【摘 要】
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高温热异常（如生物质燃烧、工业热源和活火山等）在地球系统中广泛存在,它们对自然界的生物进程、物质循环以及能量交换有着深远的影响。与低空间分辨率卫星影像相比,中等分辨率的光学传感器（如Sentinel-2 MSI）提供了重要的空间细节信息,这对于精确识别大型火灾的燃烧范围和火势大小、以及探测小规模的热异常有着重要作用。但是,目前从MSI影像中稳健地提取热异常仍然具有挑战性,部分原因在于短波红外波段在
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高温热异常（如生物质燃烧、工业热源和活火山等）在地球系统中广泛存在,它们对自然界的生物进程、物质循环以及能量交换有着深远的影响。与低空间分辨率卫星影像相比,中等分辨率的光学传感器（如Sentinel-2 MSI）提供了重要的空间细节信息,这对于精确识别大型火灾的燃烧范围和火势大小、以及探测小规模的热异常有着重要作用。但是,目前从MSI影像中稳健地提取热异常仍然具有挑战性,部分原因在于短波红外波段在白天观测到的热异常发射辐射易与以太阳反射辐射为主的背景混合。因此,基于中等空间分辨率的光学图像,开发出简单且具有鲁棒性的热异常检测指数（Thermal-anomaly Index,TAI）,以满足更广泛的用户需求迫在眉睫。在遥感与GIS技术的支持下,本研究分析了热异常在Sentinel-2 MSI影像中的光谱特征,构建了全新的热异常检测指标,并提出一套完整的热异常提取算法。主要研究内容如下:（1）基于AVIRIS数据中热异常表现特征,对Sentinel-2 MSI影像中全球范围内覆盖不同地表背景下各种类型的热异常进行采样,分析归纳具有普适性的热异常光谱规律,创造性地构建出热异常检测指数,并对该指数性能进行评价。研究考虑指数的潜在缺陷,针对Sentinel-2 MSI数据设计出完整的热异常检测算法。（2）选取五个主要研究区,将提出的TAI热异常检测算法应用于多个场景进行多类型热异常提取（涉及高温森林火灾、低温泥炭地闷烧、火山活动和工业热源等）,对检测结果进行验证,并进一步与已有热异常（火）检测研究中经典算法的提取结果进行对比分析。（3）讨论在不同应用场景下所有可能导致热异常检测误判和遗漏的原因,并测试TAI算法对于Landsat系列光学影像是否具有可拓展性。研究结果表明:（1）通过分析热异常样本数据,发现热异常在远短波红外、近短波红外和近红外波段内具有两个明显的光谱规律:(ρfar-SWIR-ρnear-SWIR)/ρNIR≥0.45和(ρfar-SWIR-ρnear-SWIR)≥(ρnear-SWIR-ρNIR),进一步构建了热异常指数TAI=(ρfar-SWIR-ρnear-SWIR)/ρNIR。经验证,该指标不仅在不同类型土地覆盖类型中可以区分出不同类型的热异常与非高温的地物背景,而且对热异常周围背景的异质性具有较强的抑制,是一个简单且鲁棒的热异常提取指标。此外研究还提出了适用于Sentinel-2MSI影像的热异常检测算法流程,主要分为三个步骤:（1）热异常的初步确定;（2）排除来自云和MSI数据质量问题的干扰;以及（3）高反射地物掩膜的应用。（2）将提出的TAI算法成功应用于五个热异常检测场景:（1）美国加州森林火灾“Mendocino复合火”热异常提取;（2）印度尼西亚加里曼丹泥炭地闷烧检测;（3）俄罗斯Klyuchevskoy火山活动监测;（4）美国洛杉矶主城区工业热源提取;以及（5）波斯湾及沿岸地区天然气燃烧提取。在单幅影像和区域尺度上的成功应用证明了基于TAI指数的热异常检测方法的鲁棒性,且研究发现:与经典算法相比,基于TAI的算法能够更好地捕捉到与明确热异常像素相邻的“饱和”像素,以及孤立且信号微弱的小面积热异常像素。（3）TAI算法的局限性主要由三种类型因素导致:（1）与热异常有着相似特征的高反射地物（如建筑屋顶）;（2）MSI数据颗粒间/波段间的时间差;和（3）MSI影像数据质量问题。进一步的研究表明,基于TAI的算法同样可以较好地适应Landsat-5 TM、Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI多光谱图像的热异常检测,具有较强的可拓展性。
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