(Luận văn) phát hiện đám cháy rừng

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ QUANG THANH lu an va n LÊ QUANG THANH ie gh tn to p PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG d oa nl w an lu nf va (Theo định hướng nghiên cứu) z at nh oi lm ul HỆ THỐNG THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT z m co l gm @ 2015- 2017 an Lu HÀ ac th HÀ NỘI – NĂM 2017 n 2017 va NỘI si HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG - lu LÊ QUANG THANH an n va p ie gh tn to PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG w d oa nl Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.01.04 an lu nf va LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng nghiên cứu) z at nh oi lm ul NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS.PHẠM VĂN CƢỜNG z m co l gm @ an Lu n va HÀ NỘI, NĂM 2017 ac th si i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố bất ký cơng trình khác Học viên lu an Lê Quang Thanh n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si ii LỜI CÁM ƠN Trƣớc tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS,TS Phạm Văn Cƣờng - Khoa Công nghệ thơng tin I – Học viện Cơng nghệ Bƣu Chính Viễn thơng Ngƣời tận tình hƣớng dẫn bảo tơi suốt q trình thực khóa luận Tơi đồng thời cảm ơn thầy cô Khoa Công nghệ Thông tin I – Học viện Công nghệ Bƣu Viễn thơng truyền đạt kiến thức bổ ích Tôi xin cảm ơn thầy cô Khoa Đào tạo Sau Đại học giúp đỡ trình tơi làm luận văn lu Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình tơi giúp đỡ để tơi có thời gian hồn an thành khóa luận Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn anh chị, bạn bè va n bạn sinh viên giúp đỡ tơi q trình thu thập xử lý liệu to gh tn Hà Nội, ngày 10 tháng 01 năm 2017 p ie Học viên d oa nl w nf va an lu Lê Quang Thanh z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi lu DANH MỤC CÁC HÌNH vii an n va MỞ ĐẦU .1 1.1 Tại cần phát đám cháy rừng .3 ie gh tn to Chƣơng Tổng quan phát đám cháy rừng .3 p 1.1.1 Ý nghĩa phát đám cháy rừng oa nl w 1.1.2 Phân loại cháy rừng 1.2 Các nghiên cứu liên quan d lu an 1.2.1 Các nghiên cứu phát cháy rừng nf va 1.2.2 Các hệ thống giám sát cháy rừng Việt Nam 14 lm ul 1.3 Phạm vi nghiên cứu 17 z at nh oi Chƣơng Phƣơng pháp phát đám cháy rừng 18 2.1 Thu nhận ảnh 18 z 2.1.1 Ảnh vệ tinh MODIS 18 @ l gm 2.1.2 Cấu trúc liệu .18 co 2.1.3 Các loại ảnh sản phẩm vệ tinh MODIS 22 m 2.2 Tiền xử lý ảnh 25 an Lu 2.2.1 Khử sƣơng mù 26 n va ac th si iv 2.2.2 Tăng cƣờng ảnh .26 2.3 Phân đoạn ảnh 28 2.4 Phát đám cháy sử dụng ảnh MODIS 30 2.4.1 Phát điểm cháy tiềm tàng 31 2.4.2 Ngƣỡng xác định điểm nóng/cháy 32 2.4.3 Đặc tả điểm cháy 32 2.4.4 Kiểm tra dựa vào ngữ cảnh .33 lu 2.4.5 Phát điểm cháy tạm thời .34 an va 2.4.6 Loại bỏ ánh sáng phản chiếu 35 n 2.4.7 Loại bỏ cảnh báo sai đƣờng biên sa mạc .35 2.4.9 Độ tin cậy thuật toán .37 p ie gh tn to 2.4.8 Loại bỏ cảnh báo sai ven biển 36 nl w Chƣơng Thử nghiệm phát đám cháy rừng dựa tập liệu 40 d oa 3.1 Dữ liệu 40 an lu 3.2 Thử nghiệm 41 nf va 3.3 Đánh giá 53 lm ul KẾT LUẬN .55 z at nh oi DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 z m co l gm @ an Lu n va ac th si v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt Phòng cháy chữa cháy rừng PCCCR Một loại vệ tinh mang theo cảm AQUA biến MODIS CCTV Closed Circuit Televison Truyền hình mạch kín HDF Hierarchical Data Format Một loại định dạng ảnh MOD lu an va Moderate n MODIS Resolution Tiền tố tên file sản phẩm cảm biến MODIS đƣợc gắn vệ tinh Terra Imaging Cảm biến đƣợc gắn vệ tinh tn to Spectroradiometer Terra Aqua gh National Aeronautics and Space Cơ quan Hàng không Vũ trụ NASA Hoa Kỳ p ie Administration Một loại vệ tinh mang theo cảm w TERRA oa nl biến MODIS Thiết bị bay không ngƣời lái Unmanned aerial vehicle NDVI Normalized difference vegetation Chỉ số phân loại thực vật d UAV nf va an lu index z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Các kênh phổ bƣớc sóng ảnh MODIS 20 Bảng 1.2: Các loại ảnh sản phẩm MODIS 23 Bảng 3.1: Bảng tên file chức hệ thống IPOPP 42 Bảng 3.2: Bảng tọa độ điểm vƣợt qua lọc ngƣỡng 45 Bảng 3.3: Bảng tọa độ điểm bị chói sáng 47 Bảng 3.4: Bảng tọa độ điểm cảnh báo sai sa mạc ven biển 48 Bảng 3.5: Bảng tọa độ điểm nóng tạm thời 50 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Cháy dƣới tán rừng Hình 1.2 Cháy tán rừng Hình 1.3 Cháy ngầm Hình 1.4 Hệ thống giám sát rừng Vipin V Hình 1.5 Biểu đồ phân đoạn .11 Hình 1.6 Hệ thống phát cháy Kumarguru 13 Hình 1.7.Tổng quan hệ thống FireWatch .15 Hình 1.8 Sơ đồ thu nhận xử lý liệu MODIS Cục kiểm lâm 16 lu an Hình 1.9 Sơ đồ thu nhận, xử lý liệu thông tin điểm cháy từ liệu MODIS 16 n va Hình 2.1 Ví dụ cháy rừng .25 tn to Hình 2.2.Hình: Ảnh trái ảnh sƣơng mù đầu vào, Phải kết khử sƣơng mù 26 gh Hình 2.3 Ảnh trƣớc sau cân histogram 27 p ie Hình 3.1 Giao diện để tải ảnh MODIS 40 Hình 3.2 Vùng phủ khơng gian đƣợc lựa chọn 41 oa nl w Hình 3.3 Điểm cháy/nóng tiềm tàng đƣợc phát .44 Hình 3.4.Tọa độ điểm vƣợt qua lọc ngƣỡng khu vực Đơng Nam Á .45 d an lu Hình 3.5 Biểu diễn điểm ảnh bị loại chói sáng mặt trời khu vực Phillipine 46 nf va Hình 3.6 Tọa độ điểm bị chói sáng mặt trời dẫn tới cảnh báo sai 47 lm ul Hình 3.7 Những đám cháy bị cảnh báo sai ven biển Việt Nam 50 Hình 3.8 Bản đồ tổng hợp điểm cháy tháng 02/2007 52 z at nh oi Hình 3.9.Bản đồ phân vùng trọng điểm cháy tháng 02/2007 53 z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Rừng hệ sinh thái mà quần xã rừng giữ vai trò chủ đạo mối quan hệ tƣơng tác sinh vật với mơi trƣờng Rừng có vai trị quan trọng sống ngƣời nhƣ môi trƣờng: cung cấp nguồn gỗ, củi, tạo oxy, điều hòa nƣớc, nơi cƣ trú động thực vật tàng trữ nguồn gen quý hiếm, bảo vệ ngăn chặn gió bão, chống xói mịn đất, đảm bảo cho sống, bảo vệ sức khỏe ngƣời…Sự quan hệ rừng sống trở thành mối quan lu an hệ hữu Không có dân tộc, quốc gia khơng biết rõ vai trò quan trọng n va rừng sống tn to Nƣớc ta có 12.3 triệu rừng, nửa loại ie gh rừng dễ cháy Chính vậy, cơng tác phịng cháy chữa cháy rừng (PCCCR) ln p đƣợc đặt nhiệm vụ quan trọng cấp bách cấp, ngành toàn xã hội Việc phát cháy rừng sớm giải w oa nl pháp quan trọng cấp thiết để góp phần nâng cao hiệu việc triển khai d thực cơng tác liên quan đến phịng cháy, chữa cháy rừng tồn quốc nói lu nf va an chung cho lực lƣợng kiểm lâm nói riêng Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đặt việc nghiên cứu phƣơng pháp lm ul phát đám cháy rừng cách nhanh chóng xác quan trọng z at nh oi việc phòng cháy, chữa cháy rừng hiêu Do đó, học viên chọn đè tài “Phát đám cháy rừng” để làm luận văn, hy vọng có đóng hóp tích cực mặt lý luận thực tiễn công tác phát đám cháy rừng z gm @ Tổng quan nghiên cứu: l Phát đám cháy rừng đề tài đƣợc nhiều nƣớc quan m co tâm giới, có nhiều phƣơng pháp đƣa để phát đám cháy rừng an Lu sớm có hiệu đƣợc áp dụng Các phƣơng pháp đƣợc áp dụng đạt đƣợc hiệu định góp phần nâng cao hiệu cơng tác phòng cháy, chữa cháy n va ac th si 44  Những điểm cháy/nóng tiềm tàng phát hiện: lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu Hình 3.3 Điểm cháy/nóng tiềm tàng đƣợc phát lm ul  Xác định ngưỡng điểm nóng/cháy z at nh oi Dữ liệu đầu vào công đoạn ảnh MOD021KM ảnh MOD03 MODIS Trong đó, thơng tin nhiệt độ sáng đƣợc cung cấp từ ảnh MOD021KM, z ảnh MOD03 cung cấp góc chiếu mặt trời, vùng phủ đất/nƣớc.[2] @ m co l đƣợc lƣu lại hiển thị ảnh tổ hợp màu gm Kết công đoạn này, tọa độ điểm ảnh thỏa mãn lọc ngƣỡng an Lu n va ac th si 45 lu an n va Tọa độ điểm đƣợc liệt kê bảng sau: p ie gh tn to Hình 3.4.Tọa độ điểm vƣợt qua đƣợc lọc ngƣỡng khu vực Đông Nam Á w Bảng 3.2: Bảng tọa độ điểm vƣợt qua lọc ngƣỡng oa nl Vĩ độ Kinh độ d 25.544226 113.282005 nf va an lu 22.795137 114.910355 22.85778 112.738625 lm ul 110.58081 20.34789 110.5698 12.496036 109.25929 12.262821 108.96338 z at nh oi 20.355507 z gm @  Loại bỏ điểm lóe sáng mặt trời l Tập liệu đầu vào tọa độ điểm nóng/cháy tạm thời, với m co góc chiếu zenith góc azimuth đƣợc cung cấp ảnh MOD03.[2] an Lu n va ac th si 46 lu an n va p ie gh tn to w Hình 3.5 Biểu diễn điểm ảnh bị loại bỏ chói sáng mặt trời khu vực Khi oa nl Phillipine áp dụng giải thuật ảnh vào MODIS d nf va an lu MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.hdf ta có kết nhƣ sau z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 47 lu an n va tn to Hình 3.6 Tọa độ điểm bị chói sáng mặt trời dẫn tới cảnh báo sai Tọa độ điểm đƣợc liệt kê bảng sau: gh p ie Bảng 3.3: Bảng tọa độ điểm bị chói sáng nl w Vĩ độ Kinh độ d oa 24.443546 114.932961 23.354771 113.22744 nf va an lu 23.398407 113.245468 23.208937 113.036507 lm ul 23.210648 112.905571 z at nh oi 23.209139 112.915367 23.098555 112.853394 23.043184 112.853722 z 113.06562 gm @ 22.964546 22.946354 113.123413 m an Lu 22.848141 112.740448 co 22.863634 112.940605 l 22.982752 112.826599 n va ac th si 48 22.846661 112.750191 22.688602 112.99836 22.673475 113.036278  Loại bỏ cảnh báo sai sa mạc ven biển Kết áp dụng ảnh với MODIS: MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.hdf Bảng 3.4: Bảng tọa độ điểm cảnh báo sai sa mạc ven biển lu an Vĩ độ Kinh độ va 19.779022 109.162796 n tn to 16.890278 107.166885 ie gh 16.043398 108.250084 p 15.370889 109.120979 14.866417 108.979927 w oa nl 14.366847 109.124939 d 14.275944 109.181213 nf va an lu 14.228877 109.187202 14.14463 109.196762 lm ul 14.131586 109.223305 z at nh oi 14.086643 109.216599 13.961562 109.251747 13.934628 109.247734 z @ 13.881711 109.296478 13.802653 109.269173 m an Lu 13.603475 109.245949 co 13.763245 109.285248 l gm 13.84123 109.256042 n va ac th si 49 13.504934 109.29068 13.463972 109.316086 13.41556 109.271393 13.411559 109.298935 13.356862 109.293648 13.293019 109.287537 13.189509 109.303146 13.078222 109.308548 13.069272 109.30722 lu an 12.741226 109.280235 n va 12.727842 109.371391 tn to 12.676621 109.217537 gh 12.644465 109.436241 p ie 12.490705 109.295692 w 12.489372 109.304802 oa nl 12.19881 109.208817 d 11.509007 109.010635 nf va an lu 11.062378 108.475533 z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 50 lu an n va tn to Hình 3.7 Những đám cháy bị cảnh báo sai ven biển Việt Nam p ie gh điểm Những nóng tạm thời ảnh MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.HDF nl w d oa Bảng 3.5: Bảng tọa độ điểm nóng tạm thời Kinh độ Độ tin cậy 25.544226 113.282005 56 22.795137 114.910355 17 22.85778 112.738625 28 nf va an lu Vĩ độ tiềm tàng z at nh oi nóng/cháy lm ul Điểm 61 20.347891 110.569801 56 12.262821 108.963379 82 z 20.355507 110.580811 56 22.795137 114.910355 17 m 61 an Lu 20.355507 110.580811 28 co 22.85778 112.738625 l tạm thời 25.544226 113.282005 gm cháy/nóng @ Điểm n va ac th si 51 20.347891 110.569801 56 12.262821 108.963379 82  Tại Việt Nam Để truyền tải thông tin điểm cháy phát cách sớm đến địa phƣơng toàn quốc, Cục kiểm lâm với giúp đỡ kỹ thuật công ty tƣ vấn GeoViet phát triển hệ thống tác nghiệp Automatic hospot mapping cập nhật tức thời thƣờng xuyên liệu cháy lên trang Web cảnh báo cháy rừng lu (http://kiemlam.org.vn) Đối với ảnh MODIS trạm thu nhận đƣợc, thông tin an n va cháy gần đƣợc cập nhật trang Web bao gồm: Ảnh cháy toàn quốc - Số điểm cháy tỉnh, thành phố toàn quốc - Bản đồ điểm cháy toàn quốc đồ rừng p ie gh tn to - Tọa độ điểm cháy nl w - d oa Ngoài việc phục vụ đạo PCCCR hàng ngày, liệu cháy lịch sử đƣợc lƣu an lu lại phục vụ công tác thông kê, báo cáo dự đoán Và phục vụ cho dự báo cháy dài hạn, xây dựng đồ phân vùng cháy trọng điểm tháng đó, đánh giá quy luật nf va cháy theo thời gian nhằm lập đồ dự báo khu vực trọng điểm cháy rừng z at nh oi lm ul tháng z m co l gm @ an Lu n va ac th si 52 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w Hình 3.8 Bản đồ tổng hợp điểm cháy tháng 02/2007 nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 53 lu an n va p ie gh tn to oa nl w d Hình 3.9.Bản đồ phân vùng trọng điểm cháy tháng 02/2007 nf va 3.3 Đánh giá an lu (màu đỏ nguy cháy rừng cấp độ 5, màu hồng cấp độ màu vàng cấp độ 3) lm ul Phƣơng pháp phát đám cháy rừng đƣợc trình bày luận văn tập trung sử dụng phƣơng pháp phát điểm cháy/nóng Giglio (2003) Đây z at nh oi phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến để phát điểm cháy cách sử dụng liệu vệ tinh MODIS z gm @ Trong bƣớc thuật toán đƣợc sử dụng, ra đƣợc vị trí xác (vĩ độ, kinh độ) điểm cháy/nóng Kết hợp với đồ phủ rừng phát m co l đám cháy rừng cách nhanh với độ tin cậy cao Dữ liệu điểm cháy đƣợc sử dụng rộng rãi nhiều nƣớc giới, an Lu có Việt Nam Tại Việt Nam, đƣợc Cục kiểm lâm triển khai, xây dựng đồ n va ac th si 54 trực tuyến kết nối với liệu từ vệ tinh thu đƣợc, góp phần nâng cao hiệu công tác PCCCR lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 55 KẾT LUẬN Luận văn trình bày tổng quan phƣơng pháp phát đám cháy rừng đƣợc áp dụng Từ đó, tìm hiểu nghiên cứu phƣơng pháp đám cháy rừng phƣơng pháp xử lý hình ảnh vệ tinh MODIS Trong luân văn, phƣơng pháp phát đám cháy rừng trải qua giai đoạn từ tiền xử lý ảnh: bao gồm khử sƣơng mù tăng cƣờng ảnh, tiếp đến sử dụng thuật tốn Kmeans để phân đoạn ảnh để phân chia thành vùng ảnh Tiếp lu đến từ vùng đƣợc phân đoạn, với thuật tốn phát điểm nóng/cháy an va Giglio kết hợp hệ thống IPOPP đƣa đƣợc tọa độ mà có khả n nóng/cháy với tỷ lệ xác cao tn to gh Những cơng việc địi hỏi phải có nghiên cứu chuyên sâu lĩnh p ie vực xử lý hình ảnh, phân tích, thiết kế xây dựng hệ thống Tuy nhiên w hạn chế định mặt thời gian kiến thức thân nên luận văn dừng oa nl mức nghiên cứu phƣơng pháp thử nghiệm tập liệu ảnh vệ tinh MODIS d Nghiên cứu tiếp theo, phát triển phƣơng pháp xử lý hình ảnh để nâng cao an lu hiệu cảnh báo cháy rừng liệu ảnh vệ tinh khơng ảnh MODIS nf va mà với ảnh vệ tinh khác z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 56 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt [1] Nguyễn Ngọc Bình, 2004 Cẩm nang Ngành lâm nghiệp, chƣơng Phòng cháy chữa cháy rừng, trang 19 – 23 [2] Lê Thanh Hà, 2014 Nghiên cứu xây dựng hệ thống thông tin cháy rừng QGTD.13.26 [3] Nguyễn Xuân Lâm, 2006 Trạm thu ảnh viễn thám Việt Nam Tạp chí Viễn thám Địa tin học, Số – 10/2006, trang 11-19 lu [4] an n va Cục Kiểm lâm, Bộ Nông nghiệp Phát triển nông thôn Trang Web phát điểm báo cháy http://www.kiemlam.org.vn/diembao.asp dự báo cháy rừng http://www.kiemlam.org.vn/dubaochay/ gh tn to Adlin S T., Kumudha R., A Survey on Color Image Enhancement Techniques, w [5] p ie Tài liệu tiếng Anh [6] oa nl IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN), Vol 3, Issue (Feb 2013),pp 20-24 d Ahmad A A Alkhatib (2014), “Review Article: A Review on Forest Fire an lu Detection Techniques”, International Journal of Distributed Sensor Networks [7] nf va Volume 2014, Article ID 597368 lm ul Aixin Sun, Ee-Peng Lim, Wee-Keong Ng Sun (2002) Web classification using support vector machine Proceedings of the 4th International Workshop on Web z at nh oi Information and Data Management, McLean, Virginia, USA, 2002 (ACM Press) [8] Angayarkkani, Dr.N.Radhakrishnan (2010), “An Intelligent System For Effective z Forest Fire Detection Using Spatial Data”, International Journal of Computer @ [9] l gm Science and Information Security, Vol 7, No 1, 2010 Balaja T., Sumathi M., Relational Features of Remote Sensing Image co m clasofocation using Effective Kmeans Clustering, International Journal of an Lu Advancements in Reseach and Tecchnology, Volume 2, Issue 8, August 2013, pp n va ac th si 57 103-107 [10] Celik, T., Demirel, H., Ozkaramanli, H., Uyguroglu, M (2006), “Fire Detection in Video Sequences Using Statistical Color Model”, Proc Internat Conf on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol 2,no.pp II-213 - II-216, May 2006 [11] Dr Eric F Vermote, MODIS Surface Reflectance User’s Guide, 2011 [12] Giglio L , Jacques Descloitres, Christopher O Justice, Yoram J Kaufman (2003), “An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS” [13] Hasanien A.E., Badr A., A comparative Study on Digital Mamography Enhancement Algorithms Based on Fuzzy Theory, Study in Infomatics and lu an Control, Vol.12, No.1, March 2003, pp.21-31 n va [14] Kaufman et al (1998) Potetial global fire monitoring from EOS- MODIS, Journal tn to of Geophysical Reseach, 103:32215-32238 [15] Kristin P Bennett, Ayhan Demiriz (1998) Semi-Supervised Support Vector p ie gh Machines NIPS 1998: 368-374 [16] Luca Zanni (2006) Parallel Software for Training Large Scale Support Vector nl w Machines on Multiprocessor Systems d oa [17] Majid Bahrepour, Nirvana Meratnia, Paul Havinga (2008), “Automatic Fire an lu Detection: A Survey from Wireless Sensor Network Perspective” [Report] nf va [18] Platt, John (1998), Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines lm ul [19] Press, William H.; Teukolsky, Saul A.; Vetterling, William T.; Flannery, B P z at nh oi (2007) “Section 16.5 Support Vector Machines” Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (ấn 3) New York: Cambridge University Press ISBN 978-0-521-88068-8 z @ gm [20] Rui Chen, Yuanyuan Luo, Mohanmad Reza Alsharif (2013), “Forest Fire m co 8, no 8, August 2013 l Detection Algorithm Based on Digital Image”, JOURNAL OF SOFTWARE, vol an Lu [21] Turgay Çelik, Hüseyin Özkaramanlı, and Hasan Demirel (2007), “FIRE AND n va ac th si 58 SMOKE DETECTION WITHOUT SENSORS: IMAGE PROCESSING BASED APPROACH”, European Signal Processing Conference, 15th September 2007 [22] Vipin V (2012), “Image Processing Based Forest Fire Detection”, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Volume Issue February 2012 [23] Yu Q.et al, Dark pixel Detection : A Novel Single Image Dehaze Approach, IVCNZ, 2011 Các trang Web lu an n va [24] https://directreadout.sci.gsfc.nasa.gov/?id=dspContent&cid=68 [25] http://ladsweb.nascom.nasa.gov/ p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si