[发明专利]一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法

说明书

本发明公开了一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，获取农田所在区域的收割前和收割后的多光谱遥感影像；进行背景简化处理，确定简化后的背景；对收割后的多光谱遥感影像基于随机森林算法获得识别农田燃烧痕迹的变量重要性度量，确定农田燃烧痕迹识别的多光谱遥感影像的重要波段；利用J‑M距离对重要波段进行最优选择处理；根据最优的波段组合以及简化后的背景，利用光谱分析得到光谱指数；通过光谱指数得到光谱指数图像，根据光谱指数图像确定最佳分割阈值；提取农田燃烧痕迹。优点：结合RF算法和J‑M距离来获得最优波段组合，不仅减少了由无用波段产生的计算工作量，还避免了目标地物与某些背景地物间的分离性较差的问题。

技术领域

本发明涉及一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，属于目标识别技术领域。

背景技术

秸秆焚烧会对当地的环境造成严重的污染，进而危害人体的健康。秸秆焚烧会排放大量的微量气体和颗粒物，如CO、氮氧化物(NO_X)、有机颗粒物(PM)等，在不利于大气扩散的条件下，会造成城市大气环境显著恶化。而且焚烧秸秆产生的硫化氢和氮化物过多地排放到空气中，和空气中的水分结合容易形成酸雨，不仅污染水资源，还会导致土壤酸化，会使当地的生态环境遭到严重破坏。秸秆焚烧产生的有毒有害物质还会损害附近居民的健康，使他们更容易感染疾病，尤其是呼吸系统疾病。此外，随意焚烧秸秆是引发火灾的一大隐患，一旦秸秆开始燃烧，尤其是有风的时候，便很难控制火势，极易烧毁周围的成熟作物，甚至造成财产损失和人员伤亡。秸秆露天燃烧时产生的浓烟还会使得空气能见度下降，可视范围降低，直接影响高速公路、铁路以及民航的正常运作，对交通安全构成潜在威胁。秸秆焚烧后会使土壤中有益的活化微生物和真菌等死亡，腐殖质固化，进而改变土壤的理化性质，不同程度地造成土壤板结，使土壤的保水、保肥能力下降，还会失去大量的碳氮等物质。

秸秆焚烧具有非常强的区域性、季节性，且火点分布零散，发生的时间具有随机性。因此，要想有效地控制和监管秸秆焚烧，就必须精准、快速地监测焚烧的时间地点以及燃烧区域的面积大小和分布情况，以便及时了解秸秆焚烧的相关信息，并采取相应的禁烧和巡视措施。但是传统的秸秆焚烧监测只能是通过人工定点的方式，这样要花费大量的人力、物力和财力。

前燃烧区域的识别主要依靠火灾后地物类型的变化以及燃烧区域与周围地物间的光谱差异，但是农田燃烧斑块面积小、留存时间短、周围背景复杂多变的特点，以及收割行为本身会带来的剧烈的植被变化，使得现有的方法难以因地制宜、因数据制宜地有效提取农田燃烧痕迹。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，包括：

获取农田所在区域的收割前和收割后的多光谱遥感影像；

利用收割前和收割后的多光谱遥感影像进行背景简化处理，去除复杂背景干扰，确定简化后的背景；

对收割后的多光谱遥感影像基于随机森林算法获得识别农田燃烧痕迹的变量重要性度量，通过变量重要性度量确定农田燃烧痕迹识别的多光谱遥感影像的重要波段；

利用J-M距离对重要波段进行最优选择处理，确定最优的波段组合；

根据最优的波段组合、农田燃烧痕迹和简化后的背景，进行光谱分析得到光谱指数；

通过光谱指数得到光谱指数图像，根据光谱指数图像确定最佳分割阈值；

利用光谱指数、背景简化结果以及最佳分割阈值提取农田燃烧痕迹，所述背景简化结果包括简化后的背景中剩下的背景地物和农田燃烧痕迹。

进一步的，所述利用收割前和收割后的多光谱遥感影像进行背景简化处理包括：