[发明专利]一种基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法

权利要求书

1.一种基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、获取MODIS遥感产品中的燃烧数据MCD64A1、土地覆盖类型数据MCD12Q1，并对其进行预处理；

步骤二、利用Jenks自然间断点分类法，对步骤一中预处理后的燃烧数据MCD64A1进行逐年的火灾期分类，将每年被烧毁像元点的日期分成高频火灾期、中频火灾期和低频火灾期三个时期；

步骤三、利用DBSCAN算法，根据所述步骤二中不同时期中像元点的空间位置对燃烧影像进行聚类，提取火灾足迹，获得Jenks-DBSCAN模型，并使用轮廓系数和噪声比对Jenks-DBSCAN聚类模型的性能进行评价；

步骤四、利用步骤一中预处理后的土地覆盖类型数据MCD12Q1，对步骤三提取的火灾足迹进行掩膜，去除非可燃像元，同时根据步骤三提取的火灾足迹所涵盖像元的燃烧日属性，得到每次火灾发生时间、持续燃烧时间的信息；

步骤五、将步骤四中去除非可燃像元后的火灾足迹面积、发生时间与实地调查得到的火灾事件信息比较，检验所述Jenks-DBSCAN聚类模型的准确性，并对火灾足迹进行空间分布制图。

2.根据权利要求1所述的基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法，其特征在于，所述步骤一中预处理，具体为：

对所述燃烧数据MCD64A1、土地覆盖类型数据MCD12Q1中的原始分层数据HDF进行格式转换、重投影和图像拼接操作，并提取所需信息所在的数据层。

3.根据权利要求2所述的基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法，其特征在于，所述步骤二的具体操作步骤如下：

1)计算分类结果中某一类数组的中所有燃烧像元儒略日值数据集的离差平方和SDAM，将数组表示为A，其平均值为：

其中，n是数组A中元素的数量，X_i是第i个元素的DOY值；

2)得到断点组合后所有像元DOY值数据集分类的情况，并计算出每种组合下的类内离差平方和SDCM，选择其中最低的一种；将n个元素分成k个类，得到k个子集，其中一种情况为[X₁X₂…X_i]，[X_i+1X_i+2…X_j]，…[X_j+1X_j+2…X_n]，计算每个子集的总离差平方之和SDCM_i，SDCM_j,…,SDCM_n，将其相加得到SDCM₁：

SDCM₁＝SDCM_i+SDCM_j+…+SDCM_n

在其他组合划分为k类的情况下，可以用同样的方法连续计算SDCM₂，…，并选择最小值作为最终结果SDCM_min；

3)计算每个类别的梯度方差拟合优度GVF：

GVF_i值的范围从0到1，梯度越大，类别之间的差异越大；检验证明采用2)中的SDCM_min，梯度值最大时，可以得出当时的分组情况为Jenks自然断点法的分类结果最理想的结论；

4)使用基于ArcGIS软件中的栅格重分类工具实现Jenks算法，然后根据栅格计算器工具获得的断点值对燃烧数据MCD64A1中每年的燃烧像元DOY值进行重新分类，并保留每个燃烧像元的空间信息，得到三个时期的燃烧图；通过对分类后每年三幅燃烧数据像元数量进行排序，从高到低将三幅燃烧数据标记为高频火灾期、中频火灾期和低频火灾期。