青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测

第29卷，第4期国土资源遥感V〇L29，N〇.4 2017 年12 月REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES Dec. ,2017
doi ：10. 6046/gtzyyg. 2017. 04. 28
引用格式：陈国茜，祝存兄，肖建设，等.青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测[J].国土资源遥感,2017,29(4) :185 -189. (Chen G Q,Zhu C X,X ia o J S,et al. Dynamic monitoring technology of Qinghai alpine grassland fire in spring based on multi -source satellite remote sensing data[ J]. Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(4) ：185 - 189.)
青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测
陈国茜1>2,祝存兄1>2,肖建设1>2,校瑞香1>2
(1.青海省气象科学研究所，西宁810001; 2.青海省防灾减灾重点实验室，西宁810001)
摘要：多源卫星遥感数据源能为现场扑火指挥决策提供快速、准确的空间信息。

根据火点在中红外波段辐射率和 亮温急剧增大的特点，利用1〇个时次的国内外极轨气象卫星资料（包括首次利用了N P P卫星数据），针对2016年 3月18—19日发生在青海省果洛藏族自治州久治县的草原火灾进行了实时动态监测，并采用高分数据提取了灾后 过火面积。

研究结果表明，气象卫星火点判识方法及阈值设定同样适用于青海高寒草地春季的火情监测；快速判 识阈值的确定，可为日常火情实时监测业务提供快速、有效的技术支持。

关键词：火情监测；高寒草地；卫星遥感；多源数据
中图法分类号：TP 751.1 文献标志码：A 文章编号：1001 -070X(2017)04-0185-05
〇引言
草地是青海省畜牧业生产的重要资源[1]，而草 原火灾特发性强、蔓延速度快，若不能及时控制，则 会对草原生态系统造成严重的破坏。

不少学者对青 海省草地火灾发生的规律与成因等方面进行了研 究，认为冬春季，特别是3月份为草原火灾多发的时 间[2]。

综合利用多源卫星遥感数据，能对草原火灾 进行快速、全面监测，为现场扑火指挥决策提供快 速、准确的空间信息支持；利用空间分辨率较高的 卫星数据，能得到更详细的受灾程度和准确的空间 分布信息，支持灾后草地生态环境恢复工作。

国内 外许多学者利用时间分辨率较高的F Y3/V I R R,N0- A A/A V H R R,E O S/M O D I S 及 NPP/VIIRS 等极轨气 象卫星数据进行火情实时监测，取得了较好的成果，形成了气象行业的火情实时监测标准[3];利用空间 分辨率较高的 Landsat,C B E R S,H J1A/B,G F - 1 和 G F-2等数据提取过火面积，进行灾后评估分析。

但是，在青海高寒草地使用多源卫星遥感数据对整 个火灾过程进行动态监测，并使用高分数据进行灾 后评估的案例不多。

本文以2016年3月18 —19日青海省果洛藏族自治州久治县的草原火灾监测为例，首次利用N P P数据对高寒草原火灾过程进行动 态监测与评估分析。

同时，本文对各种极轨卫星传 感器的火情实时监测标准进行了本地化阈值调整，所确定的快速判识阈值能为日常火灾监测提供一定 的技术参考。

1研究区概况
青海省果洛藏族自治州，地处青藏高原腹地、黄 河源头，地势自西北向东南倾斜，平均海拔4 000 m 以上，属于高原大陆性气候区；主要草场类型为高 寒草甸，具有优良的放牧草场，是青海省重要的牧业 生产基地之一。

然而每年冬春季，受干旱气候影响，草原火灾频发；特别是冬春交替时期，气温上升，积 雪融化导致地表裸露，加之大风天多，空气干燥，造 成了火灾频发[1_2]。

2数据源与研究方法
2.1数据源
2016年3月18日，青海省果洛藏族自治州久 治县的智青松多镇（E101。

25f 10. 22",N33。

3r 27.11")发生了草原火情。

其实时动态监测数据来
收稿日期：2016 -05 -18;修订日期：2016 -09 -01
基金项目：国家自然科学基金项目“高寒草甸冬季枯草的遥感识别与监测方法”（编号：31560671 )、青海省科技厅国际合作项目“高寒 冬季牧草的卫星遥感监测方法”（编号：2016 - HZ- 807)和青海省气象局重点科研项目“基于卫星遥感结合气象要素的森 林草原火险等级预评估”（编号：2016-8)共同资助。

第一作者：陈国茜（1986 -),女，硕士研究生,工程师，主要从事RS与GIS技术在生态环境监测中的应用研究。

Email:gU〇xi_ch en@ 163. com 。

• 186 •国土资源遥感2017 年
源于青海省卫星遥感中心自主接收的极轨卫星数
据，包括F Y3/V I R R，N O A A/A V H R R，E O S/M O D I S
和N P P/VIIRS(表1)。

通过对这些轨道数据进行解
表1几种极轨气象卫星的火点监测通道参数
Tab. 1 Parameters of fire monitoring channels
of polar - orbit meteorological satellites
卫星/传感器通道通道范围/
|x m
空间分辨
率/m备注
F Y3/V I R R
33.55-3.95 1 000中红外通道
410.30-11.30 1 000远红外通道
33.55〜3.95 1 000中幻:外通道
N O A A/A V H R R
410.30〜11.30 1 000远红外通道
213.66〜3.84 1 000中幻:外通道
E O V M O D1S
3110.78〜11.28 1 000远红外通道
M12 3.61〜3.79750中幻:外通道N F F/V11R S
M1510.26〜11.26750远红外通道
包预处理、辐射定标和地理定位后，形成火情监测业 务工作的基础数据。

灾后评估数据为中国资源卫星 应用中心提供的高分数据，包括R，G，B和NIR4个 通道，空间分辨率分别为16 m(G F-l/W F V)和4 m (G F-2/P M S2)，能较精细地提取过火面积。

高分 数据均经过辐射定标和正射校正后用于灾情评估分 析。

2.2火点监测及明火区面积估算方法
2.2.1 火点监测方法
由于火点在中红外波段辐射率和亮温会急剧增 大，根据此特点，采用文献[3，5 ]提供的火点判识方 法，即
> 8 k且:r3_4 - r3_4b g> 8 k，⑴
式中：&和：r3b g分别为被判识像元中红外通道亮温 和中红外通道背景亮温；：r3_4和：r3_4b g分别为被判 识像元中红外与远红外亮温差异和中红外与远红外 背景亮温差异。

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密集区，由邻近像元 取平均(文中取周围非疑似火点5像元x5像元窗 口的算术平均），对被判识像元有较好的代表性。

在植被与荒漠交错地带，利用背景像元亮温标准差 决定判识阈值。

2.2.2 明火区面积估算方法
明火区面积估算采用气象业务监测实用的估算 方法[3’5_6]，即
^= [/3(T3m J-I3(T bg)]/[/3(T{)- /3(T b g)],(2)
式中：P为亚像元火点面积占像元面积的百分比; /3(r3m J，/3(rbg)和/3(r f)分别为中红外通道混合 像元、背景和明火区的辐亮度。

其中明火区温度7；采用设定值750 K。

当中红外通道饱和时，利用远 红外通道估算。

3结果分析
3.1火情动态监测
利用10个时次的卫星遥感数据进行了实时动态监测（表2)，采用E N V I软件提取了疑似火点
表2实时监测所使用的卫星遥感数据及其火点判识结果
Tab. 2 Remote sensing data and results used by fire real - time monitoring (K)卫星过境时刻中红外通道值远红外通道值^-r3b g^3 -4 - ^3 -4bg是否为火点
319.7296.612.712.0是
339.2297.432.030.8是
F Y3B20160318T15-07
317.4294.810.911.4是
334.8295.128.029.0是
N0A A1920160318T15：45321.8295.512.914.1是
287.6274.411.19.6是
N0A A1820160318T18-53
285.3272.88.68.7是
F Y3A20160318T21：28273.7265.621.120.8是
268.4264.0 4.54.9否
F Y3C20160318T22-36
268.4264.0 4.54.7否
274.8262.610.311.3是
T E R R A20160318T23-43
274.8262.610.411.4是
273.1262.09.59.4是
N P P2*******T02-26
271.1262.27.77.5否
266.9262.2 2.02.2否
F Y3B20160319T03：30266.9262.2 1.92.1否
266.9262.2 1.82.0否
267.5258.55.24.8否
N0A A1920160319T04-09
267.9258.7 5.75.1否
267.7260.1 6.15.4否
N0A A1820160319T07-17
266.1259.6 4.54.3否
第4期陈国茜，等：青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测
• 187 •
周围5像元x 5像元窗口的非火点像元，得到疑似
火点及其背景的中红外通道、远红外通道信息。

利 用G F - 1和G F -2数据提取了过火面积信息，进行 灾后评估分析。

从表2卫星遥感监测结果可见，在3月18日 15:07的F Y 3B /V I R R 图像上首次发现火情，确认火 点个数为4个，明火面积约为1886. 90m 2 (表3 );
表3
实时监测各卫星遥感数据的明火区面积
Tab. 3 Open fire areas of remote sensing data in
fire real - time monitoring
卫星
过境时刻
明火区面积/
m 2
l F Y 3B 20160318T 15： 07 1 886.902N 0A A 1920160318T 15： 45292.453H 0A A 1820160318T 18： 53416.134F Y 3A 20160318T 21： 28424.215T E R R A 20160318T 23： 43426.326
N P P
20160319T 02： 26
109.86
此后火势减弱，15:45明火面积减少为292. 45 m 2; 然而傍晚时分（18:53)火势加大；至21:28,从
F Y 3A /V I R R 图像上仍能监测到明火信息；在22:36
的F Y 3C /V I R R 图像上未发现明火信息；23:43的
T E R R A /M O D I S 图像至次日凌晨02:26的N P P /VI - I R S 图像上再次发现火点，明火面积较小，仅为
109.86 m 2。

在 03:30 的 F Y 3B /V I R R 、04:09 的 N 0-
A A 19/A V H R R 及 07:17 的 N 0A A 18/A V H R R 图像
上均未发现明火信息，说明此次火灾过程在3月18 日21:28—23:43之间火势减弱，扑火工作有效，但 是仍有暗火未被扑灭。

这使得尚未被扑灭的暗火在
23:43后复燃，至3月19日03:30火势才基本被控 制，此后2次过境卫星均未监测出明火信息，说明火 情已基本被扑灭，此次火灾过程结束（图1) Q
根据地方政府上报的灾情得知：当地消防部门 在3月18日17:00接到火情信息，组织人员赴火灾 现场开展扑救工作，至3月19日00: 32基本控制 火势；04:00左右，3处暗火在风力作用下复燃，至 07: 45火灾区域火势已全部扑灭。

说明此次火灾变 化过程的遥感监测结果与地方政府上报的救灾情况 基本|致，火点判识方法及阈值设定同样适用于青 海高寒草地春季的火情监测
(a ) S
月
18
日15 :07的F
Y 3B
火情监测结米 （b ) 3月
18
日15 :45的N
0A A 19
火怙监测结米
(c ) :3月1 18日18:53的N
0A A 18
火情监测结果 （d ) 3月
18
日2
1:28
的F
Y 3A
火怙监测结果
县界—乡界流
r n 火
点火范围
图1 -1 2016年3月18—19日久治县火情遥感监测结果
Fig. 1-1 Fire monitoring results of remote sensing data in Jiuzhi County on March 18—19，
2016
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(e) 3月18日22:36的F Y3C火情监测结果⑴318日23 :43的T E R R A火怙监测结米
(g)3月19日02:26的N P P火怙监测结|(h)G F-2/P M S2过火面积结果
(G F-2B3(R)B4(G)B2(B)假彩色合成）
县界乡界舞流r n火点火范围
图1 -22016年3月18—19日久治县火情遥感监测结果
Fig. 1-2Fire monitoring results of remote sensing data in Jiuzhi County on March 18—19，2016
3.2火点快速判识中的阈值确定
在实时监测业务中，经常使用快速判识法进行 火点快速识别，但由于地表的季节性变化及区域性 差异，在火点粗判时，不同区域不同卫星传感器所使 用火点判识阈值不同C5如在青海省内，冯蜀青等[7]在2002年4月6日青海省玉树藏族自治州嚢谦县 的草原火情监测中，使用白天M O D I S中红外通道亮 温大于300. 0 K进行火点判识；在2015年3月14 曰青海省果洛藏族自治州班玛县火情监测中，使用 夜间Term/M O D I S中红外通道亮温大于281. 0 K、上午F Y3A中红外通道亮温大于313. 0 K进行火点 判识。

但尚未有适合于青海省高寒草地、基于多种 极轨卫星遥感资料的判识阈值。

为此，从本次火情 监测中总结了青海省果洛地区草地3月份火点判识 阈值，共分为3种情况：
1)白天，下午时分，中红外通道亮温大于317.0 K，建议在业务中使用316.0 K;远红外通道亮温大宁 290.0 K#而在上午时分，应该适当将阈值调低，建议中红外通道亮温大于310.0 K。

2) 夜间，中红外通道亮温大于268.5 K，建议业务中将阈值设定为272.0 K;远红外通道亮温大 于 260.0 K。

3) 在白天与黑夜交替时，中红外通道亮温大285.0 K;远红外通道亮温大于272.0 K q
上述阈值亦可为青海省内其他地区草地的火情 监测提供参考。

3.3过火面积提取
采用3月2日G F-1多光谱数据（16 m)和3月20曰G F-2多光谱数据（4 m)对图像进行辐射定 标和正射校正等处理后，进入过火面积的提取流程: 首先，对比火灾前后2幅图像，确定过火区位置；再 利用单波段阈值法，对G F - 2的B4波段进行阈值 划分，提取过火区范围；将栅格数据转为矢量数据，建立拓扑关系，获取过火区面积；最后，手动修改部 分与实际不符的过火区范围，形成最终的过火区范 围（图1 -2(h))，计算得到过火面积为0.68 k m
2。

第4期
陈国茜，等：青海高寒草地春季火情的多源卫星遥感动态监测
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4结论与讨论
1) 在本次火情监测中，综合利用了国内外多种
极轨气象卫星数据进行实时动态监测，首次使用了
N P P 卫星数据，提高了监测频次，3 h 左右就能为现 场扑火工作提供最新的火情信息。

同时使用高分数 据进行灾后评估分析，提供了更精细的过火面积估 算结果。

为了在业务中快速识别火点，确定了各种 极轨气象卫星的火点快速判识阈值，发现了日夜交 替时应使用第3种阈值判识，可为青海省内其他地 区草地的火情监测提供参考。

2)
在监测中还发现，利用青海省卫星遥感中心
卫星直收系统的国内外极轨气象卫星数据进行火点 监测时，监测到的火点位置普遍存在位置偏移问题。

国产极轨气象卫星火点位置偏移大小排序为: F Y 3A > F Y 3B > F Y 3C ;国外气象卫星火点位置偏移 大小排序为：N P P > N 0A A 19 > T E R R A > N O A A 18。

N 0A A 18所监测的火点位置与实际火点位置最为接
近。

气象卫星火点位置偏差可能造成对火势蔓延方 向的误判，影响现场扑火指挥决策，造成损失。

这些 位置偏移是否具有一定的规律性，有待进一步研究。

3)
本次火情监测中，被监测地区天气在整个火
灾过程中都为晴天，为本次火情监测提供了有利条 件。

但若被监测地区存在着云的影响，则会造成火 点的漏判、误判。

如何使用静止气象卫星数据来减 少云影响，同时科学确定青海省不同区域不同季节 火点快速判识阈值，加快适用性验证与业务化应用，
则是下一步重点研究的方向。

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Dynamic monitoring technology of Qinghai alpine grassland fire in spring based
on multi - source satellite remote sensing data
CH EN Guoqian1’2, ZHU Cunxiong1’2, XIAO Jianshe1’2, XIAO Ruixiang1’2
(1. Qinghai Institute o f Meteorological Sciences, Xining 810001, China ； 2. Qinghai Key Laboratory
o f Disaster Prevention and Mitigation, Xining 810001, China)
Abstract ； M ulti -source satellite rem ote sensing data can provide rapid and accurate spatial inform ation on blazes.
According to the fire spot characteristics of sharply increasing in m id - infrared em issivity and brightness temperature, the authors analyzed the real - tim e dynam ic m onitoring of fire process, which happened in Jiuzhi of Guoluo Tibetan Autonom ous Prefecture in Q inghai Province from M arch 18 to 19, 2016. Ten tim es of polar - orbit meteorological satellite data, especially NPP, were used to perform real - tim e monitoring, and GaoFen(GF) data were used to extracted the fire area. Finally, the fire distinguishing thresholds of Q inghai alpine grassland in spring were obtained. The results show th at the fire - m onitoring m ethod could be applied to Qinghai, and th a t quick recognition threshold setting could m eet the fast and effective requirem ents in daily real - tim e m onitoring. Keywords ： fire monitoring ； alpine grassland ; satellite rem ote sensing ； m ulti - source data
(责任编辑：张仙）。