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基于烟雾轮廓的森林火灾检测解决方案 森林火灾是一种世界性的严重自然灾害，既破坏森林资源，对野生生物和人的生命财 产造成损害，又对区域生态环境和全球气候系统造成严重影响。主要表现为：(1)植物燃烧 大气排放大量的温室气体(CO2，CO，CH，NO )并形成气溶胶，不仅改变了大气化学成分， 而且可能直接影响辐射平衡和全球气候系统口；(2)破坏区域生态环境的生产功能，导致动 物栖息地和生物多样性的减少扭；(3)改变了植被演替方式和生物营养循环。 遥感、地理信息系统技术为人类研究防灾减灾工作提供了有效手段。MODIS 影像因具 有较广的光谱覆盖范围(0.62～14.385 txm，共36 个波段)及每天2 次覆盖全球的动态监测 能力、多通道的250 m、500 m 和1 km 数据为局部(1oca1)、区域(region)和全球(globa1) 的火灾制图提供了新的数据源，国内外学者对火灾监测和制图展开了广泛的研究，基于遥感 的火灾监测可以分为火点(hotspot)探测和火灾后迹地(bum scar)识别两大类，而火点自动识 别是提高火灾遥感监测响应速度的关键。 1、检测区域及数据准备 1.1 检测区域 本方案将下图中所示的红色区域(阿拉斯加)作为实验区对基于烟雾轮廓的火灾检测方法 进行说明。 1.2 数据准备 ①火灾检测用数据为MODIS 的 1B 级技术； ②用于比较火灾检测精度的 NASA 提供的 MOD14 数据； ③用于验证火灾发生是否真实发生的 AFS(Alaska Fire Service)2005 年火灾记录数据。 2、技术路线 2.1 波段提取 本方案的计算过程主要使用了MODIS 数据的第1 和第21 波段，其中第一波段波长 为620-670nm，空间分辨率为250m 。此波段主要用于提取烟雾使用。第21 波段波长为 3.660-3.840μm，分辨率为1km，主要用于判断相元阈值是否具有发生火灾的阈值特征。 2.2 数值的拉伸 将波段1 和波段21 分别转换为反射率和灰度温度。使用线形函数将1 波段的反射率 由原来的0.1-0.3 进行数值拉伸转换成0-1。 2.3 烟雾轮廓提取与二值化处理 本方案在提取烟雾轮廓时使用了Sobel 边缘增强方法，将 X 方向上和 Y 方向的值相 乘平均后，进行二值化处理。此阈值为轮廓强度的4 分之1，再将二值化后的轮廓逐一编 号，即：贴标签。 2.4 轮廓的直线近似 按照轮廓的每一个标签，将相元点的坐标值用最小二乘法进行直线近似计算。计算结 果如图4 所示。在图中可以看到在烟雾的中央出现了一条直线，直线的一端为火点。 2.5 火灾的判别 运用计算出的直线判别火灾方向的方法首先是在直线上取4 个点，并用最小二乘法算 出轮廓强度的倾斜，强度大的方向可以被视为有火灾发生。最后对在与火灾方向一致的直线 其端点消失位置周围的12 个相元点进行阈值测试，超过 311K 以上的即为火灾发生区域。 但有两种情况例外： ①轮廓相元数量大于2000 ②到轮廓的最大距离大于200 3、结果 经过上述处理最终得到的结果如图2 所示。当时阿拉斯加的中心区域云量较少，可以 较容易分辨出因火灾而产生出的烟雾，将计算得到的烟雾影像与实际发生火灾的记录数据进 行叠加后的结果如图3 所示。 图2 计算得出的检测结果 （红色部分为被检测出的发生火灾区域） 经比较发现计算得出的图5 中所显示的红色部分即火灾发生区域与火灾记录数据完全 吻合，按照本方案所计算出的结果与MOD14 和火灾记录数据比较后的吻合率如下图2 和表 1 所示。 图2 计算结果与验证数据及MOD14 的比较图 表1.2005 年8 月10 日验证结果