基于Landsat-8陆地卫星数据的火点检测方法

传统的火点检测算法通常利用高温地物在中红外波段或热红外波段的高发射率特性来提取火点,然而受制于影像空间分辨率的限制如MODIS、AVHRR等,使得很多小规模火情现象被漏检.研究发现短波红外数据也同样能被用于高温地物的识别和检测,并且相较于热红外波段数据对低温和高温地物的区分度更大,在精确识别和定位高温目标方面更加准确.文章利用空间分辨率为30米的Landsat-8 OLI传感器数据,根据高温火点在近红外及短波红外波段的波谱特性,利用改进的归一化燃烧指数（NBRS）结果自适应地确定阈值来提取疑似火点,然后再利用高温火点在短波红外的峰值关系进行误检点剔除,从而得到最终的火点产品.提出的算法能检测到...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	红外与毫米波学报 2016, Vol.35 (5), p.600-608
1. Verfasser:	何阳杨进马勇刘建波陈甫李信鹏杨轶斐
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	Landsat-8 NBRS指数小火点短波红外自适应阈值
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	传统的火点检测算法通常利用高温地物在中红外波段或热红外波段的高发射率特性来提取火点,然而受制于影像空间分辨率的限制如MODIS、AVHRR等,使得很多小规模火情现象被漏检.研究发现短波红外数据也同样能被用于高温地物的识别和检测,并且相较于热红外波段数据对低温和高温地物的区分度更大,在精确识别和定位高温目标方面更加准确.文章利用空间分辨率为30米的Landsat-8 OLI传感器数据,根据高温火点在近红外及短波红外波段的波谱特性,利用改进的归一化燃烧指数（NBRS）结果自适应地确定阈值来提取疑似火点,然后再利用高温火点在短波红外的峰值关系进行误检点剔除,从而得到最终的火点产品.提出的算法能检测到所占像元面积10%左右的火点,并能够有效地排除云层及建筑物的干扰,在保证较低漏检率的同时还能达到90%左右的准确率,相比于传统算法的火点提取精度有很大的提高.
ISSN:	1001-9014
DOI:	10.11972/j.issn.1001-9014.2016.05.015