本申請(qǐng)公開(kāi)了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，涉及遙感衛(wèi)星在軌圖像處理領(lǐng)域，以林火預(yù)測(cè)為切入點(diǎn)，通過(guò)任務(wù)區(qū)域裁剪、相對(duì)輻射矯正、圖像配準(zhǔn)后重采樣、圖像合成、植被AI識(shí)別裁剪等步驟獲取植被有效數(shù)據(jù)，并對(duì)植被有效數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對(duì)輻射校正、系統(tǒng)幾何矯正、快速大氣矯正，實(shí)現(xiàn)可燃物載量的在軌實(shí)時(shí)處理，同時(shí)結(jié)合地面上注的關(guān)聯(lián)要素完成數(shù)據(jù)庫(kù)積累，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入及關(guān)聯(lián)要素在時(shí)間維度的模糊化規(guī)則設(shè)計(jì)完成模糊推理規(guī)則庫(kù)構(gòu)建；再按照規(guī)則庫(kù)和所給的事實(shí)執(zhí)行推理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的在軌火情預(yù)測(cè)模糊推理設(shè)計(jì)，完成星上在軌森林火情預(yù)測(cè)。完成星上在軌森林火情預(yù)測(cè)。完成星上在軌森林火情預(yù)測(cè)。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法
[0001]本專利技術(shù)涉及遙感衛(wèi)星在軌圖像處理領(lǐng)域，特別是基于衛(wèi)星平臺(tái)的在軌處理能力，一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，以林火預(yù)測(cè)為例。
技術(shù)介紹
[0002]隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，依賴地面的傳統(tǒng)處理模式難以滿足高時(shí)效數(shù)據(jù)服務(wù)的需求，以在軌智能處理系統(tǒng)為基礎(chǔ)的智能化遙感衛(wèi)星逐漸發(fā)展起來(lái)；隨著邊緣計(jì)算和人工智能軟硬件技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，在軌處理實(shí)現(xiàn)了高算力處理和智能化分析能力，搭載高算力GPU計(jì)算核心的星上系統(tǒng)已經(jīng)得到在軌應(yīng)用；但現(xiàn)階段在軌處理多是面向單一場(chǎng)景的瞬時(shí)識(shí)別，仍依賴地面進(jìn)行信息加工完成知識(shí)的挖掘，降低了信息的流轉(zhuǎn)速度。在高算力的支持下，當(dāng)前在軌處理系統(tǒng)已經(jīng)具備了星上全流程數(shù)據(jù)處理的能力，實(shí)現(xiàn)了從海量數(shù)據(jù)獲取、處理到信息提取的過(guò)程。然而系統(tǒng)的建設(shè)在多模應(yīng)用方面仍存在一定缺失，主要體現(xiàn)為：當(dāng)前在軌智能處理應(yīng)用多是針對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，僅獲取目標(biāo)的基本信息（如位置、尺寸、類別等）并下傳，基本信息是目標(biāo)的特征表達(dá)，缺乏關(guān)聯(lián)分析和推理。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0003]本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)以上不足，提供基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，針對(duì)高光譜衛(wèi)星在軌智能處理在林火預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，依托在軌智能處理獲取的可燃物載量信息和地面上注的溫度、濕度、降水量等多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)和模糊推理方法進(jìn)行在軌知識(shí)推理的研究，提出了融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的在軌森林火情預(yù)測(cè)模糊推理方法，完成星上在軌森林火情預(yù)測(cè)。
[0004]為解決以上技術(shù)問(wèn)題，本專利技術(shù)采用以下技術(shù)方案：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，包括以下步驟：步驟1，數(shù)據(jù)獲取；衛(wèi)星接收并解析任務(wù)指令，根據(jù)指令要求執(zhí)行拍攝任務(wù)，獲取任務(wù)目標(biāo)區(qū)原始數(shù)據(jù)；步驟2，任務(wù)區(qū)域裁剪，完成B28、B14、B2三個(gè)波段有效目標(biāo)區(qū)裁剪；步驟3，基于語(yǔ)義分割對(duì) B14波段進(jìn)行云判，剔除無(wú)效數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量；步驟4，相對(duì)輻射矯正；步驟5，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)后重采樣；針對(duì)漸變式濾光片設(shè)計(jì)的高光譜載荷，通過(guò)SURF匹配提取波段間特征點(diǎn)，計(jì)算波段間仿射變換模型，完成同名像素的空間對(duì)準(zhǔn)，并基于同名成像區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)裁剪。
[0005]步驟6：圖像合成，基于裁剪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行三波段通道數(shù)據(jù)合并；步驟7：植被AI識(shí)別裁剪，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型提取植被有效數(shù)據(jù)，并記錄圖像像素坐標(biāo)；步驟8：對(duì)植被數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對(duì)輻射校正；
步驟9，完成絕對(duì)輻射校正后，進(jìn)行系統(tǒng)幾何矯正；步驟10，完成絕對(duì)輻射校正和幾何矯正后，進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)快速大氣矯正。
[0006]進(jìn)一步的，還包括以下步驟：步驟11，利用步驟10中獲取的表觀反射率數(shù)據(jù)，計(jì)算增強(qiáng)植被指數(shù)EVI和歸一化植被指數(shù)NDVI；步驟12：利用步驟11獲得的EVI和NDVI數(shù)據(jù)，基于簡(jiǎn)單線性關(guān)系模型生成可燃物載量F數(shù)據(jù)，并構(gòu)建可燃物載量查找表；步驟13：對(duì)任務(wù)目標(biāo)點(diǎn)溫度、濕度和降水量關(guān)聯(lián)要素進(jìn)行模糊化處理；步驟14：基于以上計(jì)算獲得的多模態(tài)數(shù)據(jù)模糊尺度歸一化結(jié)果，利用簡(jiǎn)單線性加約束，完成林火風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品在軌自主輸出，實(shí)現(xiàn)星上在軌智能預(yù)測(cè)模糊推理設(shè)計(jì)。
[0007]進(jìn)一步的，所述步驟2具體過(guò)程如下：根據(jù)輔助數(shù)據(jù)編碼格式，解析時(shí)間、軌道、姿態(tài)等有效數(shù)據(jù)，結(jié)合幾何定標(biāo)參數(shù)和嚴(yán)密成像幾何模型進(jìn)行成像中心點(diǎn)地理坐標(biāo)快速解算；同時(shí)以成像任務(wù)上注中心目標(biāo)點(diǎn)經(jīng)緯度為中心，沿軌方向前后1.5倍幅寬完成B28（中心波長(zhǎng)880）
?
B14（中心波長(zhǎng)670）
?
B2（中心波長(zhǎng)466）三個(gè)波段有效目標(biāo)區(qū)裁剪。
[0008]進(jìn)一步的，所述步驟4具體過(guò)程如下：根據(jù)輻射定標(biāo)參數(shù)查找表，逐波段、逐探元進(jìn)行相對(duì)輻射校正，任意波段第m行n列數(shù)據(jù)校正公式如下：（1）；其中，表示輻射校正后的數(shù)據(jù)，表示原始圖像，表示第n列探元的增益系數(shù)，表示第n列探員的偏移系數(shù)。
[0009]進(jìn)一步的，所述步驟8具體過(guò)程如下：利用絕對(duì)輻射定標(biāo)參數(shù)完成植被有效數(shù)據(jù)的絕對(duì)輻射校正，得到輻亮度數(shù)據(jù)，任意波段經(jīng)絕對(duì)輻射校正公式如下：（2）；其中，表示絕對(duì)輻射定標(biāo)后的輻亮度數(shù)據(jù)，表示絕對(duì)輻射定標(biāo)前的DN值數(shù)據(jù)，表示第i波段絕對(duì)輻射定標(biāo)增益系數(shù)，表示第i波段絕對(duì)輻射定標(biāo)偏移系數(shù)。
[0010]進(jìn)一步的，所述步驟9具體過(guò)程如下：依據(jù)步驟7中圖像像素坐標(biāo)定位植被圖像成像行計(jì)數(shù)和成像UTC時(shí)間，獲取有效輔助數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的軌道和姿態(tài)數(shù)據(jù)，利用上注的幾何定標(biāo)參數(shù)和嚴(yán)密成像幾何模型進(jìn)行地理坐標(biāo)快速解算，公式如下所示：
（3）；上式中，為像點(diǎn)對(duì)應(yīng)地物點(diǎn)在WGS84坐標(biāo)下的空間直角坐標(biāo)；為成像時(shí)刻衛(wèi)星在WGS84坐標(biāo)系下的位置矢量；為J2000坐標(biāo)系與WGS84坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣；為衛(wèi)星本體坐標(biāo)系的矩陣，由星上姿態(tài)測(cè)量獲取；分別為cam相機(jī)坐標(biāo)系的矩陣，由地面測(cè)量獲取；（x，y）為影像坐標(biāo)，（x0，y0）為主點(diǎn)坐標(biāo)，f為主距，（
△
x，
△
y）為由相機(jī)內(nèi)方位元素誤差引起的像點(diǎn)偏移。
[0011]進(jìn)一步的，所述步驟10具體過(guò)程如下：基于步驟6輸出的圖像數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)平場(chǎng)域法實(shí)現(xiàn)在軌快速大氣校正，以獲取表觀反射率數(shù)據(jù)，計(jì)算模型如下所示：（4）；其中，表示波段的表觀發(fā)射率數(shù)據(jù)，表示波段的像元輻射值，表示波段對(duì)應(yīng)均勻場(chǎng)的像元輻射均值。
[0012]進(jìn)一步的，所述步驟11具體過(guò)程如下：EVI和NDVI的計(jì)算公式如下所示：（5）；（6）；其中B28、B2和B14為步驟2中有效目標(biāo)區(qū)裁剪的三個(gè)波段。
[0013]進(jìn)一步的，所述步驟13具體過(guò)程如下：a)序列溫度觀測(cè)模糊定義（7）；式中表示時(shí)間軸溫度模糊化值，表示單次觀測(cè)溫度值，n表示觀測(cè)次數(shù)；溫度瞬時(shí)變化對(duì)地表環(huán)境狀態(tài)影響較小，采用平均值法進(jìn)行模糊化設(shè)計(jì)b)序列濕度觀測(cè)模糊定義
（8）；濕度數(shù)據(jù)影響具有臨近效應(yīng)，采用時(shí)間序列逆序排序策略，分時(shí)段均值加權(quán)歸一化處理，增強(qiáng)影響因子的合理性。式中表示時(shí)間軸濕度模糊化值，表示單次觀測(cè)濕度值，n表示觀測(cè)次數(shù)；c)序列降水量觀測(cè)模糊定義（9）；降水量模糊化處理參照濕度觀測(cè)值，式中表示序列觀測(cè)降水量模糊化值，表示單次觀測(cè)濕度值，n表示觀測(cè)次數(shù)。
[0014]進(jìn)一步的，所述步驟14具體過(guò)程如下：線性加約束計(jì)算公式如下：（10）；其中Y表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，F(xiàn)m
k,l
表示第k行l(wèi)列像素對(duì)應(yīng)的可燃物載量模糊尺度，Tm表示溫度模糊尺度，Hm表示濕度模糊尺度，Pm表示降水量模糊尺度。
[0015]本專利技術(shù)采用以上技術(shù)方案，與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下技術(shù)效果：針對(duì)高光譜衛(wèi)星在軌智能處理在林火預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，依托在軌智能處理獲取的可燃物載量信息和地面上注的溫度、濕度、降水量等多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)和模糊推理方法進(jìn)行在軌知識(shí)推理的研究，提出了融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的在軌森林火情預(yù)測(cè)模糊推理方法，完成星上在軌森林火情預(yù)測(cè)。
附圖說(shuō)明
[0016]為了更清楚地說(shuō)明本專利技術(shù)具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)描本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1，數(shù)據(jù)獲取；衛(wèi)星接收并解析任務(wù)指令，根據(jù)指令要求執(zhí)行拍攝任務(wù)，獲取任務(wù)目標(biāo)區(qū)原始數(shù)據(jù)；步驟2，任務(wù)區(qū)域裁剪，完成B28、B14、B2三個(gè)波段有效目標(biāo)區(qū)裁剪；步驟3，基于語(yǔ)義分割對(duì) B14波段進(jìn)行云判，剔除無(wú)效數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量；步驟4，相對(duì)輻射矯正；步驟5，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)后重采樣；針對(duì)漸變式濾光片設(shè)計(jì)的高光譜載荷，通過(guò)SURF匹配提取波段間特征點(diǎn)，計(jì)算波段間仿射變換模型，完成同名像素的空間對(duì)準(zhǔn)，并基于同名成像區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)裁剪；步驟6：圖像合成，基于裁剪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行三波段通道數(shù)據(jù)合并；步驟7：植被AI識(shí)別裁剪，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型提取植被有效數(shù)據(jù)，并記錄圖像像素坐標(biāo)；步驟8：對(duì)植被數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對(duì)輻射校正；步驟9，完成絕對(duì)輻射校正后，進(jìn)行系統(tǒng)幾何矯正；步驟10，完成絕對(duì)輻射校正和幾何矯正后，進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)快速大氣矯正。2.如權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，其特征在于：還包括以下步驟：步驟11，利用步驟10中獲取的表觀反射率數(shù)據(jù)，計(jì)算增強(qiáng)植被指數(shù)EVI和歸一化植被指數(shù)NDVI；步驟12：利用步驟11獲得的EVI和NDVI數(shù)據(jù)，基于簡(jiǎn)單線性關(guān)系模型生成可燃物載量F數(shù)據(jù)，并構(gòu)建可燃物載量查找表；步驟13：對(duì)任務(wù)目標(biāo)點(diǎn)溫度、濕度和降水量關(guān)聯(lián)要素進(jìn)行模糊化處理；步驟14：基于以上計(jì)算獲得的多模態(tài)數(shù)據(jù)模糊尺度歸一化結(jié)果，利用簡(jiǎn)單線性加約束，完成林火風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品在軌自主輸出，實(shí)現(xiàn)星上在軌智能預(yù)測(cè)模糊推理設(shè)計(jì)。3.如權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，其特征在于：所述步驟2具體過(guò)程如下：根據(jù)輔助數(shù)據(jù)編碼格式，解析時(shí)間、軌道、姿態(tài)有效數(shù)據(jù)，結(jié)合幾何定標(biāo)參數(shù)和嚴(yán)密成像幾何模型進(jìn)行成像中心點(diǎn)地理坐標(biāo)快速解算；同時(shí)以成像任務(wù)上注中心目標(biāo)點(diǎn)經(jīng)緯度為中心，沿軌方向前后1.5倍幅寬完成三個(gè)波段有效目標(biāo)區(qū)裁剪。4.如權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，其特征在于：所述步驟4具體過(guò)程如下：根據(jù)輻射定標(biāo)參數(shù)查找表，逐波段、逐探元進(jìn)行相對(duì)輻射校正，任意波段第m行n列數(shù)據(jù)校正公式如下：（1）；其中，表示輻射校正后的數(shù)據(jù)，表示原始圖像，表示第n列探元的增益系數(shù)，表示第n列探員的偏移系數(shù)。
5.如權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的地面目標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別星上模糊推理方法，其特征在于：所述步驟8具體過(guò)程如下：利用絕對(duì)輻射定標(biāo)參數(shù)完成植被有效數(shù)據(jù)的絕對(duì)輻射校正，得到輻亮度數(shù)據(jù)，任意波段經(jīng)絕對(duì)輻射校正公式如下：（2）；其中，表示絕對(duì)輻射定標(biāo)后的輻亮度數(shù)據(jù)，表示絕對(duì)輻射定標(biāo)前的DN值數(shù)據(jù)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張強(qiáng)，顏軍，張雷，吳佳奇，蔣曉華，顏志宇，潘申林，向紅印，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：珠海歐比特衛(wèi)星大數(shù)據(jù)有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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