點(diǎn)為真實(shí)火點(diǎn)的可能性很大；如果23日與31日影像上同名像元都為植被，則判斷該火點(diǎn)識(shí)別錯(cuò)誤。針對(duì)算法所提取出來的116個(gè)火點(diǎn)進(jìn)行逐像元分析，結(jié)果如表3所示。

表中加粗的部分代表該火點(diǎn)錯(cuò)判、誤判的可能性最大，其余火點(diǎn)基本接近真實(shí)火點(diǎn)。結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)點(diǎn)1的提取結(jié)果精度較低，只有33.3%的火點(diǎn)基本接近真實(shí)火點(diǎn)；實(shí)驗(yàn)區(qū)2中，85%以上的火點(diǎn)接近真實(shí)火點(diǎn)。發(fā)生錯(cuò)判、誤判的可能原因?yàn)椋罕敬螌?shí)驗(yàn)只是對(duì)火災(zāi)區(qū)的明火點(diǎn)進(jìn)行了提取分析，沒有考慮煙霧覆蓋下的燜燒火點(diǎn)；VIIRS數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，由于混合像元的因素，如果該區(qū)域覆蓋大量的植被面積，僅有少量火點(diǎn)信息，則容易將像元錯(cuò)判為非火點(diǎn)像元，降低最終結(jié)果精度。

表3 研究區(qū)火點(diǎn)提取結(jié)果驗(yàn)證分析

4 結(jié)束語

本文研究了VIIRS數(shù)據(jù)的火點(diǎn)信息提取方法，基于該方法識(shí)別和提取了2013年8月26日美國(guó)加州斯坦尼斯勞斯國(guó)家森林公園大火的火點(diǎn)信息。結(jié)合VIIRS數(shù)據(jù)的波段特征，確定了基于 M11、M7、I1的三通道合成的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法，取得了很好的監(jiān)測(cè)效果。

實(shí)驗(yàn)證明，基于亮溫的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)指數(shù)模型FPI與NDVI相結(jié)合的方法，能有效提取火點(diǎn)信息。在美國(guó)加州優(yōu)勝美地公園附近“環(huán)火”的火點(diǎn)信息提取實(shí)驗(yàn)表明，其準(zhǔn)確率可達(dá)到85%以上。該方法不僅避免了閾值法中溫度飽和所造成的高溫火點(diǎn)漏判現(xiàn)象，還減少了裸土、城市熱島等非火點(diǎn)地面恒熱源的誤判，可以滿足火點(diǎn)監(jiān)測(cè)需求。

本次實(shí)驗(yàn)只是對(duì)加州地區(qū)著火區(qū)域的明火點(diǎn)進(jìn)行了提取分析，并沒有考慮到煙霧下覆蓋的燜燒火點(diǎn)。使用的數(shù)據(jù)分辨率為750m，空間分辨率較低，需要進(jìn)一步探索混合像元中著火點(diǎn)所占比例。

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