青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测

引用本文

陈国茜, 祝存兄, 肖建设, 校瑞香. 青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测[J]. 国土资源遥感, 2017,29(4): 185-189.
CHEN Guoqian, ZHU Cunxiong, XIAO Jianshe, XIAO Ruixiang. Dynamic monitoring technology of Qinghai alpine grassland fire in spring based on multi-source satellite remote sensing data[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2017,29(4): 185-189. 复制到剪切板

Doi:10.6046/gtzyyg.2017.04.28
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《国土资源遥感》编辑部

青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测

陈国茜^1,², 祝存兄^1,², 肖建设^1,², 校瑞香^1,²

1.青海省气象科学研究所,西宁 810001

2.青海省防灾减灾重点实验室,西宁 810001

第一作者: 陈国茜(1986-),女,硕士研究生,工程师,主要从事RS与GIS技术在生态环境监测中的应用研究。Email: guoxi_chen@163.com。

收稿日期: 2016-05-18

基金项目: 国家自然科学基金项目“高寒草甸冬季枯草的遥感识别与监测方法”(编号: 31560671)、青海省科技厅国际合作项目“高寒冬季牧草的卫星遥感监测方法”(编号: 2016-HZ-807)和青海省气象局重点科研项目“基于卫星遥感结合气象要素的森林草原火险等级预评估”(编号: 2016-8)共同资助

摘要

多源卫星遥感数据源能为现场扑火指挥决策提供快速、准确的空间信息。根据火点在中红外波段辐射率和亮温急剧增大的特点,利用10个时次的国内外极轨气象卫星资料(包括首次利用了NPP卫星数据),针对2016年3月18—19日发生在青海省果洛藏族自治州久治县的草原火灾进行了实时动态监测,并采用高分数据提取了灾后过火面积。研究结果表明,气象卫星火点判识方法及阈值设定同样适用于青海高寒草地春季的火情监测; 快速判识阈值的确定,可为日常火情实时监测业务提供快速、有效的技术支持。

关键词: 火情监测; 高寒草地; 卫星遥感; 多源数据

中图分类号:TP751.1 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2017)04-0185-05

Dynamic monitoring technology of Qinghai alpine grassland fire in spring based on multi-source satellite remote sensing data

CHEN Guoqian^1,², ZHU Cunxiong^1,², XIAO Jianshe^1,², XIAO Ruixiang^1,²

1. Qinghai Institute of Meteorological Sciences, Xining 810001, China

2. Qinghai Key Laboratory of Disaster Prevention and Mitigation, Xining 810001, China

Abstract

Multi-source satellite remote sensing data can provide rapid and accurate spatial information on blazes. According to the fire spot characteristics of sharply increasing in mid-infrared emissivity and brightness temperature, the authors analyzed the real-time dynamic monitoring of fire process, which happened in Jiuzhi of Guoluo Tibetan Autonomous Prefecture in Qinghai Province from March 18 to 19, 2016. Ten times of polar-orbit meteorological satellite data, especially NPP, were used to perform real-time monitoring, and GaoFen(GF) data were used to extracted the fire area. Finally, the fire distinguishing thresholds of Qinghai alpine grassland in spring were obtained. The results show that the fire-monitoring method could be applied to Qinghai, and that quick recognition threshold setting could meet the fast and effective requirements in daily real-time monitoring.

Keyword: fire monitoring; alpine grassland; satellite remote sensing; multi-source data

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0 引言

草地是青海省畜牧业生产的重要资源^[1], 而草原火灾特发性强、蔓延速度快, 若不能及时控制, 则会对草原生态系统造成严重的破坏。不少学者对青海省草地火灾发生的规律与成因等方面进行了研究, 认为冬春季, 特别是3月份为草原火灾多发的时间^[2]。综合利用多源卫星遥感数据, 能对草原火灾进行快速、全面监测, 为现场扑火指挥决策提供快速、准确的空间信息支持; 利用空间分辨率较高的卫星数据, 能得到更详细的受灾程度和准确的空间分布信息, 支持灾后草地生态环境恢复工作。国内外许多学者利用时间分辨率较高的FY3/VIRR, NOAA/AVHRR, EOS/MODIS及NPP/VIIRS等极轨气象卫星数据进行火情实时监测, 取得了较好的成果, 形成了气象行业的火情实时监测标准^[3]; 利用空间分辨率较高的Landsat, CBERS, HJ1A/B, GF-1和GF-2等数据提取过火面积, 进行灾后评估分析。但是, 在青海高寒草地使用多源卫星遥感数据对整个火灾过程进行动态监测, 并使用高分数据进行灾后评估的案例不多。本文以2016年3月18— 19日青海省果洛藏族自治州久治县的草原火灾监测为例, 首次利用NPP数据对高寒草原火灾过程进行动态监测与评估分析。同时, 本文对各种极轨卫星传感器的火情实时监测标准进行了本地化阈值调整, 所确定的快速判识阈值能为日常火灾监测提供一定的技术参考。

1 研究区概况

青海省果洛藏族自治州, 地处青藏高原腹地、黄河源头, 地势自西北向东南倾斜, 平均海拔4 000 m以上, 属于高原大陆性气候区; 主要草场类型为高寒草甸, 具有优良的放牧草场, 是青海省重要的牧业生产基地之一。然而每年冬春季, 受干旱气候影响, 草原火灾频发; 特别是冬春交替时期, 气温上升, 积雪融化导致地表裸露, 加之大风天多, 空气干燥, 造成了火灾频发^{[1, 2]}。

2 数据源与研究方法

2.1 数据源

2016年3月18日, 青海省果洛藏族自治州久治县的智青松多镇(E101° 25'10.22″, N33° 37'27.11″)发生了草原火情。其实时动态监测数据来源于青海省卫星遥感中心自主接收的极轨卫星数据, 包括FY3/VIRR, NOAA/AVHRR, EOS/MODIS和NPP/VIIRS(表1)。通过对这些轨道数据进行解包预处理、辐射定标和地理定位后, 形成火情监测业务工作的基础数据。灾后评估数据为中国资源卫星应用中心提供的高分数据, 包括R, G, B和NIR 4个通道, 空间分辨率分别为16 m(GF-1/WFV)和4 m(GF-2/PMS2), 能较精细地提取过火面积。高分数据均经过辐射定标和正射校正后用于灾情评估分析。

表1 几种极轨气象卫星的火点监测通道参数 Tab.1 Parameters of fire monitoring channels of polar-orbit meteorological satellites

2.2 火点监测及明火区面积估算方法

2.2.1 火点监测方法

由于火点在中红外波段辐射率和亮温会急剧增大, 根据此特点, 采用文献[3, 5]提供的火点判识方法, 即

$\begin{matrix} T_{3} - T_{3 bg} > 8 K 且 T_{3 - 4} - T_{3 - 4 bg} > 8 K \end{matrix}$ , (1)

式中: T₃和T_3bg分别为被判识像元中红外通道亮温和中红外通道背景亮温; T₃_-₄和T_3-4bg分别为被判识像元中红外与远红外亮温差异和中红外与远红外背景亮温差异。背景温度计算对判识精度有直接影响, 对于下垫面单一的植被覆盖密集区, 由邻近像元取平均(文中取周围非疑似火点5像元× 5像元窗口的算术平均), 对被判识像元有较好的代表性。在植被与荒漠交错地带, 利用背景像元亮温标准差决定判识阈值。

2.2.2 明火区面积估算方法

明火区面积估算采用气象业务监测实用的估算方法^{[3, 5, 6]}, 即

$\begin{matrix} P = [I_{3} (T_{3 mix}) - I_{3} (T_{bg})] / [I_{3} (T_{f}) - I_{3} (T_{bg})] \end{matrix}$ , (2)

式中: P为亚像元火点面积占像元面积的百分比; I₃(T_3mix), I₃(T_bg)和I₃(T_f)分别为中红外通道混合像元、背景和明火区的辐亮度。其中明火区温度T_f采用设定值750 K。当中红外通道饱和时, 利用远红外通道估算。

3 结果分析

3.1 火情动态监测

利用10个时次的卫星遥感数据进行了实时动态监测(表2), 采用ENVI软件提取了疑似火点周围5像元× 5像元窗口的非火点像元, 得到疑似火点及其背景的中红外通道、远红外通道信息。利用GF-1和GF-2数据提取了过火面积信息, 进行灾后评估分析。

表2 实时监测所使用的卫星遥感数据及其火点判识结果 Tab.2 Remote sensing data and results used by fire real-time monitoring(K)

从表2卫星遥感监测结果可见, 在3月18日15:07的FY3B/VIRR图像上首次发现火情, 确认火点个数为4个, 明火面积约为1 886.90 m²(表3); 此后火势减弱, 15:45明火面积减少为292.45 m²; 然而傍晚时分(18:53)火势加大; 至21:28, 从FY3A/VIRR图像上仍能监测到明火信息; 在22:36的FY3C/VIRR图像上未发现明火信息; 23:43的TERRA/MODIS图像至次日凌晨02:26的NPP/VIIRS图像上再次发现火点, 明火面积较小, 仅为109.86 m²。在03:30的FY3B/VIRR、04:09的NOAA19/AVHRR及07:17的NOAA18/AVHRR图像上均未发现明火信息, 说明此次火灾过程在3月18日21:28— 23:43之间火势减弱, 扑火工作有效, 但是仍有暗火未被扑灭。这使得尚未被扑灭的暗火在23:43后复燃, 至3月19日03:30火势才基本被控制, 此后2次过境卫星均未监测出明火信息, 说明火情已基本被扑灭, 此次火灾过程结束(图1)。

表3 实时监测各卫星遥感数据的明火区面积 Tab.3 Open fire areas of remote sensing data in fire real-time monitoring

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	图1 2016年3月18— 19日久治县火情遥感监测结果Fig.1 Fire monitoring results of remote sensing data in Jiuzhi County on March 18— 19, 2016

根据地方政府上报的灾情得知: 当地消防部门在3月18日17:00接到火情信息, 组织人员赴火灾现场开展扑救工作, 至3月19日00: 32基本控制火势; 04:00左右, 3处暗火在风力作用下复燃, 至07: 45火灾区域火势已全部扑灭。说明此次火灾变化过程的遥感监测结果与地方政府上报的救灾情况基本一致, 火点判识方法及阈值设定同样适用于青海高寒草地春季的火情监测。

3.2 火点快速判识中的阈值确定

在实时监测业务中, 经常使用快速判识法进行火点快速识别, 但由于地表的季节性变化及区域性差异, 在火点粗判时, 不同区域不同卫星传感器所使用火点判识阈值不同。如在青海省内, 冯蜀青等^[7]在2002年4月6日青海省玉树藏族自治州囊谦县的草原火情监测中, 使用白天MODIS中红外通道亮温大于300.0 K进行火点判识; 在2015年3月14日青海省果洛藏族自治州班玛县火情监测中, 使用夜间Terra/MODIS中红外通道亮温大于281.0 K、上午FY3A中红外通道亮温大于313.0 K进行火点判识。但尚未有适合于青海省高寒草地、基于多种极轨卫星遥感资料的判识阈值。为此, 从本次火情监测中总结了青海省果洛地区草地3月份火点判识阈值, 共分为3种情况:

1)白天, 下午时分, 中红外通道亮温大于317.0 K, 建议在业务中使用316.0 K; 远红外通道亮温大于290.0 K。而在上午时分, 应该适当将阈值调低, 建议中红外通道亮温大于310.0 K。

2)夜间, 中红外通道亮温大于268.5 K, 建议在业务中将阈值设定为272.0 K; 远红外通道亮温大于260.0 K。

3)在白天与黑夜交替时, 中红外通道亮温大于285.0 K; 远红外通道亮温大于272.0 K。

上述阈值亦可为青海省内其他地区草地的火情监测提供参考。

3.3 过火面积提取

采用3月2日GF-1多光谱数据(16 m)和3月20日GF-2多光谱数据(4 m)对图像进行辐射定标和正射校正等处理后, 进入过火面积的提取流程: 首先, 对比火灾前后2幅图像, 确定过火区位置; 再利用单波段阈值法, 对GF-2的B4波段进行阈值划分, 提取过火区范围; 将栅格数据转为矢量数据, 建立拓扑关系, 获取过火区面积; 最后, 手动修改部分与实际不符的过火区范围, 形成最终的过火区范围(图1-2(h)), 计算得到过火面积为0.68 km²。

4 结论与讨论

1)在本次火情监测中, 综合利用了国内外多种极轨气象卫星数据进行实时动态监测, 首次使用了NPP卫星数据, 提高了监测频次, 3 h左右就能为现场扑火工作提供最新的火情信息。同时使用高分数据进行灾后评估分析, 提供了更精细的过火面积估算结果。为了在业务中快速识别火点, 确定了各种极轨气象卫星的火点快速判识阈值, 发现了日夜交替时应使用第3种阈值判识, 可为青海省内其他地区草地的火情监测提供参考。

2)在监测中还发现, 利用青海省卫星遥感中心卫星直收系统的国内外极轨气象卫星数据进行火点监测时, 监测到的火点位置普遍存在位置偏移问题。国产极轨气象卫星火点位置偏移大小排序为: FY3A> FY3B> FY3C; 国外气象卫星火点位置偏移大小排序为: NPP> NOAA19> TERRA> NOAA18。NOAA18所监测的火点位置与实际火点位置最为接近。气象卫星火点位置偏差可能造成对火势蔓延方向的误判, 影响现场扑火指挥决策, 造成损失。这些位置偏移是否具有一定的规律性, 有待进一步研究。

3)本次火情监测中, 被监测地区天气在整个火灾过程中都为晴天, 为本次火情监测提供了有利条件。但若被监测地区存在着云的影响, 则会造成火点的漏判、误判。如何使用静止气象卫星数据来减少云影响, 同时科学确定青海省不同区域不同季节火点快速判识阈值, 加快适用性验证与业务化应用, 则是下一步重点研究的方向。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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... 0 引言草地是青海省畜牧业生产的重要资源^[1],而草原火灾特发性强、蔓延速度快,若不能及时控制,则会对草原生态系统造成严重的破坏 ...

... 特别是冬春交替时期,气温上升,积雪融化导致地表裸露,加之大风天多,空气干燥,造成了火灾频发^[1,2] ...

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应用1995-2004年10 a青海草原火灾调查资料和火灾区14个具有代表性气象台站的气象资料,分析研究了草原火灾区的气候特征、牧草结构、放牧状况,及火灾时空分布、危害和与气象要素间的关系,为预防和监测草原火灾,加强草原防火管理工作提供参考依据.分析结果表明:青海草原火灾有两个高发区,分别位于青海湖的南、北部,高发区火灾次数占火灾总次数的70%.冬春季平均气温年际增温明显时,对应的年火灾次数大幅度上升,冬春季平均气温年际变化每升高1℃,年火灾次数增加1.6次.冬春季降水偏少且分布不均、气温偏高是火灾增加的主要因素.草原秋冬转换期的11月和冬春季转换期的3月是草原火灾多发期,这2个月的火灾次数占总数的54%.草原火灾发生前,气象要素中日变化明显的有降水、风、地温、相对湿度、蒸发量等,过火面积、损失程度因这些气象条件的不同而有所差异.持续性的"暖干"天气,使草原处于极干燥、易燃的状态,它在火灾个例中占65%,草原上一旦出现火源,风助火威,就能迅速燃烧,风速与过火面积成正比.

... 不少学者对青海省草地火灾发生的规律与成因等方面进行了研究,认为冬春季,特别是3月份为草原火灾多发的时间^[2] ...

... 特别是冬春交替时期,气温上升,积雪融化导致地表裸露,加之大风天多,空气干燥,造成了火灾频发^[1,2] ...

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... 国内外许多学者利用时间分辨率较高的FY3/VIRR,NOAA/AVHRR,EOS/MODIS及NPP/VIIRS等极轨气象卫星数据进行火情实时监测,取得了较好的成果,形成了气象行业的火情实时监测标准^[3] ...

... 明火区面积估算采用气象业务监测实用的估算方法^[3,5,6],即 ...

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A method to evaluate the sub-pixel size and temperature of fire spot was presented by using the multiple infrared channel data from polar-orbiting meteorological satellite sensor under various fire spot conditions with the different infrared band data, for example, the mid-band (3.7μm) and thermal-band (11μm), or short infrared band (1.6 μm) and thermal-band (11μm). The Newton’s iteration method can be used to find an accurate solution from a dual non-linear coupled equation established by the expression of mixed pixel. For the different channels in the same infrared band, the relationship, between sub-pixel size and temperature of active fire vs the brightness temperature increment of mixed pixel in 11μm channel and difference of brightness temperature increment of mixed pixel in 11μm and 12μm channel, can be established by generating a look up table, and from the table, the evaluating of sub-pixel size and temperature of fire spot can be derived from the brightness temperature of a mixed pixel.

该文给出了利用极轨气象卫星AVHRR多个红外通道资料在不同火点强度条件下估算亚像元火点面积和温度的方法，包括利用牛顿迭代法求解不同红外波段（如：中红外3.7 μm通道和热红外11 μm通道，或短波红外1.6 μm通道和热红外11 μm通道）混合像元表达式建立的二元非线性方程组,得到亚像元火点面积和温度；通过建立亚像元火点面积和温度与11 μm混合像元亮温增量和11 μm与12 μm混合像元亮温增量差异的关系，以查表方式获得对于相同红外波段不同通道（如11 μm和12 μm通道）亚像元火点面积和温度估算值。

... 明火区面积估算采用气象业务监测实用的估算方法^[3,5,6],即 ...

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... 如在青海省内,冯蜀青等^[7]在2002年4月6日青海省玉树藏族自治州囊谦县的草原火情监测中,使用白天MODIS中红外通道亮温大于300 ...