7、基于哨兵 - 2 影像和 GEDI 验证的防火带监测

于 2025-09-18 15:38:23 发布
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分类专栏： 物联网的未来与挑战 文章标签： 哨兵-2影像 GEDI 防火带监测
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基于哨兵 - 2 影像和 GEDI 验证的防火带监测

1. 引言

在防火带（FB）监测领域，目前缺乏关于燃料处理（FT）或防火带相关变化检测的重要研究，但已有许多关于变化检测方法的研究。以往的研究多使用 Landsat 影像，其重访周期为 16 天，且依赖多次观测。而本文提出的方法基于归一化植被指数（NDVI）时间序列进行燃料负荷（FL）估计，旨在实现对葡萄牙防火带网络（FBN）的有效监测。

2. 材料与方法
2.1 研究区域

本方法的实施和验证依赖于全国范围内的 19 个研究区域，这些区域在土地覆盖（包括 6 种不同类型以及多种类型混合的区域）和地理位置上存在差异，从而构建了更丰富的数据集。具体信息如下表所示：
| 研究区域 | 相对国家位置 | 土地覆盖 | 用途 |
| — | — | — | — |
| Amieria | 内陆中心 | 桉树和软木树林 | 2 |
| Besteiros | 内陆中心 | 桉树、松树和软木树林 | 2 |
| Cabro - Baixo | 内陆中心 | 农业、软木橡树林、灌木 | 2 |
| Canedo | 内陆北部 | 松树林 | 2, 4 |
| Capinha | 内陆北部 | 桉树林 | 2, 4 |
| Casa Nova | 南部 | 软木橡树林、灌木 | 2 |
| Famalicão | 内陆北部 | 松树林 | 2 |
| Fundão | 内陆北部 | 桉树和松树林、灌木 | 1, 3 |
| Marisol | 海岸中心 | 桉树林 | 2, 3 |
| Monte

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### 配准GEDI冠层高度数据与Sentinel-2卫星影像的方法 配准GEDI冠层高度数据与Sentinel-2卫星影像需要对两种数据进行空间坐标对齐，并确保时间一致性。以下是具体的实现方法： #### 1. 数据预处理 GEDI数据以HDF5格式存储，包含每个观测点的经纬度、高程以及冠层高度信息。使用Python的`h5py`库可以提取这些数据： ```python import h5py file = h5py.File('path_to_gedi_file.h5', 'r') latitude = file['/land_segments/latitude'][:] longitude = file['/land_segments/longitude'][:] canopy_height = file['/land_segments/canopy_height_metrics'][:, 0] # 提取冠层高度 ``` Sentinel-2影像通常为GeoTIFF格式，可通过GDAL或Rasterio读取并解析其地理信息。 #### 2. 空间坐标对齐 将GEDI数据转换为GeoDataFrame对象，利用其几何属性与Sentinel-2影像的空间范围进行匹配： ```python import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point geometry = [Point(xy) for xy in zip(longitude, latitude)] gdf_gedi = gpd.GeoDataFrame(data={'height': canopy_height}, geometry=geometry, crs="EPSG:4326") ``` 随后将Sentinel-2影像的边界范围转换为相同坐标系，并提取与之重叠的GEDI数据点： ```python import rasterio with rasterio.open('sentinel2_image.tif') as src: bounds = src.bounds transform = src.transform crs = src.crs # 转换影像边界为GeoDataFrame from shapely.geometry import box bbox = box(bounds.left, bounds.bottom, bounds.right, bounds.top) roi = gpd.GeoDataFrame([{'geometry': bbox}], crs=crs) # 将GEDI数据重投影到与Sentinel-2相同的坐标系 gdf_gedi = gdf_gedi.to_crs(roi.crs) # 提取在影像范围内的GEDI数据 intersected_data = gdf_gedi[gdf_gedi.intersects(bbox)] ``` #### 3. 像素级匹配 将GEDI点数据与Sentinel-2影像的像素进行匹配，可以通过计算每个GEDI点所在的像素位置，然后提取对应的光谱值： ```python def get_pixel_coords(x, y, transform): col = int((x - transform[2]) / transform[0]) row = int((y - transform[5]) / transform[4]) return row, col with rasterio.open('sentinel2_image.tif') as src: data = src.read() transform = src.transform profile = src.profile pixel_values = [] for geom in intersected_data.geometry: x, y = geom.x, geom.y row, col = get_pixel_coords(x, y, transform) pixel_value = data[:, row, col] # 提取多波段像素值 pixel_values.append(pixel_value) ``` #### 4. 时间一致性检查 由于GEDI和Sentinel-2的采集时间可能存在差异，需检查两者的时间戳并筛选出时间接近的数据集（如相差不超过7天）以减少植被动态变化的影响。 #### 5. 多源数据融合 通过回归模型或机器学习方法（如随机森林），将GEDI冠层高度作为目标变量，Sentinel-2的多光谱波段作为输入特征，建立映射关系以扩展区域覆盖范围。以下是一个简单的线性回归示例： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np X = np.array(pixel_values) y = intersected_data['height'].values model = LinearRegression() model.fit(X, y) predicted_height = model.predict(X) ``` ####
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