云层覆盖对卫星遥感监测秸秆火点的影响研究

周斌，张晓，韩瑀英

（1.浙江环境监测工程公司，浙江杭州310012；2.浙江水美环保工程有限公司，浙江杭州310012）

云层覆盖对卫星遥感监测秸秆火点的影响研究

周斌1，张晓1，韩瑀英2

（1.浙江环境监测工程公司，浙江杭州310012；2.浙江水美环保工程有限公司，浙江杭州310012）

采用Image-Pro Plus软件的面积分析方法，对云层面积进行计算，并由此得到云层覆盖率，量化云层覆盖的等级，减小判断误差。并得到如下结论：（1）该方法可以方便快捷地计算出陆地面积及上空云层面积，计算误差小于10%；（2）量化了云层覆盖的等级：无云覆盖（0%～5%），少云覆盖（5%～35%），中等覆盖（35%～65%），多云覆盖（65%～95%），全云覆盖（95%～100%）；（3）云层覆盖等级的确认，可为秸秆焚烧监测提供校正系数，有助于秸秆焚烧监测的准确性及合理性。

卫星遥感；秸秆焚烧；云层覆盖

0 前言

随着国际社会对PM2.5的关注日益加强，PM2.5的各种来源也成为全社会的关注的焦点[1]。虽然自然过程也会产生PM2.5，但是其主要来源仍是人为排放，人为排放主要包括生物质燃烧、汽车尾气排放、煤炭燃烧、建筑尘埃、有机物质及未知途径[2-3]。多位学者在研究北京PM2.5来源时发现，生物质燃烧对PM2.5的贡献率在5%～12%，与煤炭燃烧及汽车尾气排放共同构成了PM2.5的三个主要来源[3]。我国是一个农业大国，农田秸秆焚烧在生物质燃烧中占有很大的比例[4]，因此，对秸秆焚烧的监测控制，有助于减少PM2.5的排放。

在农田秸秆焚烧的监测中，卫星遥感技术由于其具有实时性强，操作便捷，覆盖范围广及费用低廉等优势，已得到广泛应用[5]。但是，在卫星遥感监测中，由于云层的存在，降低了遥感影像的识别度，使得云下的图像信息被削弱甚至丢失，而且后期的数据分析精度难以得到保证，甚至无法进行，云层覆盖已成为卫星遥感图像处理中的难题之一[6]。

目前，我省将卫星遥感影像中云层的覆盖分为以下几个等级：全云覆盖、多云覆盖、中云覆盖、少云覆盖，、无云覆盖。前期研究中对于云层覆盖等级的辨别主要依据肉眼观察、人工判断，这种判断方法的结果因人而异，误差较大。因此，本研究采用Image-Pro Plus软件的面积分析方法，对云层面积进行计算，并由此得到云层覆盖率，量化云层覆盖的等级，减小判断误差，该方法方便快捷，可操作性强，对卫星遥感监测秸秆火点具有很高的实用价值。

1 研究区域

以2010年2月浙江省为研究区域，通过卫星影像分析提取所需数据及相关信息，研究2010年2月浙江省云层覆盖对卫星遥感监测的影响。

2 数据来源及处理方法

2.1 数据来源

数据来源以MODIS DVB-S接收站所获得的Terra/Aqua MODIS 1B卫星遥感数据为主。该卫星数据质量稳定，以每日2～4次的频次过境浙江省，完整过境影像占全部影像的80%以上，可满足全省每日监测的业务需求。有关MODIS的技术指标如表1所示。

表1 MODIS数据的主要技术指标

表1 MODIS数据的主要技术指标

2.2 处理方法

2.2.1 Modis图像预处理

接收到的Modis数据首先采用星地通公司研发的Eos/Modis投影系统，ERDAS IMAGINE 9.1以及Arc Map软件进行校正预处理。

2.2.2 Image-Pro Plus 6.0面积测算

本研究采用Image-Pro Plus 6.0软件进行数据及面积测算。Image-Pro Plus软件由美国Media Cybernetics公司研发，是一个功能强大的图像分析软件包，其操作简便，包含了丰富的增强及测量工具，与多种常用软件（如word，excel，powerpoint，origin等）兼容，并且允许用户自行编写针对特定应用的宏和插件。经过30余年的研发、改进以及用户反馈，Image-Pro Plus提供了全套的实用程序，如采集、交流、处理、测量、分析、存档、汇报以及打印等。目前，Image-Pro Plus软件在荧光成像、质量控制、材料成像及医学与工业应用等领域中已得到广泛应用，而本研究则主要利用Image-Pro Plus的对色度的自动识别，以及其针对特定区域的计算测量功能，将其应用于宏观的卫星遥感监测领域。

该方法的处理流程如图1所示，从流程图可以看出，该方法操作简便，实用性较好。

（1）导入图片：与一般软件相同，直接拖入或从文件中打开即可，可以识别多种格式的图片。同一批进行定量比较时，需统一图片格式。

（2）尺度校正：利用图片中已知的标尺进行校正，如果图片拍摄的像素和距离一定，则只需校正其中一幅，校正尺度可存入电脑随时调用。

（3）绘制待分析区域：选中需要分析的目标区域，如果每次需要分析的区域边界相同，可绘制一次后保存，以方便日后使用。

（4）选择待分析色度：选择需要分析的目标的颜色，软件会自动识别图片中的相同颜色并将其全部染色为同一种颜色。如果一次不能全部选中，可进行多次选择，直至全部选中。

（5）面积计算：利用软件meseaure-count/size功能，自动计算面积，可在软件中直接查看计算数据及统计分析结果，也可导出至常用办公软件或统计分析软件。

图1 面积计算处理流程

3 结果与讨论

3.1 精度验证

采用2010年2月20日所获得的一张无云层卫星影像（图2a）及浙江省地图（图2b）共同作为对照。采用Image-Pro Plus 6.0对卫星遥感图（图2a，2b）进行面积分析，分析结果如表2所示，从表2可知，该软件分析的误差在10%以内，因此，可以将其用于卫星遥感图中的面积分析。

表2 Image-Pro Plus 6.0面积分析精度结果

图2 浙江省卫星遥感图及浙江省地图

3.2 云层覆盖率分析

首先根据统计学原理，量化云层覆盖的等级：无云覆盖（0%～5%），少云覆盖（5%～35%），中云覆盖（35%～65%），多云覆盖（65%～95%），全云覆盖（95%～100%）。2010年2月浙江省内卫星遥感图如图3所示。根据卫星遥感图及浙江省陆地的边界，分析计算浙江省内陆地上空云层面积并得出云层覆盖率，见表3。

表3 云层覆盖率及覆盖区域

图3 浙江省2010年2月21,22,23日卫星遥感影像

3.3 覆盖等级应用前景

从覆盖等级的数值及各等级云层图片可看出，在无云及少云情况，监测结果较为准确，可信度较高；在中云及多云覆盖情况，监测结果一般，仅供参考；在全云覆盖情况，监测结果不可靠，无法使用。

4 结论

综上所述，可得出如下结论：

（1）该方法可以方便快捷地计算出陆地面积及上空云层面积，计算误差小于10%。

（2）量化了云层覆盖的等级：无云覆盖（0%～5%），少云覆盖（5%～35%），中云覆盖（35%～65%），多云覆盖（65%～95%），全云覆盖（95%～100%）。

（3）云层覆盖等级的确认，可为秸秆焚烧监测提供校正系数，有助于秸秆焚烧监测的准确性及合理性。

[1]Dockery D W，Pope C A.Acute respiratory effects of particulate air-pollution.annual review of public health[J]. Annual Review of Public Health，1994，15：107-132.

[2]Zhu X L，Zhang Y H，Zeng L M，et al.Source identification of ambient PM2.5 in Beijing[J].Chinese Journal of Environmental Science，2005，18（5）：1-5.

[3]Yao Q，Li S Q，Xu H W，et al.Reprint of：Studies on formation and control of combustion particulate matter in China：a review.energy[J].Energy，2009，34（9）：1296-1309.

[4]田贺中，赵丹，王艳.中国生物质燃烧大气污染物排放清单[J].环境科学学报，2011，31（2）：349-357.

[5]厉青，张丽娟，吴传庆，等.基于卫星遥感的秸秆焚烧监测及对空气质量影响分析[J].生态与农村环境学报，2009，25（1）：32-37.

[6]杨珊荣.MODIS数据云检测算法及云补偿方法研究[D].福州:福建师范大学，2009.

Study on the Influence of Cloud Covering on the Fire Point of Straw by Satellite Remote Sensing

ZHOU Bin1，ZHANG Xiao1，HAN Yu-ying2
（1.Zhejiang Environment Monitoring Engineering Co.，Ltd.，Hangzhou，Zhejiang 310012，China；2.Zhejiang Supermax Environment Engineering Co.，Ltd.，Hangzhou，Zhejiang 310012，China）

Area analysis method of the Image-Pro Plus was applied in this article to calculate the cloud layer area.The cloud coverage rate was obtained，and then the cloud coverage will be graded to minimize the deviation.Following results were achieved：land area and cloud area can be easily calculated by taking this method，and the calculation deviation was less than 10%;The cloud coverage can be graded：non-cloud coverage（0%～5%），partly-cloud coverage（5%～35%），moderate-cloud coverage（35%～65%），overcast coverage（65%～95%），fully-cloud coverage（95%～100%）;Identification of the cloud coverage grade could provide the straw incineration monitoring correction coefficient，and improve the accuracy and rationality of the straw incineration monitoring.

satellite remote sensing;straw incineration;cloud coverage

1006-4184（2017）8-0044-04

霍尼韦尔研发出Zendura氟碳树脂

2017-04-11

周斌（1985-），男，汉族，浙江杭州人，工程师，硕士，从事环境监测。E-mail：34299660@qq.com。

FPVE含氟聚合物——ZenduraTM氟碳树脂是由霍尼韦尔中国本土研究团队最新开发的、具有独特氟单体、更趋向于严格交替共聚的新型高性能FPVE（氟碳乙烯基醚）含氟聚合物。因其更高的活性氟含量和固含率、更优异的耐久性，同时还能使涂料配方使用更少的有机溶剂，从而显著减少VOC（挥发性有机化合物）的释放，一经推出，便获得了业界广泛关注。2017年初，ZenduraTM氟碳树脂获得了中国最具影响力的行业内奖项之一——“荣格技术创新奖”。

（来源：http://www.chinaiol.com/fc/r/0804/82185065.html）