CN101719298B - 森林草原火灾遥感监测预警方法 - Google Patents

Abstract

森林草原火灾遥感监测预警方法，属于遥感技术应用领域。发明充分利用了卫星遥感数据在大尺度空间上的信息表现力，以遥感数据为基础，包括了对大空间范围森林草原生态系统的火灾危险性评估，以及森林草原异常高温点检测，通过异常高温点检测(点)数据与火灾危险性评估(面)数据的同化加工处理，生成点面结合的森林草原火灾遥感监测预警信息，为森林草原防火以及火灾应急反映提供有效的决策指示信息。其特征在于包括如下四个单元：数据预处理单元、异常高温点检测单元、火灾危险性评估单元以及预警信息加工单元。

Description

森林草原火灾遥感监测预警方法

技术领域

本发明属于遥感技术应用领域，特别是应用遥感数据开展森林草原生态系统火灾监测与预警的方法。

背景技术

我国幅员辽阔，拥有丰富的森林和草原资源。森林、草地等自然生态系统在我国社会经济发展和生态环境建设中具有重要的作用。然而，由于受气候、地形以及人为因素等影响，我国又是一个森林草原火灾频发的国家，每年发生森林、草原火灾有几千次，燃烧面积达几十万公顷，给畜牧业生产、人民生活及生态系统带来巨大的损失。在森林和草原防火中，建立和完善一套适合的监测预警机制，才能有效防患于未然，减少火灾发生次数，降低火灾造成的经济损失。

目前，在森林草原火灾预警方面，应用较为广泛的方法是利用气象观测数据构建火灾危险性指数和分级，用于知道森林草原防火工作。虽然气象观测数据的获取具有时间连续性，同时也可反映出火环境条件间接地评估可燃物状态，但是来自气象站点的气象观测数据在地理空间，尤其大范围、复杂地形空间(如森林草原生态系统)内的表现能力，受到了很大的限制，必须依赖于地理信息系统的空间插值分析，来完成信息的空间表现。

而卫星遥感数据本身具有较强的空间信息表现能力。随着遥感技术发展和研究的不断深入，遥感数据不仅在森林草原火灾监测中起到了重要的作用，而且也可以充分利用遥感数据的优势进行森林草原火灾危险性的评估，为森林草原防火以及火灾应急反映提供有效的决策指示信息。

本发明正是利用卫星遥感数据在大尺度空间上的信息表现力，以遥感数据为基础，包括了对大空间范围森林草原生态系统的火灾危险性评估，以及森林草原异常高温点检测，通过异常高温点检测点数据与火灾危险性评估面数据的同化加工处理，生成点面结合的森林草原火灾遥感监测预警信息，为森林草原防火以及火灾应急反映提供有效的决策指示信息。

发明内容

本发明以卫星遥感数据为主要数据源，通过数据预处理、异常高温点检测、火灾危险性评估以及预警信息加工共四个数据处理步骤，实现了森林草原生态系统的遥感火灾监测预警机制，为森林草原防火以及火灾应急反映提供有效的决策指示信息。

本发明技术方案如下：

森林草原火灾遥感监测预警方法，其特征在于包括如下四个单元：数据预处理单元、异常高温点检测单元、火灾危险性评估单元以及预警信息加工单元。由上述四个单元组成的森林草原火灾遥感监测预警方法，可有效开展大范围的森林草原火灾的监测与危险性评价，为防火部门提供有效的科学数据支持。

所述数据预处理单元针对使用的卫星遥感数据的数据特征，开展辐射校正、地理编码、大气校正以及影像拼接等处理，使其转变为具有空间地理编码的、具有实际物理意义的反射率和辐亮度数据。

所述异常高温点检测单元是利用遥感技术对地表红外辐射的多波段探测数据，通过异常高温点检测模型，提取地球表面的异常高温点数据，包括了确定火点与非确定火点两种异常高温点。

所述火灾危险性评估单元是利用经过预处理的卫星遥感数据，通过火险指标计算模型和火险指数计算模型，生成一个数值化的火灾危险性指数，反映了森林草原生态系统的可燃物状态、可燃环境和可燃危险性状态。

所述预警信息加工单元是通过将异常高温点检测点数据与火灾危险性评估面数据进行同化加工处理，生成点面结合的森林草原火灾遥感监测预警信息，并结合我国林业行业标准，对监测预警信息进行分级，使之更有效辅助森林草原防火以及火灾应急决策的科学制定。

与现有技术相比，本发明具有如下特点：

1.充分利用遥感技术在大尺度空间上的信息表现力，从而有效避免了点数据(如气象站点数据)在大范围、复杂地形的森林草原生态系统应用中由插值带来的精度影响问题。

2.充分考虑了森林草原生态系统的可燃物状态与环境因素，选取了卫星遥感数据可反演的5项火险指标(植被干枯率、叶片等效水层厚度、地表温度、可燃物总重以及植被连续度)，并利用火险指数模型构建了一个数值化的火灾危险性指数，综合反映森林草原生态系统的可燃危险性状态。

3.通过将异常高温点检测点数据与火灾危险性评估面数据进行同化加工处理，生成点面结合的森林草原火灾遥感监测预警信息，使火灾监测预警信息对森林草原防火更具指导性，提高了森林草原火灾遥感监测预警信息的应用性。同时结合我国林业行业标准，对监测预警信息进行分级，使之能更有效辅助森林草原防火以及火灾应急决策的科学制定。

附图说明

图1是森林草原火灾遥感监测预警方法的技术流程图。

具体实施方式

本发明利用卫星遥感数据进行森林草原火灾监测预警的技术流程图如图1所示。利用本方法，进行森林草原火灾遥感监测预警的技术流程如下：

①数据预处理

数据预处理是根据使用的卫星遥感数据的数据特征，开展辐射校正、地理编码、大气校正以及影像拼接等处理，使其转变为具有空间地理编码的、具有实际物理意义(如反射率、辐亮度等)的数据。

②异常高温点检测单元

异常高温点检测单元是利用遥感技术对地表红外辐射的多波段探测数据，通过异常高温点检测模型，提取地球表面的异常高温点数据，生成异常高温点分布信息，包括了确定火点与非确定火点两种异常高温点。

由于地球表面上的一切物体，如土地、水体、森林、草地、农作物、空气等，因其具有不同的温度和不同的物理化学性质，常常处于不同的状态，因此它们具有不同的波谱特性，会向外界辐射不同波长的电磁波。而当生物燃烧时，主要的辐射源是火焰和具有较高温度的碳化物，水蒸汽、烟、C0，其红外辐射与未发生燃烧物体的背景辐射具有较大差异，据此利用背景窗信息可以实现火点等异常高温点的自动检测。其检测方法如下：

a)确定火点：满足以下两个条件中任一个条件的像元，都被认为是火点。

T4＞360K(夜间为330K)

T4＞320K(夜间为315K)且ΔT41＞50K(夜间为20K)

b)非确定火点：介于以下两条件之间的像元为高温点，需利用背景温度辅助判断。

T4＞T4b+5δT4b且ΔT41＞ΔT41b+5δΔT41b

其中的，T4、ΔT41、T4b、ΔT41b以及δΔT41b分别代表了检测点的红外辐射信息，以及背景窗的红外辐射信息。

③植被干枯率计算

植被干枯率是影响植被火灾成熟度的主要影响因素之一。传统的研究方法利用气象数据(尤其是温度、降水量等)，结合植被生长规律，去估算植被的状态；或者进行实地的采样的分析。以上两种方法都存在一定的局限性。随着遥感技术的发展，人们开始更多地利用遥感数据来进行植被各种信息的提取。在本发明中，利用植被敏感波段构建了植被干枯率指数的计算公式。其公式如下：

Pcuring＝(1-NDVI_防火期/NDVI_max)*100％

其中，Pcuring为计算的植被干枯率；NDVI_防火期是防火期中实验区某一天的NDVI值；NDVI_max是年最大NDVI值，春季防火期间计算时采用前一年的NDVI最大值。

式中NDVI为归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，为广泛应用的一种植被指数，其计算如下：

NDVI＝(X_nir-X_red)/(X_nir+X_red)

这里，X可以是卫星接收的辐射、大气层顶显式反射率，地表辐射率、地表反射率或半球光谱反照率等的计数值。Nir表示近红外波段，red表示红光波段。

④等效水层厚度计算

等效水层厚度为植被含水量的表征指标，在火险评估、旱灾监测和生态安全监测诸方面，都起着重要的指示作用。在本发明中，基于卫星遥感数据的等效水层厚度计算公式如下：

$\mathrm{EWT}=\frac{-(\mathrm{ad}+c-d(\mathrm{GVMI}+0.13))+\sqrt{{(\mathrm{ad}+c-d(\mathrm{GVMI}+0.13))}^2-\left(4\mathrm{cd}(a+b-\mathrm{GVMI}-0.13)\right)}}{2\mathrm{cd}}$

其中：GVMI指数计算：

$\mathrm{GVMI}=\frac{(\mathrm{NIR}+0.1)-(\mathrm{SWIR}+0.02)}{(\mathrm{NIR}+0.1)+(\mathrm{SWIR}+0.02)}$

其中，NIR和SWIR分别表示近红外波段和短波红外波段的反射率值。

⑤地表温度计算

地表温度是地球表面能量平衡和温室效应的一个很好指标，它是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子。它将地-气间的相互作用以及其间的能量交换结合起来。在本发明中采用了分裂窗的算法进行基于卫星遥感数据的地表温度计算。其公式如下：

T_s＝A₀+A₁T₃₁-A₂T₃₂

式中T_s是地表温度(K)，T₃₁和T₃₂分别是MODIS第31和32波段的亮度温度。

⑥可燃物总量计算

可燃物总重(fuel weight)是指单位面积内植被的干重(单位是kg/m2)，它放映了单位面积内可燃物的总量。根据遥感调查1∶400万中国植被分布数据计算得到实验区单位面积的植被鲜重。根据各类植被的干鲜比系数可以计算得到单位面积的可燃物总重重：

W_{可燃物重量}＝1/C*W_鲜草重量

其中：C是不同草地类型的干鲜比系数。进行分级数据处理，得到介于[0，100]之间的可燃物总量指数：

W＝W_{可燃物重量}/W_{可燃物重量最大值}*100

⑦植被连续度

植被连续度计算的利用遥感调查的土地利用图，在GIS技术的支持下，通过叠加、融合(dissolve)等空间分析和统计的方法计算每个单元格(grid cell)中植被斑块数目、植被斑块总面积，再根据上述草地连续度的定义公式，通过归一化处理，计算得到植被连续度指数。在本发明中，植被连续度定义为：

其中：Si是区域内各个斑块的面积，N是区域内斑块的数目，ST是区域总面积。

⑧火险指数计算

利用火灾危险性指数模型，将5个火险指标整合为一个数值化的指数，生成森林草原生态系统的火灾危险性分布数据。在本发明中，火灾危险指数的计算，采用了层次分析方法对各指标进行分析，计算每个指标一个权重值，然后根据如下公式计算：

FPDI＝∑(W_i*X_i)

其中，X_i是指标的值；W_i是指标的权重值，火险指标的权重值是利用层次分析法分析所得。

⑨预警信息加工

预警信息加工单元是通过将异常高温点检测点数据与火灾危险性评估面数据进行同化加工处理，生成点面结合的森林草原火灾遥感监测预警信息，并结合我国林业行业标准，对监测预警信息进行分级，使之更有效辅助森林草原防火以及火灾应急决策的科学制定。

预警信息加工包括了两个层次的信息加工：

日常危险性信息：在日常监测运行中，利用火灾危险性指数，通过分级评价模型，生成日常危险性预警信息，着重反映森林草原火灾生态系统的火灾孕育环境的成熟度，从而为森林草原防火措施的制定与实施提供信息支持；

异常高温预警信息：将提取的异常高温点(包括确定火点与非确定火点)与火灾危险性指数相结合，通过异常高温预警模型，生成异常高温预警信息，提高森林草原危险性等级，着重反映森林草原生态系统的火灾行为发生发展的危险性信息，从而为森林草原防火和灭火决策的制定提供信息支持。

Claims (1)

1.森林草原火灾遥感监测预警方法，其特征在于包括如下四个单元：数据预处理单元、异常高温点检测单元、火灾危险性评估单元以及预警信息加工单元，由上述四个单元组成的森林草原火灾遥感监测预警方法，可有效开展大范围的森林草原火灾的监测与危险性评价，为防火部门提供有效的科学数据支持；

所述数据预处理单元针对使用的卫星遥感数据的数据特征，开展辐射校正、地理编码、大气校正以及影像拼接处理，使其转变为具有空间地理编码的、具有实际物理意义的反射率和辐亮度数据；

所述异常高温点检测单元是利用遥感技术对地表红外辐射的多波段探测数据，通过异常高温点检测模型，提取地球表面的异常高温点数据，包括了确定火点与非确定火点两种异常高温点；

所述火灾危险行评估单元是利用经过预处理的卫星遥感数据，通过火险指标计算模型和火险指数计算模型，生成一个数值化的火灾危险性指数，反映了森林草原生态系统的可燃物状态、可燃环境和可燃危险性状态；

所述预警信息加工单元是通过将火灾监测点数据与火灾危险性面数据进行同化加工处理，并结合我国林业行业标准，对监测预警信息进行分级，生成日常危险性预警信息和异常高温预警信息，分别反映森林草原火灾生态系统的火灾孕育环境的成熟度和火灾行为发生发展的危险性信息，从而有效辅助森林草原防火以及火灾应急决策的科学制定。

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