EOS/MODIS卫星数据在林火监测中的应用

钟仕全 杨鑫

（广西气象减灾研究所 南宁 530022）

【摘　要】　在中国气象局星地通公司的大力支持下，广西气象局于2004年12月安装了DVBS卫星接收系统，每天可以稳定接收到FY、EOS/MODIS、NOAA等卫星遥感资料。为充分开发这些卫星遥感资料的应用，更好地为广西经济建设服务，利用EOS/MODIS卫星遥感数据的特点和优势，结合广西林火发生的实际情况，进行了林火遥感监测的应用研究和探讨。
【关键词】　MODIS 卫星数据 林火监测 应用

　　1.前 言
　　森林、草原火灾是当今世界性的重大灾害之一，其突发性强，危害大。火灾所释放出的大量温室气体和气溶胶改变了地球大气化学成分，从而对全球环境和气候变化产生很大的影响。同时，森林、草原火灾对林业及畜牧业生产有巨大的破坏作用，成灾后往往造成巨大的经济损失。森林、草原一般分布在高山或高原地区。人烟稀少、交通不便，常规方法对火灾监测有很大的缺陷，经常出现漏测现象，而且起火后扑火人员很难了解火情发展动态。
　　随着卫星遥感技术的发展，卫星遥感技术来在森林火灾监测中发挥了重要作用。相关的学者已利用NOAA/AVHRR、TM 等卫星数据在这方面做了许多应用研究工作。覃先林等 利用AVHRR数据对小火点自动识别方法进行了研究。刘诚等先后对气象卫星判识火灾的方法进行改进并介绍了亚像元火点的面积和亮温估算方法，易浩若等提出了利用NOAA/AVHRR数据测算森林大火过火面积的方法。
　　MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer即中分辨率成像光谱辐射计）是EOS系列卫星的主要探测仪器，也是当前世界上新一代图谱合一的光学遥感仪器，有36个光谱通道，分布在0.4～14μm的电磁波谱范围内，其地面分辨率分别为250m、500m和1000m，每日或每两日即可获取一次全球观测数据。在MODIS卫星的传感器上加载了火灾监测参数，在火灾监测方面有如下优势：①具有传感器灵敏度高、量化精度好，在发现和测定火灾方面具有优势；②具有多个可用于火灾检测的通道，对火灾的性质可以进行定性、定量分析；③具备精确的定位功能，地面几何定位精度达到星下点0.1像元，边缘0.3像元；④提供了250m分辨率的地表背景数据，有利于火灾预测和受灾地区的灾后高速判定。目前，MODIS火灾检测已经广泛应用于实践，2001年，Lim 等成功地利用MODIS数据对东南亚火灾进行了监测。
　　2.数据分析与预处理
　　2.1 数据分析
　　对2005年接收到的EOS/MODIS卫星数据进行了可用于林火监测的晴空数据的统计分析，全年晴空数据78天共88条轨道，占全年接收数据的21.7%。晴空数据主要分布在8～12月（见图1）。广西林火多发期为秋冬两季，利用EOS/MODIS卫星数据进行林火遥感监测有良好的效果。

图1 MODIS数据月可用图像天数

　　2.2 卫星数据预处理
　　2.2.1 MODIS卫星数据双眼皮现象
　　MODIS探测器的成像特点使MODIS数据存在较为严重的几何畸变，影响了卫星数据产品的应用。MODIS探测器为一种被动式摆动扫描探测器，其横向扫描角为±55°，由于地球曲率的影响，扫描线的实际跨度大约为2340km。每完成一次扫描，MODIS探测器沿轨道前进了10km，这10km的区域就是一个扫描条带。扫描条带的宽度分别为10个像素（1km分辨率）、20个像素（500m分辨率）、40个像素（250m分辨率）。由于MODIS探测器对地球观测的视野几何特性、地球表面的曲率、地形起伏和MODIS探测器运动中的抖动等因素的共同影，MODIS 1B数据存在几何畸变，特别是MODIS 1B数据的扫描条带之间的错位现象严重，俗称“双眼皮”。该现象随着观测角度的增大而日趋严重。计算表明，在视角为24°时，条带之间的重叠度为10%，而在条带的两端重叠度达到50%。我们利用MODIS 1km分辨率的经纬度坐标对“双眼皮”现象进行验证，如图2所示，相邻观测之间存在重叠。

图2 MODIS 1B数据左半部分“双眼皮”示意图

　　2.2.2 卫星的预处理
　　目前，利用DVBS接收系统接收到的MODIS数据为L1A原始数据pds文件。这些数据必须经过pds数据解包生成L1B数据hdf文件，对L1B数据进行辐射订正、投影变换、几何纠正等预处理工作后，形成数据LD2文件，才能用于制作火情业务产品。MODIS卫星的预处理技术主要包含了辐射纠正技术、投影变换技术和几何纠正技术，处理的流程为：MODIS 1B数据→辐射订正→投影变换→几何纠正→LD2数据。

图3 纠正前影像图	图4 纠正后影像图

　　3.林火遥感监测
　　3.1 基本原理
　　根据EOS/MODIS数据各个通道的光谱特征，选择适合火情的通道数据进行处理分析，建立遥感监测模型和监测技术流程，确定监测技术指标。
　　根据普朗克公式绘制的不同温度下的黑体辐射波谱曲线，辐射通量密度是随温度的增加而迅速增加的，而当温度增加时，峰值波长将向短波方向移动（见图5）。MODIS数据在4μm通道和11μm通道处，火点像元能比背景像元表现出更高的亮温。由于峰值波长会随温度的升高向短波方向移动，所以在火点处4μm通道比1lμm通道的亮温高，且火点处这两个通道的亮温差比背景处明显偏高。因此，可以用这几个条件来检测火点，与燃烧有关的MODIS波段特性见表1。

图5 黑体辐射波谱曲线

表1 MODIS卫星数据林火监测通道的特征

　　3.2 林火遥感监测模型
　　3.2.1 林火遥感判识方法
　　基于MODIS传感器各波段特性，在构建火点识别模型时，选取4um波段的信息，同时利用MODIS卫星数据的其它波段反映的不同信息，即间接利用其第一、第二波段所反映的植被信息来突出燃烧点的植被信息；利用第31波段所反映的地表亮温信息来消除裸地、水体和云层的干扰等。利用Yofam J.Kufuman提出的相对火点检测式（在此将其简称为地表亮温法），对火点进行判识。
　　　　　　T4＞Mean（T4）+4StdDev（T4）和T4-T11＞Median
　　　　　　　　（T4-T11）+ 4StdDev（T4-T11）　　　　　　（1）
　　由公式（1）所得的结果仅为热点，还不一定是火点，更不一定是林火。通过对覆盖已确定的林火区域的MODIS L1B数据的归一化植被指数（NDVl）的取样，并统计分析发现林火点的NDVI值的大小，据此确定出火点确认的NDVI值的域值识别林火。在林火识别中，采用地表亮温信息和地表植被信息。
　　3.2.2 林火监测图像信息处理
　　根据EOS/MODIS卫星数据的光谱通道特征，应用7通道（2.1um）和 22通道（3.92～3.989um）数据对温度的敏感性，结合1、2通道的高空间分辨率对林火进行判识。
　　在白天应用1、2、7或22通道的MODIS数据，经图像融合生成的伪彩色图像，利用1、2通道的高分辨率来显示地面的细部信息与7或22通道对高温热点的敏感性，可以较好地判识温度较高的树冠林火的信息和火点位置，图像空间分辨率有250m、500m和1km。夜间则应用5、6通道的红外数据与7或22通道融合生成的假彩色图像，也是利用7或22通道对高温热点的敏感性，可以较好地判识夜间的高温林火信息和火点位置，图像空间分辨率为500m和1km。在夜间，也可以应用31通道、32通道和22通道合成的监测图像，其效果类似于NOAA3、4、5通道合成监测图像效果。
　　4.模型监测效果
　　4.1 林火遥感监测应用实例
　　2005年10月28日，广西气象局与国家卫星中心合作，在南宁市武鸣县航校机场进行人工火场真实性检验，试验场设计了一个200m2人工火场做，在MODIS经过南宁市武鸣县航校机场上空时段同步进行点火试验。使用当天接收到的MODIS卫星资料，按照确定林火遥感监测模型和监测技术流程处理，监测到了试验的火点（见图6）。

图6 武鸣火场火点监测图（2005年10月28日）

　　2005年10月05日11时03分TERRA（MODIS）卫星数据，监测到发生在梧州市藤县的森林火灾，监测到的像元点有13个，面积较大。通过利用250m分辨率的数据处理，可以判断该处林火正在燃烧之中（见图7）。

图7 藤县火场火点监测图（2005年10月5日）

　　4.2 林火遥感监测分析
　　利用确定林火遥感监测模型，在2005年9～12月的广西林火遥感监测试验中获得了良好的效果。监测结果表明，利用EOS/MODIS卫星数据对林火遥感监测，得到的热源点信息在地理定位精度、热源点信息显示能力等方面优于其它卫星监测结果。在2005年9～12月间，利用EOS/MODIS卫星资料共监测到热源点352个，主要发生于11、12月份（见图8）。在空间分布上，热源点主要分布在桂中、桂东和桂南等地。

图8 2005年广西林火监测统计

　　5.结语
　　利用EOS/MODIS卫星数据监测林火，在时间、空间和光谱分辨率上具有较大的优势，在时间上可以在白天、晚上进行监测；在空间分辨率上，有1000m、500m、250m等三个尺度，对较大的森林火灾可以监测到林火的燃烧状态；在光谱分辨率上，EOS/MODIS卫星有36个光谱通道，其中有12个通道数据可以用于林火监测组合判识，满足白天、晚上进行监测的需求。利用EOS/MODIS卫星数据进行林火监测，对有效、及时地发现广西林火发生的情况，以及扑救林火等有着重要的作用。

参 考 文 献
[1] 刘玉洁、杨忠东，等.MODIS遥感信息处理原理与算法[M].北京：科技出版社，2001
[2] 易浩若、等.林火卫星遥感监测及早期报警技术研究[J].遥感技术与应用，1996，11(1)：40～46
[3] 纪平、易浩若、白黎娜.人工神经网络识别NOAA数据异常高温点的研究——重大自然灾害遥感监测与评估研究进展[M].北京：科学技术出版社，1993
[4] 舒立福、寇晓军.森林特殊火行为格局的卫星遥感研究[J].火灾科学，2001，10（3）：140～143
[5] 舒立福、田晓瑞.3s集成技术在林火管理中的应用研究[J].火灾科学，1999，8（2）：56～62
[6] 郑焕能、胡海清.东北东部山地可燃物类型的研究[J].森林防火，1993，3：11～13
[7] Yoram J.Kufuman and Chris Justice.MODISFire Products[D].Algorithm Technical Background Document，1998，11（10）
[8] Frank J.Ahem.Johann G.Goldammer and Christophero.Justice.Global and Re~onal Vegetation Fire Monitoring from Space：Planning a Coordinated International Effort[M].SPB Academic Publishing，2001
[9] 杨兰芳、韩涛.用NOAA 卫星监测甘肃省森林草原火灾[A].谢金南主编.西北卫星遥感技术应用CC3.北京：气象出版社，1999.298～ 301
[10] 周咏梅、殷青军等.青海省森林、草场火险的遥感监测[A].谢金南主编.西北卫星遥感技术应用CC.北京：气象出版社，1999.3O7～ 310
[11] Rao P K，许健民译.气象卫星一系统，资源及其在环境中的应用[M].北京：气象出版社，1994
[12] Kufuman Y L，Justice C.MODIS Fire Products[Z] Algorithm Technical Background Document，1998
[13] Kufuman Y J，Tanrd .Algorithm for Remote Sensing of tropoapheric Aerosol From MODIS[Z ].Algorithm Technical Background Document，1998
[14] C.EhchK美著 王桧皋、胡茬欣、王维和t等译.遥感的物理学和技术概论[M].北京：气象出版社，1995