FY-3卫星对黑龙江省林火遥感监测业务的支撑

董晓锐，魏 迎

(佳木斯气象卫星地面站，黑龙江 佳木斯154007)

1 引言

近年来随着信息技术尤其是 3S技术的飞速发展，遥感卫星监测森林火灾逐渐向远距离，智能化，信息化方向发展。自20世纪80年代初开始，美国、加拿大、澳大利亚等国家根据自身国情先后展开了林火卫星监测研究，1972年，美国研制出国家级森林火险预报系统，并在GIS背景数据库的支持下采用NOAA/AVHRR数据生成 NDVI专题图，结合气象资料及可燃物类型等因子构建了火灾潜在指数，为美国森林火灾预测作出了巨大贡献。 加拿大等国利用人造卫星搭载红外装置监测林火，使其林区巡视速度、效率得以大大提升，同时降低了成本。国内的相关学者也开始研究如何利用遥感对火情进行监测，如杨兰芳等用NOAA卫星资料监测了甘肃省森林草原火灾[1]。张贵等用NOAA/AVHHR卫星分别对甘肃省森林草原火灾，青海省森林草场火险及内蒙古自治区和黑龙江省进行了林火监测研究，而后越来越多的研究和应用趋向于具有更高时空分辨率的MODIS，但许多都只对大致方法做笼统描述，却很少阐述火情监测模型的详细应用与分析。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。本研究目的正是利用现有的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，同时在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。

2 FY3-VIRR遥感数据

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±55.4°,地面分辨率1.1 km。主要用于监测全球云量、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。

3 研究区概况

黑龙江省是森林火情防治的重点省份,其中森林覆盖率为43.6%,林地面积为2.007×107hm2。森林资源包括：大小兴安岭、完达山脉、张广才岭及老爷岭等。作为林业大省，林火监测在资源保护和经济发展等方面占据着重要地位。过去的林火监测主要依靠人为，在观测范围和监测频度上都有一定的局限性[2]。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。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，将其和新兴的地理信息系统（GIS）相结合运用到森林火灾的监测、定位和防治中，依据动态热点火情信息来快速发现和快速定位火情，可以为相关部门提供更有效的信息和服务。

4 原理及方法

4.1 监测原理

1893年德国物理学家维恩指出黑体辐射场能量密度取极大值（对应辐射曲线最高峰）时的波长 λm与热力学温度 T的乘积是常量，即维恩位移定律：T*λmax=2 897.8（K，μm），温度越高，辐射峰值波长越小，即温度T和辐射峰值波长λm成反比。针对可见光扫描辐射计VIRR的3、4、5通道进行分析，常温（约300 K）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 550 K以上，根据公式，其热辐射峰值波长靠近通道3的波长范围。利用普朗克公式计算中红外和远红外波长范围的黑体辐射率随温度的变化,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。

4.2 遥感林火监测方法概述

4.2.1 人机交互判识

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，均可以迅速准确的掌握火情的发生发展情况。

4.2.2 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。

5 结论

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，气象卫星FY3上所携带的VIRR探测器对林火遥感的动态监测非常有利。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。灾情发生时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。

[1]李福堂 .基于EOS/MODIS森林火灾监测模型及应用研究[D].华中科技大学硕士论文,2005，（9）.

[2]王丽娜，孙丹.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[J].森林防火，2006,（2）：23.

[3]徐拥军.基于FY-3A/VIRR数据火情监测系统的设计与实现[D].中国地质大学，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[J].广东林业科技,2005,21（3）.