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基于GIS的红外图像火灾定位算法研究

作　者: 金钒石
导　师: 沙学军
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 森林防火 GIS 图像识别空间定位 FPGA 去扰动
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

森林是整个国民经济持续、快速、健康发展的基础，在国家经济建设和可持续发展中具有不可替代的地位和作用。作为频繁发生的自然灾害，森林火灾给生态系统、森林资源和人类生命财产造成了严重损失和危害。因此森林防火重要性不言而比喻，需要作为一项经常性、重要性工作长抓不懈。当前，我国的森林防火工作虽然取得了一定的进展，但是，总体上还处于一个较低的水平，探索先进的火灾监测与识别手段、建立科学的林火监测与扑救体系十分迫切。基于GIS的视频监控技术在利用了DEM（数字高程模型）、监控点及数字云台的数据后，可迅速、准确定位森林火点。大大提高了视频监控系统的智能化水平，确保实现森林火灾的早发现、早定位和早扑救，可以在森林防扑火领域发挥巨大的作用。本论文主要探讨了森林防火GIS中三个技术问题：森林火灾图像动态监测识别、去扰动以及森林火灾的空间定位技术。在森林图像的火灾识别中，以森林火灾在视频图像上的亮度特征为基础，探讨了火点识别过程中的主要数字图像处理技术、方法以及识别的流程。使用阈值分割法对图像进行处理提取亮度信息作为判定是否起火的依据；针对产生扰动的原因，对去扰动技术的原理和算法进行了研究，讨论并使用了连通区域判定，动态聚类算法等实现去扰动的思想，并基于FPGA讨论了实现森林火灾图像识别和去扰动方法和流程。在森林火灾的空间定位技术中，探讨了基于DEM，监控点和云台各类参数的火灾定位的原理和算法，并对基于ArcObjects的二次开发进行了探讨。在上述理论、技术和方法的支持下，使用FPGA开发了森林火灾监测识别及火点去扰动处理平台，对林区数字图像进行了处理，成功对火点进行了提取并去除了扰动；利用Visual C++结合ArcObjects技术开发了森林火灾定位平台，实现了森林火灾的定位。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-16
  1.1 课题背景及研究意义  10-12
    1.1.1 国内外森林火灾概况  10-11
    1.1.2 森林火灾监控定位技术意义  11
    1.1.3 森林火灾监控定位技术研究现状  11-12
  1.2 森林防火 GIS  12-13
    1.2.1 森林防火 GIS 的优势  12-13
    1.2.2 森林防火 GIS 可行性  13
  1.3 图像式森林火灾监测在森林防火 GIS 中的重要地位  13-15
    1.3.1 森林火灾的大中尺度特性对图像式森林火灾监测技术的需求  13-14
    1.3.2 森林防火业务对 RS-GIS 集成化系统的要求  14-15
  1.4 本文研究内容及组织结构  15-16
第2章基于红外技术的森林火灾监测与识别  16-21
  2.1 引言  16
  2.2 基于红外技术的森林火灾监测与识别的理论依据  16
  2.3 基于红外光谱的两种森林火灾监测技术  16-17
    2.3.1 红外卫星遥感  17
    2.3.2 地面红外监测  17
  2.4 使用地面红外摄像技术的森林火灾监测与识别  17-20
    2.4.1 地面红外森林火灾监测的主要成像设备  17
    2.4.2 森林火灾在地面热红外图像上的特征分析  17-18
    2.4.3 地面红外图像的温度提取  18
    2.4.4 地面红外监测图像上森林火灾的识别方法  18-20
  2.5 本章小结  20-21
第3章森林火灾定位算法研究与实现  21-34
  3.1 引言  21
  3.2 森林火灾定位的数据需求及开发模式  21-23
    3.2.1 用于地面监测森林火灾定位的各种参数  21-22
    3.2.2 用于森林火灾定位的 DEM 模型  22
    3.2.3 进行森林火灾定位软件开发的方式  22-23
  3.3 基于 DEM 的地面森林火灾定位算法  23-28
    3.3.1 由云台水平角获取水平方向射线  24
    3.3.2 选择适合的视线通视性计算方法  24-27
    3.3.3 使用参数与通视性算法计算确定火点位置  27-28
  3.4 使用 ARCOBJECTS 进行森林火灾定位的方法与流程  28-31
    3.4.1 ArcObjects 的开发基础  28-29
    3.4.2 使用 ArcObjects 进行森林火灾定位的流程  29-31
  3.5 近地面森林火灾空间定位的视交域收敛问题的解决方法  31-33
    3.5.1 通视分析时观察点和目标点的处置方法  31-32
    3.5.2 通视分析时产生的视交域收敛问题  32-33
    3.5.3 通视视交域问题的解决办法  33
  3.6 本章小结  33-34
第4章林火图像识别及去扰动算法研究与实现  34-47
  4.1 引言  34
  4.2 林火在视频监测图像上的特征分析  34-35
    4.2.1 林火视频图像的特征  34
    4.2.2 与其他监控系统图像的区别  34-35
  4.3 森林火灾图像识别去扰动算法  35-39
    4.3.1 林火图像识别去扰动算法的设计思想  35-36
    4.3.2 林火图像识别去扰动算法中的图像处理技术  36-39
  4.4 基于 FPGA 的林火图像识别去扰动的硬件实现  39-46
    4.4.1 FPGA 开发基础  39-40
    4.4.2 林火图像识别去扰动系统硬件设计的总体方案  40-43
    4.4.3 林火图像识别去扰动的硬件实现  43-46
  4.5 本章小结  46-47
第5章森林火灾识别去扰动与定位的应用实例  47-51
  5.1 引言  47
  5.2 FPGA 实现森林火灾图像自动识别去扰动  47-49
    5.2.1 图像的读取与显示  47
    5.2.2 火灾识别去扰动算法的具体过程与分析  47-49
  5.3 ARCOBJECTS 森林火灾定位方法  49-50
    5.3.1 观察点及 DEM 数据选取  49-50
    5.3.2 森林火灾定位  50
  5.4 本章小结  50-51
结论  51-53
参考文献  53-57
致谢  57

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