[发明专利]一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及火烧迹地提取方法的领域。

背景技术

基于遥感的森林火灾研究主要包括火点(active fire)监测与火烧迹地(burn scars)提取两类，两者均可以产生火烧面积数据。火点监测主要是基于火灾的热学特性，使用中红外波段监测卫星过境时可能发生火灾的像元，对火点进行实时监测。火点监测的主要目的在于捕捉火灾发生的时间以及位置信息，虽然也可以产生火灾面积信息，但结果并不可靠。

传统的火烧迹地信息主要来源于统计数据，难以覆盖较大的区域，收集较为困难，且难以将数据进行空间化。遥感技术的发展为解决这一问题提供了很好的手段，特别是随着遥感数据时空分辨率的提高，使得遥感数据能够更为准确的对地表过程进行刻画。目前基于遥感的森林火灾研究大都是利用火灾发生前后的光谱特征的变化来确定火烧迹地，但是如洪水、森林砍伐以及农作物收获等都会导致光谱特征变化，这就使火灾与洪水、森林砍伐以及农作物收获等的发生很难区分，同时，现有的火烧迹地提取方法还存在着来源于辐射的不稳定性、云污染以及辐射传输所造成的误差，使得火烧迹地提取精确度较差。

发明内容

本发明是要解决现有的火烧迹地提取方法中存在洪水、森林砍伐以及农作物收获等都会导致光谱特征变化和云污染以及辐射传输所造成的误差，造成火烧迹地提取精确度较差的问题，而提供了一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法。

一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法，具体是按以下步骤完成的：

一、对待测区域，通过MODIS收集MODIS8天合成数据，每年收集34期，共34期数据；

二、通过MRT软件对待测区域的MODIS影像进行镶嵌连接，得到待测区域的完整的图像数据；

三、通过ENVI modis conversion tools软件对步骤二处理的图像数据进行转投影处理；并从图像数据中，提取MOD09Q1数据和MOD14A2数据；

四、通过ENVI的波段运算功能对步骤三得到的MOD09Q1数据的红外波段ρ_red值和近红外波段ρ_nir值分别采用公式（1）和公式（2）进行波段运算，得到GEMI指数和BAI指数；其中，所述的公式（1）中的η是由公式（3）计算得到的，所述的公式（2）中的ρ_cnir设定为0.06和ρ_cred设定为0.1；

GEMI=η×(1-0.25η)-(ρ_red-0.125)/(1-ρ_red)                  （1）

BAI=1/((ρ_nir-ρ_cnir)²+(ρ_red-ρ_cred)²)                        （2）

η=(2(ρ_nir²-ρ_red²)+1.5ρ_nir+0.5ρ_red)/(ρ_nir+ρ_red+0.5)       （3）

五、通过阈值Ⅰ采用IDL编程对步骤三处理得到的MOD09Q1数据中提取，得到火烧像元；其中，阈值Ⅰ的设定要符合公式（4）、公式（5）、公式（6）、公式（7）且公式（8）；公式中所述的t为第t期，0＜t＜34；公式中所述的GEMI_t-1为第t-1期的GEMI值，GEMI_t为第t期的GEMI值，GEMI_t+2为第t+2期的GEMI值，BAI_t为第t期的BAI值，BAI_t-1为第t-1期的BAI值；

GEMI_t-1>0.170                   （4）

(GEMI_t-GEMI_t-1)/GEMI_t<-0.1      （5）

(GEMI_t+2-GEMI_t-1)/GEMI_t+2<-0.1   （6）

BAI_t>250                        （7）