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First study of Sentinel-3 SLSTR active fire detection and FRP retrieval: Night-time algorithm enhancements and global intercomparison to MODIS and VIIRS AF products
Remote Sensing of Environment ( IF 13.5 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.rse.2020.111947
Weidong Xu , Martin J. Wooster , Jiangping He , Tianran Zhang

Abstract The Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR) now operates concurrently onboard the European Sentinel-3A and 3B satellites. Its observations are expected ultimately to become the main global source of active fire (AF) detections and fire radiative power (FRP) retrievals for the mid-morning and evening low earth orbit timeslots – data currently supplied by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra. Here we report for the first-time the significant adjustments made to the pre-launch Sentinel-3 AF detection and fire characterisation algorithm required to optimize its performance with real SLSTR data collected from the Sentinel-3A and 3B satellites. SLSTR possesses both an S7 ‘standard’ and an F1 ‘fire’ channel that operate in the same middle infrared (MIR) waveband, but which use different detectors with differing dynamic ranges and which are located at different focal plane locations. When S7 provides saturated observations, for example over higher FRP active fire pixels, F1 must be used to provide a reliable MIR spectral measurement. However, the two channels differing data characteristics (slightly different size, shape and spatial location of the matching pixels) means that swapping between their measurements is non-trivial. The main algorithm enhancement has therefore been the addition of a dedicated active fire pixel clustering component, required to cluster the detected AF pixels into individual fires as a solution to this issue. Focusing on night-time data due to the added complexity of daytime implementation, we compare AF information derived with this updated SLSTR algorithm to that from near-simultaneous MODIS Terra, and we find that SLSTR has a lower minimum FRP detection limit which enables more lower FRP active fire pixels to be identified than is the case with MODIS. When both sensors detect the same fire cluster at the same time, SLSTR typically measures a slightly higher FRP due to it being able to detect more of the low FRP AF pixels lying at the cluster edge (the OLS linear best fit between matched SLSTR and MODIS per-fire FRP matchups has a slope of 1.08). At the regional scale, SLSTR detects 90% of the AF pixels that the matching MODIS data contains, but also identifies an additional 44% more AF pixels – the vast majority of which have FRP

中文翻译:

Sentinel-3 SLSTR 主动火灾探测和 FRP 检索的首次研究:夜间算法增强和 MODIS 和 VIIRS AF 产品的全局比对

摘要 海陆表面温度辐射计 (SLSTR) 现在在欧洲 Sentinel-3A 和 3B 卫星上同时运行。预计它的观测最终将成为全球主要的活跃火灾 (AF) 探测和火灾辐射功率 (FRP) 反演的主要来源,用于上午和晚上的低地球轨道时隙——目前由中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 提供的数据登上 Terra。在这里,我们首次报告了对发射前 Sentinel-3 AF 检测和火灾特征算法进行的重大调整,以利用从 Sentinel-3A 和 3B 卫星收集的真实 SLSTR 数据优化其性能。SLSTR 拥有 S7“标准”和 F1“火”通道,它们在相同的中红外 (MIR) 波段中运行,但它们使用具有不同动态范围且位于不同焦平面位置的不同检测器。当 S7 提供饱和观测值时,例如在更高 FRP 的活动火像素上,必须使用 F1 来提供可靠的 MIR 光谱测量。然而,两个通道不同的数据特​​征(匹配像素的大小、形状和空间位置略有不同)意味着在它们的测量之间交换是非常重要的。因此,主要的算法增强是添加了专用的主动火像素聚类组件,需要将检测到的 AF 像素聚类为单独的火,作为解决此问题的方法。由于白天实施增加了复杂性,因此专注于夜间数据,我们将使用这种更新的 SLSTR 算法得出的 AF 信息与来自近乎同时的 MODIS Terra 的信息进行比较,我们发现 SLSTR 具有较低的最小 FRP 检测限制,与 MODIS 的情况相比,可以识别更多较低的 FRP 活动火灾像素。当两个传感器同时检测到同一个火群时,SLSTR 通常测量稍高的 FRP,因为它能够检测到更多位于集群边缘的低 FRP AF 像素(匹配的 SLSTR 和 MODIS 之间的 OLS 线性最佳拟合)每场 FRP 比赛的斜率为 1.08)。在区域尺度上,SLSTR 检测到匹配 MODIS 数据包含的 90% 的 AF 像素,但还识别出额外 44% 的 AF 像素——其中绝大多数具有 FRP 并且我们发现 SLSTR 具有较低的最小 FRP 检测限制,与 MODIS 的情况相比,可以识别更多较低的 FRP 活动火灾像素。当两个传感器同时检测到同一个火群时,SLSTR 通常测量稍高的 FRP,因为它能够检测到更多位于集群边缘的低 FRP AF 像素(匹配的 SLSTR 和 MODIS 之间的 OLS 线性最佳拟合)每场 FRP 比赛的斜率为 1.08)。在区域尺度上,SLSTR 检测到匹配 MODIS 数据包含的 90% 的 AF 像素,但还识别出额外 44% 的 AF 像素——其中绝大多数具有 FRP 并且我们发现 SLSTR 具有较低的最小 FRP 检测限制,与 MODIS 的情况相比,可以识别更多较低的 FRP 活动火灾像素。当两个传感器同时检测到同一个火群时,SLSTR 通常测量稍高的 FRP,因为它能够检测到更多位于集群边缘的低 FRP AF 像素(匹配的 SLSTR 和 MODIS 之间的 OLS 线性最佳拟合)每场 FRP 比赛的斜率为 1.08)。在区域尺度上,SLSTR 检测到匹配 MODIS 数据包含的 90% 的 AF 像素,但还识别出额外 44% 的 AF 像素——其中绝大多数具有 FRP SLSTR 通常测量稍高的 FRP,因为它能够检测到更多位于簇边缘的低 FRP AF 像素(匹配的 SLSTR 和 MODIS 每火 FRP 匹配之间的 OLS 线性最佳拟合的斜率为 1.08)。在区域尺度上,SLSTR 检测到匹配 MODIS 数据包含的 90% 的 AF 像素,但还识别出额外 44% 的 AF 像素——其中绝大多数具有 FRP SLSTR 通常测量稍高的 FRP,因为它能够检测到更多位于簇边缘的低 FRP AF 像素(匹配的 SLSTR 和 MODIS 每火 FRP 匹配之间的 OLS 线性最佳拟合的斜率为 1.08)。在区域尺度上,SLSTR 检测到匹配 MODIS 数据包含的 90% 的 AF 像素,但还识别出额外 44% 的 AF 像素——其中绝大多数具有 FRP
更新日期:2020-10-01
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