一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法及裝置制造方法
【專(zhuān)利摘要】本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法，該方法使用多通道閾值法和每個(gè)像元的36個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值，識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元，并將從36個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值中獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的輸入特征，使用煙霧像元的煙霧輸入特征和非煙霧像元的非煙霧輸入特征對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，得到煙霧識(shí)別分類(lèi)單元，使用煙霧識(shí)別分類(lèi)單元能夠精確識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元。實(shí)現(xiàn)了對(duì)煙霧像元的精確分類(lèi)，由于非煙霧像元包括云像元，因此大大降低了將云像元誤分為煙霧像元的概率。又由于煙霧像元包括薄煙像元，因此使用煙霧識(shí)別分類(lèi)單元能夠精確識(shí)別出薄煙像元，進(jìn)一步提高了薄煙區(qū)域識(shí)別的精度。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請(qǐng)涉及火災(zāi)探測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]森林火災(zāi)是當(dāng)今世界性的重大災(zāi)害之一，具有突發(fā)性強(qiáng)，破壞力大的特點(diǎn)。森林火災(zāi)會(huì)造成重大經(jīng)濟(jì)損失,且森林火災(zāi)釋放的大量溫室氣體和氣溶膠將改變地球大氣化學(xué)成分，對(duì)全球環(huán)境和氣候?qū)a(chǎn)生重大影響。煙霧是森林火災(zāi)發(fā)生初期的產(chǎn)物。因此，對(duì)森林火災(zāi)的煙霧識(shí)別，是森林火災(zāi)探測(cè)的重要組成部分，可以為森林草原防火工作的現(xiàn)代化管理提供基礎(chǔ)保障。
[0003]國(guó)內(nèi)外許多科研工作者利用NOAA/AVHRR (National Oceanic and AtmosphericAdministration/The Advanced Very High Resolution Radiometer,美國(guó)國(guó)家海洋和氣象衛(wèi)星/甚高分辨率輻射儀)、TM (Thematic Mapper，專(zhuān)題制圖儀)、MODIS (中分辨率成像光譜儀，Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)森林火災(zāi)的煙霧識(shí)別方法開(kāi)展了廣泛研究。其中，MODIS數(shù)據(jù)包括覆蓋可見(jiàn)光、近紅外和遠(yuǎn)紅外波段的36個(gè)光譜通道的數(shù)據(jù)。
[0004]最常見(jiàn)的煙霧識(shí)別方法是三通道合成法，即將三個(gè)波段分別賦予紅、綠、藍(lán)通道來(lái)產(chǎn)生真彩色或假彩色圖(Chung and Lel984, Chrysoulakis and Opie 2004, Kaufman etal.1990, Randriambelo et al.1998),通過(guò)真彩色圖或假彩色圖來(lái)識(shí)別煙霧。當(dāng)然，幾個(gè)波段的組合也可以賦予一個(gè)通道來(lái)產(chǎn)生辨識(shí)圖像，以識(shí)別煙霧，比如，Christopher andChou (1997)利用AVHRR數(shù)據(jù)的波段I和波段4的歸一化比值賦予綠色通道，通過(guò)綠色通道產(chǎn)生辨識(shí)圖像。然而上述方法僅僅提供了火災(zāi)煙霧的基本信息而未能實(shí)現(xiàn)對(duì)煙霧的自動(dòng)識(shí)別。
[0005]Li et al.(2001)利用多層感知器建立前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)代表性的多邊形(包含煙、云以及地表像元)獲取訓(xùn)練樣本對(duì)AVHRR包含的5個(gè)通道數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試；同時(shí)使用AVHRR多通道閾值法來(lái)檢測(cè)煙霧，即通過(guò)預(yù)設(shè)的閾值來(lái)過(guò)濾掉非煙霧像素點(diǎn)。其主要的缺點(diǎn)是AVHRR數(shù)據(jù)只有5個(gè)通道，且獲取訓(xùn)練樣本的方法存在很大的不確定性，所以實(shí)現(xiàn)對(duì)薄煙的識(shí)別存在困難。
[0006]Xie et al.(2007)基于對(duì)不同地物類(lèi)型的MODIS的8個(gè)光譜波段的數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜分析提出了多通道閾值算法實(shí)現(xiàn)煙霧像元的識(shí)別，雖然該方法對(duì)于濃厚煙霧的檢測(cè)具有很高的精度，但對(duì)于薄煙區(qū)域的檢測(cè)精度很低，且閾值隨著季節(jié)和地域的變化需要作出適當(dāng)?shù)母淖儯€(wěn)定性較差。
[0007]王靜等人(2011)提出了結(jié)合Kmeans和Fisher分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)煙霧區(qū)域的識(shí)別，使得薄煙區(qū)域識(shí)別的精度有了明顯提高，但仍然存在薄煙像元漏檢和將云像元誤分為煙霧像元的缺點(diǎn)。
[0008]由此可見(jiàn)，現(xiàn)有技術(shù)中的各種煙霧識(shí)別方法，存在識(shí)別薄煙區(qū)域精度差，且容易將云像元誤分為煙霧像元的缺點(diǎn)。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法及裝置，以達(dá)到精確識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元，大大降低了將非煙霧像元誤分為煙霧像元的概率，且能精確識(shí)別出薄煙像元的目的，技術(shù)方案如下:
[0010]一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法，包括:
[0011]對(duì)獲取到的中分辨率成像光譜儀MODIS原始數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正和幾何校正，獲取識(shí)別場(chǎng)景中每個(gè)像元的光譜通道組中的各個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值，所述光譜通道組包括36個(gè)光譜通道；
[0012]依據(jù)對(duì)所述每個(gè)像元的各個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值，及對(duì)每個(gè)像元的光譜通道進(jìn)行光譜分析后的結(jié)果，選取出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征；
[0013]利用多通道閾值法從所述識(shí)別場(chǎng)景中識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元；
[0014]從所述煙霧像元中提取煙霧像元訓(xùn)練樣本，從所述非煙霧像元中提取非煙霧像元訓(xùn)練樣本；
[0015]使用所述煙霧像元訓(xùn)練樣本的煙霧訓(xùn)練輸入特征和所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本的非煙霧訓(xùn)練輸入特征對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，得到煙霧識(shí)別分類(lèi)單元，其中，所述煙霧訓(xùn)練輸入特征、所述非煙霧像元訓(xùn)練輸入特征分別與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征對(duì)應(yīng)；
[0016]使用所述煙霧識(shí)別分類(lèi)單元識(shí)別未知像元是否為煙霧像元。
[0017]優(yōu)選的，所述利用多通道閾值法從所述識(shí)別場(chǎng)景中識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元，包括:
[0018]判斷所述識(shí)別場(chǎng)景中任意一個(gè)像元是否滿(mǎn)足煙霧預(yù)設(shè)條件；
[0019]若是，將該像元作為煙霧像元；
[0020]若否，將該像元作為非煙霧像元；
[0021]其中，所述煙霧預(yù)設(shè)條件為:0.4≤(R8-R19)/(R8+R19)≤0.85和(R9-R7)/(R9+R7)≥0.3和(R8-R3) / (R8+R3)≤0.09和R8≥0.09，所述R3為像元的第三光譜通道反射率，R8為像元的第八光譜通道反射率，R7為像元的第七光譜通道反射率，R19為像元的第十九光譜通道反射率，R9為像元的第九光譜通道反射率。
[0022]優(yōu)選的，所述非煙霧像元包括:云像元、植被像元和水體像元；
[0023]在所述非煙霧像元滿(mǎn)足云預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為云像元；其中，所述云預(yù)設(shè)條件為:R1+R2>0.9 ;或，T32〈265K ;或，Rl+R2>0.7和T32〈285K ;所述Rl為像元的第一光譜通道反射率，所述R2為像元的第二光譜通道反射率，Τ32為像元的第三十二光譜通道亮溫值；
[0024]在所述非煙霧像元滿(mǎn)足植被預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為植被像元；其中，所述植被預(yù)設(shè)條件為:NDVI= (R2-R1)/(R2+R1)≥0.2 ;所述NDVI為歸一化差異植被指數(shù)；
[0025]在所述非煙霧像元滿(mǎn)足水體預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為水體像元；其中，所述水體預(yù)設(shè)條件為:R2<0.15 和 R7〈0.05 和(R2-R1) / (R2+R1)〈O。
[0026]優(yōu)選的，所述使用煙霧像元訓(xùn)練樣本的煙霧訓(xùn)練輸入特征和所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本的非煙霧訓(xùn)練輸入特征對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程，包括:[0027]使用公式
【權(quán)利要求】
1.一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別方法，其特征在于，包括: 對(duì)獲取到的中分辨率成像光譜儀MODIS原始數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正和幾何校正，獲取識(shí)別場(chǎng)景中每個(gè)像元的光譜通道組中的各個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值，所述光譜通道組包括36個(gè)光譜通道； 依據(jù)對(duì)所述每個(gè)像元的各個(gè)光譜通道的反射率或亮溫值，及對(duì)每個(gè)像元的光譜通道進(jìn)行光譜分析后的結(jié)果，選取出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征； 利用多通道閾值法從所述識(shí)別場(chǎng)景中識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元； 從所述煙霧像元中提取煙霧像元訓(xùn)練樣本，從所述非煙霧像元中提取非煙霧像元訓(xùn)練樣本； 使用所述煙霧像元訓(xùn)練樣本的煙霧訓(xùn)練輸入特征和所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本的非煙霧訓(xùn)練輸入特征對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，得到煙霧識(shí)別分類(lèi)單元，其中，所述煙霧訓(xùn)練輸入特征、所述非煙霧像元訓(xùn)練輸入特征分別與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征對(duì)應(yīng)； 使用所述煙霧識(shí)別分類(lèi)單元識(shí)別未知像元是否為煙霧像元。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多通道閾值法從所述識(shí)別場(chǎng)景中識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元，包括: 判斷所述識(shí)別場(chǎng)景中任意一個(gè)像元是否滿(mǎn)足煙霧預(yù)設(shè)條件； 若是，將該像元作為煙霧像元； 若否，將該像元作為非煙霧像元； 其中，所述煙霧預(yù)設(shè)條件為:0.4≤(R8-R19)/(R8+R19) ≤ 0.85和(R9-R7)/(R9+R7) ≥0.3和(R8-R3) / (R8+R3) ≤0.09和R8≥0.09，所述R3為像元的第三光譜通道反射率，R8為像元的第八光譜通道反射率，R7為像元的第七光譜通道反射率，R19為像元的第十九光譜通道反射率，R9為像元的第九光譜通道反射率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述非煙霧像元包括:云像元、植被像元和水體像元；在所述非煙霧像元滿(mǎn)足云預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為云像元；其中，所述云預(yù)設(shè)條件為:R1+R2>0.9 ;或，T32〈265K ;或，Rl+R2>0.7和T32〈285K ;所述Rl為像元的第一光譜通道反射率，所述R2為像元的第二光譜通道反射率，Τ32為像元的第三十二光譜通道亮溫值；在所述非煙霧像元滿(mǎn)足植被預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為植被像元；其中，所述植被預(yù)設(shè)條件為:NDVI= (R2-R1)/(R2+R1)≥0.2 ;所述NDVI為歸一化差異植被指數(shù)； 在所述非煙霧像元滿(mǎn)足水體預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述非煙霧像元為水體像元；其中，所述水體預(yù)設(shè)條件為:R2<0.15 和 R7〈0.05 和(R2-R1) / (R2+R1)〈O。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用煙霧像元訓(xùn)練樣本的煙霧訓(xùn)練輸入特征和所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本的非煙霧訓(xùn)練輸入特征對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程，包括: 使用公式
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用梯度下降法調(diào)整所述輸出誤差對(duì)應(yīng)的各個(gè)隱含層處理單元的當(dāng)前權(quán)值和當(dāng)前閾值、輸出層處理單元的當(dāng)前權(quán)值和當(dāng)前閾值的過(guò)程，包括: 使用公式ω’kj=ωkj+ωcokj調(diào)整輸出層處理單元的當(dāng)前權(quán)值，將調(diào)整后的co’kj作為輸出層處理單元的權(quán)值； 其中，所述
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本包括: 云像元訓(xùn)練樣本、水體像元訓(xùn)練樣本和植被像元訓(xùn)練樣本； 在所述非煙霧訓(xùn)練樣本為云像元訓(xùn)練樣本時(shí)，所述非煙霧訓(xùn)練輸入特征為云訓(xùn)練輸入特征； 在所述非煙霧訓(xùn)練樣本為水體像元訓(xùn)練樣本時(shí)，所述非煙霧訓(xùn)練輸入特征為水體訓(xùn)練輸入特征； 在所述非煙霧訓(xùn)練樣本為植被像元訓(xùn)練樣本時(shí)，所述非煙霧訓(xùn)練輸入特征為植被訓(xùn)練輸入特征。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述煙霧識(shí)別分類(lèi)單元識(shí)別未知像元是否為煙霧像元，包括: 接收未知像元的輸入特征，依據(jù)所述未知像元的輸入特征和公式巧
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述將未知像元作為非煙霧像元中，所述非煙霧像元包括: 云像元和下墊面像元，其中，所述下墊面像元包括植被像元和水體像元； 在所述未知輸出結(jié)果滿(mǎn)足ok〈-0.5時(shí)，所述非煙霧像元為云像元； 在所述未知輸出結(jié)果滿(mǎn)足-0.5<ok<0.5時(shí)，所述非煙霧像元為下墊面像元。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述使用所述煙霧識(shí)別分類(lèi)器識(shí)別未知像元是否為煙霧像元之后，還包括: 對(duì)所述識(shí)別場(chǎng)景中的單一煙霧像元以及云邊界的偽煙霧像元進(jìn)行去噪處理。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述煙霧像元訓(xùn)練樣本包括:不同季節(jié)的煙霧像元季節(jié)訓(xùn)練樣本； 所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本包括: 不同季節(jié)的非煙霧像元季節(jié)訓(xùn)練樣本； 所述煙霧像元季節(jié)訓(xùn)練樣本和所述非煙霧像元季節(jié)訓(xùn)練樣本用于對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，得到季節(jié)煙霧識(shí)別分類(lèi)器。
11.一種森林火災(zāi)煙霧識(shí)別裝置，其特征在于，包括: 獲取單元，用于對(duì)獲取到的中分辨率成像光譜儀MODIS原始數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正和幾何校正，獲取識(shí)別場(chǎng)景中每個(gè)像元的光譜通道組中的各個(gè)光譜通道反射率或亮溫值，所述光譜通道組包括36個(gè)光譜通道； 選取單元，用于依據(jù)對(duì)所述每個(gè)像元的各個(gè)光譜通道反射率或亮溫值，及對(duì)每個(gè)像元的光譜通道進(jìn)行光譜分析后的結(jié)果，選取出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征； 識(shí)別單元，用于利用多通道閾值法從所述識(shí)別場(chǎng)景中識(shí)別出煙霧像元和非煙霧像元；提取單元，用于從所述煙霧像元中提取煙霧像元訓(xùn)練樣本，從所述非煙霧像元中提取非煙霧像元訓(xùn)練樣本； 訓(xùn)練單元，用于使用所述煙霧像元訓(xùn)練樣本的煙霧訓(xùn)練輸入特征和所述非煙霧像元訓(xùn)練樣本的非煙霧訓(xùn)練輸入特征對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，得到煙霧識(shí)別分類(lèi)單元，其中，所述煙霧訓(xùn)練輸入特征、所述非煙霧像元訓(xùn)練輸入特征分別與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器識(shí)別火災(zāi)煙霧的輸入特征對(duì)應(yīng)； 煙霧識(shí)別分類(lèi)單元，用于識(shí)別未知像元是否為煙霧像元。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述識(shí)別單元包括: 第一判斷單元，用于判斷所述識(shí)別場(chǎng)景中任意一個(gè)像元是否滿(mǎn)足煙霧預(yù)設(shè)條件，若是，執(zhí)行第一處理單元，若否，執(zhí)行第二處理單元； 第一處理單元，用于將該像元作為煙霧像元； 第二處理單元，用于將該像元作為非煙霧像元； 其中，所述煙霧預(yù)設(shè)條件為:0.4≤(R8-R19)/(R8+R19) ≤ 0.85和(R9-R7)/(R9+R7)≥0.3和(R8-R3) / (R8+R3)≤ 0.09和R8≥0.09，所述R3為像元的第三光譜通道反射率，R8為像元的第八光譜通道反射率，R7為像元的第七光譜通道反射率，R19為像元的第十九光譜通道反射率，R9為像元的第九光譜通道反射率。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練單元包括:第一計(jì)算單元，用于使用公式
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述第一調(diào)整單元包括:第二調(diào)整單元，用于使用公式《’kj=cokj+A cokj調(diào)整輸出層處理單元的當(dāng)前權(quán)值，將調(diào)整后的ω、作為輸出層處理單元的權(quán)值；其中，所述
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述煙霧識(shí)別分類(lèi)單元包括:第四計(jì)算單元，用于接收未知像元的輸入特征，依據(jù)所述未知像元的輸入特征和公式
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，還包括: 去噪單元，用于對(duì)所述識(shí)別場(chǎng)景中的單一煙霧像元以及云邊界的偽煙霧像元進(jìn)行去噪處理。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK103456122SQ201310376899
【公開(kāi)日】2013年12月18日 申請(qǐng)日期:2013年8月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月26日
【發(fā)明者】宋衛(wèi)國(guó), 李曉戀, 張永明, 呂偉 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)