公开(公告)号：CN113095437B

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202110476630.6

申请日：2021-04-29

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 帅通 ,  王岳环 ,  陈金勇 ,  徐小刚 ,  王士成 ,  李子文 ,  王港 ,  单子力 ,  薛辉 ,  刘宇

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种Himawari‑8遥感数据的火点检测方法，属于遥感数据火点检测技术领域。其包括以下步骤：对Himawari‑8卫星遥感数据进行预处理，获取像素及其邻域，并制作数据集；搭建双输入卷积神经网络模型，将辐射温度波段和反射率波段分别输入网络；使用数据集进行深度学习模型的训练，根据损失函数的变化情况，迭代更新网络模型参数，收敛得到最佳的网络模型；将得到的模型用于测试集中数据的火点检测。本发明方法与传统的上下文相对阈值算法相比，能够自动进行火点判断，并能有效提高遥感数据火点检测的准确率。

公开(公告)号：CN113095437A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110476630.6

申请日：2021-04-29

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 帅通 ,  王岳环 ,  陈金勇 ,  徐小刚 ,  王士成 ,  李子文 ,  王港 ,  单子力 ,  薛辉 ,  刘宇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种Himawari‑8遥感数据的火点检测方法，属于遥感数据火点检测技术领域。其包括以下步骤：对Himawari‑8卫星遥感数据进行预处理，获取像素及其邻域，并制作数据集；搭建双输入卷积神经网络模型，将辐射温度波段和反射率波段分别输入网络；使用数据集进行深度学习模型的训练，根据损失函数的变化情况，迭代更新网络模型参数，收敛得到最佳的网络模型；将得到的模型用于测试集中数据的火点检测。本发明方法与传统的上下文相对阈值算法相比，能够自动进行火点判断，并能有效提高遥感数据火点检测的准确率。