[发明专利]应用于林火热点判别的不同传感器多时相红外辐射归一方法

权利要求书

1.一种应用于林火热点判别的不同传感器多时相红外辐射归一方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

剔除云体影响像元；

计算NDVI值，提取植被面积；

将不同传感器的红外数据进行辐射归一化；

其中不同传感器包括MODIS、AVHRR和VIRR传感器；

其中，所述将不同传感器的红外数据进行辐射归一化包括确定不同传感器红外辐射归一化参数；

得到不同传感器红外辐射归一化参数后，对不同传感器红外数据进行归一化，得到新的红外辐射归一化影像图；

将不同传感器参考的红外影像数据与待归一红外影像数据通过曲线拟合、回归分析，分别建立基于不同传感器多时相红外辐射归一化模型；

对不同传感器多时相红外辐射归一化模型进行精度分析；

所述精度分析采用决定系数和均方差误差RMSE来评价多时相红外辐射归一化模型精度；MODIS传感器采用亮度温度值进行归一，能反映地物温度情况；

通过普朗克公式进行温度转换时，大气对红外辐射具有吸收衰减的作用，同时，地形的高低对红外辐射产生影响；通过SPSS进行分析确定参数，参数a为大气因子，参数b为地形，MODIS传感器的多时相红外辐射归一化模型为：

y=ax+b

其中y为归一化后的值，x为归一化前的值； a=-0.1393，b=343.17，MODIS传感器的多时相红外辐射归一化模型为：

y=-0.1393x+343.17；影响AVHRR传感器地表温度的因素主要是气温和湿度；通过SPSS进行分析确定参数，参数a为气温，参数b为湿度，参数c为光照强度，AVHRR传感器的多时相红外辐射归一化模型为：

y=ax²-bx+c

其中y为归一化后的值，x为归一化前的值；当a=0.0049，b=3.0694，c=778.67时，AVHRR传感器红外辐射拟合曲线更加接近，AVHRR传感器的多时相红外辐射归一化模型为：

y=0.0049x²-3.0694x+778.67。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，影响VIRR传感器中红外辐射波段的因素主要是太阳耀斑，因此确定其为VIRR传感器红外辐射归一的参数；根据红外辐射特性分析，通过SPSS进行分析确定参数a为太阳耀斑反射率，b为云层反射率；VIRR传感器的多时相红外辐射归一化模型为：

y=ax+b

其中y为归一化后的值，x为归一化前的值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当a=0.9231，b=22.525时，能达到VIRR传感器红外辐射归一化的最终拟合效果；VIRR传感器的多时相红外辐射归一化模型为： y=0.9231x+22.525。