AVHRR数据小火点自动识别方法的研究

利用 NOAA- AVHRR数据 ,采用多因子分析方法 ,通过建立小火点自动识别模型来提取小火点燃烧信息。经实验验证 ,该方法能较好地减少云体、裸地对火点判断的干扰 。

基于Landsat-8陆地卫星数据的火点检测方法

传统的火点检测算法通常利用高温地物在中红外波段或热红外波段的高发射率特性来提取火点,然而受制于影像空间分辨率的限制如MODIS、AVHRR等,使得很多小规模火情现象被漏检.研究发现短波红外数据也同样能被用于高温地物的识别和检测,并且相较于热红外波段数据对低温和高温地物的区分度更大,在精确识别和定位高温目标方面更加准确.文章利用空间分辨率为30米的Landsat-8 OLI传感器数据,根据高温火点在近红外及短波红外波段的波谱特性,利用改进的归一化燃烧指数(NBRS)结果自适应地确定阈值来提取疑似火点,然后再利用高温火点在短波红外的峰值关系进行误检点剔除,从而得到最终的火点产品.提出的算法能检测到所占像元面积10%左右的火点,并能够有效地排除云层及建筑物的干扰,在保证较低漏检率的同时还能达到90%左右的准确率,相比于传统算法的火点提取精度有很大的提高.

基于MODIS遥感影像的森林火灾火点检测方法

采用结合可见光和红外通道实现烟雾掩膜预处理、潜在火点识别和基于背景窗动态阈值检测火点的方法,对大兴安岭2个火灾区的火点进行检测,验证了改进火点算法对小火点具有较高的敏感性,同时表明4 um通道亮温值低于320 K,将能有效检测出小火点和闷烧火点,为林火预警和及时扑救提供有力支持.

由“防火”想起

霞浦松城北征山头醒目的山巅,白色石块拼成巨大的“防火”两字,赫然跃翠林而出。远远望之,其冲天之势,凌然夺目,想必是政府欲让民众触目惊心,铭记过去不幸之灾,防患于未“燃”。 笔者曾听一友叙述:某日因小事不畅,难抑心中怒火。于是独上青山觅清静,抬头猛见“防火”两字迎面而来,当即心内一震,感慨万千。面对“防火”

一起本可遏制的火灾

1996年4月15日21时20分许,玉门市黄闸湾乡糠(米全)厂因糖(米全)渣自燃而发生火灾,直接经济损失7000余元。当日下午由于天气不好,风较大,全厂对安全已做了精心部署,加强了夜间执勤巡逻。21时15分许,厂内巡逻人员发现糠(米全)渣自燃、有火星窜出。

巧卖雨伞给我们的启示

有两个南方商人,各自带了一大批雨伞到北方去卖,雨伞质量好,价格也便宜。他们都想到北方去大赚一笔。可到了北方,他们发现,北方人很少用雨伞,因为那里常年干旱少雨。于是,两个商人都陷入了困境。