基于MODIS遙感影像的火點(diǎn)信息提取算法實(shí)現(xiàn)

李威 成功

摘 要：森林火災(zāi)是一種危害極大的自然災(zāi)害，如何快速、精確定位并監(jiān)測其發(fā)生和變化，對減少經(jīng)濟(jì)損失、保護(hù)生態(tài)環(huán)境尤為重要。MODIS影像由于具有覆蓋面積廣、波段個數(shù)多和成像周期短等特點(diǎn)，早已被廣泛應(yīng)用于火災(zāi)預(yù)警和監(jiān)測中，且取得了良好的效果。本文嘗試?yán)肕ATLAB來實(shí)現(xiàn)自動化提取MODIS影像中火點(diǎn)信息，以期為防火工作人員獲取火災(zāi)信息提供便利。

關(guān)鍵詞：MODIS;火點(diǎn)信息;MATLAB

中圖分類號：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5168（2019）04-0020-04

The Implementation of Fire Point Information Extraction Algorithm

Based on MODIS Remote Sensing Image

LI Wei CHENG Gong

（School of Geosciences and Info-Physics， Central South University，Changsha Hunan 410083）

Abstract： Forest fire is a natural disaster with great harm. How to locate and monitor its occurrence and change quickly and accurately is particularly important to reduce economic losses and protect the ecological environment. MODIS image has been widely used in fire warning and monitoring because of its wide coverage， large number of bands and short imaging period， and has achieved good results. This paper attempted to use MATLAB to automatically extract fire information from MODIS images， in order to facilitate fire protection workers to obtain fire information.

Keywords： MODIS;fire information;MATLAB

森林火災(zāi)是一種危害極大的自然災(zāi)害。每年，國內(nèi)外都有重大火災(zāi)發(fā)生，造成重大經(jīng)濟(jì)損失，影響生態(tài)平衡。尤其是人跡罕見的原始林區(qū)起火，不易被發(fā)現(xiàn)，從而導(dǎo)致火災(zāi)難以被快速撲滅。為了降低損失，精確、快速地監(jiān)測森林火災(zāi)的發(fā)生和變化顯得尤為重要。依靠地面人員巡視或者高空飛機(jī)進(jìn)行監(jiān)測不僅流程長、費(fèi)用高，而且費(fèi)時費(fèi)力[1]。遙感技術(shù)具有快速、經(jīng)濟(jì)、覆蓋面積廣的特點(diǎn)，適用于森林火災(zāi)的預(yù)警和監(jiān)測。目前，衛(wèi)星遙感技術(shù)已經(jīng)成為全球火災(zāi)監(jiān)測必不可少的手段，在全球火災(zāi)監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。特別是MODIS，其從設(shè)計上就考慮了火災(zāi)監(jiān)測[2]，所以其森林火災(zāi)的監(jiān)測能力已超過其他遙感傳感器。國內(nèi)外許多學(xué)者已成功將MODIS數(shù)據(jù)用于森林火災(zāi)監(jiān)測研究并得到了驗(yàn)證。為了提高利用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)測的工作效率，本文運(yùn)用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)對MODIS火點(diǎn)信息的提取。程序的主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的讀取、建立火點(diǎn)檢測模型和輸出火點(diǎn)識別結(jié)果，以幫助防火人員更加快速有效地獲取火情監(jiān)測信息。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文采用的遙感數(shù)據(jù)為MODIS L1B數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集日期為2015年5月26日，在國際標(biāo)準(zhǔn)時間12：47：51入境。MODIS L1B影像數(shù)據(jù)包含有1—7波段的重采樣數(shù)據(jù)以及8—36波段的1km分辨率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過平移和縮放后存儲為0～32767的整數(shù)，此范圍之外的整數(shù)有特定意義，如65533代表探測器飽和，65531代表探測器失效。

MODIS數(shù)據(jù)共有36個通道，可以提供0.41～14.51μm的36個離散波段圖像，運(yùn)行周期為1～2d，掃描寬度為2 330km。MODIS影像中250m空間分辨率的波段有兩個（波段1和波段2），500m空間分辨率的波段有5個，即3到7波段，而1 000m空間分辨率的波段有29個。MODIS和NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)都具有成像周期短、視野寬的優(yōu)點(diǎn)，但MODIS數(shù)據(jù)具有比NOAA/AVHRR更高的光譜分辨率（高達(dá)10nm）和空間分辨率（250m）;因此，MODIS在森林火災(zāi)監(jiān)測中更具有優(yōu)勢。

本文使用MATLAB來實(shí)現(xiàn)對MODIS遙感影像數(shù)據(jù)的讀取、火點(diǎn)提取算法的實(shí)現(xiàn)及火點(diǎn)檢測結(jié)果的輸出。MATLAB是由美國MathWorks公司發(fā)布的主要面對科學(xué)計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的高科技計算環(huán)境，其表達(dá)式與和常用的數(shù)學(xué)表達(dá)式比較像。用MATLAB完成一項任務(wù)時比C、FORTRAN等語言要簡便得多，因此，其應(yīng)用領(lǐng)域很廣，如工程計算、控制設(shè)計、圖像處理和建模分析等。

1.1 MODIS存儲結(jié)構(gòu)

MODIS并不是每個像素點(diǎn)都記錄其經(jīng)緯度信息，而是在偏移offset個像素點(diǎn)之后，每隔step像素點(diǎn)，記錄其像素點(diǎn)的經(jīng)緯度（如圖1所示）。其中，offset和step信息記錄在HDF文件中，可以用MATLAB自帶工具h(yuǎn)dftool查看。因?yàn)楸疚男枰袛郙ODIS影像中每個像素點(diǎn)是否為森林著火點(diǎn)，需要知道每個像素點(diǎn)的經(jīng)緯度以輸出火點(diǎn)檢測信息，所以必須要利用已知點(diǎn)的信息進(jìn)行插值。

用MATLAB的interp2函數(shù)進(jìn)行二維矩陣的插值，可以得到每個像素點(diǎn)的經(jīng)緯度信息。

1.2 數(shù)據(jù)讀取

本文使用到的MATLAB L1B數(shù)據(jù)存儲格式為HDF格式。在MATLAB中，有各種方便的函數(shù)和工具來對HDF文件進(jìn)行讀取。本文使用MATLAB提供的hdfsd函數(shù)進(jìn)行HDF文件的讀取。MATLAB的hdfsd函數(shù)基本上實(shí)現(xiàn)了各種處理功能，如讀取HDF文件信息、讀取數(shù)據(jù)集等。使用hdfsd函數(shù)進(jìn)行HDF文件讀取的流程為：①打開HDF文件;②獲得文件及數(shù)據(jù)集信息;③選取數(shù)據(jù)集;④從所選數(shù)據(jù)集中讀取數(shù)據(jù);⑤關(guān)閉數(shù)據(jù)集，關(guān)閉文件。

MODIS影像數(shù)據(jù)中存儲的是DN值，根據(jù)MODIS L1B數(shù)據(jù)存儲特點(diǎn)，可以通過公式來轉(zhuǎn)化為可見光-近紅外通道的反射率值和熱紅外波段的輻射率值。

計算反射率的公式為：

[Reflectance=reflectance_scaleB×SI-reflectance_offsetB] （1）

其中，[Reflectance]為反射率;[reflectance_scaleB]為定標(biāo)增益;SI為圖像的有效記數(shù)值;[reflectance_offsetB]為定標(biāo)偏移量。MATLAB中可以通過hdfsd（'fileinfo'，sd_id）語句來提取HDF中相應(yīng)波段的scale值和offset值。

計算輻射率的公式為：

[Radiance=radiance_scaleB×SI-radiance_offsetB] （2）

其中，[Radiance]為輻射率;[radiance_scaleB]為定標(biāo)增益;[radiance_offsetB]為定標(biāo)偏移量。

1.3 亮溫值計算

亮溫是亮度溫度的縮寫，不是物體本身的實(shí)際溫度，而是物體輻射強(qiáng)度的同義詞。因此，雖然其具有溫度的大小，但沒有溫度的物理意義。在應(yīng)用過程中，經(jīng)常需要在獲得輻射波段的輻射率后再計算出像素點(diǎn)的亮溫值[3]。

對于熱輻射波段（如22和31波段），若要將輻射率轉(zhuǎn)換為亮溫，還必須應(yīng)用普朗克函數(shù)。普朗克公式為：

[T=hcwace×k×ln1+2hc2I×wave5] ? ? ? ? ? ? ?（3）

其中，[T]為亮度溫度（K）;[h]為普朗克常數(shù)，[h]=6.626 1×10-34（J·s）;c為光速=3e8m/s;[k]為玻爾茲曼常數(shù)，[k]=1.38×10-23（J/K）;[wave]為中心波長（m）;[I]為輻射率。

1.4 排除非植被區(qū)域

森林火災(zāi)發(fā)生的必要條件之一是地表的植被覆蓋面積達(dá)到一定規(guī)模。由此，排除無植被或植被覆蓋少的區(qū)域是提高森林火點(diǎn)檢測算法精確度的重要方式。植被的反射光譜也有一定光譜規(guī)律。大量研究發(fā)現(xiàn)，植被反射光譜在綠色波長處有1個小峰值，在紅外波長處有1個大峰值。因此，MODIS的紅光通道（0.6～0.7μm）和近紅外通道（0.7～1.1μm）通過一定的組合得到的植被指數(shù)NDVI可以反映地物的一些植被信息。NDVI的算法為：

[NDVI=ρ2-ρ1/ρ2+ρ1] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

式中，[NDVI]為歸一化植被指數(shù);[ρ1]和[ρ2]分別為MODIS第1波段和第2波段的反射率。

森林植被燃燒區(qū)的[NDVI]閾值選取需要綜合考慮地表差異。分別選取裸露地表、湖泊、厚云、植被計算[NDVI]并比較分析。通過實(shí)驗(yàn)，本文研究區(qū)選取[NDVI]閾值為0.1，所有小于0.1的區(qū)域不可能為火點(diǎn)。對整個研究區(qū)進(jìn)行[NDVI]計算，結(jié)果如圖2所示。

1.5 排除云區(qū)

云在可見光-近紅外波段的反射率比下墊面要高。熱紅外波段下，云的亮溫比下墊面要低。因此，可以利用這個特性來排除受云影響的區(qū)域。根據(jù)前人研究[4]，研究區(qū)的云區(qū)定義算法如下。

①白天。條件1：[ρ1+ρ2>0.9];條件2，[T12<265K];條件3：[ρ1+ρ2>0.7]且[T12<285K]。如果3個條件滿足其一，則定義為云區(qū)。

②晚上。如果[T12<265K]則定義為云區(qū)。

其中，[ρ1]和[ρ2]分別為第1波段和第2波段的反射率;[T12]為第32波段的亮溫值。

2 火點(diǎn)檢測

2.1 火點(diǎn)檢測原理

1800年，科學(xué)家首次發(fā)現(xiàn)紅外光。理論上，一切物質(zhì)只要溫度超過絕對零度，就會發(fā)射紅外能量。衛(wèi)星影像中，可見光、近紅外波段探測的是地物表面對太陽的反射。熱紅外通道探測的是物體的自身熱輻射。MODIS遙感影像的CH21、CH22和CH31通道是紅外通道，探測到的輻射強(qiáng)度與地物的溫度成正比：地物溫度越高，則輻射強(qiáng)度越大[5]。當(dāng)?shù)孛姘l(fā)生森林火災(zāi)時，火焰、煙霧是主要的輻射源，其他未著火的地物有著相對較低的輻射率。因此，以物體未發(fā)生燃燒時的輻射為背景輻射，利用背景輻射和燃燒輻射之間的差異，可以從衛(wèi)星遙感信息中提取出火點(diǎn)異常，然后對其變化進(jìn)行跟蹤。

2.2 火點(diǎn)檢測模型構(gòu)建

目前，利用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行火點(diǎn)檢測的算法有多種，大部分算法都會用到4μm和11μm通道的亮溫來計算，分別用T4和T11表示。本文采取一種叫作FPI-NDVI的火點(diǎn)提取算法，利用植被在沒有燃燒時的實(shí)景輻射與植被燃燒時的輻射之間的相關(guān)關(guān)系，以提取地面森林火災(zāi)信息。FDI算法選擇MODIS數(shù)據(jù)的22通道亮溫（記作T4）作為火災(zāi)標(biāo)識，32通道亮溫（記作T11）作為背景輻射。當(dāng)T4升高時，T11也會相應(yīng)上升，但T4上升得比較劇烈。用T4和T11構(gòu)建的FPI公式為：

[FPI=T4-T11T4+T11] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

根據(jù)前人的研究可知：水體的FPI值約等于0，裸露地表的FPI為0～0.05，植被的FPI值略高于水的FPI值;云具有較高的FPI值。為了避免將云區(qū)誤判為火點(diǎn)，需要額外進(jìn)行云區(qū)的剔除。根據(jù)研究分析，本文將FPI>0.042 5的像素點(diǎn)歸類于火點(diǎn)。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

將研究區(qū)的MODIS影像數(shù)據(jù)輸入程序，進(jìn)行CH21、CH22和CH31通道的假彩色合成，并將火點(diǎn)位置用十字畫出。

研究發(fā)現(xiàn)，CH7、CH2和CH1波段的RGB合成圖像可以增強(qiáng)森林火災(zāi)火點(diǎn)的圖像特征。森林火災(zāi)火點(diǎn)在圖像上顯示為粉紅色，過火區(qū)域?yàn)榧t棕色。MODIS的CH7、CH2和CH1通道的組合可以反映森林火災(zāi)的火點(diǎn)和周邊地物相關(guān)信息，可以為程序運(yùn)行結(jié)果提供驗(yàn)證。從圖3可以看出，程序提取的3個火點(diǎn)位置與假彩色合成結(jié)果一致，且經(jīng)查詢互聯(lián)網(wǎng)資料，火點(diǎn)所在地區(qū)在2015年5月份確實(shí)發(fā)生過一場大型火災(zāi)，與實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。這可以為森林火災(zāi)監(jiān)測提供一定幫助。

3 結(jié)論

本文運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)了對MODIS森林火災(zāi)火點(diǎn)信息的自動提取，利用FPI-NDVI模型，剔除云層及非植被地區(qū)的干擾，取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較滿意，可以快速方便地為相關(guān)森林防火人員提供火災(zāi)信息，從而避免造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。但是，由于目前資料不足，有些問題還沒有得到解決。

①FPI、NDVI的取值不但因不同的季節(jié)和地區(qū)而不同，而且還與火燒的強(qiáng)度有關(guān)，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)FPI、NDVI閾值的確定工作。

②用MATLAB進(jìn)行MODIS影像任意三波段的RGB假彩色合成。由于不太清楚如何把DN定標(biāo)后數(shù)據(jù)換算成RGB數(shù)值，造成合成的彩色圖片與ENVI輸出的顏色有些許出入，未來應(yīng)查閱更多資料來解決這一問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]梁蕓.利用EOS/MODIS資料監(jiān)測森林火情[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2002（6）：310-312.

[2]舒立福，田曉瑞，向安民.3S集成技術(shù)在林火管理中的應(yīng)用研究[J].火災(zāi)科學(xué)，1999（1）：48-53.

[3]周小成，汪小欽.MODIS林火識別算法的驗(yàn)證分析[J].火災(zāi)科學(xué)，2006（1）：31-37，55.

[4]周利霞，高光明，邱冬生，等.基于MODIS數(shù)據(jù)火點(diǎn)監(jiān)測指數(shù)研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2008（4）：22-26.

[5]馮蜀青，伏洋.青海省草場火情衛(wèi)星遙感監(jiān)測的應(yīng)用[J].青海草業(yè)，2004（3）：33-35.