馮豁朗，張 貴，譚三清，吳 鑫

（中南林業(yè)科技大學(xué) 林學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410004）

關(guān)鍵字：Himawari-8；林火判別；潛在火點(diǎn)；持續(xù)火點(diǎn)

衛(wèi)星遙感已成為當(dāng)前林火快速監(jiān)測(cè)的重要手段。Himawari-8 搭載著高級(jí)成像儀AHI，可以獲取高密觀測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)林火的全天候近實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。近年來(lái)已經(jīng)有不少學(xué)者利用Himawari-8 數(shù)據(jù)進(jìn)行林火識(shí)別相關(guān)研究。Prins 等[1]基于WF-ABBA 算法編寫(xiě)出COESRABI（Himawari-8 AHI 同類(lèi)傳感器）火點(diǎn)識(shí)別算法理論文檔（ATBD）。趙文化等[2]以MODIS MOD14（MODIS Fire algorithm）火點(diǎn)識(shí)別算法為基礎(chǔ)，通過(guò)分析靜止衛(wèi)星觀測(cè)下的火點(diǎn)像元輻射特性和太陽(yáng)中紅外反射特征，確定適用于Himawari-8 火點(diǎn)識(shí)別因子及其動(dòng)態(tài)檢測(cè)閾值，提取了興安嶺林火信息。鄢俊潔等[3]根據(jù)Himawari-8 的7 和14 通道亮溫的時(shí)相特征，考慮白天可見(jiàn)光對(duì)7 通道的影響，并結(jié)合火點(diǎn)產(chǎn)生時(shí)引起亮溫變化特征，提出了適用于晴空條件下改進(jìn)的火點(diǎn)檢測(cè)算法。陳潔等[4]利用Himawari-8 數(shù)據(jù)提出自適應(yīng)閾值火點(diǎn)監(jiān)測(cè)算法。武晉雯等[5]利用Himawari-8 和高分一號(hào)衛(wèi)星開(kāi)展林火密集監(jiān)測(cè)、火燒跡地和森林燃燒受害程度監(jiān)測(cè)。杜品等[6]通過(guò)探索云水檢測(cè)、潛在火點(diǎn)提取、太陽(yáng)耀斑剔除、背景窗口確定等步驟，利用Himawari-8 衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)提取林火。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)林火判別的研究主要還是基于固定閾值法或單時(shí)相影像的林火判別，分析的結(jié)果具有很大的主觀性，且適用性、準(zhǔn)確性較差。

本研究以Himawari-8 作為數(shù)據(jù)源，考慮空間和時(shí)間因素，利用影像像元值、影像均值和影像標(biāo)準(zhǔn)差之間的比值關(guān)系來(lái)檢測(cè)潛在火點(diǎn)，結(jié)合前后兩個(gè)時(shí)刻的影像，利用時(shí)序信息檢測(cè)持續(xù)火點(diǎn)，并對(duì)判別結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 Himawari-8 衛(wèi)星及數(shù)據(jù)介紹

1.1.1 Himawari-8 衛(wèi)星介紹

Himawari-8 衛(wèi)星于2014年10月7日14:16發(fā)射，搭載高級(jí)成像儀AHI，全盤(pán)觀測(cè)時(shí)間分辨率為10 min/次，日本地區(qū)和特定目標(biāo)區(qū)域時(shí)間分辨率最高能夠達(dá)到2.5 min/次?？臻g分辨率分為0.5 km（通道3），1 km（通道1，2，4），2 km（通道5～16）3 個(gè)區(qū)間[7]。AHI 有16 個(gè)探測(cè)通道，分為3 個(gè)可見(jiàn)光通道（紅綠藍(lán)），3 個(gè)近紅外通道，10 個(gè)紅外通道，可以用于探測(cè)包括海洋水色、陸表植被、大氣環(huán)境、火點(diǎn)識(shí)別以及云參數(shù)等各方面領(lǐng)域。

1.1.2 數(shù)據(jù)及通道選擇

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是從日本氣象廳下載的Himawari-8 L1 級(jí)NC（network Common Data Format）全盤(pán)觀測(cè)數(shù)據(jù)，下載后對(duì)其進(jìn)行通道提取、亮溫計(jì)算、裁剪等預(yù)處理后進(jìn)行林火判別。土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)是從中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站（http://www.resdc.cn）下載的2020年中國(guó)土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)。驗(yàn)證數(shù)據(jù)選取中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含林火發(fā)生的時(shí)間、位置、像元大小、上報(bào)類(lèi)型、監(jiān)測(cè)衛(wèi)星等信息。驗(yàn)證數(shù)據(jù)還選取日本氣象廳發(fā)布Himawari-8的火點(diǎn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以從其發(fā)布的ftp 服務(wù)器上下載。產(chǎn)品數(shù)據(jù)分為軌道產(chǎn)品（Level-2）、1-hour 產(chǎn)品（Level-3）、1-day 產(chǎn)品（Level-3）和1-month 產(chǎn)品（Level-3），本研究使用的是1-day 產(chǎn)品（Level-3）進(jìn)行驗(yàn)證。

本研究利用Himawari-8 AHI 傳感器中的中紅外7 通道和長(zhǎng)波紅外的14 通道進(jìn)行火點(diǎn)探測(cè)。其中7 通道中心波長(zhǎng)3.9 μm 與MODIS 的火點(diǎn)通道21 中心波長(zhǎng)一致，可以用于分辨細(xì)小火點(diǎn)和區(qū)分火點(diǎn)強(qiáng)度等級(jí)。14 通道（11.2 μm）則具有穩(wěn)定的地物發(fā)射率，可以更好地反映各種覆蓋類(lèi)型的地表背景溫度。云檢測(cè)選取了對(duì)云敏感的3 通道（0.64 μm）、4 通道（0.86 μm）和對(duì)云頂溫度敏感的15 通道（12.4 μm）。NDVI（歸一化植被指數(shù)）的計(jì)算則用到了3 通道反射率和4 通道反射率。

1.2 火點(diǎn)識(shí)別原理

衛(wèi)星遙感火點(diǎn)識(shí)別的理論基礎(chǔ)是溫度和輻射波長(zhǎng)之間的關(guān)系。維恩位移定律將其定義為黑體輻射波長(zhǎng)λm與黑體溫度T之間的關(guān)系，即：T·λm=B。B為維恩位移常量，值為2.897×10-3m·k。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí)，黑體的溫度逐漸增大，黑體所輻射的電磁波波長(zhǎng)會(huì)變短。由于峰值波長(zhǎng)會(huì)隨溫度的升高向短波方向移動(dòng)，即中紅外比熱紅外對(duì)高溫點(diǎn)的反應(yīng)更敏感。所以發(fā)生火災(zāi)時(shí)火點(diǎn)在4 μm 附近通道亮溫迅速升高，而11 μm 附近通道對(duì)高溫的響應(yīng)相對(duì)遲緩[8]。利用衛(wèi)星監(jiān)測(cè)林火就是通過(guò)這種變化來(lái)進(jìn)行判別的。

1.3 林火判別

利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行林火判別的方法主要有閾值法、亮溫植被指數(shù)法、上下文法、MODIS火點(diǎn)識(shí)別算法等[9-10]。本研究在上述算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合Himawari-8 靜止衛(wèi)星高時(shí)效性的特點(diǎn)，考慮時(shí)間和空間因素，提出林火判別法，實(shí)現(xiàn)利用Himawari-8衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)林火的判別與監(jiān)測(cè)。具體包括了云檢測(cè)、火點(diǎn)判別（潛在火點(diǎn)判別、持續(xù)火點(diǎn)判別）、林火信息提取3 個(gè)模塊，具體流程如圖1所示。

圖1 Himawari-8 衛(wèi)星林火判別流程Fig.1 Himawari-8 satellite forest fire identification process

1.3.1 云檢測(cè)

利用遙感影像進(jìn)行林火監(jiān)測(cè)時(shí)，云的存在會(huì)對(duì)地面真實(shí)的地物信息進(jìn)行遮擋，降低遙感圖像的質(zhì)量，影響火點(diǎn)判別算法的精度。云檢測(cè)算法利用云與其它地物具有不同的光譜特征，即在紅外和可見(jiàn)光的亮溫或者反射率的不同的特點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別云的目的[11]。利用前人學(xué)者[12]云檢測(cè)算法進(jìn)行云檢測(cè)，白天對(duì)云區(qū)定義為：

式（1）中：BA03、BA04分別為第3、4 通道的反射率；BT15為第15 通道的亮溫值。白天滿(mǎn)足以上條件則為云區(qū)，晚上只要BT15小于265 K 即定義為云區(qū)。

1.3.2 潛在火點(diǎn)判別

在已有的火點(diǎn)判別算法的基礎(chǔ)上[13-14]，根據(jù)發(fā)生火災(zāi)時(shí)7 通道和14 通道的亮溫變化，在單幅影像上利用影像像元值、影像均值和影像標(biāo)準(zhǔn)差之間的比值關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)火點(diǎn)像元和非火點(diǎn)像元的潛在火點(diǎn)的判斷因子ZBT07和ZBT74的值有較大的差異。ZBT07和ZBT74的計(jì)算公式如下：

式（2）～（3）中：BT07分別為第7 通道亮溫；BT74為第7 通道與第14 通道亮溫差；mean(BT07)、mean(BT74)分別為第7 通道亮溫的平均值和第7通道與第14 通道亮溫差的平均值；std(BT07)、std(BT74)分別為第7 通道亮溫的標(biāo)準(zhǔn)差和第7 通道與第14 通道亮溫差的標(biāo)準(zhǔn)差。

公式（2）～（3）的分子是像元值與影像均值之差，代表著像元值與影像均值的偏離程度，分母是影像的標(biāo)準(zhǔn)差，代表著影像整體的離散程度。其比值則代表著像元值與影像整體偏離程度的大小。當(dāng)這個(gè)比值大于一定閾值時(shí)，像元為偏離正常值的異常高溫點(diǎn)，判定為潛在火點(diǎn)。

從中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)上獲取102 起無(wú)云遮蓋的林火的信息，下載Himawari-8 數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算火點(diǎn)像元的ZBT07和ZBT74的值，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，由圖2可知，發(fā)生林火時(shí)火點(diǎn)像元的ZBT07和ZBT74的值均在0.85 和1.6 之上，得到潛在火點(diǎn)的判別公式如下：

圖2 林火像元 Z BT07和 Z BT74統(tǒng)計(jì)圖Fig.2 Z BT07 and Z BT74 statistics of forest fire pixel

1.3.3 持續(xù)火點(diǎn)判別

持續(xù)火點(diǎn)判別是為了將前后兩個(gè)時(shí)刻影像中同一位置持續(xù)高溫的像元（即前一時(shí)刻和當(dāng)前時(shí)刻均為火點(diǎn)像元）識(shí)別出來(lái)，補(bǔ)充潛在火點(diǎn)判別時(shí)可能漏判的火點(diǎn)。利用前一時(shí)刻和當(dāng)前時(shí)刻的7通道的亮溫、均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及當(dāng)前時(shí)刻14 通道亮溫進(jìn)行綜合判斷。持續(xù)火點(diǎn)判別法各閾值是對(duì)前人算法[3-4,11]進(jìn)行總結(jié)和長(zhǎng)時(shí)間序列的亮溫統(tǒng)計(jì)得到，對(duì)持續(xù)火點(diǎn)判別公式如下：

1.3.4 林火信息提取

用上述火點(diǎn)判別方法提取出來(lái)的火點(diǎn)后，要把火點(diǎn)像元所在位置為林地的火點(diǎn)提取出來(lái)，才能認(rèn)定為林火。這樣可以去除包括固定熱源、水面反射、農(nóng)用火源等非林火的干擾。林火提取有兩種方式。

一是利用NDVI 掩膜提取林火信息。NDVI 通過(guò)可見(jiàn)光和近紅外通道計(jì)算，用來(lái)反映植被覆蓋的程度[15]?；馂?zāi)探測(cè)中的NDVI 掩模是基于這樣一個(gè)假設(shè)，即只有某個(gè)像元的NDVI 值超過(guò)默認(rèn)閾值則該像元可以認(rèn)定為林地像元[11-12]。所以判斷公式如下：

式（9）～（10）中：BA03、BA04分別為第3 通道反射率和第4 通道反射率。根據(jù)謝字希等[11]學(xué)者的研究將C1的閾值確定為0.23。

二是可以獲取土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)，把林地類(lèi)型數(shù)據(jù)篩選出來(lái)，然后利用ARCGIS 軟件對(duì)其進(jìn)行重分類(lèi)后與識(shí)別火點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格疊加分析提取林火信息。本研究通過(guò)獲取2020年土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)提取林火信息以及進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

1.4 精度評(píng)價(jià)方法

利用準(zhǔn)確率P、漏檢率M以及綜合準(zhǔn)確率和漏檢率的F值來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一的精度評(píng)定[16]。具體，公式如下：

式（11）～（13）中：Yy為監(jiān)測(cè)的火點(diǎn)為真實(shí)火點(diǎn)的個(gè)數(shù)；Yn為誤檢火點(diǎn)的個(gè)數(shù)；Ny為漏檢火點(diǎn)的個(gè)數(shù)；P和M分別為準(zhǔn)確率和漏檢率；F為準(zhǔn)確率和漏檢率的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 林火監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

根據(jù)上述林火判別方法對(duì)2020年4月1日云南省永仁縣發(fā)生的一起林火進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔為10 min。從遙感影像上首次監(jiān)測(cè)到林火的時(shí)間為2020年4月1日22:10（UTC 時(shí)，下同），監(jiān)測(cè)到熱源消失時(shí)間為23:20，從首次發(fā)現(xiàn)到熱源消失總共持續(xù)70 min。

監(jiān)測(cè)效果如圖3，得到由22:10 至23:10 的識(shí)別圖像（時(shí)間間隔20 min），從假彩色合成圖像a、c、e、g 可以看出，在火災(zāi)區(qū)域有明顯的火點(diǎn)。從識(shí)別結(jié)果圖b、d、f、h 可知，22:10 至23:10中間4個(gè)時(shí)刻的林火熱點(diǎn)像元大小分別為1、3、3、1 個(gè)像元，說(shuō)明火勢(shì)從22:10—22:30 呈上升趨勢(shì)，在22:30—22:50 之間達(dá)到峰值，22:50—23:10 呈下降趨勢(shì)?；饎?shì)蔓延方向是由林火中心像元（101°28′7″E，26°20′7″N）向北和東方向蔓延，然后逐漸向林火中心處熄滅。

圖3 云南省永仁縣4 個(gè)時(shí)刻火點(diǎn)假彩色圖和火點(diǎn)識(shí)別結(jié)果Fig.3 False color map and result map of fire point identification at four times in Yongren county,Yunnan province

續(xù)圖3Continuation of Fig.3

由圖4～5 可知，林火中心像元從22:00—22:10，10 min 內(nèi)ZBT07和ZBT74均有一個(gè)驟增趨勢(shì)，BT07和亮溫差Diff(BT07-BT14)同時(shí)也呈現(xiàn)出一個(gè)驟增趨勢(shì)，說(shuō)明10 min 內(nèi)中心像元發(fā)生了林火。從22:10—23:10，ZBT07在1.24～1.62 之間起伏，ZBT74在1.89～3.14 之間起伏，BT07和Diff(BT07-BT14)也有著相同趨勢(shì)的起伏，此時(shí)的起伏一定程度上反映了中心像元火勢(shì)的變化情況。從23:10—23:20，ZBT07由1.62 驟降至0.68，ZBT74由3.14驟降至1.33，BT07和Diff(BT07-BT14)在此期間也有明顯下降趨勢(shì)。表明此時(shí)間段中心像元亮溫驟降，林火在此時(shí)間段熄滅。

圖4 林火中心像元（101°28′7″E，26°20′7″N）兩通道亮溫變化曲線Fig.4 Two channel brightness temperature curve of forest fire center pixel (101°28′7″E,26°20′7″N)

2.2 林火判別算法靈敏性對(duì)比

選取2020年11月7日湖南省醴陵市發(fā)生的一場(chǎng)已知林火，通過(guò)能否在林火初期及時(shí)準(zhǔn)確識(shí)別出林火，來(lái)驗(yàn)證本研究林火判別方法的靈敏性。這場(chǎng)林火具有持續(xù)時(shí)間短，發(fā)生火災(zāi)范圍小的特點(diǎn)，能夠?qū)ε袆e方法的靈敏性能夠起到很好地驗(yàn)證作用。林火發(fā)生時(shí)間為11月7日5:06，總共持續(xù)54 min，火點(diǎn)像元大小為1 個(gè)像元。同時(shí)用前人原時(shí)序火點(diǎn)算法[3]和林火判別法進(jìn)行林火判別。判別結(jié)果如圖6所示，在林火發(fā)生的初期（11月7日5:10），在圖假彩色圖火災(zāi)區(qū)域有一個(gè)細(xì)小林火熱點(diǎn)（圖6a），用原時(shí)序算法（圖6b）沒(méi)有識(shí)別出林火熱點(diǎn)，而本研究林火判別方法（圖6c）識(shí)別出了1 個(gè)像元的林火熱點(diǎn)。從而說(shuō)明該判別方法對(duì)小火的靈敏性較高，識(shí)別的效果更加準(zhǔn)確，能夠在林火發(fā)生初期及時(shí)判別，為滅火救援贏得寶貴時(shí)間。

圖6 醴陵市林火假彩色圖、原時(shí)序算法結(jié)果和判別方法結(jié)果Fig.6 False color map of forest fire in Liling city,results of time series algorithm and results of improved algorithm

2.3 判別結(jié)果精度檢驗(yàn)

從中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)上可獲知2020年3月31日16 時(shí)至2020年4月1日16 時(shí)（北京時(shí)間2020年4月1日0—24 時(shí)）云南省境內(nèi)發(fā)生林火共計(jì)22 起。通過(guò)對(duì)比分析，林火判別法識(shí)別的24 起林火中有19 起與中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)的一致，未識(shí)別的3 起火災(zāi)的可能原因是由于火災(zāi)范圍小或被云遮蓋等。由表1可知，判別結(jié)果與中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)林火數(shù)據(jù)的正確率達(dá)到0.79，漏檢率為0.14，準(zhǔn)確率和漏檢率的綜合評(píng)價(jià)值為0.82，說(shuō)明判別結(jié)果與中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)一致性較高。

圖5 林火中心像元（101°28′7″E,26°20′7″N） Z BT07和 ZBT74變化曲線Fig.5 Z BT07 and Z BT74 change curve of forest fire center pixel (101°28’7”E,26°20’7”N)

利用日本氣象廳推出的JAXAWLF (Wild land fire) 1-day 產(chǎn)品數(shù)據(jù)（Level-3）和判別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。2020年4月1日1-day 產(chǎn)品數(shù)據(jù)（Level-3）中云南省境內(nèi)火點(diǎn)總計(jì)181 個(gè)，判別結(jié)果中163個(gè)火點(diǎn)中有137 個(gè)與WLF daily 產(chǎn)品數(shù)據(jù)一致，兩種方法的不一致處可能的原因是由于虛假火點(diǎn)被識(shí)別等。由表1可知，判別結(jié)果與WLF daily 產(chǎn)品數(shù)據(jù)的正確率達(dá)到0.84，漏檢率為0.24，準(zhǔn)確率和漏檢率的綜合評(píng)價(jià)值為0.8，說(shuō)明兩者的一致性較高，能夠較好地起到火點(diǎn)判別的目的。

表1 判別結(jié)果精度評(píng)價(jià)Table 1 accuracy evaluation of discrimination results

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié) 論

1）通過(guò)利用中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)上獲取102 起無(wú)云遮蓋的林火的信息，計(jì)算林火熱點(diǎn)像元的ZBT07和ZBT74的值并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定了潛在火點(diǎn)的判斷因子ZBT07的判斷閾值為0.85 和ZBT74的判斷閾值為1.6。由于每幅影像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差都不一樣，這樣能一定程度上改善由于使用固定閾值法導(dǎo)致判別方法在不同時(shí)間和地區(qū)的主觀性大，適用性差的問(wèn)題。

2）利用本研究判別方法對(duì)2020年4月1日22:10 發(fā)生在云南省永仁縣的一場(chǎng)森林火災(zāi)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示本研究算法能夠監(jiān)測(cè)到森林火災(zāi)從發(fā)生到結(jié)束的全過(guò)程。此次森林火災(zāi)火勢(shì)最大時(shí)為3 個(gè)像元，火勢(shì)最小時(shí)為1 個(gè)像元，火勢(shì)蔓延方向是由林火中心像元向北和東方向蔓延，火災(zāi)持續(xù)時(shí)間為70 min。監(jiān)測(cè)結(jié)果說(shuō)明本研究判別方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別森林火災(zāi)，并能夠近實(shí)時(shí)連續(xù)性進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)，同時(shí)能反映火勢(shì)大小、蔓延方向和火災(zāi)持續(xù)時(shí)間等信息。

3）利用2020年11月7日5:06 湖南省醴陵市發(fā)生的一場(chǎng)已知的小型森林火災(zāi)，用本研究算法和前人學(xué)者基于時(shí)序變化的火點(diǎn)算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示原時(shí)序算法在火災(zāi)初期沒(méi)有識(shí)別出林火熱點(diǎn)，而本研究林火判別方法識(shí)別出了1 個(gè)像元的林火熱點(diǎn)。從而說(shuō)明本研究算法對(duì)小火的靈敏性較高，識(shí)別的效果更加準(zhǔn)確，能夠在火勢(shì)較弱的林火發(fā)生初期進(jìn)行及時(shí)識(shí)別，為滅火救援贏得寶貴時(shí)間。

4）利用中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)的數(shù)據(jù)和日本氣象廳WLF daily 產(chǎn)品數(shù)據(jù)與云南省判別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，結(jié)果表明，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)均達(dá)到了0.8以上，說(shuō)明火點(diǎn)判別結(jié)果與中國(guó)森林草原防滅火網(wǎng)的數(shù)據(jù)和日本氣象廳WLF daily 產(chǎn)品數(shù)據(jù)一致性較高，能夠達(dá)到林火判別與監(jiān)測(cè)的目的。

3.2 討 論

本研究利用Himawari-8 靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù)，基于火點(diǎn)識(shí)別原理，利用發(fā)生火災(zāi)時(shí)中紅外4 μm 和長(zhǎng)波紅外11 μm 附近通道的亮溫變化差異，結(jié)合影像像元值、影像均值、影像標(biāo)準(zhǔn)差，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度進(jìn)行綜合判別，改進(jìn)林火判別算法，來(lái)提高火點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和靈敏性，進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)監(jiān)測(cè)，能夠在森林火災(zāi)近實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、應(yīng)急處置、滅火救援等方面提供有效信息。但本研究判別方法和數(shù)據(jù)上仍存在一定的不足和缺陷，針對(duì)缺陷和不足可以開(kāi)展如下3 方面的研究：

1）本研究林火判別法結(jié)合了時(shí)間和空間上的影像信息，對(duì)林火進(jìn)行判別監(jiān)測(cè)，取得了不錯(cuò)的效果，但是判別方法中仍有部分使用固定閾值法進(jìn)行火點(diǎn)判別，存在一定的局限性，下一步可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入到林火探測(cè)中研究：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)代替原先需要人為先驗(yàn)的閾值判定方法，是一種比較科學(xué)的方法。

2）Himawari-8 遙感數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率的特點(diǎn)，能夠?qū)馂?zāi)進(jìn)行連續(xù)性近實(shí)時(shí)觀測(cè)，有利于火災(zāi)的及時(shí)發(fā)現(xiàn)與處置。但其空間分辨率較當(dāng)前極軌衛(wèi)星而言還是較低，使得本研究判別方法對(duì)小型火災(zāi)識(shí)別受到了一定的制約，可能存在漏判現(xiàn)象。下一步研究可通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)融合來(lái)監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)，彌補(bǔ)單一傳感器數(shù)據(jù)的不足，來(lái)提高林火判別的效率和精度。

3）遙感影像數(shù)據(jù)質(zhì)量受云層的影響嚴(yán)重?，F(xiàn)有的云檢測(cè)算法只是將云層進(jìn)行去除，而且對(duì)薄云的檢測(cè)效果并不是十分理想，并沒(méi)有從根本上來(lái)解決問(wèn)題，一旦有云遮蓋的話，對(duì)于某些火災(zāi)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，就很可能導(dǎo)致缺失研究數(shù)據(jù)。所以，如何更加準(zhǔn)確地檢測(cè)薄云以及如何穿透云層進(jìn)行云下火災(zāi)監(jiān)測(cè)還需要進(jìn)一步的研究。