[发明专利]基于无人机热红外影像的煤火识别方法

权利要求书

1.基于无人机热红外影像的煤火识别方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

(1)、无人机热红外影像采集；

(2)、热红外影像的预处理；

(3)、热红外相机的辐射定标；

(4)、热红外影像的镶嵌；

(5)、矿区地表温度反演；

(6)、矿区煤火识别；

所述步骤(1)中具体是：

(a)、依照矿区地形情况，选定80％的航向重叠度和70％的旁向重叠度，根据无人机的飞行高度、热红外相机的焦距、单个像元大小、相幅尺寸、设计飞行航线，在地面测试无人机和相机完好后，打开相机拍摄电源，操作无人机沿规划航线飞行并采集热红外影像；

(b)、在飞行区域四角分别安放4个铝制矩形板，并使用GPS RTK技术测量4个铝板中心的北坐标x、东坐标y、高程值h以作为后期处理的地面控制点；

(c)、利用便携式气象站采集飞行期间矿区的气温、大气压、湿度数值；

所述步骤(2)具体是：

(a)、剔除进入飞行航线前、飞行航线转弯处、离开飞行航线后的影像，去除模糊影像，保留有效影像，挑选出满足航线80％重叠要求的热红外影像；

(b)、将原始*.raw格式热红外影像转换为通用格式*.tif，并对影像进行热红外线性拉伸操作；

所述步骤(3)具体是：使用标准黑体来标定热红外相机，通过线性回归模型将热红外影像的DN值转换为表观辐射亮度值；

所述步骤(4)具体是：

(a)、将辐射定标的热红外影像、影像的GPS定位数据、测量的地面控制点导入处理软件photoscan中，基于多视立体密集匹配算法和运动恢复结构算法为立体像对搜索同名像点；

(b)、使用自动空三和区域网平差算法平差出影像精确的北坐标x、东坐标y、高程h、航向倾角φ、旁向倾角ω、像片旋角κ；

(c)、使用影像互相关方法为全部影像的所有像元生成三维点云，通过不规则三角网法生成数字地表模型DSM，DSM与全部已定向的影像一起使用数字正射纠正技术和逆向纹理映射的方式生成矿区热红外正射影像图DOM；

所述步骤(6)是基于反演的矿区地表温度图，使用温度阈值的方式来分割煤火区，自动提取煤火温度阈值，具体如下:

(a)、采用Sobel算子计算矿区地表温度图像的梯度；

(b)、根据高梯度经验阈值生成温度梯度图，使用地表温度均值加其标准偏差生成高温区的方法排除低温区，生成高梯度区；

(c)、利用并行细化算法骨架化温度梯度图成温度梯度线；

(d)、取温度梯度线与高温区重合的温度，求其平均值，将这个温度均值作为分割煤火区的温度阈值，根据此温度阈值继续识别出最终的煤火区。

2.根据权利要求1所述的煤火识别方法，其特征在于：所述无人机由热红外相机、电路板、无人机专用电池、GPS天线组装成一体，安装到无人机云台上。

3.根据权利要求1所述的煤火识别方法，其特征在于：所述无人机热红外影像采集过程始终保持热红外相机镜头垂直朝向地面方向，同时保证热红外相机较长的幅面垂直于无人机的飞行方向。

4.根据权利要求1所述的煤火识别方法，其特征在于：所述步骤(5)具体是：选择大气辐射传输方程和普朗克反函数共同反演地表温度。