王 釗

(陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心,西安,710015)

新一代極軌氣象衛(wèi)星FY3A-VIRR數(shù)據(jù)的地表火監(jiān)測算法研究與評價

王 釗

(陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心,西安,710015)

首先對新一代極軌氣象衛(wèi)星FY3-VIRR(可見光紅外掃描輻射計)傳感器熱異常監(jiān)測特性進行描述,比較了VIRR、AVHRR、MODIS三個傳感器的4μm通道光譜響應特征,給出 VIRR數(shù)據(jù)定標計算和幾何校正的算法,在分析VIRR傳感器熱異常監(jiān)測特性的基礎上,給出考慮像元背景亮溫的火點識別算法,經(jīng)過試驗得到云識別和火點檢測參考闕值,利用2009年6月發(fā)生在關中地區(qū)的秸稈焚燒火點對該算法進行驗證,并給出使用同樣算法的MODIS衛(wèi)星監(jiān)測結果的比較,在選定的個例中VIRR火點識別能力要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

FY3;VIRR;火點監(jiān)測

0 引言

利用遙感技術對火災進行監(jiān)測始于20世紀70年代末。早期利用的衛(wèi)星平臺有 GOES、NOAA系列衛(wèi)星等,隨后SPOT、LANDSA T等衛(wèi)星也被逐步應用于火災的研究。其中NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)因為波譜覆蓋全、高時間分辨率的優(yōu)勢,成為全球范圍內火災監(jiān)測廣泛使用的數(shù)據(jù)。但是研究中發(fā)現(xiàn)AV HRR中紅外波段不但受大氣水汽影響大,而且在火災監(jiān)測中易出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,影響監(jiān)測精度。1999年美國發(fā)射的 TERRA衛(wèi)星/MODIS數(shù)據(jù)在發(fā)現(xiàn)和測定火災方面具有很大優(yōu)勢:跟AVHRR相比4μm波段受水汽影響更小,更不易出現(xiàn)飽和,同時具有較高光譜分辨率。NASA的研究小組對MODIS數(shù)據(jù)的火災監(jiān)測算法進行了大量研究,開發(fā)出了多種算法。Kaufman[1-3]1998年提出了絕對火點的檢測算法,并使用該算法在全球范圍內進行監(jiān)測,據(jù)實際的監(jiān)測結果來看,絕對火點的算法有兩個突出問題:一個是在沙漠、植被稀少的地區(qū)誤報率太高,第二個是農(nóng)業(yè)用火的小火點漏報比較多。針對以上問題,Giglio[4]提出了前后聯(lián)系的火點檢測算法V4,對 Kaufman絕對火點的算法進行了修正,提高了低溫火點的檢測精度。國內有眾多學者對于MODIS衛(wèi)星監(jiān)測地表火的方法和個例做了深入研究,認為MODIS數(shù)據(jù)在火災監(jiān)測中具有很好的應用前景[5-15]。

風云三號氣象衛(wèi)星是我國的第二代極軌氣象衛(wèi)星,FY3A和FY3B分別在2008年和2010年發(fā)射成功,目前數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)業(yè)務化穩(wěn)定運行。其中衛(wèi)星載荷 FY3-VIRR傳感器(可見光紅外掃描輻射計)設計考慮了熱異常監(jiān)測的應用,設計了對高溫敏感的中紅外波段。本文針對VIRR數(shù)據(jù)的特點,考慮了絕對火點識別和火點背景信息處理,設計了算法,并給出該算法在業(yè)務應用中的范例。

1 地表火監(jiān)測基本原理

普朗克定律給出了黑體輻射強度與溫度、波長的關系:

其中M為輻射出射度;h為普朗克常數(shù);k為波爾茲曼常數(shù);c為光速;λ為波長;T為熱力學溫度。根據(jù)式(1),中紅外比熱紅外波段數(shù)據(jù)對高溫的反應更靈敏,因此利用衛(wèi)星探測數(shù)據(jù)的這個特性可以提取熱異常點。地表實驗發(fā)現(xiàn)地表火的輻射光譜峰值一般在 3.7μm 附近[16]。

2 FY3-VIRR數(shù)據(jù)特點及其在火監(jiān)測中的應用

FY3搭載的VIRR載荷共有10個1km分辨率的光譜通道[17],其中第三通道波長分布在3.55μm～3.93μm,處于對高溫熱源比較敏感的4μm波長附近。第四通道波長分布在11μm波長附近,對高溫的響應相對遲緩。因此利用三、四波段光譜差異可以提取熱異常點。另外使用1、2通道可以識別云和水,結合耀斑角可以濾除耀斑,利用1,2通道計算出NDVI可以用于過火面積提取。如表1。

表1 VIRR數(shù)據(jù)地表火監(jiān)測主要波段和分布Table 1 The main band of VIRR data for fire monitoring

3 FY3-VIRR 與 MODIS、AV HRR數(shù)據(jù)4μm波段光譜響應比較

圖 1和表 2分別給出了 VIRR、MODIS、AV HRR數(shù)據(jù)4μm波段比較以及響應函數(shù)的分布(MODIS第22波段、AVHRR第3波段、VIRR第3波段):AVHRR和VIRR響應函數(shù)均為單峰分布,峰值波長在3.7μm附近,MODIS波段響應曲線呈雙峰分布,峰值波長位于3.95μm附近。VIRR光譜響應范圍覆蓋最寬,MODIS光譜響應范圍最窄。根據(jù)MODTRAN模型模擬了標準大氣透過率,在3.55μm～3.95μm窗區(qū)通道,主要的吸收氣體為:水汽、二氧化碳混合、一氧化二氮、甲烷和氣溶膠,它們對大氣透過率的總吸收貢獻為20%～30%,越靠近4μm大氣影響越小[18,19]。因此受大氣影響的程度VIRR數(shù)據(jù)最大,MODIS最小。使用維恩定律計算對應的峰值溫度可以得到,VIRR峰值溫度為790K,AVHRR峰值溫度為 780K,MODIS為730K,表明VIRR敏感的峰值溫度比其他兩個傳感器高。實際應用中傳感器對高溫熱源輻射響應會出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,計算飽和溫度MODIS最高,AVHRR最低320K。

表 2 VIRR、MODIS、AVHRR 4μm波段比較Table 2 The comparison of VIRR,MODIS,AVHRRat 4μm

圖1 VIRR、MODIS、AVHRR波段響應函數(shù)比較(4μm)Fig.1 Comparision of response functions of VIRR、MODIS、AVHRR

4 VIRR L1數(shù)據(jù)預處理算法

在得到到VIRR L1級數(shù)據(jù)后,需要對數(shù)據(jù)定標得到可見光波段的反射率和紅外波段的亮溫,再進行幾何校正,具體步驟如圖2.

圖2 數(shù)據(jù)預處理流程設計Fig.2 The flow of data processing of VIRR

4.1 輻射定標算法

4.1.1 反射率定標和太陽高度角校正

其中,P為通道反射率,θ為太陽高度角,S為斜率,I為截距,參數(shù)從文件屬性數(shù)據(jù)讀取,CE為可見光和近紅外通道的DN值。

4.1.2 紅外通道定標方法

紅外通道定標首先對DN值進行計算得到輻射溫度,再利用普朗克公式得到亮溫。

4.2 幾何校正算法

首先設定投影方式,讀取經(jīng)緯度兩個科學數(shù)據(jù)集,作為控制點數(shù)組,計算出投影后的范圍,對逐控制點進行映射計算,得到向后映射的控制點坐標。然后進行灰度重采樣后輸出結果,把輸出圖像中的點行列坐標仿射變換到輸入影像中,并進行雙線性插值補全灰度值,輸出結果。使用 IDL語言編程實現(xiàn)了以上處理步驟,為進一步做火點識別打好基礎。

5 火點監(jiān)測算法設計

火點識別算法主要步驟有:云和水像元判斷,疑似和絕對火點判斷,對疑似火點的背景值進行計算。

5.1 云和水像元判斷

利用云體在0.58μm～0.68μm波長附近具有高反射率,在紅外區(qū)域低亮溫值的特點判斷,經(jīng)過大量實驗發(fā)現(xiàn)滿足公式(3)的可以判識為云:

式中ρ1為第一波段的反射率,T4為第四波段亮溫值。

水體的判識采用1和2波段的歸一化比值,小于0的判識為水像元。

ρ1,ρ2為 1,2波段反射率。

5.2 非火點像元濾除

VIRR數(shù)據(jù)定標后亮溫值較MODIS要高,經(jīng)過試驗設定315K可以濾除非火點,規(guī)定 T3<315 K或者 T3-T4<10判斷為非火點,其中 T3為第三波段亮溫值。

5.3 絕對火點和疑似火點的判別

像元滿足公式5或者6的條件,判識為絕對火點,介于絕對火點和非火點之間的判識為疑似火點。

5.4 疑似火點背景溫度處理

對于疑似火點,進一步分析像素跟背景窗口的亮溫差異,在使用相同的背景系數(shù)時,背景窗大小提高會降低誤報率[15],在試驗中發(fā)現(xiàn)當窗口大于11×11時,檢測的效果趨于穩(wěn)定,同時考慮計算的效率,選擇3×3一直到11×11的窗口,規(guī)定窗口中疑似火點像元的個數(shù)要超過80%,不包含云、水、和絕對火點像元,同時滿足公式(7),(8)的判斷為火點。

T3b為第三波段背景亮溫,T31b為中心點像素和周圍像素亮溫差平均值,δT3b為背景像素的標準差,δT31b為中心像素和背景像素亮溫差標準偏差。

5.5 濾除耀斑

在進行大量實驗發(fā)現(xiàn),太陽光的鏡面反射輻射可以引起輻射亮溫的急劇升高,造成火點的假象,比如下墊面植被稀疏的戈壁,另外一定的觀測方位下小塊的卷云邊界也會引起輻射亮溫的急增,這里使用散射角附加反射率條件對這種情況進行濾除,耀斑角的計算方法[5]公式 (9),θg為耀斑角,即地表到衛(wèi)星以及鏡面反射率方向兩矢量的夾角,θv為衛(wèi)星天頂角,θs為太陽天頂角,φ為兩個方位角之差,對個例計算得到:星下點的耀斑角最小,偏離星下點越遠耀斑角數(shù)值越大,經(jīng)過試驗滿足公式(10)的可以判識為耀斑。

6 算法應用實例

2009年6月陜西關中地區(qū)麥收區(qū)出現(xiàn)了大面積焚燒秸稈的現(xiàn)象。選擇6月12日11點的VIRR數(shù)據(jù)進行監(jiān)測,同時選擇11點30分的MODIS數(shù)據(jù)作比較驗證,除了濾云和亮溫闕值有差異,對兩顆衛(wèi)星采用相同的火識別算法。

6.1 VIRR和MODIS數(shù)據(jù)比較分析

圖3給出了MODIS和VIRR4μm亮溫與(4μm～11μm)亮溫差分布散點圖。像元主要集中在兩個區(qū)域,左邊亮溫值較低對應圖像上秦嶺林區(qū),右上角像元集中區(qū)主要是關中地區(qū)陸表,亮溫較高,其余散點大部分為云。圖3a中最右邊為亮溫高值區(qū),經(jīng)過耀斑角計算判斷為偽火點,由圖3 VIRR 4μm波段亮溫值和4μm～11μm亮溫差數(shù)值均較 MODIS偏高,兩個數(shù)據(jù)均沒有像元滿足360K的條件,因此4μm和11μm通道的亮溫差異和背景亮溫差異是火點識別的主要條件。由散點圖還可以得到VIRR亮溫值整體較MODIS偏高。

圖3 MODIS和 VIRR 4μm和(4μm～11μm亮溫差)散點圖單位 K(a為MODIS;b為VIRR顏色代表點出現(xiàn)的頻率)Fig.3 Bright temperature scatter diagrams of MODIS and VIRRat 4μm and(4μm～11μm)

6.2 檢測結果的比較

圖4給出了MODIS和VIRR火點監(jiān)測結果,由表3和表4,VIRR識別出7個火點,MODIS僅有2個,其中VIRR僅有3個滿足絕對火點的條件,另外4個由背景溫度條件識別出,MODIS兩個都符合絕對火點條件。由圖4,兩顆衛(wèi)星均在關中東部監(jiān)測到了火點,空間位置一致,但是MODIS僅監(jiān)測到了兩處高溫火,而VIRR在兩處火的周圍都檢測出了低溫火點,VIRR。因此,從此次個例分析得到VIRR傳感器對低溫火的識別要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星。圖4中MODIS衛(wèi)星東部云系向西移動,導致MODIS未在東部監(jiān)測到火點。

圖4 火點識別結果(黑色的為火點 (a)為MODIS、(b)為 VIRR)Fig.4 The distribution of fire point(a:MODI S,b:VIRR)

表3 VIRR衛(wèi)星火點列表Table 3 The fire point from VIRR data

表4 MODIS衛(wèi)星火點列表Table 4 The fire point from MODIS data

7 結論與討論

本文在分析VIRR傳感器熱異常監(jiān)測特性的基礎上,給出考慮像元背景亮溫的火點識別算法,經(jīng)過試驗給出云識別和火點檢測參考闕值。得到:

(1)通過計算VIRR數(shù)據(jù)像元與背景窗口的亮溫差異,可以提高對低亮溫值火點的識別精度。對于偏離星下點較遠的高亮溫火點,通過計算耀斑角,結合反射率判識是否偽火點。

(2)在對VIRR衛(wèi)星4μm波段定標后,發(fā)現(xiàn)反射率和亮溫值均較MODIS偏高,可能由于傳感器光譜響應特性或者來自定標誤差。

(3)從此個例看,國產(chǎn)的VIRR數(shù)據(jù)4μm波段對地表熱異常點的識別能力要優(yōu)于MODIS衛(wèi)星,是否具有普遍性,需長期大量的個例進行驗證。

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Research and evaluation of the algorithm of land surface fire detection based on FY3-VIRR data

WANG Zhao

(Shaanxi Remote Sensing Information Center for Agriculture,Xi’an,710015,China)

In this paper,we first examine the characters of FY3-VIRR data and their application in monitoring the surface thermal anomaly pixels.Further,the response characteristics at 4μm of VIRR,AVHRR and MODIS are compared,and the calibration and calculating algorithm of VIRR is presented.We proceed to propose the method of monitoring thermal anomaly pixels using VIRR data,for which the background temperature is considered.The reasonability this method is validated by the data of biomass burning occurred in June 2006.It is finally concluded that the thermal anomaly detection capability of VIRR data at 4μm is superior to MODIS data in selected cases.

FY3;VIRR;FIRE detection

P49

A

1004-5309(2011)-0140-06

2011-01-25;修改日期:2011-05-23

王釗(1980-)工程師,甘肅人,主要從事遙感應用方面的研究。