一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法

摘要

本发明公开了一种新的基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法，该方法包含三个步骤：第一步骤是选择森林火灾发生前和森林火灾发生后的无云遥感影像，计算两个时相遥感影像的各波段变化量和植被指数差值图像，将两者进行加权融合，得到差异图像；第二个步骤是对火灾发生前和火灾发生后的近红外波段进行线性拟合，求得拟合误差图像后对其进行二值化分类，将分类结果设为C-V模型的初始曲线；第三个步骤是将获取的差异图像和初始曲线作为C-V模型的输入，应用C-V模型对第一步获得的差异图像进行分割，实现火烧迹地信息的自动化提取。利用本发明能够很好实现应用遥感影像进行火烧迹地的快速与自动提取，具有很强的可操作性所提取的火烧迹地轮廓清晰，具有较高的检测精度，能够用于各种陆地卫星影像数据的森林区火烧迹地提取，实用性强。

主权项

一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法，其步骤包括：第一步、获得差异图像，通过以下三个步骤实现；1‑1)选择森林火灾发生前和森林火灾发生后的无云遥感图像，计算两个时相遥感图像的各波段变化量CVA；1‑2)计算火灾前和火灾后两个时相的植被指数NDVI，计算两者的差值得到NDVI差值图像；1‑3)将获得的变化矢量分析CVA和NDVI差异图像进行加权融合，得到差异图像。第二步、C‑V模型的初始曲线设置，通过以下两个步骤实现；2‑1)对火灾发生前的近红外波段Y和火灾发生后的近红外波段X进行线性拟合，求得拟合误差图像；2‑2)对误差图像进行二值化分类，分类结果作为C‑V模型的初始曲线。第三步、火烧迹地提取。火烧迹地提取具体为将获取的差异图像和初始曲线作为C‑V模型的输入，应用C‑V模型对第一步获得的差异图像进行分割，得出火烧迹地的覆盖范围曲线，实现火灾信息的自动化提取，并输出火烧迹地提取结果。