[發(fā)明專利]一種基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法

在審

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• 申請日: 2021-07-08
• 公開（公告）號: CN113486814A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 欒海軍;黃武彪
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門理工學(xué)院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/04
• 代理公司: 廈門智慧呈睿知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35222
• 代理人: 郭福利

1.一種基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)確定研究區(qū)域，獲取到的MOD09GA、Landsat8 OLI、Sentinel-2、GF-1 WFV的影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

(2)使用STARFM算法與基于地物內(nèi)組分時相變化模型的地表反射率時空融合算法分別對MOD09GA與Landsat8 OLI、Sentinel-2、GF-1 WFV的影像進(jìn)行融合，進(jìn)而生成待預(yù)測時刻的中等空間分辨率影像；

(3)基于預(yù)測影像計(jì)算火災(zāi)指標(biāo)因子，進(jìn)行火災(zāi)演化趨勢分析。

2.一種如權(quán)利要求1所述的基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟(2)中的基于地物內(nèi)組分時相變化模型的地表反射率時空融合算法包括如下步驟：

(1)對中高空間分辨率遙感影像采用迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行非監(jiān)督分類，將其分為多個地物類別，得到不同的地物組分；

(2)找出不同的地物組分所對應(yīng)的所有純像元；

(3)分別對各個地物組分的變化，建立相應(yīng)時相變化模型進(jìn)行預(yù)測。

3.一種如權(quán)利要求2所述的基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下步驟：

(1)通過計(jì)算聚合前后的分辨率像元的比例n，將非監(jiān)督分類影像自左上開始，組成若干n*n大小的矩陣，并記錄聚合后的行列號；

(2)分別計(jì)算在每一個n*n矩陣中各組分所占比例，取比例最大的組分作為該像元的類別，并判斷比例值是否大于20％，若大于該值，則將該聚合后的像元稱為該地類的一個純像元。

4.一種如權(quán)利要求2所述的基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟(3)中所建立相應(yīng)時相變化模型包括如下三種：

第一種為差值模型：

pre_Sentinel_t1＝mean(MOD09GA_T1-MOD09GA_T0)+Sentinel_T0 (1)

第二種為比值模型：

第三種為變化率模型：

式中，MOD09GA_T0表示在T0時刻低分辨率遙感影像的地表反射率值，MOD09GA_T1表示在T1時刻低分辨率遙感影像的地表反射率值，Sentinel_T0表示在T0時刻的中高分辨率遙感影像地表反射率值，pre_Sentinel_T1表示預(yù)測得到的T1時刻的中高分辨率遙感影像地表反射率值，mean表示對所有的值取平均。

5.一種如權(quán)利要求1所述的基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，對于步驟(1)對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法為：對MOD09GA的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行重投影、重采樣，對Landsat8 OLI、Sentinel-2以及GF-1WFV影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、大氣校正以及圖像大小裁剪。

6.一種如權(quán)利要求1所述基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟(3)中的指標(biāo)火災(zāi)因子包括燃燒面積指數(shù)，其計(jì)算公式為：

其中BAI為像素的燃燒面積指數(shù)，Red為影像預(yù)處理后像素的紅色波段地表反射率，NIR為影像預(yù)處理后像素的近紅外波段地表反射率。

7.一種如權(quán)利要求1所述的基于時空融合算法的森林火災(zāi)遙感動態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟(3)中的指標(biāo)火災(zāi)因子包括歸一化燃燒指數(shù)，其計(jì)算公式為：

其中NBR為像素的歸一化燃燒指數(shù)，NIR為影像預(yù)處理后像素的近紅外波段地表反射率，SWIR為影像預(yù)處理后像素的短波紅外波段地表反射率。