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森林火灾过火面积获取方法的对比研究.rar

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    编号:20180915222317162    类型:共享资源    大小:15.46MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    森林 火灾 过火 面积 获取 方法 对比 研究
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    山东科技大学本科毕业设计(论文)摘要火灾是最为常见,同时也是危害最大的灾害之一,森林火灾更是带来巨大的生态环境威胁和经济损失。部分森林火灾过火面积达上万公顷,如此大的过火面积,利用传统的人工方式获取过火面积,估算灾情损失太过于困难,而遥感具有的得天独厚的优势使得卫星遥感成为目前监测、预测领域的烧伤严重程度和潜在的火灾隐患研究火灾后地区的植被再生的行之有效的探测方法 [1]本次研究是为了比较常见的几种提取过火面积的提取精度,具体方法的通过对“崂山 4.5 火灾” “威海 5.29 火灾”两次火灾前后的 Landsat 8及 Landsat ETM+数据进行处理,分别通过 BAI 指数法,NBR 指数法,PC2阈值法,支持向量机的监督分类四种方法,与较为精确的目视解译结果以及高精度谷歌影像对比分析。从像元统计和图像表现两个方面进行分析,通过比较各种方法所提取的火迹地像元数量,计算差异系数,利用高精度谷歌影像与火迹地图像,分析错误分类的实际地物,从而得到这几种方法的对比结果。关键词:森林火灾,landsat-7,8 数据,过火面积,对比分析山东科技大学本科毕业设计(论文)IAbstractFire is the most common, but also one of the greatest harm to the disaster, forest fires is to bring a huge ecological and environmental threats and economic losses. Some of the forest fire area of tens of thousands of hectares, such a large fire area, the use of traditional artificial way to obtain fire area, estimated disaster losses too difficult, and remote sensing has a unique advantage makes satellite remote sensing to become the current monitoring, Severity and potential fire hazard research Effective detection methods for vegetation regeneration in post-fire areas.In this study, the Landsat 8 and Landsat ETM + data were processed by “Laoshan 4.5 fire“ and “Weihai 5.29 fire“ before and after the fire, respectively, in order to compare the accuracy of several methods of extracting the fire area f method. BAI index method, NBR index method, PC2 threshold method, support vector machine supervision classification, four methods, and more accurate visual interpretation results and high-precision Google image contrast analysis. From the two aspects of pixel statistics and image representation, the difference between the number of the image and the difference is obtained by comparing the number of the pixels of the fire traces extracted by various methods, and the actual image of the wrong classification is analyzed by using the high precision Google image and the fire image. compare results.Keywords: forest fire,andsat-7,8 data,conflagration area,comparative analysis山东科技大学本科毕业设计(论文)II目录目录 .........................................................II第一章 绪论 ..................................................11.1 研究背景与意义 .........................................11.2 国内外研究现状 .........................................31.3 本次研究的研究内容与技术路线 ...........................51.4 本次研究组织结构安排 ...................................7第二章 遥感技术在森林火灾中的应用 .........................92.1 燃烧面积指数 ...........................................92.2 归一化燃烧指数 ........................................102.3 改进归一化燃烧指数 ....................................102.4 支持向量机监督分类 ....................................112.5 PC2 阈值法 ............................................11第三章 研究区域与数据的预处理 ............................123.1 研究区域的概况 .........................................123.2.1 landsat ETM+数据介绍 .............................133.2.2 landsat 8 数据介绍 ................................143.3 landsat 数据预处理 ......................................17第四章 基于 Landsat 数据的火迹地提取研究 .................194.1 BAI 法提取火迹地 ......................................194.2 NBR 法提取火迹地 ......................................204.3 PC2 阈值法提取火迹地 ..................................224.4 支持向量机的监督分类 ..................................24山东科技大学本科毕业设计(论文)III4.5 目视解译提取火迹地 ....................................274.6 各提取方法对比分析 ....................................28第五章 总结与展望 ..........................................315.1 主要研究工作及结论 ....................................31山东科技大学本科毕业设计(论文)IV5.2 展望 ..................................................32参考文献 .....................................................33致谢 .........................................................33附录 .........................................................42山东科技大学本科毕业设计(论文)0第一章 绪论本次研究对比了四种常用的遥感方法:BAI 指数、 NBR 指数法、支持向量机监督分类(SVM) 、PC3 阈值,利用 Landsat ETM+和 Landsat 8 多光谱遥感数据提取森林过火面积的信息(研究对象为 2014 年 5 月 29 日威海市仙姑顶景区森林火灾、2014 年 4 月 5 日青岛市崂山区毕家山的森林火灾) 。通过对遥感图像的序列分析和火灾前后图像的对比等方法,本次研究分析了该区域火灾的程度并估算了森林过火面积。1.1 研究背景与意义森林是陆地生态系统的重要组成部分之一,对全球气候和生态环境有重大的影响作用。森林可以极大地改善人类生存环境与维护自然生态平衡。我国的森林资源组成比较复杂,据 2004-2008 年第七次森林资源资源清查结果,全国森林面积 19545.22 万公顷,森林覆盖率 20.36%。活立木总蓄积 149.13 亿立方米,森林蓄积 137.21 亿立方米。除港、澳、台地区外,全国林地面积 30378.19 万公顷,森林面积 19333.00 万公顷,活立木总蓄积 145.54 亿立方米,森林蓄积 133.63 亿立方米。天然林面积11969.25 万公顷,天然林蓄积 114.02 亿立方米;人工林保存面积6168.84 万公顷,人工林蓄积 19.61 亿立方米,人工林面积居世界首位。然而,中国的森林资源仍然十分匮乏,由于我国人口众多,人均占有量不足的全球平均水平的 1/4,且我国森林资源区域分布极度不均匀。除此之外,我国森林资源还经常遭受气候灾害、病虫害的困扰。野外森林火灾是造成森林破坏的主要原因之一,20 世纪 90 年代后期以来,受高温、干旱等因素的影响,世界各国范围内森林火灾更为频繁 [2]。它不仅会给社会造成巨大的经济损失,而且会对土壤、野生动物和微生物造成巨大的破山东科技大学本科毕业设计(论文)1坏,造成生态环境的持续恶化。图 1.1 森林火灾现象森林火灾不仅烧死、烧伤林木,直接减少森林面积,而且严重破坏森林结构和森林环境,导致森林生态系统失去平衡,森林生物量下降,生产力减弱,益兽益鸟减少,甚至造成人畜伤亡。高强度的大火,能破坏土壤的化学、物理性质,降低土壤的保水性和渗透性,使某些林地和低洼地的地下水位上升,引起沼泽化;另外,由于土壤表面炭化增温,还会加速火烧迹地干燥,导致阳性杂草丛生,不利森林更新或造成耐极端生态条件的低价值森林更替。据统计,全球森林火灾造成的经济损失约占全球经济的 0.1%,部分火灾频发国家损失甚至超过了经济收入的 0.5%。而我国历史火灾灾情也比较多,1950 年以来,中国年均发生森林火灾 13067 起,受害林地面积653019 公顷,因灾伤亡 580 人。其中 1988 年以前,全国年均发生森林火灾 15932 起,受害林地面积 947238 公顷,因灾伤亡 788 人(其中受伤 678人,死亡 110 人) 。1988 年以后,全国年均发生森林火灾 7623 起,受害林地面积 94002 公顷,因灾伤亡 196 人(其中受伤 142 人,死亡 54 人)因此,森林火灾因其原因复杂、防治难度大等原因已成为森林资源和自然环境破坏的主要威胁。及时、准确、有效地监测野生森林火灾,及时准确地山东科技大学本科毕业设计(论文)2评估其损失,对于维护生态平衡,保护森林资源具有重要的现实意义。火灾给生态系统和人类生命财产带来严重危害和损失。火灾之后的灾后重建和潜在危险预测更是困难重重,传统人工预测的方法不仅耗时耗力,而且预测结果和对燃烧情况的评估不尽准确,卫星探测森林的烧伤严重程度和潜在的火灾隐患的特点是:(1)探测范围广,收集速度快;(2)收集资料受地面条件限制小;(3)采用多广谱摄影,形象信息丰富,有利于识别树种、有林地、无林地等;(4)成像迅速,成本低廉。这使得卫星遥感成为目前监测、预测领域的烧伤严重程度和潜在的火灾隐患,研究火灾后地区的植被再生的行之有效的探测方法1.2 国内外研究现状利用遥感监测森林火灾的技术已发展得比较成熟,其监测方法一般是利用气象卫星的热红外通道对火点进行识别来达到监测目的,使用的数据多为 MODIS 数据,因为 MODIS 数据空间覆盖范围广、时效性强,通过火点监测可以得到森林火灾的空间分布状况,但是这种方法也存在一些问题,一方面它在区分固有热源如钢铁厂、热电厂与农田火点时存在一些困难 [3];另一方面它不能得到森林火灾的面积以及焚烧的严重程度,国内外利用指数法进行森林火灾的研究都比较多 [4-7]。国外学者在研究森林火灾时发现,火后的地物光谱特征会发生变化,利用一些波段组合进行计算可以突出过火区域,提出了一些识别过火区域的指数,包括归一化燃烧率(normalized burnratio,NBR) [8]、燃烧面积指数(burned area index,BAI )[9],等。以往通过传统的地面人工调査方式,可以精确地测量燃烧过火面积,然而需要耗费大量的人力、物力、财力,并且局限于区域尺度范围,也无法保证数据的时效性及完整性。相比于次,卫星遥感数据的多光谱、多时相、大尺度等特点,利用燃烧指数,为森林燃烧过火区域监测提供更为方山东科技大学本科毕业设计(论文)3便、及时的监测手段,弥补了传统地面测量方式的不足。利用此燃烧指数,可监测、预测领域的烧伤严重程度和潜在的火灾隐患,研究火灾后地区的植被再生 [10]。当前,3s(RS、GIS 和 GPS 的融合)的高速发展,遥感监测森林火灾也逐步迈向智能化发展。国际上,20 世纪的 70 年代末 80 年代初首先利用卫星遥感技术监测大面积火灾 [11]。美国国家海洋和大气管理局的 NOAA人卫星和地球静止业务环境卫星(GOES)两大系列卫星是最早应用于林火监测的平台,特别是 NOAA 系列卫星上搭载的 AVHRR 仪器(高分辨率辐射仪) ,在火灾监测中有着显著的作用 [12]。在过去的 30 年,NOAA/AVHRR 数据在探测世界范围的火情上有着极其广泛的应用。Dozie:于 1981 年使用 AVHRR 数据提出的亚象元温度的理论模型 [13],开创了研究先河,为之后的推广应用和深入研究奠定了理论基础。在此基础上,专家学者们陆续针对全球不同的国家和地区,利用 AVHRR 数据深入研究,提出了基于 AVHRR 的火点监测模型。GOES 卫星用于林火监测的是搭载在该系列卫星上的 VAS 仪器。比较这两大系列卫星, GOES 卫星的时间分辨率较高:GOES-8 卫星在北美地区每一刻钟完成一次扫描,NOAA 卫星一天两次过境;NOAA 卫星的空间分辨率较高,同时覆盖区域范围较大 [14]。因此,两大系列卫星各有优势,不分伯仲。在此基础上,美国航空航天总署提出了地球行星的新计划(EOS),其上搭载了 MODIS 成像光谱仪,用于提高遥感监测的时空分辨率与分辨精度。卫星自发射以来,其数据在火灾监测中的应用优势,为各个国家与地区所关注。MODIS 数据特点主要体现为:传感器有较高的灵敏度,可以更好的用于监测火情;大幅度提高了火灾定位的精度;MODIS 提供的250m 的地表分辨率的数据,在火灾的预警、灾情的监测和灾后的评估不同阶段都有很大的作用[15-16]。山东科技大学本科毕业设计(论文)4国际上,Kaufman 带领的研究团队深入研究 MODIS 数据的林火探测应用,率先提出了火灾监测的算法模型,并实地考察和验证了非洲和巴西地区森林火灾的监测结果 [17-18];郝魏民团队使用 MODIS 数据分析火灾给环境造成的影响 [19-20];Justice 和 Giglio 等人修正了火灾监测算法,在火点的判识标准上改进较大 [21];Fraser 研究小组结合燃烧区的植被信息,提出了 MODIS 火点监测算法,大大提高了火灾监测的效率 [22]。Emilio Chuieco对西北部地区森林火灾遥感监测,并率先对火烧迹地而积进行估算 [23]。我国有较多的 MODIS 接收站点,其数据获取较方便,因此在开展众多的应用研究工作时,有很多的科研院所都使用了 MODIS 数据。在对大兴安岭的火灾监测吋,国内学者刘良明使用了 MODIS 数据,取得了较好的研究成果 [24],张树脊使用 MODIS 数据,监测研究关中区域秸秆的焚烧情况 [25];梁云 [26]提出的三通道合成的火情监测法,成功监测多起火情;覃先林 [27]等提出了结合植被指数的方法;周小成、汪小钦 [29]和周梅 [30]先后针对 MOD1S 林火监测算法做了相应的改进。在估算迹地面积时,我国应用 NOAA 气象卫星对大兴安岭火烧迹地的森林植被进行监测;针对 1997 年 5 月 2-10 日的内蒙古森林火灾,易浩若等利用 NOAA 卫星数据计算迹地面积,取得了较为理想的结果,同时提出了基于 NOAA/AVHRR 数据的枯被修正像元法、坐标法、灰度修正像元法和蔓延法 [30];裴浩等通过分解 CH1 和 CH3 的通道光谱,估算明火区与过火区的面积 [31];陈本淸等人利用 TM 影像,应用了 PC3 滤波阈值法、最佳波段监督分类法和 IHS 变换法提取火烧迹地信息 [30];周小成等利用 TM 影像数据资料,建立了多相的迹地提取模型 [28];专家学者们针对火灾监测中的相对问题,如环境影响和损失评估等做了一系列的深入研究。
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