【摘 要】
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林火热点监测算法是林火监测流程中非常关键的一步,快速、准确的监测到林火,及时发现林火,能够避免大型森林火灾的发生。传统林火热点监测方法多采用固定阈值法,判识林火热点的亮温阈值往往是根据经验固定的,这样的方法因受地域、季节和环境的影响,往往会存在漏判、虚判、迟判等问题。因此,研究自适应性强、判识效果更好的林火热点监测算法可以更精准的监测林火,从而极大地减少森林火灾对自然环境、人类生命和社会经济造成的
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林火热点监测算法是林火监测流程中非常关键的一步,快速、准确的监测到林火,及时发现林火,能够避免大型森林火灾的发生。传统林火热点监测方法多采用固定阈值法,判识林火热点的亮温阈值往往是根据经验固定的,这样的方法因受地域、季节和环境的影响,往往会存在漏判、虚判、迟判等问题。因此,研究自适应性强、判识效果更好的林火热点监测算法可以更精准的监测林火,从而极大地减少森林火灾对自然环境、人类生命和社会经济造成的不利影响。由于Himawari-8静止气象卫星具有高效、直观、准确、持续监测林火的优势,故本文选取Himawari-8遥感影像数据作为研究数据。但针对Himawari-8卫星的林火热点判识算法研究相对较少,尚未完全发挥该遥感数据优势,对此,本文基于林火热点监测原理,选取林火发生时亮温敏感的波段,分别为中红外3.9μm附近的7波段和长波红外11.2μm附近的14波段,利用三维Otsu法对遥感影像进行图像分割,得到潜在林火热点,对比分析现有极轨气象卫星林火热点监测算法的优缺点,引入上下文法对潜在林火热点进行确认。该算法不仅可以充分利用Himawari-8卫星数据的时间和空间优势,还可以弥补现有林火热点监测算法的缺陷,同时可以作用于其他卫星遥感影像数据的林火监测过程。研究结果如下:（1）分析并选取适用于Himawari-8遥感卫星且准确度高的林火热点算法。实验采用亚像元法、单通道阈值法、多通道阈值法、亮温结合植被指数法以及上下文法,共计5种实用林火热点判识方法,对比分析5种林火热点判识算法对同一遥感影像的林火热点监测结果。结果表明:五种林火热点监测算法中,上下文法的监测表现最优。（2）基于三维Otsu法的林火热点监测发生在北京时间2020年4月1日22时15分云南省永仁县的一场林火。根据三维Otsu图像分割原理,利用灰度值作为一维图像分割的依据,考虑到林火热点与背景特征值相差很大,加入林火热点邻域灰度均值,把一维图像信息拓展到二维图像信息,再选取邻域方差灰度值作为第三个特征值,综合到已有的二维直方图,构建了三维直方图,得到自适应分割阈值,将潜在的林火热点像元从背景像元中分割出来。分割窗口大小选取21×21个像元,将研究区域云南省分成251个子区域,对每个子区域进行三维Otsu图像分割运算。结果表明:该场林火附近的潜在林火热点判识阈值T7*为312.1 K,ΔT*为12.0K,结合上下文法确认火点,不仅判识出了该处的高温火点,还可以监测出距离高温火点不远处的低温焖烧火点。（3）基于三维Otsu法监测到的林火热点信息,分别利用中国森林草原防灭火网公布的云南省森林火灾数据和Himawari-8自带的火点产品数据（Level-3）作为精度验证数据。本文算法监测结果与中国森林草原防灭火网具有很好的一致性,正确率为0.8,漏检率为0.09,综合评价值为0.85。为更好的加强精度验证,选取2020年4月1日Himawari-8自带的火点产品数据（Level-3）进行验证,监测结果的正确率达到0.88,漏检率为0.16,综合评价值为0.86,说明本文中的算法能够较好地起到林火热点判别的作用。（4）基于时间维度信息,测试该算法在不同时间的准确性,选取2020年3月到2020年4月期间的数据进行实验,在火点数量较少的3月30日、4月3日,算法遗漏率比以前下降了 10%左右。在火点数量较多的3月31日到4月2日,算法遗漏率比以前下降了 5%左右。同时,算法的综合评价值在前算法的基础上提高了 5%左右。本文把三维Otsu法应用于Himawari-8卫星数据的林火热点监测中,解决了原有林火监测算法在不同区域适应性差的问题,对于小规模的林火热点事件,本文算法更加敏感,可大大减少林火热点监测的遗漏和误检问题。该算法同时适用于其他遥感卫星数据,能够提高卫星遥感监测林火热点的准确性,研究具有应用价值,便利防火工作,可以在早期及时发现林火,杜绝发生大型严重森林火灾。
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