[发明专利]一种基于卫星遥感的火情监测方法及终端

说明书

本发明公开一种基于卫星遥感的火情监测方法，获取卫星遥感数据，并对所述卫星遥感数据进行像元识别，得到剩余像元和不可能存在火情的冗余像元；根据所述冗余像元和剩余像元对所述卫星遥感数据进行加权卷积滤波，得到滤波后的卫星遥感数据；使用线性回归模型拟合预设样本集得到预设亮温值预测模型，并基于所述滤波后的卫星遥感数据中的所述剩余像元以及所述预设亮温值预测模型进行潜在火点识别，得到潜在火点像元；基于所述潜在火点像元确定目标火点像元，并根据所述目标火点像元确定火情事件，能够使每个像元可自适应时间模式以拥有各自独立的监测阈值，能够准确识别出潜在火点，提高了潜在火点识别的精确度，从而提高了火情监测的准确度。

技术领域

本发明涉及防灾监测技术领域，尤其涉及一种基于卫星遥感的火情监测方法及终端。

背景技术

近年来，森林火情灾害频发，它是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害，给自然生态系统和人类的生命财产安全都造成了不可逆的破坏，利用卫星遥感来监测森林火情是目前监测范围较广、监测周期较短、限制条件较少的一种有效技术手段。

目前的基于卫星遥感监测森林火情的方法中包括噪声去除步骤和潜在火点识别步骤。其中，噪声去除步骤通常采用均值滤波等方法对整幅影像进行平滑处理，容易导致云点、水点边缘附近的火点特征不明显，造成漏检，导致火情监测的准确度下降。而潜在火点识别步骤是根据初始阈值先过滤掉明显不是火点的像元，该步骤是进行森林火情识别最基础也是至关重要的一个步骤；因白天、黑夜卫星遥感数据的亮温值差异较大，常规的基于地球同步轨道卫星的森林火情监测方法会针对白天、黑夜设置两个固定的初始阈值，但白天和黑夜之间不是硬性转折而是平滑过渡的，且我国幅员辽阔，东、西部存在较大时差，如未选择合适时间模式下的初始阈值容易引起误报、漏报，进一步导致了火情监测的准确度下降；此外，现有的火情监测产品的结果都以火点形式展示，但森林火灾具有面积较广、持续时间较长的特点，一场森林火灾可能有几十个甚至上百个火点，这种展示方式不便于用户查看。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于卫星遥感的火情监测方法及终端，能够提高火情监测的准确度。

为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：

一种基于卫星遥感的火情监测方法，包括：

获取卫星遥感数据，并对所述卫星遥感数据进行像元识别，得到剩余像元和不可能存在火情的冗余像元；

根据所述冗余像元和剩余像元对所述卫星遥感数据进行加权卷积滤波，得到滤波后的卫星遥感数据；

使用线性回归模型拟合预设样本集得到预设亮温值预测模型，并基于所述滤波后的卫星遥感数据中的所述剩余像元以及所述预设亮温值预测模型进行潜在火点识别，得到潜在火点像元；

基于所述潜在火点像元确定目标火点像元，并根据所述目标火点像元确定火情事件。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种基于卫星遥感的火情监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取卫星遥感数据，并对所述卫星遥感数据进行像元识别，得到剩余像元和不可能存在火情的冗余像元；

根据所述冗余像元和剩余像元对所述卫星遥感数据进行加权卷积滤波，得到滤波后的卫星遥感数据；

使用线性回归模型拟合预设样本集得到预设亮温值预测模型，并基于所述滤波后的卫星遥感数据中的所述剩余像元以及所述预设亮温值预测模型进行潜在火点识别，得到潜在火点像元；

基于所述潜在火点像元确定目标火点像元，并根据所述目标火点像元确定火情事件。