一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，包括获取

【技术实现步骤摘要】
一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法


[0001]本专利技术涉及遥感
，具体为一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法
。

技术介绍

[0002]林火作为森林生态系统最大的潜在碳释放机制之一的自然生态因素，在决定森林生态系统的功能和结构方面发挥着关键作用
。
以逐个火灾事件为单位的林火监控，主要表现在如何实现对火点的精准定位，也是历来林区防火工作的重点
。
提取独立林火事件的基础上，进而建立涵盖每场火灾丰富属性信息的林火数据库，更是对更好理解区域火生态的重要支持
。
因此，及时准确地掌握林火的具体发生时间
、
起火位置及起火原因，有助于探索火灾的成因和规律，对防火管理支持下的森林可持续经营有十分重要的意义
。
[0003]针对历史火灾进行有效信息提取和数据管理，进而达成预测和预防森林火灾发生和发展的目的，已成为目前世界各国自然资源管理部分特别是森林管理者普遍关注的焦点问题
。
目前我国在林火数据的管理上，林火事件仍以报告火点的经纬度代表该场火灾的位置
。
由于遥感技术具有大尺度观测和时空分辨率多样化的特点，能够有效描述不同层次的地表过程，一定程度上弥补了统计报表数据在火灾管理信息化和空间化方面的不足，可借助该技术完善林火数据管理
。
火灾足迹，是指每一次林火事件包含轮廓边界的时空信息
。
近年来，我国对林区火灾事件监控的技术方法，也逐渐引入网络视频监测技术
、
无线物联网技术和地理信息系统等
。
比如，徐爱俊等人基于无人机视频中的森林火灾火焰颜色特征，根据图像分割匹配算法提出了从视频中识别林火事件的方法；陈柯也利用视频图像基于超像素分割结合颜色模型提出了一种火灾疑似区域的提取算法，并实时获取林火事件信息
。
中分辨率成像光谱仪数据因其高时间分辨率
、
中等空间分辨率的地表观测应用和免费获取的优势，已被广泛用于大面积的林火探测
、
火灾风险绘图和火灾后植被恢复评估
。
目前普遍使用的基于卫星的全球烧伤面积产品之一是第六版
MODIS
全球烧损区产品
——MCD64A1
，骆开苇等人基于该数据的
Burn Date
信息专利技术了一种采用
DBSCAN
算法基于遥感数据提取森林火灾足迹的方法；苏慧毅等人于
2023
年的发表论文中优化了一种
Jenks
‑
DBSCAN
算法用于提取林火足迹，并进行了林火空间制图和过火面积计算
。
[0004]林火发生和扩散的因素主要分为可燃物
、
地形
、
气候条件
、
火源四类
。
在提取林火事件的基础上，利用各种空间环境数据可以表达不同时空尺度下不同类型的环境因子，综合分析这些因子与森林火灾的关系进而识别影响森林火灾发生的主导因子构建各种模型，已成为科学管理森林火灾的强力技术手段
。
比如，
Salame
等采用
Logistic
方法研究得出道路密度和农业扩张对森林火灾的发生有重大影响的结论；
Zhang
等利用地形
、
人类活动
、
气象条件
、
气候要素
、
植被覆盖等环境因子对黑龙江省森林火灾的发生进行概率估算；李哲全利用历史
MODIS
热点数据，采用主成分分析法对森林火灾风险预警因子进行筛选，构建了广东省森林火灾风险预警因子指标体系
。
这些研究均表明，森林火灾的发生与许多因子有关，可燃物
、
地形和气候这三类是为林火的引燃和扩散创造条件，火源作为直接引发林火的关
键因素，也是林火数据管理中需要记录的一个重要内容
。
[0005]林火火源主要可归纳为两大类：自然和人为
。
自然火源主要包括火山喷发，陨石降落
、
泥炭自燃
、
雷击等；人为火源又分为生产性火源
(
如：烧荒
、
炼山
、
烧灰积肥
)
和非生产性火源
(
如：野外吸烟
、
上坟烧纸
)。
[0006]但是现有技术仍然存在的一定的缺陷：
[0007]1)
现阶段，利用卫星遥感进行的大尺度林火研究很少以逐个林火事件作为区域生态管理的监测对象，并对林火数据库进行建立
、
管理时，错过了一些火灾演替的重要信息，如一场林火的起火位置
、
蔓延方向等；
[0008]2)
现阶段基于遥感手段的林火信息挖掘，可以从火灾迹地提取到大范围
、
长时间序列林火数据库建立，但对火源信息的采集仍然依赖人为统计，存在许多不确定性的影响，这削弱了林火属性信息的丰富度
。
[0009]3)
现阶段，虽有大量研究结合各种环境变量对一区域进行火险等级划分，也有单独针对人为火或自然火进行发生概率预测的研究，但林火是一个复杂的系统，要想对火灾发生的原因进行准确的模拟还存在空缺，鲜有学者在遥感数据提供多源的环境变量信息的基础上探究不同火源类型的区分；
[0010]4)
现阶段，对一场林火事件中的多源遥感信息获取，要么以火烧位置不规则多边形的中心点代表整个事件来获取环境变量，要么以多边形中所有像元的变量值来计算均值
。
如此，忽略了林火事件完整性和火灾动态特性
。

技术实现思路

[0011]针对上述
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提供了一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法
。
[0012]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，包括以下步骤：
[0013]步骤一
、
获取
MODIS
遥感产品中的燃烧产品
MCD64A1
中的
Burn Date
数据
、
土地覆盖类型数据
MCD12Q1
，并对其进行预处理，通过
Jenks
‑
DBSCAN
模型提取得到林火足迹，并筛选出能与地面调查数据中的火点匹配的火灾足迹，得到含火源信息的林火足迹；
[0014]步骤二
、
结合步骤一中
MCD64A1
数据与提取的逐个林火足迹，利用空间分区统计工具对每个足迹进行深入信息挖掘，得到林火事件的起火点位置与起火日期
、
中心点位置与主要燃烧日期；
[0015]步骤三
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一
、
获取
MODIS
遥感产品中的燃烧产品
MCD64A1
中的
Burn Date
数据
、
土地覆盖类型数据
MCD12Q1
，并对其进行预处理，通过
Jenks
‑
DBSCAN
模型提取得到林火足迹，并筛选出与地面调查数据中的火点匹配的火灾足迹，得到含火源信息的林火足迹；步骤二
、
结合步骤一中
MCD64A1
数据与提取的逐个林火足迹，利用空间分区统计工具对每个足迹进行信息挖掘，得到林火事件的起火点位置与起火日期
、
中心点位置与主要燃烧日期；步骤三
、
获取与林火相关的多种环境数据变量，包括可燃物
、
地形
、
人为活动和气象，并进行预处理，获取变量因子；步骤四
、
利用步骤二中提取得到的起火点与中心点的不同时空属性，准备好用于模型训练的林火事件样本数据集，并将其按照7：3的比例分为建模数据集和验证数据集；步骤五
、
将步骤四中林火事件样本数据集的建模数据，针对不同分类模型选择最优变量组合，其中分类模型包括逻辑回归
、
随机森林以及支持向量机，并调试对应的模型训练参数；再将验证数据输入至训练好的模型，将模型的火源识别结果与调查报告提供的火源信息进行精度评价，得出最优的能够识别林火事件火源的火点
‑
模型
‑
变量组合
。2.
根据权利要求1所述的一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，其特征在于：所述步骤一中具体操作步骤如下：
1)
对所述
MODIS
数据中燃烧产品
MCD64A1、
土地覆盖类型产品
MCD12Q1
中的原始分层
HDF
文件进行格式转换
、
重投影和图像拼接操作，并提取
MCD64A1
产品中所需燃烧日期信息所在的数据层；
2)
将土地覆盖类型产品
MCD12Q1
中属于植被类型的地物像元对
MCD64A1
燃烧像元进行掩膜，排除不可燃像元；
3)
对地面调查获取的火点记录进行筛选，其中记录信息包括：火点经纬度
、
火烧面积
、
起火原因
、
起火发现时间
、
扑灭时间，根据
MODIS
数据的
500
米空间分辨率筛选出燃烧总面积大于
25
公顷的记录，再将火源信息不明缺失的记录排除，对其余记录所提供的经纬度在
ArcGIS
软件中生成矢量火点文件，投影方式与预处理后的
MODIS
数据保持统一；同时，根据火源类型的属性分为自然火和人为火两类，并赋值为类别型变量；
4)
将燃烧像元输入
Jenks
‑
DBSCAN
模型进行聚类，得到多个簇，每个簇暂定为一场林火事件的足迹；以燃烧的像元数和空间分辨率计算火灾燃烧面积，计算决定系数
R2来反映实地调查的火灾面积与
Jenks
‑
DBSCAN
模型提取的火灾足迹面积匹配度：其中，
y
i
代表地面调查火灾面积的真实值；代表模型提取火灾足迹面积的统计值；代表真实值的均值；
n
代表样本个数，即森林火灾次数；
5)
利用地面调查数据对聚类结果的林火足迹进行匹配，筛选出有火源信息的林火事件足迹；以每个调查记录火点为中心，建立半径为1千米的圆形缓冲区，再与聚类得到林火足迹空间叠加后进行比对；在空间关联的基础上，进行时间校验确定为该林火事件对应的足迹，对验证火点所包含的火灾月度信息，与火灾足迹所涵盖的燃烧像元儒略日
(DOY)
值转化
为公历月份是否能够匹配；对每个地面调查火点与聚类提取到的火灾足迹进行以上空间关联
、
时间校验后，逐一匹配的林火足迹作为可训练样本，因变量为地面火点记录的火源类型
。3.
根据权利要求2所述的一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，其特征在于：其中的比对方式包括，若缓冲带与某一簇燃烧区域重叠，则判定为同一火灾事件；若多个林火足迹与缓冲区重合，则将重叠像素最大的簇定义为重合或匹配的火灾事件
。4.
根据权利要求3所述的一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，其特征在于：所述步骤二中的起火点与中心点提取，具体步骤为：将步骤一的得到林火足迹样本以簇为单位，将栅格簇转化成矢量不规则多边形；利用
ArcGIS
软件的分区统计工具，将矢量多边形在空间上所涵盖的所有
MCD64A1
燃烧像元的
DOY
值进行统计，得到该林火足迹的发生
DOY
最小值
、
最大值
、
中值
、
众数信息
。5.
根据权利要求4所述的一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，其特征在于：其中记录的
DOY
最小值作为该林火事件起火日期，定...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏慧毅，李明诗，崔潇镭，陈智立，白梦琦，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：