技术总结
本发明涉及林火蔓延预测技术领域，具体涉及一种基于连续时序遥感态势数据的林火蔓延预测方法及电子设备，所述方法包括以下步骤，S1利用无人机等遥感态势感知系统获取小时级连续时序的火场态势数据；S2采用深度学习语义分割技术和NDVI指数，对S1中获取的态势数据或卫星与航拍遥感历史数据识别分割得到火场的地势与地物分类信息；S3采用红外温度图像识别技术，对S1中获取的态势数据识别提取各过程时序的监测火线，并解析火线的蔓延方向和速度；S4采用深度学习全连接神经网络技术，综合S2中获取的火场地势与地物分类信息和S3中获取的各过程时序火线蔓延方向和速度，解算未来时刻火线蔓延的方向、速度和方差，拟合获取小时级火线预测带，并逐时序和短周期迭代提高预测精度。本发明应用人工智能深度学习神经网络技术，基于无人机等遥感态势感知系统获取的小时级连续时序的火场态势数据，预测未来小时级火线蔓延趋势，以实现更高精度和时效的林火态势评估和应急救援。评估和应急救援。评估和应急救援。
技术研发人员：谢东海 牟风涛 王永威 刘金龙
受保护的技术使用者：航天图景（北京）科技有限公司
技术研发日：2020.08.19
技术公布日：2021/2/2