一种自动识别秸秆焚烧火点的方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及焚烧火点识别技术领域，尤其设及一种自动识别賴杆焚烧火点的方法 及系统。
【背景技术】
[0002] 为改善大气环境质量，保障公众知情权，加强社会舆论监督，全国秋收期间各地区 环保部口会采用遥感监测等方式去监测賴杆焚烧火点情况。
[0003] 目前賴杆燃烧监测方法是基于M0DIS或其他卫星数据得到賴杆燃烧点，但是M0DIS 空间分辨率较小，根据M0DIS或其他卫星数据不能准确识别出区域的±地类型，因而不能很 好的排除水体，等非农田区域，使用其对误判火点去除效果和精度均不理想。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种自动识别賴杆焚烧火点的方法及系 统，提高了获取焚烧火点的准确率和效率。
[000引第一方面，本发明提供了 一种自动识别賴杆焚烧火点的方法，包括：
[0006] 根据潜在焚烧火点的第一经缔度坐标获取与所述潜在焚烧火点的经缔度坐标的 距离为预设距离的第二经缔度坐标；
[0007] 根据所述第二经缔度坐标获取与所述第二经缔度坐标对应的瓦片坐标；
[0008] 根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐标对应的影像图；
[0009] 利用机器学习图像识别算法，对所述影像图中的±地类型进行分类；
[0010] 获取所述±地类型为农业用地类型的目标影像图，W及根据所述目标影像图获取 焚烧火点。
[0011] 可选的，所述根据所述第二经缔度坐标获取与所述第二经缔度坐标对应的瓦片坐 标，包括：
[0014] 其中，x，y分别表示瓦片坐标的行坐标和列坐标，Z表示缩放等级，λ，9>分别表示第 二经缔度坐标的经度坐标和缔度坐标。
[0015] 可选的，所述根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐标对应的影像图，包括：
[0016] 根据所述瓦片坐标W及预设url获取与所述瓦片坐标对应的影像图，其中，所述 url为用于获取瓦片坐标对应的影像图的url。
[0017] 可选的，所述第二经缔度坐标至少为两个。
[0018] 可选的，在根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐标对应的影像图之后，所述方法 还包括：
[0019] 将至少两个瓦片坐标对应的影像图根据所述瓦片坐标进行拼接，获取拼接后的影 像图。
[0020] 第二方面，本发明还提供了一种自动识别賴杆焚烧火点的系统，包括：
[0021] 经缔度坐标获取模块，用于根据潜在焚烧火点的第一经缔度坐标获取与所述潜在 焚烧火点的经缔度坐标的距离为预设距离的第二经缔度坐标；
[0022] 瓦片坐标获取模块，用于根据所述第二经缔度坐标获取与所述第二经缔度坐标对 应的瓦片坐标；
[0023] 影像图获取模块，用于根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐标对应的影像图；
[0024] 分类模块，用于利用机器学习图像识别算法，对所述影像图中的±地类型进行分 类；
[0025] 焚烧火点获取模块，用于获取所述±地类型为农业用地类型的目标影像图，W及 根据所述目标影像图获取焚烧火点。
[0026] 可选的，所述瓦片坐标获取模块，用于：
[0029] 其中，x，y分别表示瓦片坐标的行坐标和列坐标，Z表示缩放等级，λ，分别表示第 二经缔度坐标的经度坐标和缔度坐标。
[0030] 可选的，所述影像图获取模块，用于：
[0031] 根据所述瓦片坐标W及预设url获取与所述瓦片坐标对应的影像图，其中，所述 url为用于获取瓦片坐标对应的影像图的url。
[0032] 可选的，所述第二经缔度坐标至少为两个。
[0033] 可选的，所述系统还包括拼接模块，用于在根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐 标对应的影像图之后，将至少两个瓦片坐标对应的影像图根据所述瓦片坐标进行拼接，获 取拼接后的影像图。
[0034] 由上述技术方案可知，本发明提供一种自动识别賴杆焚烧火点的方法及系统，根 据经缔度坐标获取瓦片坐标，再根据瓦片坐标获取与瓦片坐标对应的影像图，最终根据及 其学习图像识别算法对影像图中的±地类型进行分类，并将非农业用地类型的影像图去 除，获取农业用地类型的目标影像图，进而确定焚烧火点，该方法提高了获取焚烧火点的准 确率和效率。
【附图说明】
[0035] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可w 根据运些图获得其他的附图。
[0036] 图1为本发明一实施例提供的一种自动识别賴杆焚烧火点的方法的流程示意图；
[0037] 图2为本发明另一实施例提供的一种自动识别賴杆焚烧火点的方法的流程示意 图；
[0038] 图3为本发明一实施例提供的一种自动识别賴杆焚烧火点的系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0039] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0040] 图1为本发明一实施例提供的一种自动识别賴杆焚烧火点的方法的流程示意图， 如图1所示，该方法包括W下步骤：
[0041] 101、根据潜在焚烧火点的第一经缔度坐标获取与所述潜在焚烧火点的经缔度坐 标的距离为预设距离的第二经缔度坐标。
[0042] 102、根据所述第二经缔度坐标获取与所述第二经缔度坐标对应的瓦片坐标。
[0043] 103、根据所述瓦片坐标获取与所述瓦片坐标对应的影像图。
[0044] 104、利用机器学习图像识别算法，对所述影像图中的±地类型进行分类。
[004引105、获取所述±地类型为农业用地类型的目标影像图，W及根据所述目标影像图 获取焚烧火点。
[0046] 上述方法根据经缔度坐标获取瓦片坐标，再根据瓦片坐标获取与瓦片坐标对应的 影像图，最终根据及其学习图像识别算法对影像图中的±地类型进行分类，并将非农业用 地类型的影像图去除，获取农业用地类型的目标影像图，进而确定焚烧火点，该方法提高了 获取焚烧火点的准确率和效率。
[0047] 为了更好的说明本发明的技术方案，下面通过具体的实施例对上述方法的具体实 施过程进行详细说明。
[0048] 图2示出了本发明另一实施例提供的一种自动识别賴杆焚烧火点的方法的流程示 意图，如图2所示，该方法包括W下步骤：
[0049] 201、根据潜在焚烧火点的第一经缔度坐标获取与所述潜在焚烧火点的经缔度坐 标的距离为预设距离的第二经缔度坐标。
[0050] 可理解的是，第一经缔度坐标为用户输入的坐标，例如（112.35，32.43)，W该坐标 为中屯、，获取距离该坐标为预设距离(例如，500m)的范围坐标，在范围坐标中选取至少两个 W上的坐标作为第二经缔度坐标，例如选取范围坐标中左下角和右上角的经缔度坐标。
[0051] 202、根据所述第二经缔度坐标获取与所述第二经缔度坐标对应的瓦片坐标。
[0052] 通过下式计算第二经缔度坐标对应的瓦片坐标：
[0053]
[0054]
[00巧]其中，X，y分别表示Google瓦片坐标系中的瓦片坐标的行坐标和列坐标，z表示缩 放等级，λ，P分别表示第二经缔度坐标的经度坐标和缔度坐标。
[0056] 203、根据所述瓦片坐标W及预设url获取与所述瓦片坐标对应的影像图，其中，所 述url为用于获取瓦片坐标对应的影像图的url。
[0057] 其中，获取瓦片坐标对应的影像图的预设url如下：
[0058] http ://www. google . cn/maps/vt?lyrs = s@182&gl = cn&x = "+t 11 ex+"&y = " + tiley+"&z="+zoom;
[0059] 其中tilex，tiley，zoom，分别为瓦片坐标的X坐标，y坐标，缩放等级zoom决定了影 像的分辨率，zoom越大分辨率越高。
[0060] 另外，上述瓦片坐标对应的影像图还可W理解为目前很多地图服务商提供了电子 地图服务同时提供了高分辨率的影像地图，基于瓦片形式发布，可W通过经缔度获取指定 区域和指定分辨率的高清影像数据。
[0061] 204、将至少两个瓦片坐标对应的影像图根据所述瓦片坐标进行拼接，获取拼接后 的影像图，即将获取的所有瓦片按照坐标顺序拼接成一张影像图。
[0062] 205、利用机器学习图像识别算法，对所述影像图中的±地类型进行分类。
[0063] ±地类型可W包括农业用地类型和非农业用地类型，其中非农业用地类型可W理 解为水体、建筑用地、裸地等等。
[0064] 其中机器学习图像识别算法可W为现有的算法，基本可W理解为根据大量影像数 据训练后生成的模型。
[0065] 206、获取所述±地类型为农业用地类型的目标影像图，W及根据所述目标影像图 获取焚烧火点。
[0066] 如果±地类型为非农业用地类型，则人该该影像图为误判焚烧火点，直接将其在 步骤204获取的影像图中将该非农业用地类型的影像图去除，最终将未去除的焚烧火点的 影像图作为目标影像