[发明专利]基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统

说明书

本发明涉及数据自动化处理技术领域，尤其涉及遥感卫星数据的实时获取、批量校正处理及异常火点判别的一种基于Himawari‑8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，步骤如下：1）获取Himawari‑8数据集；2）将数据集按波段号读取并拼接；3）将不同波段分辨率数据重采样；4）对步骤3）中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；5）等待下次任务发起。本申请的一种基于Himawari‑8的HSD数据火点实时监测自动分析系统具有数据处理快、校正精度高、有效减低云层的干扰和提高火点检测的准确性的优点。

技术领域

本发明属于数据自动化处理技术领域，尤其涉及一种遥感卫星数据的实时获取、批量校正处理及异常火点判别的基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统。

背景技术

目前，关于大范围地面火点遥感监测方法主要集中于高时间分辨率卫星数据源(Modis,Himawari等)下的定量对比分析研究，主要原理是根据着火点与周围正常点的热辐射强度或温度差异进行判断。其流程主要包括前期的数据源下载，中期数据的读取、定标、几何校正、亮温转换及后期火点识别算法分析等系列处理流程。由于灾害性监测在实际应用方面往往具有近于实时的结果发布要求，而传统基于人工辅助处理和信息判别的方法由于较为繁琐的数据处理和定量反演分析过程，信息滞后性方面较为明显，人工重复性冗余工作也较为突出，这给火点灾害监测的实际应用上带来较为明显的拖累。申请号“201811069553.7”的名为一种基于Himawari8的火点监测算法中公开了火点监测算法步骤，包括对采集的数据计算平均亮度温度，并进行反复的推演和计算修整，通过对疑似火点的二次审查来判断火点；此方法在收集数据时需要花费大量的人力，计算过程重复且复杂，对于数据时效性比较差。

发明内容

本发明的目的在于解决现有的遥感火点监测中数据处理和信息挖掘过程的快速时效性较慢的问题而提出一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，将传统的火点监测方法流程进行算法优化、集成和服务器后台自动化处理，实现监测平台具有集下载、更新、处理、校正和异常点定量分析判断等于一身的自动化处理功能，实时将分析结果和疑似火点区信息传送到监测窗口，从而提高火点监测遥感应用方面的实用性和时效性。

本发明采用的技术方案是这样实现的：

一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，系统分析包括如下步骤：

步骤1)、获取Himawari-8数据集：系统后台记录当前火点监测区时间，根据HSD格式的Himawari-8数据文件名编排标准及特点，获得对应时段的HSD格式数据集文件名列表，随之向指定数据服务地址发送请求，待请求通过后根据获得的列表寻找和下载对应数据集到指定地址；

步骤2)、将数据集按波段号读取并拼接：根据火点异常反演方法所用到的波段和步骤1)采集的波段数据集，自动化系统依次批量读取相应波段数据块，并对读取到的数据块进行拼接，得到拼接后波段数据；

步骤3)、将不同波段分辨率数据重采样：不同波段数据的分辨率不同，因此将步骤2)波段数据分辨率都在统一尺度下，方便后续的校正和反演计算，简化系统后续星历表栅格计算时系统整体的计算量；

步骤4)、对步骤3)中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；

步骤5)、等待下次任务发起：记录本轮当前任务结果及部分计算信息，待下一轮监测任务发起后重复步骤1)到4)，同时将本轮任务保存的信息带入步骤4)的疑似火点置信度判断方法中参与分析比对，得出疑似火点经纬度位置。

进一步的，在步骤4)中原始数据DN值辐射定标采用线性定标算法，