吉林一號光譜衛星在火點識別中的應用

文 | 秦小寶 于淵博 朱瑞飛 于樹海

1.長光衛星技術有限公司 2.吉林省衛星遙感應用技術重點實驗室3.吉林省遙感信息技術應用創新基地

一、引言

遙感數據由于其覆蓋范圍廣、重訪周期短等特點而廣泛應用于森林火災監測。目前用于火點監測的衛星主要有美國的Terra/Aqua、日本的向日葵八號衛星、國內的高分四號衛星、風云系列衛星、環境系列衛星等。應用遙感技術進行火點判別的依據是火點在中波紅外譜段引起的增溫，造成與周圍像素的明顯反差。目前，針對林火監測的定量應用研究，多以國外的MODIS數據為主，1998年Kaufman等發展出了基于MODIS數據的火點監測模型，此模型結合了閾值模型和上下文模型的特點[1]。在這之后很多學者又對MODIS這一模型做了進一步的修改，就是之后出現的MODIS火點V4算法[2]。隨著MODIS數據的應用推廣，國內很多學者開始利用MODIS數據來研究地面火點，覃志豪等利用MODIS熱紅外譜段亮溫閾值結合植被指數，建立了MODIS數據的林火識別模型，并運用模型在中、蒙、俄三國交界地區進行了實例化應用[3]；周小成對基于MODIS數據的火點監測算法進行了驗證分析，提出了針對臨近背景像元算法的改進算法[4]。隨著我國環境衛星的發射，利用環境衛星來研究地面火點遙感提取的越來越多，王玲利用HJ-IRS譜段3（3.78μm）與譜段4（11.36 μm）構建火點提取模型，識別地面火點[5]。

吉林一號光譜衛星于2019年1月21日發射升空，吉林一號光譜衛星除了攜帶主載荷外，還攜帶了中波紅外相機和長波紅外相機，長波紅外譜段設置為7.5-13.5μm，空間分辨率為 150m；中波紅外譜段設置為3.6-4.9μm，空間分辨率為100m，對火災引起的地表異常增溫極為敏感。然而由于吉林一號光譜衛星傳感器和MODIS傳感器在波譜寬度、等效波長和通道響應函數上的差異，致使現有的其他傳感器算法不宜直接使用，需要根據吉林一號光譜衛星的實際情況進行改進，并且目前衛星遙感火點識別主要基于地面衛星圖像處理，衛星拍攝、數據數傳、數據處理需花費大量時間，這種方式很影響防火的時效性。

本文基于吉林一號光譜衛星數據，參考MODIS火點監測算法，研究了適用于吉林一號光譜衛星火點監測算法，并且研制了星載單機，將該算法移植到星載單機，可實現在軌火點識別功能，提高火點監測的時效性。目前該算法成功應用于山西沁源大火、澳大利亞大火等監測，并對提取結果與同時期多光譜影像進行對比分析，證明了該算法的可行性。

二、基于吉林一號光譜衛星的火點識別方法

1.遙感火點識別原理

地表常溫溫度在300K左右，林火的溫度可達1000K左右，根據維恩位移定律可以推算出在600K以上的火焰其熱輻射峰值在3-5μm之間，剛好位于中波紅外通道。

但是研究表明，高溫地面和低云在中波紅外通道也可以達到很強的輻射，因此單用中波紅外通道來提取地面火點具有很大的誤差。高溫地面通常會使遠紅外通道達到飽和，但地面火點卻不會，因此可以利用中波紅外和遠紅外通道的差值排除高溫地面，地面火點遙感提取主要使用中紅外和遠紅外兩個通道。遙感方法提取地面火點的基本原理就是利用中波紅外譜段對地面溫度異常點的強吸收，從而從正常的地表溫度環境中提取高溫火點[6]。吉林一號光譜衛星正好有中波紅外譜段和長波紅外譜段。

2.吉林一號光譜衛星火點識別算法

吉林一號光譜衛星火點提取主要分為兩步：第一步去除水體和云的影響，基于云體在長波紅外輻射亮度較低的特性，利用長波紅外閾值去除云的影響，利用NDWI指數去除水體對火點提取的影響；第二步根據火點在中波紅外以及長波紅外的輻射特征，設定閾值從而提取火點，光譜衛星火點監測流程圖如圖1所示。

圖1 吉林一號光譜衛星火點監測流程

3.在軌信息處理系統

在軌信息處理系統采用FPGA+DSP硬件結構，滿足多光譜大數據的存儲、壓縮和識別要求。處理系統的計算頻率達到10GHz以上，軟件支持在軌更新功能，便于后期功能升級。

采用FPGA作為外部接口的控制器，對有效載荷數據進行存儲、壓縮、并和中心計算機進行信息通信，采用DSP作為火點判別的處理器。

三、試驗與驗證

1.山西沁源大火遙感監測

2019年3月29日13時30分許，山西省長治市沁源縣王陶鄉郭家坪村附近發生森林火災。獲悉災情后，長光衛星技術有限公司啟動災害響應機制，調度衛星進行應急觀測，并于北京時間2019年4月2日12時43分對沁源縣火災區域進行了拍攝。

選取沁源縣火災范圍影像進行數據預處理，吉林一號真彩色影像疑似火點區域局部放大圖如圖2所示。

圖2 吉林一號真彩色影像疑似火點區域局部放大圖

通過吉林一號真彩色影像只能看到煙霧，要穿過這層濃濃的煙霧需要用到吉林一號光譜衛星中波紅外譜段，中波紅外可以準確定位火點位置以及過火面積，裁剪疑似火點區域真彩色影像以及中波紅外影像對比結果如圖3所示。

圖3 吉林一號真彩色影像以及中波紅外影像

從中波紅外影像上可以看出吉林一號真彩色影像疑似火點區域對應中波紅外影像顯示為白色，與周邊地物色調差異較大。利用吉林一號光譜衛星火點提取算法實現對火點提取，通過與多光譜影像比對，可以看出提取火點與真實火點位置對應一致（見圖4）。

圖4 火點位置分布圖

2.澳大利亞大火遙感監測

澳大利亞東南部森林火災主要發生在沿海地區,林火發生時正好處于南半球的夏季，天氣炎熱，林火持續燃燒數月。吉林一號光譜衛星在2019年12月17日對研究區進行了拍攝，利用光譜衛星火點提取算法提取火點，并通過人工對比進行了驗證，結果正確（見圖5-7）。

圖5 真彩色影像

圖6 中波紅外影像

圖7 火點監測結果

3.在軌火點識別驗證與分析

2019年3月21日，長光衛星開展了森林火點自主識別試驗，星上每秒實時處理500km2的中波紅外圖像，對高溫火點進行識別。從星上開機處理13秒后地面終端接收到信息，結果顯示湄公河流域區域發現多處高溫火點，經衛星圖像人工比對驗證結果正確（見圖8）。

圖8 星載在軌處理實時獲得的火點信息

四、結論

通過分析吉林一號光譜衛星影像數據特點，提出了適用于吉林一號光譜衛星的火點監測算法，以澳大利亞東南部以及山西沁源的森林山火作為研究對象，準確識別出火點的分布和面積。試驗表明了吉林一號光譜衛星數據可用于火點監測，本文提出的算法能夠有效識別出火點。將該算法集成到吉林一號光譜衛星星載單機上，實現在軌火點識別，在湄公河區域開展試驗驗證，成功獲取了火點位置，利用在軌火點識別大大提高了火點監測的時效性。