一种基于GK-2A遥感影像的亮温差火点提取方法与流程

一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法
技术领域
1.本发明涉及遥感火情监测技术领域，尤其是一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法。


背景技术：

2.火灾影响全球生态系统模式和过程，包括植被分布和结构、碳循环和气候。森林火灾会导致土壤贫瘠，破坏森林结构，造成生态环境失衡；损坏基础设施，造成经济损失，危害人类健康，甚至威胁人类生命安全。因此森林防火工作是保护森林资源的重要部分。准确的监测森林火灾可以及时控制火灾的发展蔓延，降低损失。要想做到火灾的灾前防范，灾中精准定位的高时效性，仅靠地面站监测是不能够完成的，当前卫星遥感已成为重要的监测手段。现有技术中，卫星遥感火情监测已有众多的卫星数据开展了火情监测研究，但是高频的全域覆盖的卫星数据还较少，其中himawari-8和fy-4能做到高时效监测我国的火点，但是himawari-8数据并不能覆盖我国的西部地区，且单一数据源会存在数据缺失、数据传输不稳定、数据异常、天气影响等问题，无法满足全域全天候监测的需求。


技术实现要素：

3.为了克服现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法。
4.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，包括如下步骤：步骤1，获取不同时相的gk-2a遥感影像；步骤2，将步骤1所得的gk-2a遥感影像进行预处理；步骤3，对步骤2所得的数据进行掩膜提取，得到不同时相的晴空像元；步骤4，根据步骤3得到的晴空像元判断可疑火点，得到可疑火点数据；步骤5，利用步骤3掩膜后的亮温数据做差值处理，得到不同时相的差值亮温；步骤6，利用步骤5得到的差值亮温进行普通克里金插值，将得到插值亮温作为灾中的背景亮温；步骤7，利用步骤6所得的插值亮温作为背景亮温来进行火点确认，得到火点数据；步骤8，对得到的火点数据进行假火点剔除，最终得到火点数据；所述步骤4中可疑火点判断方法为：或者或者或者其中，表示第7通道的亮温值，表示第7通道的亮温阈值，表示第7
通道窗口区内所有像元的亮温平均值，表示第7通道窗口区内所有像元的亮温标准差值，表示窗口区内背景像元的亮温平均值，表示可疑火点像元与背景像元的差异，表示第7通道背景像元的标准差。
5.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤2中预处理过程包括辐射定标、大气校正、波段叠加、几何校正。
6.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述辐射定标所对应gk-2a数据中的第1(0.47μm)、2(0.51μm)、3(0.64μm)、4(0.85μm)、 6(1.61μm)、7(3.83μm)、14(11.21μm)和15(12.36μm)通道； 所述大气校正所对应gk-2a卫星数据中的第4、6、7、14和15通道；所述波段叠加即将所有辐射定标的数据、四个角度物理量和经纬度进行波段叠加；所述几何校正即校正其中的经度、纬度，其余波段根据校正波段进行校正。
7.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤3中掩膜提取具体包括：将步骤2所得数据进行云检测及水体检测。
8.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述云检测计算公式为： or
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and
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and 其中，表示第7通道的亮温值，a3表示第3通道的反射率数值，a15代表第15通道的反射率数值，soz表示四个角度物理量中的太阳天顶角。
9.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述水体检测计算公式为：为：其中， 表示第1通道反射率数值， 表示第2通道反射率数值，表示第4通道反射率数值，表示第6通道反射率数值。
10.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤5中不同时相的差值亮温的计算公式如下：其中，代表灾中与灾前数据的差值亮温，表示灾前晴空像元的亮温集合，表示灾中晴空像元的亮温集合。
11.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤6中普通克里金插值的计算方法如下：
其中，是点（）处的估计值，即潜在火点位置对应的亮温补偿值，即等于；为权重系数，用于满足点（）处的估计值与真实值的差最小的一套系数；ti是(xi,yi)处的真实值。
12.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤7中进行火点确认的方法为：认的方法为：其中，表示第7通道的亮温值，表示第7通道的背景亮温即插值的亮温补偿值，表示第7通道与第14通道的亮温差值，表示7通道与14通道差值的背景亮温即两通道插值亮温的补偿值，、均为判别阈值的修正系数；表示背景窗的修正标准差，表示背景窗口的修正标准差。
13.上述的一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，所述步骤7中火点确认时窗口区域的修正标准差计算公式为：其中，为窗口区域的修正标准差， 为窗口区域的原始标准差。
14.本发明的有益效果是，添加gk-2a卫星数据，其卫星星下点在128.2
°
，可以拍摄到中国的西部地区，使用gk-2a遥感数据提取火点监测，有助于解决单一数据源面临的数据缺失、数据传输不稳定、数据异常、天气影响等问题；通过使用不同时相的gk-2a遥感数据对其亮温进行差值处理，将其无污染的差值亮温作为样本点数据，使用普通克里金插值得到补偿的插值亮温，经过插值的补偿亮温填补了因天气和水体反射的干扰，使其避免了因峰值过高而影响火点提取的精度，因此将获得的插值亮温作为灾中的背景亮温，能有效提升火点提取的准确度，增加火点监测的卫星数据源。
附图说明
15.下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
16.图1为本发明流程示意图；
图2为2022年4月10日12时gk-2a卫星几何校正后全圆盘影像；图3 为2022年4月10日12时山东省威海市文登区gk-2a火情提取结果图。
具体实施方式
17.为使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
18.本发明提供了一种基于gk-2a遥感影像的亮温差火点提取方法，如图1所示，本实施例中以山东省威海市文登区2022年4月10日12时的火情提取为例，结合附图进行说明，包括以下步骤：步骤一，获取不同时相的gk-2a遥感影像；本发明实施例通过遥测仪器获取gk-2a主题成像仪（ami）数据，分辨率为0.5、1和2km的全圆盘数据。
19.步骤二，将获取的gk-2a数据进行预处理；预处理的方法包括辐射定标、大气校正、波段叠加、几何校正，为后续的火点提取做准备；辐射定标所对应gk-2a数据中的第1(0.47μm)、2(0.51μm)、3(0.64μm)、4(0.85μm)、 6(1.61μm)、7(3.83μm)、14(11.21μm)和15(12.36μm)通道；大气校正所对应gk-2a卫星数据中的第4、6、7、14和15通道波段叠加即将所有辐射定标的数据、四个角度物理量和经度纬度进行波段叠加；几何校正即校正其中的经度、纬度，其余波段根据校正波段进行校正，得到如图2所示为经过几何校正后的全圆盘影像。
20.步骤三，对不同时相预处理后的数据进行掩膜提取，得到不同时相的晴空像元；对不同时相预处理后的数据进行掩膜提取，获得无污染像元，掩膜提取的方法包括如下步骤：（1）将经过预处理数据进行云检测。其中云检测计算公式如下： or
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and
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and 其中，表示第7通道的亮温值，a3表示第3通道的反射率数值，a15代表第15通道的反射率数值，soz表示四个角度物理量中的太阳天顶角。
21.（2）将经过预处理数据进行水体检测。其中水体检测计算公式如下：其中水体检测计算公式如下：其中， 表示第1通道反射率数值， 表示第2通道反射率数值，表示第4通
道反射率数值，表示第6通道反射率数值。
22.步骤四，根据得到的晴空像元判断可疑火点，得到可疑火点数据；将预处理完的数据进行掩膜后得到的晴空像元，也就是无污染像元使用窗口的方法提取可疑火点。将初始窗口区域选取为5*5个像元，若无污染像元低于窗口区域内所有像元个数的20%，则扩大窗口至7*7,...，51*51，最大窗口设置为51*51，如若窗口达到最大窗口51*51个像元数时仍不满足条件，则该待判像元标记为非火点像元，可疑火点判断的计算方法如下： 或者
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其中，表示第7通道的亮温值，表示第7通道的亮温阈值，表示第7通道窗口区内所有像元的亮温平均值，表示第7通道窗口区内所有像元的亮温标准差值，表示窗口区内背景像元的亮温平均值，表示可疑火点像元与背景像元的差异，表示第7通道背景像元的亮温标准差。
23.步骤五，利用掩膜后的无污染像元做差值处理，得到不同时相的差值亮温；将经过掩膜后不同时向的的无污染像元做差值处理，得到差值亮温。其中不同时相的差值亮温的计算公式如下：其中，代表灾中与灾前数据的差值亮温，表示灾前晴空像元的亮温集合，表示灾中晴空像元的亮温集合。
24.步骤六，利用得到的差值亮温进行普通克里金插值，将得到插值亮温作为灾中的背景亮温；由于普通克里金插值使用的是无偏估计，在其属性值在空间上的平稳性，使其结果不会出现太大的峰值波动，能更好的拟合背景亮温。其中普通克里金插值的计算方法如下：其中其中，是点（）处的估计值，即潜在火点位置对应的亮温补偿值，即等于；为权重系数，用于满足点（）处的估计值与真实值的差最小的一套系数；ti是(xi,yi)处的真实值。
25.步骤七，利用插值亮温作为背景亮温来进行火点确认，得到火点数据；将获取的插值亮温作为灾中的背景像元，确认火点像素的方法如下：确认火点像素的方法如下：其中，表示第7通道的亮温值，表示第7通道的背景亮温即插值的亮温补偿值，表示第7通道与第14通道的亮温差值，表示7通道与14通道差值的背景亮温即两通道插值亮温的补偿值，、分别为判别阈值的修正系数，该系数随观测时间、区域和角度的变化而变化，一般的，可设为3，可设为3.5；表示背景窗的修正标准差，表示背景窗口的修正标准差。
26.要进行大规模检测，需要对原始标准差进行修正，以避免原始标准差过大或过小导致误报，步骤7中火点确认时窗口区域的修正标准差计算公式为：其中，为窗口区域的修正标准差，为窗口区域的原始标准差。
27.步骤八，对得到的火点数据进行假火点剔除，最终得到火点数据。
28.假火点剔除指工厂、光伏发电以及城市等常年高温热源和耀斑点是造成火点误判的主要原因，在火点判识过程中需要将其删除，耀斑点主要采用耀斑角阈值来滤除，其中耀斑角的计算方法如下：其中，代表耀斑角，为相对方位角，为卫星天顶角，为太阳天顶角；进一步的耀斑角滤除，其计算方法如下：《30and+》0.3其中，表示第2通道反射率数值，表示第6通道反射率数值。
29.按照本实施例方法对山东省威海市文登区2022年4月10日12时的火情提取结果如图3所示，可见本实施例方法可以准确剔除假火点，得到精确地火情提取结果图。
30.以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。