基于Landsat影像提取大興安嶺區(qū)域火燒跡地★

錢 安 陳婭男 王秋玲

(防災(zāi)科技學(xué)院，河北 三河 065201)

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·測(cè)量·

基于Landsat影像提取大興安嶺區(qū)域火燒跡地★

錢 安 陳婭男 王秋玲

(防災(zāi)科技學(xué)院，河北 三河 065201)

利用歸一化燃燒指數(shù)(NBR)方法，基于2002年、2003年、2006年、2008年Landsat-5影像和2016年Landsat-8影像對(duì)大興安嶺火燒跡地進(jìn)行了提取，并對(duì)大興安嶺2003年火災(zāi)恢復(fù)情況進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析，對(duì)有關(guān)部門制定相應(yīng)的治理政策有參考作用。

NBR，Landsat影像，火燒跡地，大興安嶺

0 引言

大興安嶺橫跨黑龍江省和內(nèi)蒙古自治區(qū)北部，是我國(guó)最大的植被覆蓋區(qū)。歷史上大興安嶺區(qū)域分別于1987年、2003年和2007年發(fā)生過大型火災(zāi)，1987年火災(zāi)最嚴(yán)重，過火總面積達(dá)到124.3萬hm2，104萬hm2的森林遭受嚴(yán)重破壞，因此該地區(qū)存在大量的火燒跡地。大尺度森林火燒跡地的提取，可以直觀的展現(xiàn)出火燒跡地所在位置、范圍，能夠及時(shí)準(zhǔn)確的知道火災(zāi)發(fā)生的位置及范圍。同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)受災(zāi)地區(qū)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，實(shí)時(shí)的了解恢復(fù)情況，對(duì)有關(guān)部門制定相應(yīng)治理政策有著指引作用。

傳統(tǒng)的森林火災(zāi)的監(jiān)測(cè)方法主要有：航空測(cè)量法和地面調(diào)查法[1]。遙感衛(wèi)星影像為研究火燒跡地提供便利，避免了傳統(tǒng)方法難以同時(shí)覆蓋較大的區(qū)域，收集困難，成本較高，費(fèi)時(shí)，且難以將數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化等缺點(diǎn)[2]。已有學(xué)者利用遙感技術(shù)提取火跡點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)研究。高中靈等采用福建省地區(qū)ETM圖像，運(yùn)用監(jiān)督分類法、NDVI參與的監(jiān)督分類法、NDVI差值法、譜間關(guān)系法對(duì)火燒跡地進(jìn)行提取，結(jié)果表明NDVI差值法的多提和漏提區(qū)域相比其他方法較小，整體提取精度較高，但是需要不同時(shí)相的遙感影像，譜間關(guān)系法和監(jiān)督分類法提取精度差別不明顯[1]。但其所采用的譜間關(guān)系法由于影像獲取的時(shí)間和成像時(shí)間不同，火燒跡地的光譜特征并不相同，同一地物的光譜值也有差異，分類所采用的光譜值不能用一個(gè)定值來表示，并且分類光譜值的確定需要有豐富的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，一般不能準(zhǔn)確的確定出光譜值，所以在適用性上不是很理想。包玉龍等人利用HJ-1B衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)采用支持向量積類方法提取火燒跡地，用目視解譯檢驗(yàn)提取精度，結(jié)果表明此方法的提取精度達(dá)82.71%以上[3]。肖瀟等人利用MODIS地表反射率產(chǎn)品的近紅外和短波紅外波段構(gòu)建歸一化燃燒指數(shù)(NBR)，計(jì)算不同時(shí)相NBR差值，結(jié)合MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供的植被覆蓋的信息，設(shè)置火燒跡地提取的規(guī)則對(duì)火燒跡地進(jìn)行提取，所采用的算法Kappa系數(shù)由0.70提高到了0.75[4]。但利用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，MODIS數(shù)據(jù)的空間分辨率為300 m，會(huì)出現(xiàn)火燒跡地的邊界處存在大量的混合像元，一個(gè)像元中可能既包含了火燒跡地也包含了非火燒跡地，火燒跡地的邊界提取的效果不是很好。Bastarrika等利用Landsat-6數(shù)據(jù)反演地表溫度，通過火燒跡地地表溫度與植被覆蓋區(qū)地表溫度的差異進(jìn)行火燒跡地提取[5]。但利用Landsat-6數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演由于模型只能對(duì)大氣輻射的傳播進(jìn)行近似的假設(shè)，反演出來的溫度并不能準(zhǔn)確的表示地表溫度，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行火燒跡地的提取必然存在誤差。

本文采用歸一化火燒指數(shù)(differenced normalized burn ration，NBR)對(duì)大興安嶺區(qū)域2002年、2003年、2006年、2008年的影像進(jìn)行火燒跡地的提取，計(jì)算其面積，并對(duì)2003年火災(zāi)受災(zāi)情況和恢復(fù)情況進(jìn)行分析。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

Landsat-5于1984年3月1日發(fā)射，Landsat-8于2013年2月11日發(fā)射，Landsat-5是美國(guó)第五顆發(fā)射的地球資源衛(wèi)星，是全球應(yīng)用最廣泛、服役時(shí)間最久、所帶來的效益最高的地球資源衛(wèi)星，所攜帶傳感器為TM(專題制圖儀)[6]。本文采用2002年、2003年、2008年、2011年Landsat-5和2016年Landsat-8遙感影像為數(shù)據(jù)源(每年的影像包括10景，共60景)，對(duì)大興安嶺區(qū)域火燒跡地的提取，并計(jì)算面積，對(duì)2003年火災(zāi)受災(zāi)情況和恢復(fù)情況做分析。

在遙感成像過程中，大氣會(huì)對(duì)太陽輻射和來自地物目標(biāo)的輻射產(chǎn)生吸收和散射，在實(shí)際運(yùn)用中必須消除大氣影響，消除大氣影響的過程稱為大氣校正[7]。本文的影像大氣校正采用基于查找表的6S輻射傳輸模型，通過該查找表可以得到每個(gè)點(diǎn)的大氣校正系數(shù)用以修正地表反射率影像，從而消除大氣的影響。此外，大興安嶺區(qū)域每年共由10景影像構(gòu)成，且不是在同一時(shí)間拍攝的，色調(diào)有一定的差距，為了讓影像鑲嵌成一整體，采用ENVI5.1軟件進(jìn)行影像色調(diào)調(diào)整及鑲嵌，并進(jìn)行裁剪得到大興安嶺區(qū)域。

本文采用歸一化火燒指數(shù)NBR對(duì)大興安嶺區(qū)域進(jìn)行火燒跡地的提取，具體公式如下[8]：

(1)

其中，B4，B7分別為L(zhǎng)andsat-5衛(wèi)星的第4波段和第7波段，Landsat-8波段范圍與Landsat-5不同，所以Landsat-8的計(jì)算公式為：

(2)

其中，B5，B7分別為L(zhǎng)andsat-8衛(wèi)星的第5波段和第7波段。

由于在利用指數(shù)運(yùn)算得到的灰度圖中，火燒跡地與裸地、云的灰度值相似，為了提高提取精度，本文采用手動(dòng)確定閾值的方法進(jìn)行火燒跡地的提取，其具體方法如下：在得到的灰度值圖上，觀察火燒跡地與非火燒跡地的DN值的范圍，取一個(gè)合適的值作為閾值，運(yùn)用波段運(yùn)算將他們分開。然后將提取的圖像和彩色圖片對(duì)比，比較火燒跡地提取的效果，如果效果不理想的，改變閾值，經(jīng)過多次的修改，最終得出一個(gè)合適的閾值，本文采用閾值范圍為-0.43～-0.1。

2 精度分析與面積統(tǒng)計(jì)

2.1 精度分析

利用ERDAS軟件對(duì)提取出來的2011年火燒跡地進(jìn)行精度驗(yàn)證，首先定義分類的類別數(shù)為兩類，即火燒跡地和非火燒跡地，然后在提取出來的大興安嶺火燒跡地上生成隨機(jī)點(diǎn)，為了方便逐點(diǎn)檢驗(yàn)，本文加載了彩色合成圖，并在上面顯示隨機(jī)點(diǎn)。生成的隨機(jī)點(diǎn)都有各自的值，火燒跡地的值為1，非火燒跡地的值為0，但由于每個(gè)指數(shù)提取的圖中都包括了一些其他的地物，將錯(cuò)分點(diǎn)的值進(jìn)行改正，最后在ERDAS中生成精度評(píng)價(jià)報(bào)告，結(jié)果表明NBR提取火燒跡地的精度達(dá)到89%，能將火燒跡地與水體區(qū)別開來，成塊的、大面積的火燒跡地提取的整體效果很好，薄云能被分開。但是厚云的灰度值與火燒跡地相似，區(qū)別不開(見圖1)，為了消弱厚云對(duì)火燒跡地提取的影響，本文采用云量小于5%的影像。

2.2 面積統(tǒng)計(jì)

利用前后兩期影像做差可以得出受災(zāi)后的火燒跡地，在ArcGIS 10.1中可進(jìn)行受災(zāi)面積和恢復(fù)面積的計(jì)算。2003年火燒跡地與2002年火燒跡地做差，可以得出2003年火災(zāi)受災(zāi)情況；2006年火燒跡地與2003年火燒跡地做差，得出2003火災(zāi)之后的火燒跡地；2008年火燒跡地與2006年火燒跡地做差，得出2003年火災(zāi)未恢復(fù)的面積；2016年火燒跡地與2008年火燒跡地做差，得出2003年火災(zāi)未恢復(fù)的面積；將原圖和做差的圖中的火燒跡地在ENVI5.1中轉(zhuǎn)化為矢量文件，并利用ArcGIS 10.1進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到火災(zāi)過后的火燒跡地面積，如表1所示。

表1 火燒跡地面積提取結(jié)果

統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明2003年火災(zāi)的過火面積為1 167.324 km2，到2006年火燒跡地為881.174，恢復(fù)了286.15 km2， 595.024 km2未恢復(fù)，2008年火燒跡地為486.459 km2，恢復(fù)了394.688 km2。2016年火燒跡地的面積為260.595 km2，恢復(fù)了225.867 km2。2003年之后森林火燒跡地恢復(fù)面積見圖2。

3 結(jié)論

本文基于Landsat影像對(duì)大興安嶺2002年、2003年、2006年、2008年、2011年、2016年火燒跡地進(jìn)行提取，對(duì)大興安嶺2003年火災(zāi)恢復(fù)面積進(jìn)行對(duì)比分析，2003年火燒跡地面積為1 167.324 km2。2003年～2006年期間火燒跡地每年以近100 km2的速度恢復(fù)。而在2006年～2008年期間，火燒跡地的恢復(fù)速度明顯增大，以每年160 km2的速度恢復(fù)?；謴?fù)速度加快，其原因可能和那兩年的降雨量，氣候條件有關(guān)。但整體而言，2008年～2016年8年的時(shí)間里火燒跡地減小了225.867 km2，火燒跡地的恢復(fù)速度較慢，精度分析的結(jié)果也驗(yàn)證了本文結(jié)果的可靠性。

[1] 高中靈.火燒跡地信息遙感快速提取方法研究[J].國(guó)土資源遙感，2005,66(4):38-41.

[2] 楊 偉,張樹文,姜曉麗.基于MODIS時(shí)序數(shù)據(jù)的黑龍江流域火燒跡地提取[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(17):5866-5873.

[3] 包玉龍,張繼權(quán),劉興朋,等.基于HJ-1B衛(wèi)星數(shù)據(jù)的草原火燒跡地提取及災(zāi)前可燃物特征分析[J].災(zāi)害學(xué),2013(1):32-35.

[4] 肖 瀟,馮險(xiǎn)峰,孫慶齡.利用MODIS影像提取火燒跡地方法的研究[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2016(11):1529-1536.

[5] Bastarrika A, Chuvieco E, Martín M P. Mapping burned areas from Landsat TM/ETM+data with a two-phase algorithm:Balancing omission and commission errors[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(4):1003-1012.

[6] 梅安新.遙感導(dǎo)論[M].北京：高等教育出版社，2001.

[7] 趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社，2013.

[8] M.J. López García, V. Caselles. Mapping burns and natural reforestation using thematic Mapper data[J]. Geocarto International,1991,6(1):31-37.

Extraction of Great Khingan region fire scars base on Landsat image★

Qian An Chen Yanan Wang Qiuling

(DisasterPreventingScienceandTechnolgyCollege,Sanhe065201,China)

The paper extract Great Khingan region fire scars based on year 2002, 2003, 2006 and 2008 Landsat-5 images and year 2016 Landsat-8 images by using differenced normalized burn ration method, and then analysis fire recovery of Great Khingan region from 2003, it has certain guiding meaning for relevant department regulating corresponding processing policy.

NBR, Landsat image, fire scars, Great Khingan

1009-6825(2017)15-0192-02

2017-03-06★：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)-創(chuàng)新項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)(ZY20160102)；教學(xué)團(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目(11020218)

錢 安(1988- )，男，助教; 陳婭男(1995- )，女，在讀本科生； 王秋玲(1990- )，女，助教

P237

A