[发明专利]基于轻小型无人机的森林火灾林木受损程度提取方法

说明书

本发明公开了基于轻小型无人机的森林火灾林木受损程度提取方法，包括面向对象影像分割与最优尺度选取；地物特征分析；多尺度分割分类层次参数设置；面向对象地物特征信息提取与分类；最后建立不同层次和不同地物的地物分类规则，将各分割层提取的地物类型结果同步到同一分割层上，得到森林火灾林木受损类型专题结果。本发明的有益效果是实现了森林火灾发生后受害林木区域的高精度分类。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及基于轻小型无人机的森林火灾林木受损程度提取方法。

背景技术

森林火灾过后，形成了不同林火烈度的火烧迹地，即形成不同程度森林火灾受损信息斑块，烧毁木、烧死木、烧伤木和未伤木。森林火灾受损调查是现代林火管理中的一个重要组成部分，是科学评估森林火灾造成直接经济损失的重要基础资料。快速可靠的森林火灾受损信息获取方法对于有效建立森林火灾档案，制定防火扑救应急预案、减少森林火灾发生、科学评估火灾损失及林业司法鉴定、林火保险赔偿、灾后植被恢复等具有重要现实指导意义。传统森林火灾损失调查，需要进行大面积的现场勘测，每木检尺、或样地抽样，其工作量大、效率低、成本高。随着无人机遥感技术的快速发展，轻小型无人机凭借其小巧、空间分辨率高、实时性强、易操作、信息获取精准、经济高效等优势在野外数据获取，特别是对于交通条件差、山地环境复杂、野外工作危险性高的山地森林火灾损失调查具有重要应用潜力。但轻小型无人机多搭载红(R)、绿(G)、蓝(B)三个可见光波段，难以从图像光谱上反映不同火灾受损程度的差异特征，故准确可靠的森林火灾受损信息特征定义及提取方法成为关键的技术难点。传统遥感图像信息提取多基于像元光谱特征，而森林火灾受损林木像元混合特征突出，在实际应用中会产生大量“椒盐”现象，分类精度较低，难以满足森林火灾受损程度信息提取的需求。面向对象分类方法是以相似像素的集合为对象，具有综合对象的纹理特征、空间关系、图像模式特征及光谱特征等优势，且高分辨率无人机图像具有丰富的光谱和纹理信息，且已有学者针对无人机遥感高分辨率影像对火烧迹地进行了初步研究。因此，利用无人机遥感高分辨率影像对森林火灾林木受损信息识别成为可能。通过大量的图像处理实验、野外调查比对，提出了基于轻小型无人机图像自动提取森林火灾受损程度的方法，把过火区域分为烧毁区、烧死区、烧伤区、以及未烧伤区等四种不同森林火灾受损程度类型，提出了对各类信息敏感的图像特征及提取方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于轻小型无人机的森林火灾林木受损程度提取方法，本发明的有益效果是实现了森林火灾发生后受害林木区域的高精度分类。利用ESP(Estimation of Scale Parameter)评价工具，可以较为准确快速确定最佳分割尺度，有效缩减了大量分割实验与目视判定的耗费；利用形态学滤波处理影像，以改善影像面向对象的分割效果，有助于提高分类精度；用无人机图像的可见光波段综合指数A、C、F、N及几何特征与纹理指标等遥感指数，刻画图斑受害程度；综合利用了地物特征参量的差异性，通过特征规则的建立，分层分类提取森林火灾不同受损程度林木区。轻小型无人机可见光图像提取森林火场的林木受损区域，能够满足森林火灾灾后灾损的快速调查与损失评估的需求。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：

步骤1、面向对象影像分割与最优尺度选取；

步骤2、地物特征分析；

2.1光谱特征；

2.2几何特征、纹理特征及色彩亮值；

步骤3、多尺度分割分类层次参数设置；

步骤4、面向对象地物特征信息提取与分类；包括面向对象地物特征信息提取与分类、第二层信息水体LEVEL2提取、第三层信息烧毁植被区域LEVEL3提取、第四层信息烧死植被区域LEVEL4提取、第五层信息烧伤植被区域LEVEL5提取；

步骤5、建立不同层次和不同地物的地物分类规则，将各分割层提取的地物类型结果同步到同一分割层上，得到森林火灾林木受损类型专题结果。