Assessing the Distribution of Active Fire data based on Large Industrial Heat Sources Detection in Handan
Ma Caihong,1,2, JinYang ,1, Wang Dacheng1, Guan Linlin1, Li Tianzhu1,3
1.Aerospace Information Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing,100094,China
2.State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,Institute of Geographic Science and Natural Resource Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China
3.University of Chinese Academy of Sciences,Weihai 101499,China
利用目前空间分辨率、时间分辨率(1 d)最高的成熟热异常产品数据主动式热异常数据(ACF,NPP-VIIRS active fire/hotspot data),结合基于长时序热异常数据支持下的工业热源区域识别模型,叠加地表覆盖类型数据,实现邯郸市不同类型热异常数据的识别与分析。①清洗邯郸市2012.1.20~2020.12.31年89 249个热异常点数据,得到2012~2020年间在营的81个工业热源区域,主要分布在京广线(G4高速)以西的丘陵地区,密集分布于涉县、武安、峰峰矿区,与邯郸市矿产资源的分布具有较好的一致性;2020年在营的工业热源与2013年相比,关停32个(42.67%),热异常点数目明显减少的19个(25.33%),新增5个企业;从企业类别上看,识别出的工业热源企业主要为钢铁及铸造类、煤化工及焦化、水泥厂等企业,分别占比达53.24%、28.16%和0.08%。②邯郸市2012~2020年历年的热异常点主要来源于工业热源,其工业热异常点历年平均占比为91.61%,2016年工业热源区域内热异常点占比最高,占比超过94.34%;邯郸市耕地地表覆盖中,有42.73%的热异常数据为工业热异常点;在人造地表覆盖中,有5.5%的热异常为非工业热异常数据。故,与仅仅依赖地表覆盖类型识别秸秆燃烧方法相比,该方法能有效的提高识别精度。邯郸市工业热异常点主要下垫面为人造地表类型(占比89.87%),非工业热异常点下垫面主要为耕地类型(占比75.93%);非工业热异常点2013~2017年按月统计图具有明显的“双峰”现象,当年的 6/10月份出现较大的峰值点,此种现象自2018年起消失。
关键词:工业热源
;
主动式热异常数据
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长时序
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邯郸
Abstract
In this study, different types of NPP VIIRS 375 m active fire product (ACF,NPP-VIIRS active fire/hotspot data) in Handan were analysed based on heavy industry heat sources detection model base on long-term data. (1) 81 heavy industry heat sources worked between 2012 and 2020 were detected based on 89 249 ACF data. They were mainly distributed in the hilly area (the west of Beijing Guangzhou line and G4 Expressway), especially in Shexian, Wu'An and Fengfeng mining areas. It was consistent with the distribution of mineral resources in Handan city. And, compared the num of working heavy industrial heat sources between 2020 and 2013, 32 (42.67%) industrial heat sources were shut down, 19 (25.33%) industrial heat sources which thermal abnormal points were significantly reduced, also 5 new enterprises appeared. And heavy industrial heat sources detected were maily belong to iron and steel and foundry, coal chemical and coking, cement plants, accounting for 53.24%, 28.16% and 0.08% respectively. (2) Betwwen 2012 and 2020, the average annual proportion of thermal anomaly points from industrial heat sources was 91.61%, especially more than 94.34% in 2016. There was 42.73% of ACF data on the cultivated land surface coverage belonging to industrial thermal anomaly points, 5.5% data on the artificial surface coverage belonging to non industrial thermal anomaly points. And, the most of industrial heat anomaly points in Handan were on the artificial land (accounting for 89.87%), while the most of non industrial heat anomaly points were on the cultivated land (accounting for75.93%).There was obvious "double peak" phenomenon (with a larger peak point in June / October) for the monthly statistical chart, which has disappeared since 2018.
Keywords:Heavy Industry Heat Source
;
Active Fire data
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Long-term
;
Handan
Ma Caihong, JinYang , Wang Dacheng, Guan Linlin, Li Tianzhu. Assessing the Distribution of Active Fire data based on Large Industrial Heat Sources Detection in Handan. Remote Sensing Technology and Application[J], 2022, 37(1): 34-44 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.1.0034
Himawari-8 AHI fire decection in clear sky based on time-phase change
[J]. ,2020,24(5):571-577.
鄢俊洁,瞿建华,冉茂农,等.
基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测
[J]. ,2020,24(5):571-577.
SunJiaqi, LiuYongxue, DongYanzhu, et al.
Classification of urban industrial heat sources based on Suomi-NPP VIIRS nighttime thermal anomaly products: A case study of the Beijing-Tianjin-Hebei region
Stable classification with limited sample: transferring a 30 m resolution sample set collected in 2015 To mapping 10 m resolution global land cover in 2017
The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products
1
2016
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
Research and evaluation of the algorithm of land surface fire detection based on FY3-VIRR data
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2011
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于FY-3D MERSI数据的火点识别方法研究
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2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于FY-3D MERSI数据的火点识别方法研究
1
2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
Active fire detection using Landsat-8/OLI data
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2016
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
VIIRS nightfire remote sensing volcanoes
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2017
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
卫星遥感火点监测应用和研究进展
0
2020
卫星遥感火点监测应用和研究进展
0
2020
2013年—2017年主要农业区秸秆焚烧时空特征及影响因素分析
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2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
2013年—2017年主要农业区秸秆焚烧时空特征及影响因素分析
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2020
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2014-2015年夏秋收期间全国秸秆焚烧遥感监测结果对比分析
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2016
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2014-2015年夏秋收期间全国秸秆焚烧遥感监测结果对比分析
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2016
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染
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2019
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染
1
2019
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于热异常遥感数据的苏州市工业企业分布变化特征及其影响分析
1
2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
基于热异常遥感数据的苏州市工业企业分布变化特征及其影响分析
1
2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
工业热异常环境效应分析
1
2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
工业热异常环境效应分析
1
2020
... 卫星遥感技术具有时效性强、分辨率高、空间范围广、资料获取快捷客观的有点,在大范围热异常点数据的监测中具有较好的应用价值.随着对火点或热异常数据需求的增加,各大传感器相继推出了成熟了热异常数据产品.如基于NOAA/AAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)数据推演出的1.1 km空间分辨率的热异常产品数据,基于NPP MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据推演出的1 km分辨率的热异常产品(MOD14和MYD14)[9],均得到一致的认可和广泛的应用.同时,ASTER(Along Track Scanning Radiometer)、FY3-VIRR[10-11]、NPP VIIRS[13]、Landsat 8[12]等也先后推出了对应的中高热异常数据检测算法.目前,通过叠加地表覆盖类型数据,热异常数据已经在火灾[2]、秸秆燃烧识别分析[15-16]中得到了大量应用.同时,孙爽等[17]通过VIIRS多光谱数据提取了热异常点,并叠加耕地类型剔除部分分散且量少的热异常点构建了工业热异常点,分析了冀南7大城市工业能耗与大气污染的关联性.屈冉等[18]在MODIS热异常产品的基础上,结合土地分类数据,提取位于建筑用地区域的热异常点,分析了苏州市工业企业分布变化特征.谷艳春等[19]采用不同季节Landsat 8数据的辐射传输方程法反演地表温度,通过建筑指数提取,识别热异常点,在对比热异常指数的基础上分析了不同分级热异常点对环境的影响.上述主流传统的针对不同类型热异常数据的研究分析,基本上是基于地表分类来识别秸秆燃烧和工业热源等类型的热异常数据,但是此种方法存在一个比较大的缺陷.由于耗能型工业厂矿(是指依靠热力作为生产动力,在生产活动中产生大量热量,并且持续工作至少30天以上的企业,包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等)其分布具有:分布范围广、区域隐蔽的特点,同时考虑到热异常点本身几何定位精度问题,致使工业热异常点与秸秆燃烧等类型的热异常点存在一定的误分现象. ...
Stable classification with limited sample: transferring a 30 m resolution sample set collected in 2015 To mapping 10 m resolution global land cover in 2017