(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211250308.2 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 潍坊绘圆地理信息有限公司 地址 261000 山东省潍坊市高新区新城街 道玉清社区玉清东街以北、 金马路以 西办公楼3 02室 申请人 珠海欧比特卫星大 数据有限公司 (72)发明人 张强　颜军　张雷　吴佳奇　 蒋晓华　颜志宇　潘申林　向红印　 (74)专利代理 机构 山东华君知识产权代理有限 公司 373 00 专利代理师 程静静 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 20/10(2022.01)G06V 10/24(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 基于多模态数据的地面目标精准识别星上 模糊推理方法 (57)摘要 本申请公开了基于多模态数据的地面目标 精准识别星上模糊推理方法， 涉及遥感卫星在轨 图像处理领域， 以林火预测为切入点， 通过任务 区域裁剪、 相对辐射矫正、 图像配准后重采样、 图 像合成、 植被AI识别裁剪等步骤获取植被有效数 据， 并对植被有效数据进行绝对辐射校正、 系统 几何矫正、 快速大气矫正， 实现可燃物载量的在 轨实时处理， 同时结合地面上注的关联要素完成 数据库积累， 基于多模态数据输入及关联要素在 时间维度的模糊化规则设计完成模糊推理规则 库构建； 再按照规则库和所给的事实执行推理过 程， 实现基于多模态数据的在轨火情预测模糊推 理设计， 完成星上在轨森林火情预测。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115331116 A 2022.11.11 CN 115331116 A 1.基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特征在于： 包括以下步 骤： 步骤1， 数据获取； 卫星接收并解析任务指令， 根据指令要求执 行拍摄任务， 获取任务目标区原 始数据； 步骤2， 任务区域裁 剪， 完成B28、 B14、 B2三个波段有效目标区裁 剪； 步骤3， 基于语义分割对  B14波段进行云判， 剔除无效数据， 减少数据量； 步骤4， 相对辐射 矫正； 步骤5， 进行图像 配准后重采样； 针对渐变式滤光片设计的高光谱载荷， 通过SURF匹配提取波段间特征点， 计算波段间 仿射变换模型， 完成同名像素的空间对准， 并基于同名成像区进行 数据裁剪； 步骤6： 图像合成， 基于 裁剪后的数据进行三波段通道数据合并； 步骤7： 植被AI识别裁剪， 基于深度学习网络模型提取植被有效数据， 并记录图像像素 坐标； 步骤8： 对植被数据进行绝对辐射校正； 步骤9， 完成绝对辐射校正后， 进行系统几何矫 正； 步骤10， 完成绝对辐射校正和几何矫 正后， 进行图像数据快速大气矫 正。 2.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 还 包括以下步骤： 步骤11， 利用步骤10中获取的表观反射率数据， 计算增强植被指数EVI和归一化植被指 数NDVI； 步骤12： 利用步骤11获得的EVI和NDVI数据， 基于简单线性关系模型生成可燃物载量F 数据， 并构建可燃物载量 查找表； 步骤13： 对 任务目标点温度、 湿度和降水量关联要素进行模糊化处 理； 步骤14： 基于以上计算获得的多模态数据模糊尺度归一化结果， 利用简单线性加约束， 完成林火风险等级预测数据 产品在轨自主输出， 实现星上在轨智能预测模糊推理设计。 3.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤2具体过程如下： 根据辅助数据编码格式， 解析时间、 轨道、 姿态有效数据， 结合几何定标参数和严密成 像几何模型进 行成像中心点地理坐标快速解算； 同时以成像任务上注中心目标点经纬度为 中心， 沿轨方向前后1.5倍幅宽 完成三个波段有效目标区裁 剪。 4.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤4具体过程如下： 根据辐射定标参数查找表， 逐波段、 逐探元进行相对辐射校正， 任意波段第m行n列数据 校正公式如下： （1） ； 其中， 表示辐射校正后的数据， 表示原始图像， 表示第n列探元的 增益系数， 表示第n列探员的偏移系数。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115331116 A 25.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤8具体过程如下： 利用绝对辐射定标参数完成植被有效数据的绝对辐射校正， 得到辐亮度数据， 任意波 段经绝对辐射校正公式如下： （2） ； 其中， 表示绝对辐射定标后的辐亮度数据， 表示绝对辐射定标前的DN值数 据， 表示第i波段绝对辐射定标增益系数， 表示第i波段绝对辐射定标偏移系 数。 6.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤9具体过程如下： 依据步骤7中图像像素坐标 定位植被图像成像行计数和成像UTC 时间， 获取有 效辅助数据对应的轨道和姿态数据， 利用上注的几何定标参数和严密成像几何模型进 行地 理坐标快速解算， 公式如下 所示： （3） ； 上式中， 为像点对应地物点在WGS84坐标下的空间直角坐标； 为成像 时刻卫星在WGS84坐标系下的位置矢量； 为J2000坐标系与WGS84坐标系的转换矩 阵； 为卫星本体坐标系的矩阵， 由星上姿态测量获取； 分别为cam相机坐标 系的矩阵， 由地面测量获取； （x， y） 为影像坐标， （x0， y0） 为主点坐标， f为主距， （ △x，△y） 为 由相机内方位元 素误差引起的像点偏移。 7.如权利要求1所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤10具体过程如下： 基于步骤6输出的图像数据， 采用自适应平场 域法实现在轨快速大气校正， 以获取表观 反射率数据， 计算模型如下 所示： （4） ； 其中， 表示 波段的表观发射率 数据， 表示 波段的像元辐射值， 表示 波段对应均匀场的像元辐射均值。 8.如权利要求3所述的基于多模态数据的地面目标精准识别星上模糊推理方法， 其特 征在于： 所述 步骤11具体过程如下： EVI和NDVI的计算公式如下 所示：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115331116 A 3