专利名称：通过卫星系统自动探测地球表面的火点和例如云、薄雾、尘雾或类似的大气现象的制作方法
技术领域：
本发明涉及通过卫星系统自动探测地球表面的火点和例如云、薄雾、尘雾或类似的大气现象，更特别地通过利用地球同步卫星或极轨卫星系统的多光谱传感器获得的多光谱数据自动探测地球表面的火点和例如云、薄雾、尘雾或类似的大气现象。
背景技术：
公知，多光谱图像为通过遥感辐射计获得的图像，每个辐射计获得可视光谱的小波段区域的数字图像(称为场景，以遥感的方式)，从0. 4 μ m到0. 7 μ m称为红-绿-蓝 (RGB)区域，从0.7μπι到10 μ m或者更大的称为红外波长，分类为NIR (近红外)、MIR (中红外)、FIR(远红外)或TIR(热红外)。因此，多光谱图像为相同场景的几个单光谱(单波段或单色)图像的集合，通过对不同波长敏感的传感器获得每个单光谱图像。基于阈值标准和上下文算法的不同的火点探测技术已经被开发并用于多光谱极轨传感器，并且在最近几年中被用于地球同步传感器。对于这些技术的详细讨论，例如可以参考 Kaufman, Y. J. , Justice,C. 0. ,Flynn,L. P. Kendal, J. D. ,Prins,Ε. Μ. ,Giglio,L. Ward, D. Ε. Menzel, W. P.和Setzer，Α. W.，1998，从E0S-M0DIS监测潜在的全球火点，地球物理学研究杂志，103，32215-32238，禾口 Giglio，L.，Descloitre, J.，Justice, C. 0. &Kaufman， Y. J. (2003)，一种对MODIS的改进上下文火点探测算法，Rem. Sen.环境，87 :273_282。极轨卫星上的多光谱传感器具有相对较高的空间分辨率，但是由于极轨卫星的重访时间很长，即使联合所有现存的多光谱极轨传感器，也不能达到有效的火点探测目的所需要的及时性。相反，多光谱地球同步传感器提供非常频繁的获取，例如，MSG SEWRI (旋转增强可见光和红外成像仪)传感器每15分钟采集一次，然而多光谱地球同步传感器具有较低的空间分辨率(对于红外通道为3 X 3km2及以上)，这样会导致小的火点无法被探测到。为了克服空间分辨率的限制，E.Cisbani, A. Bartoloni, M. Marchese, G. Elisei, A. Mlvati，基于地球同步和极轨卫星的多瞬间图像的早期火点探测系统，IGARSS 2002， Toronto,2002,禾口 Calle, A. , Casanova, J. L. , Moclan, C. , Romo, A. J. , Costantini, Μ., Cisbani, Ε.，Zavagli, Μ.，Greco, B.，利用 MSG/SEVIRI 和 MODIS 传感器进行森林火探测和监测的最新算法和科学发展，IEEE，2005，118-123，最近提出了一种利用地球同步传感器数据进行子像素火点探测的基于物理模型的方法。特别地，提出了一种对辐射现象特征化的解析的辐射传输模型(RTM)，确定传感器探测到的能量，用对于在近红外线(NIR)、中红外线(MIR)和热红外线(TIR)光谱范围内的大气透明窗口中的每个波段λ的辐射亮度Ra (ff/m2/sr/ym)来表示。如
图1(a)所示，由远程卫星传感器收集的辐射亮度I是由地面反射的太阳辐射亮度Rs, λ、大气热辐射亮度Ra,λ (上升流和下降流部分)和最后的地面热发射的总和。给定背景温度ΤΒ、地球表面发射率 ε λ以及地球表面和传感器之间的大气透射率τ λ，RTM能够表达为Rx = ε λ τ λΒλ (Tb)+Ra ;λ+Rs;λ(1)其中，Βλ (T)为在温度T和波长λ时的普朗克黑体辐射。也可以利用其他RTM模型。根据C. C. Borel, W. B. Clodius, J. J. Szymanski 和 J. P. Theiler，利用一次或多次观测为高分辨率、多光谱热传感器比较强健的(robust)和基于物理的海平面温度反演， SPIE' 99会议，3717-09，对于在OTR和TIR区域的大气窗口中的透射率τ λ的主要贡献来自大气水蒸汽成分，并且透射率和水蒸汽之间的关系能够通过下面的表达式非常适当地参数化
权利要求
1.一种通过卫星系统自动探测地球表面上火点和地球大气中的大气现象的方法，包括通过多光谱卫星传感器在不同时间获得地球的多光谱图像，每个多光谱图像为单光谱图像的集合，所述单光谱图像的每个与各自的波长(λ)相关，每个单光谱图像由像素组成，每个像素表示来自地球各个区域的光谱辐射亮度(RJ ；其特征在于计算自适应预测模型，基于先前获得的所虑像素的光谱辐射亮度(RJ以及基于通过所述自适应预测模型为所述所虑像素先前预测得到的光谱辐射亮度(Rped, J，所述自适应预测模型在所虑时间为所虑像素预测光谱辐射亮度(RPKD, J ；将在所虑时间获得的所虑像素的光谱辐射亮度(RJ与由自适应预测模型同时为所虑像素预测的光谱辐射亮度(RpkU)进行比较；和基于比较的结果，探测对应于所虑像素的地球表面区域的火点或地球大气区域的大气现象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算自适应预测模型包括对于每个所虑像素，计算与不同时间相关的、和在相同波长(λ)获取的或为相同波长 (λ)预测的像素的光谱辐射亮度的时相谐波分析；和基于计算得到的光谱辐射亮度的低频部分计算自适应预测模型以滤除由于地球表面上的火或者大气现象而导致的光谱辐射亮度中的高频变换。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时相谐波分析为傅里叶分析。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，探测对应于所虑像素的在地球表面上的火点或者在地球大气区域中的大气现象包括如果像素的获得的光谱辐射亮度(RJ比对应的预测光谱辐射亮度(RPKD, J低出给定阈值(thDET, λ)，则探测到大气现象；和如果像素的获得的光谱辐射亮度(RJ比对应的预测光谱辐射亮度(RPKD, J高出给定阈值(thDET,J，则探测到火点。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过使用自适应预测模型、与10.8μπι的波长关联的像素的获得的光谱辐射亮度(Ria8)和阀值(thDET,ia8)，或者通过使用自适应预测模型、与12 μ m的波长关联的像素的获得的光谱辐射亮度(R12)和阀值(thDET,12)，探测在对应于所述像素的地球大气区域中的大气现象；和通过使用自适应预测模型、与3. 9 μ m的波长相关的像素的获得的光谱辐射亮度0 3.9)和阀值(thDET,3.9)探测在对应于所述像素的地球表面区域的火点。
6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，对于每个所虑像素，计算时相谐波分析包括形成向量(hA)，所述向量包含与不同时间相关的、和在相同波长(λ)获得的或为相同波长(λ)预测的光谱辐射亮度；和计算所述向量(hA)的时相谐波分析。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，形成向量(hA)包括形成初始向量(hA)，所述初始向量包含在相同波长(λ)和不同时间获得的所虑像素的光谱辐射亮度(RJ，并且不受到被火、云、薄雾、尘雾或类似物的影响。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，形成初始向量(hA)包括考虑几个邻近日；把对于每个向量元素的无云获取识别为在所考虑的日子中对应于同一向量元素的获取之中对于波长为10. 8或12 μ m的波段呈最大光谱辐射亮度值的获取；和把对于已经选择的每个无云向量元素的无火获取识别为在所考虑的日子中对应于同一向量元素的获取之中对于波长为3. 9 μ m波段呈最小光谱辐射亮度值的获取。
9.根据权利要求6-8任一项所述的方法，还包括根据给定标准分类成有效或无效的获取光谱辐射亮度(RJ ；以及形成向量(hA)还包括如果其被分类成有效的，通过获得的光谱辐射亮度(RJ更新向量(hj或者如果获得的光谱辐射亮度(RJ被分类成无效的，用对应的预测光谱辐射亮度(RPKD, J更新所述向量 (hj。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据给定标准分类成有效或无效的获得的光谱辐射亮度(RJ包括如果与12 μ m波长相关的获得的光谱辐射亮度比对应的预测光谱辐射亮度(Rpmi2)高出给定阈值(thUPD,12)，则将所述获得的光谱辐射亮度(R12)分类成有效的；如果与10. 8μπι波长相关的获得的光谱辐射亮度比对应的预测光谱辐射亮度率(Rped, 10.8)高出给定阈值(thUPD,ia8)，则将所述获得的光谱辐射亮度(Ria8)分类成有效的；和如果与3. 9 μ m波长相关的获得的光谱辐射亮度在由对应的预测的光谱辐射亮度(Rped, 3.9)减小给定阈值(thUPD,3.9)和由对应的预测的光谱辐射亮度(Rped,3.9)增加给定阈值(thUPD, ,9)所定义的范围中，则将所述获得的光谱辐射亮度0 3.9)分类成有效的。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，更新所述向量(hA)包括用分类为有效的对应的获得的光谱辐射亮度(RJ或者对应的预测的光谱辐射亮度 (Rped, λ)替换向量OiJ中在给定时间的光谱辐射亮度。
12.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，提供模型，所述模型与在不同时间获得的多光谱图像中的像素的光谱辐射亮度(RJ和代表发生在地球表面上的热动力现象的物理量相关，所述热动力现象或者发生在地球表面上，包括地球表面可能发生的火， 或者为地球大气中的，例如云、薄雾、尘雾或类似现象，并且与地球和太阳的相对位置相关； 以及当在对应所虑像素的地球大气区域中没有探测到大气现象时，在所述物理模型中为所述所虑像素计算背景温度(TB, t)和代表地球表面区域中的可能火点延伸的像素分数(ft)， 所述背景温度(Tb)和所述像素分数(f)对应所述所虑像素，所述计算基于在给定时间(t) 的所述所虑像素的光谱辐射亮度(U、先前获得的所述所虑像素的光谱辐射亮度 Ut)和先前在相同物理模型中为相同所虑像素计算得到的像素分数(ft_,t)，以及基于先前在相同物理模型中为相同所虑像素计算得到的背景温度(TB,t_,t)。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，提供动态多光谱方程系统，所述方程系统包括至少一个与各自波长(λ)相关的单光谱方程，并将不同时间获得的单光谱图像中的所虑像素的光谱辐射亮度(RJ与相同时间的所述物理量相关；和其中在所述物理模型中为所述所虑像素计算背景温度(Tb)和像素分数(f)包括 通过在给定时间⑴基于像素分数(ft_,t)和背景温度(TB,t_,t)为所虑像素求解所述动态多光谱方程系统，计算像素分数(ft)和背景温度(TB, t)，所述像素分数(ft_,t)和背景温度(TB,t_,t)通过在先前时间(t-At)为相同所虑像素已求解所述动态多光谱方程系统计算得到。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述动态多光谱方程系统中的单光谱方程基于方程之间的不同，所述方程把在不同时间获得的光谱辐射亮度(RJ与在相同时间的物理量相关。
15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述物理模型中的物理量包括一个或多个下面的量火点温度(Tf)； 太阳辐射亮度； 火点发射率(ε F, J ； 背景发射率(ε β, J ；和地球的大气透射率(τ λ)。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述动态多光谱方程系统为
17.根据权利要求12-16任一项所述的方法，还包括如果为对应的像素计算所得的像素分数(ft)满足给定标准，探测地球表面区域的火点ο
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，如果为对应的像素计算所得的像素分数(ft)满足给定标准，探测地球表面区域的火点，包括通过从所述计算得到的像素分数(f)减去与先前计算的像素分数(ft_,t)的低通滤波顺序相关的值，过滤为像素计算得到的像素分数(ft)；和如果为所述对应的像素计算得到的过滤像素分数)比给定阈值高，探测地球表面区域中的火点。
19.一种用于执行前述任一项权利要求所述的方法的处理系统。
20.—种可在处理系统中装载的、并且被配置成当运行时执行如权利要求1到18任一项所述的方法的软件。
全文摘要
本发明公开了一种通过卫星系统自动探测地球表面上火点的方法，包括通过多光谱卫星传感器的方式在不同时间获取地球的多光谱图像，每个多光谱图像是各个与各自波长(λ)相关的单光谱图像的集合，并且每个单光谱图像由各个指示来自地球各个区域的光谱辐射亮度(Rλ)的像素组成；计算自适应预测模型，基于先前获得的所虑像素的光谱辐射亮度(Rλ)以及基于通过所述自适应预测模型为所述所虑像素先前预测得到的光谱辐射亮度(RPRD，λ)，所述自适应预测模型在所虑时间为所虑像素预测光谱辐射亮度(RPRD，λ)；将在所虑时间获得的所虑像素的光谱辐射亮度(Rλ)与由自适应预测模型同时为所虑像素预测的光谱辐射亮度(RPRD，λ)进行比较；和基于比较的结果，探测对应于所虑像素的地球表面区域的火点或地球大气区域的大气现象。
文档编号G06K9/32GK102542248SQ201110307830
公开日2012年7月4日 申请日期2007年7月27日 优先权日2006年7月28日
发明者马西莫·扎瓦利, 马里奥·科斯坦蒂尼 申请人:电视广播有限公司