CN110334655A - 一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法 - Google Patents

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陆佳政
章国勇
李波
熊蔚立
罗晶
周秀冬
何立夫
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State Grid Corp of China SGCC
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Abstract

本发明公开了一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法，其是通过获取待判定地域卫星监测影像中各像素点的通道亮温特征值获取卫星监测影像中的潜在火点像素，以潜在火点像素为中心选取a×b公里邻域内的像素点，分别计算16个方位角上各像素点的气溶胶浓度累加值，获取潜在火点像素下风方气溶胶浓度累加值和上风方气溶胶浓度累加值的差异，实现对潜在火点是否为伪火点的判定。该方法实施操作简单，准确率高，可广泛应用于电网山火卫星监测领域。

Description

一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法
技术领域
本发明涉及电力工程技术领域，具体涉及一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法。
背景技术
输电线路是电网运行的命脉，是关系国计民生的“生命线”，其大多建立在植被茂密的区域。输电线路在输送能源的同时又相当脆弱，任何外力破坏都可能造成大面积停电甚至电网瓦解。近年来，全国范围内输电线路因炼山、烧荒、祭祀等野外用火作业导致的火灾引起跳闸停电停运事故越来越多。
山火随机性强，蔓延速度快，传统地面巡视方法难以满足电网大范围山火实时监测需求。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。近年来，众多的山火卫星监测识别算法被提出。较常用的如美国NASA公布的卫星山火监测识别方法，该方法从邻域像元出发，通过对比潜在火点像素与区域背景像素的特征值，开展潜在火点的再判识，有效提升山火监测准确性，但其在高反射率区域、植被稀少等地区，由于反射面对阳光的强烈反射将导致山火误报。专利CN201410510717.0通过引入归一化植被指数来进行伪火点的辅助判断，但这仅仅是对下垫面情况进行了排除，山火像素监测识别中还易受太阳光、云层等多因素干扰，其判识准准确性也较低。
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，提供一种施操作简单、准确率高的输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法，包括以下步骤：
(S1)依据待判定地域的卫星监测影像，获取该卫星监测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)利用阈值判定法获取卫星监测影像中的潜在火点像素；
(S3)选定任一潜在火点像素，以该潜在火点像素为中心选取a×b公里邻域内的像素点，分别计算16个方位角上各像素点的气溶胶浓度累加值；
(S4)根据气象站点的风向数据，获取潜在火点像素下风方气溶胶浓度累加值和上风方气溶胶浓度累加值的差异，若满足下风方气溶胶浓度累加值是上风方气溶胶浓度累加值的8倍以上时，则判定为火点，否则判定为伪火点。
上述的方法，优选的，所述步骤(S1)中，通道亮温特征值根据以下公式(1)获得：
L＝(DN-offset)×scales (1)
式中，L为像素点的通道亮温特征值，DN为卫星监测影像的灰度值，offset为头文件中波段的偏移值，scales为头文件中波段的增益值。
上述的方法，优选的，所述步骤(S1)中，所述卫星监测影像是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。
上述的方法，优选的，所述步骤(S2)中，所述阈值判定法采用Flasse提出的上下文关联法。
上述的方法，优选的，所述步骤(S2)中，利用阈值判定法获取卫星监测影像中的潜在火点像素具体是：当单独满足公式(2)或者同时满足公式(3)和公式(4)时，可判定该像素点为潜在火点像素；
T4＞320K (2)
and ΔT＞ΔT* (3)
式中，T4为像素点4微米通道亮温特征值，为像素点4微米通道亮温的判定阈值，一般选定为310K，ΔT为像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差，ΔT*为像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的判定阈值，一般选定为15K，为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的平均值，T11为像素点11微米通道亮温特征值，为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点11微米通道亮温特征值的平均值，δ4为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道亮温值的方差，δ11为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点11微米通道亮温值的方差，δΔT为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的方差。
上述的方法，优选的，所述步骤(S3)中，各像素点的气溶胶浓度采用Kaufman提出的暗像元法，结合通道亮温特征值通过6 S模式反演得到。
上述的方法，优选的，所述步骤(S3)中，a和b取值范围为5～11。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法，基于火灾过程中伴生烟羽所包含的微粒成分，能在短时间内对火灾区域上空大气气溶胶浓度造成影响，使燃烧区与未着火区大气气溶胶分布出现明显差异的特点，通过计算潜在火点像素潜在火点像素下风方气溶胶浓度累加值和上风方气溶胶浓度累加值的差异，实现对潜在火点是否为伪火点的判定，其实施操作简单，准确率高，可为山火监测识别分析提供支撑。该方法能有效克服现有方法应用的局限性，提高电网山火卫星监测的准确性。
附图说明
图1为潜在火点邻域像素16方位角分布示意图。
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。
本实施例的一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法，包括以下步骤：
(S1)依据待判定地域的卫星监测影像，获取该卫星监测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)利用阈值判定法获取卫星监测影像中的潜在火点像素；
(S3)选定任一潜在火点像素，以该潜在火点像素为中心选取a×b公里邻域内的像素点，分别计算16个方位角(参见图1)上各像素点的气溶胶浓度累加值；优选的，a和b取值范围为5～11，但综合考虑到计算时间的消耗和邻域像素点特征值的多样性，一般选择为7。
(S4)根据气象站点的风向数据，获取潜在火点像素下风方气溶胶浓度累加值和上风方气溶胶浓度累加值的差异，若满足下风方气溶胶浓度累加值是上风方气溶胶浓度累加值的8倍以上时，则判定为火点，否则判定为伪火点。
在具体操作实施中，如图1所示，气象风向显示为东南风，则计算7×7公里邻域范围内潜在火点像素上风向(即123.75°～146.25°方向)上的像素点气溶胶浓度累加值。同时，计算7×7公里邻域范围内潜在火点像素下风向(即303.75°～326.25°方向)上的像素点气溶胶浓度累加值。
本实施例中，优选的，步骤(S1)中的通道亮温特征值根据以下公式(1)获得：
L＝(DN-offset)×scales (1)
式中，L为像素点的通道亮温特征值，DN为卫星监测影像的灰度值，offset为头文件中波段的偏移值，scales为头文件中波段的增益值。
本实施例中，优选的，步骤(S1)中的卫星监测影像是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。
本实施例中，步骤(S2)中的阈值判定法采用Flasse提出的上下文关联法，具体是，当单独满足公式(2)或者同时满足公式(3)和公式(4)时，可判定该像素点为潜在火点像素；
T4＞320K (2)
and ΔT＞ΔT* (3)
式中，T4为像素点4微米通道亮温特征值，为像素点4微米通道亮温的判定阈值，一般选定为310K，ΔT为像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差，ΔT*为像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的判定阈值，一般选定为15K，为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的平均值，T11为像素点11微米通道亮温特征值，为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点11微米通道亮温特征值的平均值，δ4为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道亮温值的方差，δ11为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点11微米通道亮温值的方差，δΔT为像素点7×7公里邻域范围内所有像素点4微米通道与11微米通道亮温特征值之差的方差。
本实施例中，步骤(S3)中的各像素点的气溶胶浓度采用Kaufman提出的暗像元法，结合通道亮温特征值通过6S模式反演得到。其基本思路是利用6S模型循环生成的查找表获取大气程辐射、大气总透过率、行星反照率等大气参数；利用暗像元法通过公式获取1、3波段的地表反射率数据；然后计算出卫星传感器接收到的理论表观反射率，当理论表观反射率与1、3通道实际表观反射率相同或接近时，则对应大气参数条件下的气溶胶光学厚度值，即为要反演的气溶胶光学厚度。具体计算方法及过程可参阅文献Kaufman Y J,Wald A E,RemerL A.The MODIS 2.1μm Channel Correlation with Visible Reflectance for Usein Remote Sensing of Aerosol[J].IEEE Transactions on Geo-science and RemoteSensing,1997,35(5)。
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 (3)

1.一种输电线路山火卫星监测识别中伪火点判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)依据待判定地域的卫星监测影像，获取该卫星监测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)利用阈值判定法获取卫星监测影像中的潜在火点像素；
(S3)选定任一潜在火点像素，以该潜在火点像素为中心选取a×b公里邻域内的像素点，分别计算16个方位角上各像素点的气溶胶浓度累加值；
(S4)根据气象站点的风向数据，获取潜在火点像素下风方气溶胶浓度累加值和上风方气溶胶浓度累加值的差异，若满足下风方气溶胶浓度累加值是上风方气溶胶浓度累加值的8倍以上时，则判定为火点，否则判定为伪火点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(S2)中，所述阈值判定法采用Flasse提出的上下文关联法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(S3)中，各像素点的气溶胶浓度采用Kaufman提出的暗像元法获得，结合通道亮温特征值通过6S模式反演得到。
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