【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于火災，尤其涉及一種森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法。
技術介紹
1、在森林火災的應急撲救中，“打早、打小、打了”是基本原則，這意味著要將林火消滅在初發(fā)階段，而在火災早期對火場面積和范圍進行快速估算是至關重要的一步，它有助于應急救援指揮決策者制定科學有效的撲救方案，減少火災造成的損失。
2、目前對森林火災火場面積的估算，通常有兩種方法，一種是人工現(xiàn)場目測，另一種是利用無人機航測和衛(wèi)星遙感獲取的正射影像數(shù)據(jù)進行監(jiān)測識別。前一種簡單方便、時效性高，但依賴于人工經(jīng)驗，常常受限于山區(qū)視野限制，無法觀其全貌，且評估精度較低，無法支撐精準救援；后一種評估精度高，但是無人機航測數(shù)據(jù)獲取的時間較長、遙感衛(wèi)星的過境時間不一定滿足災害救援需求，而森林火災火勢發(fā)展迅猛，基于無人機航測和衛(wèi)星遙感的評估，不利于林火的早期撲滅。
3、在森林火災應急救援中，地方森林消防隊伍一般是第一時間出動并攜帶無人機等裝備到達火災現(xiàn)場。為了全面了解火場情況、向后方指揮隊伍提供現(xiàn)場數(shù)據(jù)，森林消防救援人員可在到達現(xiàn)場后立刻升空無人機，在合適的位置拍攝全景影像，并傳送給后方。與無人機航測相比，利用無人機拍攝全景照片，通常只需要幾分鐘的時間，且對技術人員的技能要求較低。然而，與無人機航測獲取的正射影像相比，全景影像只有拍攝中心位置的坐標，缺乏各個像素的坐標信息，無法直接用于火場面積的測量和估算。因此，研究基于全景影像的早期火場面積估算，既能避免人工現(xiàn)場目測所存在的視野遮擋、評估精度較低的問題，又能解決無人機航測或衛(wèi)星遙感監(jiān)測所存在的
技術實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術中的上述不足，本專利技術提供的一種森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，解決了現(xiàn)有火場面積估算方法所存在的視野遮擋、估算效率與估算精度不兼具的問題。
2、為了達到以上目的，本專利技術采用的技術方案為：一種森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其實現(xiàn)方法如下：
3、s1、在森林火災應急救援初期，利用無人機搭載全景攝像頭對火場影像進行采集，并對全景影像進行去噪和去薄煙處理；
4、s2、根據(jù)森林火災發(fā)生的位置，獲取災前衛(wèi)星遙感影像，并進行正射校正和裁剪處理；
5、s3、以經(jīng)s2處理后的災前衛(wèi)星遙感影像為基準圖像，對經(jīng)s1處理后的災后無人機全景影像進行配準；
6、s4、對比災前遙感影像和經(jīng)配準后的災后無人機全景影像，并提取火場區(qū)域，并統(tǒng)計火場面積，完成對早期火場面積的估算。
7、本專利技術的有益效果是：為了滿足森林火災應急救援實戰(zhàn)需求，解決現(xiàn)有火場面積估算方法所存在的視野遮擋、估算效率與估算精度不兼具的問題，本專利技術立足森林火災應急救援實際需求，在森林火災撲救前期基于無人機全景影像，通過與災前高分辨率衛(wèi)星遙感影像進行智能配準，為全景影像的各個像素進行坐標標記，對比災前災后影像，快速提取火場區(qū)域，統(tǒng)計計算火場面積，為森林火災早期救援提供數(shù)據(jù)支撐。
8、進一步地，所述s1包括以下步驟：
9、s101、在森林火災應急救援初期，用無人機搭載全景攝像頭，在火場上方拍攝全景影像，其中，全景影像覆蓋整個火場；
10、s102、利用自適應中值濾波算法對全景影像進行去噪；
11、s103、利用森林火災無人機全景影像薄煙去除算法，對經(jīng)去噪后的全景影像進行去薄煙處理。
12、上述進一步方案的有益效果是：通過獲取森林火災救援初期的全景影像，并進行去噪和薄煙處理，能夠在救援的第一時間為應急決策人員提供清晰、直觀的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，同時為后續(xù)的圖像配準和火場面積評估奠定良好基礎。
13、再進一步地，所述s103包括以下步驟：
14、a1、構建大氣散射模型；
15、a2、根據(jù)無人機全景影像拍攝特點和大氣散射模型的原理，選擇影像中天空所在像素值的均值作為大氣光a的估計值；
16、a3、構建局部窗口，利用局部窗口內(nèi)的像素值變化估計煙霧濃度指數(shù)；
17、a4、根據(jù)局部窗口內(nèi)煙霧濃度指數(shù)的估計值，動態(tài)調(diào)整調(diào)節(jié)因子；
18、a5、根據(jù)大氣光a的估計值和調(diào)節(jié)因子的估計值，利用局部最小值濾波器估計每個像素的透射率；
19、a6、根據(jù)大氣散射模型，利用透射率和大氣光a的估計值恢復無煙霧圖像，完成對全景影像的去薄煙處理。
20、上述進一步方案的有益效果是：基于大氣散射模型構建森林火災無人機全景影像薄煙去除算法，充分考慮森林火災全景影像的特征及火場煙霧濃度的差異性，估算大氣光和透射率，進而恢復影像質(zhì)量。該算法計算效率高，不需要復雜的優(yōu)化過程，能夠?qū)θ坝跋襁M行實時處理，同時可以靈活地處理不同煙霧濃度的區(qū)域，從而提高去煙霧處理的準確性和效果，滿足森林火災應急救援實際需求。
21、再進一步地，所述a1中大氣散射模型的表達式如下：；其中，表示有煙霧圖像中位置的像素值，表示無煙霧圖像中位置的像素值，表示位置的透射率，表示大氣光，表示像素位置。
22、再進一步地，所述a4中無煙霧圖像的表達式如下：；；；；；其中，表示有煙霧圖像中位置的像素值，表示常數(shù)，表示無煙霧圖像中位置的像素值，表示位置透射率，表示大氣光， n表示天空區(qū)域內(nèi)像素的數(shù)量，表示全景影像中天空區(qū)域的像素值，表示位置的調(diào)節(jié)因子，表示以為中心的局部窗口，表示煙霧濃度指數(shù)，表示有煙圖像中局部窗口內(nèi)的像素值，ω0表示基礎調(diào)節(jié)因子， k表示增益因子，表示像素位置，表示局部窗口內(nèi)的像素位置。
23、再進一步地，所述s2包括以下步驟：
24、s201、根據(jù)森林火災發(fā)生的位置，獲取災前衛(wèi)星遙感影像；
25、s202、對災前衛(wèi)星遙感影像進行正射校正，得到正射影像；
26、s203、根據(jù)全景影像中火場的分布情況，對正射影像進行裁剪處理，其中，裁剪后的災前衛(wèi)星遙感影像范圍大于全景影像所覆蓋的范圍。
27、再進一步地，所述s3包括以下步驟：
28、s301、對經(jīng)s2處理后的災前衛(wèi)星遙感影像和經(jīng)s1處理后的災后無人機全景影像，進行邊緣增強預處理；
29、s302、在經(jīng)預處理后的災前衛(wèi)星遙感影像和災后無人機全景影像上檢測出特征點；
30、s303、對特征點進行粗匹配，得到待配準圖像和基準圖像的初始匹配點集；
31、s304、對初始匹配點集進行誤匹配點的剔除處理，估計最佳變換模型，并將最佳變換模型應用于災后無人機全景影像上，使災后無人機全景影像與災前衛(wèi)星遙感影像進行匹配，并將災前衛(wèi)星遙感影像的地理參考坐標信息賦予災后無人機全景影像上，完成配準。
32、上述進一步方案的有益效果是：本專利技術根據(jù)森林火災應急救援實際需求，第一時間利用無人機獲取火場全景影像，通過與災前高分辨率衛(wèi)星遙感影像進行智能配準，為全景影像的各個像素進行坐標標記，賦予全景影像地本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述S1包括以下步驟：
3.根據(jù)權利要求2所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述S103包括以下步驟：
4.根據(jù)權利要求3所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，所述A1中大氣散射模型的表達式如下：
5.根據(jù)權利要求4所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述無煙霧圖像的表達式如下：
6.根據(jù)權利要求1所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述S2包括以下步驟：
7.根據(jù)權利要求1所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述S3包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述s1包括以下步驟：
3.根據(jù)權利要求2所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方法，其特征在于，所述s103包括以下步驟：
4.根據(jù)權利要求3所述的森林火災應急救援場景下早期火場面積的估算方...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：靳曉，胡光中，楚作東，王立娟，劉歡，王東升，龐全，廖軍，唐堯，尹恒，唐梓洋，賈潔瓊，唐文婕，田穎，鄭永康，
申請(專利權)人：四川省安全科學技術研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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