[發(fā)明專利]一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110891618.1 | 申請日： | 2017-01-23 |
| 公開（公告）號： | CN113607284B | 公開（公告）日： | 2022-06-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 宮阿都;蘇永榮;呂瀟然;尹曉天;李靜 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京師范大學(xué) |
| 主分類號： | G01J5/00 | 分類號： | G01J5/00 |
| 代理公司： | 北京方圓嘉禾知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11385 | 代理人： | 程華 |
| 地址： | 100875 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 利用 bfast 算法 判別 潛在 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法，涉及火災(zāi)科學(xué)領(lǐng)域，首先對MOD02及MOD03數(shù)據(jù)構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)，得到NDVI和亮溫的時間序列日值數(shù)據(jù)，然后采用時間序列斷點識別算法識別NDVI和亮溫的時間序列日值數(shù)據(jù)中的斷點，將識別出的斷點作為潛在火點；采用空間上下文分析法從潛在火點中判別出相對火點；從自主模塊化傳感器數(shù)據(jù)中提取真實火點，將相對火點與真實火點進(jìn)行對比，驗證相對火點的正確性和遺漏率。本發(fā)明利用BFAST算法檢測時間序列數(shù)據(jù)斷點的方法判別潛在火點，更具有自適應(yīng)性和靈活性，克服了固定閾值判別潛在火點無法滿足區(qū)域性差異的不足，提高了火點判對率。
本發(fā)明是發(fā)明名稱為“一種基于MODIS的森林火災(zāi)火點檢測方法”的分案申請，其中，母案的申請?zhí)枮?01710049523.9，申請日為20170123。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及火災(zāi)科學(xué)領(lǐng)域，特別是涉及一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法。
背景技術(shù)
隨著MODIS火點檢測產(chǎn)品的發(fā)展，相應(yīng)算法不斷豐富。目前林火火點檢測算法主要有光譜法、閾值法、空間上下文分析法、多時相法等。光譜法借助火點與其他地物的光譜差異，增強圖像信息，目視定性地了解火點大致位置。閾值法是根據(jù)區(qū)域和季節(jié)的先驗信息，設(shè)定火點判別物理量的閾值，從而確定火點；Kaufman、Kennedy、Arino、Melinotte和覃先林等人分別引入亮溫、反射率、反照率、NDVI閾值、亮溫-植被指數(shù)作為火點判別物理量，Lee和Tag技術(shù)依據(jù)像元背景亮溫和地表溫度的差異對通道亮溫進(jìn)行了校正；閾值方法簡單省時高效，但很難適用于所有的氣候和環(huán)境狀況。
針對固定閾值法的不足，Giglio提出了上下文算法，并發(fā)展成為了MODIS V4算法；基于此，Wang引入煙羽掩膜確定潛在火點區(qū)域、Wang調(diào)整了潛在火點判別閾值中MIR和TIR通道的亮溫差、彭光雄等采用了煙羽掩膜和自適應(yīng)背景窗口技術(shù)、HEL等提出了消除太陽污染的方法、YingLi提出特征空間馬氏距離法、肖霞提出類間方差和煙羽掩膜法，使得MODISV4算法日益成熟。與此同時，多時相法得到迅速發(fā)展，Keiji和Kushida基于多時相MODIS V4產(chǎn)品構(gòu)建雙譜閾值的隨機模型比MODIS V4精度更高；MovaghatiS利用自動Agent算法檢測區(qū)域火點，對面積小、溫度低火點檢測比MODIS V4更有優(yōu)勢。
總的來說，上下文分析法設(shè)定自適應(yīng)背景窗口內(nèi)目標(biāo)與背景的差異度判識火點，提高了方法的適用范圍和準(zhǔn)確度，但通過固定閾值確定潛在火點的方法靈活性差，區(qū)域性差異考慮不足；多時相火點檢測方法雖然克服了不同區(qū)域環(huán)境閾值設(shè)置問題，更具有自適應(yīng)性，能在早期發(fā)現(xiàn)火點，但要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析和變化閾值設(shè)定。
因此，亟需一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法，克服上述缺點。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法，對于火點判別更具有自適應(yīng)性和靈活性，克服固定閾值判別潛在火點無法滿足區(qū)域性差異的不足。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：
一種利用BFAST算法判別潛在火點的方法，包括：
獲取MODIS中若干天的MODO2數(shù)據(jù)和MODO3數(shù)據(jù)；
根據(jù)所述MODO2數(shù)據(jù)和MODO3數(shù)據(jù)構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)，得到NDVI時間序列日值數(shù)據(jù)和亮溫時間序列日值數(shù)據(jù)；
采用時間序列斷點識別算法識別所述NDVI時間序列日值數(shù)據(jù)得到NDVI時間序列斷點數(shù)據(jù)，采用時間序列斷點識別算法識別所述亮溫時間序列日值數(shù)據(jù)得到亮溫時間序列斷點數(shù)據(jù)；
將識別出的所述NDVI時間序列斷點數(shù)據(jù)和亮溫時間序列斷點數(shù)據(jù)作為潛在火點；
采用空間上下文分析對所述潛在火點進(jìn)行識別，得到相對火點；
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