Forest fire detection by statistical analysis of rare events from thermical infrared images
Résumé
The TIR (Thermical InfraRed) channel owns wave lengths sensitive to the emission of heat. So the higher the heat of an area, the higher the intensity of the corresponding pixel of the image. Then the forest fire can be caracterize by pic intensity on that kind of images. We present a fully automatic method of forest fire detection in satellite images based on the random field theory. First we model the image by a realization of a Gaussian field. The fire areas which have high intensity and are supposed to be a minority are considered as foreign elements of that field : they are rare events. Then we determine by a statistical analysis a set of probabilities which caracterizes a degree of belonging to the Gaussian field of a small area of the image. By complementarity, we estimate the probability that this area is a potential fire.
Le canal IRT (InfraRouge Thermique) contient des longueurs d'onde particulièrement sensibles à l'émission de chaleur. Les feux de forêt peuvent alors être caractérisés par des pics d'intensité sur des images IRT. Nous proposons une méthode automatique de détection des feux de forêt par imagerie satellitaire fondée sur la théorie des champs aléatoires. Pour ce faire, nous cherchons à modéliser dans un premier temps l'image par une réalisation d'un champ gaussien. Les zones de feux, minoritaires et de fortes intensités sont considérées comme des éléments étrangers à ce champ : ce sont des évènements rares. Ensuite, par une analyse statistique, nous déterminons un jeu de probabilités définissant, pour une zone donnée de l'image, un degré d'appartenance au champ gaussien, et par complémentarité aux zones potentiellement en feux.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)