基于多光譜遙感圖像的火點(diǎn)檢測技術(shù)

馮希胤，劉 夢，姜 艷，李 路，范雪松

(武昌船舶重工集團(tuán)有限公司，湖北 武漢 430416)

0 引言

火災(zāi)是威脅公眾安全的主要災(zāi)害之一，發(fā)生在人群居住地的火災(zāi)會(huì)造成人員傷亡和公眾財(cái)產(chǎn)損壞，發(fā)生在人跡罕至的森林或山區(qū)的火災(zāi)會(huì)造成森林資源的缺失，并且破壞當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境[1-2]。根據(jù)紅外檢測器獲得的地表紅外圖像進(jìn)行一定處理后識別圖像中是否有火災(zāi)出現(xiàn)，對火災(zāi)的監(jiān)測識別起到一定的參考作用[3]。秸稈的露天焚燒會(huì)影響大氣質(zhì)量，地面監(jiān)測火情大多只能做到點(diǎn)狀監(jiān)測，并且往往需要花費(fèi)大量人力和物力資源。衛(wèi)星遙感則提供了大范圍、全天候火災(zāi)監(jiān)測的可能性[4]。遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，對火情監(jiān)測、地點(diǎn)位置確定和災(zāi)后評估等工作提供了有力幫助[5]。

為了減少火災(zāi)對公眾資源和自然資源的破壞，預(yù)防是關(guān)鍵，借助科技手段及時(shí)地預(yù)防和監(jiān)測是根本。對火災(zāi)監(jiān)測進(jìn)行積極的拓展，對人類生存發(fā)展具有重要意義[6]。我國是人口大國，人群居住密集，同時(shí)我國的森林覆蓋率為16.5%，做好火災(zāi)的及時(shí)監(jiān)測和撲救，對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[7]。

本文提出了一種火點(diǎn)檢測算法，通過分析熱輻射，篩選出候火點(diǎn)。然后使用“劈窗法”進(jìn)一步判斷火點(diǎn)，最后將檢測到的火點(diǎn)覆蓋到中波紅外波段的圖像顯示。高分四號(GF-4)衛(wèi)星可以短時(shí)間迅速成像，為火場控制產(chǎn)生時(shí)間，在火點(diǎn)檢測中發(fā)揮了較大作用。

1 基于GF-4火點(diǎn)檢測技術(shù)

任何物體在發(fā)出輻射能的同時(shí)，也在不間斷地吸收周圍物體發(fā)出的輻射能。一個(gè)物體的輻射能力隨著溫度的升高而提高，因?yàn)槲矬w向外界輻射出的凈能量是輻射出的能量與吸收能量的差[8]。

熱輻射是物體以電磁輻射的形式向外輻射熱能的一種傳熱方式，不依賴于任何外部條件。熱輻射是熱量傳遞3種方式之一。本文的火點(diǎn)檢測算法主要是分析遙感圖像中各個(gè)物體溫度熱輻射，通過熱輻射來判斷火點(diǎn)是否存在[9]。

物體溫度高于臨界值時(shí)會(huì)向外界輻射能量，溫度越高輻射越強(qiáng)，溫度過高時(shí)會(huì)產(chǎn)生熱異?，F(xiàn)象。燃燒的物體和沒有燃燒的物體的輻射有明顯區(qū)別[10-11]。依據(jù)普朗克黑體輻射定律，火災(zāi)發(fā)生時(shí)，中波紅外波段的輻射波長最大，GF-4的中波紅外波段通道能據(jù)此找到著火點(diǎn)，這是本文進(jìn)行火點(diǎn)檢測的理論基礎(chǔ)[12-13]。

對GF-4進(jìn)行輻射定標(biāo)和物理量計(jì)算數(shù)據(jù)處理，利用紅光波段和近紅外波段的反射率，以及中波紅外波段的亮溫值對每個(gè)像素進(jìn)行火點(diǎn)檢測，再利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對該方法進(jìn)行驗(yàn)證。算法流程如圖1所示。

圖1 算法流程Fig.1 Flow chart of algorithm

由圖1可知，火點(diǎn)檢測的核心步驟有2個(gè)。首先，使用閾值分割找到候選火點(diǎn)，此時(shí)使用的閾值分割需要使用人工經(jīng)驗(yàn)選擇法來選擇閾值。然后，確認(rèn)火點(diǎn)時(shí)也使用閾值分割，這時(shí)的閾值分割需要用自適應(yīng)閾值法。自適應(yīng)閾值法與其他確定閾值的方法不同的是，其他方法的閾值適用于所有檢測點(diǎn)，自適應(yīng)閾值法的思想是，每一個(gè)檢測點(diǎn)的閾值根據(jù)該檢測點(diǎn)的值來確定。

1.1 輻射定標(biāo)

在遙感圖像的分析與應(yīng)用中，輻射定標(biāo)是基礎(chǔ)。GF-4是我國發(fā)射的第一顆地球靜止軌道高分辨率對地觀測衛(wèi)星，軌道距地36 000 km，可以長期駐留在固定區(qū)域上空，對中國及周邊地區(qū)進(jìn)行接近實(shí)時(shí)的高頻次重復(fù)觀測和多熱點(diǎn)地區(qū)快速巡查。GF-4是當(dāng)時(shí)世界上空間分辨率最高、幅寬最大的地球同步軌道遙感衛(wèi)星，也是“國家高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)”中唯一的一顆高軌遙感衛(wèi)星。同時(shí)，該衛(wèi)星還是目前我國時(shí)間分辨率最高、設(shè)計(jì)使用壽命最長的遙感衛(wèi)星。GF-4采用了我國首個(gè)高軌遙感衛(wèi)星平臺和首個(gè)高軌高分辨率對地觀測光學(xué)遙感相機(jī)，可見光近紅外譜段分辨率為50 m，中波紅外譜段分辨率為400 m，觀測幅寬大于400 km，該相機(jī)的成像方式有3種：區(qū)域成像、凝視成像和巡查成像。與此同時(shí)，GF-4有能力長期駐留于固定區(qū)域。目前，GF-4具有普查、凝視、區(qū)域和機(jī)動(dòng)巡查4種工作模式，衛(wèi)星數(shù)據(jù)可滿足水體、林地及森林火點(diǎn)等識別與變化信息提取對遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，對減災(zāi)、氣象、地震、林業(yè)及環(huán)保等提供有力支撐。目前為止，GF-4已經(jīng)在軌運(yùn)行5年。隨著在軌運(yùn)行時(shí)間的推移和空間環(huán)境的變化，衛(wèi)星上的光學(xué)元件逐漸老化，譜段的輻射特性發(fā)生變化，發(fā)射前實(shí)驗(yàn)室定標(biāo)的結(jié)果不能反映此時(shí)GF-4光學(xué)器件的輻射特性。此外，定標(biāo)黑體光路結(jié)構(gòu)的差異、性能穩(wěn)定性的降低以及缺少性能變化監(jiān)測手段等，星上定標(biāo)結(jié)果精度受限和時(shí)間有效性縮短，導(dǎo)致輻射性能發(fā)生變化[6]。通過交叉校準(zhǔn)，可以隨時(shí)對傳感器進(jìn)行有效監(jiān)測，然后根據(jù)監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，以減少誤差對校準(zhǔn)的影響。目前，全球在軌輻射定標(biāo)主要有3種方法：星上定標(biāo)、現(xiàn)場定標(biāo)和交叉定標(biāo)。大多根據(jù)場地定標(biāo)法的結(jié)果，來得到場地輻射定標(biāo)系數(shù)[14-16]。但由于很多因素均會(huì)影響場地定標(biāo)結(jié)果，在定標(biāo)過程中可能會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間和精力，通常，場地定標(biāo)實(shí)驗(yàn)在國外每年僅進(jìn)行2次，而在國內(nèi)僅進(jìn)行1次。由于場地定標(biāo)的次數(shù)有限，無法動(dòng)態(tài)地監(jiān)測傳感器的輻射性能變化。交叉定標(biāo)是利用高輻射精度的衛(wèi)星對輻射精度較低的衛(wèi)星進(jìn)行校準(zhǔn)，從而可以有效檢查與驗(yàn)證傳感器穩(wěn)定性和測量精度。目前，GF-4每年只進(jìn)行1次場地定標(biāo)，無法動(dòng)態(tài)地監(jiān)測傳感器的輻射特性[17]。而交叉輻射定標(biāo)方法可以及時(shí)了解衛(wèi)星傳感器的性能變化情況，從而提升定標(biāo)精度。

本算法中的GF-4圖像在進(jìn)行反射率等計(jì)算之前，需要進(jìn)行輻射定標(biāo)，利用式(1)對GF-4的各個(gè)波段進(jìn)行輻射定標(biāo)：

L=Mλ·DN+Aλ，

(1)

式中，DN為像元灰度值；Mλ為增益系數(shù)；Aλ為偏移量；得到的值L為輻射值。

1.2 物理量計(jì)算

本算法需要使用紅光通道的反射率和近紅外通道的反射率，遙感圖像的反射率不能直接獲得，需要反演得到。

觀測角與方位角示意如圖2所示。θv是衛(wèi)星觀測方向和地面鉛垂線之間的夾角，θs是太陽入射光線與地面鉛垂線之間的夾角，φ是方位角。若大氣上界太陽輻射通量密度是E0，氣溶膠的散射以及吸收作用和大氣分子的散射作用使入射太陽輻射的總投射率為T(θs)，T(θs)=e-τ/us+td(θs)，其中td(θs)代表下行散射輻射透射率因子，e-τ/us代表下行直輻射，us=cosθs是太陽天頂角的余弦值，τ是大氣光學(xué)厚度，則太陽輻射傳播到地面的輻射通量密度為cos(θs)E0T(θs)。地面反射率記為ρ，來自地面的太陽輻射一部分被大氣反射回地面，反射率為S，地面與大氣之間的相互反射進(jìn)行無窮次，增強(qiáng)了地面的入輻射量，增強(qiáng)因子是1+ρS+ρ2S2+ … =1/(1-ρS)。衛(wèi)星遙感器在天頂角θv位置觀測來自地面的輻射，忽略太陽入射路徑與反射路徑大氣在水平方向的差異，則觀測方向的投射函數(shù)T和入射方向的投射函數(shù)相同。衛(wèi)星遙感器在天頂角θv位置測量，檢測出θv方向的輻射亮度L，若地球大氣系統(tǒng)反射的效果滿足條件，那么在2π球面角內(nèi)的總輻射是πL。

圖2 觀測角與方位角示意Fig.2 Schematic diagram of observation angle and azimuth angle

假設(shè)所測目標(biāo)物為朗伯面，衛(wèi)星觀測的地氣系統(tǒng)反射率為：

R(π·L·d2)/(E·cosθ),

(2)

式中，R為反射率；d為日地天文單位距離；E為太陽輻射照度；θ為太陽天頂角。

地表物體溫度反演算法目前的主流方法有3種：單通道算法、大氣校正法和分裂窗算法。本文使用大氣校正法，其基本原理是首先估計(jì)大氣對地表熱輻射的影響，然后從衛(wèi)星傳感器觀測到的總熱輻射中減去這部分大氣效應(yīng)，得到地表熱輻射強(qiáng)度，把熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的表面溫度。亮溫值為[15]：

(3)

式中，T為亮溫值；L為反射率；v為中心波長的倒數(shù)；C1=1.191 065 9×108，C2=1.143 883 3×104。

1.3 火點(diǎn)檢測算法實(shí)現(xiàn)

在算法實(shí)現(xiàn)的最初階段，讀入GF-4圖像各通道的灰度值，要先讀取TIFF文件的頭文件，得到圖像格式信息之后，新建一個(gè)相同規(guī)格的矩陣，再將數(shù)據(jù)讀取。

可見光近紅外通道的圖像大小為10 240 pixel×10 240 pixel，通道數(shù)為5，而中波紅外通道的圖像大小為1 024 pixel×1 024 pixel，為了在云檢測和火點(diǎn)判斷時(shí)不出現(xiàn)坐標(biāo)點(diǎn)錯(cuò)誤，先將可見光近紅外通道的矩陣縮小10倍，每10×10大小圖像灰度值的平均值作為縮小后圖像中1×1的灰度值。

火點(diǎn)檢測程序的核心算法如下?；瘘c(diǎn)檢測以中波紅外波段的亮溫值為主，結(jié)合紅光波段和近紅外波段的反射率構(gòu)成中心算法。

(1) 云檢測：將云區(qū)檢測到并掩膜處理。

(2) 水體檢測：水體的反射率主要集中在可見光中的藍(lán)綠光波段，而其他波段特別是紅外波段的吸收都很強(qiáng)，所以在紅外影像上，水體一般情況呈現(xiàn)黑色。水體檢測基于近紅外和中波紅外波段。使用歸一化差分水體指數(shù)、近紅外波段反射率和中波紅外波段的亮溫值來檢測圖像中的水體像素并進(jìn)行掩膜處理。歸一化差分水體指數(shù)由式(4)計(jì)算，水體判斷由式(5)計(jì)算：

N=(R5-R4)/(R5+R4),

(4)

(5)

實(shí)現(xiàn)此算法的程序和云檢測程序相似，都是要遍歷每個(gè)像元，使用閾值分割來進(jìn)行水體檢測，得到水體檢測的二值矩陣，最后進(jìn)行掩膜處理。

(3) 候選火點(diǎn)判別：將滿足式(6)的點(diǎn)判斷為候選火點(diǎn)。候選火點(diǎn)即為熱輻射較高的疑似火點(diǎn)，但不是最終確定的火點(diǎn)。

R5<7.4&554.7

(6)

同樣，對非云、非水體的像元進(jìn)行閾值分割，得到候選火點(diǎn)的二值圖像。

(4) 判斷有效背景元：當(dāng)GF-4圖像中的某一像素為非云、非水，且滿足式(7)時(shí)，判斷此像元為有效背景元：

T>545.76。

(7)

(5) 確認(rèn)火點(diǎn)：使用劈窗法對候選火點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步判斷。以判斷出的候選火點(diǎn)為窗口中心，設(shè)置窗口最初大小為3×3，窗口內(nèi)有效背景元的數(shù)量大于1/4窗口總像元數(shù)時(shí)，窗口維持原大小不變，若窗口內(nèi)有效背景元的數(shù)目小于1/4窗口內(nèi)總像元數(shù)時(shí)，擴(kuò)大窗口到5×5，7×7，直到21×21。計(jì)算出窗口內(nèi)有效背景元中波紅外波段亮溫值的平均值和均方差。當(dāng)某一候選火點(diǎn)滿足式(8)時(shí)，將此候選火點(diǎn)判定為火點(diǎn)，即：

T>T1+4·fc

(8)

式中，T為檢測點(diǎn)亮溫值；T1為背景元的亮溫平均值；fc為窗口內(nèi)背景元的亮溫間的標(biāo)準(zhǔn)差。

火點(diǎn)檢測以中波紅外波段的亮溫值為主，結(jié)合紅光波段和近紅外波段的反射率構(gòu)成中心算法。

在使用劈窗法對候選火點(diǎn)進(jìn)行判斷時(shí)，判斷出火點(diǎn)的同時(shí)要剪切出中波紅外波段和可見光波段的相同區(qū)域圖像，用于火點(diǎn)結(jié)果評價(jià)。將這3個(gè)圖像保存到結(jié)果文件夾中，并且以檢測到的火點(diǎn)坐標(biāo)來命名。而GF-4圖像是不包含地理信息的TIFF文件，所以火點(diǎn)的經(jīng)緯度要計(jì)算。利用xml文件中給出的圖像4個(gè)點(diǎn)的經(jīng)緯度來判斷某一特定位置的經(jīng)緯度。同時(shí)得到1 024 pixel×1 024 pixel大小的火點(diǎn)標(biāo)記二值圖像。將火點(diǎn)標(biāo)記為藍(lán)色覆蓋到中波紅外圖像上并顯示出來。

2 實(shí)驗(yàn)分析

GF-4衛(wèi)星于2015年12月29日從中國西昌衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射，是中國首顆地球靜止軌道高分辨率對地觀測光學(xué)遙感衛(wèi)星，也是當(dāng)時(shí)全世界地球同步軌道分辨率最高的民用衛(wèi)星。衛(wèi)星上帶有的全色及多光譜相機(jī)的空間分辨率是50 m，中波紅外相機(jī)的空間分辨率是400 m，所以GF-4衛(wèi)星具有高分辨率多光譜衛(wèi)星的特性，同時(shí)又具有氣象衛(wèi)星的地球同步軌道、面陣凝視成像以及以分鐘為周期來獲取同一區(qū)域序列圖像的特性。GF-4衛(wèi)星在白天成像的可見光近紅外影像包含PMS相機(jī)獲取的4個(gè)可見光通道的數(shù)據(jù)、一個(gè)近紅外通道的數(shù)據(jù)以及一個(gè)中波紅外通道的數(shù)據(jù)，不能使用已有的算法來進(jìn)行火點(diǎn)檢測。

選取4張山西地區(qū)和1張北京地區(qū)共5張GF-4圖像來作為火點(diǎn)檢測實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)，這5張圖像的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 選取的高分四號衛(wèi)星數(shù)據(jù)Tab.1 Selected data from GF-4 satellite 單位：張

所選用的GF-4圖像分別覆蓋了山西省長治市沁源縣王陶鄉(xiāng)和北京市密云區(qū)東邵渠鎮(zhèn)太保莊地區(qū)2個(gè)區(qū)域。王陶鄉(xiāng)位于山西省南部，地理范圍109°75′E～114°13′E，34°80′N～40°18′N，該鄉(xiāng)2019年3月29日13時(shí)30分發(fā)生了大火，起因是養(yǎng)雞場使用的架空鋁絞線在大風(fēng)作用下發(fā)生碰撞，產(chǎn)生的高溫金屬熔化物引燃了地上的干草。太保莊地區(qū)位于北京的東北方向，地理范圍114°10′E～118°33′E，38°79′N～40°72′N，該地區(qū)有很大森林植被覆蓋，于2019年3月30日12點(diǎn)23分發(fā)生大火。

由于GF-4圖像不能提供更加精確的著火地點(diǎn)的衛(wèi)星影像和火情實(shí)況，所以驗(yàn)證著火點(diǎn)的方法為目視。將中波紅外波段圖像中的亮點(diǎn)和可見光波段中的煙霧結(jié)合，當(dāng)作判斷為真實(shí)火點(diǎn)的依據(jù)。將真實(shí)火點(diǎn)與檢測到的火點(diǎn)進(jìn)行比對，計(jì)算出準(zhǔn)確率、漏檢率以及綜合評價(jià)指標(biāo)。準(zhǔn)確率的計(jì)算方法為檢測到的火點(diǎn)中的真實(shí)火點(diǎn)數(shù)除以檢測到的所有火點(diǎn)數(shù)。漏檢率的計(jì)算方法為算法漏檢的火點(diǎn)數(shù)除以檢測到的火點(diǎn)總數(shù)。

使用每個(gè)地區(qū)的實(shí)驗(yàn)組來對云、水體、植被、裸地和火點(diǎn)等5種典型類別的亮溫值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析得到典型類別的反射率和亮溫值信息。

從反射率的分析結(jié)果來看，在紅光波段和中波紅外波段，云的反射率很高而且明顯高于其他類別；因?yàn)樗w對光有吸收作用，水體在各個(gè)波段的反射率都很低，所以利用其在紅光波段和近紅外波段反射率低的特點(diǎn)來進(jìn)行識別。著火點(diǎn)的反射率在各個(gè)波段都很低，而且與其他類別差異不明顯，所以判斷火點(diǎn)時(shí)要配合中波紅外波段的亮溫值。

根據(jù)亮溫值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在所選的5種類別中，火點(diǎn)的亮溫值最高，而且與其他類別相差很大；煙霧和著火土地的亮溫值也很高，而且有少部分高于著火點(diǎn)，容易引起火點(diǎn)誤報(bào)現(xiàn)象；無植被覆蓋的土地可能因?yàn)殛柟庹丈?，亮溫值有時(shí)也很高，會(huì)對火點(diǎn)檢測進(jìn)行干擾，所以本實(shí)驗(yàn)中選擇的圖像均為白天且非正午時(shí)拍攝的圖像。

要驗(yàn)證檢測到的火點(diǎn)是否為真實(shí)火點(diǎn)，需目視檢驗(yàn)GF-4圖像的著火點(diǎn)。圖3和圖4分別為山西王陶鄉(xiāng)著火點(diǎn)區(qū)域可見光波段合成的GF-4圖像和中波紅外波段火點(diǎn)區(qū)域GF-4圖像。圖 5和圖 6分別為北京太保莊地區(qū)著火點(diǎn)區(qū)域可見光波段合成的GF-4圖像和中波紅外波段著火點(diǎn)區(qū)域的圖像。圖像用于之后著火點(diǎn)的精度驗(yàn)證。

圖3 山西王陶鄉(xiāng)可見光波段火點(diǎn)區(qū)域Fig.3 Visible light band fire spot area in Wangtao Township,Shanxi

圖4 山西省王陶鄉(xiāng)火點(diǎn)區(qū)域中波紅外波段圖像Fig.4 Mid-wave infrared band image of the firespot area in Wangtao Township,Shanxi

圖5 北京市太保莊地區(qū)火點(diǎn)區(qū)域可見光波段圖像Fig.5 Visible light band image of the fire spot area in Taibaozhuang area,Beijing

圖6 北京市太保莊地區(qū)火點(diǎn)區(qū)域中波紅外波段圖像Fig.6 Mid-wave infrared band image of the fire area in Taibaozhuang area,Beijing

將以上火點(diǎn)檢測的算法在Matlab中實(shí)現(xiàn)，分別對驗(yàn)證組的2組影像進(jìn)行著火點(diǎn)的檢測，檢測結(jié)果如圖7和圖8所示。

圖7 山西省王陶鄉(xiāng)火點(diǎn)檢測圖像Fig.7 Firespot detection image in Wangtao Township,Shanxi

圖8 北京市太保莊地區(qū)火點(diǎn)檢測圖像Fig.8 Firespot detection image in Taibaozhuang area,Beijing

根據(jù)驗(yàn)證組的火災(zāi)信息知道火點(diǎn)的具體經(jīng)緯度信息，與檢測到的火點(diǎn)結(jié)果經(jīng)緯度相對比，檢測到的火點(diǎn)的經(jīng)緯度與真實(shí)火點(diǎn)的經(jīng)緯度差別很小，所以判定檢測到的火點(diǎn)確實(shí)在真實(shí)火災(zāi)處。

在王陶鄉(xiāng)2019年3月29日發(fā)生的火災(zāi)中，本文的火點(diǎn)檢測算法共檢測到1處火場，148個(gè)著火點(diǎn)像元，影像中有煙霧的影響。北京市太保莊地區(qū)的火點(diǎn)檢測圖像中，本文的火點(diǎn)檢測算法共檢測到1處火場，1個(gè)著火點(diǎn)像元。

通過準(zhǔn)確率計(jì)算公式計(jì)算出兩處火點(diǎn)，山西王陶鄉(xiāng)的準(zhǔn)確率約95%，漏檢率為5%。北京太保莊地區(qū)的準(zhǔn)確率為100%，漏檢率為0。

對比著火點(diǎn)檢測圖像與著火點(diǎn)目視圖可以看出，錯(cuò)誤判斷的火點(diǎn)像元大多在火場邊緣，產(chǎn)生錯(cuò)誤的主要原因是火點(diǎn)邊緣的溫度也很高，而且火點(diǎn)向外圍發(fā)散熱輻射，火場面積越大，輻射越強(qiáng)，最終在火點(diǎn)周圍形成了溫度場。本文火點(diǎn)檢測算法的主要判斷依據(jù)就是溫度差異，所以很容易產(chǎn)生錯(cuò)誤檢測。山西省王陶鄉(xiāng)的火災(zāi)面積很大，所以火點(diǎn)檢測的錯(cuò)誤率就比較高。北京市太保莊地區(qū)的火災(zāi)面積很小，所以錯(cuò)誤率很低。漏檢率高的原因是煙霧的影響，煙霧會(huì)降低輻射值，遮擋住火點(diǎn)，在檢測一些低溫悶燒的火災(zāi)火點(diǎn)時(shí)，容易出現(xiàn)漏報(bào)現(xiàn)象；另一個(gè)原因是候選火點(diǎn)判斷時(shí)閾值的影響，本文算法在實(shí)驗(yàn)部分對一些物體的亮溫值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，檢測云、水體和候選火點(diǎn)時(shí)用的是固定的閾值，所以可能部分溫度比較低的火點(diǎn)達(dá)不到判識條件而被遺漏。

3 結(jié)束語

基于GF-4衛(wèi)星圖像進(jìn)行火點(diǎn)檢測，介紹了GF-4衛(wèi)星和圖像波段。為了算法描述，進(jìn)行了遙感圖像的預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)等。計(jì)算出判斷火點(diǎn)所需的紅光波段和近紅外波段的反射率以及中波紅外波段的亮溫值。設(shè)置閾值、去云和去水體之后，檢測出候選火點(diǎn)。本文使用劈窗法來進(jìn)一步判斷火點(diǎn)，然后將檢測到的火點(diǎn)以藍(lán)色點(diǎn)狀形式覆蓋到中波紅外波段的圖像上顯示出來。選擇了山西地區(qū)和北京地區(qū)的火點(diǎn)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對結(jié)果進(jìn)行了分析和評價(jià)。結(jié)果表明，此火點(diǎn)檢測算法的準(zhǔn)確率在80%以上。該算法可用于GF-4衛(wèi)星圖像的火點(diǎn)檢測，但仍存在一定問題，可能是煙霧干擾使漏檢率偏高，還需對此進(jìn)行改正。GF-4衛(wèi)星可以短時(shí)間迅速成像，在火點(diǎn)檢測中有很大作用，可以為火場控制產(chǎn)生時(shí)間，具有較好的應(yīng)用前景。