论文总字数：12854字

目 录

1、引言 1

2、数据选择与处理 2

2.1数据来源 2

2.2 MODIS数据的采集与分析 2

3、关键技术 2

3.1火点提取 3

3.2 农用地提取 5

3.2.1数据读取 5

3.2.2数据地理定位 5

3.2.3投影变换与镶嵌 6

3.2.4农用地提取 7

4、结果和分析 8

5、讨论 10

参考文献： 10

致谢 12

使用MODIS数据监测秸秆焚烧的试验研究

李杨

，China

Abstract：When the summer and autumn harvest season, a large number of crop straw no place to place, there will be straw burning phenomenon.The destruction of straw by burning is usually caused by severe fog haze and consequent large amounts of toxic substances that endanger the health of people and other creatures. Incineration of straw through the pollution of the atmosphere of China's ecological environment caused great damage, the use of MODIS thermal anomaly data can effectively monitor the phenomenon of straw burning, timely detection, timely containment, timely treatment. In this experiment, the three MODIS remote sensing data of June 18th, 2016 were extracted, and the number and temporal and spatial distribution patterns of straw burning were analyzed by threshold screening and ground verification. It was found that the burning point of straw was 415, Shandong Province and Anhui Province, Henan Province and Jiangsu Province also have a small amount of distribution. It is convenient and effective to use the MODIS data to monitor the burning of straw. It can provide effective and convenient data test for the government to burn the phenomenon of straw.

Key words: Chinese straw burning； MODIS； Fire point； Remote sensing monitoring

1、引言

每当夏收秋收时节，大量的农作物秸秆无处安放，便会出现秸秆焚烧现象。通过焚烧的方式销毁秸秆通常会造成严重雾霾天气并随之产生大量的毒害物质，危害人与其它生物的生命健康。利用MODIS数据监测秸秆焚烧能够在一定程度上为政府有效治理秸秆焚烧现象提供数据试验支持^[1]。在总结国内外秸秆焚烧研究成果的基础上，本文拟选取相应的MODIS数据，通过对秸秆焚烧火点、农用地的提取分析，研究秸秆焚烧火点的数量及其时空分布的格局。

根据数年来秸秆处理方式的统计数据显示，百分之二十左右的农作物秸秆直接作为生活燃料，百分之十五左右充当肥料来还田，百分之十五左右充当牲畜的食物，只有大约百分之二的农作物秸秆充当工业的原材料加以利用，剩下的大概三分之一的农作物秸秆却被作为垃圾废弃或直接在露天进行焚烧。由此可见，直接废弃或者露天进行焚烧所占的比重最大，这不但极大地损失了秸秆作为可再生资源能够带来的价值，也会带来严重的大气污染，同时也将带来比如呼吸道疾病等诸多社会问题，由于焚烧秸秆导致空气能见度大幅度降低，也会造成飞机停飞、高速公路关闭等现象。

国内对于秸秆焚烧的研究前些年起步，对秸秆焚烧频繁地域的钻研颇有功效，对我国的秸秆焚烧改善做出了很大贡献。国外关于生物质燃烧的研究起步很早^[2]。主要包含了森林火灾、秸秆焚烧、草原大火等多个方面，其中农作物秸秆约占百分之二十三，草原大火约占百分之四十二，森林约占百分之十七，木材燃料约占百分之十八。国内关于就地焚烧农作物秸秆的研究和国外关于焚烧大量生物质的研究大部分集中在监测焚烧火点的时空分布、探究焚烧导致污染物排放的要素、估计燃烧量和污染物的排放量等方面。杨丽萍等指出 MODIS 数据除可进行简单秸秆焚烧监测外，还可以提供诸如火头分布、烟云走向、火势强度和发展方向等信息^[3]。Jassim Al Saadi等比较了四种基于卫星监测的实时秸秆焚烧污染物排放量的估算方法，指出目前主要的估算方法都只能估算正在燃烧的火点的排放情况^[4]。

我国河北、江苏、河南、山西、山东等地区露天焚烧秸秆的现象较为严重^[5]。由于当地的自然条件良好，具有充足的光资源和热资源，土地资源肥沃，小麦，稻谷和玉米便成为了主要的农作物，而秋收时所产生的废弃物秸秆占了全国的三分之一左右。大量的秸秆焚烧所产生的烟雾在风力、水量等天气状况的影响下产生移动和扩散，会对包括北京、天津在内的华北地区造成严重的大气烟雾污染。尽管各级的农业环保部门已经采取了许多监督及防范措施，燃烧秸秆的现象依然非常严峻，从而造成了巨大的生物作为可再生资源能够带来的效益的浪费和日益加重的大气环境污染，更甚至由于操作和观察不当在某些地区造成危险的突发火灾，使农民的生命安全和财产安全蒙受了巨大的威胁。在露天环境下秸秆遇火烧会生成大量浓烟，从而使交通产生安全隐患，容易引发不必要的事故^[6]。我国农田属于散状分布，不同农户的农田所处地理位置分布具有不规则性，因此焚烧农作物秸秆产生的火点的地理方位没有规律可循，且不同农户可能焚烧的时间也大不相同，致使对秸秆焚烧的监测具有很大难度，如此的不确定性使得政府等有关部门的管理和监督工作很难进行。

2、数据选择与处理

2.1数据来源

研究使用的MODIS 影像来自于地球观测系统(EOS)Terra/Aqua的MODIS数据^[7]。美国 NASA专门开设网站为大家提供寰球共享平台下载MODIS数据。作为共享平台该网站不仅能够下载MODIS 数据,还能够下载包括大气、陆地、海洋等各个空间范围在内的各级MODIS产品^[8]。用户完全能够依据自己的要求和用途来自主处理和完善数据。本文我们选用2016年6月18日的MODIS 数据来研究小麦秸秆焚烧的监测情况。

2.2 MODIS数据的采集与分析

对于火点的监测，有关部门需要大量的实时信息，这就需要每天都读取分析可利用的数据资料。提取火点是一个较为简便的过程，我们需要从卫星数据中心获取实时的卫星影像热异常数据 (空间分辨率为1KM、HKM)和几何定位数据^[9]（表1）。而农用地提取过程需要获取土地覆盖数据，在检测火点之前,我们需要将监测到的图像进行镶嵌，但是不同的图像要想镶嵌在一起需要具有一定的基础，即它们要有相同的坐标系统，调整图像的坐标系统的方法有多种，我们通常采用的是几何纠正这一方案。不同条件的图像镶嵌难度也不一样，如果时间相同且其他的条件也基本相同则这类的图像镶嵌起来难度就较小，它们发出的辐射的亮度也大致相同，这时只需要知道这些图像的地理位置就可以进行以几何纠正为主导的镶嵌。

表1 数据说明图

3、关键技术

本次试验旨在通过用ENVI软件识别MODIS数据来监测2016年6月18日的秸秆焚烧情况，所以采取数据获取、火点提取、农用地提取、结果输出的流程来进行试验。这里我们着重介绍火点提取和农用地提取两个过程。如图1 所示，火点提取一般分为三个部分：首先是建立GLT地理查找表，即通过地理信息查找数据，其次是进行地理定位，本文采用MOD11数据，前两步都是铺垫，第三步才是真正的火点提取。农用地提取分为四个部分：第一步为地理定位，本文采用MCD12Q1数据，第二步为进行投影变换，第三步为图像镶嵌，第四步为真正的农用地提取，具体的步骤和方法下面展开探讨。

火点提取

MOD11地理定位

建立GLT

火点提取

农用地提取取

图像镶嵌

投影变换

地理定位位

农用地提取

图1 关键技术流程图

3.1火点提取

提取火点要求建立被监测点与其四周的温度对比关系，可以通过绝对阈值判断法或相对阈值判断法来实现^[10]。秸秆燃烧属于地表火，在各种火点中温度较低，通常低于林火等的温度，同时高于一般亮表面物体的温度，比如水泥马路、玻璃建筑物、裸露岩石等等。生物燃烧通常会造成明火和暗火这两种类型的火点，明火和暗火的温度分布为500～1200K，依据维恩位移定律，温度在500～1200K内的黑体，其辐射能量一般分布在2.5～5.7μm中间，常温物体的温度为300K，其在2.5～5.7μm之间的辐射通常远远低于现实观测到的燃烧火焰的辐射，燃烧所产生的辐射最高值分布在4～5μm的中红外领域,但是在热红外领域，常温物体和燃烧火焰在11～12μ m的辐射相差较小^[11]。内部包含火焰的高温像元和作为背景的常温像元在热红外和中红外中波段具有较明显的辐射能量差异，通常利用这种差异来识别地面火点，进而提取和探测火点。为了区分火点的类型，我们除了需要直接利用 MODIS数据通过中红外和热红外通道所获取的火点信息，还需要利用分辨率较高的地表分类数据来实行辅助判别。

在ENVI中直接显示MOD11数据产品的情况如图2，此时的ENVI图像由于经纬比例错误所以呈现细长型，与真实地图不符，需要根据MOD03产品进行纠正。首先建立GLT地理查找表，其次对之前选择的MOD11数据实行地理定位，纠正后的MOD11数据图像如图3。

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