一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103700092103700092A(43)申请公布日2014.04.02(21)申请号201310637109.1(22)申请日2013.12.04(71)申请人中国科学院遥感与数字地球研究所地址100094北京市海淀区邓庄南路9号(72)发明人戴芹杨进刘洋刘建波刘士彬(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书5页说明书5页附图1页附图1页(54)发明名称一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法(57)摘要本发明公开了一种新的基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法，该方法包含三个步骤：第一步骤是选择森林火灾发生前和森林火灾发生后的无云遥感影像，计算两个时相遥感影像的各波段变化量和植被指数差值图像，将两者进行加权融合，得到差异图像；第二个步骤是对火灾发生前和火灾发生后的近红外波段进行线性拟合，求得拟合误差图像后对其进行二值化分类，将分类结果设为C-V模型的初始曲线；第三个步骤是将获取的差异图像和初始曲线作为C-V模型的输入，应用C-V模型对第一步获得的差异图像进行分割，实现火烧迹地信息的自动化提取。利用本发明能够很好实现应用遥感影像进行火烧迹地的快速与自动提取，具有很强的可操作性所提取的火烧迹地轮廓清晰，具有较高的检测精度，能够用于各种陆地卫星影像数据的森林区火烧迹地提取，实用性强。CN103700092ACN103792ACN103700092A权利要求书1/1页1.一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法，其步骤包括：第一步、获得差异图像，通过以下三个步骤实现；1-1)选择森林火灾发生前和森林火灾发生后的无云遥感图像，计算两个时相遥感图像的各波段变化量CVA；1-2)计算火灾前和火灾后两个时相的植被指数NDVI，计算两者的差值得到NDVI差值图像；1-3)将获得的变化矢量分析CVA和NDVI差异图像进行加权融合，得到差异图像。第二步、C-V模型的初始曲线设置，通过以下两个步骤实现；2-1)对火灾发生前的近红外波段Y和火灾发生后的近红外波段X进行线性拟合，求得拟合误差图像；2-2)对误差图像进行二值化分类，分类结果作为C-V模型的初始曲线。第三步、火烧迹地提取。火烧迹地提取具体为将获取的差异图像和初始曲线作为C-V模型的输入，应用C-V模型对第一步获得的差异图像进行分割，得出火烧迹地的覆盖范围曲线，实现火灾信息的自动化提取，并输出火烧迹地提取结果。2CN103700092A说明书1/5页一种基于时序遥感影像的森林火烧迹地自动提取方法技术领域[0001]本发明涉及一种应用时序遥感影像进行森林火烧迹地自动提取的方法，适用于森林火灾监测领域。背景技术[0002]森林火灾是对森林破坏性最大的一种自然灾害，它不但破坏森林生态结构，甚至对人类的生存环境也会造成重要影响。火烧迹地位置与覆盖范围的检测不仅能够有效得到森林的过火面积，从而评估火灾损失，而且有助于林业部门有效开展火灾过后的植被恢复工作。遥感数据获取具有广视域、多波段、多时相和快速等优势，为森林火烧迹地检测提供了一种有效的技术手段。目前利用遥感数据进行森林火烧迹地提取的常用方法有监督分类法、基于火灾前后的归一化指数(NormalizedDifferenceVegetation，NDVI)差值法和基于单时相遥感影像的图像分割法等。监督分类法是通过监督分类的方式实现火烧迹地的检测，由于选择的训练样本很难普遍适合不同季节或不同空间覆盖范围的火烧迹地检测，因此训练样本往往需要不断增加或更新调整，所以该方法比较依赖人为经验。基于火灾前后的NDVI差值法是通过计算火灾前遥感影像与火灾后遥感影像的NDVI差值后通过阈值分析来提取火烧迹地，合适的阈值选取是提取精度的重要前提条件，从而使得该方法在普适性应用方面具有在一定的局限性。基于单时相遥感影像的图像分割法，可以对火灾的蔓延范围能够做出判断，但是却需要一定程度的人工干预，并不能实现火烧迹地提取流程的自动化。所以当前这些方法普遍存在一定程度上的人工干预与人为经验依赖及自动化程度不够高等缺点，并不能实现火烧迹地的自动与快速提取，影响了遥感数据在森林火灾信息提取方面的应用效率。因此为了减少森林火灾的危害，如何通过应用多时相遥感数据快速而准确提取火烧迹地是亟待解决的问题。多时相遥感影像的变化检测方法为火烧迹地的检测与提取了提供一种有效的途径。由于监督方法需要地面真实样本作为训练数据，而适合不同地区与不同季节的真实地面样本数据存在很难获取的问题，因此应用非监督变化检测方法来实现火烧迹地自动提取更能符合实际应用。在应用非监督变化检测实现火烧迹地自动地检测时，根据不同时相的遥感影像获取差异图像是