[發明專利]一種山火火點二次甄別方法及系統

有效

• 申請號: 201710443009.3
• 申請日: 2017-06-13
• 公開（公告）號: CN107038833B
• 公開（公告）日: 2019-08-30
• 發明（設計）人: 易瀟然;吳昊;田翔;周恩澤;葉海峰;黃勇;杜雙育;羅穎婷;余占清;莊池杰;葉莉
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G08B17/00
• 分類號: G08B17/00;G08B17/12;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;唐京橋

技術領域

本發明涉及山火甄別技術領域，尤其涉及一種山火火點二次甄別方法及系統。

背景技術

山火是影響電網安全穩定運行的重要因素之一，輸電線路走廊附近的山火容易引起線路跳閘，且發生故障后難以重合成功,影響供電可靠性。使用衛星監測山火發生情況，可及時發現輸電線路山火，為應急處置提供指導。

然而，利用衛星遙感技術獲取熱點信息之后，還需要對熱點進行二次甄別。首先，由于云層、耀斑、城市熱源等因素的影響，衛星熱點并不一定全是真正的火點。其次，提取火點的算法對于不同地區不同時段都存在差異。故需采用其他手段做修正性判斷，判別獲得的熱點是否真的是火點。現有的火點二次甄別方法一般采用專家打分法，很大程度上依賴于專家經驗,且難以根據不同地區不同氣候不斷進行調整，無法滿足現有山火監測的準確度要求。故本發明提出一種新的方法，以歷史山火數據作為資料庫，建立二次甄別模型，有針對性的解決山火火點二次甄別的問題，提高衛星遙感監測山火的準確性。

發明內容

本發明實施例提供了一種山火火點二次甄別方法及系統，用于對衛星監測熱點進行二次甄別，減少衛星監測火點的誤判問題，提升輸電線路山火預警準確度。

本發明實施例提供的一種山火火點二次甄別方法，包括：

S1、獲取歷史衛星熱點信息作為樣本數據，并針對真火點和假火點兩種不同情況下的樣本數據進行特征量提取，獲得提取后的特征量，特征量包括：T，R，H，W，Z，D，Y，K；

其中，T為日最高氣溫，R為日降水量，H為日最小相對濕度，W為日平均風速，Z為植被指數，D為地形地貌，Y為月份，K為時間；

S2、對提取后的特征量進行歸一化處理，并根據歸一化處理后的特征量構造輸入空間向量；

S3、以輸入空間向量作為輸入、輸入空間向量對應的真火點或假火點的結果作為輸出，建立SVM分類模型并對SVM分類模型進行訓練；

S4、根據訓練后的SVM分類模型輸入衛星遙感熱點信息，獲得火點甄別輸出結果。

優選地，步驟S1與步驟S2之間還包括：

隨機選取部分樣本數據作為訓練樣本數據，并將剩余的樣本數據作為甄別樣本數據。

優選地，步驟S2具體包括：

對提取后的特征量通過公式一進行歸一化處理，并根據歸一化處理后的特征量構造輸入空間向量，公式一具體如下：

式中，為歸一化處理后的數據；x_i代表特征量的原始數據值；x_max代表各特征量序列中的最大值；x_min代表各特征序列中的最小值。

優選地，步驟S3具體包括：

以輸入空間向量作為輸入、輸入空間向量對應的真火點或假火點的結果作為輸出，利用LS-SVM方法建立SVM分類模型并根據訓練樣本數據對SVM分類模型進行訓練。

優選地，步驟S3與步驟S4之間還包括：

根據甄別樣本數據對訓練后的SVM分類模型進行評價和驗證。

本發明實施例提供的一種山火火點二次甄別系統，包括：

提取模塊，用于獲取歷史衛星熱點信息作為樣本數據，并針對真火點和假火點兩種不同情況下的樣本數據進行特征量提取，獲得提取后的特征量，特征量包括：T，R，H，W，Z，D，Y，K；

其中，T為日最高氣溫，R為日降水量，H為日最小相對濕度，W為日平均風速，Z為植被指數，D為地形地貌，Y為月份，K為時間；

歸一化處理模塊，用于對提取后的特征量進行歸一化處理，并根據歸一化處理后的特征量構造輸入空間向量；

訓練模塊，用于以輸入空間向量作為輸入、輸入空間向量對應的真火點或假火點的結果作為輸出，建立SVM分類模型并對SVM分類模型進行訓練；

甄別模塊，用于根據訓練后的SVM分類模型輸入衛星遙感熱點信息，獲得火點甄別輸出結果。

優選地，還包括：

選取模塊，用于隨機選取部分樣本數據作為訓練樣本數據，并將剩余的樣本數據作為甄別樣本數據。

優選地，歸一化處理模塊具體包括：

歸一化處理單元，用于對提取后的特征量通過公式一進行歸一化處理，并根據歸一化處理后的特征量構造輸入空間向量，公式一具體如下：

式中，為歸一化處理后的數據；x_i代表特征量的原始數據值；x_max代表各特征量序列中的最大值；x_min代表各特征序列中的最小值。