森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别
发布时间：2021-09-29 11:13
森林火灾严重危害森林生态系统,为此,如何有效的防范和扑救森林火灾是森林经营管理者关注的一个重要内容。随着遥感影像技术的快速进步与普及,人们发现,利用遥感卫星监测森林火灾不仅监测范围广、发现及时,而且成本相对低廉。因此,依靠卫星监测森林火灾为越来越多的人所重视。但是,由于受到云层反射、杂波干扰及地面其他热源干扰等影响,遥感影像上往往会出现大量虚假热点,此时,对所有热点快速加以甄别,过滤所有虚假热点显得尤为迫切。在上述虚假热点中,由于云层的广泛分布及变化无常等原因,云层虚假热点是最普遍且最难以辨别的虚假热点。本文主要对森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别进行研究,针对目前林火卫星监测时大量虚假火点出自于云层反射这一现象,本研究在对最近一段时间内的MODIS数据、FY3数据、NOAA数据进行分析处理的基础上,通过对这三类数据的火点识别方法、云层检测方法以及云层反射虚假热点识别方法进行深入的研究,得到林火分布图、云分布图,最后以湖南省为例对云层反射虚假热点进行识别与应用。主要结论如下:（1）卫星火点识别研究:通过对卫星识别林火的原理进行分析,利用地球上面各类物体在可见光及红外通道上所表现出的反...
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｒｏａｄｍａ??
中南林业科技大学硕士学位论文?森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别??因为在利用数据对植被指数进行变化检测中发现，Ｉ个像兀的配准误差可能??将引起５０％变化检测错误，所以要将检测精度提高到９０％以上则需要图像配准??的误差控制在０．２个像元以内。又由于ＭＯＤＩＳ传感器下点的几何定位精度在０．３??个像素以内，而森林覆盖变化研究的数据为经同一方法处理后生成的空间分辨率??为２５０ｍ的１６ｄ最大合成植被指数数据集，这样可以消除不同时相影像间的配准??误差，因而数据间的配准误差在０．３个像素以内，己能满足变化检测对几何配准??精度的要求。将输入的各层数据拼接后进行投影变换，生成统一的投影文件，并??用林Ｒ的行政境界做掩膜处理，以获得研宂区，并利用线性变换获得各数据层的??物理值。背景数据的投影参数保持一致。??（２）林火识别结果??依照此方法，本文对湖南省２０１６年２月８日林火阁进行识別，生成遥感图??像，图２．３是林火遥感图为生成结果，图中黄点为热点，由其中可知，２０１６年２??月８日，有２５处热点，分别分布于新化县、涟源市、武冈市、邵阳县、邵东县、??耒阳巿、新田县、宁远县、永兴县、临武县、道县、祁阳县、茶陵县、衡东县、??醴陵市、湘乡市、邵阳县、降冋县、岳阳市、临湘市、宜章县、汝城县。??图２．３?２０１６年２月８日林火遥感图??Ｆｉｇｕｒｃ２．３?Ｒｅｍｏｔｅ?ｓｅｎｓｉｎｇ?ｏｆ?ｆｏｒｅｓｔ?ｆｉｒｅｓ?ｉｎ?Ｆｃｂａｉａｒ％?８．?２０１６??２．３．２基于ＡＶＨＲＲ数据的林火识别??（１）?ＡＶＨＲＲ数据林火识别方法。林火遥感监测的ＡＶＨＲＲ数据ｉＵ別林火■！：??１５??
中南林业科技大学硕士学位论文?森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别??ＣＨ（２６）＞０．?１?????？云??０＜Ｖａｌｕｅ＜０．?４??？?ＣＨ（１）＞０．?２?—??图３．２?ＭＯＤＩＳ数据监测云技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ３．２?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ?ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ?ｃｌｏｕｄ?ｌｅｃｈｎｏｌｏｇ＞?ｒｏａｄｍａｐ??（２）?ＭＯＤＩＳ数据识别云??基于ｌｌ述算法，通过目视判读可以看出（如图３．３所示），本算法可以检测出下??垫面ｈ空的云，特别是反射率较低的薄云，达到预期检测效果??鐘??（ａ）?（ｂ）??图３．３?ＭＯＤＩＳ数据中识别云层图??Ｆｉｇｕｒｅ３．３?Ｃｌｏｕｄ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｉｎ?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ??由ＭＯＤＩＳ数据识别云图可知，（ａ）图为卫星识别云形成的遥感图像，图??中可清晰辨认白色部分为云层，黑红色部分为下垫面，（ｂ）图为识别云之后的??遥感图像，白色部分为仪器识别云层所反映的部分，对比彩色合成图和云检测结??果，可以看到云的形态提取完整、自然。云系边沿丝带状、波纹状和羽齿状云体??都能够完整提取出来。??３．３．２基于ＮＯＡＡ数据的云检测??动态阈值法是一种自动检测云的方法（ＤＴＣＭ法）。该方法认为某一通道??像元阵的直方图曲线中，地表峰值往云一侧直方图曲线二阶差分的极大值点，即??直方图曲线斜率最大变率的所在位置，作为云和晴空像元的阈值最为适合。对３??２６??
【参考文献】：
期刊论文
[1]The progress of operational forest fire monitoring with infrared remote sensing[J]. Lizhong Hua,Guofan Shao. Journal of Forestry Research. 2017(02)
[2]基于卫星监测的云南省林火时间特征分析[J]. 徐盛基,胡敏锐,贾鹏飞,王秋华,单保君,韩永涛. 森林防火. 2016(04)
[3]地性线提高卫星林火监测几何精度的方法[J]. 龙晓敏,赵春梅,丁琨,杨凯悦,周汝良. 遥感信息. 2016(06)
[4]夜间观测云的几点技巧[J]. 祁建刚. 科技视界. 2015(30)
[5]红外林火视频监测系统的设计与应用[J]. 李兴伟,周宇飞,李小川,曾宇,王振师,吴泽鹏,陈嘉浩. 森林防火. 2015(01)
[6]基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作[J]. 黄诚,王皓,王一凯,段伟虎,杨凯悦,王艳霞,李清玉. 西部林业科学. 2015(01)
[7]改进的阈值分割法在林火图像分析上的应用[J]. 温雪岩,王雨婷,朱泳,金晓庆,羿宏雷. 东北林业大学学报. 2014(10)
[8]FY-3卫星对黑龙江省林火遥感监测业务的支撑[J]. 董晓锐,魏迎. 黑龙江气象. 2014(02)
[9]哪些树种吸霾能力强?[J]. 林缯. 安徽林业科技. 2014(01)
[10]气象卫星微波湿度计资料简介[J]. 马原,邹晓蕾. 气象科技进展. 2013(06)
硕士论文
[1]基于MODIS遥感图像的地物分类研究[D]. 王汉禹.大连海事大学 2013
[2]广西林火监测业务系统的设计与实现[D]. 李玉红.电子科技大学 2012
[3]利用卫星等遥感方法对云特征的研究[D]. 刘建朝.南京信息工程大学 2011
[4]多小波变换在遥感图像融合中的方法研究[D]. 董文汇.中国地质大学（北京） 2009
[5]基于GIS的林火蔓延可视化研究[D]. 孙晓芳.东北林业大学 2009
[6]森林灭火仿真系统的设计与实现[D]. 毛学刚.东北林业大学 2008
本文编号：3413611
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｒｏａｄｍａ??
中南林业科技大学硕士学位论文?森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别??因为在利用数据对植被指数进行变化检测中发现，Ｉ个像兀的配准误差可能??将引起５０％变化检测错误，所以要将检测精度提高到９０％以上则需要图像配准??的误差控制在０．２个像元以内。又由于ＭＯＤＩＳ传感器下点的几何定位精度在０．３??个像素以内，而森林覆盖变化研究的数据为经同一方法处理后生成的空间分辨率??为２５０ｍ的１６ｄ最大合成植被指数数据集，这样可以消除不同时相影像间的配准??误差，因而数据间的配准误差在０．３个像素以内，己能满足变化检测对几何配准??精度的要求。将输入的各层数据拼接后进行投影变换，生成统一的投影文件，并??用林Ｒ的行政境界做掩膜处理，以获得研宂区，并利用线性变换获得各数据层的??物理值。背景数据的投影参数保持一致。??（２）林火识别结果??依照此方法，本文对湖南省２０１６年２月８日林火阁进行识別，生成遥感图??像，图２．３是林火遥感图为生成结果，图中黄点为热点，由其中可知，２０１６年２??月８日，有２５处热点，分别分布于新化县、涟源市、武冈市、邵阳县、邵东县、??耒阳巿、新田县、宁远县、永兴县、临武县、道县、祁阳县、茶陵县、衡东县、??醴陵市、湘乡市、邵阳县、降冋县、岳阳市、临湘市、宜章县、汝城县。??图２．３?２０１６年２月８日林火遥感图??Ｆｉｇｕｒｃ２．３?Ｒｅｍｏｔｅ?ｓｅｎｓｉｎｇ?ｏｆ?ｆｏｒｅｓｔ?ｆｉｒｅｓ?ｉｎ?Ｆｃｂａｉａｒ％?８．?２０１６??２．３．２基于ＡＶＨＲＲ数据的林火识别??（１）?ＡＶＨＲＲ数据林火识别方法。林火遥感监测的ＡＶＨＲＲ数据ｉＵ別林火■！：??１５??
中南林业科技大学硕士学位论文?森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别??ＣＨ（２６）＞０．?１?????？云??０＜Ｖａｌｕｅ＜０．?４??？?ＣＨ（１）＞０．?２?—??图３．２?ＭＯＤＩＳ数据监测云技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ３．２?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ?ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ?ｃｌｏｕｄ?ｌｅｃｈｎｏｌｏｇ＞?ｒｏａｄｍａｐ??（２）?ＭＯＤＩＳ数据识别云??基于ｌｌ述算法，通过目视判读可以看出（如图３．３所示），本算法可以检测出下??垫面ｈ空的云，特别是反射率较低的薄云，达到预期检测效果??鐘??（ａ）?（ｂ）??图３．３?ＭＯＤＩＳ数据中识别云层图??Ｆｉｇｕｒｅ３．３?Ｃｌｏｕｄ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｉｎ?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ??由ＭＯＤＩＳ数据识别云图可知，（ａ）图为卫星识别云形成的遥感图像，图??中可清晰辨认白色部分为云层，黑红色部分为下垫面，（ｂ）图为识别云之后的??遥感图像，白色部分为仪器识别云层所反映的部分，对比彩色合成图和云检测结??果，可以看到云的形态提取完整、自然。云系边沿丝带状、波纹状和羽齿状云体??都能够完整提取出来。??３．３．２基于ＮＯＡＡ数据的云检测??动态阈值法是一种自动检测云的方法（ＤＴＣＭ法）。该方法认为某一通道??像元阵的直方图曲线中，地表峰值往云一侧直方图曲线二阶差分的极大值点，即??直方图曲线斜率最大变率的所在位置，作为云和晴空像元的阈值最为适合。对３??２６??
【参考文献】：
期刊论文
[1]The progress of operational forest fire monitoring with infrared remote sensing[J]. Lizhong Hua,Guofan Shao. Journal of Forestry Research. 2017(02)
[2]基于卫星监测的云南省林火时间特征分析[J]. 徐盛基,胡敏锐,贾鹏飞,王秋华,单保君,韩永涛. 森林防火. 2016(04)
[3]地性线提高卫星林火监测几何精度的方法[J]. 龙晓敏,赵春梅,丁琨,杨凯悦,周汝良. 遥感信息. 2016(06)
[4]夜间观测云的几点技巧[J]. 祁建刚. 科技视界. 2015(30)
[5]红外林火视频监测系统的设计与应用[J]. 李兴伟,周宇飞,李小川,曾宇,王振师,吴泽鹏,陈嘉浩. 森林防火. 2015(01)
[6]基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作[J]. 黄诚,王皓,王一凯,段伟虎,杨凯悦,王艳霞,李清玉. 西部林业科学. 2015(01)
[7]改进的阈值分割法在林火图像分析上的应用[J]. 温雪岩,王雨婷,朱泳,金晓庆,羿宏雷. 东北林业大学学报. 2014(10)
[8]FY-3卫星对黑龙江省林火遥感监测业务的支撑[J]. 董晓锐,魏迎. 黑龙江气象. 2014(02)
[9]哪些树种吸霾能力强?[J]. 林缯. 安徽林业科技. 2014(01)
[10]气象卫星微波湿度计资料简介[J]. 马原,邹晓蕾. 气象科技进展. 2013(06)
硕士论文
[1]基于MODIS遥感图像的地物分类研究[D]. 王汉禹.大连海事大学 2013
[2]广西林火监测业务系统的设计与实现[D]. 李玉红.电子科技大学 2012
[3]利用卫星等遥感方法对云特征的研究[D]. 刘建朝.南京信息工程大学 2011
[4]多小波变换在遥感图像融合中的方法研究[D]. 董文汇.中国地质大学（北京） 2009
[5]基于GIS的林火蔓延可视化研究[D]. 孙晓芳.东北林业大学 2009
[6]森林灭火仿真系统的设计与实现[D]. 毛学刚.东北林业大学 2008
本文编号：3413611
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