无人机森林火灾监测中火情检测方法研究

张增，王兵，伍小洁，赵恩伟

(天津航天中为数据系统科技有限公司，天津 300301)

摘要：本文将无人机遥感的高清可见光图像用于森林火灾的监测，监测过程包括森林火灾检测、火灾区域分割、特征提取、火灾识别。首先，选择RGB颜色空间进行森林火灾的检测，在大幅减少单张图像的计算量的同时，也排除了大部分无火图像。其次，选择HSV颜色空间完成图像分割，得到完整性较好的火灾区域。最后基于灰度共生矩阵和火灾区域边缘图像提取了火灾区域的多维特征，并用支持向量机完成了火灾识别过程。本文算法对森林火灾的检测率可达到87.7%，识别率达到89.2%，表明该算法用于森林火灾监测效果较好。

关键词：森林火灾；颜色空间；灰度共生矩阵；纹理分析；支持向量机

doi:10.3969/j.issn.1000-3177.2015.01.018

中图分类号：TP751文献标识码：A

收稿日期：2014-02-18修订日期：2014-05-04

基金项目：973计划课题(2012CB719901)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU10ZT02)。

作者简介：赵婷婷(1988～)，女，硕士研究生，主要从事遥感影像处理与分析研究。

收稿日期：2014-01-06修订日期：2014-03-19

基金项目：国家自然科学

作者简介：袁敏(1991～)，女，硕士研究生，主要从事资源环境遥感方面的研究。

收稿日期：2014-02-08修订日期：2014-03-10

基金项目：重庆市教委科技项目(KJ1401028)；重庆三峡学院校级科研项目(KJ131108)。

作者简介：徐蓉(1984～)，女，博士，研究方向为国土资源遥感。

An Algorithm of Forest Fire Detection Based on UAV Remote Sensing

ZHANG Zeng，WANG Bin，WU Xiao-jie，ZHAO En-wei

(TianjinZhongweiAerospaceDataSystemTechnologyCO.，LTD，Tianjin300301)

Abstract：High resolution photo of UAV is used to monitor forest fire which includes fire detection，segmentation，feature extraction and fire identification.Firstly，fire detection is completed in RGB color space which not only reduces calculation of a single image but also excludes most images without fire.Secondly，HSV color space is chosen to finish the image segmentation so that the fire area in an image can remain intact.Thirdly，multidimensional characteristics are extracted based on the gray-level co-occurrence matrix and the edge image of forest fire，and then support vector machine (SVM) is used to complete the fire identification.Experimental results show that forest fire detection rate is 87.7% and fire recognition rate is 89.2%.

Key words：forest fire；color space；co-occurrence matrix；texture analysis；SVM

1引言

森林是一种非常重要的自然资源，它不仅能够提供丰富的林业产品，而且对于大气环境的调节作用非常明显。我国每年有上万次森林火灾发生，造成严重的森林资源破坏、环境污染、经济和财产损失。……