【摘要】：傳統(tǒng)的火點(diǎn)檢測(cè)算法通常利用高溫地物在中紅外波段或熱紅外波段的高發(fā)射率特性來提取火點(diǎn),然而受制于影像空間分辨率的限制如MODIS、AVHRR等,使得很多小規(guī)�；鹎楝F(xiàn)象被漏檢.研究發(fā)現(xiàn)短波紅外數(shù)據(jù)也同樣能被用于高溫地物的識(shí)別和檢測(cè),并且相較于熱紅外波段數(shù)據(jù)對(duì)低溫和高溫地物的區(qū)分度更大,在精確識(shí)別和定位高溫目標(biāo)方面更加準(zhǔn)確.文章利用空間分辨率為30米的Landsat-8 OLI傳感器數(shù)據(jù),根據(jù)高溫火點(diǎn)在近紅外及短波紅外波段的波譜特性,利用改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)(NBRS)結(jié)果自適應(yīng)地確定閾值來提取疑似火點(diǎn),然后再利用高溫火點(diǎn)在短波紅外的峰值關(guān)系進(jìn)行誤檢點(diǎn)剔除,從而得到最終的火點(diǎn)產(chǎn)品.提出的算法能檢測(cè)到所占像元面積10%左右的火點(diǎn),并能夠有效地排除云層及建筑物的干擾,在保證較低漏檢率的同時(shí)還能達(dá)到90%左右的準(zhǔn)確率,相比于傳統(tǒng)算法的火點(diǎn)提取精度有很大的提高.
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圖片說明： 亞靜等人則利用短波紅外反演地表溫度來識(shí)別高溫地物，驗(yàn)證了短波紅外也具有高溫目標(biāo)識(shí)別的優(yōu)勢(shì)，能夠避免云層的干擾，并且對(duì)于小火點(diǎn)的檢測(cè)能取得更高的精度［16］，因此本文中用于火點(diǎn)檢測(cè)的波段主要是使用了短波紅外波段．主要利用了Landsat-8OLI傳感器兩個(gè)短波紅外的影像數(shù)據(jù)，首先計(jì)算改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)NBＲS值，然后通過燃燒區(qū)域在其灰度直方圖中的分布規(guī)律自適應(yīng)地確定閾值提取疑似火點(diǎn)，最后再根據(jù)火點(diǎn)在短波紅外的發(fā)射率關(guān)系進(jìn)行誤檢點(diǎn)剔除，從而得到最終的火點(diǎn)檢測(cè)產(chǎn)品，其技術(shù)流程如圖1所示．圖1技術(shù)流程圖Fig．1Flowchartoffiredetectionmethod1．1改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)(NBＲS)LopezGarcia等人最早提出用Landsat影像的近紅外波段(NearInfrared:NIＲ)和短波紅外(Short-waveInfrared:SWIＲ)計(jì)算歸一化燃燒指數(shù)(Normal-izedBurningＲatio:NBＲ)［17］．Holden等人將NBＲ指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)得到了改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)(Nor-malizedBurningＲatio-Thermal:NBＲT)［18］，其在NBＲ指數(shù)的基礎(chǔ)之上加上Landsat數(shù)據(jù)的熱紅外波段數(shù)據(jù)作為權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，能比NBＲ指數(shù)在區(qū)分燃燒區(qū)域上取得更加優(yōu)秀的結(jié)果［19］．但是由于Land-sat-8熱紅外波段(TIＲS)數(shù)據(jù)飽和溫度為360K［20］，對(duì)于一些高溫非火點(diǎn)的識(shí)別效果差于短波紅外波段，并且熱紅外波段數(shù)據(jù)的分辨率也小于短波紅外波段的分辨率，故本文提出了一種改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)，即NBＲS來計(jì)算燃燒指數(shù)(見公式2)．其最大的改進(jìn)就是將NBＲT(見公式1)中的熱紅外波段替換成短波紅外波段來計(jì)算燃燒指數(shù)．nbrt=ρ5－kρ6ρ10ρ5+kρ6ρ10，(1)nbrt=ρ5－kρ6ρ7ρ5+kρ6ρ7．(2)其中，為近紅外波段，為熱
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圖片說明： 率也小于短波紅外波段的分辨率，故本文提出了一種改進(jìn)的歸一化燃燒指數(shù)，，即NBＲS來計(jì)算燃燒指數(shù)(見公式2)．其最大的改進(jìn)就是將NBＲT(見公式1)中的熱紅外波段替換成短波紅外波段來計(jì)算燃燒指數(shù)．nbrt=ρ5－kρ6ρ10ρ5+kρ6ρ10，(1)nbrt=ρ5－kρ6ρ7ρ5+kρ6ρ7．(2)其中，為近紅外波段，為熱紅外波段，分別為兩個(gè)短波紅外數(shù)據(jù)，k為控制數(shù)值大小的參數(shù)．1．2自適應(yīng)火點(diǎn)分割閾值在得到NBＲS燃燒指數(shù)圖之后，要分離出火點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果還需要確定一個(gè)合適的閾值．如圖2左圖所示，其中橫坐標(biāo)的分別代表藍(lán)、綠、紅、近紅外、SWIＲ2和SWIＲ1波段，觀察可知燃燒區(qū)短波紅外要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于近紅外波段的數(shù)值，根據(jù)公式2可知，燃燒區(qū)域的NBＲS指數(shù)值趨向于;對(duì)于非燃燒區(qū)域(見圖2右圖)，如農(nóng)田、草地、林地、水域及裸地等，其短波紅外和近紅外波段數(shù)值相差不大，從而計(jì)算出的NBＲS指數(shù)離相對(duì)較遠(yuǎn);但對(duì)于部分建筑區(qū)域以及云層，NBＲS指數(shù)值與燃燒區(qū)域指數(shù)值比較接近，容易產(chǎn)生混淆，本方法后續(xù)會(huì)對(duì)這些誤檢點(diǎn)進(jìn)行過濾剔除(見1．3．2)．圖2燃燒區(qū)域(左圖)和非燃燒區(qū)域(右圖)典型地物的波譜曲線Fig．2Spectralcurveofburningarea(left)andnon-burn-ingarea(right)如圖3中所示，左圖為火點(diǎn)、建筑、土壤、植被、602
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院135突破項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：TP79;TP212

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