引言：

　　森林火灾具有突发性、随机性，蔓延迅速的特点。一旦出现火情，就必须立即采取有效的针对措施。扑救是否及时，决策是否得当，取决于对林火的发现是否快速，分析结果是否准确。高精准度、实时监控的森林防火监测与预警系统在森林防火中就显得尤为重要。全天时多光谱融合算法作为一种全新的森林防火图像识别技术，在森林防火监测与预警系统中，扮演着十分重要的角色。 

全天时多光谱融合算法简介

概述

　　全天时多光谱融合算法 是集可见光全波段、低波段、中波段、高波段、以及近红外波段、长波红外波段的多个光谱带综合滤波成像，基于图像传感器输出的多维原始数据作为火情分析依据，同时，结合高精度承载设备、高精度镜头、图像处理及伺服控制系统实现同一目标，不同时段的多视角分析，它是通过具有针对性的技术手段将多种技术优势融合分析森林火情的一种方法。

功能:

1. 集多个光谱带滤波，综合统计、分析、处理原始图像数据。

2. 以森林烟火识别算法为核心，形成了光学谱带、传感成像、图像分析处理多环节闭环控制管理，自适应当前工作环境。

3. 最大限度排除森林环境各种干扰源，提高烟火识别率。

4. 无漏点，全天时监测森林火险。如：不同季节，昼夜，大雾天气，背光强烈，城市多灯光等环境。

监测与预警系统总体设计路线

　　森林烟火视频图像数据在形成、传输、接收和处理的过程中，会受到外界环境、光机电系统性能和人为因素等诸多方面影响，不可避免地存在噪声干扰，影响图像数据的质量。因此，在森林烟火视频分析过程中需要进行光谱管理，滤除杂光，图像预处理，去除图像中的噪声点等工作，来改善图像数据分析及视觉效果，使图像数据接近目标属性，边缘轮廓明显，成像清晰，便于算法模块对图像数据深入识别处理。在这个过程中，光谱管理、通道管理与图像预处理联动工作，形成伺服控制管理方式，重点环节为：高通，低通，带通，偏振处理，通道切换，直方图修正，对比度修正，去模糊，平滑，锐化，校正，复原，重建等。

　　森林烟火检测主要是针对烟火、温度以及烟雾进行探测、分析、处理。尤其是对森林中的烟、雾探测处理较繁琐，如图示1是对烟、雾和树木所做出的光谱曲线，传感器对探测目标成像是分别对各条曲线的积分，由于各条曲线的积分面积相差不大，所以很难界定烟、雾阈值。

　　综上所述，为解决这一难题，可根据森林环境情况制造适合森林烟、火、雾目标光谱属性的光学滤波片，选用高性能传感器件，滤除区域谱带内的无用色光，突出显示烟、雾的色光成分，相对地增大烟雾积分面积，从而找出烟雾的积分面积差别，这样就能较好的区分森林烟和雾；这种技术与颜色通道控制管理、DSP算法处理、谱带消色、提取火点敏感谱带、样板匹配等多种技术融合，大大提高了识别烟的准确度。

　　以DSP图像软件处理为重点，通过光机电硬件技术相结合，打造出了一款集多光谱综合滤波管理、颜色通道管理、DSP图像处理为核心的森林烟火识别的融合算法，使系统在复杂背景下具有超强的自动识别森林烟火的能力。采用这种处理方法即节省了系统投成本，又解决了森林烟火监测的应用需求。

关键技术

多光谱管理

　　根据工作环境自动分析、判断、切换不同波长滤波片，可将380 nm～1100nm宽波段按融合算法需要分成不同窄波段，分波段提取目标物光反射信息。为了保证在可见光和近红外波段都满足成像清晰度要求，在滤波片切换过程中，系统会对不同波长的光进行修正处理，同时自动调整传感器工作状态，确保滤波片切换后不需要人工聚焦，得到清晰图像。

可见光传感器调整

　　为实现可见光传感器光谱过滤特增设专门传感器调整及信号处理芯片，根据可见光滤波片光谱滤波预定传感器及信号处理参数，自动侦测、调节颜色通道、感光度等参数，最大限度保持图像信息细节及去除杂光影响，为后续图像处理提供有效依据。

红外图像调整

　　在暴雨、浓雾等恶劣的气候条件下，由于可见光的波长短，克服障碍的能力差，因而观测效果差。为此，我们定制了专用红外传感器，并对其进行了针对性调整，如感温范围、灵敏度等参数。同时根据工作环境，对传感器的温度窗口、行积分时间、场积分时间、分区图像矫正做了灵活调整与自动设置，从而达到长波红外光谱信息过滤的目的，使有用的原始红外信息传送到图像处理芯片中。

系统工作特点及技术优势

全天时无漏点工作

　　森林火灾的发生既具有随机性、突发性特点，又具有一定的规律性。在灾害性气候条件下，森林火灾一旦发生，极难控制，往往造成灾难性后果。因此，针对森林火灾的打早、打小、打了是各级森林防火部门工作重点之一，是减少林火发生，降低林火损失的有效途径。

　　针对全天时多光谱融合算法设计、生产了高精度承载设备，它具备了连续转动巡航工作模式，转动速度从0. 01°/s～30°/s可调、巡航监测无盲点（水平扫描范围360°连续扫描，垂直扫描范围为-90°至+90°，易可根据实际应用需求设置垂直扫描范围），为多光谱融合算法提供了7*24小时实时监控基础。

识别能力超出人眼范围

　　传统林火监控是通过监测人员在瞭望塔上对周边森林进行观察，发现火情后通过电话、电台等通信方式报告火情。这种瞭望台人工监测只能在可见光波段，且是人眼感知较敏感的颜色，不能感知近红外、远红外波段的目标辐射能量，也无法完成超远距离的烟火辨认，不能全天林火监测。为此，融合算法用采用高倍高精光学镜头，可见光、近红外、远红外波段成像，多种图像源数据处理分析，远超出人员视觉范围及观察识别能力。

多光谱信息融合分析

　　多光谱信息融合指对通过多种传感器采集的多源信息进行筛选、分解与合成等多方面的处理，从而使获得的信息更加丰富、真实、准确、可信。多光谱信息融合是采用一定的方法，对信息进行多角度、多方向、多层次、全方位的分析与综合的过程，对多源信息进行分析、检测、筛选、匹配、相关、组合和判定等处理，目的是可以表达出更为精准的、可靠的目标提取。利用多种传感器所采集的具有冗余性、多样性和互补性信息进行融合，这样可以更加客观的反映出场景信息。 各种不同的成像传感器其成像原理不同，工作的波长范围不同，工作时对客观条件的要求也不同，成像效果也不同，利用多种成像传感器相结合的方法，扩大传感器的使用范围，可以提高对目标的理解性，有效的提高了数据的利用率和系统可靠性。

独特算法

　　可见光与红外图像融合具有更丰富的融合细节信息和更佳的视觉效果。同一场景在可见光和红外传感器得到的图像其高频细节部分存在着较大差异，针对这一特点，系统对已经配准的可见光与红外图像进行多尺度变换，在多尺度下对两幅图像进行边缘提取，然后以局部模方为活性测度，局部模方的比值为匹配测度，并且利用图像的边缘特征指导融合策略，经过合成模块和多尺度逆变换得到融合图像，最后对融合后的图像进行图像增强，以便显示与观察使用。

基于融合数据的烟火检测优势

　　通过多光谱融合技术，系统可以获得待探测区域的多个光谱图像信息，基于多光谱的烟火检测方法具有以下优点：

　　1.时空结合，扩大了时间和空间的覆盖范围。

　　2.增加了测量维度。

　　3.改善探测性能。

　　4.容错性好 ，性能稳定。

　　5.提高了空间分辨率。

　　6.降低了对单个传感器的性能要求。

综上所述：

　　随着现代信息技术的不断发展，林业信息化已经成为我国森林资源保护的一个新课题，也是林业加速发展的新方向。 近年来，国内各地方林业单位也曾为此进行多方面的探索和尝试。事实证明，多光谱融合算法在森林防火领域的率先应用，既能保证森林监测预警系统的及时性，精准性，又保证了火灾处理决策的正确性与提前性。同时又可显著提高森林防火的工作的效率、有效降低防控成本，促进森林产业及其周边行业的快速发展，让森林防火工作实现真正意义上的信息化、智能化，为林业“触网”拉开了序幕。对森林及生态资源监测，野生动物保护，病虫害防治，林政管理等相关业务领域的发展也都有着及其深远的意义。