一种夜光遥感影像的农田火识别与去除方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115880583A(43)申请公布日2023.03.31(21)申请号202211038598.4(22)申请日2022.08.26(71)申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号(72)发明人李熙王妍(74)专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222专利代理师龚雅静(51)Int.Cl.G06V20/13(2022.01)G06V20/10(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/62(2022.01)G06V10/36(2022.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称一种夜光遥感影像的农田火识别与去除方法(57)摘要一种夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，包括获取研究区域的每日夜光数据，对研究区域的每日夜光数据进行预处理获取高质有效的时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度，使土地覆盖产品与研究区域的每日夜光数据范围对齐，基于耕地比例及时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度，提取研究区域每个像素点的多元特征，采集训练样本，得到农田火点的分布，找到并去除农田火点在时间序列上的异常高值，并将滤除火点后的时序夜光辐亮度重新生成多时相的夜光影像，根据农田火与耕地的高度耦合关系，以及农田火发生时的夜光辐亮度与亮度温度的变化，识别与去除农田火。CN115880583ACN115880583A权利要求书1/3页1.一种夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取研究区域的每日夜光数据；步骤2、对研究区域的每日夜光数据进行预处理获取批量数据集；步骤3、对批量数据集进行筛选，获取高质有效的时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度；步骤4、以中心窗口和一定大小的邻域窗口的均值作为最终结果，提取研究区域每个像素点的时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度；步骤5、处理土地覆盖产品，使土地覆盖产品与研究区域的每日夜光数据范围对齐；步骤6、基于耕地比例及时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度，提取研究区域每个像素点的多元特征；步骤7、采集训练样本；步骤8、基于训练样本得到分类结果，得到农田火点的分布；步骤9、识别出农田火点后，找到并去除农田火点在时间序列上的异常高值，并将滤除火点后的时序夜光辐亮度重新生成多时相的夜光影像。2.根据权利要求1所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：所述步骤1中，每日夜光数据为NASA发布的VIIRS夜光数据BlackMarble中VNP46A1与VNP46A2。3.根据权利要求1所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：在步骤2中，对每日夜光数据进行格式转换获取批量数据集，且提取BRDF纠正的夜光辐亮度、M13亮度温度、太阳天顶角、强制质量标志和云层掩码的数据图层。4.根据权利要求3所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：在步骤3中，筛选条件为：夜光辐亮度和亮度温度的DN值为1到65534的天数，太阳天顶角大于101°的天数，强制质量标志为“非常清晰”的天数，云层掩码为“无云”的天数。5.根据权利要求4所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：在步骤4中，以每个像素点为中心窗口，辐射周围多个领域窗口，以天为单位判断中心窗口与邻域窗口是否满足筛选条件，若中心窗口与多个邻域窗口均满足筛选条件，则对中心窗口与多个邻域窗口进行均值计算，获取每个像素点当天的夜光辐亮度和亮度温度，若中心窗口与多个邻域窗口不完全满足筛选条件，则将当前像素点当天的夜光辐亮度和亮度温度视为无效值，提取研究区域的所有像素点的高质量时间序列夜光辐亮度和时间序列亮度温度。6.根据权利要求2所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：在步骤5中，将对应范围内的GlobeLand30重投影到与VNP46A1与VNP46A2夜光数据相同的坐标系，进而将土地覆盖产品根据VNP46A1与VNP46A2夜光数据的影像块范围进行镶嵌和裁剪。7.根据权利要求3所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：在步骤6中，将一年内所有天数的夜光影像堆叠在一起，基于每个像素点读取其时间序列夜光辐亮度、时间序列亮度温度和每个像素点对应的耕地比例，将像素点分为农田火点、稳定发光点和全黑点，其中，农田火点在全年大部分天数夜光辐亮度基本为0或略大于0，但在播种季节会产生较高夜光辐亮度；稳定发光点在全年均有较高夜光辐亮度且夜光辐亮度稳定；全黑点在全年夜光辐亮度近似为0且变化波动很小。8.根据权利要求7所述的夜光遥感影像的农田火识别与去除方法，其特征在于：多元特征为夜光辐亮度的最大值F1、夜光辐亮度大于一定阈值的比例F2、夜光辐亮度突变率F3、亮2