專利名稱：一種森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，尤其涉及一種基于無人飛機監(jiān)測 森林火區(qū)域的火焰精確跟蹤方法，屬于森林火災(zāi)監(jiān)測與信息處理技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
森林火災(zāi)監(jiān)測的技術(shù)措施通?？煞譃樗膫€空間層次，即地面巡護、了望臺定點觀 測、空中飛機巡護和空間衛(wèi)星監(jiān)測。隨著科學(xué)技術(shù)的顯著進步，尤其是遙感技術(shù)、計算機、激 光、通訊和航空航天技術(shù)的蓬勃發(fā)展，為森林防火提供了先進的手段和技術(shù)條件。例如紅外 監(jiān)測林火、雷達監(jiān)測林火、激光監(jiān)測林火等新技術(shù)的應(yīng)用，為提高林火監(jiān)測的及時性和準(zhǔn)確 性，有效地控制森林火災(zāi)的發(fā)生，把森林火災(zāi)的損失降低到最低限度提供了保證。多數(shù)森林 火災(zāi)都是因為小火未能及時發(fā)現(xiàn)、撲救，終釀成大面積火災(zāi)，造成了重大損失。紅外監(jiān)測林火技術(shù)主要分為星載或機載紅外設(shè)備、了望臺監(jiān)測紅外設(shè)備和紅外傳 感終端。星載紅外設(shè)備作為一種新的監(jiān)測方法，已成為世界各國發(fā)現(xiàn)和監(jiān)視林火的最重要 的手段之一。由于陸地衛(wèi)星很少，覆蓋周期長，每18天才能對同一地點巡視一次，而氣象衛(wèi) 星雖然每天能成圖幾張，但分辨率低。因此，星載紅外設(shè)備在林火監(jiān)測上的直接應(yīng)用還有一 定的距離。機載紅外設(shè)備這是一種把紅外掃描儀安裝在飛機上，利用紅外傳感器接收林火 信息的一種空中監(jiān)測林火的方法，亦稱機載紅外林火監(jiān)視。但是機載紅外設(shè)備的實時監(jiān)測 幾乎不可能實現(xiàn)，災(zāi)中撲救和災(zāi)后評估應(yīng)用的較多。了望臺監(jiān)測紅外設(shè)備通常是把紅外設(shè) 備放置在了望臺的制高點，向四周監(jiān)測來確定林火發(fā)生位置。了望臺林火監(jiān)測的效果依賴 于地形和天氣情況，在視野有遮擋和惡劣天氣時，監(jiān)測往往有偏差。但其應(yīng)用最為廣泛。近年來，無人飛機被應(yīng)用于各個領(lǐng)域。無人飛機具有體積小、重量輕、運載方便、操 作簡單等特點，在低空中靈活性強、起飛準(zhǔn)備時間短、升空迅速，能夠很快抵達目標(biāo)區(qū)域?qū)?現(xiàn)監(jiān)測與目標(biāo)區(qū)域的信息獲取。目前，無人飛機森林火災(zāi)監(jiān)測主要用于日常的森林巡護作 業(yè)，也可用于撲火過程中監(jiān)視火情發(fā)展，為撲火的指揮、調(diào)度工作提供決策參考。在日常巡 護中，根據(jù)目標(biāo)林區(qū)的面積大小、地形情況和植被特點等進行飛行規(guī)劃，包括確定空中巡護 的飛行頻次、明確飛行目的、選擇搭載設(shè)備和設(shè)計飛行航線等。無人飛機升空后按照設(shè)定的 航線自動執(zhí)行巡護任務(wù)，搭載的探測設(shè)備將采集的地面影像通過獨立的數(shù)據(jù)鏈路實時地回 傳到地面控制站。工作人員通過地面監(jiān)視設(shè)備發(fā)現(xiàn)情況后可以遙控?zé)o人飛機在目標(biāo)區(qū)域上 空盤旋，并進行仔細觀察和目標(biāo)確認。如發(fā)現(xiàn)森林火情，根據(jù)無人飛機自身傳回的GPS位置 信息來確定火點的位置，并通報給指揮中心，以便安排撲救工作。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，針對森林火災(zāi)蔓延趨勢 的判識做實時火災(zāi)跟蹤，采用基于圖象處理和位置變化的融合處理來回傳森林火災(zāi)蔓延輪 廓，以確保森林火災(zāi)撲救的及時、有效和為快速設(shè)置森林火災(zāi)阻隔體提供科學(xué)依據(jù)。本發(fā)明提出的森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，包括以下步驟
(1)當(dāng)森林發(fā)生火災(zāi)時，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀以視場角60度搜索 火災(zāi)區(qū)域，得到初始成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信息處理器 中；(2)信息處理器從初始成像光譜數(shù)據(jù)中獲取灰度值極大點，該灰度值極大點與火 災(zāi)區(qū)域的中心位置相對應(yīng)，得到森林火災(zāi)區(qū)域的中心位置；(3)無人飛機根據(jù)上述森 林火災(zāi)區(qū)域中心位置，跟蹤該區(qū)域，紅外成像光譜儀以視 場角30度重新搜索火災(zāi)區(qū)域，得到中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無 人飛機上的信息處理器中；(4)無人飛機上的信息處理器從獲取的上述中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)中按時間順序 選擇5幅光譜圖像，并分別計算每幅光譜圖像中的火災(zāi)區(qū)域圖像連通體面積，對圖像連通 體面積大小遞增排序，若圖像連通體面積的遞增速度與搜索時間增加同步，則判別火災(zāi)為 蔓延趨勢；若圖像連通體面積的遞增速度小于或等于搜索時間增加，則判別火災(zāi)為蔓延趨 勢不明顯或縮?。?5)信息處理器分別從上述5幅光譜圖像中獲取各光譜圖像的中心位置，按時間 順序?qū)?幅光譜圖像的中心位置分別與上述中心區(qū)域成像光譜圖像的中心位置進行比較， 若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā)生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素 點都偏移2個以上像素點，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā) 生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素點偏移均小于或等于2個像素點，則判 斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮?。蝗羯鲜?幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都不發(fā)生變化，則 判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮??；若上述5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)變化為其它狀態(tài) 時，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；(6)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā) 送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(2)-(5)；(7)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮小時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù) 據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā)送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(1)_(5)。本發(fā)明提出的森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，其特點和優(yōu)點是森林火災(zāi)在天氣 等情況的伴隨下往往形成蔓延趨勢，采用本發(fā)明方法的無人飛機平臺可以靈活地精確跟蹤 并對火災(zāi)火焰及其輪廓進行判識，突破了傳統(tǒng)方法上的無人飛機搭載遙感儀器的簡單巡 護。本方法將所有監(jiān)測結(jié)果通過無線數(shù)傳回林區(qū)指揮中心，因此可以為森林火災(zāi)撲救的及 時、有效和快速設(shè)置提供科學(xué)依據(jù)。本發(fā)明方法只需對無人飛機及其搭載設(shè)備做系統(tǒng)算法 和軟件處理，因此發(fā)明方法具有實用價值和推廣意義。


圖1是本發(fā)明方法的流程框圖。
具體實施例方式本發(fā)明提出的森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，其流程框圖如圖1所示，包括以下 步驟(1)當(dāng)森林發(fā)生火災(zāi)時，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀以視場角60度搜索火災(zāi)區(qū)域，得到初始成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信息處理器 中；(2)信息處理器從初始成像光譜數(shù)據(jù)中獲取灰度值極大點，該灰度值極大點與火 災(zāi)區(qū)域的中心位置相對應(yīng)，得到森林火災(zāi)區(qū)域的中心位置；(3)無人飛機根據(jù)上述森林火災(zāi)區(qū)域中心位置，跟蹤該區(qū)域，紅外成像光譜儀以視 場角30度重新搜索火災(zāi)區(qū)域，得到中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無 人飛機上的信息處理器中；(4)無人飛機上的信息處理器從獲取的上述中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)中按時間順序 選擇5幅光譜圖像，并分別計算每幅光譜圖像中的火災(zāi)區(qū)域圖像連通體面積，對圖像連通 體面積大小遞增排序，若圖像連通體面積的遞增速度與搜索時間增加同步，則判別火災(zāi)為 蔓延趨勢；若圖像連通體面積的遞增速度小于或等于搜索時間增加，則判別火災(zāi)為蔓延趨 勢不明顯或縮??；
(5)信息處理器分別從上述5幅光譜圖像中獲取各光譜圖像的中心位置，按時間 順序?qū)?幅光譜圖像的中心位置分別與上述中心區(qū)域成像光譜圖像的中心位置進行比較， 若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā)生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素 點都偏移2個以上像素點，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā) 生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素點偏移均小于或等于2個像素點，則判 斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮??；若上述5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都不發(fā)生變化，則 判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮??；若上述5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)變化為其它狀態(tài) 時，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；(6)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā) 送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(2)-(5)；(7)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮小時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù) 據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā)送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(1)_(5)。本發(fā)明的一個實施例中，所述的無人飛機可以采用總參60研究所的Z-3無人直升 機，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀可以采用澳大利亞的型號為firemap的設(shè)備，或中 國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所生產(chǎn)的設(shè)備。實施本發(fā)明方法時，無人飛機上需要配置飛控系統(tǒng)、紅外成像光譜儀和無線數(shù)據(jù) 傳輸系統(tǒng)等。信息處理器利用數(shù)據(jù)融合算法對無人飛機三維位置、姿態(tài)、速度和偏差結(jié)合火 災(zāi)區(qū)域的中心位置進行導(dǎo)航控制，并通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)將火災(zāi)區(qū)域的中心位置和圖片 回傳給林區(qū)指揮中心。本發(fā)明方法所依據(jù)的原理是在森林的某個區(qū)域發(fā)生火災(zāi)時，往往伴隨著火、煙以 及其他氣體。由于火災(zāi)區(qū)域的火焰溫度遠高于周圍區(qū)域，因此紅外成像光譜儀的紅外譜段 與背景有著較高的輻射對比度。當(dāng)紅外成像光譜儀采集光譜圖像中，圖像的灰度值正比于 瞬時視場的熱輻射量及溫度值，通過查找圖像中灰度值的極大點來確定火災(zāi)區(qū)域的中心位置。本發(fā)明方法中，當(dāng)森林發(fā)生火災(zāi)時，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀以視場角 60度搜索火災(zāi)區(qū)域，得到初始成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信 息處理器中。信息處理器從初始成像光譜數(shù)據(jù)中獲取灰度值極大點，該灰度值極大點與火災(zāi)區(qū)域的中心位置相對應(yīng)，得到森林火災(zāi)區(qū)域的中心位置。無人飛機根據(jù)上述森林火災(zāi)區(qū) 域中心位置，懸?；虮P旋飛行跟蹤該區(qū)域，紅外成像光譜儀以視場角30度重新搜索火災(zāi)區(qū) 域，得到中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信息處理器中， 從獲取的上述中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)中按時間順序選擇5幅光譜圖像，并分別計算每幅光 譜圖像中的火災(zāi)區(qū)域圖像連通體面積，其面積大小分別為、、A2、A3、A4和A5。當(dāng)A1 < A2 < A3 < A4 < A5時，森林火災(zāi)可判別為蔓延趨勢；當(dāng)不符合A1 < A2 < A3 < A4 < A5時，對圖像中 連通體坐標(biāo)為(Xm，Ym)進行判識，若(Xm，Ym)明顯變化，則火災(zāi)為蔓延趨勢。當(dāng)火災(zāi)區(qū)域的圖 像被判斷為蔓延趨勢時，無人飛機及其搭載的紅 外成像光譜儀對火災(zāi)區(qū)域作精確跟蹤。若 (Xffl, Yffl)變化不明顯，則火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮小，此時無人飛機及其搭載的紅外成像 光譜儀仍以視場角60度重復(fù)搜索火災(zāi)區(qū)域。
權(quán)利要求
一種森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)當(dāng)森林發(fā)生火災(zāi)時，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀以視場角60度搜索火災(zāi)區(qū)域，得到初始成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信息處理器中；(2)信息處理器從初始成像光譜數(shù)據(jù)中獲取灰度值極大點，該灰度值極大點與火災(zāi)區(qū)域的中心位置相對應(yīng)，得到森林火災(zāi)區(qū)域的中心位置；(3)無人飛機根據(jù)上述森林火災(zāi)區(qū)域中心位置，跟蹤該區(qū)域，紅外成像光譜儀以視場角30度重新搜索火災(zāi)區(qū)域，得到中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)，并將該光譜數(shù)據(jù)存儲在置于無人飛機上的信息處理器中；(4)無人飛機上的信息處理器從獲取的上述中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)中按時間順序選擇5幅光譜圖像，并分別計算每幅光譜圖像中的火災(zāi)區(qū)域圖像連通體面積，對圖像連通體面積大小遞增排序，若圖像連通體面積的遞增速度與搜索時間增加同步，則判別火災(zāi)為蔓延趨勢；若圖像連通體面積的遞增速度小于或等于搜索時間增加，則判別火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮?。?5)信息處理器分別從上述5幅光譜圖像中獲取各光譜圖像的中心位置，按時間順序?qū)?幅光譜圖像的中心位置分別與上述中心區(qū)域成像光譜圖像的中心位置進行比較，若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā)生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素點都偏移2個以上像素點，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；若5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都發(fā)生變化，且5個中心位置坐標(biāo)所對應(yīng)的光譜圖像像素點偏移均小于或等于2個像素點，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮??；若上述5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)都不發(fā)生變化，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮小；若上述5幅光譜圖像的中心位置坐標(biāo)變化為其它狀態(tài)時，則判斷火災(zāi)為蔓延趨勢；(6)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā)送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(2) (5)；(7)當(dāng)判斷火災(zāi)為蔓延趨勢不明顯或縮小時，信息處理器將判斷結(jié)果通過無線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā)送至林區(qū)指揮中心，并重復(fù)步驟(1) (5)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種森林火災(zāi)區(qū)域的火焰跟蹤方法，屬于森林火災(zāi)監(jiān)測與信息處理技術(shù)領(lǐng)域。當(dāng)森林發(fā)生火災(zāi)時，置于無人飛機上的紅外成像光譜儀以視場角60度搜索火災(zāi)區(qū)域，得到初始成像光譜數(shù)據(jù)，并存儲在信息處理器中。信息處理器從初始成像光譜數(shù)據(jù)中獲取灰度值極大點，并得到森林火災(zāi)區(qū)域的中心位置。根據(jù)中心位置，以視場角30度重新搜索火災(zāi)區(qū)域，得到中心區(qū)域成像光譜數(shù)據(jù)，從中獲取5幅光譜圖像，對其進行比較和處理，判斷火災(zāi)的不同程度，并上報林區(qū)指揮中心。本方法改進了已有的簡單飛機巡護，可以為森林火災(zāi)撲救的及時、有效和快速設(shè)置提供科學(xué)依據(jù)。
文檔編號G06K9/00GK101968913SQ20101025274
公開日2011年2月9日 申請日期2010年8月13日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月13日
發(fā)明者張雷, 梁新剛, 陸建華 申請人:清華大學(xué)