一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法技术

一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，解决了现有秸秆焚烧火点难以准确提取的问题，属于农业环境保护领域。本发明专利技术包括：步骤一：根据遥感影像数据，估算亮度温度；步骤二：利用遥感影像提取监测范围内的农田数据及剔除区域的数据，剔除区域的数据包括非秸秆焚烧火情数据和居民点数据；步骤三：以中红外波段的亮温作为阈值判断标准，对步骤一估算的亮度温度进行火点提取，生成火点信息数据；步骤四：将步骤二获得的监测范围内的农田数据与步骤三生成的火点信息数据进行叠置分析，得到监测范围内的火点信息数据；步骤五：在得到的监测范围内的数据中剔除掉非秸秆焚烧火情数据和居民点数据，获得监测范围内的秸秆焚烧火点信息数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法
本专利技术属于农业环境保护领域，具体涉及提出一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法。
技术介绍
中国是农业大国，每年产生大量的作物秸秆，每年夏收、秋收季节，很多地方随意焚秸秆现象严重，浓烟遮天，曾导致机场被迫停运，高速公路被迫封路等。近些年加大了对环境保护的重视程度，在秸秆处理方面通过新技术的引入和自主研发，进行秸秆还田等无烟处理。但是在广大农村地区，由于各种主客观原因，如担心秸秆会引发虫害，深翻改土的质量不好可能会妨碍耕作，影响出苗等，造成秸秆焚烧事件仍然屡禁不止。在实际应用过程中，传统的秸秆焚烧火点的监测只能是通过人工定点或采用无人机监测，这样要花费大量的人力、财力和物力,难以准确提取。
技术实现思路
针对现有秸秆焚烧火点难以准确提取的问题，本专利技术提供一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法。本专利技术的一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，所述方法包括：步骤一：根据遥感影像数据，估算亮度温度；步骤二：利用遥感影像提取监测范围内的农田数据及剔除区域的数据，所述剔除区域的数据包括非秸秆焚烧火情数据和居民点数据；步骤三：以中红外波段的亮温作为阈值判断标准，对步骤一估算的亮度温度进行火点提取，生成火点信息数据；步骤四：将步骤二获得的监测范围内的农田数据与步骤三生成的火点信息数据进行叠置分析，得到监测范围内的火点信息数据；步骤五：在步骤四得到的监测范围内的数据中剔除掉非秸秆焚烧火情数据和居民点数据，获得监测范围内的秸秆焚烧火点信息数据。作为优选，所述步骤一中，对遥感影像数据进行质量检查、辐射校正和几何校正，估算辐射亮度，根据辐射亮度获取亮度温度，所述亮度温度表示为辐射亮度的幂函数。作为优选，所述步骤二中的农田数据是根据遥感影像中的NDVI、红外线、坡度、高程数据及第一季作物收割指数进行提取。作为优选，所述步骤二中的非秸秆焚烧火情数据具体为燃烧面积，所述燃烧面积利用燃烧面积指数进行提取，燃烧面积指数为遥感影像中红波段与近红外波段的幂函数。作为优选，所述步骤二中的居民点数据利用城镇指数进行提取，城镇指数表示为遥感影像中短波红外波段与近红外波段的函数。本专利技术根据秸秆焚烧火点信息提取的需要，首先进行了数据的收集和预处理。其次，利用遥感影像提取农田及其他地理信息数据(燃烧面积、居民点数据)分别作为秸秆焚烧火点信息提取的监测范围和剔除区域。最后，利用中红外波段的亮温作为阈值判断标准，进行火点提取，依据农田数据确定提取范围，并剔除燃烧面积和居民点，获得秸秆焚烧火点信息数据。本专利技术解决了利用传统提取方法，秸秆焚烧火点难以准确提取的技术问题。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为农田数据提取的流程图。具体实施方式结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式的一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，包括；步骤一：根据遥感影像数据，估算亮度温度；本实施方式根据秸秆焚烧火点信息提取的需要，对中国产静止卫星(高分四号(GF-4)卫星和风云四号(FY4A)卫星产品)对黑龙江省地区的遥感影像数据进行了数据的收集和预处理。步骤二：利用遥感影像提取监测范围内的农田数据及剔除区域的数据，所述剔除区域的数据包括非秸秆焚烧火情数据和居民点数据；在针对地面秸秆焚烧火点信息提取的过程中，会将地面固定热异常点，草原、森林火点及火迹一同提取，造成较大误差。燃烧后的土地呈现灰黑色，黑色物质对热辐射的吸收能力强，温度升高快，会造成区域内火点过度提取(多数不是当天新增火点)。因此，确定非秸秆焚烧火情数据，作为后续剔除的依据，从而降低监测误差。居民居住和工作用地因大量的人工发热、建筑物和道路等高蓄热体及绿地减少等因素，造成村镇“高温化”，影响真实火点提取，确定作为后续剔除的依据，从而降低监测误差。步骤三：以中红外波段的亮温作为阈值判断标准，火焰温度一般在500－700K以上，以此标准作为阈值范围，对步骤一估算的亮度温度进行火点提取，生成火点信息数据；步骤四：将步骤二获得的监测范围内的农田数据与步骤三生成的火点信息数据进行叠置分析，得到监测范围内的火点信息数据；步骤五：在步骤四得到的监测范围内的数据中剔除掉非秸秆焚烧火情数据和居民点数据，获得监测范围内的秸秆焚烧火点信息数据。为了验证秸秆焚烧火点信息提取方法的有效性，本实施方式进行可信度判别，采用实际地面观察资料对提取的秸秆焚烧火点信息结果进行验证。根据相应时间段内黑龙江省关于秸秆焚烧的新闻报导，对黑龙江省秸秆焚烧火点信息数据进行验证，结果表明提取的黑龙江省秸秆焚烧火点信息数据与当地报道吻合，说明了方法具有可行性和有效性，结果可信。本实施方式的步骤一中，对遥感影像数据进行质量检查、辐射校正和几何校正，估算辐射亮度，根据辐射亮度获取亮度温度，所述亮度温度表示为辐射亮度的幂函数。其中质量检查、辐射定标和几何校正在ENVI软件的相应模块中进行处理；亮度温度(brightnesstemperature)，是与观测物体辐射出射度相等的黑体温度，其在数值上等同辐射温度。针对火点像元的监测就是基于火点像元与背景常温像元在红外波段亮温有较大差异而开展的。本实施方式的步骤二中的农田数据是根据遥感影像中的NDVI、红外线(Infrared)、坡度、高程数据及第一季作物收割指数进行提取。如图2所示，对遥感影像根据平水月的NDVI和红外线选择出非水面，在非水面中根据累积和鼎盛期的NDVI和鼎盛期的红外线选择出植被，在植被中根据第一季作物收割指数、第二季播种期NDVI、同期红外线、坡度、高程数据选出非耕地，在非耕地中根据枯萎期的NDVI和累积枯萎期NDVI选出落叶，作为农田数据。本实施方式的步骤二中的非秸秆焚烧火情数据具体为燃烧面积，所述燃烧面积利用燃烧面积指数(BAI)进行提取，燃烧面积指数和其他光谱指数一样，选择对火灾比较敏感的波段，通过波段间的组合运算增强图像上的火灾区域，通过分析燃烧指数图像，可以获取火灾区域、火灾燃烧程度等信息，燃烧面积指数为遥感影像中红波段与近红外波段的幂函数。本实施方式的步骤二中的居民点数据利用城镇指数(UI)进行提取，城镇指数表示为遥感影像中短波红外波段与近红外波段的函数。虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本专利技术，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本专利技术的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本专利技术的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤一：根据遥感影像数据，估算亮度温度；/n步骤二：利用遥感影像提取监测范围内的农田数据及剔除区域的数据，所述剔除区域的数据包括非秸秆焚烧火情数据和居民点数据；/n步骤三：以中红外波段的亮温作为阈值判断标准，对步骤一估算的亮度温度进行火点提取，生成火点信息数据；/n步骤四：将步骤二获得的监测范围内的农田数据与步骤三生成的火点信息数据进行叠置分析，得到监测范围内的火点信息数据；/n步骤五：在步骤四得到的监测范围内的数据中剔除掉非秸秆焚烧火情数据和居民点数据，获得秸秆焚烧火点信息数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一：根据遥感影像数据，估算亮度温度；
步骤二：利用遥感影像提取监测范围内的农田数据及剔除区域的数据，所述剔除区域的数据包括非秸秆焚烧火情数据和居民点数据；
步骤三：以中红外波段的亮温作为阈值判断标准，对步骤一估算的亮度温度进行火点提取，生成火点信息数据；
步骤四：将步骤二获得的监测范围内的农田数据与步骤三生成的火点信息数据进行叠置分析，得到监测范围内的火点信息数据；
步骤五：在步骤四得到的监测范围内的数据中剔除掉非秸秆焚烧火情数据和居民点数据，获得秸秆焚烧火点信息数据。


2.根据权利要求1所述的基于静止卫星遥感数据的秸秆焚烧火点信息提取方法，其特征在于，所述步骤一中，对遥感影像数据进行质量检查、辐射校正和几...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜嘉，宋开山，周昊昊，项小云，杨智超，刘欣婷，赵博宇，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：吉林;22