基于可见光—热红外的多光谱多尺度森林火情监测方法

摘要

本发明涉及一种火情监测方法，特别是一种基于可见光-热红外的多光谱多尺度森林火情监测方法，其利用大尺度的卫星遥感监测和小尺度的近地面监测手段的优势，通过两者的合理配置与互相配合，发明出新的监测方法。本发明通过研究森林火点的光谱特征和图像图案、纹理特征，将可见光和热红外两种图像的林火识别算法进行有机合成，并消除林区云、雾、灯光、红色物等对森林燃烧烟、明火识别的干扰等，发明一种消除各方因素干扰的基于可见光-热红外的多光谱多尺度森林火情监测方法，不仅可以达到火警自动识别功能，大大降低了需要人工24小时监控的人力成本，又有效的提高了森林火灾监测的准确率。

主权项

一种基于可见光‑热红外的多光谱多尺度森林火情监测方法，其特征在于：其利用大尺度的卫星遥感监测和小尺度的近地面监测手段，通过两者的合理配置与互相配合，实施所述监测方法，该方法分下面几步骤：步骤1：利用小尺度的近地面监测对林火进行自动监测，针对每帧图片进行林火识别并初次报警，唤醒监测人员进行交互式林火判别，同时命令摄像机瞄准目标并固定扫描范围，同时命令摄像机定点扫描，不断地传回现场林火图像，对火灾未发、火灾初发进行监控；步骤2：森林火灾蔓延期间，利用大尺度的卫星遥感监测获取到的不精确的火灾蔓延位置，将位置信息传送并启动小尺度的近地面监测，进行精确的动态监测；步骤3：火灾扑灭后，利用大尺度的卫星遥感监测得到火灾的发生范围，进行火灾的损失评估；利用此范围，启动小尺度的近地面监测可以探测到余火的温度异常，经过阈值法进一步判断是否有余火的存在；以上各步骤中大尺度的卫星遥感监测使用MODIS进行火灾监测，选择分布在0.4～14μm的电磁波谱范围内的具有森林火灾探测能力的第7、第20至第23、第31、32通道的图像，并利用普朗克公式将选用通道的亮度值转换为亮温值，得到亮温图，然后对亮温图进行阈值处理，检验各个阈值，提取火点；以上各步骤中小尺度的近地面监测，包括可见光视频图像监测和地面红外监测；对于可见光视频图像监测，分为图像快速识别和图像精确识别两个阶段：第一阶段为图像快速识别，通过可见光视频图像监测得到的视频图像，启动快速识别算法，进行图像粗扫描，如果图像快速识别过程未发现火焰，则认为没有火灾的发生；图像粗扫描是利用图像的 颜色特征设定火焰亮度阈值的方法对火灾进行识别的，如果有满足该亮度阈值的像素存在，则视为有火灾嫌疑，自动启动图像精确识别过程；第二阶段图像精确识别，包括三个步骤：1)背景区域去除、2)颜色判断、3)形状判断，该阶段利用阈值分割法将背景区域去除，然后从颜色判断和形状判断来对火焰进行判别；对于地面红外监测，将红外热像仪获取的温度通过公式计算出林区物体的温度，通过算法对各像素点的温度进行提取，将该温度与火灾大致温度进行对比，近似或高于火灾的温度地点可能发生火灾。