基于MODIS火点指数监测森林火灾

在利用MODIS红外辐射遥感数据分析异常热点光谱辐射特性的基础上,提出了一个新的火情监测模型归一化差异火点指数,并通过几起较大的森林火灾对该模型进行了分析和验证,给出了该监测模型的详细算法。EOS-MODIS探测器具有多光谱、高光谱及热点监测动态范围宽的特点,MODIS的新一代多光谱探测器NPOESS NPP VIIRS同样继承了MODIS的优势,为归一化差异火点指数算法模型提供了广阔的应用前景。

基于MODIS热红外辐射的归一化差异火点指数NDTI研究

本研究使用MODIS红外辐射遥感数据在分析了异常热点光谱辐射特性的基础上,提出一个新的火情监测模型NDTI火点指数,并通过几起较大森林火灾对该模型进行了分析和验证,给出了该监测模型的详细算法。这种双通道比值指数和NDVI一样具有衰减仪器噪声和抵消常规大气影响的优点。研究表明,4μm火点辐射通道和11μm背景分量通道的组合突出了火点信息,选择合适的NDTI门限,NDTI指数能够准确检测火点,识别率可达到93%。根据对实时接收轨道的有限实测,由于使用极少的数据集数学运算操作,NDTI模型比MODIS推荐火情算法在计算速度上快两倍以上。EOS MODIS探测器具有多光谱和高光谱以及对热点监测动态范围宽的特点,MODIS的下一代多光谱探测器NPOESS NPP VIIRS同样继承了MODIS的优势,为NDTI算法模型提供了广阔的应用前景。

基于NDTI指数的MODIS火情监测研究

在分析燃烧热点光谱辐射特征的基础上,提出基于MODIS红外辐射的NDTI指数火情监测模型,给出了该监测模型的详细算法,并通过几起较大森林火灾对该模型进行了分析和验证。这种双通道比值指数和NDVI指数一样具有衰减仪器噪声和抵消常规大气影响的优点。MWIR 4μm火点辐射通道和LWIR 11μm背景分量通道的组合突出了火点信息。研究表明,选择合适的NDTI门限,NDTI指数能够准确检测火点。MODIS NDTI火情指数模型可以推广到同类探测器的应用中,例如NOAA AVHRR、GOES VAS以及即将运行的NPP VIIRS和中国风云3号FY-3平台,特别是MODIS的下一代多光谱探测器NPOESS NPP VIIRS设计继承了MODIS的优势,为NDTI算法模型提供了广阔的应用前景。

林火目标遥感多光谱识别指数构建方法研究

针对现有高温目标识别方法中波段筛选、识别指数构建缺少数学定量评判指标的问题,以内蒙古大兴安岭地区一次森林火灾为例,选用Landsat 8 OLI遥感影像数据进行林火目标多光谱识别指数构建方法的研究。研究发现,基于方差分析原理的"可分性度量"指标可作为高温目标识别方法研究中波段筛选、识别指数构建的数学定量评判指标,改进以往识别方法的定性分析方式。在区分林火目标与其他地物过程中,上述数学定量评判指标均具有遥感目标识别与分类的物理意义;其分类适宜性对林火目标的识别与提取具有重要作用。经过验证分析,利用"可分性度量"评判指标筛选出的适宜火点识别指数,在实际分类中效果良好、精确度较高,与理论结果相吻合。

澳大利亚东南部森林山火HJ卫星遥感监测

以2009年2月发生在澳大利亚东南部的森林山火为研究对象,利用HJ-1B遥感影像识别森林山火,分析HJ-1B在林火灾害事故中的监测能力,通过对HJ-1B IRS B07设计参数及数据特点进行分析,提出适用于HJ-1B卫星林火监测的归一化火点指数(Ku)算法.研究表明:Ku值大于0.40为潜在可能的火点像元,云耀斑和地表虚假高温点是影响林火监测的主要噪声.由于HJ-1B没有获取到研究区域未着火前的影像数据,利用MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)空间分辨率为250 m的通道1和通道2计算植被指数,其结果能较好的应用于HJ-1B林火监测算法中.通过对比分析HJ-1B林火监测结果和MODIS林火产品MOD14认为,HJ-1B能更好的监测出澳大利亚东南部森林火灾,反映出火灾的局部空间分布和细节特征.

短波红外遥感高温地物目标识别方法研究

对于地表高温目标而言,具有明显区别于常温地物的独特波谱特性,在短波红外波段(1.3μm～3.0μm)遥感影像上,高温目标像元的辐射能量值为反射与发射能量综合。通过研究高温地物反射和发射光谱特性,构建高温目标短波红外遥感识别定量参数,提出了基于ETM+数据短波红外波段的归一化火点指数(NDFI)方法。实验结果表明,NDFI可探测传统热红外方法难以识别的小面积高温目标,经野外验证识别精度可达94%。

基于Fisher两类判别的高温目标精确识别方法

基于高温目标和绝大多数常温地物波谱特性的显著差异,可利用短波红外波段（1.3-3.0μm）识别高温目标。Landsat8的OLI数据第7波段对高温目标短波红外发射能量有较高的敏感性,可对高温目标（林火、草原火、火山、金属冶炼厂、煤层自燃等）进行有效识别。为实现高温目标的精确识别,对归一化火点指数（NDFI）法进行改进以去除水体干扰,并采用Fisher两类判别法进行高温目标和彩钢屋顶地物的分类。研究表明,改进的NDFI法结合Fisher两类判别法可有效用于高温目标识别,其高温目标识别理论精度为96.9%,实际精度为95.4%。