技术特征：
1.一种森林火灾监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域同一时间的n张初始多光谱影像；其中，n>1，n为整数，所述初始多光谱影像包括多个波段，所述目标区域包括待测森林区域；对n张所述初始多光谱影像进行校正，获得n张第一多光谱影像；对n张所述第一多光谱影像进行拼接，获得拼接多光谱影像；根据所述待测森林区域的地域矢量图和所述拼接多光谱影像，获得所述待测森林区域的多光谱影像；将所述待测森林区域的多光谱影像的多个波段进行融合，获得所述待测森林区域的火灾范围。2.如权利要求1所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述获取目标区域同一时间的n张初始多光谱影像的步骤，包括：通过光学卫星，获得目标区域同一时间的m张卫星遥感影像；其中，0<m<n，m为整数；通过无人机，获得目标区域同一时间的n-m张无人机影像；其中，所述无人机搭载有多光谱传感器；通过m张所述卫星遥感影像和n-m张所述无人机影像，获得n张所述初始多光谱影像。3.如权利要求2所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述对n张所述初始多光谱影像进行校正，获得n张第一多光谱影像的步骤，包括：对所述卫星遥感影像进行图像增强和大气校正，获得第一卫星遥感影像；对所述无人机影像进行定位定向和几何校正，获得第一无人机影像；通过所述第一卫星遥感影像和所述第一无人机影像，获得所述第一多光谱影像；其中，所述第一卫星遥感影像和所述第一无人机影像的图像格式相同。4.如权利要求3所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述对n张所述第一多光谱影像进行拼接，获得拼接多光谱影像的步骤，包括：对m张所述第一卫星遥感影像进行地理级拼接，获得拼接卫星遥感影像；对n-m张所述第一无人机影像进行地理级拼接，获得拼接无人机影像；通过所述拼接卫星遥感影像和所述拼接无人机影像，获得所述拼接多光谱影像。5.如权利要求1所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述将所述待测森林区域的多光谱影像的多个波段进行融合，获得所述待测森林区域的火灾范围的步骤，包括：将所述待测森林区域的多光谱影像的短红外波段、近红外波段和绿色波段进行融合，生成伪真彩色图；其中，所述伪真彩色图的深色区域为所述待测森林区域的火灾范围。6.如权利要求1所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述将所述待测森林区域的多光谱影像的多个波段进行融合，获得所述待测森林区域的火灾范围的步骤之后，还包括：获取所述待测森林区域在火灾前的多光谱影像和所述待测森林区域在火灾发生后的多光谱影像；通过所述火灾前的多光谱影像和所述火灾后的多光谱影像计算所述待测森林区域的灾后损失。7.如权利要求6所述的森林火灾监测方法，其特征在于，所述通过所述火灾前的多光谱影像和所述火灾后的多光谱影像计算所述待测森林区域的灾后损失的步骤，包括：通过所述火灾前的多光谱影像和所述火灾后的多光谱影像的近红外波段和红色波段，
获得火灾前的归一化差分植被指数和火灾后的归一化差分植被指数；通过所述火灾前的归一化差分植被指数和所述火灾后的归一化差分植被指数的差值，得到所述待测森林区域的灾后损失。8.一种森林火灾监测装置，其特征在于，包括：初始多光谱影像获取模块，获取目标区域同一时间的n张初始多光谱影像；其中，n>1，n为整数，所述初始多光谱影像包括多个波段，所述目标区域包括待测森林区域；校正模块，用于对n张所述初始多光谱影像进行校正，获得n张第一多光谱影像；拼接模块，用于对n张所述第一多光谱影像进行拼接，获得拼接多光谱影像；多光谱影像获取模块，用于根据待测森林区域的地域矢量图和所述拼接多光谱影像，获得所述待测森林区域的多光谱影像；火灾范围获取模块，用于将所述待测森林区域的多光谱影像的多个波段进行融合，获得所述待测森林区域的火灾范围。9.一种计算机设备，其特征在于，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
技术总结
本申请公开了一种森林火灾监测方法、装置、设备及存储介质，通过对获取到的初始多光谱影像进行校正和拼接处理，与待测森林区域的地域矢量图取交集获得待测森林区域的多光谱影像，该多光谱影像中包含多个光谱波段，将多个波段进行融合，可以对过火区域进行监测，仅通过对图像信息的分析即可获得待测森林区域的火灾范围，减少了利用人力进行监测的危险性，提高了监测的精准度。提高了监测的精准度。提高了监测的精准度。
技术研发人员：ꢀ(74)专利代理机构
受保护的技术使用者：四川嘉普信工程技术咨询有限公司
技术研发日：2022.05.23
技术公布日：2022/6/21