吉林一号光谱卫星在火点识别中的应用

文 | 秦小宝 于渊博 朱瑞飞 于树海

1.长光卫星技术有限公司 2.吉林省卫星遥感应用技术重点实验室3.吉林省遥感信息技术应用创新基地

一、引言

遥感数据由于其覆盖范围广、重访周期短等特点而广泛应用于森林火灾监测。目前用于火点监测的卫星主要有美国的Terra/Aqua、日本的向日葵八号卫星、国内的高分四号卫星、风云系列卫星、环境系列卫星等。应用遥感技术进行火点判别的依据是火点在中波红外谱段引起的增温，造成与周围像素的明显反差。目前，针对林火监测的定量应用研究，多以国外的MODIS数据为主，1998年Kaufman等发展出了基于MODIS数据的火点监测模型，此模型结合了阈值模型和上下文模型的特点[1]。在这之后很多学者又对MODIS这一模型做了进一步的修改，就是之后出现的MODIS火点V4算法[2]。随着MODIS数据的应用推广，国内很多学者开始利用MODIS数据来研究地面火点，覃志豪等利用MODIS热红外谱段亮温阈值结合植被指数，建立了MODIS数据的林火识别模型，并运用模型在中、蒙、俄三国交界地区进行了实例化应用[3]；周小成对基于MODIS数据的火点监测算法进行了验证分析，提出了针对临近背景像元算法的改进算法[4]。随着我国环境卫星的发射，利用环境卫星来研究地面火点遥感提取的越来越多，王玲利用HJ-IRS谱段3（3.78μm）与谱段4（11.36 μm）构建火点提取模型，识别地面火点[5]。

吉林一号光谱卫星于2019年1月21日发射升空，吉林一号光谱卫星除了携带主载荷外，还携带了中波红外相机和长波红外相机，长波红外谱段设置为7.5-13.5μm，空间分辨率为 150m；中波红外谱段设置为3.6-4.9μm，空间分辨率为100m，对火灾引起的地表异常增温极为敏感。然而由于吉林一号光谱卫星传感器和MODIS传感器在波谱宽度、等效波长和通道响应函数上的差异，致使现有的其他传感器算法不宜直接使用，需要根据吉林一号光谱卫星的实际情况进行改进，并且目前卫星遥感火点识别主要基于地面卫星图像处理，卫星拍摄、数据数传、数据处理需花费大量时间，这种方式很影响防火的时效性。

本文基于吉林一号光谱卫星数据，参考MODIS火点监测算法，研究了适用于吉林一号光谱卫星火点监测算法，并且研制了星载单机，将该算法移植到星载单机，可实现在轨火点识别功能，提高火点监测的时效性。目前该算法成功应用于山西沁源大火、澳大利亚大火等监测，并对提取结果与同时期多光谱影像进行对比分析，证明了该算法的可行性。

二、基于吉林一号光谱卫星的火点识别方法

1.遥感火点识别原理

地表常温温度在300K左右，林火的温度可达1000K左右，根据维恩位移定律可以推算出在600K以上的火焰其热辐射峰值在3-5μm之间，刚好位于中波红外通道。

但是研究表明，高温地面和低云在中波红外通道也可以达到很强的辐射，因此单用中波红外通道来提取地面火点具有很大的误差。高温地面通常会使远红外通道达到饱和，但地面火点却不会，因此可以利用中波红外和远红外通道的差值排除高温地面，地面火点遥感提取主要使用中红外和远红外两个通道。遥感方法提取地面火点的基本原理就是利用中波红外谱段对地面温度异常点的强吸收，从而从正常的地表温度环境中提取高温火点[6]。吉林一号光谱卫星正好有中波红外谱段和长波红外谱段。

2.吉林一号光谱卫星火点识别算法

吉林一号光谱卫星火点提取主要分为两步：第一步去除水体和云的影响，基于云体在长波红外辐射亮度较低的特性，利用长波红外阈值去除云的影响，利用NDWI指数去除水体对火点提取的影响；第二步根据火点在中波红外以及长波红外的辐射特征，设定阈值从而提取火点，光谱卫星火点监测流程图如图1所示。

图1 吉林一号光谱卫星火点监测流程

3.在轨信息处理系统

在轨信息处理系统采用FPGA+DSP硬件结构，满足多光谱大数据的存储、压缩和识别要求。处理系统的计算频率达到10GHz以上，软件支持在轨更新功能，便于后期功能升级。

采用FPGA作为外部接口的控制器，对有效载荷数据进行存储、压缩、并和中心计算机进行信息通信，采用DSP作为火点判别的处理器。

三、试验与验证

1.山西沁源大火遥感监测

2019年3月29日13时30分许，山西省长治市沁源县王陶乡郭家坪村附近发生森林火灾。获悉灾情后，长光卫星技术有限公司启动灾害响应机制，调度卫星进行应急观测，并于北京时间2019年4月2日12时43分对沁源县火灾区域进行了拍摄。

选取沁源县火灾范围影像进行数据预处理，吉林一号真彩色影像疑似火点区域局部放大图如图2所示。

图2 吉林一号真彩色影像疑似火点区域局部放大图

通过吉林一号真彩色影像只能看到烟雾，要穿过这层浓浓的烟雾需要用到吉林一号光谱卫星中波红外谱段，中波红外可以准确定位火点位置以及过火面积，裁剪疑似火点区域真彩色影像以及中波红外影像对比结果如图3所示。

图3 吉林一号真彩色影像以及中波红外影像

从中波红外影像上可以看出吉林一号真彩色影像疑似火点区域对应中波红外影像显示为白色，与周边地物色调差异较大。利用吉林一号光谱卫星火点提取算法实现对火点提取，通过与多光谱影像比对，可以看出提取火点与真实火点位置对应一致（见图4）。

图4 火点位置分布图

2.澳大利亚大火遥感监测

澳大利亚东南部森林火灾主要发生在沿海地区,林火发生时正好处于南半球的夏季，天气炎热，林火持续燃烧数月。吉林一号光谱卫星在2019年12月17日对研究区进行了拍摄，利用光谱卫星火点提取算法提取火点，并通过人工对比进行了验证，结果正确（见图5-7）。

图5 真彩色影像

图6 中波红外影像

图7 火点监测结果

3.在轨火点识别验证与分析

2019年3月21日，长光卫星开展了森林火点自主识别试验，星上每秒实时处理500km2的中波红外图像，对高温火点进行识别。从星上开机处理13秒后地面终端接收到信息，结果显示湄公河流域区域发现多处高温火点，经卫星图像人工比对验证结果正确（见图8）。

图8 星载在轨处理实时获得的火点信息

四、结论

通过分析吉林一号光谱卫星影像数据特点，提出了适用于吉林一号光谱卫星的火点监测算法，以澳大利亚东南部以及山西沁源的森林山火作为研究对象，准确识别出火点的分布和面积。试验表明了吉林一号光谱卫星数据可用于火点监测，本文提出的算法能够有效识别出火点。将该算法集成到吉林一号光谱卫星星载单机上，实现在轨火点识别，在湄公河区域开展试验验证，成功获取了火点位置，利用在轨火点识别大大提高了火点监测的时效性。