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公开(公告)号：CN111768105A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010616206.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及森林火灾预防，具体涉及一种基于空间Logistic的森林火灾风险评估方法。1)采集地表温度数据集；2)采集归一化植被指数据集；3)采集GDP空间分布数据集和植被类型空间分布数据集；4)采集DEM数字高程数据集和地面气候资料月值数据集；5)通过公式计算植被干旱指数；6)建立空间Logistic森林火灾风险概率模型；7)对待测地区森林火灾风险进行评估。本发明采用中国森林草原防火网森林火灾监测数据作为基础数据，以高程(GC)、坡度(PD)、气温(TEM)、降水(RAIN)、温度植被干旱指数(TVDI)、国内生产总值(GDP)、植被类型(ZB)等数据作为森林火险影响因子，构建空间Logistic森林火灾风险概率模型，可在省域范围内进行了森林火灾风险区划，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN109029344A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810752884.4
申请日：2018-07-10
Applicant: 湖南中科星图信息技术有限公司 , 中南林业科技大学
CPC classification number: G01C5/00 , G01S13/9023
Abstract: 一种基于高分影像和升降轨InSAR的堤坝沉降监测方法，包括以下步骤：A.堤坝位置信息提取：用卫星拍得堤坝的高清影像数据，得到目标堤坝面的精确地理位置和范围；B.PS‑InSAR形变速率获取：利用卫星在同一地区获取的N幅SAR图像，选择其中一幅SAR图像作为主图像，利用DEM和轨道数据，生成差分干涉相位图，获得DEM误差和形变速率；C.融合升降轨的沉降速率解算：根据堤坝不同区域的反射特征，针对所述几何畸变的区域，融合不同视向的升降轨InSAR形变监测方法，获取高精度沉降信息；和D.堤坝沉降信息提取，将得到的融合高精度形变场与通过高分影像提取的堤坝数据进行空间叠加运算，获得堤坝面上的沉降形变信息，实现堤坝沉降监测。
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公开(公告)号：CN113139347A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110508234.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及旱灾风险预警，具体涉及一种林地旱灾风险预警方法。其方案包括以下步骤：(1)选取数据及预处理；(2)林地旱灾风险预警指标体系的构建；(3)林地旱灾风险预警模型的构建。本发明利用遥感数据基于PSO‑BP神经网络算法建立林地旱灾风险预警模型，实现对林地旱灾的逐日预警，有利于防灾减灾应急资源的科学配置。
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公开(公告)号：CN109035663B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810551996.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于林火判别的不同传感器多时相红外辐射归一方法，方法包括步骤：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将不同传感器红外数据进行辐射归一化；得到不同传感器红外辐射归一化参数，对不同传感器红外数据进行归一，得到归一化多时相红外影像；将不同传感器参考的红外影像数据与待归一红外影像数据通过曲线拟合、回归分析，分别建立基于不同传感器多时相红外辐射归一化模型；对不同传感器红外辐射归一化模型进行精度分析；所述精度分析采用决定系数R2和均方差误差RMSE来评价多时相红外辐射归一化模型精度。通过本发明的归一化方法，可以解决传感器红外波段不同时相的辐射差异问题，并建立辐射标准。
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公开(公告)号：CN108898049A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810450533.8
申请日：2018-05-11
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MODIS数据的林火识别方法，该方法包括以下步骤：选取数据集；进行数据预处理；采用绝对热点识别算法和前后相联系识别算法对MODIS数据进行林火识别；生成识别后的林火遥感图像。通过气象卫星监测时，不仅可以对早期发生的火灾进行及时发现，尽早扑灭，更可以用来监测林火的走势和扩展情况，对严重的林火灾害进行追踪监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107170321A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710369971.7
申请日：2017-05-23
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及林火卫星地面监控站三维培训系统，属于三维培训系统技术领域；所述计算机软件模块分别与粒子模块和角色库连接；所述角色库通过导入系统与骨骼动画模块连接；所述计算机软件模块与物理模型模块相互配合；所述物理模型模块通过软件结合生成静态场景模块；静态场景模块通过编程语言的设计结合有生命力的粒子模块组成半动态场景模块；所述粒子模块通过调节粒子基本性质生成接近现实的粒子模块，在动画效果的作用下，所述接近现实的粒子模块转换为有生命力的粒子模块。它具有方便、可交互、高效、可靠、便捷、可沉浸、可重复演示等优良性能；让培训过程更易被接受，同时让学员能沉浸其中，在虚拟场景中体验真实的操作过程，极大降低了缺乏实训设备的影响。
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公开(公告)号：CN106940920A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710369950.5
申请日：2017-05-23
Applicant: 中南林业科技大学
CPC classification number: Y02A40/298 , G08B17/005 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种移动式森林火灾扑救环境监测与预警平台，属于环境监测与预警技术领域；它包含指挥中心、公共移动网络和森林火灾扑救现场；所述指挥中心包含数据显示模块、火灾扑救决策模块和存储服务器；所述公共移动网络中设有数个信号塔；所述公共移动网络通过解码器与指挥中心连接；所述森林火灾扑救现场由消防员以及消防员身上的移动检测节点组成。信息传输具有实时性，且可靠性强，灵活性好，维护简单，无须在整个林地大量投放，主要用于林火扑救现场环境监测，为扑救指挥及人员避险提供决策参考，可以提高森林火灾扑救过程中前方数据与指挥中心信息传达的效率，减少消防人员的受伤几率以及森林火灾带来的其他损失。
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公开(公告)号：CN115376011A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210594831.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及森林地上生物量测量，具体涉及一种基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法，改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)选取待测地区的遥感影像数据及对数据预处理；(2)设计改进Boruta算法；(3)利用改进Boruta算法建立SVR模型；(4)利用模型对待测地区的森林地上生物量进行测量，本方法精度较高，测量出来的AGB分布情况与实际调查到的研究地地质地貌以及森林植被分布情况基本吻合，为森林测量提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN113218508B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110463999.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及森林火灾的判别，具体涉及一种基于Himawari‑8卫星数据的林火判别方法。其步骤包括：(1)数据和通道的筛选；(2)对数据进行云检测；(3)潜在火点的判别；(4)持续火点的判别；(5)林火信息的提取。本发明利用Himawari‑8卫星遥感数据进行林火判别，能够较及时准确地识别林火，并能够连续性进行林火监测，林火识别的灵敏性较高。为地方灭火和精准施策提供重要依据。
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公开(公告)号：CN108898159B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201810549897.1
申请日：2018-05-31
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DBSCAN算法的虚假林火热点过滤方法，包括：确定时空聚类的参数；通过该确定的参数，利用DBSCAN算法对历史林火热点数据进行分析；基于上述分析，提取虚假林火热点。本发明基于时空数据的虚假林火热点判识方法，通过对计算机判读的历史林火热点数据的挖掘而形成的固定热源数据库，能够快速的排除在遥感影像上由固定热源造成的虚假林火热点。
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