[发明专利]一种森林火灾过火范围和烧毁程度的自动识别方法

权利要求书

1.一种森林火灾过火范围和烧毁程度的自动识别方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取森林火灾发生前云量覆盖率低于预设覆盖率值的长时间序列遥感影像，记为灾前遥感影像序列；

步骤2：计算所述灾前遥感影像序列中每幅遥感影像的归一化植被指数NDVI；

步骤3：采用最小二乘回归方法对所述灾前遥感影像序列中每幅遥感影像的归一化植被指数NDVI进行逐像元回归，拟合无火灾扰动情况下每个像元的归一化植被指数回归模型，得到无火灾扰动情况下每个像元的年尺度的植被指数初始曲线；

步骤4：获取森林火灾发生后云量覆盖率低于预设覆盖率值的遥感影像，记为灾后遥感影像，计算所述灾后遥感影像的归一化植被指数NDVI_real；

步骤5：基于无火灾扰动情况下每个像元的年尺度的植被指数初始曲线，模拟出与所述灾后遥感影像在相同时间段内的无扰动归一化植被指数NDVI_fit；

步骤6：根据所述无扰动归一化植被指数NDVI_fit和所述灾后遥感影像中每个像元的归一化植被指数NDVI_real，计算森林火灾严重程度指数BSI，具体为：按照公式(3)计算所述森林火灾严重程度指数BSI：

步骤7：基于森林火灾的点位验证数据和所述森林火灾严重程度指数BSI，确定森林火灾严重程度指数图像的分割阈值，以识别森林火灾过火范围，并根据所述森林火灾严重程度指数BSI分级划分森林火灾烧毁程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述灾前遥感影像为云量覆盖率低于10％且没有大片薄云覆盖的遥感影像；并且，所述灾前遥感影像应满足每月至少1幅的数量要求。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照公式(1)计算归一化植被指数NDVI：

其中，NIR为遥感影像的近红外波段，R为遥感影像的红波段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最小二乘回归方法采用公式(2)所示的迭代加权最小二乘方法：

其中，x为儒略日；i为遥感影像的波段序号；T为一年内的天数；N为遥感影像选用的跨年数目；a_0,i为第i个遥感影像波段拟合的常数项；a_1,i，b_1,i为第i个遥感影像波段的年内变化系数；a_2,i，b_2,i为第i个遥感影像波段的年际变化系数；为第i个遥感影像波段在儒略日x的拟合预测值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述森林火灾的点位验证数据包括森林火灾发生过程中局部区域的高分辨率遥感影像、火灾救灾过程中的现场照片和点位信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述森林火灾烧毁程度分为5级：未燃烧、极低烧毁程度、低烧毁程度、中度烧毁程度和高烧毁程度。