[发明专利]一种森林火灾亚像元火点特性反演方法

说明书

本发明提供一种森林火灾亚像元火点丰度反演方法，包括：步骤A：接收设定区域的MODIS数据并探测火点；步骤B：建立火点发射辐射端元库；步骤C：建立反射太阳辐射端元库；步骤D:建立阴影端元库；步骤E：基于MESMA的亚像元火点丰度反演，计算出亚像元火点面积、温度、背景类型等信息。通过本发明提供的森林火灾亚像元火点丰度反演方法，得到的大部分火点面积小于混合像元面积的1％，且火点面积与MODIS火点产品相比和AMS火点产品具有更高的相关性，火点温度也与AMS具有强相关性。

技术领域

本发明涉及利用遥感信息监测火灾领域，尤其涉及一种森林火灾亚像元火点特性反演方法。

背景技术

森林火灾属于世界性的自然灾害，越来越受到各国政府的高度重视。频发的森林火灾不仅烧毁大量的森林资源，破坏自然环境和生态平衡，而且会严重影响人类的正常生活，甚至给人类带来灾难性的损失。卫星遥感具有监测范围广，时、空分辨率高等特点，在森林火灾监测中具有特殊的功能和应用前景。

MODIS是搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器，全球许多国家和地区都在接收和使用MODIS数据。

MODIS传感器凭借其特殊的仪器特征参数广泛应用于森林火灾监测，但MODIS火点仅仅代表含有火点的像元，火点像元实际为混合像元，包括背景组分、火点组分等。仅仅提取火点像元，并不能得到该像元实际火点面积、温度等特性，因此这样做存在很大的不确定性。目前对亚像元火点面积和温度的研究，主要有基于亚像元温度场理论的Dozier模型和基于多端元光谱混合分析法。Dozier模型利用两个不同波段对亚像元高温物体的不同响应来检测亚像元火点，此方法假设一个火点像元由火点和背景两个组分构成，背景均质且温度相同。Dozier、Prins、Giglio等分别将Dozier模型应用到AVHRR数据、GOESVAS数据以及MODIS数据中；Dozier亚像元求解使用牛顿迭代法，求解时需估算背景温度，背景温度的估算精度直接决定了亚像元火点特性的计算精度，张顺谦等利用加速遗传算法对林火亚像元辐射率平衡方程求解，结果表明加速遗传算法比牛顿迭代法具有更高的计算精度和可信度；Dozier算法不同波段的选择对结果精度影像较大，Giglio利用MODIS不同波段组合得到的亚像元火点面积与温度差异很大，刘诚利用AVHRR数据不同通道组合，提出了亚像元火点特性估算的3种方法，精度可达10-4以上；Dozier算法对波段见配准精度很敏感，Shephard等证明，MODIS 1km传感器10％的配准误差会导致火点温度和面积误差分别为150K、210％。Matson、Prins、Giglio、Peterson等对Dozier模型进行了改进。为解决混合像元端元在光谱和空间上的变化问题，Roberts等首次提出了多端元光谱混合分析(MESMA)方法，即通过将像元光谱信息和空间信息相结合，逐像元调整端元的数量与类型动态进行混合像元分解，此方法广泛应用在土地覆盖/利用分类、监测城市环境等方面。Dennison等首次将MESMA用于林火火点特性研究。通过建立发射辐射端元光谱库(500-1500K)和反射辐射端元光谱库，拟合并得到亚像元火点面积和温度，但是地表端元的光谱相似性和烟雾的存在影响模型精度。Eckmann等将此方法用于MODIS数据亚像元火点特性研究，并验证了MESMA对于研究亚像元火点面积和温度的实用性和优越性。Eckmann等用MESMA对ASTER数据亚像元火点温度和面积进行研究，并进一步探讨了火点的季节变化。Dennison研究了不同波段选择对MESMA反演结果的影响。

针对Dozier方法假设背景热特性相同，且只将像元分为火点和背景两种组分、验证困难且存在很多误差源的不足，MESMA方法考虑到端元数目和光谱的变化，为亚像元火点特性研究提供了新的方法和可能性，具有更好的应用前景，但是MESMA建立的发射辐射端元光谱库仅有植被背景光谱信息，不包含背景为烟羽的光谱信息，使得MESMA无法适用于所有火点像元的亚像元火点特性研究。

发明内容