卫星林火监测关键技术研究及应用前瞻

2017-05-17周汝良舒立福徐盛基赵春梅

森林防火 2017年1期

关键词：林火火场分辨率

周汝良，舒立福，徐盛基，杨林，赵春梅

（1.西南林业大学，生态旅游学院，云南昆明 650224；2.中国林科院森环森保所，北京 10091；2.国家林业局南方航空护林总站，云南昆明 650021）

卫星林火监测关键技术研究及应用前瞻

周汝良1，舒立福2，徐盛基3，杨林3，赵春梅3

（1.西南林业大学，生态旅游学院，云南昆明 650224；2.中国林科院森环森保所，北京 10091；2.国家林业局南方航空护林总站，云南昆明 650021）

卫星林火监测主要使用1000 m分辨率的热红外通道数据，由于受空间分辨率的制约，遥感图像上所能表达的火点及火环境的信息有限，制约了卫星数据的应用深度和广度。针对以上难题，开展卫星监测图像信息增强和提取、可视化超分图像处理、林火自动化识别等研究。初步研究表明：利用计算机模拟传感过程并再成像，可以将1000 m分辨率的遥感图像重构为90 m分辨率的图像，与原图像相比，取得了火点、火环境的超分显示。我们认为，该关键技术突破后，卫星遥感技术将在林火探测、火场态势监测、火险测报预警、火蔓延预报、扑救辅助决策支持、航空消防辅助管理中取得应用拓展，卫星遥感技术将逐渐成为森林火灾监测、预警和火险预报中的主导技术；人、财、物力消耗巨大的地面视频监控，基于野外人海战术的巡护瞭望，将被高效和经济可靠的卫星监测技术所替代。

卫星图像；林火监测；图像重构；图像增强和识别；图像可视化

0 引言

卫星林火监测在我国已有30多年的行业化应用历史，其具有空间覆盖面广、数据客观真实、解译应用高效和经济的特点。例如南方卫星林火监测分中心仅有4个工作人员，就可承担南方10个省（区）的火灾监测预警业务。这与动辄投资几十万元一个监测点的野外视频监测，与投入千军万马的以人海战术为主的地面巡护瞭望监测相比，具有极高的投入产出比和技术经济效益。随着我国高分4号及美国的Nposess卫星数据在林火中应用，热红外波段的空间分辨率将从1000 m提高到400 m，可见光分辨率将提高为50 m左右，卫星遥感监测技术还有巨大的应用潜力。

实践证明，空间分辨率，火场、植被、地形地貌的影像表达能力，是制约卫星图像在行业部门深入应用、拓展应用的最大技术难题。在1000 m尺度的监测图像上，林火与非林火难以区别，小火（低温火）和初发火信息表达不突出，植被、土地利用和地形地貌难以辨识。经过几十年的科技发展，虽然热红外光谱分辨率已从1000 m提升为400 m，但可以预见，今后一个时期内，图像空间分辨率仍然是制约卫星监测应用的最大问题。

针对关键技术难题，在国家十二五科技支撑项目和云南科技计划项目支持下，项目组开展了提高图像分辨率、增强林火信息表达能力、提高图像可视化效果等方面的基础研究，在卫星遥感图像几何精纠正、图像信息增强、超分正立体图像制作、小火识别和林火非林火区别、环境纹理处理和可视化增强等方面，取得了重要突破，为深化卫星林火监测应用、全方位拓展其在预防扑救的应用方向奠定了基础。

1 重构9090 m m分辨率图像的方法

1.1 基于SRTM地性线的中低分辨率图像几何精纠正

一般来说，经过系统级处理的卫星图像往往还有若干个像元（一般2～5像元，相当于2～5 km）的几何误差，其将深刻影响卫星监测数据的空间可靠性。作者提出了一种美国SRTM地性线控制纠正卫星图像的方法。首先，用90 m的DEM进行地形地貌表达综合，并生成与遥感图像表达特征一致的新DEM，之后利用地表汇水过程模型等提取地性线（沟谷、山脊线），以其为坐标控制矢量线（见图1），采集控制点纠正卫星监测图像。由于可以辨识和采集到足够多的同名地物点，数据源有保障，处理和操作简单，容易将其开发和集成为卫星林火监测图像处理的标准业务模块。

图1 云南三江并流区的地性线控制网络

图2 地性线网络与控制纠正的原FY3图像（上半部分为原始图像，下半部分为精纠正图像）

1.2 亚元分解与可视化增强

原始卫星监测图像具有很好的可视性、特别是比例尺放大后，还能识别出地形地貌和特征地物点，是进行卫星图像几何精纠正的基础，为了更好地解决该问题，我们研究和提出了一种子矩阵恒不变的亚像元分解与图像可视化增强技术。其原理是以原图像为最小初始子矩阵，在其所表达的地理空间面积不变的条件下，不断扩充矩阵的行列数，以形成新的亚像元图像。每次行列扩充（一个像元被分解为若干亚像元）时，使生成的新图像能以原图像为它的一个子矩阵；扩展像元的灰阶用内插法生成，选用边缘增强算子进行图像增强。该技术可消除马赛克和视觉虚化，解决图像模糊等问题。算法具有高保真性，像元分解时几乎不损失原图像的信息（图3、图4）。

图3 谷歌算法输出的地图（上）与亚像元分解地图（下）的对比

图4 美国SRTM 30m原图像（上）与3m亚像元图像（下）对比

1.3正立体监测图像转换

原始的卫星图像都是反立体视觉影像（又叫负立体影像），在正常方位的坐标系统（上北下南、左西右东）下，人眼视觉感受到的沟谷，实际上是山脊，感受到的山脊或隆起，实际上是沟谷或凹地。利用人眼立体视觉原理和光照关系，设计了专门算法，将负立体监测图像处理为正立体图像，使普通人能实现“所见即所得”可视化理解与应用，更有利于野外导航、地标比对和图像的解译应用（图5）。

图5 1000 m尺度的FY3负立体图像(左)与正立体图像（右）对比

1.4 拟成像机制的超分正立体遥感图像生成技术

NOAA、MODIS、FY、Nposess等一天具有多次重返观测的观测数据，利用计算机模拟遥感成像参数和过程，进行图像重构生成90 m图像。通过比对分析发现，重构增加了原图像的信息量，表达了原图像无法表达的地物。

图6 原1000 m的FY3图像（上）与重构的90 m分辨率图像（下）对比

对比图6，总观可明显看出，90 m的重构图像的信息量非常丰富，地形地物覆盖信息已超过原始图像。90 m图像上，森林植被、农用植被区别明显，地形环境、土地覆盖信息丰富。所以，重构图像增加了图像信息量和信息表达能力。

1.5 林火图像信息增强处理

两个人推搡着雪萤进了一杭的房间，用一块破布堵住她的嘴，夺过手提包，把她推到床上。雪萤待在床上浑身哆嗦。一个男子站在一边监视她，另一个把提包里的东西全部抖到地上。记事本和U盘也掉了下来。那男子拾起来，将记事本轻轻在手上拍了拍，翻开看了一眼。朝他的同伙点点头，两人把门反锁，将钥匙用力扔掉，下楼扬长而去。

1000 m的林火热成像，几乎都是混合像元成像。火线宽度、过火面积、植被和背景地物，都深刻影响着像元的热辐射亮温。特别是对于森林小火或初发火，其绝对热辐射亮温可能较低。基于此，我们设计了森林植被热辐射量温增强处理算法，以突出小火、林火与其他地物的区别（图7）。

图7 原始图像（上）与林火增强图像（下）的可视效果比较

对比图8上下两部分可看出林火与非林火的区别明显，被湮灭的小火通过增强，能够重新突出和显示出来。

图8 国家发布的监测图像（上）与林火增强识别图像（下）的比较

2 应用拓展

由于可重构90 m级的卫星林火监测图像，今后卫星林火监测应用将进入图像发布和图像理解应用的轨道。同时，由于信息表达、信息提取能力强，卫星监测数据将支撑火险、火蔓延预报等工作。智能化自动化的火参数提取、火场反演将得到发展。

2.1 火点及火参数自动提取和采集

依据森林火灾、早期森林火灾的成像特征，林火热源在地表过程中的突变特征，可研发林火参数的计算机自动化、智能化提取采集及入库技术。包括：识别和计算山火的坐标、过火区像素数、火区在地表上的连续性、是否有烟云等，一并写入数据库中。该技术可替代30多年的手工目视解译技术，实现计算机自动识别林火和采集参数（图9），解决处理耗时长、劳动强度大、漏判和错判、客观标准差的问题，以提高监测效率。