[发明专利]基于Landsat-8陆地卫星数据的火点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Landsat‑8陆地卫星数据的火点检测方法，涉及遥感技术领域。所述方法：利用空间分辨率为30米的Landsat‑8OLI传感器数据，根据高温火点在近红外及短波红外波段的波谱特性，利用改进的归一化燃烧指数NBRS结果自适应地确定阈值来提取疑似火点，然后再利用高温火点在短波红外的峰值关系进行误检点剔除，从而得到最终的火点产品。本发明提出的算法能检测到所占像元面积10％左右的火点，并能够有效地排除云层及建筑物的干扰，在保证较低漏检率的同时还能达到90％左右的准确率，相比于传统算法的火点提取精度有很大的提高。

主权项

1.一种基于Landsat‑8陆地卫星数据的火点检测方法，其特征在于，所述方法：S1，利用Landsat‑8卫星上的OLI传感器获取两个短波红外波段的影像数据；S2，在所述影像数据的基础上进行计算得到改进的归一化燃烧指数；S3，根据燃烧指数在其直方图中的分布规律，确定自适应阈值；S4，通过自适应阈值提取疑似火点；S5，根据火点在两个短波红外的发射率关系进行误检点剔除，从而得到最终的火点；步骤S2中，改进的归一化燃烧指数按照公式(1)计算：其中，nbrs表示改进的归一化燃烧指数，ρ5为近红外波段数据，ρ6、ρ7分别为两个短波红外波段数据，k为控制ρ7数值大小的参数；步骤S3，具体按照下述步骤实现：S31，获取燃烧指数的直方图首先将从步骤S2中获取的燃烧指数从其最小值到其最大值划分成N个等值小区间，然后统计燃烧指数落入每个小区间像素点个数并将其为直方图的纵轴，所述直方图的横轴为划分区间的标识为[0，N]；S32，对直方图中的数据进行平滑处理具体为：将直方图中的数据划分成若干连续的子集，再用多项式最小二乘拟合得到的子集，在保持原有数据特征的情况下降低直方图中的数据的信噪比，完成平滑处理；S33，求直方图数据的梯度，首先通过一个较大阈值γ1来确定上升趋势，然后以γ1所在点为起点回溯，以较小的阈值γ2确定最终拐点p2，获取所述拐点p2的在直方图中的横坐标，最后通过公式(2)计算火点分割的自适应阈值t；t＝xp2·(vmax‑vmin)/N+vmin   (2)；其中，为点p₂在燃烧指数直方图中的横坐标，v_max、v_min分别为燃烧指数直方图中像素点个数之和的最大值和最小值，N为划分区间的个数；步骤S5具体为：获取任意一个疑似火点在短波红外波段SWIR1的遥感影像像元亮度值DN1和短波红外波段SWIR2的遥感影像像元亮度值DN2；将DN1≥0.7DN2的疑似火点作为无检测点剔除，剩余的疑似火点为最终火点。