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大地量子森林火灾遥感AI成为森林火灾预

来源:遥感 时间:2024/10/18
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年3月30日,四川省凉山州木里县发生森林火灾,着火点在海拔米左右,地形复杂、坡陡谷深,27名森林消防指战员和4名地方干部群众在扑救中牺牲,火场总过火面积约20公顷。年3月份,四川省发生森林草原火灾42起,同比增加26起,增幅%。特别是凉山州西昌市经久乡森林火灾,造成19名地方扑火人员牺牲、3名地方扑火队员重伤和部分民房烧毁,给人民群众生命财产安全造成重大损失。继去年“3·30”之后时隔一年,凉山州再次发生扑救森林火灾中人员重大伤亡,令人痛心,教训极其深刻。森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。目前,由于受到全球气候异常的影响,我国许多地区高温、干旱、大风天气增多,致使火险等级居高不下。四川省是林业大省,森林覆盖率接近40%,同时也是森林火灾多发省份。因此,需要加强森林防火应急系统的研究和开发,提高预防和扑救森林火灾的综合能力,将森林火灾损失降到最小程度。对森林火灾进行及时、准确地监测和定位尤为重要。依靠地面人工和飞机进行森林火灾的监测,不仅费用高,而且由于监测范围有限,存在着众多的监测盲区,更无法实现常态化监测。大地量子将遥感+AI技术应用于森林火灾的预警、动态监测和灾后评估中,以其更新速度快、覆盖面积大等特点成为森林火灾预防和监测的重要手段。林草地图针对林地面积大、森林类型多样化的特点,大地量子利用卫星遥感+AI技术,采用米级和亚米级高分辨率卫星对目标区域进行林地信息采集。通过卫星影像精校正系统对影像进行预处理,结合专业化的解译和判读技术对林区地物信息进行提取和分类。着重将森林和草地两种林地资源进行高精度分类,并提供林草资源动态监测调查报告和季度林地变化检测报告。大地量子利用基于时序模型的分类算法,对卫星遥感影像进行分类处理,得到森林、草地等林地资源的分布情况。下图为年第1季度木里藏族自治县项脚蒙古族乡的森林分布情况,森林面积共.平方千米。年第1季度木里藏族自治县项脚蒙古族乡森林分布火点位置监测在卫星遥感数据中不同的电磁波谱范围对温度和地物类型有着不同的光谱响应,这也是利用卫星遥感数据进行火灾应急监测、灾后损失评估的基础。遥感火点判识的基本原理主要依靠温度升高导致热辐射增强,以及不同热红外通道增长幅度差异这两个条件。自然界的不同物体由于自身温度及物理化学性质的不同,它们具有不同的波谱特性。当物质燃烧时,主要的辐射源是火焰和具有较高温度的碳化物、水蒸气、烟等。卫星林火监测算法一般将火点按亮温大小分为绝对火点与相对火点。绝对火点的识别是依据火点本身中红外辐射特征,而相对火点的识别则是依据火点辐射与背景辐射之间的差异。大地量子的卫星火点报警正是应用了上述原理,利用不同波长热辐射的差异性判定火点。若以物体未发生燃烧时的辐射为背景辐射,利用燃烧辐射与背景辐射的差异,可以从卫星遥感数据中火点位置和开始时间等重要信息。下图为年3月30日木里火灾火点分析图,可以看到当日18点实时火点数量达到了个。年3月30日木里县森林火灾的火点分析图大地量子的林火监测可连续跟踪与监测森林火灾发生与发展的动态过程并提供详尽的灾情信息,如林火发生位置、发生与结束时间、火点数量、过火区域面积、承灾体地物类型、天气预报等。过火面积监测森林过火面积是指被火烧过的面积,不论火烧程度如何均属于受灾面积。过火面积是森林火灾最基本的描述因子,同时也是林火应急响应等级评估的重要评估因子。过火面积能反映火灾对森林植被的影响及其损失信息,评价火灾对生态环境的影响。卫星遥感具有成像周期短、覆盖范围广的特点,非常适用于森林火灾的监测和过火面积的估算。森林火灾发生后,其地物的光谱特征与火灾发生前相比显然发生了明显的变化,一般来说,由于地物部分或者全部被火烧毁,地物颜色将变深变暗,从而会导致在可见光波段的光谱反射率有明显的下降。大地量子根据火灾前后的植被覆盖状况进行对比,建立过火面积估算模型。通过本方法,大地量子估算出年木里县森林火灾受影响区域面积约为83.平方千米。木里县年4月9日森林火灾过火面积分析图小结森林火灾不易及时发现,一旦失去控制往往造成较大的后果。利用遥感卫星对森林火情进行大尺度、准实时、高频次的常态化监测具有重大意义,不仅可以尽早发现火灾,减轻灾害影响;更能减轻防火人员工作压力,减少不必要的牺牲和损失。

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