CN109238977B - 基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质 - Google Patents

基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质 Download PDF

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    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands

Abstract

本发明提供基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质，所述方法包括获取目标地区的光谱图像集；对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点；所述对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点包括提取疑似火灾发生位置点和提取火灾发生位置点；进行火灾危险分级。本发明通过独创性地提出了火灾发生位置点提取算法、火灾发生位置点次数统计算法，以图斑为单位的火灾危险获取算法，从而得到了对于图斑火灾危险性较为科学的评估结果，基于本发明得到的分级结果能够用于指导实际的火灾防控措施。

Description

基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及火灾防控领域，尤其涉及基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质。
背景技术
火灾是指在时间或空间上失去控制的灾害性燃烧现象。在各种灾害中，火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。人类能够对火进行利用和控制，是文明进步的一个重要标志。所以说人类使用火的历史与同火灾作斗争的历史是相伴相生的，人们在用火的同时，不断总结火灾发生的规律，尽可能地减少火灾及其对人类造成的危害。在遇到火灾时人们需要安全、尽快的逃生。
为了更好的对火灾进行防控，有必要进行火灾危险程度以及危险发生概率的评估。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质。
本发明是以如下技术方案实现的：
一种基于光谱分析的火灾危险分级方法，所述方法包括：
获取目标地区的光谱图像集，所述光谱图像集中包括多张光谱图像；
对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点；所述对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点包括提取疑似火灾发生位置点和提取火灾发生位置点；
进行火灾危险分级。
进一步地，光谱图像使用MODIS获得。
进一步地，所述提取疑似火灾发生位置点包括：
设T4和T11分别为像元4微米和11微米的亮度温度，对于像元如果满足在日间T4φ315K并且T4-T11φ15K，或者在夜间T4φ305K并且T4-T11φ15K，则被判定为疑似火灾发生位置点。
进一步地，所述提取火灾发生位置点包括：
以疑似火灾发生位置点为中心，建立正方形观察窗，对观察窗中的像元进行基于温度特性的统计分析；
获取判断条件集；
获取所述统计分析的结果与判断条件集中判断条件的相符情况，从而识别火灾发生位置点。
一种基于光谱分析的火灾危险分级装置，包括：
光谱图像集获取模块，用于获取目标地区的光谱图像集，所述光谱图像集中包括多张光谱图像；
火灾发生位置点提取模块，用于对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点；所述对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点包括提取疑似火灾发生位置点和提取火灾发生位置点；
火灾危险分级模块，用于火灾危险分级。
一种存储介质，用于存储程序，所述程序用于实现一种基于光谱分析的火灾危险分级方法。
在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。
本发明的有益效果是：
本发明中提供了基于光谱分析的火灾危险分级方法、装置及存储介质，通过独创性地提出了火灾发生位置点提取算法、火灾发生位置点次数统计算法，以图斑为单位的火灾危险获取算法，从而得到了对于图斑火灾危险性较为科学的评估结果，基于本发明得到的分级结果能够用于指导实际的火灾防控措施。
附图说明
图1是本实施例提供的一种火灾危险分级方法流程图；
图2是本实施例提供的提取光谱图像中的火灾发生位置点方法流程图；
图3是本实施例提供的提取火灾发生位置点方法流程图；
图4是本实施例提供的根据每个像元点与火灾发生位置点位置重合的次数对目标地区进行火灾危险分级方法流程图；
图5是本实施例提供的一种火灾危险分级装置框图；
图6是本实施例提供的火灾发生位置点提取模块框图；
图7是本实施例提供的火灾发生位置点提取单元框图；
图8是本实施例提供的分级模块框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明作进一步地详细描述。
本发明实施例提供一种火灾危险分级方法，如图1所示，包括：
S101.获取目标地区的光谱图像集，所述光谱图像集中包括多张光谱图像。
具体地，所述多张光谱图像均具备相同的规格，即长宽和分辨率均相同，并且均对应同样的目标区域。所述光谱图像的数量越多，火灾危险分级越精确。本发明实施例中原始光谱图像的数量不小于100张。
S102.对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点。
S103.计算像元的火灾发生位置点次数。
以像元点为单位，统计每个像元点与火灾发生位置点位置重合的次数即为火灾发生位置点次数。
以像元点为研究单位，统计光谱图像集的分析结果中所述像元点属于火灾发生位置点的次数。
S104.根据每个像元点与火灾发生位置点位置重合的次数对目标地区进行火灾危险分级。
显然，次数越多，像元点所在位置发生火灾的概率就越大。
具体地，本发明实施例中，光谱图像使用MODIS获得。MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪。MODIS搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器，全球许多国家和地区都在接收和使用MODIS数据。
具体地，所述对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点如图2所示，包括：
S1021.提取疑似火灾发生位置点。
设T4和T11分别为像元4微米和11微米的亮度温度，如果像元如果满足下述条件：
日间：(T4φ315K AND T4-T11φ15K)
或，
夜间：T4φ305KAND T4-T11φ15K
则被判定为疑似火灾发生位置点。
S1022.提取火灾发生位置点。
具体地，所述提取火灾发生位置点如图3所示，包括下述步骤：
S10221.以疑似火灾发生位置点为中心，建立正方形观察窗，对观察窗中的像元进行基于温度特性的统计分析。
观察窗中同时满足下述条件：
日间:T4φ330K AND T4-T11φ15K
或，
夜间：T4φ315KAND T4-T11φ15K
的像元被标识为预判火灾发生位置点，而观察窗中其它像元则标记为待统计像元。设4微米亮度温度为第一亮温、11微米亮度温度为第二亮温，则记
Figure BDA0001805538440000051
δ4、
Figure BDA0001805538440000052
δ11、ΔT、δΔT分别为：
待统计像元第一亮温均值；
待统计像元第一亮温平均绝对偏差；
待统计像元第二亮温均值；
待统计像元第二亮温平均绝对偏差；
待统计像元第一亮温和第二亮温的均值；
待统计像元第一亮温和第二亮温的平均绝对偏差；
另记：
Figure BDA0001805538440000061
δ4′分别为观察窗中预判火灾发生位置点像元第一亮温的均值和平均绝对偏差。
S10222.获取判断条件集。
具体地判断条件集中包括下述判断条件：
Jug1：日间：T4φ365K或，夜间：T4φ330K
Jug2：
Figure BDA0001805538440000062
Jug3：
Figure BDA0001805538440000063
Jug4：
Figure BDA0001805538440000064
Jug5：
Figure BDA0001805538440000065
Jug6：δ′4φ5.5K
S10223.获取所述统计分析的结果与判断条件集中判断条件的相符情况，从而识别火灾发生位置点。
具体地，所述火灾发生位置点识别算法为：
Jug1OR((Jug2AND Jug3AND Jug4)AND(Jug5OR Jug6))OR(Jug2AND Jug3ANDJug4)为真，则疑似火灾发生位置点被标识为火灾发生位置点。
进一步地，所述根据每个像元点与火灾发生位置点位置重合的次数对目标地区进行火灾危险分级如图4所示，包括：
S1041.获取目标地区的影像地图。
S1042.计算所述影像地图中各个图斑所包括的像元对应的火灾发生位置点次数的总和值。
S1043.计算影像地图中各个图斑的起火危险值。
相同图斑属于相同地物，而地物内部起火可以蔓延到地物全体，因此，图斑越大起火危险也越大。具体地，本发明实施例中图斑的起火危险值等于火灾发生位置点次数总和值乘以图斑最小外接矩形的面积。
S1044.根据图斑的起火危险值得到图斑的火灾危险等级。
具体地，可以设定各个火灾危险等级的分界阈值，并根据分界阈值与起火危险值对应关系得到图斑的火灾危险等级。分界阈值可以人为设定，本发明实施例对其不做具体限制。
本发明实施例一种火灾危险分级装置，如图5所示，包括：
光谱图像集获取模块201，用于获取目标地区的光谱图像集，所述光谱图像集中包括多张光谱图像；
火灾发生位置点提取模块202，用于对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点；
统计模块203，用于计算像元的火灾发生位置点次数；
分级模块204，用于根据每个像元点与火灾发生位置点位置重合的次数对目标地区进行火灾危险分级。
其中，所述统计模块203和分级模块204构成了火灾危险分级模块。
火灾发生位置点提取模块202如图6所示，包括：
疑似火灾发生位置点提取单元2021，用于提取疑似火灾发生位置点。
火灾发生位置点提取单元2022，用于提取火灾发生位置点。
火灾发生位置点提取单元2022如图7所示，包括：
统计子单元，用于以疑似火灾发生位置点为中心，建立正方形观察窗，对观察窗中的像元进行基于温度特性的统计分析。
条件获取单元，用于获取判断条件集。
识别单元，用于获取所述统计分析的结果与判断条件集中判断条件的相符情况，从而识别火灾发生位置点。
分级模块204如图8所示，包括：
影响地图获取单元2041，用于获取目标地区的影像地图。
总和值获取单元2042，用于计算所述影像地图中各个图斑所包括的像元对应的火灾发生位置点次数的总和值。
危险值计算单元2043，用于计算影像地图中各个图斑的起火危险值。
等级判断单元2044，用于根据图斑的起火危险值得到图斑的火灾危险等级。
本发明的装置实施例中与方法实施例基于同样地发明构思。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可用于保存用于实现实施例中需要用到的的程序代码。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
需要说明的是：上述本发明实施例的先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于光谱分析的火灾危险分级方法，其特征在于，所述方法包括：
使用MODIS获取目标地区的光谱图像集，所述光谱图像集中包括多张光谱图像；
对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点；所述对每个光谱图像进行火灾发生位置点分析，提取所述光谱图像中的火灾发生位置点包括提取疑似火灾发生位置点和提取火灾发生位置点；
进行火灾危险分级；
所述提取疑似火灾发生位置点包括：
设T4和T11分别为像元4微米和11微米的亮度温度，对于像元如果满足在日间T4＞315K并且T4-T11＞15K，或者在夜间T4＞305K并且T4-T11＞15K，则被判定为疑似火灾发生位置点；
以疑似火灾发生位置点为中心，建立正方形观察窗，对观察窗中的像元进行基于温度特性的统计分析；
观察窗中同时满足下述条件：
日间：T4＞330K AND T4-T11＞15K
或，
夜间：T4＞315K AND T4-T11＞15K
的像元被标识为预判火灾发声位置点，而观察窗中其它像元则标记为待统计像元；设4微米亮度温度为第一亮温、11微米亮度温度为第二亮温，则记
Figure FDA0003440377280000011
δ4、
Figure FDA0003440377280000012
δ11、ΔT、δΔT分别为：
待统计像元第一亮温均值；
待统计像元第一亮温平均绝对偏差；
待统计像元第二亮温均值；
待统计像元第二亮温平均绝对偏差；
待统计像元第一亮温和第二亮温的均值；
待统计像元第一亮温和第二亮温的平均绝对偏差；
另记：
Figure FDA0003440377280000013
δ'4分别为观察中预判火灾发生位置点像元第一亮温的值和平均绝对偏差；
获取判断条件集，包括下述判断条件：
Jug1：日间：T4＞365K或，夜间：T4＞330K
Jug2：
Figure FDA0003440377280000014
Jug3：
Figure FDA0003440377280000021
Jug4：
Figure FDA0003440377280000022
Jug5：
Figure FDA0003440377280000023
Jug6：δ′4＞5.5K
获取所述统计分析的结果与判断条件集中判断条件的相符情况，从而识别火灾发生位置点；
所述火灾发生位置点识别算法为：
Jug1 OR((Jug2 AND Jug3 AND Jug4)AND(Jug5 OR Jug6))为真，则疑似火灾发生位置点被标识为火灾发生位置点；
所述进行火灾危险分级，包括：
获取目标地区的影像地图；
计算所述影像地图中各个图斑所包括的像元对应的火灾发生位置点次数的总和值；
计算影像地图中各个图斑的起火危险值；相同图斑属于相同地物，而地物内部起火可以蔓延到地物全体，图斑的起火危险值等于火灾发生位置点次数总和值乘以图斑最小外接矩形的面积；
根据图斑的起火危险值得到图斑的火灾危险等级。
2.一种存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序用于实现权利要求1中的一种基于光谱分析的火灾危险分级方法。
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