基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法技术

一种基于ＭＯＤＩＳ数据自动探测草原火灾迹地的方法，包括：从卫星接收ＭＯＤＩＳ数据的步骤，其特征在于，还包括：构建火灾迹地指数ＧＥＭＩ－Ｂ的步骤；探测火点的步骤；以每个火点为中心计算一定范围窗口中像元的火灾迹地指数的步骤；将火点添加进种子点序列的步骤；比较步骤，该步骤用于比较各扩散像元周围一定窗口内ＧＥＭＩ－Ｂ指数的均值和标准差是否与火灾迹地的统计特征值相接近，如果不接近，从种子点序列中去除；如果接近，以迹地像元为中心向外扩散，将扩散像元添加到种子点序列中，将计算过的种子点像元从种子点序列中去除的步骤；判断种子点数目是否为零的步骤，如果数目不为零，返回到比较步骤，如果判断为种子点数目为零，则前进到输出迹地图像的步骤。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer中分辨率成像光谱仪)数据进行草原火灾迹地探测的方法，特别涉及利用MODIS数据进行草原火灾迹地自动探测的方法。
技术介绍
自然火灾(Wild fire)是生态系统演替过程的自然现象，但也对区域生态系统和全球气候系统造成了严重影响。表现为(1)植物燃烧向大气中排放大量的温室气体(CO2、CO、CH4、NOX等)和气溶胶，不仅改变大气化学成分、而且可能直接影响辐射平衡和全球气候系统；(2)破坏区域生态系统的生产功能，导致动物栖息地和生物多样性的减少；(3)改变了植被演替方式和生物营养循环。鉴于火灾迹地在生态系统管理以及全球变化研究中的重要作用，有必要在全球或区域尺度上对火情和火灾迹地面积进行监测，以便及时控制火灾灾情和准确估计火灾对生态环境的影响。目前基于遥感的火灾监测方法可以分为火点(Hotspot)探测和火灾后迹地(Burn scar)识别两类。火点探测通常基于火的热学性质，使用中红外波段(3.55～3.93μm)对火点进行实时监测。常用的方法可概括为多波段固定阈值法和背景(Contexture)阈值法两大类。多波段固定阈值法对于在小区域上去除高反射率物质如云、温度较高的地物(如裸土)及日映(Sunglint)等的干扰减少火点误判十分有效，但在大区域采用固定阈值可能误判或遗漏火点。鉴于多波段固定阈值法在大区域应用上的缺陷，IGBP-DIS开发了背景阈值法以适用于全球尺度的火点监测。该类方法的阈值通过比较邻近像元的温度差异来确定，具有动态自适应的优势。MODIS火灾产品中对火点的监测结合了多波段固定阈值和背景阈值方法的优点。另一方面，火灾后迹地识别主要是通过判断植被在火灾前后的光谱变化来估算燃烧面积。目前应用较广泛的方法有火灾前后NDVI差值法、NDVI回归分析方法、HANDS方法等，这些方法都使用NOAA-AVHRR NDVI最大值合成数据，结合火点监测结果和植被覆盖图，在去除了植被时相上的NDVI差异之后，利用局部自动阈值的方法来判断火灾迹地像元。尽管采用时间序列合成数据能在一定程度上去除云、云的阴影、观测角度等带来的影响，但由于植被在火灾后的迅速恢复、风吹散燃烧残余物等因素，使得合成的时段选择受到植被覆盖类型的影响。利用单日数据提取火灾迹地则具有实时性、不受合成方法影响的优点，而且可以进行燃烧区域动态分析。Li et al.利用MODIS单日数据1.24μm和2.13μm两个波段，根据经验阈值的方法对火灾迹地进行了识别研究，参照非专利文献1。但总体而言，目前利用单日遥感数据提取火灾迹地的研究还不够成熟，主要是因为不同植被覆盖类型的火灾迹地光谱性质还不够清楚。此外，目前大多数有关火灾的遥感监测研究都在森林区域开展，而对于草原火灾的研究还相对滞后。非专利文献1Li R R，Kaufman Y J，Hao W M，Salmon J M，Gao B C.Atechnique for detecting burn scar using MODIS data，IEEE Transaction onGeoscience and Remote Sensing，2004，42(6)1300-1308. 非专利文献2Pinty B，Verstraete M M.GEMIA non-linear index tomonitor global vegetation from satellites，Vegetation，1992，10115-20. 非专利文献3Stroppiana D，Pinnock S，Pereira J M C，Gregoire J M.Radiometric analysis of SPOT-VAGETATION images for burnt area detectionin Northern Australia，Remote Sensing of Environment，2002，8121-37.
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法，该方法能够快速准确地提取火灾迹地的面积，且在计算过程中，根据每幅图像上火点周围像元自动获取火灾迹地的统计特征，避免了人为设定阈值和使用固定阈值可能出现的误判和漏判现象。本专利技术的基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法，包括从卫星接收MODIS数据的步骤，其特征在于，还包括构建火灾迹地指数GEMI-B的步骤；探测火点的步骤；以每个火点为中心计算一定范围窗口中像元的火灾迹地指数的步骤；将火点添加进种子点序列的步骤；比较步骤，该步骤用于比较各扩散像元周围一定窗口内GEMI-B指数的均值和标准差是否与火灾迹地的统计特征值相接近，如果不接近，从种子点序列中去除；如果接近，以迹地像元为中心向外扩散，将扩散像元添加到种子点序列中，将计算过的种子点像元从种子点序列中去除的步骤；判断种子点数目是否为零的步骤，如果数目不为零，返回到比较步骤，如果判断为种子点数目为零，则前进到输出迹地图像的步骤。本专利技术的基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法的特征还在于，利用MODIS数据的第5波段和第7波段来构建火灾迹地指数GEMI-B，其表达式为GEMI-B＝η(1-0.25η)-(ρ5-0.125)/(1-ρ5)(1)其中η=(2(ρ72-ρ52)+1.5ρ7+0.5ρ5)/(ρ7+ρ5+0.5)---(2)]]>上式中，ρ7和ρ5分别为MODIS第5和第7波段的反射率。本专利技术的基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法，包括从卫星接收MODIS数据的步骤，其特征在于还包括计算火灾迹地指数GEMI-B的步骤；探测火点的步骤；以每个火点为中心计算3×3窗口中像元的火灾迹地指数的步骤；将火点添加进种子点序列的步骤；计算均值Ms、标准差SDs的步骤，该步骤用于计算所有火点的3×3窗口火灾迹地指数GEMI-B的均值Ms、标准差SDs；计算均值Mw、标准差SDw的步骤，该步骤用于逐个计算每个种子点为中心的3×3窗口的火灾迹地指数GEMI-B的均值Mw、标准差SDw；根据公式SDw＜Nl*SDs和公式Mw＜＝Ms±N2*SDs判断其均值Mw和标准差SDw是否与火灾迹地的统计特征值接近的步骤，其中，N1、N2为接近系数；如果不接近，判断为非迹地，从种子点序列中去除，如果接近，判断为迹地像元，以迹地像元为中心向外扩散，将扩散像元添加到种子点序列中，将计算过的种子点像元从种子点序列中去除的步骤；判断种子点数目是否为零的步骤，如果判断为种子点数目不为零，返回到计算均值Mw、标准差SDw的步骤，如果判断为种子点数目为零，则前进到输出迹地图像的步骤。本专利技术的基于MODIS数据自动探测草原火灾迹地的方法的特征还在于，利用MODIS数据的第5波段和第7波段来构建火灾迹地指数GEMI-B，其表达式为GEMI-B＝η(1-0.25η)-(ρ5-0.125)/(1-ρ5)(1)其中η=(2(ρ72本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于ＭＯＤＩＳ数据自动探测草原火灾迹地的方法，包括：从卫星接收ＭＯＤＩＳ数据的步骤，其特征在于，还包括：构建火灾迹地指数ＧＥＭＩ－Ｂ的步骤；探测火点的步骤；以每个火点为中心计算一定范围窗口中像元的火灾迹地指数的步骤；将火点添加进种子点序列的步骤；比较步骤，该步骤用于比较各扩散像元周围一定窗口内ＧＥＭＩ－Ｂ指数的均值和标准差是否与火灾迹地的统计特征值相接近，如果不接近，从种子点序列中去除；如果接近，以迹地像元为中心向外扩散，将扩散像元添加到种子点序列中，将计算过的种子点像元从种子点序列中去除的步骤；判断种子点数目是否为零的步骤，如果数目不为零，返回到比较步骤，如果判断为种子点数目为零，则前进到输出迹地图像的步骤。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晋，陈仲新，谭明艳，王利民，曹鑫，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：11[]