本申请涉及草原火灾监测技术领域，提供了一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。所述方法包括：获取无人机多光谱图像、第一卫星遥感影像以及草原环境影响因素数据；根据无人机多光谱图像，对第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像；根据第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型；根据可燃物含水率反演模型和草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型，得到草原火险指数栅格图层；根据草原火险指数栅格图层，得到草原火险等级区划图；根据草原火险等级区划图，确定目标监测区域。采用本方法能够提高火点识别效率，避免少报漏报的现象，提高了确定草原是否发生火灾的准确性。发生火灾的准确性。发生火灾的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法及装置
[0001]本申请涉及草原火灾监测
，特别是涉及一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。
技术介绍
[0002]草原火灾是指由自然或人为原因引起的草原、草地可燃物燃烧的灾害，草原火灾对草原资源、畜牧业生产以及生态环境等造成了巨大损失。
[0003]为了减小草原火灾对草原资源、畜牧业生产以及生态环境等造成的损失，现有的火灾监测预警方法主要包括人工地面观测、卫星遥感监测以及地面无线传感网监测。其中，人工地面监测主要利用地面建设的瞭望台以及人工巡逻进行草原火灾监测；卫星遥感监测通过获取中波红外数据影像，同时结合地物的亮温和反射率特征进行草原火点监测；地面无线传感网监测通过利用传感器采集环境中的一氧化碳、烟雾颗粒浓度以及火焰信号进行草原火灾监测。
[0004]然而，采用现有技术的方法，存在火点识别效率低，少报漏报的现象，导致确定草原是否发生火灾的准确性不高。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供了一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。
[0006]本申请实施例提供了一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法，所述方法包括：
[0007]获取无人机多光谱图像、第一卫星遥感影像以及草原环境影响因素数据；其中，所述草原环境影响因素数据包括风速风向、空气温湿度和土壤温湿度；
[0008]根据所述无人机多光谱图像，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像；
[0009]根据所述第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型；
[0010]根据所述可燃物含水率反演模型和所述草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型；
[0011]根据所述草原火险指数模型，得到草原火险等级区划图；其中，所述草原火险等级区划图包括多个草原火险等级，所述草原火险等级用于表征火险的危害程度；
[0012]根据所述草原火险等级区划图，确定目标监测区域。
[0013]在一个实施例中，所述根据所述无人机多光谱图像，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像，包括：
[0014]对所述无人机多光谱图像进行图像预处理，获取所述无人机多光谱图像的第一反射率值；其中，所述图像预处理包括多光谱图像拼接处理以及辐射校正；
[0015]对所述第一卫星遥感影像进行图像预处理，获取所述第一卫星遥感影像的第二反
射率值；其中，所述图像预处理包括辐射定标以及大气校正；
[0016]根据所述无人机多光谱图像的第一反射率值以及所述第一卫星遥感影像的第二反射率值，得到第一卫星遥感影像的校正系数；
[0017]根据所述第一卫星遥感影像的校正系数，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到所述第二卫星遥感影像。
[0018]在一个实施例中，所述根据所述第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型，包括：
[0019]根据所述第二卫星遥感影像，获取植被指数，其中，所述植被指数包括归一化植被指数以及增强型植被指数；
[0020]根据所述植被指数，构建可燃物含水率反演模型。
[0021]在一个实施例中，所述可燃物含水率反演模型由以下表达式限定：
[0022]Y＝b0+b1x1+b2x2+...+b
i
x
i
+e
[0023]其中，b0表示常数项；b1、b2...b
i
表示回归系数；x
i
表示所述第二卫星遥感影像的第i个像素点对应的植被指数；e表示随机误差。
[0024]在一个实施例中，根据所述可燃物含水率反演模型和所述草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型，包括：
[0025]根据所述可燃物含水率反演模型，得到所述第二卫星遥感影像的可燃物含水率值；
[0026]根据所述可燃物含水率值和所述草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型。
[0027]在一个实施例中，所述草原火险指数模型由以下表达式限定：
[0028]R＝W1*X1+W2*X2+...+W
i
X
i
[0029]其中，W
i
表示第i个风险项的权重值；X
i
表示所述第二卫星遥感影像的第i个像素点对应的风险项的取值，其中，所述风险项包括所述可燃物含水率值以及所述草原环境影响因素数据。
[0030]在一个实施例中，根据所述草原火险等级区划图，确定目标监测区域之后，还包括：
[0031]判断所述目标监测区域是否发生火灾；
[0032]若是，根据所述草原环境影响因素数据，构建草原火灾预测模型，得到草原火灾预测结果；
[0033]根据所述草原火灾预测结果，调度无人机进行草原火灾蔓延追踪。
[0034]本申请实施例提供一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警装置，所述装置包括：
[0035]获取模块，用于获取无人机多光谱图像、第一卫星遥感影像以及草原环境影响因素数据；其中，所述草原环境影响因素数据包括风速风向、空气温湿度和土壤温湿度；
[0036]卫星遥感影像校正模块，用于根据所述无人机多光谱图像，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像；
[0037]可燃物含水率反演模型构建模块，用于根据所述第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型；
[0038]草原火险指数模型构建模块，用于根据所述可燃物含水率反演模型和所述草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型；
[0039]草原火险等级区划图获取模块，用于根据所述草原火险指数模型，得到草原火险等级区划图；其中，所述草原火险等级区划图包括多个草原火险等级，所述草原火险等级用于表征火险的危害程度；
[0040]目标监测区域确定模块，用于根据所述草原火险等级区划图，确定目标监测区域。
[0041]本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意实施例所提供的一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法的步骤。
[0042]本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所提供的一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法的步骤。
[0043]本申请实施例所提供的方法、装置及计算机设备。通过利用清晰度较高的无人机多光谱图像对第一卫星遥感影像进行校正处理，以使卫星遥感影像能够清晰的表述草原图像数据信息，进一步与草原环境影响因素数据结合，准确的对草原火险等级进行区划，提高火点识别效率，避免少报漏报的现象，从而提高了确定草原是否发生火灾的准确性。
附图说明
[0044]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多源异构数据的草原火灾监测预警方法，其特征在于，包括：获取无人机多光谱图像、第一卫星遥感影像以及草原环境影响因素数据；其中，所述草原环境影响因素数据包括风速风向、空气温湿度和土壤温湿度；根据所述无人机多光谱图像，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像；根据所述第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型；根据所述可燃物含水率反演模型和所述草原环境影响因素数据，构建草原火险指数模型；根据所述草原火险指数模型，得到草原火险等级区划图；其中，所述草原火险等级区划图包括多个草原火险等级，所述草原火险等级用于表征火险的危害程度；根据所述草原火险等级区划图，确定目标监测区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机多光谱图像，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到第二卫星遥感影像，包括：对所述无人机多光谱图像进行图像预处理，获取所述无人机多光谱图像的第一反射率值；其中，所述图像预处理包括多光谱图像拼接处理以及辐射校正；对所述第一卫星遥感影像进行图像预处理，获取所述第一卫星遥感影像的第二反射率值；其中，所述图像预处理包括辐射定标以及大气校正；根据所述无人机多光谱图像的第一反射率值以及所述第一卫星遥感影像的第二反射率值，得到第一卫星遥感影像的校正系数；根据所述第一卫星遥感影像的校正系数，对所述第一卫星遥感影像进行校正处理，得到所述第二卫星遥感影像。3.根据权利要求1
‑
2任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二卫星遥感影像，构建可燃物含水率反演模型，包括：根据所述第二卫星遥感影像，获取植被指数；其中，所述植被指数包括归一化植被指数以及增强型植被指数；根据所述植被指数，构建可燃物含水率反演模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可燃物含水率反演模型由以下表达式限定：Y＝b0+b1x1+b2x2+...+b
i
x
i
+e其中，b0表示常数项；b1、b2...b
i
表示回归系数；x
i
表示所述第二卫星遥感影像的第i个像素点对应的植被指数；e表示随机误差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述可燃物含水率反演模型和所述草原...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志强，郭建伟，张旭，吴晓雄，赫妮，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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