使用MODIS数据筛选火点

流程图

1.数据源1）MODIS021KM （2）GF-4号数据（GF-4PMS）
（3）MOD13(植被指数) （4）MOD14火灾产品
在ENVI软件中打开modis数据

在这里插入图片描述

2.几何校正后将数据集定标转为反射率和辐亮度（MTCK工具可以直接转换，但是数据结果貌似被高值抑制）
3.去云处理
针对MODIS的夜间数据，在12微米处的亮温值小于265k认为有云覆盖。针对MODIS的白天数据，去云处理包括：卷云、高层云、低层云、云雪处理等；将处理后的数据进行掩膜处理。卫星扫描角限制在45°以内。





4.辐亮度转换为亮温（此处22波段和21波段均可以，推荐使用22波段，亮温更接近实际）
0.00057100*(b32-2119.08447266)
0.00065081*(b31-2035.9332754)
0.00007627*(b22-2478.17651367)
3634.17/alog(1+122461.38/b22)
1304.41387/alog(1+729.541636/b31)
1196.978785/alog(1+474.688/b32)
5.对于过火区域，需要保证其地表具有一定的植被覆盖度。而在这里选中NDVI值作为地表植被覆盖的直观数值显示。这里选取NDVI值大于0.3
6.过火区域提取
将过火区分为明显燃烧区和暗烧区，由于两者的温度不同，需要用不同的处理方法。针对夜间的过火区，一般选择比值法、绝对阈值法进行提取。
认为夜间过火区温度应该大于310k，当温度不满足此条件时，选择最大类间方差法进行处理。针对白天数据，认为过火区温度应该大于360k，结合比值法（）进行综合提取。
7.噪声滤除
利用以上改进的比值算法进行行火点监测，监测结果不一定只是火点信息，还有可能存在一些干扰火点信息的点，我们称之为噪声点。结合火点的31波段和32波段数据分析，同时参考他人论文发现这些部分的温差一般大于7K，使用公式：
T11-T12<8k(中心波长为11、12微米处的波段）
8.白天由于耀斑反射太阳光产生的干扰需要排除．如果0.65和0.86微米两个通道的反射率都大于0.3（相当于4微米的亮温达到312K，且耀斑角小于40°,－般就可以排除这点是火点的可能性）。
9.和MODIS火产品进行对比（此处偷懒用了GF数据进行叠加操作，resize匹配行列）

MODIS火点提取做的时间太长了，这里算是重新回忆一下，如果有错误，欢迎指正。