山体背景热场模型约束的地下热源昼间遥感探测定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于遥感技术、自然地理和模式识别的交叉领域，具体涉及一种山体背景 热场模型约束的地下热源昼间遥感探测定位方法。
【背景技术】
[0002] 人类的发展离不开各种自然资源，为了获得丰富的地下资源、矿产资源以及地下 水资源等，需要修建大量的地下设施，因而地下建筑、地下设施等地下目标的探测技术显得 日益重要。一切温度高于绝对零度的物体都能产生热辐射，地下目标和周围区域具有不同 的热力学特性，在外界环境的作用下，地下目标的存在会影响周围区域的内部热传导过程， 造成存在地下目标的地方和周围背景出现随时间变化的温度差异。从统计学意义上讲，即 地下目标的温度场高于或低于山体背景的温度场。因此，可以将这些地下目标看作不同于 背景热源的地下热源。相比于其他探测手段，红外技术手段探测具有一定的优势。非遥感 探测手段无法实现大面积的同步观测，在恶劣的环境下难以使用，获取信息的速度慢，且耗 时费力。现有的常规遥感探测手段主要针对于地表或水面上的条件对象，获取信息受到自 然环境、背景环境的限制，无法探测到深层地下热源目标。目前，电磁诱导技术只可以探测 浅层地表下的金属目标，同时容易受到地下散落金属碎片的影响。因此，红外技术手段探测 成为了一种有效的地下目标探测手段。
[0003]目前，国内外对地下目标的探测也有一定的研究。国内主要是集中在浅层目标的 探测，以及针对多时相图像下目标的探测，且这些地下目标大多是大尺度的地下热源。多国 内也未见深层（距地表距离大于l〇m)地下热源目标探测的相关报道，尤其是小尺度的地下 热源目标。国外有利用机载中波和长波红外线扫传感器探测地下目标的研究，但是未见利 用遥感图像进行地下目标探测的相关报道。对于平面的带状目标的探测，现有的模式识别 方法并没有采用背景滤波的方法。而且它探测到的仅仅是疑似目标区，并没有准确定位地 下目标所在位置。不仅如此，探测得到的疑似目标区的漏警率不理想，虚警率高，而定位准 确度也不高。
【发明内容】
[0004] 本发明提出了一种山体背景热场模型约束下，对深层（距地表距离大于10m)的地 下分布式热源昼间探测定位的方法，解决了现有的只针对浅层地下热源探测定位的问题， 利用模拟仿真软件对山体进行热场的模拟仿真，分析得到山体本体背景的热场模型，利用 真实红外图对山体热场模型进行映射统一，并利用映射后的模型对真实红外图像进行背景 滤波处理，降低山体本体背景热场对探测的影响，最后准确定位地下目标所在的位置。
[0005] 本发明提供一种基于山体背景热场模型约束的地下分布式热源昼间探测定位方 法。建立山体背景热场模型时，根据实际山体热场做适当的简化，得到简化的模型，具体步 骤如下：
[0006] (1)山体背景热场模型的建立，包括以下子步骤：
[0007] (1· 1)山体模型的建立步骤
[0008] (1. 1. 1)通过遥感测绘获得山体的三维数字高程模型，得到真实山体的海拔高度 数据信息。
[0009] (1. 1. 2)ANSYS几何山体模型的构建是以点、线、面和体来构成的，点（坐标）是构 建几何模型的基础。所以根据上述的海拔信息，几何山体的创建是由关键点生成闭合的曲 线，闭合的曲线生成平面，然后由闭合的曲面围成几何山体。而几何山体就构成了整个山体 模型。
[0010] (1.2)山体模型的有限元网格划分步骤
[0011] Anasy有限元网格划分是进行数值模拟分析至关重要的一步，由于山体的模型并 不是规则的，因此进行自由网格划分，可以自由的在面上自动生成三角形或者是四面体网 格，在体上自动生成四面体网格，同时人工进行智能尺寸的控制。
[0012] (1. 3)山体模型边界条件设置和求解步骤
[0013] 对上述网格划分后的山体进行载荷边界条件的设置，利用山体热传导和山体-空 气热对流的基本热传递物理基础，根据山体的热传导率K和山体-空气的热对流率Φ设置 热传递的参数，经过Ansys的求解计算得到山体的温度场分布，最后对山体的温度场分布 进行灰度图的映射和温度分辨率的调整，最终得到山体热场模型。
[0014] (2)山体背景热场8位到16位映射，包括以下子步骤：
[0015] 由于建立的山体背景红外热场模型图像为8位，而真实的山体背景热场图像为16 位，所以需要对上面得到的山体背景热场模型与真实山体背景热场进行8位到16位的映射 处理。在模型的热场和真实的热场分布变化大致相同的情况下，保证模型热场更加接近真 实山体的热场。
[0016] (2. 1)真实山体背景灰度值范围的确定步骤
[0017] 真实山体背景的热场受到诸多外界因素的影响，比如房屋、道路等。由于这些外界 因素在整个背景中所占的比例很小，因此可将其当作干扰。故而需要进行区域约束处理，通 过直方图统计，进行阈值处理，剔除外界因素的干扰，具体过程如下：
[0018] (2. 1. 1)设变量r代表图像中像素灰度级，在离散的形势下，用rk代表离散灰度 级，用P(rJ代衷概率密度函数，有下式成立：
[0019]
[0020] k= 0, 1，2. · · 1-1
[0021] 式中nk为图像中出现r1<灰度的像素数，η为图像中像素数总数，就是概率论中 ?Ι 的频数，1为灰度级的总数目。
[0022] 已知外界因素影响占整幅图像中所占面积比为Ρ%，则有下式：
[0023] Pr(rk) ^P
[0024] 依次累计灰度直方图，如果累计值大于或等于目标物所占比例，停止累加，记录rk 的值，作为背景的指导值。
[0025] (2. 2)山体热场模型的映射校正步骤
[0026] 山体热场模型背景的灰度值根据上述得到的值和图像的灰度最小值进行线性映 射校正处理。具体的公式如下： .....
[0027] ? =:: -~^{〇,, -〇,) +〇； V-7/
[0028] 其中，I为热场模型的灰度值，^为热场模型的最低亮度灰度值，Ih为热场模型的 最高亮度灰度值，为真实山体红外图像的最低亮度灰度值，〇h为上述求得的rk，0为映射 校正后的山体背景模型。
[0029] (3)利用映射后的山体背景热场模型进行背景滤波步骤
[0030] 由于遥感器观测的角度和太阳照射角的影响，可将山体分为阳面和阴面。太阳直 接照射的山体部分称为阳面，太阳无法直接照射的部分称为阴面。山体背景和周围环境有 热辐射，直接照射和非直接照射时的热辐射存在差异。不仅如此，昼间山体背景的热场和夜 间山体背景的热场也不一样，本发明针对的是山体背景热场模型约束的地下热源昼间探测 定位。首先找到阴面和阳面的分界处的像素点，利用最小二乘拟合的方法拟合阴面和阳面 的分割线，然后对阴面进行灰度补偿操作，最后进行背景滤波处理。
[0031] (3. 1)原始红外图像阴面阳面分界线提取步骤
[0032] (3. 1. 1)利用阴面和阳面灰度差值的区别确定分界处的像素点，根据图像数据的 信息可以确定分界线是东西走向，所以只需比较上下的像素点灰度值即可，如果上下邻近 的像素灰度差异大于K，公式如下：
[0033]G(x,y)>G(x,y-l)+K
[0034]G(x,y)>G(x,y-2)+K
[0035]G(x,y)>G(x,y-3)+K
[0036]G(x,y)>G(x,y-l)+K
[0037] 如果上述四个不等式成立，就将（x，y)视为分界线附近的像素点，遍历全图得到 分界线附近的所有像素点。
[0038] (3. 1. 2)接下来对上述得到的所有分界线附近的像素点进行三次多项式最小二乘 法拟合线性处理，具体过程如下：
[0039]
[0040]
[0041] 其中φ(Χ)为最小二乘拟合的三次多项式，err为误差目标函数，通过使err最小达 到最优的三