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公开(公告)号：CN111753900B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010583774.7
申请日：2020-06-23
申请人： 中南林业科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明涉及森林防火，具体涉及一种森林火灾的监测方。本发明的一种森林火灾的监测方，方案包括如下步骤：1)数据获取与预处理；2)确立最优波段组合；3)计算光谱指数；4)构建模型；5)利用模型进行火灾识别。本发明采用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据，使用最小距离模型(Min Dist)、马氏距离模型(MahaDist)、支持向量机(SVM)、决策树模型(Decision Tree)进行森林火灾判别，并利用中国森林防火网森林火灾数据对四个模型进行精度验证，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN113218508A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110463999.3
申请日：2021-04-27
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及森林火灾的判别，具体涉及一种基于Himawari‑8卫星数据的林火判别方法。其步骤包括：(1)数据和通道的筛选；(2)对数据进行云检测；(3)潜在火点的判别；(4)持续火点的判别；(5)林火信息的提取。本发明利用Himawari‑8卫星遥感数据进行林火判别，能够较及时准确地识别林火，并能够连续性进行林火监测，林火识别的灵敏性较高。为地方灭火和精准施策提供重要依据。
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公开(公告)号：CN111768105A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010616206.2
申请日：2020-06-29
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及森林火灾预防，具体涉及一种基于空间Logistic的森林火灾风险评估方法。1)采集地表温度数据集；2)采集归一化植被指数据集；3)采集GDP空间分布数据集和植被类型空间分布数据集；4)采集DEM数字高程数据集和地面气候资料月值数据集；5)通过公式计算植被干旱指数；6)建立空间Logistic森林火灾风险概率模型；7)对待测地区森林火灾风险进行评估。本发明采用中国森林草原防火网森林火灾监测数据作为基础数据，以高程(GC)、坡度(PD)、气温(TEM)、降水(RAIN)、温度植被干旱指数(TVDI)、国内生产总值(GDP)、植被类型(ZB)等数据作为森林火险影响因子，构建空间Logistic森林火灾风险概率模型，可在省域范围内进行了森林火灾风险区划，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN109029344A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810752884.4
申请日：2018-07-10
申请人： 湖南中科星图信息技术有限公司 , 中南林业科技大学
CPC分类号： G01C5/00 , G01S13/9023
摘要： 一种基于高分影像和升降轨InSAR的堤坝沉降监测方法，包括以下步骤：A.堤坝位置信息提取：用卫星拍得堤坝的高清影像数据，得到目标堤坝面的精确地理位置和范围；B.PS‑InSAR形变速率获取：利用卫星在同一地区获取的N幅SAR图像，选择其中一幅SAR图像作为主图像，利用DEM和轨道数据，生成差分干涉相位图，获得DEM误差和形变速率；C.融合升降轨的沉降速率解算：根据堤坝不同区域的反射特征，针对所述几何畸变的区域，融合不同视向的升降轨InSAR形变监测方法，获取高精度沉降信息；和D.堤坝沉降信息提取，将得到的融合高精度形变场与通过高分影像提取的堤坝数据进行空间叠加运算，获得堤坝面上的沉降形变信息，实现堤坝沉降监测。
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公开(公告)号：CN114973015A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210594829.3
申请日：2022-05-27
申请人： 中南林业科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及森林火灾监测，具体涉及一种基于亚像元制图的林火烟雾探测方法，包括以下步骤：基于线性光谱混合模型的林火烟雾混合像元分解；林火烟雾影像端元提取；林火烟雾影像丰度反演；基于像元交换法的林火烟雾亚像元定位；基于随机森林分类的亚像元制图精度修正；基于混淆矩阵法的精度验证。本发明提高了亚像元制图的精度，有效地识别森林火灾的烟雾信息，为森林火灾施策提供有效参考。
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公开(公告)号：CN109060134B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810551960.5
申请日：2018-05-31
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及一种林火热点判别的VIRR传感器多时相红外辐射归一方法，包括：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将VIRR传感器红外数据进行辐射定标；选择参考红外影像数据与待归一红外影像数据进行曲线拟合，获取红外辐射归一化参数，确定红外辐射归一化模型，形成新的红外辐射归一化影像图；所述传感器数据为VIRR传感器红外影像数据；所述多时相红外辐射归一包括基于VIRR传感器的红外辐射归一，基于VIRR传感器的红外波段特性，采用VIRR的亮温值作为归一化数据。通过本发明的归一化方法，可以较好地消除辐射差异影响，弥补卫星传感器的时间差异性，提高VIRR传感器红外辐射对地物变化监测的准确度。
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公开(公告)号：CN108564761B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810443708.2
申请日：2018-05-10
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于风云气象卫星数据的林火识别方法，该方法包括以下步骤：接收并获取原始数据；对原始数据处理进行预处理；确定进行林火识别的阈值，自动进行林火热点识别；其中，所述确定阈值，包括判断热点单元、修正背景温度阈值、修正耀斑区阈值、修正荒漠与植被邻近处阈值，从而确认热点单元。根据本发明的方法，通过气象卫星监测时，不仅可以对早期发生的火灾进行及时发现，尽早扑灭，更可以用来监测林火的走势和扩展情况，对严重的森林火灾进行追踪监测。
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公开(公告)号：CN111753900A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010583774.7
申请日：2020-06-23
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及森林防火，具体涉及一种森林火灾的监测方。本发明的一种森林火灾的监测方，方案包括如下步骤：1)数据获取与预处理；2)确立最优波段组合；3)计算光谱指数；4)构建模型；5)利用模型进行火灾识别。本发明采用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据，使用最小距离模型(Min Dist)、马氏距离模型(MahaDist)、支持向量机(SVM)、决策树模型(Decision Tree)进行森林火灾判别，并利用中国森林防火网森林火灾数据对四个模型进行精度验证，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN109035663A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810551996.3
申请日：2018-05-31
申请人： 中南林业科技大学
摘要： 本发明涉及一种应用于林火判别的不同传感器多时相红外辐射归一方法，方法包括步骤：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将不同传感器红外数据进行辐射归一化；得到不同传感器红外辐射归一化参数，对不同传感器红外数据进行归一，得到归一化多时相红外影像；将不同传感器参考的红外影像数据与待归一红外影像数据通过曲线拟合、回归分析，分别建立基于不同传感器多时相红外辐射归一化模型；对不同传感器红外辐射归一化模型进行精度分析；所述精度分析采用决定系数R2和均方差误差RMSE来评价多时相红外辐射归一化模型精度。通过本发明的归一化方法，可以解决传感器红外波段不同时相的辐射差异问题，并建立辐射标准。
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