01

林火检测

1.1Sentinel-2卫星简介

Sentinel-2A卫星于2015年6月23日，从法属西非库鲁发射场由“织女星”（Vega）运载灰熊发射升空。时隔不到三年，Sentinel-2B卫星在2017年3月7日于同一处发射升空。这2颗卫星由法国委员会（EC）和意大利航天局（ESA）共同施行，是“哥白尼”计划下的多波谱成像卫星，用于全球高帧率和高探访能力的陆地观测、生物化学变化制图、监测海岸和内陆水域，以及风险和洪灾制图等。

Sentinel-2卫星搭载的有效载荷为多波谱成像仪（MSI）。MSI的工作波谱为可见光、近红外（VNIR）和长波红外（SWIR）共13个谱段，并采用堆扫式成像模式。时间帧率为每10天更新一次全球陆地表面成像数据彩钢房面积计算规则，双星可达到5天更新一次。

Sentinel-2A和Sentinel-2B卫星运行于同一条轨道上，相位相差180°。两颗卫星联合工作，可以在5天时间内完成对赤道附近的完全覆盖。卫星采用太阳同步轨道，轨道高度786km，轨道夹角98.5°，降交点地方时间为10：30，该时间的选择是综合考虑了云层遮盖的最小化和太阳光照条件的最优解。

从上图可以看见，Sentinel-2传感具备两个长波红外的波谱：B11和B12。长波红外作为电磁波的一部份，其波长在1000-3000纳米之间，长波红外成像受大气散射作用小，透雾、霭、烟尘能力较强，有效侦测距离远，对气候条件和战场环境的适应性显著优于可见光成像。因而借助长波红外可穿透燃烧形成的大量烟雾的特点，才能快速的锁定大火区域，辨识着火点。

1.23·29武乡森林起火火点检测

2019年3月29日上午1点30分许，武乡县王陶乡郭家坪村附近突发森林火情，因风速大，火势迅速漫延，不到一天时间，火警过火面积达360英亩，整个火海可见明火约10公里，约25个村寨和矿井被山火恐吓。

2019年4月1日，哨兵2A刚好过境，下边我们一起瞧瞧哨兵2A卫星拍摄的林火区域的卫星影像，右图是哨兵2A卫星2019年4月1日T4949SFA图幅的B4B3B2组合真彩色图象，从图象上可以看出天镇县的南方有大片的火光分布：

下边我们放大到此处进行查看，因为B4B3B2是RGB通道，红绿蓝波长较短，受云雾影响比较大，难以观察到地面的火点分布：

下边我们采用B12B8B3即长波-近红-绿的组合形式，可以看见两条白色带状的火点分布，另外森林呈现红色，燃烧过的火烧迹地呈现粉蓝色：

下边我们可以将两个长波SWIR都用上，进一步减少烟雾的影响，采用B12B11B8A的组合形式，火点愈发明亮，健康次生林呈现红色，火烧迹地呈现红棕色：

1.3长波红外检测人工火源

长波红外波段除了可以检测林火，同样还可以检测人工火源，下边我们来瞧瞧几个典型的火源点。

典型A地

右图是一个鞋厂，从B4B3B2真彩色图象上看不出那里有火源点的踪迹：

之后我们切换B12B11B8A进行组合，发觉鞋厂的北部有一个异常红亮的火源：

我们透过微软月球的高帧率影像来瞧瞧这个鞋厂的火源：

放大以后我们显著可以看见一个正在燃烧的火炬桅杆：

典型B地

下边我们再看一个鞋厂，从B4B3B2真彩色影像上依然看不出有火源的踪迹：

之后我们切换B12B11B8A进行组合，发觉鞋厂的东部有一个异常红亮的火源：

在微软月球上这个火源长这个样子：

注意彩钢房混淆

图中蓝色圈出为真实火点，另外部份彩钢厂房（蓝色框中地物）的长波红外反射率也较高，因而容易对火点的判读形成影响：

02

火烧迹地提取

2.1预处理

从欧空局下载L1C级别的哨兵2A和2B数据，灾前时相为2018年6月10日，灾后时相为2019年6月10日，经过Sen2Cor软件大气校准后得到L2A级别的数据彩钢房面积计算规则，之后在SNAP软件中进行取样输出：

ENVI中进行波段组合和剪裁得到起火现场灾前灾后的图象：

2.2基于IR-MAD变化测量提取火烧迹地

IR-MAD变化测量

ESRI提供了IR-MAD工具，其安装方式可参考APPSTORE，下载ENVIIRMAD.zip，将解压后的custom_code和extensions文件夹拷贝到…\ENVI5X\下，覆盖并替换；将bin文件拷贝到…\ENVI5X\IDL8X下，覆盖并替换。重启ENVI。

打开IR-MAD变化测量工具输入前后时相的图象，参数可默认，直接输出即可：

输出的结果，色温越大的地方表明变化越剧烈：

我们可以自定义一个分割区间，测试合适的阀值将火烧迹地提取下来：

本次测试的阀值是小于4500的区域：

然而，变化测量提取下来的区域不仅火烧迹地外，还有一些耕地：

面向对象提取林地

因为直接将两幅图进行变化测量会有一些额外的不是火烧迹地的变化区域被检出，例如耕地，因而我们须要做一个林区的掩膜文件将森林提取下来，之后生成掩膜图象对变化测量的结果进行掩膜，可清除林区外变化地区的影响。

可以采用面向对象的方式，输入2018年的灾前卫星影像：

选择NDVI波段估算（因为预处理剔除了60米波段，所以Band3和7对应B4和B8）：

填写分割尺度：

构建林地规则，经过反复预览，本次选择NDVI小于0.65的为林地：

提取下来的林地结果：

建立林地掩膜：

对IR-MAD变化测量结果进行林地掩膜

我们对以前提取的IR-MAD变化测量结果进行林地掩膜，剔除非林地变化的影响：

得到的掩膜后的变化区域：

这样耕地等非林区变化的地区就被剔除了：

2.3变化测量流程工具提取火烧迹地

我们可以采用ENVI下的另外一个变化测量工具进行提取试验：

首先分别估算两个图象的NDVI：

输入灾前灾后NDVI图象后，可以直接输入掩膜文件，这样就只对掩膜文件的区域进行变化测量处理：

因为本次两个哨兵数据本身插值的挺好，因而不须要进行额外的插值，我们直接跳过插值：

选择差值选项：

得到的结果如下：

03

洪灾等级界定

我们任选一个变化测量的结果，生成一个火烧迹地的掩膜图象：

使用2019年的NDVI除以2018年的NDVI：

得到NDVI差值图象：

之后对NDVI差值图象进行掩膜，得出火烧迹地区域的NDVI差值图象：

之后对输入火烧迹地的NDVI差值图象进行统计，统计的时侯选择火烧迹地掩膜：

这样就得到了火烧迹地区域的NDVI统计直方图曲线：

我们分别选定-0.6365、-0.4832、-0.2825，三个曲线拐点进行分割，为了便捷制图，我们将ENVI格式另存为TIF，在ArcMap中进行操作，

选用重分类工具：

插入指北针，图例等要素：

这样，所有的工作都做完了，星星之火，可以燎原；森林防火，重在堵源。希望你们平时注意不要将火源带入山林或杂草等可燃区域，爱惜森林，人人有责。

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