一种基于图像增强的过火区域提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像增强的过火区域提取方法，包括：(1)对过火前后的待处理图像进行数据预处理，其包括辐射定标和几何校正步骤；(2)对预处理后的图像进行过火区域粗提取，首先去除图像中的云和水，再结合近红外波段规则和多种植被指数，对整幅图像设置相对的阈值，粗略提取过火区域；(3)采用FASA图像增强法和形态学方法对过火区域进行精确提取。本发明专利技术通过充分考虑过火区域的光谱特征、热特征和空间特征，利用NDVI、GEMI和NDVIT三种植被指数，结合图像增强的方法，对过火区域进行提取，提高了过火区域提取方法的整体精度和准确度，并对非过火原因导致的植被变化影响较少，具有一定的稳定性，适合低分辨率影像的过火区域提取。

An extraction method for overfire area based on image enhancement

The invention discloses an area extraction method based on image enhancement, which includes: (1) preprocessing the processed images before and after the fire, which includes radiation calibration and geometric correction steps; (2) rough extraction of a preprocessed image, first removal of cloud and water in the image, and then near infrared. The band rules and multiple cropping are index, set relative threshold for the whole image, extract the overheated area roughly, and (3) use the FASA image enhancement method and the morphological method to accurately extract the over fire area. By taking full account of the spectral features, thermal characteristics and spatial characteristics of the overheated area, the invention uses NDVI, GEMI and NDVIT three to plant the index, combined with the image enhancement method, to extract the over fire area, and improve the overall accuracy and accuracy of the method of overheating area extraction, and the vegetation change caused by the non fire cause. With less noise and a certain stability, it is suitable for the extraction of low resolution images.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像增强的过火区域提取方法
本专利技术涉及遥感
，特别是涉及一种基于图像增强的过火区域提取方法。
技术介绍
火灾是破坏自然资源，导致生态系统结构和功能退化的一个重要因素。生物质的燃烧对全球植被动态研究有重要的意义。在当前全球气候变暖加速，自然火灾的频度和强度不断增加的背景下，分析自然火灾的时空特征可以揭露气候和人为因素对该生态系统的影响。因此，准确地确定火灾的位置、毁林面积，并进行灾后评估，对及时地采取积极有效的管理措施，保护和恢复火烧迹地地区的生态系统有重要意义。遥感技术由于具有重复周期短、覆盖范围广的特点，能够长期获取生态系统的动态信息，可以为过火区域检测提供实时的数据源，降低数据获取的时间和经济成本。目前，已经有多种遥感技术用来提取过火面积，主要有如下3类方法：①工数字化。目视解译、手工勾绘和基于地形图进行手工量算是进行过火面积调查的传统方法。该方法存在的问题是：由于受地形起伏、地面可视条件、目视判断与转绘难度、图纸及变形和工作人员的主观判断误差等影响,这些方法取得的调查数据精度不高。②过火区域特征指数方法。典型的过火区域特征指数包括NDVI、NBR和GEMI等，其基本方法是基于火灾后植被燃烧减少和燃烧残留物沉积这两个变化特征，利用过火前后影像指数的变化差值，突出过火区域以便进一步提取。该方法存在的问题是：由于燃烧植被和周边环境的特性不同，单一的指数差值法并不能适用于所有过火区域的提取，会产生大量的噪点。③图像处理方法。这类方法包括波段变化，监督分类，主成分分析等。这类方法主要是针对某一特定区域的过火区域进行过火区域的提取。该方法存在的问题是：这类方法大部分比较简单，对图像的纹理特征进行变换和分析，没有充分将图像处理的优势应用于过火区域提取中；另一方面，该方法还需要配合目视判读和其他数据资料，实现过火区域的自动化提取仍然比较困难。由此可见，上述现有的过火区域提取方法显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。如何能创设一种新的基于图像增强的过火区域提取方法，使其能显著提高过火区域提取的精度和准确度，成为当前业界极需改进的目标。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于图像增强的过火区域提取方法，使其能显著提高过火区域提取的精度和准确度，从而克服现有的过火区域提取方法的不足。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于图像增强的过火区域提取方法，所述方法包括：(1)对过火前后的待处理图像进行数据预处理，其包括辐射定标步骤和几何校正步骤；(2)对预处理后的图像进行过火区域粗提取，首先去除图像中的云和水，再结合近红外波段规则和多种植被指数，对整幅图像设置相对的阈值，粗略提取过火区域；(3)采用FASA图像增强法和形态学方法对过火区域进行精确提取。作为本专利技术的一种改进，所述步骤(2)中去除图像中云的方法为：利用云的反射率、亮温与地表之间的巨大差别，设定云探测掩膜，所述云探测掩膜的公式为：ρblue＞0.5orT＜283K其中，ρblue为影像可见光蓝波段的反射率，T为像元的亮温，K为温度单位开尔文，对过火前后两景影像进行处理，若满足所述云探测掩膜的公式像元即视为云像元，去除。进一步改进，所述步骤(2)中去除图像中水的方法为：利用水体指数NDWI对过火前后每景影像中的水进行去除，所述NDWI的计算公式为：其中,ρgreen为可见光绿波段的反射率，ρNIR为红外波段反射率，去除过火前后每景影像中NDWI≥0的像元。进一步改进，所述步骤(2)中近红外波段规则为：保留过火后影像中满足下列公式的像元：(1+a)×ρNIR-post＜ρNIR-pre其中，ρNIR-post为过火后影像的近红外波段反射率，ρNIR-pre为过火前近红外波段的反射率，系数a为0.25。进一步改进，所述步骤(2)中多种植被指数包括归一化差值植被指数NDVI、全球环境监测植被指数GEMI和热-归一化差值植被指数NDVIT，所述NDVI、GEMI和NDVIT的计算公式分别为：其中，ρNIR为近红外波段反射率，ρred为可见光红光波段反射率，T为像元的亮温；利用上述公式对过火前后每景影像分别计算所述三种指数NDVI、GEMI和NDVIT，再分别用过火前指数值减去过火后指数值，得出三种指数对应的差值dNDVI、dGEMI、dNDVIT，选取同时满足dNDVI、dGEMI、dNDVIT均大于0的过火后影像的NDVIpost值；根据选取的过火后影像的NDVIpost值，计算1-NDVIpost值，再对1-NDVIpost值进行2％的线性拉伸转化，得到1-NDVIpost图像。进一步改进，所述步骤(3)中FASA图像增强法为：在均匀的CIEL*a*b颜色空间中对所述1-NDVIpost图像进行量化并生成直方图，然后通过双边滤波，利用直方图计算量化后色彩的空间中心和颜色方差，根据所述量化后色彩的空间中心和颜色方差值对图像中显著目标的尺寸和位置建立概率模型，计算显著性概率；同时，通过量化颜色差异计算得到全局对比值，将所述全局对比值与显著性概率相乘，获得显著值，最后通过颜色量化直方图线性插值显著值并将其分配到每个像元中，得到完整的显著图。进一步改进，所述步骤(3)中形态学方法的处理步骤包括对灰度图像的腐蚀，对图像相同结构元素的膨胀，最后二值化图像，将所有值大于0的像元记为过火区域，即得到显著性增强的过火区域。采用这样的设计后，本专利技术至少具有以下优点：本专利技术通过充分考虑过火区域的光谱特征、热特征和空间特征，利用NDVI、GEMI和NDVIT三种植被指数，结合图像增强的方法，对过火区域进行提取，其中植被指数的选取和计算突出了过火区域的特征，FASA图像增强处理和形态学处理，对过火区域周边的噪点具有较好的剔除效果，能提高过火区域提取方法的整体精度和准确度，并且对非过火原因导致的植被变化影响较少，具有一定的稳定性，适合低分辨率影像的过火区域提取。附图说明上述仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。图1是本专利技术基于图像增强的过火区域提取方法的技术流程图；图2是本专利技术过火区域提取方法中FASA图像增强法的算法流程图；图3是本专利技术中实验区A过火区域的提取结果图；其中，A:手勾参考真值(深蓝色轮廓)；B:FY3CMERSI250m图像增强法结果(黄色区域)；C:FY3CMERSI1000m图像增强法结果(绿色区域)；D：FY3CMERSI1000mNBR阈值法(蓝色区域)；E:Landsat8OLINBR阈值法结果(浅蓝色区域)。图4是本专利技术中实验区B过火区域的提取结果图；其中，A:手勾参考真值(深蓝色轮廓)；B:FY3CMERSI250m图像增强法结果(黄色区域)；C:FY3CMERSI1000m图像增强法结果(绿色区域)；D：FY3CMERSI1000mNBR阈值法(蓝色区域)；E:Landsat8OLINBR阈值法结果(浅蓝色区域)。具体实施方式本专利技术过火区域提取方法结合了遥感指数法和图像增强FASA算法的优势，提高了过火区域提取的精度和准确度，为大范围的过火区域提取研究提供可靠基础。具体过火区域提取方法如下：本实施例中该方法以FY-3CMERSI影像为基础，进行大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述方法包括：(1)对过火前后的待处理图像进行数据预处理，其包括辐射定标步骤和几何校正步骤；(2)对预处理后的图像进行过火区域粗提取，首先去除图像中的云和水，再结合近红外波段规则和多种植被指数，对整幅图像设置相对的阈值，粗略提取过火区域；(3)采用FASA图像增强法和形态学方法对过火区域进行精确提取。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述方法包括：(1)对过火前后的待处理图像进行数据预处理，其包括辐射定标步骤和几何校正步骤；(2)对预处理后的图像进行过火区域粗提取，首先去除图像中的云和水，再结合近红外波段规则和多种植被指数，对整幅图像设置相对的阈值，粗略提取过火区域；(3)采用FASA图像增强法和形态学方法对过火区域进行精确提取。2.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中去除图像中云的方法为：利用云的反射率、亮温与地表之间的巨大差别，设定云探测掩膜，所述云探测掩膜的公式为：ρblue＞0.5orT＜283K其中，ρblue为影像可见光蓝波段的反射率，T为像元的亮温，K为温度单位开尔文，对过火前后两景影像进行处理，若满足所述云探测掩膜的公式像元即视为云像元，去除。3.根据权利要求2所述的一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中去除图像中水的方法为：利用水体指数NDWI对过火前后每景影像中的水进行去除，所述NDWI的计算公式为：其中,ρgreen为可见光绿波段的反射率，ρNIR为红外波段反射率，去除过火前后每景影像中NDWI≥0的像元。4.根据权利要求3所述的一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中近红外波段规则为：保留过火后影像中满足下列公式的像元：(1+a)×ρNIR-post＜ρNIR-pre其中，ρNIR-post为过火后影像的近红外波段反射率，ρNIR-pre为过火前近红外波段的反射率，系数a为0.25。5.根据权利要求4所述的一种基于图像增强的过火区域提取方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈方，单天婵，于博，李斌，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11