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基于卫星遥感的冬小麦秸秆焚烧污染排放测算侯玉婷;李令军;姜磊;武凤霞【摘要】基于MODIS卫星250m分辨率的16d合成归一化植被指数(NDVI)数据,提出了一种冬小麦种植区遥感快速提取方法,并建立了基于解译的冬小麦种植区麦秸焚烧大气污染排放的测算方案.以中国第一大冬小麦生产省份河南为例,提取了2010年冬小麦种植面积及其空间分布,测算了秸秆焚烧主要大气污染物排放量.研究显示,河南省2010年冬小麦种植面积提取结果与统计年鉴数据吻合度较高,两者市、县尺度的种植面积相关系数在0.9以上、平均偏差均在13％以内,且在不同地貌类型上均有良好的反演效果.2010年250m分辨率下河南省冬小麦种植区秸秆焚烧单位栅格污染物年排放量为:PM2.5 154.1 kg、NOx 9.9 kg、NH35.1 kg、CH410.7 kg、挥发性有机化合物(VOC) 62.0 kg、CO 363.4 kg、SO2 1.6 kg.说明该提取方法具有数据易获取、过程简便的特点,结果客观、可靠,能为秸秆焚烧监管工作以及其他区域的相关研究提供参考应用和技术支持.【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2016(038)003【总页数】6页(P61-66)【关键词】归一化植被指数;冬小麦面积;秸秆焚烧;污染物排放量【作者】侯玉婷;李令军;姜磊;武凤霞【作者单位】十堰市环境保护监测站,湖北十堰 442000;北京市环境保护监测中心,北京 100048;北京市环境保护监测中心,北京 100048;十堰市环境保护监测站,湖北十堰 442000【正文语种】中文当前，灰霾污染已成为公众关注的主要环境问题之一。
冬小麦收获季节的秸秆焚烧是导致每年6月前后主产区严重灰霾污染事件的重要原因[1-2]。
秸秆焚烧排放大量的污染物，主要包括PM2.5、NOX、NH3、CH4、挥发性有机化合物(VOC)、CO、SO2，严重影响区域空气质量。
获取冬小麦秸秆焚烧污染物的排放量及空间分布，有助于客观了解冬小麦秸秆焚烧空气污染现象。
安徽农学通报2023年15期资源·环境·植保基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究——以安徽省为例朱孟磊杨培松（宿州市自然资源勘测规划设计院，安徽宿州234000）摘要每年9月中旬至10月下旬是安徽农作物收获的时段，秸秆焚烧现象较为普遍。
监测人员现场调查可获取秸秆焚烧地点和焚烧程度，但监测规模和力度有限，无法大范围获取焚烧现场状况，从而无法进行有效的治理。
卫星遥感技术能够迅速获取大范围的秸秆焚烧火点位置，可对近期秸秆焚烧火点增加情况进行了解，具体分布情况进行分析比对。
本文基于MODIS提供的热异常数据以及MCD12Q1土地覆盖数据，通过MRT、ENVI遥感图像处理软件首先对原始数据进行格式转换和投影转换的操作，使其具备投影信息，并将热异常数据和土地覆盖数据转换为同一投影同一基准面下，然后再提取火点和农用地信息，并将两者信息求交集得出最终结果。
从而动态监测秸秆焚烧火点的位置信息，便于实施合理高效的禁烧政策。
关键词MODIS；秸秆焚烧；遥感监测；安徽省中图分类号F321.1文献标识码A文章编号1007-7731（2023）15-0093-06秸秆是指水稻、玉米等农作物收获果实后留下来的难以被合理利用的部分[1]。
我国每年产生的秸秆量较大，秸秆资源位于全世界第一位，占比高达30%[2]。
鉴于此，本文基于MODIS数据对安徽省秸秆焚烧动态变化进行了遥感监测研究，以期为秸秆监测提供参考。
1秸秆焚烧监测研究现状我国遥感卫星经过几十年的发展，已被广泛应用于资源环境、水文、气象、地质、测绘等领域。
现阶段，国内外秸秆焚烧监测研究基本以MODIS数据为数据源，具有众多光谱波段的特性决定了MODIS在理论上为提取火点提供了可能。
国内还常用环境小卫星红外相机拍摄的影像作为火点识别的数据来源[3]。
王子峰等[4]利用EOS/Terra卫星的MODIS数据并结合IGBP地表分类数据，再依据火点像元的各种辐射统计特性，将火点分为秸秆焚烧、林火、草原火3种类型，提高了火点的判别率；段卫虎等[5]、胡梅等[6]利用MODIS数据分别对森林火点、秸秆焚烧火点进行判别监测，证实了MODIS数据用于火点监测的可能性，并表明利用阈值监测的火点精度与地区背景值具有一定的关系。
基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧遥感监测
许越越;赵明松;苏弘扬
【期刊名称】《科技创新与生产力》
【年(卷),期】2018(000)007
【摘要】基于Terra卫星的MODIS遥感数据,选取2017年5月25日—6月15日山东省的秸秆焚烧状况进行了遥感监测与分析.利用MODIS提供的MOD14热异常遥感影像数据和MOD03地理定位遥感影像数据,结合MCD12Q1土地覆盖遥感影像数据提取出秸秆焚烧火点,并叠加山东省行政区划数据进行分析处理,得到山东省秸秆焚烧火点分布的遥感监测结果.遥感监测结果显示:秸秆焚烧空间分布主要集中在济南市、枣庄市、滨州市以及济宁市这4个城市,时间分布主要集中在5月28日—6月3日这7 d.指出该研究可为农业、环保等相关部门的监督治理提供科学准确的依据.
【总页数】4页(P33-36)
【作者】许越越;赵明松;苏弘扬
【作者单位】安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于MODIS数据的秋季作物秸秆焚烧遥感监测研究 [J], 谷金英;马冠南
2.基于MODIS的河南省秸秆焚烧遥感监测与分析 [J], 李佳;李舒婷;段平;张驰
3.利用MODIS数据进行秸秆焚烧遥感监测 [J], 朱杰;胡德茂;胡艺洲;孙鸿儒;陈世宏
4.基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧遥感监测 [J], 许越越;赵明松;苏弘扬;
5.基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧与空气质量关系探析 [J], 苏慧毅; 翟梦真; 王文林; 李明诗
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基于MODIS数据的秸秆焚烧火点提取研究陈少鑫;张坤;韩璞【摘要】针对秸秆焚烧造成大气污染物,导致周边省市空气质量恶化发生雾霾的现象,本文综合利用遥感技术、卫星遥感火点提取方法,对河南省2014年10月6日—10日及10月12日秸秆焚烧进行了综合分析,研究结果表明:10月7日,河南省秸秆焚烧火点最多,集中分布在河南省的北部和东部,北部地区秸秆焚烧火点相对密集,10月8日、10月9日,该区域仍存在火点,10月10日的火点数是10月8日与10月9日的火点数之和,10月10日的秸秆焚烧火点集中分布在河南省的北部,验证了该方法的可靠性.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2018(000)007【总页数】3页(P40-42)【关键词】ArcGIS;遥感影像;MODIS;空气质量;秸秆焚烧【作者】陈少鑫;张坤;韩璞【作者单位】安徽理工大学测绘学院, 安徽, 淮南 232001;安徽理工大学测绘学院, 安徽, 淮南 232001;安徽理工大学测绘学院, 安徽, 淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】X171由于城镇化进程的加快，特别是农村地区经济状况的改善，越来越少的人采用燃烧农作物秸秆的方式来取暖和做饭，导致大量农作物秸秆闲置。
农作物秸秆很少作为其他的用途，大多情况下选择焚烧的方式处理作物收割后的残留秸秆[1-4]。
这种处理秸秆的方式虽然既快速又经济，但在燃烧过程中能够产生大量的一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物、苯和多环芳烃等有害气体及可吸入颗粒物[5-9]，不仅使周围大气环境质量急剧下降，损害人们的身体健康，而且可能会造成城市地面交通和航班的紊乱，引发突发性交通事故，降低运输效率[10-16]。
本文采用MODIS火点数据提取出的河南省地面火点与利用影像提取出的河南省耕地空间分布信息进行叠加，排除了固定热源和误判点，准确地提取出了秸秆焚烧火点，并验证了本文提出方法的可行性。
1 地面火点提取方法1.1 提取流程利用河南省2014年10月6日—12日火点数据，对该研究区采用MODIS进行地面火点提取，流程如下（见图1）。
基于MODIS 数据的秸秆焚烧遥感监测1 专题概述每年夏收与秋收后，部分城市始终笼罩着浓浓的烟雾。
这些烟雾不是来自重工业污染，也不是化工产品爆炸，而是来自秸秆焚烧。
秸秆焚烧已经成为影响这些城市空气质量的重要因素，不仅如此，持续大雾还会使得重点城市的交通运输效率降低，甚至引发交通事故。
秸秆焚烧严重影响大气环境质量，导致空气中总悬浮颗粒物数量明显升高，而焚烧产生的浓烟中含有大量的CO、CO2 等气体，这样的气体刺激呼吸道，对人体健康产生不良影响。
鉴于秸秆焚烧带来的种种危害，秸秆焚烧的监测已经引起了各级人民政府的高度关注，利用实时监测结果并依照相关法律法规对其即时制止是杜绝秸秆焚烧的首要手段。
而传统的监测手段（如逐点人工排查）具有效率低、覆盖率低、成本高等缺点。
卫星遥感手段以其时效性、覆盖面广、分辨率高等优势使得快速大面积监测焚烧情况成为可能。
MODIS 是先进的多光谱遥感传感器，具有36 个观测通道，覆盖了当前主要遥感卫星的主要观测数据。
其中MOD14 热异常数据可供直接获取使用，能够探测比气象卫星更小更多的火点（面积50 平方米），是监测秸秆焚烧理想的数据源。
2 处理流程介绍一、数据获取MODIS 数据下载地址：/data/search.html。
（1）在网页中选择需要的数据源类型。
其中，MOD03 数据是用于对1KM,QKM,HKM 数据进行几何纠正的。
日期类型为：月/日/年时:分:秒，网页中显示的时间为UTC时间，换算为北京时间为：UTC 时间=北京时间-8 小时。
（2）在“spatial selection” 选项中选择“latitude/longtitude”，按监测区域的经纬度选择图像范围。
（3）单击“search” 查到需要的数据，勾选需要的数据，单击“order files now”，输入你接收信息的邮箱，点“order” 开始订购该数据。
如果要搜索多天数据，可以选“add files to shopping cart” 继续搜索其他日期的数据。
（4）所订购数据的存放位置信息：单击“Data->Track Orders ” 可以查看所有已订购的数据的状态。
如果“state” 显示“avalable” 即可开始下载。
（5）本专题所用数据如下所示（见“1-MODIS 数据”文件夹）：• “MCD12Q1.***”– 2009 年数十景土地覆盖数据，使用自带地理参考进行地理校正。
用来提取农用地。
• “MOD14.A2012163.0305.005.2012163094359.hdf”–是UTC 时间3:05 从中国地区过境的热异常数据，用于提取焚烧火点。
• “MOD03.A2012163.0305.005.2012163094039.hdf”–地理校正数据，可以对MOD14 数据进行地理校正。
二、处理流程在获取到所用数据之后，便可以利用ENVI 进行秸秆焚烧点的遥感监测。
主要分为以下几个步骤：（1）火点提取：利用MOD03 地理校正数据建立GLT 文件，利用此GLT 文件对MOD14热异常数据进行地理校正。
对校正结果进行火点的提取。
GLT文件是什么？作用是什么？（2）农用地提取：利用MCD12Q1 数据自带地理参考进行地理校正，然后将数十幅MCD12 数据进行镶嵌。
利用镶嵌结果便可以提取农用地范围。
（3）结果输出：利用提取到的农用地和火点数据，进行叠加显示，获取秸秆焚烧点。
输出结果可以在ArcMap 中进行进一步分析，并且可以制图输出和发布服务等操作。
利用MODIS 的陆地产品提取秸秆焚烧火点的处理流程如下图所示：3 详细处理流程3.1 火点提取第一步：MOD14 数据地理定位MOD14 热异常数据的地理定位必须要用到MOD03 数据。
下面分别打开MOD14 数据和MOD03 数据。
（1）打开“MOD14.A2012163.0305.005.2012163094359.hdf”在ENVI 主界面中，选择File->Open As->EOS->MODIS，选择“1-MODIS 数据”文件夹内的MOD14 数据。
（2）打开MOD03.A2012163.0305.005.2012163094039.hdf在ENVI 主界面中，选择File->Open As->Generic Formats->HDF4，选择“1-MODIS 数据”文件夹内的MOD03 数据，弹出如下对话框，选择Latitude 和Longitude 数据集，单击OK 即可。
是不是有MOD01-MOD**？分别有什么特点？（3）利用MOD03 构建GLT 地理查找表在Toolbox 中，选择/Geometric Correction/Build GLT，弹出如下对话框。
“Input X Geometry Band”面板中选择Longitude 波段，单击OK。
弹出的“Input Y Geometry Band”面板中选择Latitude 波段，单击OK。
弹出投影参数设置面板，在输入和输出投影中均选择“Geographic Lat/Lon”。
单击“OK”，弹出GLT 参数设置面板。
将“Output Rotation”设置为“0”，设置GLT 文件输出路径和文件名，单击“OK”，便开始创建GLT 文件。
（4）利用GLT 地理查找表对MOD14 数据进行地理定位。
在Toolbox 中，选择/Geometric Correction/Georeference from GLT，在弹出的对话框“Input Geometry Lookup File”中选择上一步生成的GLT 文件，单击“OK”。
在弹出的“Input Data File”对话框中选择MOD14 文件，单击“OK”。
在弹出的对话框设置输出路径后（将结果保存为MOD14_geo.dat），单击“OK”后便开始进行MOD14 数据的地理校正。
MOD14 地理校正的结果如下所示（选择linear 拉伸方法）：（5）在Toolbox 中，选择/Statistics/Compute Statistics，在弹出的对话框中选择“MOD14_geo.dat”，单击OK，在弹出的Compute Statistics Parameters 对话框中勾选Histograms，单击OK，弹出波段统计信息窗口，统计信息如下，可以看到该数据中DN 值的范围是0-9：根据MOD14 热异常数据说明（如下所示），可以看出不同DN 值代表的含义。
可见，DN 值为7、8、9 的像元为火点。
第二步：火点提取（1）在ENVI 视窗中加载显示“MOD14_geo.dat”，（2）单击ENVI 工具栏中的图标，打开Region 在of Interest（ROI）Tool 面板，单击图标新建ROI，修改ROI Name 为“火点”。
（3）切换到Threshold 选项，单击图标，在弹出的对话框中选择“MOD14_geo.dat”文件，单击OK，在弹出的Choose Threshold Parameters 面板中（下图右）Min Value 设置为7，Max Value 设置为9，单击OK。
（4）生成火点感兴趣区域如下图所示。
使用菜单File->Save As 将“火点”感兴趣区域保存为“火点提取结果.xml”文件。
3.2 农用地提取我们将农用地上的火点判断为秸秆焚烧点，所以现在需要判定火点是否在农用地之上。
农用地的提取方法有很多，这里是从MODIS 三级数据土地覆盖类型产品提取农用地。
MODIS 三级数据土地覆盖类型产品（Land Cover data）是Terra 和Aqua 一年观测数据经过处理的结果，描述了土地覆盖的类型。
该土地覆盖数据集中包含了17 个主要土地覆盖类型，根据国际地圈生物圈计划（IGBP），其中包括11 个自然植被类型,3 个土地开发和镶嵌的地类和3 个非草木土地类型定义类。
MODIS Terra + Aqua 三级土地覆盖类型年度全球500 米产品MCD12Q1 采用五种不同的土地覆盖分类方案，信息提取主要技术是监督/决策树分类。
下面是该数据中包含的五个数据集，五个分类方案如下：• 土地覆盖分类1：IGBP 的全球植被分类方案• 土地覆盖分类2：美国马里兰大学（UMD 格式）方案• 土地覆盖分类3：基于MODIS 叶面积指数/光合有效辐射方案• 土地覆盖分类4：基于MODIS 衍生净初级生产力（NPP）方案• 土地覆盖分类5：植物功能型（肺功能）方案MCD12Q1 是HDF 格式的，包含16 个数据集，如下图所示。
我们可以在ENVI 中浏览MCD12Q1 数据集。
（1）在Toolbox 中，选择/Raster Management/Data-Specific Utilities/View HDF Dataset Attributes，在弹出的对话框中，选择“1-MODIS 数据\ MCD12Q1”文件夹中的一个HDF 文件，查看各个数据集的含义及数据。
（2）如下图所示，前5 个类型就是前述的 5 个分类方案。
在这里我们使用第一类分类数据集。
单击“OK”，便弹出DN 值所代表的地物类型。
（3）打开Land_cover_type1 到Land_cover_type5，是五类分类方案的分类图，图像上的DN 值各个值都代表某一地物类型，具体意义如下表：我们感兴趣的是第一种分类图像中DN 值为12 的像元，即农用地。
以上内容让我们了解了MCD12Q1 数据集的基本情况，下面我们开始处理MCD12Q1 数据集，提取农耕地。
第一步：打开数据通过ENVI主菜单File->Open As->Generic Formats->HDF4，选择“1-MODIS数据\MCD12Q1”文件夹内的三个数据，选择Land_cover_type1 打开。
注：全国需要42 幅MCD12Q1 数据进行镶嵌获得，由于数据量较大，本专题素材包“1-MODIS 数据\ MCD12Q1”文件夹仅提供3 个练习数据。
第二步：数据地理定位MODIS 三级数据产品土地覆盖数据是经过投影的，其投影类型为正弦曲线投影。
但是很多遥感软件在打开HDF 数据的时候，会有投影丢失现象。
所以在ENVI 中需要通过手动定义数据投影。
下面以“MCD12Q1.A2009001.h27v05.005.2011230180754.hdf”文件为例，介绍如何进行投影信息定义。
（1）在Toolbox 中，选择/Raster Management/Data-Specific Utilities/View HDF Global Attributes，弹出对话框中选择该文件，单击OK 按钮。
