一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法，涉及火烧迹地提取方法的领域。本发明专利技术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。一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法：一、采集图像数据；二、图像数据的镶嵌；三、图像数据的转投影处理；四、采用阈值Ⅰ对图像数据进行筛选；五、采用MOD14A2数据对图像数据进行筛选；六、采用阈值Ⅱ对图像数据进行筛选；七、合并之后，处理图像数据。本发明专利技术适用于森林火灾监测领域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火烧迹地提取方法的领域。
技术介绍
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(burnscars)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。
技术实现思路
本专利技术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M0DIS8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M0D09Q1数据和M0D14A2数据；四、通过ENVI的波段运算功能对步骤三得到的M0D09Q1数据的红外波段P red值和近红外波段P 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H是由公式(3)计算得到的，所述的公式(2)中的定为0.06和P cred设定为0.1 ；GEMI=Il X (1-0.25 η)-(Pred-0.125)/(1-Pred)(I)BAI=I/ (( P nir- P cnir)2+ ( P red- P cred)2)(2)n = (2 (P nir2- P red2) +1.5 P nir+0.5 P red) / (P nir+ P red+0.5)(3) 五、通过阈值I采用IDL编程对步骤三处理得到的M0D09Q1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，O < t < 34 ;公式中所述的GEMI^为第t-Ι期的GEMI值，GEMIt为第t期的GEMI值，GEMIt+2为第t+2期的GEMI值，BAIt为第t期的BAI值，BAIt^1为第t-Ι期的BAI 值；GEMIhX).170(4)(GEMIt-GEMIt^1)/GEMIt<-0.1 (5)(GEMItt2-GEMIt^1)/GEMIt+2<-0.1 (6)BAIt>250 (7)BAIt_1>200(8)六、通过步骤三得到的M0D14A2数据采用IDL编程对步骤五得到的火烧像元进行掩膜处理，得到核心像元；所述的核心像元的像元值P t>6或P t_i>6 ；七、通过阈值II采用IDL编程以步骤六得到的核心像元为中心的IOkm 15km范围的区域的图像数据进行提取，并合并核心像元和提取后的缓冲区，即得到第t期的火烧迹地；其中，阈值II的设定要符合公式(9)、公式(10)、公式(11)、公式(12)且公式(13);公式中所述的GEMIt+1为第t+Ι期的GEMI值；GEMIt-GEMIt-^-0.03(9)GEMIw-GEMIt-^-0.02 (10)GEMUEMIt-^O(11)GEMIt+1_GEMIt 彡 O(12)BAIt>250(13)八、重复步骤五至步骤七，得到不同期的火烧迹地的数据，通过IDL编程对不同期的火烧迹地的数据进行合并之后，处理，即得到火烧迹地。本专利技术的优点:本专利技术的一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法，根据火灾发生后的光谱变化特征和温度异常进行火烧迹地的捕捉，能够比较精确的确定火灾发生的范围，通过较严格的阈值I和热学特性对核心像元进行精确的判定，可达到减少错判误差的目的，通过较宽松的阈值II对核心像元附近区域进行判定，可达到减少漏判的误差的目的，进而提高了火烧迹地提取精确度。附图说明图1为本专利技术提供的一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法的流程图。具体实施例方式具体实施方式一:结合图1，本实施方式提供了一种基于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M0DIS8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M0D09Q1数据和M0D14A2数据；四、通过ENVI的波段运算功能对步骤三得到的M0D09Q1数据的红外波段P red值和近红外波段P nir值分别采用公式(I)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(I)中的H是由公式(3)计算得到的，所述的公式(2)中的定为0.03 0.09和P cred设定为0.05 0.15 ；GEMI=Il X (1-0.25 η)-(Pred-0.125)/(1-Pred)(I)BAI=I/ (( P nir- P cnir)2+ ( P red- P cred)2)(2)n = (2 ( P nir2- P red2) +1.5 P nir+0.5 P red) / ( P nir+ P red+0.5) (3)五、通过阈值I采用IDL编程对步骤三处理得到的M0D09Q1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，O < t彡34 ;公式中所述的GEMI^为第t-Ι期的GEMI值，GEMIt为第t期的GEMI值，GEMIt+2为第t+2期的GEMI值，BAIt为第t期的BAI值，BAIt^1为第t-Ι期的BAI 值；GEMIhX).170(4)(GEMIt-GEMIt^1)/GEMIt<-0.1(5)(GEMItt2-GEMIt^1)/GEMIt+2<-0.1 (6)BAIt>250(7)BAIt_1>200(8)六、通过步骤三得到的M0D14A2数据采用IDL编程对步骤五得到的火烧像元进行掩膜处理，得到核心像元；所述的核心像元的像元值P t>6或P t_i>6 ；七、通过阈值II采用IDL编程以步骤六得到的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法，其特征在于：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，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ρred值和近红外波段ρnir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ρcnir设定为0.03~0.09和ρcred设定为0.05~0.15；GEMI=η×(1?0.25η)?(ρred?0.125)/(1?ρred)????????????（1）BAI=1/((ρnir?ρcnir)2+(ρred?ρcred)2)??????????????????（2）η=(2(ρnir2?ρred2)+1.5ρnir+0.5ρred)/(ρnir+ρred+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GEMIt?1为第t?1期的GEMI值，GEMIt为第t期的GEMI值，GEMIt+2为第t+2期的GEMI值，BAIt为第t期的BAI值，BAIt?1为第t?1期的BAI值；GEMIt?1>0.170??????????????????????（4）(GEMIt?GEMIt?1)/GEMIt250???????????????????????????（7）BAIt?1>200??????????????????????????（8）六、通过步骤三得到的MOD14A2数据采用IDL编程对步骤五得到的火烧像元进行掩 膜处理，得到核心像元；所述的核心像元的像元值ρt>6或ρt?1>6；七、通过阈值Ⅱ采用IDL编程以步骤六得到的核心像元为中心的10km~20km范围的区域的图像数据进行提取，并合并核心像元和提取后的缓冲区，即得到第t期的火烧迹地；其中，阈值Ⅱ的设定要符合公式（9）、公式（10）、公式（11）、公式（12）且公式（13）；公式中所述的GEMIt+1为第t+1期的GEMI值；GEMIt?GEMIt?1250???????????????????????（13）八、重复步骤五至步骤七，得到不同期的火烧迹地的数据，通过IDL编程对不同期的火烧迹地的数据进行合并之后，处理，即得到火烧迹地。...
【技术特征摘要】
1.一种基于MODIS时序数据的火烧迹地提取方法，其特征在于:方法具体是按以下步骤完成的: 一、对待测区域，通过MODIS收集M0DIS8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，得到待测区域的完整的图像数据； 三、通过ENVImodis 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M0D09Q1数据和M0D14A2数据； 四、通过ENVI的波段运算功能对步骤三得到的M0D09Q1数据的红外波段P值和近红外波段P nir值分别采用公式(I)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(I)中的H是由公式(3)计算得到的，所述的公式(2)中的P。*设定为0.03 0.09 和 P cred 设定为 0.05 0.15 ；2.根据权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨伟，卜坤，张树文，于灵雪，杨久春，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：
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