Phát hiện đám cháy rừng

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ QUANG THANH LÊ QUANG THANH PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG HỆ THỐNG THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng nghiên cứu) 2015- 2017 HÀ NỘI 2017 HÀ NỘI – NĂM 2017 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ QUANG THANH PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng nghiên cứu) NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS.PHẠM VĂN CƢỜNG HÀ NỘI, NĂM 2017 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố bất ký cơng trình khác Học viên Lê Quang Thanh ii LỜI CÁM ƠN Trƣớc tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS,TS Phạm Văn Cƣờng - Khoa Công nghệ thông 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 Cơng nghệ Bƣu Viễn thơng truyền đạt kiến thức bổ ích Tơi xin cảm ơn thầy cô Khoa Đào tạo Sau Đại học giúp đỡ q trình tơi làm luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình tơi giúp đỡ để tơi có thời gian hồn thành khóa luận Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn anh chị, bạn bè bạn sinh viên giúp đỡ tơi q trình thu thập xử lý liệu Hà Nội, ngày 10 tháng 01 năm 2017 Học viên Lê Quang Thanh 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 DANH MỤC CÁC HÌNH vii MỞ ĐẦU Chƣơng Tổng quan phát đám cháy rừng 1.1 Tại cần phát đám cháy rừng 1.1.1 Ý nghĩa phát đám cháy rừng 1.1.2 Phân loại cháy rừng 1.2 Các nghiên cứu liên quan 1.2.1 Các nghiên cứu phát cháy rừng 1.2.2 Các hệ thống giám sát cháy rừng Việt Nam 14 1.3 Phạm vi nghiên cứu 17 Chƣơng Phƣơng pháp phát đám cháy rừng 18 2.1 Thu nhận ảnh 18 2.1.1 Ảnh vệ tinh MODIS 18 2.1.2 Cấu trúc liệu 18 2.1.3 Các loại ảnh sản phẩm vệ tinh MODIS 22 2.2 Tiền xử lý ảnh 25 2.2.1 Khử sƣơng mù 26 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 2.4.5 Phát điểm cháy tạm thời 34 2.4.6 Loại bỏ ánh sáng phản chiếu 35 2.4.7 Loại bỏ cảnh báo sai đƣờng biên sa mạc 35 2.4.8 Loại bỏ cảnh báo sai ven biển 36 2.4.9 Độ tin cậy thuật toán 37 Chƣơng Thử nghiệm phát đám cháy rừng dựa tập liệu 40 3.1 Dữ liệu 40 3.2 Thử nghiệm 41 3.3 Đánh giá 53 KẾT LUẬN 55 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt PCCCR AQUA CCTV HDF MOD MODIS NASA TERRA UAV NDVI 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 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 Hình 1.9 Sơ đồ thu nhận, xử lý liệu thông tin điểm cháy từ liệu MODIS 16 Hình 2.1 Ví dụ cháy rừng 25 Hình 2.2.Hình: Ảnh trái ảnh sƣơng mù đầu vào, Phải kết khử sƣơng mù 26 Hình 2.3 Ảnh trƣớc sau cân histogram 27 Hình 3.1 Giao diện để tải ảnh MODIS 40 Hình 3.2 Vùng phủ khơng gian đƣợc lựa chọn 41 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 Hình 3.5 Biểu diễn điểm ảnh bị loại chói sáng mặt trời khu vực Phillipine .46 Hình 3.6 Tọa độ điểm bị chói sáng mặt trời dẫn tới cảnh báo sai 47 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 Hình 3.9.Bản đồ phân vùng trọng điểm cháy tháng 02/2007 53 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 hệ hữu Khơng có dân tộc, quốc gia rõ vai trò quan trọng rừng sống Nƣớc ta có 12.3 triệu rừng, nửa loại rừng dễ cháy Chính vậy, cơng tác phịng cháy chữa cháy rừng (PCCCR) đƣợc đặt nhiệm vụ quan trọng cấp bách cấp, ngành toàn xã hội Việc phát cháy rừng sớm giải pháp quan trọng cấp thiết để góp phần nâng cao hiệu việc triển khai thực công tác liên quan đến phịng cháy, chữa cháy rừng tồn quốc nói chung cho lực lƣợng kiểm lâm nói riêng Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đặt việc nghiên cứu phƣơng pháp phát đám cháy rừng cách nhanh chóng xác quan trọng 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 Tổng quan nghiên cứu: Phát đám cháy rừng đề tài đƣợc nhiều nƣớc quan tâm giới, có nhiều phƣơng pháp đƣa để phát đám cháy rừng sớm có hiệu đƣợc áp dụng Các phƣơng pháp đƣợc áp dụng đạt đƣợc hiệu định góp phần nâng cao hiệu cơng tác phịng cháy, chữa cháy 45 Hình 3.4.Tọa độ điểm vƣợt qua đƣợc lọc ngƣỡng khu vực Đông Nam Á Tọa độ điểm đƣợc liệt kê bảng sau: Bảng 3.2: Bảng tọa độ điểm vƣợt qua lọc ngƣỡng  Loại bỏ điểm lóe sáng mặt trời Tập liệu đầu vào tọa độ điểm nóng/cháy tạm thời, với góc chiếu zenith góc azimuth đƣợc cung cấp ảnh MOD03.[2] 46 Hình 3.5 Biểu diễn điểm ảnh bị loại bỏ chói sáng mặt trời khu vực Phillipine Khi áp dụng giải thuật vào ảnh MODIS MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.hdf ta có kết nhƣ sau 47 Hình 3.6 Tọa độ điểm bị chói sáng mặt trời dẫn tới cảnh báo sai Tọa độ điểm đƣợc liệt kê bảng sau: Bảng 3.3: Bảng tọa độ điểm bị chói sáng 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 với ảnh MODIS: MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.hdf Bảng 3.4: Bảng tọa độ điểm cảnh báo sai sa mạc ven biển 49 50 Hình 3.7 Những đám cháy bị cảnh báo sai ven biển Việt Nam Những điểm nóng tạm thời ảnh MOD021KM.A2014175.0315.006.2014175131057.HDF Bảng 3.5: Bảng tọa độ điểm nóng tạm thời Điể nóng/ tiềm t Điể cháy/n tạm t 51  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 (http://kiemlam.org.vn) Đối với ảnh MODIS trạm thu nhận đƣợc, thông tin 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 - Tọa độ điểm cháy Ngoài việc phục vụ đạo PCCCR hàng ngày, liệu cháy lịch sử đƣợc lƣu 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 cháy theo thời gian nhằm lập đồ dự báo khu vực trọng điểm cháy rừng tháng 52 Hình 3.8 Bản đồ tổng hợp điểm cháy tháng 02/2007 53 Hình 3.9.Bản đồ phân vùng trọng điểm cháy tháng 02/2007 (màu đỏ nguy cháy rừng cấp độ 5, màu hồng cấp độ màu vàng cấp độ 3) 3.3 Đánh giá Phƣơng pháp phát đám cháy rừng đƣợc trình bày luận văn tập trung sử dụng phƣơng pháp phát điểm cháy/nóng Giglio (2003) Đây phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến để phát điểm cháy cách sử dụng liệu vệ tinh MODIS Trong bƣớc thuật tốn đƣợc sử dụng, ra đƣợc vị trí xác (vĩ độ, kinh độ) điểm cháy/nóng Kết hợp với đồ phủ rừng phát đám cháy rừng cách nhanh với độ tin cậy cao Dữ liệu điểm cháy đƣợc sử dụng rộng rãi nhiều nƣớc giới, có Việt Nam Tại Việt Nam, đƣợc Cục kiểm lâm triển khai, xây dựng đồ 54 trực tuyến kết nối với liệu từ vệ tinh thu đƣợc, góp phần nâng cao hiệu công tác PCCCR 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 toán Kmeans để phân đoạn ảnh để phân chia thành vùng ảnh Tiếp đến từ vùng đƣợc phân đoạn, với thuật toán phát điểm nóng/cháy Giglio kết hợp hệ thống IPOPP đƣa đƣợc tọa độ mà có khả nóng/cháy với tỷ lệ xác cao Những cơng việc địi hỏi phải có nghiên cứu chun sâu lĩnh vực xử lý hình ảnh, phân tích, thiết kế xây dựng hệ thống Tuy nhiên hạn chế định mặt thời gian kiến thức thân nên luận văn dừng mức nghiên cứu phƣơng pháp thử nghiệm tập liệu ảnh vệ tinh MODIS Nghiên cứu tiếp theo, phát triển phƣơng pháp xử lý hình ảnh để nâng cao hiệu cảnh báo cháy rừng liệu ảnh vệ tinh không ảnh MODIS mà với ảnh vệ tinh khác 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 [4] 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/ Tài liệu tiếng Anh [5] Adlin S T., Kumudha R., A Survey on Color Image Enhancement Techniques, IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN), Vol 3, Issue (Feb 2013),pp 20-24 [6] Ahmad A A Alkhatib (2014), “Review Article: A Review on Forest Fire Detection Techniques”, International Journal of Distributed Sensor Networks Volume 2014, Article ID 597368 [7] Aixin Sun, Ee-Peng Lim, Wee-Keong Ng Sun (2002) Web classification using support vector machine Proceedings of the 4th International Workshop on Web Information and Data Management, McLean, Virginia, USA, 2002 (ACM Press) [8] Angayarkkani, Dr.N.Radhakrishnan (2010), “An Intelligent System For Effective Forest Fire Detection Using Spatial Data”, International Journal of Computer Science and Information Security, Vol 7, No 1, 2010 [9] Balaja T., Sumathi M., Relational Features of Remote Sensing Image clasofocation using Effective Kmeans Clustering, International Journal of Advancements in Reseach and Tecchnology, Volume 2, Issue 8, August 2013, pp 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 Control, Vol.12, No.1, March 2003, pp.21-31 [14] Kaufman et al (1998) Potetial global fire monitoring from EOS- MODIS, Journal of Geophysical Reseach, 103:32215-32238 [15] Kristin P Bennett, Ayhan Demiriz (1998) Semi-Supervised Support Vector Machines NIPS 1998: 368-374 [16] Luca Zanni (2006) Parallel Software for Training Large Scale Support Vector Machines on Multiprocessor Systems [17] Majid Bahrepour, Nirvana Meratnia, Paul Havinga (2008), “Automatic Fire Detection: A Survey from Wireless Sensor Network Perspective” [Report] [18] [19] Platt, John (1998), Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines Press, William H.; Teukolsky, Saul A.; Vetterling, William T.; Flannery, B P (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 [20] [21] Rui Chen, Yuanyuan Luo, Mohanmad Reza Alsharif (2013), “Forest Fire Detection Algorithm Based on Digital Image”, JOURNAL OF SOFTWARE, vol 8, no 8, August 2013 Turgay Çelik, Hüseyin Ưzkaramanlı, and Hasan Demirel (2007), “FIRE AND 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 [24] https://directreadout.sci.gsfc.nasa.gov/?id=dspContent&cid=68 [25] http://ladsweb.nascom.nasa.gov/ ... VỀ PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY RỪNG 1.1 Tại cần phát đám cháy rừng 1.1.1 Ý nghĩa phát đám cháy rừng Rừng hệ sinh thái mà quần xã rừng giữ vai trò chủ đạo mối quan hệ tƣơng tác sinh vật với mơi trƣờng Rừng. .. ĐẦU Chƣơng Tổng quan phát đám cháy rừng 1.1 Tại cần phát đám cháy rừng 1.1.1 Ý nghĩa phát đám cháy rừng 1.1.2 Phân loại cháy rừng 1.2 Các nghiên cứu... (cháy ngọn) Cháy tán rừng hình thức cháy đƣợc phát triển từ cháy dƣới tán cháy lên tán rừng Khi cháy dƣới tán lửa đốt nóng sấy khơ tán rừng sau cháy qua tái sinh, bụi cháy lên tán rừng lửa cháy