基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法及装置与流程

本发明涉及火灾监测的，尤其涉及基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法及装置。

背景技术：

1、森林草原火灾通常具有突发性强，火势猛，蔓延速度快的特点，而且火灾发生地通常人烟稀少，不易察觉。因此，遥感监测成为山火监测的重要方法。多年来，极轨气象卫星在草原火情监测方面发挥了重要作用，但由于极轨卫星观测频次日较低，且集中在相对固定的几个时段，对于变化快速的森林草原火灾，难以提供连续的火情监测信息。

2、静止气象卫星具有观测频次高，覆盖范围广的特点，对火灾的监测具有很强优势。然而，卫星图像空间分辨率，即火场、植被、地形地貌的影像表达能力，仍然是制约卫星火情监测在行业部门深入拓展应用的最大技术难题。在1000/2000m尺度的极轨和静止气象卫星监测图像上，林火与非林火难以区别，小火/低温火和初发火信息表达不突出，植被、土地利用和地形地貌难以辨识。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明提供了基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法及装置解决现有的火灾监测方法地域依赖性强，环境影响大，容易造成火灾误判的问题。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

5、第一方面，本发明实施例提供了基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法，包括：

6、基于高分卫星获取地面信息数据，建立卫星火险监测地面背景数据库；

7、根据所述地面背景数据通过对热点像元变化进行高频侦测，对不同时间维的地面背景热点像元进行检测分析；

8、所述检测根据动态阈值去除虚假热点，利用不同波段反射率以及亮温的不同阈值对森林火点进行判识。

9、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：所述地面信息数据，包括：林区位置、植被状况、地质、地形、地物及其属性以及环境气候信息。

10、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：对热点像元变化进行高频侦测，包括：云检测，水体检测，太阳耀斑检测，非火点判识；

11、所述云检测在火点判识中，采用多光谱综合阈值云检测算法，分别利用不同波段反射率及亮温的不同阈值对厚云、高云和中低云进行检测,并且利用晴空修复算法对检测结果进行修正，协同完成白天和夜间两种条件下的云检测；分别对所述厚云、高云、中低云进行云像元的判识；

12、所述厚云判识条件为：

13、

14、其中，ρg,ρb分别为像元在绿、蓝波段的表观反射率，thρ1为第一表观反射率判识阈值，thρ2为第一表观反射率判识阈值，thρ3为第三表观反射率判识阈值；

15、所述高云判识条件为：

16、(tnir<tht1)∨(thρ4<(ρb-ρnir)/(ρb+ρnir)>thρ5∧ρr<thρ6)

17、其中，ρr为像元在红波段的表观反射率，ρnir为像元在近红外波段的表观反射率，tnir为像元在近红外波段的亮度温度，tht1为第一亮温判识阈值，thρ4为第四表观反射率判识阈值，thρ5为第五表观反射率判识阈值，thρ6为第六表观反射率判识阈值；

18、所述中低云判识条件为：

19、tnir<tht2∨(tswir-tnir>tht3)

20、其中，tht2为第二亮温判识阈值，tht3为第三亮温判识阈值，tswir为短波红外波段的亮度温度；

21、所述水体检测的水体像元判识条件为：

22、(ρnir<thρ)∧(ndvi<0)

23、其中，thρ为表观反射率判识阈值，ndvi为归一化植被指数；

24、ndvi＝(ρnir-ρr)/(ρnir+ρr)

25、其中，ρr为像元在红波段的表观反射率，ρnir为像元在近红外波段的表观反射率。

26、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：所述太阳耀斑检测，包括：对耀斑角进行滤除处理；

27、所述火点像元的耀斑角，表示为：

28、cosθg＝cosθvcosθs-sinθvsinθscosφ

29、其中，θg为火点像元的耀斑角，θv为观测天顶角，θs为太阳方位角，φ为相对方位角；

30、判识太阳耀斑的阈值条件为：

31、

32、其中，thα1为耀斑角第一判识阈值，thα2为耀斑角第二判识阈值，thα3为耀斑角第三判识阈值，nw为统计窗口中水体像元的个数；

33、若暂定火点像元满足所述任意一条太阳耀斑的阈值条件，则判定为太阳耀光引起的虚假火点。

34、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：非火点判识包括：绝对和相对火点判识；当初定火点满足判别条件时，且亮度温度达到阈值即可直接确定为火点，所述绝对火点判识条件为：

35、tmwir>tht1or(tmwir>tht2andδt>thδt1)

36、其中，tmwir为像元在中红外波段的亮度温度，δt为像元在中红外波段与热红外波段的亮度温度的差值，thδt1为第一亮温差的判识阈值；

37、所述相对火点判识基于背景辐射信息确定火点，比较在同背景下的温度像元，进行火点的判识；

38、以初定火点为中心，建立n×n的初始地图背景窗区，背景像元亮温即为所述窗区内背景像元的平均温度，表示为：

39、tmwirbg＝mean(tmwir)

40、其中，tmwir为中红外波段的亮温值，即为3.9um通道的亮温值；

41、去除云区、水体、太阳耀斑区像元；

42、高温可疑像元的判识条件为:

43、

44、其中，tth为中红外波段的亮温阈值，t′mwir为窗口区内相同土地利用类型的中红外波段的亮温平均值，δtmwir为可疑火点像元与背景亮温的差异；

45、若初始窗区中有效像元占比小于80％时，则继续扩大窗区；

46、若所述窗区扩大至最大范围时，有效像元不足80％，则放弃像元计算，并标示为非火点像元。

47、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：火点像元确认，包括：对区分窗口内不同下垫面类型像元固有亮温值的差异，进行火点的判识；

48、所述火点像元判识条件为:

49、

50、其中，δtmwirbg为背景窗中红外波段亮温的标准差，δtmwir_tir为中红外波段与热红外波段的亮温差值，δtmwir_tirbg为中红外波段与热红外波段亮温的标准差，h1为第一背景系数，h2为第二背景系数。

51、作为本发明所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法的一种优选方案，其中：还包括：利用监测像元与窗区背景像元的不同温差值确定所述火点可信度，所述温差值为相同土地利用类型所有像元的3倍标准差；

52、当可信度越高时，则判识为火点的可能性就越高。

53、第二方面，本发明实施例提供了基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识装置，包括：

54、数据获取模块用于基于高分卫星获取地面信息数据，建立卫星火险监测地面背景数据库；

55、检测模块用于根据所述地面背景数据通过对热点像元变化进行高频侦测，对不同时间维的地面背景热点像元进行检测分析；

56、火点判识模块用于所述检测根据动态阈值去除虚假热点，利用不同波段反射率以及亮温的不同阈值对森林火点进行判识。

57、第三方面，本发明实施例提供了一种计算设备，包括：

58、存储器和处理器；

59、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法。

60、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于高分卫星数据的静止卫星林区火点判识方法。

61、与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明通过利用高分数据获取背景信息，结合实际火点发生、火灾动态，修订火灾模型参数，对火险进行监测，提高了卫星林火监测判识精度以及林区火灾监测的准确性，进一步提高了林区林火的预防扑救效率，实现林区的精细化管理。