基于概率统计的输电线路山火监测方法

传统基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据的山火监测方法火点误报率较高、判别低温火点的能力较弱、无法识别工业火点。为此,提出了一种基于概率统计的输电线路山火监测算法。该算法利用概率统计的方式提取潜在火点,对传统算法进行了标准差系数和背景阈值的修正。利用改进算法从已有的潜在火点中识别火点,将火点中的噪声点滤除,通过归一化植被指数(NDVI)的大小判断该火点是否为山火点。结果表明,该算法可以降低火点的误报率,具有较强的工业火点识别能力以及一定的低温火点识别能力。该算法成功辨识出了2013–10–25在安徽境内特高压线路锦苏线附近的山火,及时进行了预警,避免了山火跳闸事故的发生。