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项目年度编号
2100190029
中图分类号
TP319
成果公布年份
2021
成果简介
国内外采用卫星热红外遥感影像探测地下煤火位置的研究成果丰硕，但针对高分辨率无人机热红外技术的煤火探测研究较少，难以满足矿区地下煤火灾害精确识别的需求。为此，课题以山西、内蒙古矿区为背景，采用理论分析、现场测试与模型试验等手段相结合的方法，阐明了无人机热红外影像像元辐射亮度与矿山地表温度之间的对应关系，对于探明地下煤火的空间位置具有重要的理论意义。
①自主设计集成了无人机热红外采集系统，该系统包含热红外相机、真彩色数码相机和GNSS-RTK厘米级导航定位系统，用于热红外影像与真彩色影像的精确定位。
②构建了无人机热红外影像辐射亮度与矿山地表温度间的计算模型，获取了矿山地表精确的温度数值。综合采用GNSS-RTK导航的无人机搭载彩色数码相机和热红外相机分别在白天和夜晚采集RGB图像和热红外图像，通过现场数据采集、计算机数值模拟、模型现场验证等方法，深入研究了高分辨率RGB图像的面向对象的分类方法、夜间热红外影像的热辐射特征，构建了无人机热红外影像辐射亮度与矿山地表温度间的计算模型。研究结果表明：黑体表观热辐射亮度与热红外影像DN值线性回归模型的系数均值为0.9906，标准偏差为0.0002，线性回归模型的拟合精度较高，可用于该热相机的辐射定标。根据辐射传导方程和Plank函数反演矿区地表温度与实测温度的线性拟合系数为0.81，无人机热红外影像的温度反演模型为热红外影像反演地表温度提供了较高的精度。
③优化了移动窗口模式下自适应梯度阈值煤火异常识别算法，研发了热红外影像地下煤火识别软件，实现了矿山地下煤火灾害的准确探测与范围绘制。针对矿山地下煤火高温热异常的梯度分布特征，根据矿区实测与模型试验结果，通过移动窗口算法对地下煤火梯度阈值模型进行优化改进，修正了地下煤火识别模型的参数。结果表明，GNSS-RTK技术采集的实测明显煤火点与基于无人机热红外影像的梯度阈值探测的煤火区的重叠率为96.72%，根据夜晚手持热红外仪观测的影像同样验证了未出露煤火的位置。通过1次夜晚和2次白天无人机热红外数据采集结果发现：由于消除了太阳辐射的影响，从无人机夜间热红外图像上识别的矿区地下煤火能达到92.78%的识别精度，而白天太阳辐照度的干扰增强了矿区地表温度，导致无人机白天热红外图像识别地下煤火的精度明显低于夜间热红外影像的。基于上述研究研发了适用性强的基于热红外遥感的煤火识别软件V1.0/V2.0/V3.0，实现了基于无人机高分热红外影像的地下煤火的快速、准确、自动识别。
完成单位
防灾科技学院1
完成人
李峰1
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