申请/专利权人：中南林业科技大学

申请日：2023-10-26

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117333779B

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/58;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明涉及一种基于角度斜率指数的林火判别方法、系统、设备以及介质，其方法包括：获取目标区域的波段组合影像；对波段组合影像进行检测得到林地区域影像；构建角度斜率指数；基于角度斜率指数和火点阈值对林地区域影像进行火点判别，或基于通过对由角度斜率指数构建的影像采用分解的三维OTSU算法分割得到的不同地域的火点目标影像和由多时序影像的角度斜率指数解算得到的角度斜率差指数进行火点判别；排除干扰点后输出火点。本发明充分利用卫星影像光谱波段及波段之间的强相关性构建新的森林火点判别指数，同时针对不同区域中背景的差异采用分解的三维OTSU自适应阈值分割算法来进行森林火灾火点判别，以提高火点识别的准确度。

主权项：1.一种基于角度斜率指数的林火判别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的遥感卫星的波段组合影像；对波段组合影像分别进行云、水体以及林地检测，得到剔除云、水体的林地区域影像；根据波段组合影像中的各个波段之间的相关性、火灾发生前后的可见光波段、红外波段的反射率以及亮温值变化构建角度斜率指数；基于角度斜率指数和预设的火点阈值对林地区域影像进行火点判别，或基于通过对由角度斜率指数构建的影像采用分解的三维OTSU算法分割得到的不同地域的火点目标影像和由多时序影像的角度斜率指数解算得到的角度斜率差指数进行火点判别；对火点判别结果进行非林火干扰点排除之后，输出林地区域影像的火点；角度斜率指数为： |B03B04|2＝x04-x032+y04-y032|B04B05|2＝x05-x042+y05-y042|B03B05|2＝x05-x032+y05-y032|B06B07|2＝x07-x062+y07-y062|B07B08|2＝x08-x072+y08-y072|B06B08|2＝x08-x062+y08-y062其中，AMIR、ANIR分别为中红外角度斜率指数和近红外角度指数，B03B04、B04B05、B03B05、B06B07、B07B08、B06B08分别表示在设定坐标系中各波段对应的顶点之间的距离，x值为波段编号，x03、x04、x05、x06、x07、x08分别为3、4、5、6、7、8波段编号，y值分别为01～06波段的反射率数据和07～16波段的亮温数据，y03、y04、y05、y06分别为3、4、5、6波段对应的反射率数据，y07、y08分别为7、8波段对应的亮温数据；预先设置的火点阈值为：AMIR＞0.96；AMIR＞0.95且ANIR＜0；T7＞315K；其中，T7为第7波段对应的亮温值，T7＞315K这项条件应用在可见光波部分不起作用的时段；基于通过对由角度斜率指数构建的影像采用分解的三维OTSU算法分割得到的不同地域的火点目标影像和由多时序影像的角度斜率指数解算得到的角度斜率差指数进行火点判别包括：获取包含至少两张火灾发生前后时序的林地区域影像的多时序影像；求取火灾发生后的当前时序影像的AMIR、ANIR指数，并基于AMIR、ANIR指数构建AMIR-ANIR的影像；针对影像不同区域和环境中的背景差异，采用分解的三维OTSU算法计算AMIR-ANIR的影像的自适应阈值，并依据自适应阈值对AMIR-ANIR的影像进行图像分割，得到的不同地域的火点目标影像；求取当前时序影像中的不同地域的火点目标影像与多时序影像中邻近时序的火灾之前的影像之间的角度斜率差指数，结合预设的指数差阈值判断火点目标影像是否为火点，输出火点判别结果；其中，角度斜率差指数为：ΔANIRt＝ANIRt2-ANIRt1ΔAMIRt＝AMIRt1-AMIRt2式中，ANIRt1、AMIRt1表示多时序影像中火灾发生前一景的近红外角度斜率指数和中红外角度斜率指数，ANIRt2、AMIRt2表示多时序影像中火灾发生后一景的近红外角度斜率指数和中红外角度斜率指数，ΔANIRt、ΔAMIRt表示前后两景的近红外角度斜率指数差和中红外角度斜率指数差；指数差阈值为：ΔAMIRt＞0.03且ΔANIRt＞1.0；ΔT7＞10K；其中，ΔT7为前后两景的第7波段的亮温值的变化值，ΔT7＞10K这项条件应用在可见光波部分不起作用的时段。

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百度查询： 中南林业科技大学 基于角度斜率指数的林火判别方法、系统、设备以及介质

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