一种地下煤火遥感自动检测方法及系统技术方案

一种地下煤火遥感自动检测方法，其步骤包括：输入一幅卫星影像；计算可见光至短波红外波段的表观反射率；计算得到2个热红外波段的亮度温度；计算得到水体掩膜图像Mask

【技术实现步骤摘要】
一种地下煤火遥感自动检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及矿产地质与遥感学科中的数字图像处理
,特别涉及一种地下煤火遥感自动检测方法及系统。

技术介绍

[0002]地下煤火是指在地下一定的空间范围内由于人为因素或自然环境条件引起的煤炭资源燃烧，并不断发展形成大面积煤田火灾。在中国、美国、澳大利亚、印度、印度尼西亚等国家和地区普遍存在，在我国主要分布在新疆、宁夏、内蒙古等地。地下煤火燃烧环境复杂，准确探测和圈定地下煤火的位置及范围，是开展灭火治理工作的前提和关键，具有十分重要的现实意义。
[0003]相比于传统的煤火监测手段，遥感技术以其快速有效、经济便捷、可获取多时相、多波段、多尺度数据的优势，广泛用于大范围地下煤火的监测。Landsat 8的TIRS传感器采用了更先进的红外光子检测技术，使得传感器的热敏度更高。与Landsat7/ETM+热红外数据相比，Landsat 8数据在煤火遥感监测中更具有优势。煤火遥感监测方法通常可以分为手动半自动火区提取方法和全自动火区提取方法两大类。地表温度手工密度分割法和地表温度均值加其1～2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地下煤火遥感自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、遥感影像输入输入一幅经过几何校正的Landsat8卫星影像，并将陆地成像仪OLI 1
‑
9波段和热红外传感器TIRS 10
‑
11波段统一重采样，得到具有11个波段的遥感影像；步骤2、计算表观反射率Landsat 8卫星OLI可见光至短波红外波段的表观反射率计算方法如下：ρ
λ
＝(M
ρ
Q
cal
+A
ρ
)/cosθ
Z
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式1式中，ρ
λ
为波段λ经太阳角度纠正的大气顶部反射率，Q
cal
为影像以16位量化的亮度值(DN)，M
ρ
为波段λ的反射率调整因子，A
ρ
为波段λ的反射率调整参数，θ
z
为影像中心的太阳天顶角，M
ρ
、A
ρ
和θ
z
均可在MTL文件中查找到相应的参数；利用公式1可计算得到OLI 1
‑
OLI 9可见光至短波红外9个波段的表观反射率ρ1～ρ9灰度图像；步骤3、计算亮度温度Landsat8卫星两个TIRS波段的亮温计算公式如下：式中，L
λ
为波段λ的大气顶部光谱辐射值，M
L
为波段λ的调整因子，A
L
为波段λ的调整参数，Q
cal
为影像以16位量化的亮度值(DN)，T为传感器处的亮温(K)，K1和K2为热红外波段的定标常数；对于TIRS10波段，K1＝774.89W/(m2·
sr
·
μm)，K2＝1321.08K，对于TIRS11波段，K1＝480.89W/(m2·
sr
·
μm)，K2＝1201.14K；M
L
和A
L
均可在MTL文件中查找到相应的参数；利用公式2可计算得到TIRS
10
和TIRS
11
两个热红外波段的亮温T
10
和T
11
灰度图像；步骤4、水体信息提取利用归一化水体指数NDWI提取遥感影像中的水体信息；式中：NDWI为归一化水体指数，ρ
Green
为绿光波段的表观反射率，ρ
NIR
为近红外波段的表观反射率；Landsat8卫星遥感影像的水体掩膜图像Mask
Water
由下式计算得到；Mask
Water
＝(NDWI ≥ 0.15)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式4式中：Mask
Water
为水体掩膜，NDWI为归一化水体指数；步骤5、植被信息提取利用归一化植被指数NDVI提取遥感影像中的植被信息；式中：NDVI为归一化植被指数，ρ
Red
为红光波段的表观反射率，ρ
NIR
为近红外波段的表观反射率；Landsat8卫星遥感影像的植被掩膜图像Mask
Veg
由下式计算得到；
Mask
Veg ＝(NDVI ≥ 0.11)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式6式中：Mask
Veg
为植被掩膜，NDVI为归一化植被指数；步骤6、含煤地表信息提取含煤地表主要是指裸露的煤层或被煤粉污染的地表，两者在可见光、近红外及短波红外波段均表现为很低的光谱反射率；计算Landsat8卫星OLI的2
‑
7共6个波段表观反射率的光谱平均值ρ
μ
；含煤地表掩膜二值图像Mask
Coal
由下式计算得到；Mask
Coal ＝(ρ
μ
≥0.01 and ρ
μ
≤0.12 and Mask
Water
＝0 and Mask
Veg
＝0)
ꢀꢀꢀꢀ
公式7式中：Mask
Coal
为含煤地表掩膜，ρ
μ
为OLI的2
‑
7共6个波段表观反射率光谱平均值，Mask
Water
为水体掩膜，Mask
Veg
为植被掩膜；步骤7、含煤地表掩膜膨胀滤波对含煤地表掩膜Mask
Coal
进行膨胀运算滤波，得到潜在煤火掩膜二值图像Mask
Fire
；步骤8、梯级窗口统计分析对潜在煤火掩膜二值图像Mask
Fire
中的某一个像元，依次以该像元为中心分别形成多个不同大小的梯级窗口，对各个梯级窗口中全部非水体非植被像元的T
10
、T
11
和T
11
‑
T
10
亮温值进行直方图统计；步骤9、相对煤火像元判定根据各个梯级窗口中全部非水体非植被像元的T
10
、T
11
和T
11
‑
T
10
亮温的直方图统计结果，若某个梯级窗口的中心像元满足下式中a、b两个条件，则此梯级窗口的中心像元判定为相对煤火像元；式中：T
10
、T
11
和T
10
‑
T
11

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，彭光雄，张文东，朱磊，赵磊，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：