基于高光譜數(shù)據(jù)的多信息融合火災著火點的檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的多信息融合火災著火點的檢測方法，主要解決現(xiàn)有技術抗煙霧能力小，對比度低，背景噪聲大，及檢測溫度有限，易造成漏檢的問題。其實現(xiàn)步驟是：(1)讀取火災著火區(qū)域拍攝得到的高光譜數(shù)據(jù)，從中提取光譜圖像數(shù)據(jù)；(2)提取光譜圖像數(shù)據(jù)中每個像素所對應的鉀、水蒸氣、二氧化碳，以及響應林火本征輻射的光譜通道數(shù)據(jù)，并使用該光譜通道數(shù)據(jù)進行計算，獲取各檢測特征對應的檢測指數(shù)；(3)對檢測指數(shù)歸一化并進行融合，得到融合檢測指數(shù)；(4)對融合檢測指數(shù)進行灰度量化，輸出火災著火點的檢測結果。本發(fā)明充分利用了高光譜圖像數(shù)據(jù)，檢測細節(jié)明顯，準確性高，可應用于森林火災檢測及監(jiān)測等方面。
【專利說明】基于高光譜數(shù)據(jù)的多信息融合火災著火點的檢測方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于遙感數(shù)據(jù)處理【技術領域】，具體涉及高光譜圖像光譜數(shù)據(jù)的提取和輻射計算，可用于森林、草地等野外林木火災具體著火點的檢測。
【背景技術】
[0002]隨著溫室效應的加劇，森林火災的發(fā)生愈發(fā)頻繁，據(jù)中國氣象災害年檢獲知，2012年中國發(fā)生森林火災3966起，受害面積近1.4萬公頃。森林火災突發(fā)性強、破壞力大，已成為21世紀全球生態(tài)安全最大威脅。有數(shù)據(jù)顯示，全球年均發(fā)生森林火災20多萬起,燒毀森林640萬公頃，占全球森林總面積的1.8%。。森林火災的頻發(fā)致使森林吸收二氧化碳的能力下降，進一步加劇溫室效應，使得本已脆弱的全球生態(tài)系統(tǒng)進一步惡化。因此，如何快速有效的檢測森林火災的發(fā)生，并爭取盡可能多的撲救時間，便成為一項亟需解決的問題。
[0003]傳統(tǒng)的火災檢測方法，通過設置地面瞭望站檢測火災的發(fā)生。但是，瞭望站的設立需要大量的人力物力，并且夜間的效果不佳，因此通過航空或航天紅外遙感的方法便得到了廣泛應用。由于森林火災發(fā)生時，會產生光和熱，并且會向外輻射紅外輻射，因此，通過遙感設備來捕獲這些輻射就能很容易的實現(xiàn)對林火的檢測。此外，遙感檢測方法可以不分晝夜、全天候運行，其相對傳統(tǒng)方法節(jié)省出了許多資源，并表現(xiàn)出優(yōu)異的能力。
[0004]目前國內在高光譜遙感檢測方面處于起步階段，可借鑒的經(jīng)驗不多；而國外則發(fā)展較快，技術成熟。在檢測算法方面，主要有鉀輻射檢測，CIBR檢測，水蒸氣吸收檢測和HFDI檢測幾種方法比較流行。其中:
[0005]鉀輻射檢測，是一種基于化學元素的輻射檢測方法，相對于傳統(tǒng)方法，它的針對性更強。由于植物組織中鉀含量的干重保持0.4-3.4%之間，在其燃燒時，鉀元素就會被電離并釋放到空氣中，因此通過檢測鉀元素自身輻射就實現(xiàn)了對火災的檢測。鉀輻射法具備全天候、實時性等特點。但是，由于鉀輻射檢測光譜770-790nm處于可見光近紅外波段，對煙霧穿透力差，檢測結果容易受到煙霧的污染。
[0006]水蒸氣吸收檢測，是通過檢測植被燃燒時產生大量的水蒸氣輻射來實現(xiàn)對著火區(qū)域的檢測，該法能在一定程度上消除鉀輻射法中出現(xiàn)的煙霧污染情況，但是由于探測波段1890-1910nm處于較為寬廣的大氣水蒸氣吸收譜帶1800_1950nm之內，降低了檢測對比度，從而使許多細節(jié)信息容易被接近的背景信息所掩埋，使得對具體著火點的檢測仍有一定的難度。
[0007]CIBR(Continuum Interpolated Band Ratio)檢測，則是通過檢測燃燒產物中大量的CO2的輻射特征來反映火焰的本征輻射強度，從而實現(xiàn)對著火區(qū)域的檢測。不同于水蒸氣吸收檢測波帶，CIBR檢測有著1990-2040nm的較寬檢測范圍，背景干擾較小，在檢測細節(jié)上有了較大的提升，而且檢測結果較其明顯，對煙污染的抑除能力很強。然而，CIBR檢測法也有其局限性，由于著火區(qū)域的產生C02濃度分布很容易受到大氣因素的影響，使得它的探測結果往往出現(xiàn)超出著火前沿“halos”現(xiàn)象，也就是會在沒有燃燒的區(qū)域檢測出燃燒火焰，影響檢測結果的精確性。[0008]HFDI (Hyperspectral Fire Detection Index)檢測，是針對燃火本征福射的檢測，通過在近紅外區(qū)域選取兩個輻射特征比較明顯的波帶，并計算這兩個波帶的對比度，從而實現(xiàn)對具體著火區(qū)域的檢測。相對于其它三種方法而言，它對煙霧有較好的穿透效果，對比度較高，能較好的抑制背景噪聲，并且有效降低了虛警概率。然而，該方法對高光譜遙感圖像信息的使用仍不夠充分，對檢測能力的提升幅度仍不太大，使得檢測目標的細節(jié)仍不夠明顯，干擾信息仍大量存在。另外，該法對溫度在750-1400K之外的著火區(qū)域檢測乏力，容易造成對一些燜燒區(qū)域的漏檢，從而帶來二次撲救帶來的損失。

【發(fā)明內容】

[0009]本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術的不足，提出一種基于高光譜數(shù)據(jù)的多信息融合火災著火點的檢測方法，以避免對低溫燜燒區(qū)域的漏檢，并充分利用了高光譜圖像的光譜通道數(shù)據(jù)，消除大量的干擾信息，有效提升檢測能力和檢測效果。
[0010]本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的:
[0011]一.技術原理
[0012]本發(fā)明根據(jù)高光譜圖像的每一像素點都對應有一系列隨波長變換的光譜輻射信息，而不同輻射條件下的地物又具有不同的光譜曲線，從而通過區(qū)分不同的地物輻射信息就可以實現(xiàn)對地物不同狀態(tài)的檢測?；谶@一特性，將地物燃燒時釋放的鉀、水蒸氣、二氧化碳以及不同著火溫度時所對應的這些輻射信息作為火災著火點檢測特征，通過計算這些檢測特征所對應的檢測指數(shù)，并 作進一步的融合，得到融合檢測指數(shù)，最終，通過量化處理融合檢測指數(shù)，輸出火災著火點檢測圖像，完成了對火災著火點的檢測。
[0013]二.技術方案:
[0014]根據(jù)上述原理，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟包括如下:
[0015](I)讀取火災著火地區(qū)拍攝得到的高光譜數(shù)據(jù)，從中提取出光譜圖像數(shù)據(jù)；
[0016](2)依據(jù)鉀輻射檢測法、水蒸氣吸收檢測法、CIBR檢測法和HFDI檢測法中鉀、水蒸氣和二氧化碳這些檢測特征所對應光譜通道索引I，從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出這些檢測特征所對應的光譜通道數(shù)據(jù)LJi]，其中，i代表像素索引；
[0017](3)設定火災溫度檢測點Tp，根據(jù)維恩位移定律，得出火災不同著火溫度時的峰值波長λ mp，再根據(jù)紅外輻射大氣窗口對峰值波長λ _進行篩選，得到篩選后的峰值波長Xms，接著從高光譜數(shù)據(jù)提供的光譜波段表中查詢出與峰值波長Xms相差最小的光譜波長λ kp，依照光譜波長Xkp對應的索引J，從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出光譜通道數(shù)據(jù)AT[i]，并記錄光譜通道的數(shù)目N，其中，i代表像素索引；
[0018](4)對步驟(2)提取的檢測特征所對應的光譜通道數(shù)據(jù)LJi]，分別計算鉀輻射檢測指數(shù)K[i]、水蒸氣吸收檢測指數(shù)H20[i]、CIBR檢測指數(shù)CIBR[i]和HFDI檢測指數(shù)HFDI [i]；
[0019](5)對步驟(3)提取的光譜波長λ kp所對應的光譜通道數(shù)據(jù)AT[i]，按如下公式進行計算得到多通道特征檢測指數(shù)V[i]:
[0020]yrn - 1];而+H
VN，
[0021]其中，i為像素索引值，N為光譜通道的數(shù)目，Ara[i]為第H個光譜通道內的光譜通道數(shù)據(jù)；
[0022](6)對上述步驟(4)得到的鉀輻射檢測指數(shù)K[i]、水蒸氣吸收檢測指數(shù)H20[i]、CIBR檢測指數(shù)CIBR[i] ,HFDI檢測指數(shù)HFDI [i]，以及步驟(5)所得到多通道特征檢測指數(shù)
V[i]，分別進行歸一化處理，保存處理結果；
[0023](7)將(6)中歸一化后所得到的檢測指數(shù)進行多信息融合檢測計算，得到融合檢測指數(shù)R[i]:
【權利要求】
1.一種基于高光譜數(shù)據(jù)的多信息融合火災著火點的檢測方法，包括如下步驟: (1)讀取火災著火地區(qū)拍攝得到的高光譜數(shù)據(jù)，從中提取出光譜圖像數(shù)據(jù)； (2)依據(jù)鉀輻射檢測法、水蒸氣吸收檢測法、CIBR檢測法和HFDI檢測法中鉀、水蒸氣和二氧化碳這些檢測特征所對應光譜通道索引 I，從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出這些檢測特征所對應的光譜通道數(shù)據(jù)LJi]，其中，i代表像素索引； (3)設定火災溫度檢測點Tp，根據(jù)維恩位移定律，得出火災不同著火溫度時的峰值波長λ mp，再根據(jù)紅外輻射大氣窗口對峰值波長λπρ進行篩選，得到篩選后的峰值波長Xms，接著從高光譜數(shù)據(jù)提供的光譜波段表中查詢出與峰值波長Xms相差最小的光譜波長Xkp，依照光譜波長Xkp對應的索引J，從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出光譜通道數(shù)據(jù)Aj[i]，并記錄光譜通道的數(shù)目N，其中，i代表像素索引； (4)對步驟(2)提取的檢測特征所對應的光譜通道數(shù)據(jù)L1[i]，分別計算鉀輻射檢測指數(shù)K[i]、水蒸氣吸收檢測指數(shù)H2O[i]、CIBR檢測指數(shù)CIBR[i]和HFDI檢測指數(shù)HFDI [i]； (5)對步驟(3)提取的光譜波長Xkp所對應的多通道光譜通道數(shù)據(jù)Aj[i]，按如下公式計算多通道特征檢測指數(shù)V [i]:
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(3)所述的從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出光譜通道數(shù)據(jù)Aji]，按如下步驟進行: (3a)設置著火點起始探測溫度Ts、終止探測溫度Τε，以及探測步長ΛΤ，則初始光譜通道數(shù)目Nt和溫度檢測點Tp為:
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(4)所述的計算鉀輻射檢測指數(shù)K[i]、水蒸氣吸收檢測指數(shù)H20[i]、CIBR檢測指數(shù)CIBR[i]和HFDI檢測指數(shù)HFDI [i]，分別按照如下公式計算:
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(6)所述的歸一化公式，表示如下:
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(8)所述的將得到的融合檢測指數(shù)進行灰度量化，通過如下公式進行:
【文檔編號】G06T7/00GK103942806SQ201410193431
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年5月8日 優(yōu)先權日:2014年5月8日
【發(fā)明者】劉德連, 張建奇, 曹毅剛, 王曉蕊, 黃曦 申請人:西安電子科技大學