朱杰+胡德茂+胡艺洲+孙鸿儒+陈世宏

摘要：指出了我国是农业大国，随着农作物种植面积的增加，农业秸秆总量也迅速增加。在很多地方，由于秸秆焚烧时间短、范围广等局限因素，利用传统的监测手段相关部门不能及时监测和掌控秸秆焚烧信息，从而无法进行有效的执法治理。而卫星遥感手段以其时效性、覆盖面广等优势使得快速大面积监测秸秆焚烧情况成为可能。提出了利用MODIS提供的热异常数据，通过ENVI遥感图像处理软件提取火点和农用地，并将火点显示在GoogleEarth上，从而给有关部门提供快速准确的秸秆焚烧地点信息，便于进行执法治理。

关键词：ENVI软件；谷歌地图；MODIS数据；秸秆焚烧；遥感；火点；农用地

中图分类号：X712

文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2017）14-0081-03

1 引言

秸秆焚烧过程中产生的大量烟雾、烟尘、一氧化碳、二氧化碳等污染物质，不仅会导致空气质量的恶化，还会影响交通安全，迫使高速公路关闭，民航停飞等；其次，野外焚烧秸秆增加了火灾发生的风险。同时焚烧秸秆也严重浪费了宝贵的生物资源（6亿t秸秆相当于300多万t氮肥、700多万t钾肥、70多万t磷肥，它相当于全国每年化肥施用量的1/4）。在如今倡导绿色发展理念，建设和谐社会、生态文明社会的大环境下，秸秆焚烧的治理不容忽视。笔者采用基于美国地球观测系统计划（EOS）的Terra/Aqua卫星MODIS光谱仪数据，通过ENVI遥感图像处理软件对2017年4月15日的秸秆焚烧情况进行火点提取，并通过GoogleEarth软件进行火点定位，从而为监管部门执法治理提供快捷有效的信息。

2 监测原理

MODIS是美国地球观测系统中Terra和Aqua卫星携带的中分辨率成像光谱仪，Terra和Aqua都是太阳同步极轨卫星，Terra在地方时间上午过境，Aqua在地方时间的下午过境，可在一天内最多获得4次地球上同一地区的对地观测数据。MODIS在0.4～14之间有36个观测通道，灵敏度高，能够探测到的最小面积为50 m²。又因为，地球上不同的物体具有不同的光谱特性，向外界辐射的电磁破也具有不同的波长。根据普朗克定律可知，植物在没有燃烧时和燃烧时所发出的辐射也有差异，没有燃烧时植物发出的辐射是背景辐射，燃烧时则主要是由火焰和高温碳化物发出的辐射。根据这种差异，利用MODIS成像光谱仪的监测数据进行数据分析即可提取火点信息。

3 数据获取

由于MODIS数据实行全球免费接收政策，采用直接广播的形式下行数据，因此可以免费获取其不同时间的监测数据。从NASA卫星数据中心网站http：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html上下载2017年4月15日四川省的MOD14、MOD03数据以及MCD12Q1数据。输入四川省的经纬度区间东经97°21′～108°31′和北纬26°03′～34°19′，分别获得4个MOD14和MOD03数据，其中MOD14为热异常数据，用于提取焚烧点，MOD03为地理较正数据，用于对MOD14数据进行地理定位，MCD12Q1为土地覆盖数据，用于提取农用地。

4 数据处理

4.1 火点提取

（1）原始的MOD14影像数据存在很大的几何畸变，如图1所示，需要通过ENVI数据处理软件进行校正。首先根据MOD03数据中的经度和纬度信息建立地理查找表GLT文件，再根据建立的GLT文件，对MOD14热异常数据进行几何校正和地理定位。

（2）纠正后的影像数据更接近真实的地理形状和位置，如图2所示。于是便可以根据纠正后的MOD14数据提取火点。将火点的像素值设置为7、8、9，通过ENVI5.1中的ROL工具即可提取出数据中的火点信息，如图3所示，共计2786个火点（在图中以红点标出）。

4.2 农用地提取

之前提取的火点信息由于受到钢铁厂、火力发电厂、村民生火烟冲等等类似秸秆焚烧的情况干扰，使得提取出来的火点不一定都是秸秆焚烧造成的，所以就需要再次提取卫星监测影像数据中的农用地区域信息，将二者叠加，这样才能从中选出由于秸秆焚烧造成的火点。

农用地提取采用的是MCD12Q1为土地覆盖数据，根据IGBP全球植被分类方法可知，农用地的像素值为12。依次将数十幅MCD12Q1土地覆盖数据进行投影装换和图像拼接，之后采用与火点提取相同的方法，设置像素值为12，提取农用地信息如图4所示（图中绿色标明部分即为农用地区域）。

4.3 求火点信息和农用地信息的交集

利用ENVI中求交集工具，将火点信息与农用地信息叠加，重叠的即为秸秆焚烧疑似火点，经过交集运算后，全国范围内秸秆焚烧疑似点共有1178个。

5 利用ArcMap进行结果分析

在ENVI中将疑似火点的信息保存为矢量文件，用ArcMap打开该文件，同时叠加中国1∶4000000的省界矢量地图，如图5所示。可以看出，在2017年4月15日这一天，我国的秸秆焚烧疑似点集中在黑龙江、江苏等地，四川省内的疑似火点较少。

6 秸秆焚烧疑似点的地理点位

虽然将火点输出在中国的矢量地图上可以从全局的角度看出该日期全国秸秆燃烧火点的地理位置分布情况，但无法对每一个火点进行精准定位，不能给监管执法部门提供准确可行的有效的执法指引。所以需要再次将火点输出到GoogleEarth高清地图中，以便很好的解决这一问题。GoogleEarth的地图是卫星影像与航拍的数据整合，其全球地貌影像的有效分辨率至少为100 m，在中国大陆的分辨率为30 m。将GoogleEarth与ENVI结合，可对秸秆焚烧点进行快速准确的地理定位，如图6所示（地图中黄色图钉标明的点即为疑似火点），有了该定位数据，监管执法部門可快速准确的进行执法处理，从而为相关部门的执法与治理提供了有效的数据支撑，大大提高了执法精度和效果。

7 结论与讨论

本研究利用MODIS热异常数据对2017年4月15日全国范围内的秸秆焚烧火点进行提取分析和定位。结果表明，相比于传统的人工排查等手段，卫星遥感技术监测秸秆焚烧具有范围广、速度快、成本低等巨大优势。另外，结合GoogleEarth高清卫星地图软件，对每一个焚烧火点进行精准定位，可为相关监管部门提供及时准确的火点监测数据，便于执法和治理，对建设绿色环保社会、生态文明社会具有显著的意义。

参考文献：

[1]王子峰，陈良富，顾行发.基于MODIS数据的华北地区秸秆焚烧监测[J].遥感技术与应用，2008，23（6）：611～617.

[2]刘 婷，王来刚，范 磊.基于EOS/MODIS数据的河南省小麦秸秆焚烧监测分析[J].河南农业科学，2011，40（11）：158～160.

[3]杨珊荣，李 虎，余 涛，等.基于MODIS的秸秆焚烧火点识别原理及算法IDL实现[J].遥感信息，2009（2）：91～97.

[4]张 彦，刘 婷，李 冰，等.基于MODIS数据的河南省秋季作物秸秆焚烧火点监测研究[J].河南农业科学，2016，45（11）：149～154.

[5]何立明，王文杰，王 桥，等.中国秸秆焚烧的遥感监测与分析[J].中国环境监测，2007，23（1）：42～50.

[6]张丽娟，厉 青，陈 辉，等.2014～2015年夏秋收期间全国秸秆焚烧遥感监测结果对比分析[J].环境与可持续发展，2016，41（6）：61～65.

[7]张树誉，李登科，李星敏，等.卫星遥感在秸秆焚烧监测中的应用[J].气象，2005，31（9）：83～86.

[8]成思敏.秸秆焚烧遥感监测[J].民营科技，2014（9）：52～52.

[9]胡 梅，齐述华，舒晓波，等.华北平原秸秆焚烧火点的MODIS影像识别监测[J].地球信息科学，2008，10（6）：802～807.

[10]张树誉，李登科，景毅刚.“3S”技术在关中地区秸秆焚烧遥感监测中的应用[J].环境监测管理与技术，2005，17（2）：17～20.

[11]江苏开展秸秆焚烧卫星遥感监测工作[J].环境监测管理與技术，2009（3）：40～40.