一种林火火烧迹地的提取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种林火火烧迹地的提取方法及系统。该提取方法包括：获取森林的多光谱遥感影像；根据多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征；光谱指数特征包括归一化植被指数、阴影植被指数、过火区识别指数、归一化差异水体指数和全球环境监测指数；获取多光谱遥感影像的多种纹理信息；获取多光谱遥感影像的近红外波段数据信息；采用波段融合方式对多种光谱指数特征、多种纹理信息和近红外波段数据信息进行融合，得到融合后的多波段影像；采用二分K‑means聚类算法对融合后的多波段影像进行非监督分类，提取火烧迹地的斑块信息。本发明专利技术可以避免单一的光谱指数以及光谱相似地物对火烧迹地提取结果的影响，提高了火烧迹地识别准确率。

An extraction method and system of forest fire burned area

【技术实现步骤摘要】
一种林火火烧迹地的提取方法及系统
本专利技术涉及林火监测领域，特别是涉及一种林火火烧迹地的提取方法及系统。
技术介绍
森林火灾火烧迹地遥感监测技术可以快速估算火灾的过火面积信息，评估社会经济损失情况，避免大量的野外调查工作。根据所获取卫星遥感数据的不同，基于卫星遥感的林火火烧迹地监测技术可以分为两种。第一种是利用灾前灾后多时相的可见光/近红外遥感数据进行火烧迹地识别提取，依据的是火灾前后地表植被覆盖的光谱特征变化，主要采用遥感影像变化检测法。第二种是利用灾后单时相的可见光/近红外遥感数据进行火烧迹地识别提取，依据的是灾后火烧迹地与背景地物的光谱特征差异，主要方法有基于不同光谱指数的阈值法、决策树法。植被在被燃烧之前往往生长较快，不同时期的光谱特征差异很大，而高分辨率卫星的重访周期长及易受云覆盖等天气原因影响，不一定每次都能获取到火灾发生之前日期较近的遥感数据，因此当无法获取可用的灾前卫星遥感数据时，第二种方式就可以发挥重要作用。所以，研究灾后单时相卫星遥感数据的火烧迹地提取方法意义重大，应用条件不受灾前影像数据缺少的限制。但是，利用灾后单时相卫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，包括：/n获取森林的多光谱遥感影像；/n根据所述多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征；所述光谱指数特征包括归一化植被指数、阴影植被指数、过火区识别指数、归一化差异水体指数和全球环境监测指数；/n获取所述多光谱遥感影像的多种纹理信息；/n获取所述多光谱遥感影像的近红外波段数据信息；/n采用波段融合方式对所述多种光谱指数特征、所述多种纹理信息和所述近红外波段数据信息进行融合，得到融合后的多波段影像；/n采用二分K-means聚类算法对所述融合后的多波段影像进行非监督分类，提取火烧迹地的斑块信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，包括：
获取森林的多光谱遥感影像；
根据所述多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征；所述光谱指数特征包括归一化植被指数、阴影植被指数、过火区识别指数、归一化差异水体指数和全球环境监测指数；
获取所述多光谱遥感影像的多种纹理信息；
获取所述多光谱遥感影像的近红外波段数据信息；
采用波段融合方式对所述多种光谱指数特征、所述多种纹理信息和所述近红外波段数据信息进行融合，得到融合后的多波段影像；
采用二分K-means聚类算法对所述融合后的多波段影像进行非监督分类，提取火烧迹地的斑块信息。


2.根据权利要求1所述的林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，所述获取森林的多光谱遥感影像，之后还包括：
对所述多光谱遥感影像进行辐射定标、大气校正和正射校正，得到预处理后的多光谱遥感影像。


3.根据权利要求1所述的林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，所述根据所述多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征，具体包括：
利用公式确定所述归一化植被指数NDVI；
利用公式确定所述阴影植被指数SVI；
利用公式确定所述过火区识别指数BAI；
利用公式确定所述归一化差异水体指数NDWI；
利用公式确定所述全球环境监测指数GEMI；
其中，ρGreen为绿光波段反射率，ρRed为红光波段反射率，ρNir为近红外波段反射率，


4.根据权利要求1所述的林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，所述获取所述多光谱遥感影像的多种纹理信息，具体包括：
采用主成分分析法对所述多光谱遥感影像进行主成分变换，提取包含最大的数据信息量和最小的噪声量的第一主成分波段数据信息；
获取所述第一主成分波段数据信息的多种纹理信息；所述多种纹理信息采用灰度共生矩阵的角二阶矩、均匀性和熵表征；
将所述第一主成分波段数据信息的多种纹理信息确定为所述多光谱遥感影像的多种纹理信息。


5.根据权利要求4所述的林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，所述获取所述第一主成分波段数据信息的多种纹理信息，具体包括：
利用公式确定所述角二阶矩ASM；
利用公式确定所述熵Ent；
利用公式确定所述均匀性Hom；
其中，i和j表示灰度级，i,j＝0,1,2,…,G-1；p(i,j)表示i和j两个灰度级在原始图像中共同发生的概率。


6.根据权利要求1所述的林火火烧迹地的提取方法，其特征在于，所述采用二分K-means聚类算法对所述融合后的多波段影像进行非监督分类，提取火烧迹地的斑块信息，之前还包括：
对所述多光谱遥感影像采用真彩色融合，得到真彩色合成影像；
根据所述真彩色合成影像进行目视判读，确定所述多光谱遥感影像中地物类型。


7.一种林火火烧迹地的提取系统，其特征在于，包括：
多光谱遥感影像获取模块，用于获取森林的多光谱遥感影像；
光谱指数特征确定模块，用于根据所述多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕琪菲，韩宇韬，陈银，张至怡，陈爽，杨佳龙，党建波，阳松江，
申请(专利权)人：四川航天神坤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51