[发明专利]一种森林火灾烟雾监测方法和系统

权利要求书

1.一种森林火灾烟雾监测方法，其特征在于，包括：

获取经过预处理的MODIS多通道光谱数据的反射率和亮温值，所述通道与待处理波段一一对应；

根据所述反射率和所述亮温值提取目标波段；

采用k-means聚类算法对所述目标波段的反射率做聚类处理并判别所述目标波段中的气溶胶像元；

以与烟羽区域对应的气溶胶像元作为训练样本得到Fisher分类器；

利用所述Fisher分类器算法去除云干扰像元得到烟雾像元。

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，采用k-means聚类算法对所述反射率做聚类处理并判别所述目标波段中的气溶胶像元具体为：

对所述目标波段的反射率赋予三维坐标值，并从三维坐标值中选取对应的一维中心点；

循环计算各三维坐标值与所述一维中心点的相异度，并统计相异度与预设值之间的比较结果，直至求取比较结果对应的三维坐标值的平均值的变化值小于给定阈值为止得到各目标波段的聚类结果；

将各目标波段的聚类结果符合聚类要求的像元记为气溶胶像元。

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，以与烟羽区域对应的气溶胶像元作为训练样本得到Fisher分类器具体为：

提取满足第一预设条件并与三通道合成图中的烟羽区域对应的第一指定通道组的反射率作为烟雾样本；

提取满足第二预设条件并与三通道合成图中的烟羽区域对应的第二指定通道组的反射率和亮温值作为云样本；

将所述烟雾样本和所述云样本中的像元作为训练样本的子集计算类内离散度矩阵及类内总离散度矩阵；

利用所述类内总离散度矩阵生成Fisher分类器。

4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述第一预设条件具体为：

0.5≥(R₈-R₉)/(R₈+R₉)≥0.15

(R₉-R₇)/(R₉+R₇)≥0.30

(R₈-R₃)/(R₈+R₃)≤0.09

R₈≥0.09，其中：

所述R₈、R₉、R₇和R₃分别第8通道、第9通道、第7通道和第3通道光谱数据的反射率；

所述第二预设条件具体R₁+R₂＞0.9 or T₃₂＜265K；

和/或(R₁+R₂＞0.7 and T₃₂＜285K)；

其中：

所述R₁、R₂和T₃₂分别为第1通道的反射率、第1通道的反射率和第32通道的亮温值。

5.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，还包括：

通过MODIS采集原始MODIS图像数据；

对所述原始MODIS图像数据进行预处理，所述预处理包括：辐射矫正和几何矫正。

6.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，

在得到气溶胶像元后利用阈值法去除水像元；

在得到烟雾像元后，去除噪音像元。

7.一种森林火灾烟雾监测系统，其特征在于，包括：

光谱数据获取单元，用于获取经过预处理的MODIS多通道光谱数据的反射率和亮温值，其中，所述通道与待处理波段一一对应；

目标波段提取单元，用于根据所述反射率和所述亮温值提取目标波段；

k-means聚类处理单元，用于采用k-means聚类算法对所述目标波段的反射率做聚类处理并判别所述目标波段中的气溶胶像元；

Fisher分类器训练单元，用于以与烟羽区域对应的气溶胶像元作为训练样本得到Fisher分类器；

去云干扰像元单元，用于利用所述Fisher分类器算法去除云干扰像元得到烟雾像元。