森林火災(zāi)嚴(yán)重危害森林生態(tài)系統(tǒng),為此,如何有效的防范和撲救森林火災(zāi)是森林經(jīng)營(yíng)管理者關(guān)注的一個(gè)重要內(nèi)容。隨著遙感影像技術(shù)的快速進(jìn)步與普及,人們發(fā)現(xiàn),利用遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)不僅監(jiān)測(cè)范圍廣、發(fā)現(xiàn)及時(shí),而且成本相對(duì)低廉。因此,依靠衛(wèi)星監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)為越來(lái)越多的人所重視。但是,由于受到云層反射、雜波干擾及地面其他熱源干擾等影響,遙感影像上往往會(huì)出現(xiàn)大量虛假熱點(diǎn),此時(shí),對(duì)所有熱點(diǎn)快速加以甄別,過(guò)濾所有虛假熱點(diǎn)顯得尤為迫切。在上述虛假熱點(diǎn)中,由于云層的廣泛分布及變化無(wú)常等原因,云層虛假熱點(diǎn)是最普遍且最難以辨別的虛假熱點(diǎn)。本文主要對(duì)森林火災(zāi)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)云層反射虛假熱點(diǎn)識(shí)別進(jìn)行研究,針對(duì)目前林火衛(wèi)星監(jiān)測(cè)時(shí)大量虛假火點(diǎn)出自于云層反射這一現(xiàn)象,本研究在對(duì)最近一段時(shí)間內(nèi)的MODIS數(shù)據(jù)、FY3數(shù)據(jù)、NOAA數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)這三類數(shù)據(jù)的火點(diǎn)識(shí)別方法、云層檢測(cè)方法以及云層反射虛假熱點(diǎn)識(shí)別方法進(jìn)行深入的研究,得到林火分布圖、云分布圖,最后以湖南省為例對(duì)云層反射虛假熱點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別與應(yīng)用。主要結(jié)論如下:（1）衛(wèi)星火點(diǎn)識(shí)別研究:通過(guò)對(duì)衛(wèi)星識(shí)別林火的原理進(jìn)行分析,利用地球上面各類物體在可見(jiàn)光及紅外通道上所表現(xiàn)出的反... 

【文章來(lái)源】：中南林業(yè)科技大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｒｏａｄｍａ??

中南林業(yè)科技大學(xué)碩士學(xué)位論文?森林火災(zāi)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)云層反射虛假熱點(diǎn)識(shí)別??因?yàn)樵诶脭?shù)據(jù)對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行變化檢測(cè)中發(fā)現(xiàn)，Ｉ個(gè)像兀的配準(zhǔn)誤差可能??將引起５０％變化檢測(cè)錯(cuò)誤，所以要將檢測(cè)精度提高到９０％以上則需要圖像配準(zhǔn)??的誤差控制在０．２個(gè)像元以內(nèi)。又由于ＭＯＤＩＳ傳感器下點(diǎn)的幾何定位精度在０．３??個(gè)像素以內(nèi)，而森林覆蓋變化研究的數(shù)據(jù)為經(jīng)同一方法處理后生成的空間分辨率??為２５０ｍ的１６ｄ最大合成植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，這樣可以消除不同時(shí)相影像間的配準(zhǔn)??誤差，因而數(shù)據(jù)間的配準(zhǔn)誤差在０．３個(gè)像素以內(nèi)，己能滿足變化檢測(cè)對(duì)幾何配準(zhǔn)??精度的要求。將輸入的各層數(shù)據(jù)拼接后進(jìn)行投影變換，生成統(tǒng)一的投影文件，并??用林Ｒ的行政境界做掩膜處理，以獲得研宂區(qū)，并利用線性變換獲得各數(shù)據(jù)層的??物理值。背景數(shù)據(jù)的投影參數(shù)保持一致。??（２）林火識(shí)別結(jié)果??依照此方法，本文對(duì)湖南省２０１６年２月８日林火閣進(jìn)行識(shí)別，生成遙感圖??像，圖２．３是林火遙感圖為生成結(jié)果，圖中黃點(diǎn)為熱點(diǎn)，由其中可知，２０１６年２??月８日，有２５處熱點(diǎn)，分別分布于新化縣、漣源市、武岡市、邵陽(yáng)縣、邵東縣、??耒陽(yáng)巿、新田縣、寧遠(yuǎn)縣、永興縣、臨武縣、道縣、祁陽(yáng)縣、茶陵縣、衡東縣、??醴陵市、湘鄉(xiāng)市、邵陽(yáng)縣、降冋縣、岳陽(yáng)市、臨湘市、宜章縣、汝城縣。??圖２．３?２０１６年２月８日林火遙感圖??Ｆｉｇｕｒｃ２．３?Ｒｅｍｏｔｅ?ｓｅｎｓｉｎｇ?ｏｆ?ｆｏｒｅｓｔ?ｆｉｒｅｓ?ｉｎ?Ｆｃｂａｉａｒ％?８．?２０１６??２．３．２基于ＡＶＨＲＲ數(shù)據(jù)的林火識(shí)別??（１）?ＡＶＨＲＲ數(shù)據(jù)林火識(shí)別方法。林火遙感監(jiān)測(cè)的ＡＶＨＲＲ數(shù)據(jù)ｉＵ別林火■！：??１５??

中南林業(yè)科技大學(xué)碩士學(xué)位論文?森林火災(zāi)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)云層反射虛假熱點(diǎn)識(shí)別??ＣＨ（２６）＞０．?１?????？云??０＜Ｖａｌｕｅ＜０．?４??？?ＣＨ（１）＞０．?２?—??圖３．２?ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)云技術(shù)路線圖??Ｆｉｇｕｒｅ３．２?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ?ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ?ｃｌｏｕｄ?ｌｅｃｈｎｏｌｏｇ＞?ｒｏａｄｍａｐ??（２）?ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)識(shí)別云??基于ｌｌ述算法，通過(guò)目視判讀可以看出（如圖３．３所示），本算法可以檢測(cè)出下??墊面ｈ空的云，特別是反射率較低的薄云，達(dá)到預(yù)期檢測(cè)效果??鐘??（ａ）?（ｂ）??圖３．３?ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)中識(shí)別云層圖??Ｆｉｇｕｒｅ３．３?Ｃｌｏｕｄ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｉｎ?ＭＯＤＩＳ?ｄａｔａ??由ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)識(shí)別云圖可知，（ａ）圖為衛(wèi)星識(shí)別云形成的遙感圖像，圖??中可清晰辨認(rèn)白色部分為云層，黑紅色部分為下墊面，（ｂ）圖為識(shí)別云之后的??遙感圖像，白色部分為儀器識(shí)別云層所反映的部分，對(duì)比彩色合成圖和云檢測(cè)結(jié)??果，可以看到云的形態(tài)提取完整、自然。云系邊沿絲帶狀、波紋狀和羽齒狀云體??都能夠完整提取出來(lái)。??３．３．２基于ＮＯＡＡ數(shù)據(jù)的云檢測(cè)??動(dòng)態(tài)閾值法是一種自動(dòng)檢測(cè)云的方法（ＤＴＣＭ法）。該方法認(rèn)為某一通道??像元陣的直方圖曲線中，地表峰值往云一側(cè)直方圖曲線二階差分的極大值點(diǎn)，即??直方圖曲線斜率最大變率的所在位置，作為云和晴空像元的閾值最為適合。對(duì)３??２６??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3413611