输电线路周边火灾卫星遥感监测应用探讨

输电线路周边火灾卫星遥感监测应用探讨

缪伟华

国网江西省电力有限公司抚州供电分公司 江西省抚州市 344000

摘要：在全球变暖、天气干燥等自然因素和人们开山烧荒、祭祀等人为因素的综合影响下，山火引起的输电线路跳闸停电事故发生率越来越高，严重的影响人们的生活及生产。因此对输电线路周边火灾卫星遥感监测应用进行研究具有重要意义。下面笔者就对此展开探讨。

关键词：输电线路；火灾；卫星遥感监测；

1 引发火灾的原因分析

1.1 自然因素

自然因素往往与气象条件具有一定程度关系，比如由于雷暴天气中打雷闪电所产生的电火花接触到易燃物而导致火灾。火情在初始阶段而言相对较小，因此往往很难被发现。此外，在山区出现的岩石崩塌以及岩石滚落相互摩擦产生的火花，同样可能引起森林火灾。就一般而言，由自然因素所产生的火灾，在初始阶段火势相对较小。往往无法得到及时的发现，而当被发现时，整体火势已经相对较大，其扑救难度同样相对较高。

1.2 人为因素

首先为生产用火，生产用火主要是烧荒狩猎等活动产生的用火，当前，我国已经明令对上述行为予以禁止,然而仍然有部分人无视国家的规定,在不做任何隔离措施的前提下进行相应的烧荒工作,由此而引发各类火灾，而相应的火灾往往会造成极为严重的后果，由狩猎所引发的森林火灾往往由狩猎者自身所携带的各类设备导致。其二为生活用火，生活用火主要包含于烧饭、吸烟等产生的明火。在一般前情况之下，在林区内吸烟，并且烟头随处乱扔，这些举动便有可能引起输电线路的火灾。此外，在林区生火进行取暖或者进行明火烧烤，并且无法对隔离措施予以构建，在取暖或烧烤完成之后无法将火焰彻底熄灭，同样会使输电线路火灾发生的风险大幅度增加。

2 研究区概况

某省地形以山地地形为主，山地丘陵占总面积的80%，而森林覆盖率达到了65.95%，林地植被在冬季出现干燥现象，极易发生森林火灾，且风势较大，容易助长火势蔓延，福建省输变电线路因此遭到威胁。清明节、中元节以及冬季是火灾监测的重要时间点，其他时间由于人为或自然引起的火灾也不容忽视。本文以福建省内输变电线路试验走廊5、试验走廊6及试验走廊12为研究对象，对线路走廊2km范围内进行火点监测。3条线路总长约141.7km，所处区域最高海拔可达到1194m。

3输电线路走廊火点识别原理与过程

3.1火点识别原理

3.1.1遥感火点识别原理

卫星遥感技术监测火点的原理是基于维恩位移定律（李家国等，2010；曹景庆等，2019），即随物体本身温度的升高，其辐射强度的峰值就会向电磁波谱中的短波移动，其表达式为：

（1）

式（1）中： 为辐射强度最大时所对应的波长，单位为米（m）；A为常数，取值为2898μm·K；T为热力学温度，单位为开氏度（K）。如图1所示，是黑体在不同温度下的辐射波谱曲线，地表温度一般约300K，火点温度一般约500～1000K，由此可知地表辐射强度的峰值约在远红外波段（9~12μm），火点辐射强度的峰值约在中红外波段（3~5μm）。在卫星影像中识别火点其实就是识别地表热异常点，其区别于常温地表的一个显著特征是，热异常点在中红外波段的辐射能量远远高于常温地表（彭文邦，2017）。

（2）

图1黑体在不同温度下的辐射波谱曲线

式（2）中：M(T)为黑体表面发射的总能量，即总辐射出射度；σ为斯-玻常数，取值为 [瓦/（平方米·开氏度⁴）， ]；T为发射体的热力学温度，单位为开氏度（K）。正是由于山火燃烧释放出大量热能，使得卫星影像中火点像元与背景像元在中红外波段和远红外波段辐射能量产生明显差异（Kaufmanetal.,1998）。因此，卫星遥感火点识别的两个基本原则是：1）随地表温度的升高，辐射出射度增强；2）地表温度不同，其辐射出射度峰值所对应的波段不同。根据这种差异来识别卫星影像中的火点。

（3）

式（3）中： 表示混合像元i通道的总辐射亮度值，单位为瓦/（平方米·球面度）（W/（m²·sr））； 表示混合像元中火点辐射亮度，单位为瓦/（平方米·球面度）（W/（m²·sr））； 表示混合像元中背景辐射亮度，单位为瓦/（平方米·球面度）（W/（m²·sr））；P表示混合像元中火点面积占像元总面积的比例。Planck辐射定律给出了辐射出射度，也就是辐射亮度与亮度温度（T）、波长（λ）之间的关系，其分布函数可表示为： （4）

式（4）中：δ为第一辐射常数， ，取值 （瓦·平方米， ）； 为第二辐射常数， ，取值 （瓦·开氏度，W·K）。由此可得到包含火点的混合像元与背景像元之间的亮温差，其表达式分别为：

（5）

式（5）中： 表示火点像元 通道火点亮度温度与背景亮度温度之差； 表示火点像元 通道总亮度温度； 表示 通道背景亮度温度，亮度温度的单位为开氏度（K）；

表示 通道的中心波长，单位为um。

2.1.2 遥感火点识别算法

利用3.9μm和11.2μm对火点辐射的敏感特性，设置动态亮温阈值来识别火点，考虑到卫星影像接收到的辐射信息可能包含云、水、烟雾以及太阳耀斑，在实际火点识别中需要将这些非火点像元剔除，以避免火点信息误判（贺宝华等，2011）。那么，在无云且无其他假火点存在的陆地像元亮温满足下述条件时，可初步判断为热异常点（陆佳政等，2015；阮羚等，2016）。 （6）

（7）

式中： 表示像元在3.9μm的亮温值； 和 表示白天和夜晚的亮温判别阈值，分别取值310K、305K；ΔT表示像元在3.9μm和11.2μm的亮温差； 表示亮温差判别阈值，取值10K。

2.2 建立火点影响线路

本文利用火点位置信息和输变电线路位置信息建立火点影响线路GIS关系模型（FirePointAffectingLine）。该模型首先根据火点的可信度来筛选火点，本文将可信度设定为4，即可信度小于4的火点将被剔除，同时同一点在一天之内不断监测到存在火点，最终保留可信度最大时的火点数据；然后判断保留下来的火点是否在输变电线路2km缓冲区范围内，如果火点在线路2km以内，再确定火点与线路之间的距离、与最近杆塔点之间的距离并输出；模型引入天然防火隔离带数据（河流、湖泊、水库、山脊、山谷），判断火点与线路之间是否存在天然防火隔离带。最后，若存在天然防火隔离带则输出天然防火隔离带的类型。本文利用重点区域的数字高程模型（DigitalElevationModel，DEM）提取输电线路走廊2km范围内的山谷山脊线，利用卫星光学真彩色影像提取重点区域的河流、湖泊和水库。

2.3 火点识别过程

本文通过日本宇航局葵花监测官方网站（JAXAHimawariMonitorP-TreeSystem）获取Himawari-8（下文称“H8”）卫星影像数据，基于Matlab编程软件对该数据提取火点信息，实现对福建省3条输变电工程试验走廊火点监测。具体实现过程主要包含①影像数据预处理；②火点识别；③利用FAL模型筛选火点。

结束语:目前，气象卫星的时效性已经可以满足火点监测的需求，但是其空间分辨率有待提高，在后续的实验中可以融合其他高空间分辨率气象卫星数据进行火点监测，达到时间和空间精准定位，为防灾减灾提供重要数据支撑。

参考文献：

[1]曹景庆,关雷,勾昆,郭慧宇.基于高分四号卫星数据的秸秆焚烧遥感监测——以穆棱市为例[J].经纬天地,2019(04):114-119.

[2]陈洁,郑伟,刘诚.Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析[J].自然灾害学报,2020(04):197-204.

[3]陈兴峰,刘李,李家国,欧文浩,张玉环.卫星遥感火点监测应用和研究进展[J].遥感学报,2021(05):531-542.