Page 140 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

第 50 卷第 10 期 曹汉瑞等：VIIRS 夜光影像中农田火像素识别方法 2075

com/）。该数据采用 WGS-84 地理坐标系，投影
方式采用通用横轴墨卡托投影和极地方位投影，
具有 30 m 的空间分辨率，共包括 10 个主要的地
表覆盖类型（耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水
［26］
体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪） 。
GlobeLand30 提供了 2000 年、2010 年和 2020 年全
球地表覆盖数据，本文采用 2020 年的数据，主要
用于模型训练和精度检验的样本采集。
3）行政区划数据。本文中南部非洲 10 个大
陆国家的行政区划矢量数据来源于标准地图服
务系统的非洲地图（原审图号为 GS（2023）2758，
行政界线无修改）。

本 文 使 用 的 VNP46 产 品 图 层 信 息 如 表 1
所示。

表 1 本文使用的 VNP46 产品图层信息
Table 1 Layer Information of VNP46 Product Used in
the Study
数据源 图层名称 单位 有效值范围 图 3 实验流程
VNP46A1 太阳天顶角 (˚) −90~90 Fig. 3 Experimental Flowchart
BRDF 纠正辐亮度 nw·cm -2 ·sr -1 0~6 553.4
VNP46A2 云层质量掩膜 无 0~65 534 弱几何偏差带来的辐亮度误差 ［24-25］ ，邻域选择以
强制性质量标志 无 0~3 像素为中心 3×3 大小的窗口。
GlobeLand30 地表覆盖数据以 GEOTIFF 格
2 方法原理 式存储，首先将该数据重投影至 WGS-84 坐标系，
重投影后空间分辨率为 1.15″，然后镶嵌并裁剪至
本文将夜光影像的像素分为 3 类，分别为农
研究区域范围。
田火像素、稳定灯光像素和全黑像素。本文中，
2.2 特征提取与训练样本采集
像素的类别本质上是一个自然年内 Black Marble
首先将一年中所有的日级夜光影像进行数
夜光影像中像素对应区域的类别。图 3 展示了本
据预处理，然后对影像中每个像素的夜光辐亮度
文的实验流程，包括数据预处理、多元特征提取、
构建时间序列。若像素在某些日期未通过质量
RF 分类、精度验证和结果分析。
筛选而被剔除，则该像素辐亮度时间序列中对应
2.1 数据预处理
日期的值空缺。
VNP46 产品以 HDF5 格式存储，首先，将表 1
图 4 以赞比亚首都卢萨卡附近为例，展示了
中的 4 个图层转为 GEOTIFF 格式，根据行政边
界数据镶嵌并裁剪至研究区域范围。然后，筛选 农田火像素、稳定灯光像素和全黑像素在月级夜
出像素具有高质量夜光辐亮度的日期，由于观测 光影像上的辐亮度变化，以及 3 类像素的谷歌地
时过小的太阳天顶角会使传感器接收到反射的 球影像。图 5 展示了农田火、稳定灯光和全黑这 3
太阳光，增大夜光辐亮度的观测误差，因此剔除 类像素一年中夜光辐亮度的变化。农田火像素
太阳天顶角小于 101°的天数。同时，为了减弱云 （如图 4 中 1 号点）一年中大部分日期的夜光辐亮
层遮挡对夜光辐亮度观测的影响，仅保留云层质 度为 0 或略大于 0（图 5（a）），仅在播种季节会出现
量 掩 膜 为“ 无 云 ”且 强 制 性 质 量 标 志 为“ 非 常 清 较高的辐亮度值，这类像素对应的区域可被认为
晰”的天数。为减少观测误差对后续特征值计算 发生过农田火，对应的区域大多为耕地。稳定灯
的影响，仅保留农田火时间窗口内外有效天数均 光像素（如图 4 中 2 号点）一年中夜光辐亮度均保
大 于 10 的 像 素 参 与 分 类 。 由 于 VNP46A2 不 同 持较高水平并且相对稳定（图 5（d）），这类像素对
日的夜光影像之间可能存在几何偏差，将像素邻 应的区域大多为城镇或道路。全黑像素（如图 4
域内的均值作为该像素的夜光辐亮度值，用于减 中 3 号点）一年中夜光辐亮度均接近于 0 且无较