1.2.3　基于Landsat卫星数据的火灾监测分析

由于MODIS数据空间分辨率较低，对类似于森林火灾、草原火灾及煤田火灾这类大尺度火灾的监测效果较好，但对于尺度较小的火灾往往具有局限性。研究人员基于其他卫星数据，开展了火灾监测研究。目前研究较多的是Landsat系列卫星数据。Landsat系列卫星由美国NASA发射，共发射了8颗卫星（第6颗卫星发射失败），目前仍在运行的卫星为Landsat 7及Landsat 8。Landsat 7卫星共包括8个通道，包括6个可见-近红外通道，1个热红外通道及1个全色影像通道。6个可见-近红外通道影像数据空间分辨率为30m，热红外通道影像数据空间分辨率为60m，全色影像数据空间分辨率为15m。相比MODIS数据，Landsat系列卫星数据的空间分辨率有很大的提高，更适用于监测火灾^［33］。国内外研究人员基于Landsat系列卫星数据监测森林火灾^{［34～36］}、煤田火灾^{［37，38］}及火山活动^［39］等并开展了广泛研究，获得了较好的火烈度评估效果^{［40，41］}。野火在世界范围内广泛存在，Landsat影像数据可有效区分燃烧与未燃烧区域，对火灾预警也有较好的评估效果。王新民等^［42］基于Landsat TM数据对大兴安岭特大森林火灾进行了研究，通过遥感影像计算了过火面积，计算精度较高，为消防指挥提供了重要信息。吴立叶等^［43］基于Landsat TM两景影像数据分析了江西省武宁县的林火迹地。马建行等^［44］基于Landsat 8数据，研究了不同燃烧指数对秸秆焚烧区域的提取效果，可有效区分焚烧区与未焚烧区。李军^［45］基于Landsat TM影像数据提取了大同煤层自燃灾害区，提取精度可达80%。李如仁等^［46］根据Landsat 8影像数据对乌达矿区的煤火变化趋势进行了研究，提取了煤田区的温度变化信息。谭柳霞等^［47］利用Landsat 5 TM数据分析了归一化植被指数、归一化火烧指数、差分归一化植被指数和差分归一化火烧指数对林火烈度评估适应性，结果表明归一化火烧指数提取未燃烧及轻度燃烧火灾的精度较高，差分归一化火烧指数提取中度及重度火灾精度较高。Pereira等^［48］基于Landsat 5 TM影像研究了火点像元的检测，结果表明通道4（0.76～0.9μm）是识别火点的有效通道，火点像元在该通道的DN值变化最剧烈。利用第5通道（1.55～1.75μm）也可以检测火点，但容易与水体发生混淆，需通过第4通道的数据进行辅助检验。Salvador等^［49］研究表明可用Landsat MSS影像数据识别火灾区域，可通过分析火灾发生前后遥感影像的变化了解火灾发生区域植被的恢复情况，分析火灾受损最严重的区域及火灾发生的原因。Koutsias等^［50］基于Landsat 5 TM影像，分析研究了两种回归模型对林火烧迹地的提取效果，两种模型分别基于TM 4、TM 7、TM 1及TM 4、TM 7、TM 2波段数据，结果表明所用的两种模型的提取精度分别为97.37%、97.30%。Maingi^［51］对美国东部的阔叶橡树林火点进行了探测研究，结果表明ETM+3、ETM+4及ETM+7三个波段的信息可有效区分火点与非火点，使用非标准主成分分析模型可有效识别火点。归一化燃烧比的差值对森林过火面积的提取效果较好，但大气条件的变化对提取的精度有一定的影响^［52］。

研究人员根据研究目标的光谱特性，通过波段间的非线性组合构建了系列地物识别指数，例如归一化植被指数、归一化水体指数等。森林火灾及草原火灾扩散面积较大，火灾破坏了健康植被的叶片，导致近红外波段反射率降低。火灾燃烧了大部分枝叶，导致树的阴影减少，在遥感影像上表现为短波红外反射率增高，可利用火灾前后影像的近红外及短波红外反射率的变化提取过火面积。针对灾后植被恢复的情况，研究人员提出了归一化燃烧率［NBR，NBR=（-）/（+）］提取过火面积^［53］，及分别表示第5波段及第7波段反射率。