基于烟雾轮廓的森林火灾检测的解决方案

1.引言

    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。

2.检测区域及数据准备

    2.1  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。

图 1.实验区范围

    2.2  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。

3.技术路线

    3.1  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。

    3.2  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。

    3.3  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。下图3为烟雾轮廓的提取结果。

图 3.烟雾轮廓的提取结果

    3.4  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。

图 4.计算出的直线与实际烟雾影像叠加效果图

    3.5  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

4.结果

    经过上述处理最终得到的结果如图 5 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6 所示。

图 5.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6和表1所示。

图 6.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