中分辨率遥感卫星图像的烟雾识别文献综述

 2022-03-18 21:36:42

中分辨率遥感卫星图像的烟雾识别文献综述

摘要:森林火灾危害性强,扑救难度大,每年给社会造成的损失巨大,仅2016年全国因火灾造成的损失就达到了37.2亿元,因此需要对火灾进行检测。但是火灾检测的方法繁多,且复杂,因此选择了通过烟雾检测来判断是否发生火灾。对此,本文就近些年来国内外学者关于烟雾识别的研究进行了梳理与分析。

关键字:烟雾识别;遥感图像;中分辨率;卷积神经网络

THEME:Smoke Recognition From Medium Resolution Remote Sensing Satellite Images

Abstract: Forest fires are highly hazardous and difficult to put out, causing huge losses to the society every year. In 2016 alone, the loss caused by fire reached 3.72 billion yuan, so it is necessary to detect the fire. However, there are many and complex fire detection methods, so smoke detection is chosen to determine whether a fire occurs. In this regard, this paper combs and analyzes the relevant literature of domestic and foreign scholars on smoke recognition in recent years.

Keywords:Smoke Recognition; Remote Sensing Images; Medium Resolution; Convolutional neural Network

前言:火灾是自然灾害和社会灾害中发生概率最高的灾害之一,对人类的生活和生命安全构成严重威胁。据中国公安部消防局公布数据显示,仅2016年,全国共接报火灾31.2万起,死亡1582人,受伤1065人,直接财产损失达37.2亿元。2014年、2015年两年,全国公安消防部门共接报火灾74.2万起,死亡3714人,受伤2726人,直接财产损失90.6亿元;接报森林、草原、矿井地下部分及铁路、港航系统火灾6935起,死亡290人,受伤887人,失踪8人,受灾森林3.2万公顷,受灾草原15.3万公顷,直接经济损失91.94亿元。纵观世界范围,火灾依然频繁发生。仅2016年中,4月印度喀拉拉邦柯兰县大火,116人死亡、近300人受伤,寺庙主体等建筑夷为平地;5月加拿大西部发生严重火灾,8.8万居民 紧急撤离,1600多座建筑物被烧毁,过火面积超过100平方公里;8月美国加州爆发大火,延烧面积超过120平方千米,8万余人被紧急疏散。火灾的频繁发生,不仅带来了经济损失,更重要的是危及生命安全,造成环境污染、生态环境破坏、文物和景观损失等一系列问题。及时准确地发现火灾,在火灾预警和扑救工作中有着极其重要的意义。火灾的起因和发生场所具有多样性,对火灾预警及扑救工作造成了阻碍。多年来,国内外均致力于火灾防治研究,进行了各种尝试。现阶段的各类火灾探测器主要有热感应式探测器、光感应式探测器以及烟感应式探测器。这些传统的探测器价格便宜、准确度高,但普遍存在一些难以解决的缺陷。例如由于烟雾传播和温度上升等现象的发生均需要相对较长的时间,使得传统传感器不可避免地会产生响应延迟。此外,传统传感器需要安装在起火点附近、长期接触大量粉尘等因素,使得传统传感器极易故障或失效,并且尤其不适用于高大空间或室外场 景这些高火灾隐患场所的火灾检测。开发更有效、可靠的探测方式一直是火灾防治的努力方向。随着经济建设的高速发展,为了满足城市治安防控和城市管理的需要,公安部联合信息产业部(工信部)等相关部门共同发起了天网工程的建设。该工程利用图像采集、传输、控制、显示等设备和软件,对固定区域进行实时监控并记录相关的信息,形成高度集成、联防联控的视频监控系统。此外,国家及地方森林公安局也建有专门面向森林防火的视频监控系统。然而,由于这些监控系统主要采用人工判读方式,效率较低。因此,通过遥感卫星图像处理的自动智能处理有着重大意义。

卫星遥感是采集地球数据信息的重要技术手段,具有无国界限制、覆盖面积广、观测具有周期性、数据客观等诸多特点。其获取的具备高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率和高辐射分辨率“四高”特征的遥感图像数据,经过遥感图像处理平台进行基本处理(辐射校正、几何校正、投影变换、镶嵌等)和信息提取(分类、变化检钡4、目标检测 等),可为国防和国民经济行业应用提供信息和服务。数据的可持续性与标准化、平台的一站式与生态化、信息的可用性与业务化、服务的时效性与规模化、应用的简单化与大众化均为遥感应用产业链条中的重要因素。

研究的目的与意义

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