[发明专利]基于MODIS遥感数据的森林防火监控方法

说明书

技术领域

本发明涉及防火监控技术，尤其涉及一种基于MODIS遥感数据的森林防火监控方法。

背景技术

随着人们对生态环境的日益重视和关注，森林面积以及林木蓄积量逐年增加，再加上气候条件的多变性，使得森林火灾的发生越来越频繁。由于森林火灾的发生具有突发性、随机性，并能在短时间内造成巨大的经济损失，导致森林防火任务变得越来越艰巨。

现有技术中，采用森林防火智能监控技术，能够避免原始人工观察火情的局限，可以实现森林林区数字化、科学化的管理，大大减少林业部门的费用支出和管理成本，提高林区企业的社会效应和经济效应，因而，在森林防火中应用越来越广泛。其中，基于视频的森林防火监控系统是目前火灾检测领域的研究热点，它能有效克服以传感器为基础的传统火灾检测技术的诸多不足，可以方便地应用于广场、森林等室外复杂环境。但现有基于视频的森林防火监控系统，通过监控员对摄像头拍摄得到的视频图像进行人工识别以已确定是否发生火情。由于森林中与火焰颜色相近的景物较多，例如，在秋季时逐渐变红，范围越来越大的红叶区域。因而，人工识别容易受到与火焰颜色相近的景物干扰，从而出现误判，使得防火监控的虚警率较高。现有技术中也有在视频监控技术的基础上，进一步利用混合高斯背景模型以及烟火对象检测算法来判断烟火，进一步降低了虚警率。然而，这种视频监控技术一方面需要对大量的视频图像进行逐一处理，不仅费时也消耗大量能源；另一方面由于地貌、季节导致的林区特性的不同，在林区背景颜色与烟火差异度不大的情况下，依然存在较高的误判从而导致虚警率。在发生虚警时，林业部门出动不必要的火警处理力量，增加了防火监控成本，影响了基于视频的森林防火监控系统的鲁棒性，使得森林火灾监控精度较低。

遥感技术也普遍被用于进行火灾监控。现有技术中，提出了基于MODIS遥感数据的火点信息自动提取方法。然而，传统的基于MODSI遥感数据的火点信息提取方法，其不仅需要进行滤云判断、大气修正，还需要进行高温点检测并去除耀斑和异常高温点，并且还需要进行火点区域综合判断，其计算过程复杂，并且由于仅仅采用遥感数据进行判断以及算法本身的局限性，其火点检测的精度也不高。

因此，现有技术中存在对一种能够精确检测林区火点的技术的需要。

发明内容

本发明的实施例提供一种森林防火监控方法，在能够降低防火监控的虚警率、提升火灾监控精度的同时，克服了现有技术中存在的缺陷。

根据本发明，提供了一种基于MODIS遥感数据的森林防火监控方法，该方法包括：

对于需要待监控的区域，基于MODIS遥感数据获取与待监控的区域对应的各个像元数据；

从像元数据中提取单个像元的第4通道即4μm通道的亮温值T₄、背景窗中第4通道的亮温平均值T_4b、第11通道即11μm通道的亮温值T₁₁以及该单个像元的经纬度，如果一个像元满足以下条件，则确定该单个像元数据中经纬度所对应的地点为高温点：

T₄>T_4b+(α+Δα)δT_4b

ΔT₄₁>ΔT_41b+(a+Δα)δΔT_41b

式中，δT_4b为背景窗中第4通道的T_4b的标准偏差，ΔT₄₁＝T₄-T₁₁，ΔT_41b表示背景窗口中ΔT₄₁的平均值，δΔT_41b表示背景窗口中ΔT₄₁的标准偏差；α为像元所对应地点的基准背景系数，Δα为像元所对应地点的动态调整背景系数；

从像元数据中提取确定的高温点的经纬度；

获取与确定的高温点的经纬度对应的地点处的当前森林视频图像，并将获取的当前森林视频图像应用于预先设置的混合高斯背景模型，生成与确定的高温点的经纬度对应的地点处的当前森林视频图像对应的背景图像；

将当前森林视频图像与该当前森林视频图像对应的背景图像进行差分，生成当前背景差分图像；

将生成的当前背景差分图像应用于预先设置的烟火对象检测算法，获取与确定的高温点的经纬度对应的地点处的烟火对象信息。