基于MODIS 數(shù)據(jù)的秸稈焚燒遙感監(jiān)測研究
——以安徽省為例

朱孟磊 楊培松

（宿州市自然資源勘測規(guī)劃設計院，安徽宿州 234000）

秸稈是指水稻、玉米等農(nóng)作物收獲果實后留下來的難以被合理利用的部分[1]。我國每年產(chǎn)生的秸稈量較大，秸稈資源位于全世界第一位，占比高達30%[2]。鑒于此，本文基于MODIS數(shù)據(jù)對安徽省秸稈焚燒動態(tài)變化進行了遙感監(jiān)測研究，以期為秸稈監(jiān)測提供參考。

1 秸稈焚燒監(jiān)測研究現(xiàn)狀

我國遙感衛(wèi)星經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已被廣泛應用于資源環(huán)境、水文、氣象、地質、測繪等領域?，F(xiàn)階段，國內外秸稈焚燒監(jiān)測研究基本以MODIS數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，具有眾多光譜波段的特性決定了MODIS在理論上為提取火點提供了可能。國內還常用環(huán)境小衛(wèi)星紅外相機拍攝的影像作為火點識別的數(shù)據(jù)來源[3]。王子峰等[4]利用EOS/Terra衛(wèi)星的MODIS數(shù)據(jù)并結合IGBP地表分類數(shù)據(jù)，再依據(jù)火點像元的各種輻射統(tǒng)計特性，將火點分為秸稈焚燒、林火、草原火3 種類型，提高了火點的判別率；段衛(wèi)虎等[5]、胡梅等[6]利用MODIS 數(shù)據(jù)分別對森林火點、秸稈焚燒火點進行判別監(jiān)測，證實了MODIS數(shù)據(jù)用于火點監(jiān)測的可能性，并表明利用閾值監(jiān)測的火點精度與地區(qū)背景值具有一定的關系。張春雨[7]綜合利用風云三號和LANDSAT 8 等多種衛(wèi)星數(shù)據(jù)和其他輔助數(shù)據(jù)對河南省秸稈焚燒情況展開了監(jiān)測。

中分辨率成像光譜儀（MODIS）是搭載在TERRA和AQUA衛(wèi)星上的一個重要傳感器，其獲取的觀測數(shù)據(jù)通過X波段向全世界直接廣播，并且可以接收數(shù)據(jù)并加以使用[1]。中文名為中分辨率成像光譜儀，英文全稱Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer。MODIS 在0.4～14.0 有36 個觀測通道，靈敏度高，能夠探測到的最小面積為50 m2[8]，掃描幅寬達到2 330 km。MODIS 標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品根據(jù)內容的不同分為0級、1級數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在1B級數(shù)據(jù)產(chǎn)品之后，劃分為2～4級數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括陸地標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品、大氣標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品和海洋標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品3種主要標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品類型，總計分解為44種標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品類型[9]。

MODIS 在作物面積監(jiān)測及估產(chǎn)中的應用，可對研究區(qū)域內農(nóng)作物種植面積進行準確估算以及預估其產(chǎn)量，在一定程度上提高了預報精度；MODIS在作物長勢中的應用[10]，可對獲取的數(shù)據(jù)進行研究，對作物生長趨勢年際間的生長過程進行對比分析，進而為早期的產(chǎn)量預測提供信息；MOIDS在土地覆蓋/土地利用中的應用，可對土地的自然數(shù)據(jù)和土地的社會屬性進行相關分類，給城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持；MOIDS 在災害監(jiān)測中的應用，分為秸稈焚燒及森林火災監(jiān)測、病蟲害監(jiān)測、農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測以及洪澇災害監(jiān)測，實現(xiàn)快速定位，大范圍獲取災區(qū)信息，為實施災害防治以及災后恢復工作提供了相關依據(jù)；MODIS 在環(huán)境科學研究中的應用，可進行生態(tài)環(huán)境質量監(jiān)測、大氣氣溶膠、沙塵暴研究、水環(huán)境質量監(jiān)測以及城市熱島效應研究等。

伴隨著科技的不斷發(fā)展，農(nóng)作物收割機械化程度越來越高，收割后所留下的秸稈未能被充分利用，部分農(nóng)民通過就地焚燒的方法處理秸稈。雖然這種方法對于農(nóng)民來說簡單、快捷、經(jīng)濟，但也存在著很大的弊端，例如秸稈焚燒時會產(chǎn)生大量的煙塵及二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等，對大氣產(chǎn)生嚴重污染[11]；焚燒秸稈可能會導致大面積火災的發(fā)生；焚燒秸稈還會對交通產(chǎn)生一定的影響。因此，利用MODIS 遙感監(jiān)測手段，科學、準確、迅速地了解秸稈焚燒動態(tài)變化，為安徽省秸稈焚燒監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支持，對提高預警能力和監(jiān)督檢查效率具有重大意義。

2 研究區(qū)域概況

安徽省地處中國華東腹地，位于114°54'～119°37'E、29°41'～34°38'N，面積14.1 萬km2，農(nóng)用地面積9.1 萬km2，地域優(yōu)勢明顯，氣候條件優(yōu)越、地貌類型多樣、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域性特點突出，農(nóng)業(yè)資源豐富，是典型的農(nóng)業(yè)大省。農(nóng)作物主要有小麥、水稻、苞米、黃豆、薯類和其他旱糧作物，農(nóng)產(chǎn)品資源不僅能夠滿足省內的需求，在國際市場上亦有一定的份額。

3 研究方法

3.1 MODIS數(shù)據(jù)來源

目前，全球范圍內很多國家和地區(qū)都可以接收和使用MODIS 數(shù)據(jù)。覆蓋安徽全省需要h27v05、h28v05、h28v06 3個衛(wèi)星軌道的MODIS數(shù)據(jù)，所以還需要對下載的同一時間段的MODIS影像進行鑲嵌處理。

本文所選擇的MODIS 數(shù)據(jù)產(chǎn)品為2013、2015、2017年9月14日—10月24日的MOD14A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品和MCD12Q1 數(shù)據(jù)產(chǎn)品。MCD12Q1 數(shù)據(jù)產(chǎn)品根據(jù)TERRA 和AQUA 衛(wèi)星觀測處理后得到的用于描繪土地覆蓋類型的產(chǎn)品，更新周期較長。

3.2 研究流程

由于MODIS 數(shù)據(jù)收集所有的地面熱異常點，需要通過必要的處理消除非秸稈焚燒火點對研究結果的影響。非秸稈焚燒火點的剔除主要以提取出來的火點所處的位置以及火點是否為地面固定熱源為依據(jù)。在進行火點判定的修正過程中，應事先進行地面調查，查明發(fā)電廠等固定熱源。然后利用土地數(shù)據(jù)，排除在非農(nóng)用地上的熱源。本文使用MCD12Q1數(shù)據(jù)中的IGBP 分類方案，提取農(nóng)用地，從而剔除了農(nóng)用地以外的非秸稈焚燒火點[12]。

本文以2013、2015、2017年9月14日至10月24日為時間段，進行秸稈焚燒火點的提取。利用MOD14A2和MCD12Q1數(shù)據(jù)提取秸稈焚燒火點的過程如圖1所示。

圖1 秸稈火點提取流程

因原始的MCD12Q1和MOD14A2產(chǎn)品儲存采用分級數(shù)據(jù)格式（Hierarchical Data Format，HDF），因此需要進行格式轉換、圖像鑲嵌等預處理[11]。研究中使用MRT（MODIS Reprojection Tools）專業(yè)投影轉換工具，將從NASA 官網(wǎng)上下載的MODIS HDF 格式數(shù)據(jù)進行格式轉換。在ENVI 菜單頁面點擊地圖后選擇鑲嵌，鑲嵌的類型選擇基于地理坐標參考，將格式轉換后的覆蓋安徽省的三景影像圖輸入進行鑲嵌操作，為了進一步有針對性地分析研究區(qū)的土地覆蓋，需將影像圖進行裁剪。首先加載安徽省的shp文件格式的矢量邊界，投影類型和基準面設置同MCD12Q1；然后將矢量文件輸出到感興趣區(qū)，打開ROI 工具查看感興趣區(qū)是否已經(jīng)建立。點擊ENVI菜單欄的基本工具，選擇感興趣區(qū)裁剪，輸入矢量文件生成的感興趣區(qū)，然后進行裁剪操作，最終得到安徽省的MCD12Q1影像。

火點提取所使用的數(shù)據(jù)為MOD14A2數(shù)據(jù)，對最后獲取的安徽省范圍的MOD14A2 數(shù)據(jù)波段進行快速統(tǒng)計，可以看出DN值的范圍為0～9（表1）。

表1 火點MOD14A2數(shù)據(jù)快速統(tǒng)計

MODIS14 熱異常數(shù)據(jù)表明，DN 值為7、8、9 的點，標記為火點數(shù)據(jù)。從表1 可以看出初步的火點數(shù)為50個。

4 結果與分析

由于火點提取過程中，提取了所有的火點信息。并不能排除火力發(fā)電廠、鋼鐵廠、工礦熱異常等各種與秸稈焚燒情況相似現(xiàn)象造成的干擾，因此需要再次利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)所提供的信息提取農(nóng)用地信息，對兩者信息進行疊加處理，將農(nóng)用地上的火點視為秸稈焚燒火點，這樣才能從初步火點信息中提取出秸稈焚燒火點。在剔除非秸稈焚燒火點的基礎上，對秸稈焚燒過火面積進行統(tǒng)計計算[13]。單個火點的像元面積Ds計算公式如下：

式 （1）中：Np為火點緯度方向上的距離；Ni為火點經(jīng)度方向上的距離。

各個火點像元面積之和即為研究區(qū)域內秸稈焚燒火點的總面積，公式如下：

式（2）中：i為像素序號；n為火點的總像素。

農(nóng)用地信息提取采用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為MCD12Q1，該數(shù)據(jù)產(chǎn)品為土地覆蓋數(shù)據(jù)，根據(jù)IGBP全球植被分類（0-水；1-常綠針葉林；2-常綠闊葉林；3-落葉針葉林；4-落葉闊葉林；5-混交林；6-稠密灌叢；7-稀疏灌叢；8-木本熱帶稀樹草原；9-熱帶稀樹草原；10-草地；11-永久濕地；12-農(nóng)用地；13-城市和建筑區(qū)）方法可知，農(nóng)用地的像素值為12，即DN值為12。將覆蓋安徽省的三景影像圖進行格式轉換、投影轉換和鑲嵌，并進行裁剪處理，然后使用提取火點相同的方法提取土地覆蓋信息，以安慶市為例，圖中灰色部分為農(nóng)用地。將提取出的農(nóng)用地信息輸出為shp格式文件。

通過ENVI 遙感圖像處理軟件感興趣區(qū)工具中的求交集選項對提取出來火點和農(nóng)用地信息進行疊加處理，重疊的部分即視為秸稈焚燒火點。具體操作如下：首先打開農(nóng)用地信息的shp格式文件，將該圖層輸出到感興趣區(qū)，再通過Intersect Regions 將火點感興趣區(qū)和農(nóng)用地感興趣區(qū)求交集。將結果導入到ARCGIS中顯示輸出，以安慶市為例（圖2）。

圖2 安慶市秸稈焚燒火點對比

提取安徽省2013、2015 和2017 年9 月14 日至10月24日秸稈焚燒火點并統(tǒng)計焚燒火點面積，可通過Export ROIS to shapfile 轉換成shp。再將最終的火點shp 文件使用ARCGIS 軟件加載到安徽省行政區(qū)劃圖中。2013—2015 年秸稈焚燒火點由南部地區(qū)向北部地區(qū)移動，滁州、淮北、安慶等地區(qū)火點明顯減少，部分市出現(xiàn)無火點的現(xiàn)象，亳州、阜陽地區(qū)火點明顯增多；2015—2017 年，火點在全省范圍內進一步減少，2017 年蚌埠、淮南、宣城無火點（圖3）。

圖3 火點分布

根據(jù)各市秸稈焚燒火點分布情況分析（表2），2013—2017 亳州市、阜陽市秸稈焚燒面積呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，面積分別先上升了87.162、15.671 km2，后減少了107.73、40.154 km2；淮南市的火點由2013 年的50 個下降為2015 年的3 個，2017年降至1 個火點。蚌埠、宿州、池州等市在2013—2017年火點數(shù)目和面積均有所減少。

表2 火點對應面積分布

總體來說，安徽省在2013—2017年間秸稈焚燒現(xiàn)象呈現(xiàn)下降趨勢，2013—2015 年秸稈焚燒面積減少107.752 km2，2015—2017 年秸稈焚燒面積減少178.245 km2，秸稈焚燒現(xiàn)象得到明顯改善。

由表3 可看出，2013、2015 年的9 月14 日至10月24日期間，秸稈焚燒火點峰值出現(xiàn)在10月8日左右，且整體呈現(xiàn)“平—增—減”的趨勢；2017 年的秸稈焚燒火點峰值出現(xiàn)在10月24日左右，整體呈現(xiàn)上升趨勢，但范圍較前幾年有所減少。

表3 火點時間分布 單位：個

5 應用與建議

隨著科技的不斷發(fā)展、遙感監(jiān)測技術水平的不斷提高，在眾多衛(wèi)星中，遙感衛(wèi)星將起著越來越重要的作用。利用遙感衛(wèi)星對秸稈焚燒點進行監(jiān)測可提高工作效率，減少人力、物力的投入，是對地面實地監(jiān)測方法的補充。但單一的依靠MODIS 熱異常數(shù)據(jù)提供的火點信息進行秸稈焚燒火點的判定存在一定的局限性。本文利用MODIS 熱異常數(shù)據(jù)以及土地覆蓋數(shù)據(jù)對安徽省秋季農(nóng)作物秸稈焚燒情況進行遙感監(jiān)測，可以在一定程度上排除非農(nóng)用地上的火點信息，提高了秸稈焚燒火點判定的精度。通過對監(jiān)測結果進行分析，發(fā)現(xiàn)安徽省秸稈焚燒火點在空間上呈逐步減少趨勢，說明禁燒政策實施的有效性；時間上，10月份火點數(shù)目較多于9月份，應著重注意10月份的秸稈焚燒監(jiān)測。利用衛(wèi)星遙感技術，能準確地對秸稈焚燒趨勢進行監(jiān)測，對于科學、準確、迅速地了解秸稈焚燒動態(tài)變化，提高預警能力和監(jiān)督檢查的效率具有重要意義。