FY3/VIRR数据火情遥感监测研究

2015-10-21 17:17吕明佳
建筑工程技术与设计 2015年21期
关键词:火情

吕明佳

摘要:本文从宏观上论述了卫星资料对火情监测的重要作用。同时以黑龙江为例,比对现有国内外利用卫星资料的林火监测模型,以VIRR数据为基础进行深入分析 。建立FY3/VIRR的火情遥感监测模型,结合地理信息数据库,快速掌握林火发生和发展的动态,为林火发生时提供最佳方案,同时为估算林火灾情损失提供理论支持。

关键词:火情; FY3/VIRR; 遥感监测

引言

由于受气候异常、高温和干旱以及人类活动的影响,尤其是环境破坏导致温室效应、臭氧空洞,使得近年来我国乃至全世界范围内森林火灾频发,造成了重大的经济损失和严重的环境破坏,由于林火常常发生在地理分散,位置偏僻的地方,发生之初往往很难发现,如何及时快速的监测其发生,对于救火队员及时扑救具有重要意义,同时也可大大降低其产生的破坏和损失。 遥感以其时间分辨率高、覆盖范围广、成本低而深受广大科研人员和专业人员的青睐。

风云三号(FY-3)卫星是我国第二代极軌气象卫星,可以对全球天气和环境实现全天候、三维、定量、多光谱遥感,为灾害和环境的遥感监测提供了更为有效的手段。黑龙江作为我国的主要林区,对林火的监测有着迫切的要求。本文正是利用现有的FY3遥感资料,对森林火灾进行监测和分析,低成本,高效率,直观准确的对火情进行监测,同时灾害发生后形成分析与评估。为防灾减灾决策提供科学依据,具有十分重要的意义。

1 VIRR 数据特点

VIRR为可见光扫描辐射计,是我国第二代极轨气象卫星-FY-3所携带的探测仪器,扫描范围±55.4o, 地面分辨率1.1km。主要用于云监测全球云量、判识云的高度类型和相态、探测海洋表面温度、监测植被生长状况和类型、监测高温火点、判识地表积雪覆盖、探测海洋水色等领域。10个光谱通道,其中包括4个可见光通道、3个热红外通道、2个短波红外和1个近红外通道。

2 研究区域

黑龙江省是林业大省, 有林地面积为2007万hm2, 森林覆盖率为43.6%左右, 是我国主要的林业基地之一。森林是宝贵的经济资源, 也是构成生态环境的重要因子。林火监测在森林保护工作中占有重要地位。过去的森林火情监测手段观测范围和频次有限, 它们的作用就显得单薄[1]。多年来,由于气象条件多变和人类活动影响,森林火灾时常发生,著名的87.5.6大火、2003年黑河大火、2005年呼玛大火都使宝贵的林业资源付之一炬[2]。我国新一代的极轨气象卫星FY3上所携带的VIRR探测器能够获取地球探测环境的三维,全球,全天候,定量,高精度资料,并有多时次、大视野、费用少和定位准确等优点, 使其在森林火灾监测中的应用越来越广泛, 特别是与新兴的地理信息系统(GIS)技术相结合, 可为扑火工作提供及时、准确的决策服务。

3 主要研究内容与方法

3.1火情监测的理论依据

可见光红外扫描辐射计(VIRR)的第 3,4,5 通道的波长范围分别在 3.55 -3.95μm,10.3-11.3μm,11.5-12.5μm,依据维恩位移定律:T*λmax =2897.8(K,μm),温度 T 和辐射峰值波长 λ m成反比,即温度越高,辐射峰值波长越小。针对可见光扫描辐射计VIRR的3、4、5通道进行分析,常温(约 300K)地表辐射峰值波长在通道 4的波长范围左右,林火燃烧温度一般在 550K 以上,根据公式,其热辐射峰值波长靠近通道 3 的波长范围。图 1 为利用普朗克公式计算的中红外和远红外波长范围的黑体辐射率随温度的变化曲线。辐射率的增量在通道 3增长高于通道 4,所以,用通道 3 数据进行林火监测具有理论可行性。

3.2 遥感火点监测方法

3.2.1 目视判别方法

针对白天的遥感影像数据,对VIRR的3、2、1通道进行彩色合成,分别赋予其为红色、绿色和蓝色,则在图像上明火区表现为鲜红色,过火区表现为暗红色,植被为绿色,水体为深蓝色,云或烟雾则为灰色。夜间的轨道数据对3、4、4通道进行RGB假彩色合成,明火区为鲜红色,灰色的为云,其他难以识别[3]。通过SMART软件叠加经纬度和行政边界,对1、2通道进行曲线增强,3通道进行指数拉伸,均可以帮助我们迅速准确的掌握火情的发生发展情况。

3.2.2 计算机自动判识

人机交互判识依赖于经验及图像的清晰度,虽然精度较高,但在大范围火点出现时,则效率不高。计算机自动判识在某种程度上改善了人机交互在业务中的效率问题。

根据实际监测效果和理论计算,判识火点条件主要根据中红外通道的亮温增量以及中红外通道与远红外通道(CH4)亮温差异的增量:

T3-T3bg> T3TH且T34-T34bg>T34TH

这里 T3、T3bg 、T3TH 分别为被判识像元中红外通道亮温、中红外通道背景亮温、中红外通道火点判识阈值。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稠密区,由邻近像元取平均对被判识像元有较好的代表性。而在植被与荒漠交错地带,由于各像元的植被覆盖度可能有较大差异,由此计算的邻近像元平均亮温有可能与被判识像元有较大差异,因而判识阈值需要随之调整。通过建立不同季节,不同观测时次的亮温阈值数据集,将会使计算机的自动判识精度效率更高[4],利于快速掌握林火发生和发展的动态,为林火发生时提供最佳方案。

4.结论

在本文中,对我国自主研究发射的风云三号卫星 VIRR 资料数据进行了火情监测研究,通过对FY3/VIRR波段特性的深入分析,确定基于FY3/VIRR的火情监测系统,以期在火情发生时能够精准快定位火点信息,同时对火情的发展蔓延进行跟踪监测。气象卫星遥感应用于森林火情监测,是气象卫星应用服务的一个重要方面,将卫星数据用于灾情监测能够及时为相关部门提出较为经济实用的实施方案和技术措施,减少国民生产损失。

参考文献

[1]王丽娜.GIS和遥感技术在黑龙江省森林火灾监测、辅助决策中的应用 林火监测2006(2):23

[2]季生太.卫星遥感技术在黑龙江省森林火灾监测中应用

[3]徐拥军 基于FY-3A/VIRR数据火情监测系统的设计与实现2002,5:24-26

[4]李进文,钟儒祥,吴小雅,罗祖红 利用气象卫星监测森林火情的方法探讨 广东林业科技 2005,21(3):19

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