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基于气象卫星的黑龙江省秸秆焚烧监测

2017-11-30高玉宏杨蕾刘成新吕明佳张玮

中国新技术新产品 2017年24期
关键词:火点气象卫星波段

高玉宏+杨蕾+刘成新+吕明佳+张玮

摘 要:本文以黑龙江省为研究区域,以风云三号气象卫星遥感数据资料为基础,选取2016年秸秆焚烧高发期的10月的FY3B的VIRR遥感影像,通过对波段特性的深入分析和计算,获取黑龙江省农作物收获季节小麦秸秆焚烧点信息,进行火点判识处理,以期为生态环境问题的防治提供可靠依据。

关键词:FY-3B;VIRR;秸秆焚烧监测;黑龙江省

中图分类号:TP393 文献标识码:A

近年来,春季农耕之前和夏秋农作物收获之后,秸秆焚烧这一现象引发了严重的生态环境问题。传统地面秸秆焚烧监测主要为人工手段,在获取信息方面速度比较慢,无法及时获取大范围地区的秸秆焚烧空间分布。利用卫星遥感监测技术,可以宏观、快速、动态地监测秸秆焚烧信息,获取大范围的地面信息,确定秸秆焚烧火点位置、数目及火点的分布规律。国内外在卫星遥感监测秸秆焚烧方面已经开展了较多的研究,但主要是基于MODIS的卫星观测数据进行的,如刘婷、严飞等分别对河南省和江苏省的秸秆焚烧情况进行监测,效果良好。也有应用更高分辨率的影像,如田庆久应用HJ-1B数据对江苏省进行秸秆焚烧监测,马建行应用Landsat8数据对松嫩平原进行秸秆焚烧监测,这些数据具有空间分辨率较高的优点,监测效果良好。

目前应用气象卫星数据进行秸秆焚烧监测的实例还没有普及。风云三号气象卫星是第二代极轨气象卫星,其具有监测范围大、实时性强的特点。以黑龙江省为研究区域,选取2016年秸秆焚烧高发期的10月的FY3B的VIRR遥感影像,通过对波段特性的深入分析和计算,获取黑龙江省农作物收获季节小麦秸秆焚烧点信息,进行火点判识处理,并且得到详细的坐标位置,估算焚烧面积。

一、研究区域和数据

黑龙江省位于中国最东北部,得天独厚的平原地貌和肥沃的黑土地条件,农用地面积较大。黑龙江省上半年农田秸秆焚烧期主要集中在4月和5月,下半年农田秸秆焚烧期主要集中在10和11两个月份。

本文主要应用FY3B卫星的可见光红外扫描辐射计VIRR数据,包含10个光谱通道,其中包括4个可见光通道、3个热红外通道、两个短波红外和1个近红外通道。

二、卫星监测秸秆焚烧火点的原理

秸秆焚烧卫星遥感监测主要是探测秸秆焚烧引起的地面热异常火点,其原理是基于维恩位移定律,黑体温度和辐射峰值波长呈反比,即一个物体温度越高,其辐射谱的波长越短。热异常点的一个显著特征就是红外波段的辐射能量高于常温地物。秸秆焚烧属于生物质燃烧,生物质燃烧时,在中红外波段的辐射值要远远高于其周围背景像元,其辐亮度特征非常明显。秸稈火点遥感探测正是利用内部含有火焰的高温像元与背景,常温像元在中红外和热红外波段辐射能量的差异准确地统计出来,并进行多阈值判别,根据判别结果提取火点像元。

三、基于VIRR数据的火点监测

1.研究方法

VIRR火点算法的关键是将目标像元的温度特性与周围背景像元的平均温度特性准确地统计出来,通过多阈值判别提取火点像元。

2.算法设计

(1)云和水检测

首先消除云的干扰,判识条件为可见光波段1(T1)大于200,并且远红外波段4(T4)小于270K。

其次进行水体检测,判识条件为波段1(T1)和近红外波段2(T2)的归一化比值,小于0的判识为水像元。

3.背景温度计算

将被监测点与周围像素点的温度关系进行比较。提取背景信息时滤除火点的条件为:以被监测点为中心,建立周边邻域大小为N×N个的像元背景窗口,起始大小为5×5,若有效背景像元不够,则增大窗口,对窗口中的背景像元进行分类并统计其温度特性。同时满足中红外波段3(T3)大于310K。

4.疑似和绝对火点判断

疑似火点判识按照以下规则:最小邻域7×7,最大邻域19×19,T3大于310K,T3与T4的差值大于10K。

绝对火点判断条件为:T4大于340K,T3大于310K,并且T3和T4的差值大于30K,异常像元个数6。

四、研究结果

本文选取少有云影响的2016年10月26日至31日的FY-3B的VIRR遥感影像数据,此时数据刻覆盖黑龙江省全部范围,应用ENVI,arcGIS,以及卫星监测分析与遥感应用系统(SMART)等软件为数据处理平台,经过辐射定标和几何定位后,等经纬度投影,基准面为WGS-84坐标系。

根据上述原理与算法,应用VIRR遥感数据进行秸秆焚烧监测处理,获取热异常点的分布,首先基于卫星遥感数据对火点进行识别和热辐射特性的反演,获取遥感数据可识别的所有火点像元空间位置、面积等信息,然后结合Google earth卫星验证气象卫星秸秆焚烧火点精度,提取土地分类数据,将火点进行叠加分析,获得它的土地类型,类型为农田的判断为秸秆焚烧点。VIRR数据图像像素的分辨率是1.1km,因此覆盖面积为1.21km2左右。气象卫星监测的火点像素指的是该像元中监测到有明火区,但不是说像素内全部是明火区。实际上由于气象卫星对明火比较敏感,监测的火点像素内的明火区面积远远小于像元面积。

除去有云区域焚烧点提取受到影响不明确之外,2016年11月26日至31日,在地域分布上,黑龙江省秸秆焚烧分布于在松嫩平原和三江平原等粮食主产区,主要集中于哈尔滨地区、绥化地区、齐齐哈尔地区和佳木斯地区。经过分析计算,秸秆焚烧像元覆盖面积分别为992.3km2、530.42km2、483.15km2、420.76km2、450.54km2、365.1km2,其中明火面积分别为46.92hm2、36.3hm2、17.82hm2、21.95hm2、21.33hm2、20.29hm2。

六、讨论

综上所述,本研究还具有以下几点不足:

(1)应用风云三号卫星遥感数据进行秸秆焚烧监测的实例还很少,一些具体的算法设计还不成熟,阈值的提取范围还需要集合实地考察,进行精度验证,针对不同季节,下垫面温度的不同提出适宜性方案。

(2)数据的精度不高,考虑以后同高分辨率卫星数据相结合,更加精确的提取秸秆焚烧火点。

参考文献

[1]方萌,张鹏,徐喆.“3S”技术在农作物秸秆焚烧监测中的应用[J].国土资源遥感,2006(3):1-4.

[2]何立明,王文杰,王桥,等.中国秸秆焚烧的遥感监测与分析[J].中国环境监测,2007,23(1):42-49.

[3]刘婷,王来刚,范磊,等.基于EOS/MODIS数据的河南省小麦秸秆焚烧监测分析[J].河南农业科学,2011,40(11):158-160.

[4]严飞,宋挺,黄君,等.基于MODIS-MOD14数据的江苏省秸秆焚烧的监测方法[J].中国环境科学学会学术年会论文集,2014:2546-2552.

[5]田庆久,王玲,包颖,等.基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式[J].中国科学:信息科学,2011,41(增刊):117-127.

[6]齐少群,张菲菲,万鲁河,等.哈尔滨秋季雾霾期秸秆焚烧区域识别提取研究[J].自然灾害学报,2016(4):152-158.

[7]王子峰,陈良富,顾行发.基于MODIS数据的华北地区秸秆焚烧监测[J].遥感技术与应用,2008(6):612-617.endprint

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