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申请/专利权人:武汉大学
摘要:本发明涉及一种基于多遥感火指数自动化集成的火烧迹地制图方法。首先使用阈值分割算法对目标区域各个光谱火指数的差异图进行二值化,得到对应的初始火烧迹地图,然后利用FCM聚类算法对综合变化强度图进行不确定性分析,得到确定的非过火区像素和确定的过火区像素用于评价各个初始火烧迹地图的整体精度OA,并对OA进行归一化处理,获得各个初始火烧迹地图的权重,通过加权投票法对各个初始火烧迹地图进行自动化集成,生成最终的火烧迹地图。本发明无需人工标记样本作为辅助,能够实现多遥感火指数的自动化集成以提高火烧迹地制图的准确性,并且可操作性强,自动化程度高,可扩展性强,具有很高的应用价值。
主权项:1.一种基于多遥感火指数自动化集成的火烧迹地制图方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取目标区域火灾前后的遥感影像数据,从获取的遥感影像中分别提取多个光谱火指数,并计算各个光谱火指数的差异图;步骤2,采用阈值分割算法对步骤1中生成的各个光谱火指数的差异图进行二值化处理,令过火区像素值为1,非过火区像素值为0,生成各个光谱火指数对应的初始火烧迹地图;步骤3,对步骤1中生成的各个火指数的差异图求均值,得到可以反映影像中各个像素属于过火区域概率的综合变化强度图;步骤4,通过FCM聚类的方式对步骤3中生成的火灾前后影像的综合变化强度图进行不确定性分析;步骤5,将步骤4中获得的确定的非过火区像素和确定的过火区像素作为样本,评估步骤2中生成的各个初始火烧迹地图的整体精度OA;步骤6,对步骤5中各个初始火烧迹地图的整体精度OA进行归一化处理,得到各个初始火烧迹地图的权重;步骤7,根据步骤6获得的权重,通过加权投票法对步骤2中生成的各个初始火烧迹地图进行自动化集成,生成最终的火烧迹地图。
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权利要求:
百度查询: 武汉大学 一种基于多遥感火指数自动化集成的火烧迹地制图方法
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