申请/专利权人：航天图景(北京)科技有限公司

申请日：2020-08-19

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN112307884B

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.02.02#公开

摘要：本发明涉及林火蔓延预测技术领域，具体涉及一种基于连续时序遥感态势数据的林火蔓延预测方法及电子设备，所述方法包括以下步骤，S1利用无人机等遥感态势感知系统获取小时级连续时序的火场态势数据；S2采用深度学习语义分割技术和NDVI指数，对S1中获取的态势数据或卫星与航拍遥感历史数据识别分割得到火场的地势与地物分类信息；S3采用红外温度图像识别技术，对S1中获取的态势数据识别提取各过程时序的监测火线，并解析火线的蔓延方向和速度；S4采用深度学习全连接神经网络技术，综合S2中获取的火场地势与地物分类信息和S3中获取的各过程时序火线蔓延方向和速度，解算未来时刻火线蔓延的方向、速度和方差，拟合获取小时级火线预测带，并逐时序和短周期迭代提高预测精度。本发明应用人工智能深度学习神经网络技术，基于无人机等遥感态势感知系统获取的小时级连续时序的火场态势数据，预测未来小时级火线蔓延趋势，以实现更高精度和时效的林火态势评估和应急救援。

主权项：1.一种基于连续时序遥感态势数据的林火蔓延预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1利用无人机遥感态势感知系统获取小时级连续时序的火场态势数据；S2采用深度学习语义分割技术和NDVI指数，对S1中获取的态势数据或卫星与航拍遥感历史数据识别分割得到火场的地势与地物分类信息；S3采用红外温度图像识别技术，对S1中获取的态势数据识别提取各过程时序的监测火线，并解析火线的蔓延方向和速度，火线的提取方法为，基于无人机遥感态势系统获取的各过程时序红外光正射影像，识别分割为过火区域、燃烧区域和未燃区域，利用燃烧区域与未燃区域的轮廓定位的方式提取确定火线，再采用自适应的火线拟合策略，进行三次样条函数平滑处理得到拟合火线；火线蔓延方向的确定方法为，采用自适应的关键点采样策略，选取拟合火线曲率拐点为基础关键点，再根据曲率变化幅度和地势地物分布情况，在基础关键点间均衡选取中间关键点，计算关键点的法线方向即为该关键点的火线蔓延方向；火线蔓延速度的计算方法为：根据前一时序拟合火线关键点沿蔓延方向与后一时序拟合火线的间距，计算该关键点的蔓延速度，算式写为： S4采用深度学习全连接神经网络技术，综合S2中获取的火场地势与地物分类信息和S3中获取的各过程时序火线蔓延方向和速度，解算未来时刻火线蔓延的方向、速度和方差，拟合获取小时级火线预测带，并逐时序和短周期迭代提高预测精度；火线蔓延预测模型在林火现场使用时，无人机遥感态势感知系统获取的第一二个时序拟合火线数据用于模型训练并开始预测，自第三个时序开始，每个拟合火线数据均用于模型迭代优化和预测，以持续提高预测精度。

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