CN109902666A - 一种基于二维otsu的电网山火潜在火点识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法，该方法首先将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个矩形子区域；然后选定一子区域作为待识别区域，计算待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值，计算待识别区域内像素亮温特征值的二维概率分布；再基于二维OTSU方法得到火点判定优化阈值，并根据优化阈值对待识别区域内各像素点是否为潜在火点进行判定。该方法仅根据当前影像计算潜在火点的判定阈值，充分利用区域内整体像素的特征值分布信息，不需要借助历史阈值，可以根据不同时间、不同区域开展山火判定阈值的自适应调整，告警准确性高，计算效率高，实用性强，对维护电网的安全稳定及防灾减灾有重要作用。

Description

一种基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法

技术领域

本发明涉及电气工程技术领域，具体涉及一种基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法。

背景技术

随着我国特高压线路及跨区电网规模的不断扩大，输电线路经常需穿过山区、农区，线路走廊附近山火发生次数不断增长。山火发生后，大气条件如温度、密度、湿度等均会发生显著变化，使空气绝缘性大大降低，且通常持续较长时间，导致线路重合闸很难成功。

采用气象卫星进行山火监测具有监测范围广、发现及时、成本低等特点。山火卫星监测识别方法包含三个主要步骤：1)接收卫星影像数据，计算各像素的卫星通道特征值；2)基于选定的阈值，对各像素不同通道特征值进行“初步判定”，得到潜在火点；3)对潜在火点进行“规则判定”，确定是否为火点。近年来，美国、加拿大、中国等学者先后开展了卫星山火监测试验和研究，得到了大量的潜在火点“规则判定”方法，常用的是Flasse提出的上下文关联法。但对于如何快速获取可能的潜在火点像素，目前工程上常采用固定阈值法，但固定阈值选择过低易出现了大量的伪火点，固定阈值选择过高易出现火点漏报。专利CN201310421175.5提出采用通道特征值的最小值作为判定阈值显然过低，易出现大量的伪火点。专利CN201610259328根据像素点历史的阈值取平均，得到山火判定值，但该方法需要大量历史数据作为支撑，不适用于工程实际应用。专利CN201610568799仍是根据像素点历史的阈值，取第95百分位数作为山火判定值，计算过程复杂，难以满足现场山火判定时效性要求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术存在的不足，提供一种适应性好、实用性强、识别效率高、警准确性高的基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法，包括以下步骤：

(S1)采集待识别地域的卫星影像，获取该幅卫星影像中各像素点的通道亮温特征值f(x,y)，其中x为像素点的经度值,y为像素点的纬度值；

(S2)将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个矩形子区域；

(S3)选定一子区域作为待识别区域，计算待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值；

(S4)计算待识别区域内所有像素点的通道亮温特征值的二维概率分布；

(S5)基于二维OTSU方法计算得到待识别区域潜在火点判定的优化阈值(S,T)；

(S6)根据得到的优化阈值(S,T)，对待识别区域内各像素点是否为潜在火点进行判定。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述步骤(S2)中，将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个1°×1°的子区域。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述步骤(S1)中的待识别地域为中国区域；所述步骤(S2)中，当一个子区域不是矩形且边角经纬度范围小于0.5°时，将该子区域与其邻近子区域合并。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值g(x,y)按照公式(1)计算得到：

其中，n表示为像素点的邻域宽度，取值范围为5～11。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，待识别区域内像素亮温特征值的二维概率分布P_ij按照公式(2)计算得到：

其中，N表示该待识别区域内像素点总数，r_ij表示二元组(i,j)出现的频数，且i＝f(x,y)，j＝g(x,y)。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述步骤(S5)中优化阈值(S,T)按照公式(3)和公式(4)计算得到：

其中，s代表各像素点自身通道亮温特征值的阈值，t代表各像素点邻域内像素点平均通道亮温特征值的阈值，σ(s,t)代表在阈值(s,t)条件下火点和非火点像素点的类间的距离测度函数，

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述步骤(S6)中各像素点是否为潜在火点依据公式(5)、公式(6)和公式(7)进行判定：

T₄＞T^*and ΔT＞ΔT^* (5)

T^*＝max{S,305K} (6)

其中，T₄表示4μm波段通道的亮温值，T^*为山火判定时4μm波段通道的阈值，ΔT表示4μm通道亮温值与11μm通道亮温值的差，ΔT^*为山火判定时4μm通道亮温值与11μm通道亮温差的阈值；当同时满足上述公式(5)、公式(6)和公式(7)时，判定该像素点为潜在火点，否则判定该像素点为非火点。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，执行所述步骤(S3)和步骤(S4)时，将待识别区域中通道亮温特征值小于270的像素点忽略。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述步骤(S1)中的卫星影像通过中国风云系列卫星或美国NOAA系列卫星或美国MODIS系列卫星获得。

上述的电网山火潜在火点识别方法，优选的，所述通道亮温特征值f(x,y)为卫星影像中4μm波段通道的亮温值。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法，仅根据当前影像计算潜在火点的判定阈值，不需要借助历史阈值，且满足不同区域下差异化取值的要求。其充分利用区域内整体像素的特征值分布信息，可以根据不同时间、不同区域开展山火判定阈值的自适应调整，告警准确性高，且不需要借助历史卫星影像，计算效率高、实用性强，对维护电网的安全稳定及防灾减灾有重要作用。使用该方法可快速获取区域差异化潜在火点判识阈值，进而为后续的潜在火点“规则判定”提供准确的基础信息，有效提高电网山火监测识别效率，为现场灭火救援赢得宝贵的时间。

综合而言，本发明具有以下优点：1)可以对不同地点、不同时间、不同卫星发现的疑似火点进行自适应判定；2)实用性强，不需要借助历史卫星影像，计算效率高；3)充分利用区域内整体像素的特征值分布信息，告警准确性高；4)对维护电网的安全稳定及防灾减灾有重要作用。

附图说明

图1为步骤(3)中待识别区域选取范围的示意图。

图2为步骤(4)中所得二维概率分布图。

图3为待识别区域的潜在火点判定结果图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本实施例的基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法，包括以下步骤：

(S1)采集待识别地域(中国区域)的卫星影像，获取该幅卫星影像中各像素点的通道亮温特征值f(x,y)，其中x为像素点的经度值,y为像素点的纬度值；

各像素点的通道亮温特征值f(x,y)的获取方式为，读取卫星影像文件段中各像素的通道信号值，按照以下公式得到每个像素点的通道亮温特征值：

L＝(DN-offset)×scales

其中，L为像素点的通道亮温特征值，DN为卫星影像的灰度值，offset为头文件中波段的偏移值，scales为头文件中波段的增益值。

(S2)将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个1°×1°的矩形子区域；

当一个子区域不是矩形且边角经纬度范围小于0.5°时，将该子区域与其邻近子区域合并，可减少计算量。

(S3)选定一子区域作为待识别区域，计算待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值；

平均通道亮温特征值g(x,y)按照公式(1)计算得到：

其中，n表示为像素点的邻域宽度，取值范围为5～11。优选的，n取值为7。

本实施例的待识别区域范围为：纬度27°至28°，经度111°至112°，如图1所示。为减少计算量，本实施例选取的邻域宽度n为5。

(S4)计算待识别区域内所有像素点的通道亮温特征值的二维概率分布；

二维概率分布P_ij按照公式(2)计算得到：

其中，N表示该待识别区域内像素点总数，r_ij表示二元组(i,j)出现的频数，且i＝f(x,y)，j＝g(x,y)。

得到二维概率分布图如图2所示。

(S5)基于二维OTSU方法计算得到待识别区域潜在火点判定的优化阈值(S,T)；

优化阈值(S,T)是根据二维OTSU方法，基于内间方差最大原则，按照公式(3)和公式(4)计算得到：

其中，s代表各像素点自身通道亮温特征值的阈值，t代表各像素点邻域内像素点平均通道亮温特征值的阈值，σ(s,t)代表在阈值(s,t)条件下火点和非火点像素点的类间的距离测度函数，

得到该子区域内的优化阈值为(307.3K，15.1K)。

(S6)根据步骤(S5)得到的优化阈值(S,T)，对待识别区域内各像素点是否为潜在火点进行判定。

潜在火点依据公式(5)、公式(6)和公式(7)进行判定：

T₄＞T^*and ΔT＞ΔT^* (5)

T^*＝max{S,305K} (6)

其中，T₄表示4μm波段通道的亮温值，T^*为山火判定时4μm波段通道的阈值，ΔT表示4μm通道亮温值与11μm通道亮温值的差，ΔT^*为山火判定时4μm通道亮温值与11μm通道亮温差的阈值；当同时满足上述公式(5)、公式(6)和公式(7)时，判定该像素点为潜在火点，否则判定该像素点为非火点。

待识别区域潜在火点判定结果如图3所示。

本实施例中，执行步骤(S3)和步骤(S4)时，将待识别区域中通道亮温特征值小于270的像素点忽略。可避免云层区域中像素点的干扰，这是由于当像素点的通道亮温特征值小于270时，可判定该像素点处于云层遮挡区域，无法真实反映地面的温度情况。

对于待识别区域中通道亮温特征值大于350的像素点，可直接判定为绝对火点。进一步优选的，执行步骤(S3)和步骤(S4)时，将待识别区域中通道亮温特征值限定在[270,350]之间，即：

选择湖南区域的局部分区影像图进行山火判定应用分析，并提取相应中红外和远红外通道的数据，然后对各通道的分区图进行增强处理，并赋予不同颜色，之后进行火点识别和杆塔定位。可以看出，采用本发明的潜在火点识别方法可适用于不同时间、不同区域、不同卫星的火点阈值判定。相比于传统的固定阈值中一般取310K，本实施例中1个潜在火点(亮温值为308.5K)将被漏报。而采用本发明的潜在火点识别方法，判定阈值经计算为307.3K，可有效识别出该火点。这是由于实施例选取的卫星影像当天温度降低，背景区域阈值在290K左右，易漏报部分小面积山火。经现场核实，该像素所在位置确实发生人为烧荒。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例。对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术构思前提下所得到的改进和变换也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于二维OTSU的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(S1)采集待识别地域的卫星影像，获取该幅卫星影像中各像素点的通道亮温特征值f(x,y)，其中x为像素点的经度值,y为像素点的纬度值；

(S2)将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个矩形子区域；

(S3)选定一子区域作为待识别区域，计算待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值；

(S4)计算待识别区域内所有像素点的通道亮温特征值的二维概率分布；

(S5)基于二维OTSU方法计算得到待识别区域潜在火点判定的优化阈值(S,T)；

(S6)根据得到的优化阈值(S,T)，对待识别区域内各像素点是否为潜在火点进行判定。

2.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述步骤(S2)中，将卫星影像数据平面按经纬度分割成若干个1°×1°的子区域。

3.根据权利要求2所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述步骤(S1)中的待识别地域为中国区域；所述步骤(S2)中，当一个子区域不是矩形且边角经纬度范围小于0.5°时，将该子区域与其邻近子区域合并。

4.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，待识别区域内各像素点邻域内像素点的平均通道亮温特征值g(x,y)按照公式(1)计算得到：

其中，n表示为像素点的邻域宽度，取值范围为5～11。

5.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，待识别区域内像素亮温特征值的二维概率分布P_ij按照公式(2)计算得到：

其中，N表示该待识别区域内像素点总数，r_ij表示二元组(i,j)出现的频数，且i＝f(x,y)，j＝g(x,y)。

6.根据权利要求5所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述步骤(S5)中优化阈值(S,T)按照公式(3)和公式(4)计算得到：

其中，s代表各像素点自身通道亮温特征值的阈值，t代表各像素点邻域内像素点平均通道亮温特征值的阈值，σ(s,t)代表在阈值(s,t)条件下火点和非火点像素点的类间的距离测度函数，

7.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述步骤(S6)中各像素点是否为潜在火点依据公式(5)、公式(6)和公式(7)进行判定：

T₄＞T^*and ΔT＞ΔT^*(5)

T^*＝max{S,305K} (6)

其中，T₄表示4μm波段通道的亮温值，T^*为山火判定时4μm波段通道的阈值，ΔT表示4μm通道亮温值与11μm通道亮温值的差，ΔT^*为山火判定时4μm通道亮温值与11μm通道亮温差的阈值；当同时满足上述公式(5)、公式(6)和公式(7)时，判定该像素点为潜在火点，否则判定该像素点为非火点。

8.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，执行所述步骤(S3)和步骤(S4)时，将待识别区域中通道亮温特征值小于270的像素点忽略。

9.根据权利要求1所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述步骤(S1)中的卫星影像通过中国风云系列卫星或美国NOAA系列卫星或美国MODIS系列卫星获得。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的电网山火潜在火点识别方法，其特征在于，所述通道亮温特征值f(x,y)为卫星影像中4μm波段通道的亮温值。