張 娟，周 璀，譚三清，張 貴

（中南林業(yè)科技大學(xué) 數(shù)字洞庭湖南省重點實驗室，湖南 長沙 410004）

森林火災(zāi)是威脅森林健康的重要風(fēng)險因子之一。我國森林分布廣，森林火災(zāi)有時難以被發(fā)現(xiàn)，同時森林火災(zāi)又具有突發(fā)性強、蔓延迅速等特點[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，國內(nèi)外觀測森林火災(zāi)的手段主要有遙感影像分析、基于瞭望塔視頻監(jiān)測、基于GIS的森林火情監(jiān)測系統(tǒng)以及人工地面巡護(hù)等[2]。我國生態(tài)系統(tǒng)多樣，輻射區(qū)域分布不均，地表亮溫狀況錯綜復(fù)雜，火點特性表現(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，更加注重數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和時間序列的連續(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[5]。本研究針對亮溫值進(jìn)行影響因素分析，以歸一化方法實現(xiàn)不同衛(wèi)星平臺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，消除大氣、地形等對衛(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，提高衛(wèi)星傳感器識別森林火災(zāi)的準(zhǔn)確率，對于林業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.1 歸一化方法

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，會受到大氣、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，識別云體、水體，并對識別出的云、水像元進(jìn)行剔除，計算NDVI值并確定植被覆蓋范圍[7]。對衛(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)的基于長時間序列的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，將兩者因素進(jìn)行乘積，得到以下模型：

地面高程（h）同時對亮度溫度（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，在不同衛(wèi)星傳感器中建立歸一化基準(zhǔn)，實現(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AQUA、NOAA-19、FY-3B的紅外輻射進(jìn)行比較和評價，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 數(shù)據(jù)處理

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，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亮溫數(shù)據(jù)映射到[0-1]范圍之間。通過與地表背景溫度進(jìn)行對比分析，確定森林火災(zāi)閾值范圍，與中國森林防火網(wǎng)森林火點信息進(jìn)行對比分析，對歸一化模型進(jìn)行準(zhǔn)確率計算。

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，對林火熱點進(jìn)行準(zhǔn)確判別?；诤鲜〉臍夂蚝偷乩肀尘?，采用4 mm紅外波段亮溫值，4 mm和11 mm波段之間亮溫差值進(jìn)行林火熱點識別。閾值的確定包括排除非高溫點、識別高溫點、排除非林火熱點、林火熱點識別，判定條件如下：

（1）排除非高溫點閾值

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。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，將該像元判定為非高溫點，即白天、晚上監(jiān)測到的任何一個像素點，只要滿足以下條件，可以確定為非高溫點。判定公式如下：

（2）識別高溫點

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)行歸一后識別出高溫點。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，滿足高溫點要求，并將4 mm波段和11 mm波段的地表背景溫度進(jìn)行差值計算，當(dāng)其差值大于或等于10 K時，判定該像元為高溫點，即滿足以下條件，該像元被判定為疑似林火熱點：

（3）林火熱點與非林火熱點的判定

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，判定該像元為非林火熱點像元。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，判定該像元為林火熱點像元。即滿足以下條件，可進(jìn)行林火熱點與非林火熱點的判定，判定條件如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 影響因素分析

亮度溫度通常被定義為星上遙感獲得的輻射能所對應(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，就會引起紅外輻射的變化。同時大氣對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。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，對紅外輻射會形成影響，使得衛(wèi)星傳感器很難接受到來自地表的真實輻射溫度。

2.2 模型參數(shù)的確定

大氣在紅外輻射傳輸過程中，會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，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，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的亮溫數(shù)據(jù)，將3個衛(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

2.3 模型結(jié)果精度評價

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，可平分亮度溫度歸一化的誤差，實現(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，采用最小二乘法對參數(shù)進(jìn)行歸一，通過3個衛(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)天剩余亮溫數(shù)據(jù)與3個衛(wèi)星傳感器歸一化后的亮溫數(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評價歸一化的模型精度，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)過相對輻射歸一化后，3個衛(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。

3 歸一化模型在森林火災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用

為驗證不同衛(wèi)星傳感器紅外輻射歸一化后是否能夠檢測到森林火點，本研究分別采用2017年4月1日不同觀測時間的晴空少云影像數(shù)據(jù)進(jìn)行火點判斷，并對模型結(jié)果進(jìn)行驗證。首先，剔除云水影響像元，通過歸一化模型對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，分別為：湖南省寧遠(yuǎn)縣 1個紅外熱點（HN1：東經(jīng) 112°2′44″，北緯25°36′31″）、湖南省邵陽市市轄區(qū)1個紅外熱點（HN2：東經(jīng) 111°29′45″，北緯 27°8′35″）、湖南省懷化市 1 個紅外熱點（HN3：東經(jīng) 110°13′54″，北緯28°9′11″）、湖南省武岡市1個紅外熱點（HN4：東經(jīng) 110°43′11″，北緯 26°38′28″）、湖南省永州市 1 個紅外熱點（HN5：東經(jīng) 110°56′48″，北緯27°2′54″）、湖南省武岡市1個紅外熱點（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識別Fig.2 Forest fire spot recognition based on normalized method

將提取出來的紅外熱點與中國森林防火網(wǎng)發(fā)布的森林火點信息進(jìn)行對比分析，結(jié)果如圖3所示。發(fā)現(xiàn)本文提取出的編號為HN1、HN2、HN3、HN4的紅外熱點，與森林防火網(wǎng)公布的森林火點信息相吻合。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)行差值計算，得到 HN5 像元處T4μm-T11μm＞ 10 K，判定編號 HN5為森林火點，HN6 像元處T4μm-T11μm＜ 10 K，判定編號HN6為虛假火點。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到森林火點。

圖3 對應(yīng)中國森林防火網(wǎng)火點信息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2017年4月的所有影像數(shù)據(jù)進(jìn)行紅外熱點提取，檢測到35個紅外熱點，排除6個虛假火點，中國森林防火網(wǎng)共有25個森林火點信息，相對準(zhǔn)確率達(dá)到86%。在森林火點識別方法上，本文去除了云水影響像元，減少了影響像元的識別次數(shù)，加快了不同衛(wèi)星傳感器對森林火災(zāi)的識別速度。

4 結(jié)論與討論

（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)，可彌補不同衛(wèi)星傳感器之間的時間差異性，快速排除虛假火點并找到森林火點。

（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。