一种基于BP神经网络的火点遥感识别方法与流程

技术特征：
1.一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：包括以下步骤：s1、建立样本数据集；s2、选择特征向量；s3、基于神经网络模型bp构建火点监测模型；s4、获取viirs vnp02img数据并进行辐射定标、几何校正、数据转化处理；s5、利用构建的火点监测模型，输入待监测影像数据得到火点监测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：s1中，包括：(1)根据核实的火点数据人工选取火点样本数据集；(2)自动获取非火点样本数据集，非火点样本数据集包括：水体、云、植被、建筑物、明亮反光地表。3.根据权利要求2所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：s1中，具体提取方法如下：
①
水体提取利用光谱分析法，基于viirs i1、i2、i3通道的反射率，提取viirs中的水像元：ρ1＞ρ2＞ρ3，其中ρ1、ρ2、ρ3分别为i1、i2、i3波段的反射率；
②
云像元提取基于viirs火点产品中的云检测算法识别云像元，满足以下条件的像元就是云像元：bt5＜265k||ρ1 ρ2＜0.9&&bt5＜295k||ρ1 ρ2＞0.7&&bt5＜285k式中bt5是i5波段的亮度温度值；
③
植被提取利用归一化植被指数ndvi识别植被，ndvi＝(ρ
2-ρ1)/(ρ2 ρ1)，一个像元点的ndvi值若大于0.3，则认为该像元为植被像元；
④
建筑物提取结合归一化建筑指数ndbi与亮度温度识别建筑物，判别条件如下：式中bt4是i4波段的亮度温度值；
⑤
明亮反光地表提取白天时明亮反光地表在i4波段具有较高的亮度温度值，用下列公式判别：ρ3＞0.3&&ρ3＞ρ2&&ρ2＞0.25&&bt4≤335k。4.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：s2中，根据火点与非火点像元的光谱特征，选择ρ1、ρ2、ρ3、bt4、bt5、bt
45
、δbt4、δbt5、δbt
45
9个参数为特征向量。5.根据权利要求4所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：其中ρ1、ρ2、ρ3分别为i1、i2、i3波段的反射率，bt4、bt5、bt
45
分别为i4、i5波段的亮度温度及其差值，δbt4、δbt5分别为窗口内中心像元与周围像元在i4、i5波段的亮温差值的平均值，δbt
45
为δbt4、δbt5的差值。6.根据权利要求5所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征
在于：参数选择方法具体如下：(1)基于反射率的参数选择获取样本数据集中火点像元与非火点像元的反射率值，计算归一化距离m，选取ρ1、ρ2、ρ3三个参数为特征向量，归一化距离m由下式表示：式中，和分别是第一种地物类型和第二种地物类型的反射率平均值，σ1和σ2是两种地物类型对应的标准差。m值越大，则说明两种地物类型的差异越大，越容易区分，即m值大于1.0时表示火点与非火点分离较好，而m值小于1.0则表示分离较差；(2)基于亮度温度上下文法的参数选择根据火点像元及其周围背景像元在i4、i5波段之间亮度温度差异，选择bt4、bt5、bt
45
、δbt4、δbt5、δbt
45
为训练的特征向量；为训练的特征向量；其中，bt
4c
为中心像元在i4波段的亮度温度；bt
4i
为周围第i个像元在i4波段的亮度温度值；bt
5c
为中心像元在i5波段的亮度温度；bt
5i
为周围第i个像元在i5波段的亮度温度值。7.根据权利要求4所述的一种基于bp神经网络的viirs数据火点遥感识别方法，其特征在于：s3中，具体为：(1)对获得的9个特征向量归一化计算后输入bp网络模型进行训练；归一化计算的方法：根据样本值的最大最小值，将样本的特征向量值范围归一化到-1～1；(2)通过设置不同的bp网络模型参数进行训练，网络参数包括网络结构，学习率和训练次数；(3)根据训练得到的网络参数构建火点监测模型。

技术总结
本发明提供了一种基于BP神经网络的火点遥感识别方法，利用VIIRS 375m数据提出了一种多参数、多波段、自适应阈值的火点遥感识别方法。包括以下步骤：首先构建火点与非火点样本数据集，根据不同的波段组合及植被指数、建筑物指数自动提取水体、云、植被、建筑物、明亮反光地表等非火点样本数据；根据样本集数据的光谱特征，选择9个参数作为特征向量，通过神经网络实现对大量的已知火点的某些与火点关系密切的特征向量和非火点的相同特征向量进行深层特征提取，学习其内在特征，以特征参数来区分火点与非火点，使其与真实地面数据集相拟合，得到火点监测模型；对待监测的数据处理后输入模型得到火点监测结果。输入模型得到火点监测结果。输入模型得到火点监测结果。


技术研发人员：高慧娟 高涛 于会泳 王凯 陈勇 张文华
受保护的技术使用者：青岛星科瑞升信息科技有限公司
技术研发日：2021.12.29
技术公布日：2022/4/26