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    全球30 米分辨率火燒跡地產(chǎn)品

    2021-01-20 10:46:18張兆明唐朝何國金龍騰飛魏明月
    關(guān)鍵詞:樣區(qū)跡地火燒

    張兆明,唐朝,何國金*,龍騰飛,魏明月

    1. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100094

    2. 中國科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院,北京 100049

    3. 海南省地球觀測重點實驗室,海南三亞 572029

    引 言

    火燒跡地是全球及區(qū)域碳循環(huán)和氣候變化等研究所需的重要參量之一。美國國家航空航天局(NASA)、歐洲空間局(ESA)和國際地圈生物圈計劃(IGBP)等都曾發(fā)布過各種基于不同衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取的全球尺度火燒跡地信息產(chǎn)品,空間分辨率從250 米至0.25 度不等。美國陸地衛(wèi)星Landsat 系列數(shù)據(jù)是目前存檔時間最長、使用最廣泛的中高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù),為全球火燒跡地信息高精度提取提供了理想的數(shù)據(jù)源。利用Landsat 系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)研發(fā)高空間分辨率和精度的大尺度火燒跡地信息產(chǎn)品具有迫切的應(yīng)用需求,也是國際上的一個熱點研究課題。美國地質(zhì)調(diào)查局于2017 年發(fā)布了覆蓋美國本土的Landsat 30 米分辨率火燒跡地產(chǎn)品[1],也制定出研發(fā)全球30 米分辨率火燒跡地產(chǎn)品的科學(xué)計劃。然而,相比MODIS 等中低分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù),Landsat 系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有較少的光譜波段和更長的重返周期,現(xiàn)有的中低分辨率火燒跡地信息提取方法無法直接應(yīng)用。因此,基于Landsat 數(shù)據(jù)的全球尺度火燒跡地信息的高精度自動提取是一個具有挑戰(zhàn)性的研究方向。

    近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)方法在遙感大數(shù)據(jù)分析和智能信息提取領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用。通過利用全球火燒跡地樣本庫和基于生態(tài)系統(tǒng)分區(qū)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,實現(xiàn)了基于Landsat 數(shù)據(jù)的全球火燒跡地信息高精度自動化提取[1],生產(chǎn)了全球30 米空間分辨率火燒跡地遙感產(chǎn)品。

    1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    主要利用Landsat 8 衛(wèi)星OLI 傳感器數(shù)據(jù)。按照該衛(wèi)星的運(yùn)行計劃,可以覆蓋60°S-80°N 的所有陸地區(qū)域。制作年度全球火燒跡地產(chǎn)品,需要利用當(dāng)年獲取的全部Landsat 8 OLI 數(shù)據(jù),以盡可能減少漏分現(xiàn)象,同時需要利用前一年獲取的全部Landsat 8 OLI 數(shù)據(jù),去除前一年發(fā)生且未恢復(fù)的火燒跡地,制作一期全球火燒跡地產(chǎn)品需要利用約40 萬景Landsat 8 OLI 影像,數(shù)據(jù)量超過300TB,在產(chǎn)品生產(chǎn)時利用了Google Earth Engine(簡稱GEE)云平臺上的Landsat 8 OLI 地表反射率[2]。

    1.2 數(shù)據(jù)處理方法

    利用Landsat 8 地表反射率數(shù)據(jù)的質(zhì)量標(biāo)識建立云和云陰影掩膜,去除云和云陰影影響。在全球高精度樣本庫基礎(chǔ)上,基于Landsat 8 時序衛(wèi)星數(shù)據(jù)和火燒跡地敏感光譜參量〔波段反射率、歸一化燃燒指數(shù)(Normalized Burned Ratio,NBR)[3],歸一化差值植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)[4],全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)(Global Environmental Monitoring Index,GEMI)[5],中紅外燃燒指數(shù)(Mid-Infrared Burn Index,MIRBI)[6],火燒跡地指數(shù)(Burned Area Index,BAI)[7],修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(Soil-Adjusted Vegetation Index,SAVI)[8]和歸一化差值濕度指數(shù)(Normalized Difference Moisture Index,NDMI)[9]等〕,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(隨機(jī)森林模型)進(jìn)行樣本訓(xùn)練和學(xué)習(xí),得到火燒跡地識別規(guī)則和疑似火燒跡地種子點。對疑似火燒跡地種子點進(jìn)行一系列過濾和優(yōu)化,得到確定的火燒跡地種子點。具體的過濾和優(yōu)化參量及判別式包括:(1)兩年(2014、2015 年)間最大的NDVI 值大于0.2;(2)兩年(2014、2015 年)間最大的NDVI 值(NDVI2)與當(dāng)年(2015 年)火燒概率最大時的NDVI 值(NDVI1)的差值大于0.2,即NDVI2?NDVI1>0.2;(3)上一年(2014)最小NBR 值(NBR2)與當(dāng)年(2015 年)火燒概率最大時的NBR 值(NBR1)的差值大于0.1,即NBR2?NBR1>0.1;(4)當(dāng)年(2015 年)火燒概率最大的日期(t1,儒略日)大于兩年(2014、2015年)間NDVI 最大的日期(t2,儒略日),即t1> t2,或者t2?t1>100。從種子點開始按8 連通原則進(jìn)行區(qū)域生長,吸收周圍火燒概率大于50%的候選點,得到火燒跡地。更詳細(xì)的解釋和說明參見文獻(xiàn)[2]??傮w技術(shù)流程如圖1 所示。

    圖1 火燒跡地提取技術(shù)流程

    2 數(shù)據(jù)樣本描述

    火燒跡地數(shù)據(jù)產(chǎn)品利用經(jīng)緯度投影,分辨率為0.00025°(約30 米),以10°×10°分塊,GeoTiff 格式存儲,以分塊圖像左上角像素的經(jīng)緯度作為文件名,像素值中以1 代表火燒跡地像元,空值代表非火燒跡地像元。例如文件名為S10E020.TIF 的分塊文件代表左上角像素坐標(biāo)為南緯10 度、東經(jīng)20度的火燒跡地數(shù)據(jù)文件(圖2)。

    圖2 S10E020 火燒跡地塊示例

    3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

    利用隨機(jī)分層抽樣的方式對全球火燒跡地產(chǎn)品進(jìn)行精度驗證和評估。為確保精度驗證的全面性和代表性,精度驗證樣區(qū)的選擇兼顧不同地表覆蓋類型和火行為特征。依據(jù)MODIS 地表覆蓋類型產(chǎn)品將全球概括為7 個地表類型:Broadleaved Evergreen(常綠闊葉林),Broadleaved Deciduous(落葉闊葉林),Coniferous(針葉林),Mixed Forest(混交林),Shrub(灌叢),Rangeland(草地),和Agriculture(農(nóng)田)。同時根據(jù)GFED 4(Global Fire Emission Database 4,第四版本的全球火燒排放數(shù)據(jù)庫)2015年的火燒跡地密度數(shù)據(jù)將全球均勻劃分為5 個密度級,最終在全球范圍內(nèi)選擇了80 個驗證樣區(qū),這些樣區(qū)覆蓋了全部的地表類型。

    精度驗證利用的數(shù)據(jù)源主要包括Landsat 8、GF 1、CBERS 4 和美國MTBS(Monitoring Trends in Burn Severity,火燒強(qiáng)度趨勢監(jiān)測)火燒跡地產(chǎn)品。其中中國境內(nèi)的驗證樣區(qū)使用GF 1 數(shù)據(jù),南美區(qū)域使用CBERS 4,美國區(qū)域使用MTBS 和Landsat 8,全球其他區(qū)域使用Landsat 8。對于Landsat 8 數(shù)據(jù),驗證樣區(qū)的大小為185 km×185 km;對于CBERS4 數(shù)據(jù),驗證樣區(qū)的大小為120 km×120 km;對于GF1 數(shù)據(jù),驗證樣區(qū)的大小為100 km×100 km。

    通過收集驗證樣區(qū)2015 年整年的時序衛(wèi)星數(shù)據(jù),進(jìn)行正射校正等處理。然后目視尋找2015 年內(nèi)新增的火燒跡地,確定火燒前后的衛(wèi)星影像對?;谛l(wèi)星影像對手動選擇火燒跡地和非火燒跡地樣本點,利用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類,最終得到2015 年火燒跡地驗證的參考數(shù)據(jù)。

    在每個驗證樣區(qū)分別進(jìn)行驗證,然后得到全球火燒跡地精度驗證結(jié)果,選用誤分率(Commission Error)、漏分率(Omission Error)和整體精度(Overall Accuracy)3 個指標(biāo)來定量表征火燒跡地信息提取的精度,最終得到2015 年全球火燒跡地產(chǎn)品的誤分率、漏分率和整體精度分別為13.17%、30.13%和93.92%[10]。

    4 數(shù)據(jù)價值

    火燒跡地是資源環(huán)境監(jiān)測、全球變化和碳循環(huán)研究等領(lǐng)域的一個重要參數(shù),全球30 米分辨率火燒跡地產(chǎn)品能夠有效反映面積較小的燃燒斑塊,同時在火燒跡地位置確定和面積量算上具有優(yōu)勢,可應(yīng)用于全球火災(zāi)監(jiān)測和評估、碳排放計算、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域。

    數(shù)據(jù)作者責(zé)任分工

    張兆明(1980—),男,河南省鄭州市人,博士,正高級工程師,研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作:研究思路與研究方案設(shè)計、算法研究、論文撰寫。

    唐朝(1996—),男,浙江省湖州市人,碩士研究生,研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作:產(chǎn)品生產(chǎn)、精度驗證。

    何國金(1968—),男,福建省武平縣人,博士,研究員,研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作:總體指導(dǎo),研究思路與研究方案設(shè)計。

    龍騰飛(1986—),男,湖北省武漢市人,博士,副研究員,研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作:算法研究、程序編寫。

    魏明月(1997—),女,河南省鄭州市人,碩士研究生,研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作:數(shù)據(jù)處理、精度驗證。

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