張 娟,周 璀,譚三清,張 貴
(中南林業(yè)科技大學(xué) 數(shù)字洞庭湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長(zhǎng)沙 410004)
森林火災(zāi)是威脅森林健康的重要風(fēng)險(xiǎn)因子之一。我國(guó)森林分布廣,森林火災(zāi)有時(shí)難以被發(fā)現(xiàn),同時(shí)森林火災(zāi)又具有突發(fā)性強(qiáng)、蔓延迅速等特點(diǎn)[1]。森林火災(zāi)發(fā)生位置的溫度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于周圍溫度。目前,國(guó)內(nèi)外觀測(cè)森林火災(zāi)的手段主要有遙感影像分析、基于瞭望塔視頻監(jiān)測(cè)、基于GIS的森林火情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及人工地面巡護(hù)等[2]。我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)多樣,輻射區(qū)域分布不均,地表亮溫狀況錯(cuò)綜復(fù)雜,火點(diǎn)特性表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異,MODIS火災(zāi)產(chǎn)品應(yīng)用具有一定的局限性[3]。由于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的日益增多,引起數(shù)據(jù)閑置、衛(wèi)星軌道空間負(fù)擔(dān)增大及不同傳感器定量產(chǎn)品差異性問題[4],所用研究數(shù)據(jù)逐步向中分辨率過渡,更加注重?cái)?shù)據(jù)的覆蓋范圍和時(shí)間序列的連續(xù)性。
將遙感數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同或相近的輻射基準(zhǔn),在此基礎(chǔ)上建立的遙感模型,可被用于多種衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù),極大增加遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍。自動(dòng)化、智能化的輻射歸一化方式將成為未來衛(wèi)星遙感應(yīng)用發(fā)展的必然趨勢(shì)[5]。本研究針對(duì)亮溫值進(jìn)行影響因素分析,以歸一化方法實(shí)現(xiàn)不同衛(wèi)星平臺(tái)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,消除大氣、地形等對(duì)衛(wèi)星傳感器接收紅外輻射的影響,通過本研究建立的歸一化模型,平分了大氣輻射誤差,減少來自不同衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射差異。相對(duì)于單一衛(wèi)星傳感器而言,可更快地找到森林火災(zāi)并排除虛假火點(diǎn),提高衛(wèi)星傳感器識(shí)別森林火災(zāi)的準(zhǔn)確率,對(duì)于林業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。
不同傳感器的光譜響應(yīng)函數(shù)存在差異,在提取同一地物信息時(shí),會(huì)受到大氣、光照、傳感器自身的影響[6],基于不同衛(wèi)星傳感器的紅外輻射差異,本研究對(duì)衛(wèi)星傳感器AQUA、NOAA-19、FY-3B的紅外輻射特性進(jìn)行分析,獲取衛(wèi)星傳感器AQUA亮度溫度值、NOAA-19地表溫度、FY-3B亮度溫度值,通過反射率設(shè)置閾值,識(shí)別云體、水體,并對(duì)識(shí)別出的云、水像元進(jìn)行剔除,計(jì)算NDVI值并確定植被覆蓋范圍[7]。對(duì)衛(wèi)星傳感器AQUA、NOAA-19、FY-3B的紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,AQUA衛(wèi)星傳感器設(shè)置為標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星傳感器,將NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星傳感器輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,選取參考影像與待歸一化的影像進(jìn)行曲線擬合以確定歸一化參數(shù),建立不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化模型,形成輻射歸一化影像圖(見圖1)。
圖1 不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化流程Fig.1 The flowchart of normalization of infrared radiation in different satellite sensors
本研究在典型晴空地表亮溫模型基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)的基于長(zhǎng)時(shí)間序列的AQUA、NOAA-19、FY-3B典型亮溫模型[8],在不考慮其他影響因素下,假設(shè)大氣(a)和亮度溫度(B)呈冪函數(shù)關(guān)系:
地表溫度(TS)在一定程度下,與亮度溫度(B)呈現(xiàn)二次函數(shù)關(guān)系:
亮度溫度(B)隨著大氣(a)的增加和地表溫度的升高,亮度溫度值呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì),將兩者因素進(jìn)行乘積,得到以下模型:
地面高程(h)同時(shí)對(duì)亮度溫度(B)有一定影響,高程越高,溫度越低,呈線性關(guān)系:
得到典型亮度溫度模型:
將公式展開,為:
通過SPSS 20.0多元線性回歸方程確定歸一化參數(shù),得到各衛(wèi)星傳感器歸一化后的亮溫模型。同時(shí),在不同衛(wèi)星傳感器中建立歸一化基準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)不同衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射歸一化,以AQUA衛(wèi)星傳感器為標(biāo)準(zhǔn),分別建立AQUA與NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星傳感器歸一化模型,假設(shè)3個(gè)衛(wèi)星傳感器之間的亮溫存在線性關(guān)系,建立如下函數(shù)關(guān)系:
式中:B(TSx)為AQUA衛(wèi)星傳感器的亮度溫度值;B(TSy)為NOAA-19衛(wèi)星傳感器的亮度溫度值;B(TSz)為FY-3B衛(wèi)星傳感器的亮度溫度值。通過最小二乘法進(jìn)行線性擬合,將兩者的亮溫值通過映射關(guān)系映射為AQUA衛(wèi)星傳感器歸一化數(shù)值。為了更好地對(duì)AQUA、NOAA-19、FY-3B的紅外輻射進(jìn)行比較和評(píng)價(jià),去除數(shù)據(jù)的單位限制,將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值,以便不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán),將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間上[9]。在參數(shù)確定前,對(duì)AQUA、NOAA-19、FY-3B的亮度溫度值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式如下:
式中:xk為紅外輻射影像圖k點(diǎn)亮度溫度值;xmax為最高亮度溫度值;xmin為最低溫度亮度值。
1.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
將獲取的AQUA、NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星傳感器紅外輻射數(shù)據(jù),采用去條帶、大氣校正、幾何校正、輻射定標(biāo)消除成像差異和輻射差異,將AQUA紅外數(shù)據(jù)經(jīng)普朗克公式轉(zhuǎn)化為亮溫值,公式如下:
采用NOAA-19紅外數(shù)據(jù)通過劈窗算法得到地表溫度,并結(jié)合coll提出的改進(jìn)分裂劈窗算法,公式如下:
式中:T0為地表溫度,單位為(K);T4和T5為AVHRR 4通道和5通道熱紅外通道的亮溫值;w為大氣水含量,單位為(g/cm2);ε為4通道和5通道熱紅外通道的比輻射率的平均值;Δε為4通道和5通道比輻射率的差值。同時(shí)通過星上定標(biāo)、輻亮度非線性訂正得到FY-3B衛(wèi)星傳感器有效黑體亮溫值。計(jì)算公式如下:
式中:TBB為黑體溫度;T*BB為有效黑體溫度;A、B為常數(shù)。
1.2.2 遙感影像數(shù)據(jù)處理
選取2017年4月13號(hào)湖南省的AQUA、NOAA-19、FY-3B遙感影像數(shù)據(jù),利用AQUA遙感影像數(shù)據(jù)1、2波段進(jìn)行云檢測(cè),并將受云體影響的像元進(jìn)行剔除,疊加NDVI森林植被覆蓋圖,進(jìn)行影響因素分析,確定3個(gè)衛(wèi)星傳感器之間的歸一化參數(shù)。采用SPSS 20.0軟件將3個(gè)衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析擬合,得到以AQUA為標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星傳感器的亮溫范圍,經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理將AQUA亮溫?cái)?shù)據(jù)映射到[0-1]范圍之間。通過與地表背景溫度進(jìn)行對(duì)比分析,確定森林火災(zāi)閾值范圍,與中國(guó)森林防火網(wǎng)森林火點(diǎn)信息進(jìn)行對(duì)比分析,對(duì)歸一化模型進(jìn)行準(zhǔn)確率計(jì)算。
1.2.3 閾值的確定
通過構(gòu)建AQUA、NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星器紅外輻射歸一模型,消除3個(gè)衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射差異,平分亮度溫度歸一化的誤差,實(shí)現(xiàn)不同衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射歸一化。本研究以AQUA衛(wèi)星器為標(biāo)準(zhǔn),分別建立AQUA衛(wèi)星傳感器與NOAA-19衛(wèi)星傳感器、AQUA衛(wèi)星傳感器與FY-3B衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射歸一化模型,利用歸一化后的紅外影像圖,通過設(shè)定閾值范圍,對(duì)林火熱點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確判別?;诤鲜〉臍夂蚝偷乩肀尘埃捎? mm紅外波段亮溫值,4 mm和11 mm波段之間亮溫差值進(jìn)行林火熱點(diǎn)識(shí)別。閾值的確定包括排除非高溫點(diǎn)、識(shí)別高溫點(diǎn)、排除非林火熱點(diǎn)、林火熱點(diǎn)識(shí)別,判定條件如下:
(1)排除非高溫點(diǎn)閾值
利用AQUA衛(wèi)星傳感器與NOAA-19衛(wèi)星傳感器、AQUA衛(wèi)星傳感器與FY-3B衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射歸一化模型,將4 mm波段的亮溫值進(jìn)行歸一后排除非高溫點(diǎn)。使用Arcgis 10.2軟件進(jìn)行掩膜提取,當(dāng)4 mm波段亮溫值小于308 K時(shí),將該像元判定為非高溫點(diǎn),即白天、晚上監(jiān)測(cè)到的任何一個(gè)像素點(diǎn),只要滿足以下條件,可以確定為非高溫點(diǎn)。判定公式如下:
(2)識(shí)別高溫點(diǎn)
利用AQUA衛(wèi)星傳感器與NOAA-19衛(wèi)星傳感器、AQUA衛(wèi)星傳感器與FY-3B衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射歸一化模型,將4 mm紅外波段的亮溫值進(jìn)行歸一后識(shí)別出高溫點(diǎn)。使用Arcgis 10.2軟件進(jìn)行掩膜提取,當(dāng)4 mm波段亮溫值大于或等于312 K時(shí),滿足高溫點(diǎn)要求,并將4 mm波段和11 mm波段的地表背景溫度進(jìn)行差值計(jì)算,當(dāng)其差值大于或等于10 K時(shí),判定該像元為高溫點(diǎn),即滿足以下條件,該像元被判定為疑似林火熱點(diǎn):
(3)林火熱點(diǎn)與非林火熱點(diǎn)的判定
將歸一化后的亮溫值進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理,通過最大最小值映射,得出亮溫范圍。以AQUA衛(wèi)星傳感器的亮溫值為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)NOAA-19衛(wèi)星傳感器、FY-3B衛(wèi)星傳感器4 mm波段的亮溫值小于或等于0.9時(shí),判定該像元為非林火熱點(diǎn)像元。當(dāng)AVHRR、VIRR傳感器4 mm波段的亮溫值大于0.9且小于或等于1時(shí),判定該像元為林火熱點(diǎn)像元。即滿足以下條件,可進(jìn)行林火熱點(diǎn)與非林火熱點(diǎn)的判定,判定條件如下:
亮度溫度通常被定義為星上遙感獲得的輻射能所對(duì)應(yīng)的溫度,亮溫值是衡量物體溫度的指標(biāo)[10]。在一定程度上,地表溫度和地表比輻射率共同決定了地表的亮度溫度值。輻射溫度與地表溫度的四次方呈正比,當(dāng)?shù)乇頊囟劝l(fā)生微小變化時(shí),就會(huì)引起紅外輻射的變化。同時(shí)大氣對(duì)熱紅外輻射具有吸收和散射作用,水汽含量越多,紅外輻射吸收能力越強(qiáng)。地形地貌能影響地溫的分布情況,一般來說,高程越大地面溫度越低,夜間亮溫值高于白天亮溫值。氣象與亮溫之間具有復(fù)雜的關(guān)系,當(dāng)出現(xiàn)霧時(shí),對(duì)紅外輻射會(huì)形成影響,使得衛(wèi)星傳感器很難接受到來自地表的真實(shí)輻射溫度。
大氣在紅外輻射傳輸過程中,會(huì)吸收輻射能量和造成散射,將大氣設(shè)為影響參數(shù)a;當(dāng)?shù)匦胃叨炔灰恢聲r(shí),地形越高,溫度越低,設(shè)置地形為影響參數(shù)b;當(dāng)?shù)乇頊囟壬邥r(shí),亮溫有明顯增加,設(shè)置地表溫度為影響參數(shù)c。按N+1的方式抽取2017年4月13日湖南省的AQUA、NOAA-19、FY-3B的亮溫?cái)?shù)據(jù),將3個(gè)衛(wèi)星傳感器的亮溫值輸入SPSS 20.0軟件進(jìn)行多元線性回歸分析,得到3個(gè)衛(wèi)星傳感器歸一化參數(shù),結(jié)果如表1所示。
表1 衛(wèi)星傳感器歸一化后的擬合參數(shù)Table1 Normalized fitting parameters of satellite sensors
在輻射歸一化的效果上,本研究采用多元線性回歸方程基本能消除輻射差異,在亮度溫度發(fā)生較大的變化時(shí),可平分亮度溫度歸一化的誤差,實(shí)現(xiàn)不同衛(wèi)星傳感器之間的紅外輻射影像歸一化。在歸一化的結(jié)果分析上,采用最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行歸一,通過3個(gè)衛(wèi)星傳感器的亮度溫度數(shù)據(jù)和歸一前數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,最終得到紅外輻射歸一化系數(shù)。結(jié)合當(dāng)天剩余亮溫?cái)?shù)據(jù)與3個(gè)衛(wèi)星傳感器歸一化后的亮溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果精度的反演,采用決定系數(shù)R2和均方差誤差RMSE評(píng)價(jià)歸一化的模型精度,公式如下:
其中,y0為輻射歸一化之后的輻射數(shù)據(jù);y1為原始輻射數(shù)據(jù);n為像元個(gè)數(shù)。RMSE值越小,表示擬合的效果越好;RMSE值越大,擬合的效果不佳。對(duì)不同衛(wèi)星傳感器歸一化之后的模型進(jìn)行結(jié)果精度分析可知,經(jīng)過相對(duì)輻射歸一化后,3個(gè)衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化后擬合的結(jié)果較一致,擬合曲線的斜率接近1。在不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化的模型中,建立一種基于AQUA、NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星傳感器的歸一化亮度溫度模型:
其中,NBTz為3個(gè)衛(wèi)星傳感器歸一化后的亮度溫度值;B(Tsx)為NOAA-19衛(wèi)星傳感器的亮度溫度值;B(Tsy)為FY-3B衛(wèi)星傳感器的亮度溫度值。利用SPSS 20.0軟件計(jì)算出模型的R2為0.752,RMSE為2.070。結(jié)果表明不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化效果較好,可以消除不同衛(wèi)星傳感器之間輻射差異和誤差。
為驗(yàn)證不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化后是否能夠檢測(cè)到森林火點(diǎn),本研究分別采用2017年4月1日不同觀測(cè)時(shí)間的晴空少云影像數(shù)據(jù)進(jìn)行火點(diǎn)判斷,并對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。首先,剔除云水影響像元,通過歸一化模型對(duì)AQUA、NOAA-19、FY-3B衛(wèi)星傳感器的4 mm紅外通道進(jìn)行輻射歸一,對(duì)經(jīng)過紅外輻射歸一后的影像進(jìn)行閾值判定,提取到6處紅外熱點(diǎn),分別為:湖南省寧遠(yuǎn)縣 1個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN1:東經(jīng) 112°2′44″,北緯25°36′31″)、湖南省邵陽市市轄區(qū)1個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN2:東經(jīng) 111°29′45″,北緯 27°8′35″)、湖南省懷化市 1 個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN3:東經(jīng) 110°13′54″,北緯28°9′11″)、湖南省武岡市1個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN4:東經(jīng) 110°43′11″,北緯 26°38′28″)、湖南省永州市 1 個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN5:東經(jīng) 110°56′48″,北緯27°2′54″)、湖南省武岡市1個(gè)紅外熱點(diǎn)(HN6:東經(jīng) 110°57′49″,北緯 26°50′58″)(如圖2所示)。
圖2 基于歸一化方法的森林火點(diǎn)識(shí)別Fig.2 Forest fire spot recognition based on normalized method
將提取出來的紅外熱點(diǎn)與中國(guó)森林防火網(wǎng)發(fā)布的森林火點(diǎn)信息進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如圖3所示。發(fā)現(xiàn)本文提取出的編號(hào)為HN1、HN2、HN3、HN4的紅外熱點(diǎn),與森林防火網(wǎng)公布的森林火點(diǎn)信息相吻合。利用AQUA衛(wèi)星傳感器21波段亮溫值和31波段的地表背景溫度值進(jìn)行差值計(jì)算,得到 HN5 像元處T4μm-T11μm> 10 K,判定編號(hào) HN5為森林火點(diǎn),HN6 像元處T4μm-T11μm< 10 K,判定編號(hào)HN6為虛假火點(diǎn)。結(jié)果表明,本文采用的不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化方法可以檢測(cè)到森林火點(diǎn)。
圖3 對(duì)應(yīng)中國(guó)森林防火網(wǎng)火點(diǎn)信息Fig.3 Fire point information of forest fire protection network
利用不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化模型對(duì)2017年4月的所有影像數(shù)據(jù)進(jìn)行紅外熱點(diǎn)提取,檢測(cè)到35個(gè)紅外熱點(diǎn),排除6個(gè)虛假火點(diǎn),中國(guó)森林防火網(wǎng)共有25個(gè)森林火點(diǎn)信息,相對(duì)準(zhǔn)確率達(dá)到86%。在森林火點(diǎn)識(shí)別方法上,本文去除了云水影響像元,減少了影響像元的識(shí)別次數(shù),加快了不同衛(wèi)星傳感器對(duì)森林火災(zāi)的識(shí)別速度。
(1)本文建立的不同衛(wèi)星傳感器的森林火災(zāi)紅外輻射歸一化模型,可解決不同衛(wèi)星傳感器之間的輻射差異問題,能消除大氣、地形等對(duì)森林火災(zāi)判別的影響。
(2)通過建立不同衛(wèi)星傳感器之間的輻射標(biāo)準(zhǔn),可彌補(bǔ)不同衛(wèi)星傳感器之間的時(shí)間差異性,快速排除虛假火點(diǎn)并找到森林火點(diǎn)。
(3)不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射的歸一化包括很多內(nèi)容,本文從一部分重要環(huán)節(jié)出發(fā)進(jìn)行了相關(guān)研究和探索。不同衛(wèi)星傳感器本身的輻射差異、影像數(shù)據(jù)出現(xiàn)的失真等對(duì)紅外輻射的歸一化均帶來影響,需進(jìn)一步研究和探討。
(4)將紅外數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成亮溫值進(jìn)行比較和判斷的過程中,由于衛(wèi)星傳感器成像過程具有復(fù)雜性和差異性,包括大氣參數(shù)、成像幾何、觀測(cè)角度等,可以建立相關(guān)的查找表[11],使紅外輻射歸一化更加精準(zhǔn)高效。