一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法和装置与流程

1.本发明涉及火点识别的技术领域，尤其是涉及一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法和装置。


背景技术：

2.目前，基于静止气象卫星监测火情的方法可以分为固定阈值法，自适应阈值法(空间差异法)以及时间差异法。除通过预先设定阈值来进行判识的固定阈值法外，自适应阈值法与时间差异法都使用了潜在火点判识的方法。潜在火点的判识，是基于对卫星监测火情的准实时要求，通过一系列的判识条件筛除明显的非火点像元，同时尽可能地判识与火点像元具有类似特征的像元，标记为潜在火点像元。在后续的精细化判识过程中，通过对潜在火点像元与周围背景像元进行比对，可以达到快速精确地火点判识。因此，潜在火点的判识准确度极大程度上地影响了静止气象卫星火情监测的准确性。
3.现有的静止气象卫星监测火情方法中，对潜在火点的判识方法有固定阈值法以及空间上下文法。固定阈值法通过预先设定的阈值进行潜在火点像元的筛选，但是不同地域，不同季节存在变化。阈值过低会使大量非火点像元通过筛选，加大后续计算量以及误判概率，阈值过高则会遗漏细小火情，导致判识精度降低，因此，通过固定阈值进行筛选的潜在火点判识方法普适性较差，且精度较低。而空间上下文法，通过对比目标像元与背景像元的中红外通道亮温值(bt)，以及中红外通道与远红外通道的亮温差(δbt)，筛选出潜在火点。该方法有效避免了部分因固定阈值设定不准确而导致的误判与漏判，但是仍然存在判识不准确的情况。在对多像元的大火情进行潜在热点判识时，目标像元与背景像元的bt，δbt差异并不明显，很可能导致应该被判识为潜在热点的像元被过滤，导致出现火点像元漏判的情况。同时，空间上下文法未提前过滤云、水体以及绝对热点像元，导致背景像元的bt与δbt与实际可用于进行判识的真值bt、δbt不符，导致在对目标像元进行计算时的误判与漏判。
4.针对上述问题，还未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法和装置，以缓解了现有的潜在火点判识方法的判识准确率较低的技术问题。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法，包括：获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标
像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点。
7.进一步地，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，包括：对所述静止气象卫星遥感影像数据进行预处理，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的目标参数，其中，所述目标参数包括：可见光通道表观反射率数据，近红外通道表观反射率数据，中红外通道亮温数据，远红外通道亮温数据，卫星天顶角，卫星方位角，太阳天顶角和太阳天顶角；基于所述目标参数和预设判别公式，确定出各个像元的昼夜属性，其中，所述预设判别公式为其中，所述预设判别公式为其中，所述预设判别公式为其中，所述预设判别公式为daybool为日间像元的掩膜文件，nightbool为夜间像元的掩膜文件，validbool为静止气象卫星遥感影像数据质量满足使用要求的有效性掩膜文件，为第1通道表观反射率，θ
soz
为太阳天顶角度数；基于所述目标参数和亮温平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温平均值，其中，所述亮温平均值公式为其中，为同时刻亮温平均值，n为所述预设时间段内的天数，为第i天的同时刻第7通道亮温值；基于所述目标参数和亮温差平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温差平均值，其中，所述亮温差平均值公式为其中，δbt为亮温差，表示第i天的同时刻第13通道亮温值，δbti表示第i天的同时刻亮温差。
8.进一步地，基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，包括：基于所述属性数据、所述目标数据和晴空背景场数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的云像元，其中，所述云像元包括：日间云像元和夜间云像元；基于所述属性数据、所述目标数据和水体掩膜数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的云像元；基于所述属性数据和所述目标数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的绝对火点像元，其中，所述绝对火点像元包括：日间绝对火点像元和夜间绝对火点像元。
9.进一步地，基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，包括：基于动态窗口算法，确定出目标窗口中的目标像元的数量，其中，所述目标窗口为以任意一个目标像元为中心构建的预设尺寸的窗口；将所述数量大于预设阈值的目标窗口对应的目标像元确定为有效像元，以及将所述数量小于或等于预设阈值的目标窗口对应的目标像元确定为无效像元；基于所述有效像元对应的目标窗口中的目标像元，计算出所述有效像元的平均亮温值和平均亮温差值；基于所述大津算法，所述目标像元的同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值，确定出所述目标像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值；基于所述有效像元的平均亮温值和平均亮温差值，以及所述有效像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值，确定出所述有效像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；将所述无效像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值，确定出所述无效像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值。
10.进一步地，基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定
出所述目标像元中的最终像元，包括：将所述有效像元中第i天的同时刻第7通道亮温值与对应的背景亮温阈值之间的差值大于第一预设阈值、第i天的同时刻亮温差与对应的背景亮温差阈值之间的差值大于第一预设阈值且第i天的同时刻第7通道亮温值大于第二预设阈值的有效像元的有效像元，确定为所述最终像元；将所述无效像元中第i天的同时刻第7通道亮温值与对应的背景亮温阈值之间的差值大于第三预设阈值、第i天的同时刻亮温差与对应的背景亮温差阈值之间的差值大于第三预设阈值且第i天的同时刻第7通道亮温值大于第四预设阈值的无效像元，确定为所述最终像元。
11.第二方面，本发明实施例还提供了一种基于静止气象卫星的潜在火点判识装置，包括：获取单元，确定单元，计算单元和判别单元，其中，所述获取单元，用于获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；所述确定单元，用于基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；所述计算单元，用于基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；所述判别单元，用于基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点。
12.进一步地，所述获取单元，用于：对所述静止气象卫星遥感影像数据进行预处理，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的目标参数，其中，所述目标参数包括：可见光通道表观反射率数据，近红外通道表观反射率数据，中红外通道亮温数据，远红外通道亮温数据，卫星天顶角，卫星方位角，太阳天顶角和太阳天顶角；基于所述目标参数和预设判别公式，确定出各个像元的昼夜属性，其中，所述预设判别公式为各个像元的昼夜属性，其中，所述预设判别公式为各个像元的昼夜属性，其中，所述预设判别公式为daybool为日间像元的掩膜文件，nightbool为夜间像元的掩膜文件，validbool为静止气象卫星遥感影像数据质量满足使用要求的有效性掩膜文件，为第1通道表观反射率，θ
soz
为太阳天顶角度数；基于所述目标参数和亮温平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温平均值，其中，所述亮温平均值公式为其中，为同时刻亮温平均值，n为所述预设时间段内的天数，为第i天的同时刻第7通道亮温值；基于所述目标参数和亮温差平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温差平均值，其中，所述亮温差平均值公式为其中，δbt为亮温差，表示第i天的同时刻第13通道亮温值，δbti表示第i天的同时刻亮温差。
13.进一步地，所述确定单元，用于：基于所述属性数据、所述目标数据和晴空背景场数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的云像元，其中，所述云像元包括：日间云像元和夜间云像元；基于所述属性数据、所述目标数据和水体掩膜数据，确定出所述静止气
象卫星遥感影像数据中的云像元；基于所述属性数据和所述目标数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的绝对火点像元，其中，所述绝对火点像元包括：日间绝对火点像元和夜间绝对火点像元。
14.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述第一方面中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
15.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序。
16.在本发明实施例中，通过获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点，达到了对潜在火点的高精度快速判识的目的，进而解决了现有潜在火点判识准确度不足的技术问题，从而实现了静止气象卫星火情监测的准确性的技术效果。
17.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本发明实施例提供的一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法的流程图；
21.图2为本发明实施例提供的一种基于静止气象卫星的潜在火点判识装置的示意图；
22.图3为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
23.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
24.实施例一：
25.根据本发明实施例，提供了一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
26.图1是根据本发明实施例的一种基于静止气象卫星的潜在火点判识方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
27.步骤s102，获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；
28.步骤s104，基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；
29.步骤s106，基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；
30.步骤s108，基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点。
31.在本发明实施例中，通过获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点，达到了对潜在火点的高精度快速判识的目的，进而解决了现有潜在火点判识准确度不足的技术问题，从而实现了静止气象卫星火情监测的准确性的技术效果。
32.在本发明实施例中，步骤s102包括如下步骤：
33.对所述静止气象卫星遥感影像数据进行预处理，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的目标参数，其中，所述目标参数包括：可见光通道表观反射率数据，近红外通道表观反射率数据，中红外通道亮温数据，远红外通道亮温数据，卫星天顶角，卫星方位角，太阳天顶角和太阳天顶角；
34.其中，可见光通道表观反射率数据近红外通道表观反射率数据中红外通道亮温数据远红外通道亮温数据卫星天顶角(saz)、卫星方位角(saa)、太阳天顶角(soz)、太阳天顶角(soa)角度数据。
35.基于所述目标参数和预设判别公式，确定出各个像元的昼夜属性，其中，所述预设判别公式为判别公式为
daybool为日间像元的掩膜文件，nightbool为夜间像元的掩膜文件，validbool为静止气象卫星遥感影像数据质量满足使用要求的有效性掩膜文件，为第1通道表观反射率，θ
soz
为太阳天顶角度数；
36.基于所述目标参数和亮温平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温平均值，其中，所述亮温平均值公式为其中，为同时刻亮温平均值，n为所述预设时间段内的天数，为第i天的同时刻第7通道亮温值；
37.基于所述目标参数和亮温差平均值公式，确定出各个像元的同时刻亮温差平均值，其中，所述亮温差平均值公式为其中，δbt为亮温差，表示第i天的同时刻第13通道亮温值，δbti表示第i天的同时刻亮温差。
38.需要说明的是，由于静止气象卫星数据具有一个特点：单一像元在一段时间内的亮温观测值可能存在差异，但在没有突发事件的情况下，像元的观测亮温将在平均值附近波动。基于此原理，逐一进行预处理后的像元历史特征值提取。向前追溯m天(预设时间内)的历史数据，对历史数据进行简单清洗后，逐一提取像元的同时刻亮温平均值，像元的同时刻亮温差的平均值。
39.上述的静止气象卫星遥感影像数据优选葵花8号(h8)-ahi传感器遥感影像数据。
40.在本发明实施例中，步骤s104包括如下步骤：
41.步骤s11，基于所述属性数据、所述目标数据和晴空背景场数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的云像元，其中，所述云像元包括：日间云像元和夜间云像元；
42.步骤s12，基于所述属性数据、所述目标数据和水体掩膜数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的云像元；
43.步骤s13，基于所述属性数据和所述目标数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的绝对火点像元，其中，所述绝对火点像元包括：日间绝对火点像元和夜间绝对火点像元。
44.在本发明实施例中，利用属性数据结合辅助数据(晴空背景场)进行云判识。在白天，结合晴空背景场的蓝光通道表观反射率，以及云在可见光通道具有高反射率以及远红外通道的低亮温特性，识别日间云像元。在夜晚，通过对中红外通道亮温以及远红外通道亮温的归一化处理及阈值提取，识别夜间云像元；判识公式为：
45.日间云像元：
46.c1＝δblue’》thre
blue
；
[0047][0048]
[0049][0050]
daycloud＝(c1 or c2 or c3 or c4)and daybool；
[0051]
夜间云像元：
[0052][0053][0054]
nightcloud＝(c1 or c2)and nightbool；
[0055]
云像元：
[0056]
cloud＝daycloud or nightcloud。
[0057]
其中，δblue’表示预处理结果的蓝光通道反射率与晴空背景场的蓝光通道反射率的差值，经过retinex增强方法得到的值；thre
blue
表示通过大津算法提取得到的蓝光通道反射率的阈值；分别表示第3通道与第4通道的表观反射率；表示第15通道的亮温值；分别表示归一化后的第7通道与第14通道的亮温值；thre
band07
，thre
band14
分别表示通过大津算法提取得到的第7通道与第14通道的亮温值的阈值；k为亮温单位开尔文。
[0058]
利用属性数据,目标数据和水体掩膜数据，对水体掩膜数据重采样为2km的像元大小(watermask)。由于水体面积会有季节性的变化，水体掩膜文件不能识别所有的水体，掩膜文件中遗漏的水体像元可能会在后续判识中引起误判。因此，本文进行额外的水体判识条件以探测水体像元(waterbool)；判识公式为：
[0059][0060]
water＝watermask or waterbool；
[0061]
其中，表示第6通道的表观反射率；ndvi表示归一化植被指数；ndwi表示归一化水体指数。
[0062]
最后，利用属性数据和目标数据进行绝对火点判识；判识公式为：
[0063]
日间绝对火点：
[0064][0065]
夜间绝对火点：
[0066][0067]
firemask＝dayfire or nightfire；
[0068]
其中，firemask表示判识得到的绝对火点像元掩膜。
[0069]
将步骤3a、3b、3c中判识得到的云、水体、绝对火点像元标记为非火像元；公式为：
[0070]
validbkg＝validbool and～water and～cloud&～firemask
[0071]
其中，validbkg为筛除非火像元后的有效背景区域(即，目标像元)。
[0072]
在本发明实施例中，步骤s106包括如下步骤：
[0073]
步骤s21，基于动态窗口算法，确定出目标窗口中的目标像元的数量，其中，所述目标窗口为以任意一个目标像元为中心构建的预设尺寸的窗口；
[0074]
步骤s22，将所述数量大于预设阈值的目标窗口对应的目标像元确定为有效像元，以及将所述数量小于或等于预设阈值的目标窗口对应的目标像元确定为无效像元；
[0075]
步骤s23，基于所述有效像元对应的目标窗口中的目标像元，计算出所述有效像元的平均亮温值和平均亮温差值；
[0076]
步骤s24，基于所述大津算法，所述目标像元的同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值，确定出所述目标像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值；
[0077]
步骤s25，基于所述有效像元的平均亮温值和平均亮温差值，以及所述有效像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值，确定出所述有效像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；
[0078]
步骤s26，将所述无效像元的平均亮温值经验阈值和平均亮温差值经验阈值，确定出所述无效像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值。
[0079]
在本发明实施例中，有效背景区域validbkg中的像元进行逐一计算。计算以目标像元为中心，n*m的窗口范围内(n,m为预设值，此处取50，50)目标像元的数量n。若目标像元数量n大于预设值thren(此处取1000)，将目标像元标记为有效像元，否则标记为无效像元；计算公式为：
[0080]
reliablebkgi＝validbkg∩(n*m)i；
[0081]
ni＝count(reliablebkgi)；
[0082]
其中，(n*m)i表示以第i个像元为中心，n*m为大小形成的窗口；reliablebkgi表示(n*m)i窗口与有效背景区域的交集；ni表示交集内有效背景像元的数量。
[0083]
然后，计算目标像元的平均亮温值、平均亮温差值。对于有效像元，计算reliablebkgi的平均亮温值以及平均亮温差的公式为：
[0084][0085][0086][0087]
其中，δbt表示亮温差，由第7通道亮温与第13通道亮温相减计算得出。
[0088]
对于无效像元，不进行平均亮温值与平均亮温差的计算。
[0089]
在得到得到的有效像元的平均亮温值、平均亮温差值，逐一进行基于经验阈值的调整。经验阈值由基于历史同时刻亮温平均值以及历史同时刻亮温差平均值使用大津算法进行阈值提取。将调整后得到的平均亮温值与平均亮温差值，作为该像元的背景亮温阈值与背景亮温差阈值。对于无效像元，则直接将经验
[0113]
对于满足任意条件1或条件2的像元，判识为潜在火点。判识公式为：
[0114]
pf＝pf
1 or pf2[0115]
其中，pf表示判识得到的最终像元。
[0116]
将绝对火点像元与最终像元进行并集计算，得到全部的潜在火点像元。判识公式为：
[0117]
pf
bool
＝pf∪firemask
[0118]
其中，pf
bool
表示经过全部判识条件后，最终得到的潜在火点像元。
[0119]
本发明实施例提供了一种基于静止气象卫星的动态有效背景窗与经验阈值结合的潜在火点判识方法。首先提出了动态有效背景窗的概念，针对静止期限卫星数据进行逐一像元有效背景窗计算，得到像元背景亮温及亮温差值，与传统单一阈值或空间上下文法相比，提升了像元背景值的计算精度；其次本方法基于静止气象卫星的高时间分辨率特性，提出了基于历史同时刻观测数据的经验阈值校正方法，使用大津算法提取阈值，并与有效背景窗相结合，提升了潜在火点的判识准确率；因此基于静止气象卫星的动态有效背景窗与经验阈值结合的潜在火点判识方法对提升静止气象卫星的火情监测准确率有极大提升作用。
[0120]
实施例二：
[0121]
本发明实施例还提供了一种基于静止气象卫星的潜在火点判识装置，该基于静止气象卫星的潜在火点判识装置用于执行本发明实施例上述内容所提供的基于静止气象卫星的潜在火点判识方法，以下是本发明实施例提供的基于静止气象卫星的潜在火点判识装置的具体介绍。
[0122]
如图2所示，图2为上述基于静止气象卫星的潜在火点判识装置的示意图，该基于静止气象卫星的潜在火点判识装置包括：获取单元10，确定单元20，计算单元30和判别单元40。
[0123]
所述获取单元，用于获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；
[0124]
所述确定单元，用于基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；
[0125]
所述计算单元，用于基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；
[0126]
所述判别单元，用于基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点。
[0127]
在本发明实施例中，通过获取预设时间段内待判别区域的静止气象卫星遥感影像数据，并确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中各个像元的属性数据，其中，所述属性数据包括：昼夜属性，同时刻亮温平均值和同时刻亮温差平均值；基于所述属性数据，确定出所述静止气象卫星遥感影像数据中的目标像元，其中，所述目标像元为除云像元，水体像元和绝对火点像元以外的像元；基于动态窗口算法和所述属性数据，计算出所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮温差阈值；基于预设条件，所述目标像元的背景亮温阈值和背景亮
温差阈值，确定出所述目标像元中的最终像元，将所述最终像元和所述绝对火点像元确定为潜在火点，达到了对潜在火点的高精度快速判识的目的，进而解决了现有潜在火点判识准确度不足的技术问题，从而实现了静止气象卫星火情监测的准确性的技术效果。
[0128]
实施例三：
[0129]
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述实施例一中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
[0130]
参见图3，本发明实施例还提供一种电子设备100，包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。
[0131]
其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器(ram，random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
[0132]
总线62可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0133]
其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。
[0134]
处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0135]
实施例四：
[0136]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例一中所述方法的步骤。
[0137]
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是
两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0138]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0139]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0140]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0141]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0142]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。