[发明专利]一种山火自动识别方法

说明书

本发明涉及一种山火自动识别方法，属于电网防灾减灾技术领域。随着电网规模的不断扩大，跨越林区及山区的架空输电线路也随之增加，山火引发的输电线路跳闸故障日益突出。山火严重影响电网的安全稳定运行。本发明利用毫米波雷达实现对山火的监控。针对输电走廊附近的树木、铁塔、山头等环境目标以及山火烟雾，先建立毫米波雷达回波信号特征库；采用本发明的聚类方法将毫米波雷达回波与上述特征库进行对比，自动识别山火。

技术领域

本发明属于电网防灾减灾技术领域，涉及一种山火自动识别方法。

背景技术

近年来，由于全球气候变暖等异常气候因素的影响，全球森林火灾频发。同时，随着电网规模的不断扩大，跨越林区及山区的架空输电线路也随之增加，山火引发的输电线路跳闸故障日益突出。山火严重影响电网的安全稳定运行。

目前，输电线路山火监测方法主要有视频图像监测、红外传感监测、卫星遥感监测。视频图像监测存在易误报漏报、监测区域范围受到视频设备性能限制、无法实现山火位置的定位等缺陷。红外传感监测方法可实现无人值守的不间断监测，自动发现监控区域内的火点，同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。但红外监测会对阳光、高温物体等产生虚警，无法实现对火源的精确定位，且雨雾天对观测距离和图像清晰度影响较大。卫星遥感监测山火也是常用的一种手段，该方法可对山火进行广域的监测，但该方法存在虚警率高的问题，且受卫星过境时间的限制，难以实现全天候监测，另外还存在监测结果易受云层影响，监测分辨率不高等问题。

发明内容

本发明的目的是，针对现有方法的缺点与不足，提出一种基于毫米波雷达的山火自动识别方法，实现输电走廊山火的有效监测。

为实现此目的，本发明所采用的技术方案是：

一种山火自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集输电走廊附近环境目标的幅值、相位、频率和极化信息，其中，环境目标包括树木、铁塔、山头存在野外的自然环境目标；

步骤2，从幅值、相位、频率和极化信息中提取目标RCS特征和一维距离像特征；

步骤3，从提取的目标RCS特征和一维距离像特征数据中选取至少N种指标参量，其中，N为正整数；

步骤4，对步骤3已获取的指标参量进行目标特征量的分类；得到若干个分类单位，当分类单位内的最大隶属度属于山火烟雾时，则判定存在山火。

在上述的一种山火自动识别方法，RCS特征包括峰值数、高峰数、能量集中度、统计特征值、分布密度函数和变异系数；一维距离像特征包括功率谱特征、目标强散射点中心、去尺度特征、熵值特征、一维像长度特征、最大散射强度特征、分散性和对称性特征和中心矩特征。

在上述的一种山火自动识别方法，进行目标特征量的分类时，是基于类间的可分离性，根据目标特征库中的已知的目标类别，利用聚类算法进行分类。

在上述的一种山火自动识别方法，进行目标特征量的分类时，以多个相邻的特征数据列为单位作为分类标准进行分类。

在上述的一种山火自动识别方法，所述步骤3中，N取8。

在上述的一种山火自动识别方法，所述步骤4中聚类算法计算过程具体包括：

步骤4.1：对雷达回波数据集X'＝{x'₁,x'₂,....x'_n}进行数据初始化处理；其中预处理采式(1)数据X'进行变换；

步骤4.2：对初始隶属度矩阵U进行赋初值，使其满足约束条件