基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统技术方案

本发明专利技术涉及数据自动化处理技术领域，尤其涉及遥感卫星数据的实时获取、批量校正处理及异常火点判别的一种基于Himawari‑8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，步骤如下：1）获取Himawari‑8数据集；2）将数据集按波段号读取并拼接；3）将不同波段分辨率数据重采样；4）对步骤3）中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；5）等待下次任务发起。本申请的一种基于Himawari‑8的HSD数据火点实时监测自动分析系统具有数据处理快、校正精度高、有效减低云层的干扰和提高火点检测的准确性的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统
本专利技术属于数据自动化处理
，尤其涉及一种遥感卫星数据的实时获取、批量校正处理及异常火点判别的基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统。
技术介绍
目前，关于大范围地面火点遥感监测方法主要集中于高时间分辨率卫星数据源(Modis,Himawari等)下的定量对比分析研究，主要原理是根据着火点与周围正常点的热辐射强度或温度差异进行判断。其流程主要包括前期的数据源下载，中期数据的读取、定标、几何校正、亮温转换及后期火点识别算法分析等系列处理流程。由于灾害性监测在实际应用方面往往具有近于实时的结果发布要求，而传统基于人工辅助处理和信息判别的方法由于较为繁琐的数据处理和定量反演分析过程，信息滞后性方面较为明显，人工重复性冗余工作也较为突出，这给火点灾害监测的实际应用上带来较为明显的拖累。申请号“201811069553.7”的名为一种基于Himawari8的火点监测算法中公开了火点监测算法步骤，包括对采集的数据计算平均亮度温度，并进行反复的推演和计算修整，通过对疑似火点的二次审查来判断火点；此方法在收集数据时需要花费大量的人力，计算过程重复且复杂，对于数据时效性比较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有的遥感火点监测中数据处理和信息挖掘过程的快速时效性较慢的问题而提出一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，将传统的火点监测方法流程进行算法优化、集成和服务器后台自动化处理，实现监测平台具有集下载、更新、处理、校正和异常点定量分析判断等于一身的自动化处理功能，实时将分析结果和疑似火点区信息传送到监测窗口，从而提高火点监测遥感应用方面的实用性和时效性。本专利技术采用的技术方案是这样实现的：一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，系统分析包括如下步骤：步骤1)、获取Himawari-8数据集：系统后台记录当前火点监测区时间，根据HSD格式的Himawari-8数据文件名编排标准及特点，获得对应时段的HSD格式数据集文件名列表，随之向指定数据服务地址发送请求，待请求通过后根据获得的列表寻找和下载对应数据集到指定地址；步骤2)、将数据集按波段号读取并拼接：根据火点异常反演方法所用到的波段和步骤1)采集的波段数据集，自动化系统依次批量读取相应波段数据块，并对读取到的数据块进行拼接，得到拼接后波段数据；步骤3)、将不同波段分辨率数据重采样：不同波段数据的分辨率不同，因此将步骤2)波段数据分辨率都在统一尺度下，方便后续的校正和反演计算，简化系统后续星历表栅格计算时系统整体的计算量；步骤4)、对步骤3)中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；步骤5)、等待下次任务发起：记录本轮当前任务结果及部分计算信息，待下一轮监测任务发起后重复步骤1)到4)，同时将本轮任务保存的信息带入步骤4)的疑似火点置信度判断方法中参与分析比对，得出疑似火点经纬度位置。进一步的，在步骤4)中原始数据DN值辐射定标采用线性定标算法，R(i，j)＝G×Pix(i，j)+C其中：Pix(i，j)为原始数据(i，j)位置像元的DN值，该值没有物理意义，G为波谱响应增益系数，单位为W/(m2·sr·μm)，C为偏移系数，单位为W/(m2·sr·μm)R(i，j)为辐射定标后的该像元值，表示该像元的辐射亮度值，单位为W/(m2·sr·μm)，G和C均为常数，该值保存在.Dat文件中；在具体定标过程中，系统自动抽取文件里的G和C常数值，而后将获得的波段数据中每个元素带入上述公式进行逐次扫描计算。进一步的，在步骤4)中星历表栅格计算是对每个波段求取对应的星历表栅格数据，采用Himawari-8数据官方手册里提供的星历表计算方法，并在该方法的基础上，采用一种边角填充方法对圆盘数据外围边角的空隙像元进行补值。进一步的，所述边角填充方法包括经度星历表填充和纬度星历表填充两个过程。进一步的，在步骤4)中基于GCP控制点的几何校正为基于经纬度定位信息构建控制点网格的多项式几何校正方法，且在此基础上经过分析后进一步优化了校正的方案过程。进一步的，在步骤4)中线性偏移微调是本系统在首次开发时对获得的校正数据带入ArcGis里叠加全球矢量数据后，进行手工配准获得纵向和横向偏移的具体值(δx,δy)，将此偏移值嵌入系统xml文件里，在系统下次任务循环时，将自动读取偏移值进行微调即可，不必再人工参与，确保了后续任务在校正过程后线性偏移值的稳定，实现了系统自动化统一处理的功能。进一步的，在步骤4)中亮温反演是本系统自动将获得的亮温数据和近红外波段辐射亮度数据带入算法中进行云量检测和去除，之后采用较为成熟的MODIS/AVHRR火点检测算法进行疑似火点的判别，该算法主要根据火点像元与背景像元热辐射的对比情况进行判断，检测步骤包括(1)初步的待确认火点像元及背景像元的确定；(2)以初步待确认像元为中心，选取特定大小窗口进行待确认像元与背景像元的差异对比来进一步判断待确认像元为真实疑似像元的可能性；(3)回查历史任务监测结果，进一步判断疑似火点真实性。本专利技术的有益效果在于：1、将传统繁琐的数据获取、处理校正及反演分析流程进行算法集成和服务器后台自动化处理，形成一个疑似火点检测自动化处理分析系统，提高了传统遥感火点监测作业的时间效率和应用方面的实时性。2、通过引入统一尺度标准和基准星历表参数构思，减少了后续处理的计算负担，解决了因海量遥感数据实时批量处理所带来的系统资源消耗和不同尺度标准下处理结果间的微小偏移问题。3、在传统控制点校正和云量检测方法基础上，针对Himawari-8数据特点，优化采用了六控制点单元2次多项式校正格网的方法，相较一般的一次线性三角格网校正法一定程度提高了校正的精度；构建了基于热红外亮温和近红外辐射亮度数据的云归一化指数检测算法，有效踢出云的存在对后续疑似火点分析的干扰。4、在传统火点监测方法基础上，利用不同时间伦次的任务发起优势，对当前任务的疑似火点分析结果与历史任务的分析结果进行比对来进一步判断火点疑似置信度，提高系统火点监测的准确性。总之，本申请提供的一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统具有数据处理快、校正精度高、有效减低云层的干扰和提高火点检测的准确性的优点。附图说明图1是本专利技术的系统流程图。图2是本专利技术实施例中采集、下载数据的流程图。图3是本专利技术实施例中的波段数据子块排列图。图4是本专利技术实施例中的波段读取、拼接示意图。图5是本专利技术实施例中的波段数据采样算法原理示意图。图6是本专利技术实施例中的卫星全球数据示意图。图7是本专利技术实施例中的几何校正示意本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，其特征在于，系统分析包括如下步骤：/n步骤1)、获取Himawari-8数据集：系统后台记录当前火点监测区时间，根据HSD格式的Himawari-8数据文件名编排标准及特点，获得对应时段的HSD格式数据集文件名列表，随之向指定数据服务地址发送请求，待请求通过后根据获得的列表寻找和下载对应数据集到指定地址；/n步骤2)、将数据集按波段号读取并拼接：根据火点异常反演方法所用到的波段和步骤1)采集的波段数据集，自动化系统依次批量读取相应波段数据块，并对读取到的数据块进行拼接，得到拼接后波段数据；/n步骤3)、将不同波段分辨率数据重采样：不同波段数据的分辨率不同，因此将步骤2)波段数据分辨率都在统一尺度下，方便后续的校正和反演计算，简化系统后续星历表栅格计算时系统整体的计算量；/n步骤4)、对步骤3)中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；/n步骤5)、等待下次任务发起：记录本轮当前任务结果及部分计算信息，待下一轮监测任务发起后重复步骤1)到4)，同时将本轮任务保存的信息带入步骤4)的疑似火点置信度判断方法中参与分析比对，得出疑似火点经纬度位置。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，其特征在于，系统分析包括如下步骤：
步骤1)、获取Himawari-8数据集：系统后台记录当前火点监测区时间，根据HSD格式的Himawari-8数据文件名编排标准及特点，获得对应时段的HSD格式数据集文件名列表，随之向指定数据服务地址发送请求，待请求通过后根据获得的列表寻找和下载对应数据集到指定地址；
步骤2)、将数据集按波段号读取并拼接：根据火点异常反演方法所用到的波段和步骤1)采集的波段数据集，自动化系统依次批量读取相应波段数据块，并对读取到的数据块进行拼接，得到拼接后波段数据；
步骤3)、将不同波段分辨率数据重采样：不同波段数据的分辨率不同，因此将步骤2)波段数据分辨率都在统一尺度下，方便后续的校正和反演计算，简化系统后续星历表栅格计算时系统整体的计算量；
步骤4)、对步骤3)中的数据进行计算和处理：对数据进行处理和计算的阶段，处理技术点包括原始数据辐射定标、星历表栅格计算、基于GCP控制点的几何校正、校正后基准星历表的线性偏移微调、云量检测去除、亮温反演；
步骤5)、等待下次任务发起：记录本轮当前任务结果及部分计算信息，待下一轮监测任务发起后重复步骤1)到4)，同时将本轮任务保存的信息带入步骤4)的疑似火点置信度判断方法中参与分析比对，得出疑似火点经纬度位置。


2.根据权利要求1所述的基于Himawari-8的HSD数据火点实时监测自动分析系统，其特征在于：在步骤4)中原始数据DN值辐射定标采用线性定标算法，
R(i，j)＝G×Pix(i，j)+C
其中：Pix(i，j)为原始数据(i，j)位置像元的DN值，该值没有物理意义，G为波谱响应增益系数，单位为，C为偏移系数，单位为W/(m2·sr·μm)R(i，j)为辐射定标后的该像W/(m2·sr·μm)元值，表示该像元的辐射亮度值，单位为W/(m2·sr·μm)，G和C均为常数，该值保存在.Dat文件中；
在具体定标过程中，系统自动抽取文件里的G和C常数值，而后将获得的波段数据中每个元素带入上述公式进...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂岩，王宏基，张珂，张莉，
申请(专利权)人：中科光启空间信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41