【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像数据处理，具体涉及一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化和人类活动的增加，森林和草原火灾的频发成为了一个重要的环境和安全问题。近年来，遥感技术的发展为火灾隐患识别和监测提供了新的途径。通过卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像，可以对大面积森林和草原进行实时、连续的监测。利用先进的图像处理和机器学习方法，从遥感影像中提取相关特征并进行火灾隐患识别，有望显著提高火灾预警的准确性和及时性，为防灾减灾工作提供有力支持。
2、然而目前对潜在火灾隐患的区域进行精准火灾预警评估仍面临挑战。这主要是由于火灾隐患的评估涉及多个复杂因素的考量，包括植被类型、湿度、地形以及气候条件等，而这些因素的变化具有显著的动态性和不确定性，因此增加了火灾隐患的识别难度。
3、因此亟需一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请实施例提供一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，所述方法包括：
2、将采集的遥感影像进行区域融合并按照预设大小进行区域分割，获得多个火灾隐患待分析区域；
3、获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数；
4、获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数；
5、根据所述区域干燥度指数和所述区域燃料指数，获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃烧条件波动程度；
6、根据所述区域干燥度指数、所述区域燃料指数以及所述区域燃烧
7、根据所述火灾隐患待分析区域的历史热辐射数据，获取所述火灾隐患待分析区域的区域火险诱发系数；
8、根据所述区域可燃条件具备程度和所述区域火险诱发系数，获取所述火灾隐患待分析区域的区域火灾隐患程度系数。
9、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数，包括：
10、获取所述火灾隐患待分析区域的归一化植被系数；
11、获取所述火灾隐患待分析区域的土壤热辐射每变化一度所需的均值时间；
12、根据所述归一化植被系数和所述均值时间，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域干燥度指数。
13、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数，包括：
14、获取所述火灾隐患待分析区域的区域面积；
15、获取所述火灾隐患待分析区域的植被的种类数量、植被占比以及所述植被的燃烧效能；
16、获取所述火灾隐患待分析区域的干枯植被区域的区域占比，所述干枯植被区域为归一化植被系数小于设定阈值的区域；
17、根据所述区域面积、所述植被的种类数量、所述植被占比、所述植被的燃烧效能以及所述干枯植被区域的区域占比，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃料指数。
18、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃烧条件波动程度，包括：
19、根据所述火灾隐患待分析区域与周边区域的所述区域干燥度指数的差异程度，获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数差异系数；
20、根据所述火灾隐患待分析区域与周边区域的所述区域燃料指数的差异程度，获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数差异系数；
21、根据所述区域干燥度指数差异系数和所述区域燃料指数差异系数，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃烧条件波动程度。
22、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数差异系数，包括：
23、获取所述火灾隐患待分析区域的周边区域的区域数量；
24、获取所述火灾隐患待分析区域与所述周边区域的干燥度指数梯度，以及所有区域的所述干燥度指数梯度的干燥度梯度均值；
25、获取所有区域的整体干燥度指数；
26、根据所述区域数量，所述干燥度指数梯度、所述干燥度梯度均值以及所述整体干燥度指数，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域干燥度指数差异系数。
27、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数差异系数，包括：
28、获取所述火灾隐患待分析区域的周边区域的区域数量；
29、获取所述火灾隐患待分析区域与所述周边区域的燃料指数梯度，以及所有区域的所述燃料指数梯度的燃料梯度均值；
30、获取所有区域的整体燃料指数；
31、根据所述区域数量，所述燃料指数梯度、所述燃料梯度均值以及所述整体燃料指数，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃料指数差异系数。
32、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃烧条件波动程度，包括：
33、根据所述区域干燥度指数差异系数和所述区域燃料指数差异系数的均值，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃烧条件波动程度。
34、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域可燃条件具备程度，包括：
35、获取所述区域干燥度指数与所述区域燃料指数的和值；
36、获取所述和值与所述区域燃烧条件波动程度的比值；
37、将所述比值归一化处理，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域可燃条件具备程度。
38、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域火险诱发系数，包括：
39、获取所述火灾隐患待分析区域的当前热辐射程度与历史热辐射程度的差异的第一均值；
40、获取所述火灾隐患待分析区域的当前热辐射程度与周边区域的当前热辐射程度的差异的第二均值；
41、根据所述第一均值和所述第二均值，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域火险诱发系数。
42、可选地，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域火灾隐患程度系数，包括：
43、根据所述区域可燃条件具备程度与所述区域火险诱发系数的乘积，获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域火灾隐患程度系数。
44、综上所述，本申请实施例提供一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，所述方法包括：将采集的遥感影像进行区域融合并按照预设大小进行区域分割，获得多个火灾隐患待分析区域；获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数；获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数；根据所述区域干燥度指数和所述区域燃料指数，获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃烧条件波动程度；根据所述区域干燥度指数、所述区域燃料指数以及所述区域燃烧条件波动程度，获取所述火灾隐患待分析区域的区域可燃条件具备程度；根据所述火灾隐患待分析区域的历史热辐射数据，获取所述火灾隐患待分析区域的区域火险诱发系数；根据所述区域可燃条件具备程度和所述区域火险诱发系数，获取所述火灾隐患待分析区域的区域火灾隐患程度系数。由于综合考虑了干燥度指数、燃料指数、燃烧条件波动程度、可燃条件具备程度、火险诱发系数等参数来评估计算区域火灾隐患程度系数，因此本申请实施例能够显著提高区域火灾隐患识别评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃烧条件波动程度，包括：
5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数差异系数，包括：
6.根据权利要求4所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数差异系数，包括：
7.根据权利要求4所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的所述区域燃烧条件波动程度，包括：
9.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域火险诱发系数，包括：
10.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域火灾隐患程度系数，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃料指数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域燃烧条件波动程度，包括：
5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的森林和草原火灾隐患识别方法，其特征在于，所述获取所述火灾隐患待分析区域的区域干燥度指数差异系数，包括：
6.根据权利要求4所述的基于遥感...
【专利技术属性】
技术研发人员：程霞，陈振雄，杜志，贺鹏，刘紫薇，李锐，肖前辉，张仁传，
申请(专利权)人：国家林业和草原局中南调查规划院，
类型：发明
国别省市：
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