CN111753754A - 一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，包括获取目标研究区域的火点原始数据、“红宝石”热源重工业区域产品数据和地表覆盖产品数据；并分别对上述数据进行预处理；根据预处理后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，构建热源重工业缓冲区域空间，以识别热源重工业缓冲区域空间内的火点类型；依据热源重工业缓冲区域空间内的火点类型，结合预处理后的地表覆盖产品数据，识别秸秆燃烧火点。优点是：利用长时序主动火点数据时间分辨率高、覆盖范围广以及热源重工业区域分布和运行生产的特点，结合地表覆盖产品和热源重工业区域，提高了秸秆燃烧识别的准确率，避免了热源重工业高频火点对秸秆燃烧火点的误判。

Description

一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法
技术领域
本发明涉及秸秆燃烧火点识别技术领域，尤其涉及一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法。
背景技术
秸秆是指小麦、水稻、玉米、薯类、油料、棉花、甘蔗等农作物在收获籽实后剩余的部分。我国秸秆资源丰富，占世界秸秆总产量的20％～30％，其数量相当于我国北方草原产草总量的50余倍。焚烧秸秆严重污染环境，破坏生态平衡。露天焚烧产生的大量烟尘，威胁交通安全,易引发交通事故。利用遥感数据可在大面积范围内快速监测全国秸秆焚烧的情况，利用火点数据结合地表覆盖产品数据，识别秸秆燃烧火点，成为一种新的秸秆燃烧识别方式。
热源重工业，是指依靠热力作为生产动力，在生产活动中产生大量热量，并且持续工作至少30天以上的企业，包括钢铁厂、炼油厂、油气/燃气井、水泥厂、有色金属冶炼厂等。由于其分布具有：分布范围广、区域隐蔽的特点，同时考虑到火点几何定位精度问题，致使很多热源重工业火点被误分为秸秆燃烧火点，从而影响了秸秆燃烧问题的评价与评估。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，所述识别方法包括如下步骤，
S1、获取目标研究区域的火点原始数据、“红宝石”热源重工业区域产品数据和地表覆盖产品数据；并分别对上述数据进行预处理；
S2、根据预处理后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，构建热源重工业缓冲区域空间，以识别热源重工业缓冲区域空间内的火点类型；
S3、依据热源重工业缓冲区域空间内的火点类型，结合预处理后的地表覆盖产品数据，识别秸秆燃烧火点。
优选的，步骤S1包括如下内容，
S11、从NASA网站中下载目标研究区域的火点原始数据，并对所述火点原始数据进行解析和区域裁切；
S12、从中科院遥感所下载目标研究区域的“红宝石”热源重工业区域产品数据，即基于长时序火点分析构建的热源重工业区域产品数据，并根据目标研究区域对所述“红宝石”热源重工业区域产品数据进行解析和区域裁切；
S13、从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对所述地表产品数据进行解析和区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
优选的，所述步骤S13具体包括如下内容，
S131、从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对该数据进行解析；
S132、对目标研究区域的地表覆盖产品数据进行镶嵌融合；
S133、对经过镶嵌融合后的地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
优选的，步骤S131中获取的目标研究区域的地表覆盖产品数据为两景地表覆盖产品数据或多景地表覆盖产品数据。
优选的，步骤S132具体为，对两景地表覆盖数据或多景地表覆盖产品数据进行镶嵌融合，以形成大区域范围地表覆盖产品数据。
优选的，步骤S133具体为，对步骤S132中获取的大区域范围地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
优选的，步骤S2包括如下内容，
S21、根据解析和区域裁切后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，设置热源重工业区域的火点辐射半径，以构建热源重工业缓冲区域空间；
S22、根据目标研究区域的空间位置，将热源重工业的缓冲区域空间与原始点火数据进行区域空间叠加分析，以识别出热源重工业缓冲区域空间内的非工业热源类型火点和工业热源类型火点；
S23、对各个所述工业热源类型火点，按照空间或时间聚集原则，剔除其中的虚假工业热源类型火点，并将该剔除的虚假工业热源类型火点划分为非工业热源类型火点。
优选的，步骤S3具体包括如下内容，
S31、针对非工业热源类型火点，叠加目标研究区域的精细地表覆盖产品数据，为非工业热源类型火点添加地表覆盖类型；
S32、依据地表覆盖类型，识别出目标研究区域的精细地表覆盖产品数据为耕地类型的火点；
S33、结合目标研究区域的耕种特点，识别出秸秆燃烧火点。
本发明的有益效果是：1、利用长时序主动火点数据时间分辨率高、覆盖范围广以及热源重工业区域分布和运行生产的特点，结合地表覆盖产品和热源重工业区域，提高了秸秆燃烧识别的准确率，避免了热源重工业高频火点对秸秆燃烧火点的误判。2、本发明提供的方法具备数据获取简便，结果客观可靠，时间跨度长，时间分辨率高的特点，为秸秆燃烧的大尺度、长时序分析提供了依据，为政府秸秆炭烧防控决策提供了必要的决策数据。3、利用热源重工业的火点分布具有空间聚集、时间连续的特点，根据热源重工业缓冲区内火点的空间布局，识别出非工业热源类型火点和热源重工业火点类型火点；并按照空间聚集原则，剔除部分虚假热源重工业火点类型数据，充分利用热源重工业火点布局特点，有效弥补了火点数据处理中几何定位不准的缺陷，提升了秸秆燃烧火点识别的准确率。
附图说明
图1是本发明实施例中识别方法的原理流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本实施例中，提供了一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，所述识别方法包括如下步骤，
S1、获取目标研究区域的火点原始数据、“红宝石”热源重工业区域产品数据和地表覆盖产品数据；并分别对上述数据进行预处理；
S2、根据预处理后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，构建热源重工业缓冲区域空间，以识别热源重工业缓冲区域空间内的火点类型；
S3、依据热源重工业缓冲区域空间内的火点类型，结合预处理后的地表覆盖产品数据，识别秸秆燃烧火点。
本实施例中，所述识别方法主要包括三部分内容，分别为数据预处理、基于热源重工业地理缓冲区域空间的火点类型初识别、基于精细地表覆盖类型的火点类型的终识别。下面分别针对这三部分的内容，具体阐述。
一、数据预处理；
该部分对应的是步骤S1的内容，步骤S1包括如下内容，
S11、火点原始数据的获取与预处理；具体是从NASA网站中下载目标研究区域的火点原始数据(NPP Active Fire/Hotspot)，并对所述火点原始数据进行解析和区域裁切；解析：对数据格式进行转换，并保存管理数据；区域裁切：根据目标研究区域，裁切出目标研究区域的原始火点数据。
S12、“红宝石”热源重工业区域产品数据的获取与预处理；具体为从中科院遥感所下载目标研究区域的“红宝石”热源重工业区域产品数据，即基于长时序火点分析构建的热源重工业区域产品数据，并根据目标研究区域对所述“红宝石”热源重工业区域产品数据进行解析和区域裁切；解析：对数据格式进行转换，并保存管理数据；区域裁切：根据目标研究区域，裁切出目标研究区域的“红宝石”热源重工业区域产品数据。
S13、精细地表覆盖产品数据的获取与预处理；具体为从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对所述地表产品数据进行解析和区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。解析：对数据格式进行转换，并保存管理数据；区域裁切：根据目标研究区域，裁切出目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
本实施例中，所述步骤S13是精细地表覆盖产品数据的获取与预处理，具体包括如下内容，
S131、精细地表覆盖产品数据的获取与解析；具体为从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对该数据进行解析；本实施例中，获取的目标研究区域的地表覆盖产品数据包括格式为fromglc10v01_36_112.tif和fromglc10v01_36_114.tif的两景地表覆盖产品数据；
S132、精细地表覆盖产品数据的融合；具体为对目标研究区域的地表覆盖产品数据进行镶嵌融合；即对两景地表覆盖数据进行镶嵌融合，以形成大区域范围地表覆盖产品数据；
S133、精细地表覆盖产品数据的区域裁切；具体为对经过镶嵌融合后的地表覆盖产品数据进行区域裁切。即对步骤S132中获取的大区域范围地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
二、基于热源重工业地理缓冲区域空间的火点类型初识别
该部分内容对应的是步骤S2的内容，步骤S2具体包括，
S21、根据解析和区域裁切后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，设置热源重工业区域的火点辐射半径，以构建热源重工业缓冲区域空间；
S22、根据目标研究区域的空间位置，将热源重工业的缓冲区域空间与原始点火数据进行区域空间叠加分析，以识别出热源重工业缓冲区域空间内的非工业热源类型火点和工业热源类型火点；
S23、对各个所述工业热源类型火点，按照空间或时间聚集原则，剔除其中的虚假工业热源类型火点，并将该剔除的虚假工业热源类型火点划分为非工业热源类型火点。空间/时间聚集原则是指按照工业热源“空间聚集，时间连续”的特点筛除森林火灾等空间密集的火点。
三、基于精细地表覆盖类型的火点类型的终识别
该部分内容对应的是步骤S3的内容，步骤S3具体包括，
S31、针对非工业热源类型火点，叠加目标研究区域的精细地表覆盖产品数据，为非工业热源类型火点添加地表覆盖类型；
S32、依据地表覆盖类型，识别出目标研究区域的精细地表覆盖产品数据为耕地类型的火点；
S33、结合目标研究区域的耕种特点，识别出秸秆燃烧火点。
其中，地表覆盖类型采用国际公开的地表覆盖产品。按照空间叠加分析，对火点数据添加地表覆盖类型属性，识别出目标研究区域的精细地表覆盖产品数据为耕地类型的火点。
步骤S33具体为根据目标研究区域作物的耕种周期，识别秸秆燃烧火点，以及可能的秸秆属性
实施例二
本实施例中，以邯郸为例，具体说明识别方法的实施过程。
一、数据预处理
火点原始数据的获取与预处理；具体为，从NASA网站中下载目标区域的NPPActiveFire/Hotspot数据，并进行数据解析，按照邯郸行政区域进行裁切；其中，数据的时间范围为2012.01.20-2018.12.31，此时间范围内邯郸区的火点数目为75513个；
“红宝石”热源重工业区域产品数据的获取与预处理；具体为，从中科院遥感所下载基于长时序火点分析构建的热源重工业区域产品数据，并按照邯郸行政区域对“红宝石”产品数据进行区域裁切，其中邯郸区热源重工业的数目为81个；
精细地表覆盖产品数据的获取与预处理；具体为，从全球精细地表覆盖网站中下载目标研究区域的地表覆盖产品数据(空间分辨率10m)，共包括“fromglc10v01_36_112.tif”和“fromglc10v01_36_114.tif”两景地表覆盖产品数据，同时对此两景数据进行解析；对上述两景地表覆盖产品进行镶嵌融合，形成大区域范围地表覆盖产品；针对大区域范围地表覆盖产品，依据邯郸行政区范围，按照目标区域，对上一步形成的地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成邯郸区的精细地表覆盖产品数据。
二、基于热源重工业地理缓冲区域空间分析的火点类型初识别
设置热源重工业区域的火点辐射半径为50m，共构建81个热源重工业的缓冲区域；按照空间位置，对81个热源重工业缓冲区域和75,513火点数据进行叠加分析，按照空间位置进行区域叠加，识别出非工业热源类型火点和工业热源类型火点；对各个热源重工业缓冲区内的工业热源类型火点，按照空间聚集原则，剔除部分虚假工业热源类型火点，并将之划分为非工业热源类型火点；此处共计识别出工业热源类型火点69,260个，非工业热源类型火点6,253个。
三、基于精细地表覆盖类型的火点类型终识别
对非工业热源类型火点，叠加邯郸区精细地表覆盖产品数据，为非工业热源类型火点数据添加地表覆盖类型；依据地表覆盖类型，识别出地表覆盖为耕地类型的火点数据，结合当地耕种特点，识别出秸秆燃烧火点，最终识别出的秸秆燃烧火点数目为4,831个，与仅采用精细地表覆盖产生的8,043个秸秆燃烧火点相比，有效的去除了3,212个热源重工业火点，提高了秸秆燃烧火点识别的准确性。
结果评定方式采用地图辅助+人工实地验证相结合的方式，其中，地图辅助方式是指：借助构建的热源对象的时间和几何属性，将其投影到Google Earth地图中，通过辅助视觉信息，进行结果评定；人工实地验证，通过分配具体的工作人员到具体的工地中，进行实地验证考核，获取实际的秸秆燃烧火点。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
本发明提供了一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，该方法利用长时序主动火点数据时间分辨率高、覆盖范围广以及热源重工业区域分布和运行生产的特点，结合地表覆盖产品和热源重工业区域，提高了秸秆燃烧识别的准确率，避免了热源重工业高频火点对秸秆燃烧火点的误判。该方法具备数据获取简便，结果客观可靠，时间跨度长，时间分辨率高的特点，为秸秆燃烧的大尺度、长时序分析提供了依据，为政府秸秆炭烧防控决策提供了必要的决策数据。该方法利用热源重工业的火点分布具有空间聚集、时间连续的特点，根据热源重工业缓冲区内火点的空间布局，识别出非工业热源类型火点和热源重工业火点类型火点；并按照空间聚集原则，剔除部分虚假热源重工业火点类型数据，充分利用热源重工业火点布局特点，有效弥补了火点数据处理中几何定位不准的缺陷，提升了秸秆燃烧火点识别的准确率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：所述识别方法包括如下步骤，
S1、获取目标研究区域的火点原始数据、“红宝石”热源重工业区域产品数据和地表覆盖产品数据；并分别对上述数据进行预处理；
S2、根据预处理后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，构建热源重工业缓冲区域空间，以识别热源重工业缓冲区域空间内的火点类型；
S3、依据热源重工业缓冲区域空间内的火点类型，结合预处理后的地表覆盖产品数据，识别秸秆燃烧火点。
2.根据权利要求1所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S1包括如下内容，
S11、从NASA网站中下载目标研究区域的火点原始数据，并对所述火点原始数据进行解析和区域裁切；
S12、从中科院遥感所下载目标研究区域的“红宝石”热源重工业区域产品数据，即基于长时序火点分析构建的热源重工业区域产品数据，并根据目标研究区域对所述“红宝石”热源重工业区域产品数据进行解析和区域裁切；
S13、从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对所述地表产品数据进行解析和区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
3.根据权利要求2所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：所述步骤S13具体包括如下内容，
S131、从全球精细地表覆盖网站中获取目标研究区域的地表覆盖产品数据，并对该数据进行解析；
S132、对目标研究区域的地表覆盖产品数据进行镶嵌融合；
S133、对经过镶嵌融合后的地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
4.根据权利要求3所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S131中获取的目标研究区域的地表覆盖产品数据为两景地表覆盖产品数据或多景地表覆盖产品数据。
5.根据权利要求4所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S132具体为，对两景地表覆盖数据或多景地表覆盖产品数据进行镶嵌融合，以形成大区域范围地表覆盖产品数据。
6.根据权利要求5所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S133具体为，对步骤S132中获取的大区域范围地表覆盖产品数据进行区域裁切，形成目标研究区域的精细地表覆盖产品数据。
7.根据权利要求1所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S2包括如下内容，
S21、根据解析和区域裁切后的“红宝石”热源重工业区域产品数据，设置热源重工业区域的火点辐射半径，以构建热源重工业缓冲区域空间；
S22、根据目标研究区域的空间位置，将热源重工业的缓冲区域空间与原始点火数据进行区域空间叠加分析，以识别出热源重工业缓冲区域空间内的非工业热源类型火点和工业热源类型火点；
S23、对各个所述工业热源类型火点，按照空间或时间聚集原则，剔除其中的虚假工业热源类型火点，并将该剔除的虚假工业热源类型火点划分为非工业热源类型火点。
8.根据权利要求1所述的基于热源重工业区域分析的秸秆燃烧火点识别方法，其特征在于：步骤S3具体包括如下内容，
S31、针对非工业热源类型火点，叠加目标研究区域的精细地表覆盖产品数据，为非工业热源类型火点添加地表覆盖类型；
S32、依据地表覆盖类型，识别出目标研究区域的精细地表覆盖产品数据为耕地类型的火点；
S33、结合目标研究区域的耕种特点，识别出秸秆燃烧火点。
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