CN101968913B - 一种森林火灾区域的火焰跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种森林火灾区域的火焰跟踪方法，属于森林火灾监测与信息处理技术领域。当森林发生火灾时，置于无人飞机上的红外成像光谱仪以视场角60度搜索火灾区域，得到初始成像光谱数据，并存储在信息处理器中。信息处理器从初始成像光谱数据中获取灰度值极大点，并得到森林火灾区域的中心位置。根据中心位置，以视场角30度重新搜索火灾区域，得到中心区域成像光谱数据，从中获取5幅光谱图像，对其进行比较和处理，判断火灾的不同程度，并上报林区指挥中心。本方法改进了已有的简单飞机巡护，可以为森林火灾扑救的及时、有效和快速设置提供科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种森林火灾区域的火焰跟踪方法，尤其涉及一种基于无人飞机监测森林火区域的火焰精确跟踪方法，属于森林火灾监测与信息处理技术领域。
背景技术
森林火灾监测的技术措施通常可分为四个空间层次，即地面巡护、了望台定点观测、空中飞机巡护和空间卫星监测。随着科学技术的显著进步，尤其是遥感技术、计算机、激光、通讯和航空航天技术的蓬勃发展，为森林防火提供了先进的手段和技术条件。例如红外监测林火、雷达监测林火、激光监测林火等新技术的应用，为提高林火监测的及时性和准确性，有效地控制森林火灾的发生，把森林火灾的损失降低到最低限度提供了保证。多数森林火灾都是因为小火未能及时发现、扑救，终酿成大面积火灾，造成了重大损失。
红外监测林火技术主要分为星载或机载红外设备、了望台监测红外设备和红外传感终端。星载红外设备作为一种新的监测方法，已成为世界各国发现和监视林火的最重要的手段之一。由于陆地卫星很少，覆盖周期长，每18天才能对同一地点巡视一次，而气象卫星虽然每天能成图几张，但分辨率低。因此，星载红外设备在林火监测上的直接应用还有一定的距离。机载红外设备这是一种把红外扫描仪安装在飞机上，利用红外传感器接收林火信息的一种空中监测林火的方法，亦称机载红外林火监视。但是机载红外设备的实时监测几乎不可能实现，灾中扑救和灾后评估应用的较多。了望台监测红外设备通常是把红外设备放置在了望台的制高点，向四周监测来确定林火发生位置。了望台林火监测的效果依赖于地形和天气情况，在视野有遮挡和恶劣天气时，监测往往有偏差。但其应用最为广泛。
近年来，无人飞机被应用于各个领域。无人飞机具有体积小、重量轻、运载方便、操作简单等特点，在低空中灵活性强、起飞准备时间短、升空迅速，能够很快抵达目标区域实现监测与目标区域的信息获取。目前，无人飞机森林火灾监测主要用于日常的森林巡护作业，也可用于扑火过程中监视火情发展，为扑火的指挥、调度工作提供决策参考。在日常巡护中，根据目标林区的面积大小、地形情况和植被特点等进行飞行规划，包括确定空中巡护的飞行频次、明确飞行目的、选择搭载设备和设计飞行航线等。无人飞机升空后按照设定的航线自动执行巡护任务，搭载的探测设备将采集的地面影像通过独立的数据链路实时地回传到地面控制站。工作人员通过地面监视设备发现情况后可以遥控无人飞机在目标区域上空盘旋，并进行仔细观察和目标确认。如发现森林火情，根据无人飞机自身传回的GPS位置信息来确定火点的位置，并通报给指挥中心，以便安排扑救工作。
发明内容
本发明的目的是提出一种森林火灾区域的火焰跟踪方法，针对森林火灾蔓延趋势的判识做实时火灾跟踪，采用基于图象处理和位置变化的融合处理来回传森林火灾蔓延轮廓，以确保森林火灾扑救的及时、有效和为快速设置森林火灾阻隔体提供科学依据。
本发明提出的森林火灾区域的火焰跟踪方法，包括以下步骤：
(1)当森林发生火灾时，置于无人飞机上的红外成像光谱仪以视场角60度搜索火灾区域，得到初始成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(2)信息处理器从初始成像光谱数据中获取灰度值极大点，该灰度值极大点与火灾区域的中心位置相对应，得到森林火灾区域的中心位置；
(3)无人飞机根据上述森林火灾区域中心位置，跟踪该区域，红外成像光谱仪以视场角30度重新搜索火灾区域，得到中心区域成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(4)无人飞机上的信息处理器从获取的上述中心区域成像光谱数据中按时间顺序选择5幅光谱图像，并分别计算每幅光谱图像中的火灾区域图像连通体面积，对图像连通体面积大小递增排序，若图像连通体面积的递增速度与搜索时间增加同步，则判别火灾为蔓延趋势；若图像连通体面积的递增速度小于或等于搜索时间增加，则判别火灾为蔓延趋势不明显或缩小；
(5)信息处理器分别从上述5幅光谱图像中获取各光谱图像的中心位置，按时间顺序将5幅光谱图像的中心位置分别与上述中心区域成像光谱图像的中心位置进行比较，若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点都偏移2个以上像素点，则判断火灾为蔓延趋势；若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点偏移均小于或等于2个像素点，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标都不发生变化，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标变化为其它状态时，则判断火灾为蔓延趋势；
(6)当判断火灾为蔓延趋势时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(2)-(5)；
(7)当判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(1)-(5)。
本发明提出的森林火灾区域的火焰跟踪方法，其特点和优点是：森林火灾在天气等情况的伴随下往往形成蔓延趋势，采用本发明方法的无人飞机平台可以灵活地精确跟踪并对火灾火焰及其轮廓进行判识，突破了传统方法上的无人飞机搭载遥感仪器的简单巡护。本方法将所有监测结果通过无线数传回林区指挥中心，因此可以为森林火灾扑救的及时、有效和快速设置提供科学依据。本发明方法只需对无人飞机及其搭载设备做系统算法和软件处理，因此发明方法具有实用价值和推广意义。
附图说明
图1是本发明方法的流程框图。
具体实施方式
本发明提出的森林火灾区域的火焰跟踪方法，其流程框图如图1所示，包括以下步骤：
(1)当森林发生火灾时，置于无人飞机上的红外成像光谱仪以视场角60度搜索火灾区域，得到初始成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(2)信息处理器从初始成像光谱数据中获取灰度值极大点，该灰度值极大点与火灾区域的中心位置相对应，得到森林火灾区域的中心位置；
(3)无人飞机根据上述森林火灾区域中心位置，跟踪该区域，红外成像光谱仪以视场角30度重新搜索火灾区域，得到中心区域成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(4)无人飞机上的信息处理器从获取的上述中心区域成像光谱数据中按时间顺序选择5幅光谱图像，并分别计算每幅光谱图像中的火灾区域图像连通体面积，对图像连通体面积大小递增排序，若图像连通体面积的递增速度与搜索时间增加同步，则判别火灾为蔓延趋势；若图像连通体面积的递增速度小于或等于搜索时间增加，则判别火灾为蔓延趋势不明显或缩小；
(5)信息处理器分别从上述5幅光谱图像中获取各光谱图像的中心位置，按时间顺序将5幅光谱图像的中心位置分别与上述中心区域成像光谱图像的中心位置进行比较，若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点都偏移2个以上像素点，则判断火灾为蔓延趋势；若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点偏移均小于或等于2个像素点，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标都不发生变化，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标变化为其它状态时，则判断火灾为蔓延趋势；
(6)当判断火灾为蔓延趋势时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(2)-(5)；
(7)当判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(1)-(5)。
本发明的一个实施例中，所述的无人飞机可以采用总参60研究所的Z-3无人直升机，置于无人飞机上的红外成像光谱仪可以采用澳大利亚的型号为firemap的设备，或中国科学院上海技术物理研究所生产的设备。
实施本发明方法时，无人飞机上需要配置飞控系统、红外成像光谱仪和无线数据传输系统等。信息处理器利用数据融合算法对无人飞机三维位置、姿态、速度和偏差结合火灾区域的中心位置进行导航控制，并通过无线数据传输系统将火灾区域的中心位置和图片回传给林区指挥中心。
本发明方法所依据的原理是：在森林的某个区域发生火灾时，往往伴随着火、烟以及其他气体。由于火灾区域的火焰温度远高于周围区域，因此红外成像光谱仪的红外谱段与背景有着较高的辐射对比度。当红外成像光谱仪采集光谱图像中，图像的灰度值正比于瞬时视场的热辐射量及温度值，通过查找图像中灰度值的极大点来确定火灾区域的中心位置。
本发明方法中，当森林发生火灾时，置于无人飞机上的红外成像光谱仪以视场角60度搜索火灾区域，得到初始成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中。信息处理器从初始成像光谱数据中获取灰度值极大点，该灰度值极大点与火灾区域的中心位置相对应，得到森林火灾区域的中心位置。无人飞机根据上述森林火灾区域中心位置，悬停或盘旋飞行跟踪该区域，红外成像光谱仪以视场角30度重新搜索火灾区域，得到中心区域成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中，从获取的上述中心区域成像光谱数据中按时间顺序选择5幅光谱图像，并分别计算每幅光谱图像中的火灾区域图像连通体面积，其面积大小分别为A1、A2、A3、A4和A5。当A1＜A2＜A3＜A4＜A5时，森林火灾可判别为蔓延趋势；当不符合A1＜A2＜A3＜A4＜A5时，对图像中连通体坐标为(Xm，Ym)进行判识，若(Xm，Ym)明显变化，则火灾为蔓延趋势。当火灾区域的图像被判断为蔓延趋势时，无人飞机及其搭载的红外成像光谱仪对火灾区域作精确跟踪。若(Xm，Ym)变化不明显，则火灾为蔓延趋势不明显或缩小，此时无人飞机及其搭载的红外成像光谱仪仍以视场角60度重复搜索火灾区域。
Claims (1)
1.一种森林火灾区域的火焰跟踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(1)当森林发生火灾时，置于无人飞机上的红外成像光谱仪以视场角60度搜索火灾区域，得到初始成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(2)信息处理器从初始成像光谱数据中获取灰度值极大点，该灰度值极大点与火灾区域的中心位置相对应，得到森林火灾区域的中心位置；
(3)无人飞机根据上述森林火灾区域中心位置，跟踪该区域，红外成像光谱仪以视场角30度重新搜索火灾区域，得到中心区域成像光谱数据，并将该光谱数据存储在置于无人飞机上的信息处理器中；
(4)无人飞机上的信息处理器从获取的上述中心区域成像光谱数据中按时间顺序选择5幅光谱图像，并分别计算每幅光谱图像中的火灾区域图像连通体面积，对图像连通体面积大小递增排序，若图像连通体面积的递增速度与搜索时间增加同步，则判别火灾为蔓延趋势；若图像连通体面积的递增速度小于搜索时间增加，则判别火灾为蔓延趋势不明显或缩小；
(5)信息处理器分别从上述5幅光谱图像中获取各光谱图像的中心位置，按时间顺序将5幅光谱图像的中心位置分别与上述中心区域成像光谱图像的中心位置进行比较，若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点都偏移2个以上像素点，则判断火灾为蔓延趋势；若5幅光谱图像的中心位置坐标都发生变化，且5个中心位置坐标所对应的光谱图像像素点偏移均小于2个像素点，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标都不发生变化，则判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小；若上述5幅光谱图像的中心位置坐标变化为其它状态时，则判断火灾为蔓延趋势；
(6)当判断火灾为蔓延趋势时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(2)-(5)；
(7)当判断火灾为蔓延趋势不明显或缩小时，信息处理器将判断结果通过无线数据传输系统发送至林区指挥中心，并重复步骤(1)-(5)。
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