基于環(huán)境減災小衛(wèi)星數(shù)據(jù)的森林火災災情監(jiān)測方法研究.pdf

1、過去幾十年中，森林火災對經(jīng)濟、社會和生態(tài)環(huán)境都造成了嚴重的影響，森林火災已經(jīng)引起了各國政府和科學家的關注。在全球尺度上，生物量的燃燒被認為是溫室氣體和氣溶膠顆粒排放的一個重要來源，對全球氣候變化具有顯著的驅動作用。據(jù)研究，全球生物量燃燒引起的碳排放大約占據(jù)了碳排放總量的40％;在區(qū)域尺度上，森林火災毀壞森林結構和生態(tài)環(huán)境，導致了生態(tài)系統(tǒng)的不穩(wěn)定和生產力的下降;除此之外，森林火災引起的大氣污染會導致被火災影響區(qū)域的居民的健康。衛(wèi)星遙感作為

2、一種重要監(jiān)測技術手段，具有覆蓋范圍寬、重復周期短、信息量大等優(yōu)點，能夠對森林火災進行實時有效的長期監(jiān)測。衛(wèi)星遙感對森林火災的監(jiān)測主要包括燃燒信息（著火情況）監(jiān)測和過火信息（過火區(qū)制圖和災情損失評估）監(jiān)測。
　　 本文以森林火災發(fā)生后植被變化引起的光譜反射率和溫度變化特征為依據(jù)，利用環(huán)境減災小衛(wèi)星多光譜(HJ-1A/B-CCD)和紅外相機(HJ-1B-IRS)數(shù)據(jù)對森林火災災情進行監(jiān)測，提出了適用于該數(shù)據(jù)的過火區(qū)制圖方法和火災燃燒

3、程度分級指標，對該數(shù)據(jù)以及具有相似波段的中高分辨率數(shù)據(jù)在森林火災災情監(jiān)測中的應用具有一定指導意義。主要研究內容及研究結論如下:
　　 (1)利用多時相CCD數(shù)據(jù)過火區(qū)制圖方法
　　 利用覆蓋火災前后的HJ-1A/B-CCD數(shù)據(jù)，采用改進的基于區(qū)域生長的二階段算法對火燒跡地進行提取，即先采用嚴格的閾值提取燃燒較為嚴重的過火像元，作為第二階段過火區(qū)識別的“種子”點，該階段以減少誤判為目的;第二階段的區(qū)域生長采取較為寬松的閾值

4、作為生長準則，以減少漏判，最后得出過火區(qū)邊界。算法的兩個關鍵點是能正確確定代表所需區(qū)域的生長點—“種子”像元和區(qū)域生長準則。本文提出了一種利用火災前后數(shù)據(jù)梯度值的方法確定閾值提取“種子”像元，即分別將火災前后多維光譜指數(shù)表示為一個矢量，分別計算火災前后矢量的模，進行差值計算，將差值的絕對值與預設的閾值進行比較，提取“種子”像元;然后利用二分類Logistic模型確定區(qū)域生長準則，最后將改進的區(qū)域生長算法應用于驗證實驗區(qū)。結果表明:該方法

5、提取的火燒跡地總體精度高于90％，高于利用植被指數(shù)閾值提取“種子”像元進行區(qū)域生長的結果。
　　 (2)利用單時相CCD與IRS數(shù)據(jù)過火區(qū)制圖方法
　　 針對利用多時相環(huán)境減災小衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)進行森林火燒跡地監(jiān)測中存在的最優(yōu)指數(shù)選擇和閾值設定的問題，本文基于模糊集理論和模糊分類方法，綜合利用同時獲取的環(huán)境1B小衛(wèi)星多光譜(HJ-1B-CCD)數(shù)據(jù)和經(jīng)過重采樣的環(huán)境1B小衛(wèi)星紅外相機(HJ-1B-IRS)數(shù)據(jù)構建的光譜指數(shù)

6、，采用模糊有序加權平均算子自適應的方法對光譜指數(shù)進行聚合突出過火區(qū)信息，并加入熱通道生成過火區(qū)的負面信息來對過火區(qū)正面信息進行修正，以降低誤判;將修正過的正面過火區(qū)信息進行區(qū)域生長，形成過火區(qū)邊界;并利用黑龍江遜克縣和俄羅斯阿穆爾州的火燒跡地對該方法進行了驗證。結果顯示火燒跡地的精度都超過85％，能夠滿足快速獲取火燒跡地的需求。
　　 (3)森林火災燃燒程度衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法
　　 利用HJ-1B-CCD和HJ-1B-IR