基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法及存储介质技术

本发明专利技术公开了基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法及存储介质，该方法包括以下步骤：S1：采集待监测森林的历史火情对应的多源遥感影像数据，并进行预处理；S2：根据预处理后的多源遥感影像数据，构建融合多源遥感影像数据的模拟森林火灾进行森林火蔓延时空过程的元胞自动机模型，按照一定比例将指定区域划分为网格，并使用火灾因子评估每个网格；S3：通过元胞自动机模型预测待监测森林的火情蔓延过程，指导应急行动，在火情前做准备，在火情中做预测决策，火情后做总结。本发明专利技术方法用于辅助分析、预测火情走势精准度高，且成本不高。

【技术实现步骤摘要】
基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法及存储介质
本专利技术涉及山火风险预警
，尤其涉及基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法及存储介质。
技术介绍
目前的火灾监测技术主要通过瞭望塔、视频监控实现。前者观测效果受地势影响大，覆盖面积小，同时存在人身危险，例如雷电、毒虫野兽等。后者与前者相比，仍然需要人工的参与，无法满足全时态全空间的需求。随着遥感技术的逐渐成熟，遥感+3D+AI的技术组合也参与到火情监控，实现了视频监控的自动化，烟火、火点的识别和定位，甚至可以评估火情蔓延态势；但是此技术在光线较暗，烟雾较大的场景下受限性较大，无法第一时间在火情的监控上起作用。以上三种主流技术均在发生火灾后才能产生作用，无法做到先“预”后“防”。使用遥感栅格影像的红绿蓝三通道合成真彩图，配合机器学习和深度学习，构建大规模模型来预测火灾的走势。这些方法偏重基于概率的机理，模型运行时间相对来说较长，需要有高配置硬件环境，对成本的要求很高，也无法达到应急的要求，且该方法对样本的要求非常高，不同分辨率影像预测出的准确概率的微小区别在实际火场都会是很大的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1：采集待监测森林的历史火情对应的多源遥感影像数据，并进行预处理；其中，多源遥感影像数据包括卫星遥感影像数据和无人机遥感影像数据，历史火情信息包括可燃物特性、地形因子和气象因子；/nS2：根据预处理后的多源遥感影像数据，构建融合多源遥感影像数据的模拟森林火灾进行森林火蔓延时空过程的元胞自动机模型，按照一定比例将指定区域划分为网格，并使用火灾因子评估每个网格；/nS3：通过元胞自动机模型预测待监测森林的火情蔓延过程，指导应急行动，在火情前做准备，在火情中做预测决策，火情后做总结。/n

【技术特征摘要】
1.基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：采集待监测森林的历史火情对应的多源遥感影像数据，并进行预处理；其中，多源遥感影像数据包括卫星遥感影像数据和无人机遥感影像数据，历史火情信息包括可燃物特性、地形因子和气象因子；
S2：根据预处理后的多源遥感影像数据，构建融合多源遥感影像数据的模拟森林火灾进行森林火蔓延时空过程的元胞自动机模型，按照一定比例将指定区域划分为网格，并使用火灾因子评估每个网格；
S3：通过元胞自动机模型预测待监测森林的火情蔓延过程，指导应急行动，在火情前做准备，在火情中做预测决策，火情后做总结。


2.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法，其特征在于，步骤S1中的所述卫星遥感影像数据包括光学卫星影像数据、气象卫星影像数据、环境卫星影像数据和微波卫星影像数据。


3.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法，其特征在于，步骤S1中的对多源遥感影像数据进行的预处理包括拼接，具体包括：
S101：针对卫星遥感影像数据，统一栅格影像数据图像格式，将其转换为TIFF格式；非栅格的影像数据，矢量图保持原样；
评估格式转换后的栅格影像的清晰度，如果不够清晰，或者色调影响目视解译，则对影像进行图像增强和大气校正；
S102：针对无人机遥感影像数据，结合POS系统中机体姿态角定位定向坐地；结合相机参数进行几何校正；根据计算出的定位，计算每一张影像左上角的坐标，对影像加入投影信息，生成TIFF格式；以及对多幅无人机影像按每幅影像左上角坐标进行拼接。


4.根据权利要求3所述的基于多源遥感影像和网格的森林火情评价方法，其特征在于，步骤S1中的对多源遥感影像数据进行的预处理还包括裁剪，使用矢量图画出指定地区范围，裁剪处理步骤S101或步骤S102生成的影像。


5.根据权利要求4所述的基于多源遥感影像...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：成都数之联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51