【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于定量遥感反演，具体涉及一种对林火目标识别及其火焰火势的反演方法，特别涉及一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法。
技术介绍
1、林火是由于自然或人为原因引起的森林可燃物燃烧的现象，其对人类生命财产安全及气候环境都具有极大危害。因此，林火的及早发现、预警与火情评估对于火灾的及时扑救、控制森林损害范围具有重要意义。
2、现有林火光学遥感监测技术主要有以下三种方式：
3、1、林火定性识别。林火识别算法主要包括单通道阈值法、多通道阈值法、有效背景像元法等，上述方法多基于modis，noaa/avhrr等低分辨率卫星影像数据，通过对特定影像、特定研究区设定阈值实现林火像元识别。除此以外，利用短波红外波段构建ndfi、nbrs等火点识别指数，并针对landsat8/oli、sentinel-2等中高分辨率卫星影像数据，对不同研究区设定相应识别阈值进行林火像元的定性识别。
4、2、经验发射率条件下的林火温度反演。反演林火温度可以实现对林火燃烧情况的定量评价，但发射率与温度共同作用于林火辐射亮度，较难实现二者同步反演，可通过给定林火的经验发射率来进行林火温度反演。常采用林火目标周围的常温地物的发射率进行近似替代，或在常温状态下测量目标反射率，进而根据基尔霍夫定律反算确定目标经验发射率。
5、3、发射率-温度分离的反演方法。发射率-温度分离算法重点用于解决发射率与温度构成的欠定方程求解的问题，常用的算法主要有参考波段法、包络线法、发射率归一法、光滑平滑迭代法等。
6、但是
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于，提供一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，以解决现有林火定性识别指标缺乏物理意义及普适性、林火发射率经验值误差大、林火温度反演受火焰高度影响大以及充分燃烧的林火温度差异小难以表征燃烧程度及状态信息的问题。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，包括以下步骤：
4、a、构建林火火焰光谱辐射模型：由单层火焰发射率获取第i层火焰发射的辐射亮度，再由第i层火焰在向上传输方向火焰路径中的透过率τi，对n层火焰进行逐层累加，得到传感器接收火焰辐射总辐射亮度并进行等比数列求和，以火焰高度对林火火势进行定量描述，进而确定出林火辐射亮度与火势、温度物理关联模型；
5、b、马氏距离林火识别指标及识别方式的确定：构建马氏距离-林火火势关联物理模型，设定识别信度，确定火点像元判别阈值dα2，当待判断像元的马氏距离di2大于判别阈值dα2时，判定该像元为火点，否则为背景像元；
6、c、林火火势反演模型的建立：简化马氏距离-林火火势物理模型，建立夜间非林火背景样本光谱库，基于方差分析方法确定林火识别与反演敏感波段，计算夜间非林火背景样本的均值矩阵及协方差阵，给定火焰温度t，δ时计算给定火势大小hk的样本辐射亮度lk，计算不同林火火势样本的马氏距离dk2，确定模型中拟合参数，对林火像元进行林火火势反演。
7、进一步地，步骤a，具体包括以下步骤：
8、a1、假设构成火焰的炭黑等粒子分布均匀，为均一、朗伯性介质，温度、光学系数均等，基于布格-朗伯定律、基尔霍夫定律，单层火焰的发射率为：
9、
10、其中，ε为火焰发射率，σf为火焰体积消光系数，δh为单层火焰厚度(单位：m)。
11、a2、第i层火焰发射的辐射亮度为：
12、li＝εb(t) (i＝1,2,…,n) (2)
13、其中，b(t)为温度为t时的黑体辐射亮度(单位：w/m2/sr/μm)
14、a3、第i层火焰，其在向上传输方向火焰路径中的透过率τi为：
15、
16、a4、对n层火焰进行逐层累加，可得到传感器接收火焰辐射总辐射亮度为：
17、
18、a5、对火焰辐射总辐射亮度进行等比数列求和运算：
19、
20、其中，ε为火焰发射率，t为火焰温度(单位：k)，h为火焰整层厚度(单位：m)；
21、a6、基于黑体辐射定律，确定林火辐射亮度与火势、温度物理关联模型：
22、
23、其中，h为普朗克常数，h＝6.626×10-34j·s；c为光速，c＝3×108m/s；k为玻尔兹曼常数，k＝1.381×10-23j/k；
24、更进一步地，步骤b，具体包括以下步骤：
25、b1、林火马氏距离指标的定义：
26、
27、式中，di2为第i个像元的马氏距离，lh为第i个像元的敏感波段辐射亮度矩阵；
28、b2、林火光谱辐射亮度lh与背景光谱辐射亮度的差值向量为：
29、
30、式中，为背景光谱辐射亮度向量，l0(λi)为下垫面背景的波段i光谱辐射亮度，i＝1,2,…,m(m为敏感波段数)；
31、b3、马氏距离-林火火势关联物理模型：
32、
33、其中，sij为背景地物样本协方差阵s中第i行j列的元素，亦即样本i与样本j的协方差。
34、b4、设定识别信度，确定火点像元判别阈值dα2，当待判断像元的马氏距离大于判别阈值dα2时，判定该像元为火点，否则为背景像元：
35、
36、其中，α为信度，m为敏感波段数亦为变量数，n为背景样本数，fα(m,n-m)为信度为α，变量数为m，自由度为(n-m)时的f分布统计量。
37、更进一步地，步骤c，具体包括以下步骤：
38、c1、设置等效光学参数，推导马氏距离-火焰火势简化物理模型。将敏感波段的消光系数以一个等效消光系数进行替代，则：
39、
40、c2、将马氏距离-林火火势物理模型简化为下述形式：
41、d2＝dob2(1-exp(-bh))2 (12)
42、式中，dob2为同温黑体距离背景点群的马氏距离，b为拟合系数，h(单位：m)为林火火势，亦为火焰的高度。
43、c3、林火火势反演模型参数的确定：
44、建立夜间非林火背景样本光谱库，基于方差分析方法确定林火识别与反演敏感波段，计算夜间非林火背景样本的均值矩本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，步骤A，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，步骤B，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，步骤C，具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于马氏距离的林火识别及火势反演方法，其特征在于，步骤a，具体包括以下步骤：
3.根据权...
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