地球静止轨道卫星影像山火检测方法、系统及其存储介质技术方案

本发明专利技术涉及山火检测方法，尤其为一种地球静止轨道卫星影像山火检测方法、系统及其存储介质，所述地球静止轨道卫星影像山火检测方法利用灰度影像分析的方法，基于红外波段亮温和灰度级数的关联关系，进行红外波段中疑似火点的识别提取；其次，以非局部深度卷积特征编码的方式，对经地理坐标映射所得同地理区域中的多光谱影像信息，以光谱叠加的方式进行红外和多光谱波段影像上的火点识别特征编码，最终实现真实火点的判别与分析。本发明专利技术使用波段物理反演，充分借鉴利用红外波段的火点亮温特性进行火点粗判，又利用高分辨率多光谱波段的显著纹理信息，完成高空间分辨率下、显著山火烟雾特性的精确火点空间定位。

The method, system and storage medium of detecting the mountain fire in geostationary orbit satellite image

【技术实现步骤摘要】
地球静止轨道卫星影像山火检测方法、系统及其存储介质
本专利技术涉及山火检测方法，尤其是一种地球静止轨道卫星影像山火检测方法、系统及其存储介质。专利技术背景我国云南地区地貌复杂、多高山密林、地势不平，极易引发森林火灾，对国家和群众的生命财产构成重大威胁，传统的山火监测手段主要以人工方式进行，监测效率较差，覆盖范围较窄。以高分4号为代表的地球静止轨道卫星的遥感影像具有空间分辨率高、红外亮温特性敏感、观测范围广、定位精度高等众多优势，成为了弥补人为山火巡检时间、空间覆盖率不足的重要技术辅助手段，对有效监控山地密林等交通不便区域的火灾隐患具有极其重要的意义。高分4号卫星是中国第1颗地球静止轨道高分辨率对地观则卫星，2015年12月29日0时04分从西昌卫星发射中心，由长征三号乙运输火箭成功发射。轨道高度为36000km，采用面阵凝视方式成像，具备可见光、多光谱和红外成像能力，可见光和多光谱分辨率优于50m，红外谱段分辨率优于400m，设计寿命8年，通过指向控制，实现对中国及周边地区的观测。高分四号观测星下点定位于东经110度的赤道上空，即海南岛的正南方，利用长期驻留固定区域上空的优势，在国际上也处于先进行列。由于优异的空间、时间观测条件，使得高分4号在监测森林火灾、洪涝灾害等方面发挥重要作用，为我国减灾、林业、地震、气象等应用提供快速、可靠、稳定的光学遥感数据，为灾害风险预警预报、林火灾害监测、地震构造信息提取、气象天气监测等业务补充了全新的技术手段，开辟了我国地球同步轨道高分辨率对地观测的新领域。同时，高分四号卫星在环保、海洋、农业、水利等行业以及区域应用方面，也具有巨大潜力和广阔空间。受数据来源、监测思路的影响，目前的山火监测算法多基于葵花8、MODIS等国外卫星影像进行，这一类卫星影像虽然具有很高的光谱分辨率(葵花8目前开放14个光谱通道，空间分辨率2km，时间分辨率10分钟；MODIS免费开放36个波段，空间分辨率从250m到1km，时间分辨率每天4景图像)，但空间分辨率有限，使得火点检测往往只能通过和温度相关的红外波段亮温值反演推算得到，严重限制了火点检测方法的检测空间精度和识别准确性。以高分4号卫星为代表的地球静止轨道卫星影像，具有精确红外亮温响应值的红外波段，和高空间分辨率的5波段多光谱影像信息，虽然时间分辨率不及葵花8、光谱分辨率不及MODIS，但是高分本身的红外波段对于山火亮温有着明确的亮温值响应效果，对于提高火点检测精度、准确定位起火点和起火范围具有数据精度优势，但也对红外波段火点确定方法、多光谱波段火点特征分析算法提出了较高的要求，需要算法能够充分利用红外和多光谱波段在起火点上的空间关联、波段影像特征关联，进行有效的多源影像数据编码和特征学习，从而实现最终的火点准确识别和定位。
技术实现思路
为了解决现阶段山火检测方法以高分4号卫星为代表的高分辨率、多光谱波段的地球静止轨道卫星影像在成像光谱分辨率上的不足，以及火点亮温值分析的光谱波段数量少，直接光谱计算分析难度大，空间范围和位置估计准确性不高等问题，本专利技术目的是提升火点检测算法的火点空间定位精度和识别准确率，为此，本专利技术提供一种地球静止轨道卫星影像山火检测方法、系统及其存储介质。为了实现所述目的，本专利技术的地球静止轨道卫星影像山火检测方法，步骤如下：步骤S1：红外波段中疑似火点的分析模块：利用灰度影像分析法，基于红外波段亮温和灰度级数的关联关系，实现中等分辨率影像上的疑似火点区域的识别与提取；步骤S2：红外-多光谱火点范围映射模块：利用红外波段影像和多光谱影像的地理坐标空间关联关系，完成红外波段中疑似火点到多光谱波段中对应空间地理位置的映射；步骤S3：红外/多光谱影像火点识别模型的构建模块：根据同空间地理位置区域所提取的红外和多光谱影像，以非局部特征编码的深度卷积网络为识别模型构建框架，构建面向红外/多光谱高维影像特征分析的精确山火识别模型；步骤S4：红外/多光谱叠加影像火点识别模块：基于所得训练模型的红外+多光谱波段影像的分析与火点识别模型的应用，得到分类影像的局部区域火点存在性识别结果，完成最终的火情和着火点的确认。具体地，所述红外波段中的疑似火点分析模块包括如下步骤：步骤S11：采用局部自适应灰度纠正法对红外波段进行预处理，完成红外灰度影像的对比度调整；步骤S12：利用影像局部极值分析手段，获得具有极高亮温值、具有局部极值数值特性的高亮温区域，从而判定为可能的疑似着火点；步骤S13：在所提取的疑似火点联通区域中，对联通区域各项属性进行分析、过滤，最终得到亮温值适中、火点面积大小适中、火点区域合理的着火区域，过滤规则为：A)火点区域的长宽对比度符合公式1/3<Rhw＝h/(w+1)<3(式1)其中，h、w表示火点区域包括矩形的像素高度和像素宽度；B)火点区域的紧致度符合公式1<Cfire＝rfire/(h*w)<2(式2)其中，h、w表示火点区域包括矩形的像素高度和像素宽度，rfire表示火点区域的实际像素面积。所述局部自适应灰度纠正法包括影像灰度范围自适应拉伸、灰度自适应调整等技术。所述局部自适应灰度纠正法对红外波段进行预处理包括以下步骤：步骤S111：使用SLIC对影像区域进行切分，提取面积、形状合适，局部灰度值过度平缓、内部纹理均匀规则的遥感影像区域；其原理相当于在图像的像素空间中做影像的相似度聚类，根据人为指定预分割的超像素个数K以及图像中所有像素数N，得到每个超像素的大小为N/K，相邻超像素之间的距离为由S来选定K个初始聚类中心Ci＝[li,ai,bi,xi,yi]；步骤S112：计算从每个聚类中心到2S×2S区域内的像素的距离，距离公式符合其中，dcolor表示颜色距离，dspace表示空间距离；距离度量公式符合其中m表示权衡颜色相似性空间和空间邻近度之间的重要性；步骤S113：进行全红外灰度影像I的对比度校正，对于各个局部区域而言，其影像的对比度校正迭代过程可以表示为：a)选一个初始估计值T；b)根据T值将超像素区域分为R1和R2两个子区域；c)对子区域R1和R2中的所有像素计算平均灰度值μ1和μ2；d)最终计算得到新的分割阈值T；步骤S114：在灰度差异的基础上，根据Gamma曲线定义函数或矫正公式y(x)＝xr对子区域中的高低灰度值进行补偿或矫正，其中r是Gamma的校正参数；当r取1时，其公式表示为线性变换；当r<1时，超像素区域中灰度较高的子区域对比度得到增强；当r>1时，超像素区域中灰度较低的子区域对比度得到增强。所述影像局部极值分析手段包括中值滤波、标准差滤波，所述标准差滤波的算法符合公式其中，xi为单个像素的像素值大小，为滤波器处理窗口中的像素值中值，r为滤波器的高度，c为滤波器的宽度。具体地，所述红外-多光谱火点范围映射模块包括以下步骤：...

【技术保护点】
1.一种地球静止轨道卫星影像山火检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤S1：红外波段中疑似火点的分析模块：利用灰度影像分析法，基于红外波段亮温和灰度级数的关联关系，实现中等分辨率影像上的疑似火点区域的识别与提取；/n步骤S2：红外-多光谱火点范围映射模块：利用红外波段影像和多光谱影像的地理坐标空间关联关系，完成红外波段中疑似火点到多光谱波段中对应空间地理位置的映射；/n步骤S3：红外/多光谱叠加影像火点识别模型的构建模块：根据同空间地理位置区域所提取的红外和多光谱影像，以非局部特征编码的深度卷积网络为识别模型构建框架，构建面向红外/多光谱高维影像特征分析的精确山火识别模型；/n步骤S4：红外/多光谱影像火点识别模块：基于所得训练模型的红外+多光谱波段影像的分析与火点识别模型的应用，得到分类影像的局部区域火点存在性识别结果，完成最终的火情和着火点的确认。/n

【技术特征摘要】
1.一种地球静止轨道卫星影像山火检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：红外波段中疑似火点的分析模块：利用灰度影像分析法，基于红外波段亮温和灰度级数的关联关系，实现中等分辨率影像上的疑似火点区域的识别与提取；
步骤S2：红外-多光谱火点范围映射模块：利用红外波段影像和多光谱影像的地理坐标空间关联关系，完成红外波段中疑似火点到多光谱波段中对应空间地理位置的映射；
步骤S3：红外/多光谱叠加影像火点识别模型的构建模块：根据同空间地理位置区域所提取的红外和多光谱影像，以非局部特征编码的深度卷积网络为识别模型构建框架，构建面向红外/多光谱高维影像特征分析的精确山火识别模型；
步骤S4：红外/多光谱影像火点识别模块：基于所得训练模型的红外+多光谱波段影像的分析与火点识别模型的应用，得到分类影像的局部区域火点存在性识别结果，完成最终的火情和着火点的确认。


2.如权利要求1所述的地球静止轨道卫星影像山火检测方法，其特征在于：所述红外波段中的疑似火点分析模块包括如下步骤：
步骤S11：采用局部自适应灰度纠正法对红外波段进行预处理，完成红外灰度影像的对比度调整；
步骤S12：利用影像局部极值分析手段，获得具有极高亮温值、具有局部极值数值特性的高亮温区域，从而判定为可能的疑似着火点；
步骤S13：在所提取的疑似火点联通区域中，对联通区域各项属性进行分析、过滤，得到亮温值适中、火点面积大小适中、火点区域合理的着火区域，过滤规则为：
A)火点区域的长宽对比度符合公式1/3<Rhw＝h/(w+1)<3，其中，h、w表示火点区域包括矩形的像素高度和像素宽度；
B)火点区域的紧致度符合公式1<Cfire＝rfire/(h*w)<2，其中，h、w表示火点区域包括矩形的像素高度和像素宽度，rfire表示火点区域的实际像素面积。


3.如权利要求2所述的地球静止轨道卫星影像山火检测方法，其特征在于：所述局部自适应灰度纠正包括影像灰度范围自适应拉伸、灰度自适应调整等技术。


4.如权利要求2或3所述的地球静止轨道卫星影像山火检测方法，其特征在于：所述采用局部自适应灰度纠正法对红外波段进行预处理包括以下步骤：
步骤S111：使用SLIC对影像区域进行切分，提取面积、形状合适，局部灰度值过度平缓、内部纹理均匀规则的遥感影像区域；其原理相当于在图像的像素空间中做影像的相似度聚类，根据人为指定预分割的超像素个数K以及图像中所有像素数N，得到每个超像素的大小为N/K，相邻超像素之间的距离为由S来选定K个初始聚类中心Ci＝[li,ai,bi,xi,yi]；
步骤S112：计算从每个聚类中心到2S×2S区域内的像素的距离，距离公式符合其中，dcolor表示颜色距离，dspace表示空间距离；距离度量公式符合其中m表示权衡颜色相似性空间和空间邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈志，李俊鹏，金晶，徐真，周仿荣，杨亮，蔡澍雨，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司带电作业分公司，
类型：发明
国别省市：云南;53