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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116524371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310489698.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法、设备和介质是由黄健;唐莉;郭贤生设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法、设备和介质，通过构建DEM和DSM，得到冠层高度模型CHM，根据冠层特征点构建不规则三角网TIN，基于TIN按原始数据尺度重构CHM，根据原始CHM和重构DMH，判断植被变化量，采用判别分析法，对植被变化量进行筛选，获取显著因子，构建判别函数模型，对模型进行训练，根据训练后的判别函数模型，判断t时段内的植被变化量是否异常，根据t时段内的植被变化量的异常情况判断是否存在火灾，考虑地势的复杂度，结合地势和风势确定当前火势和火势蔓延情况，提高对火灾的监测精度和预测精度，同时减小了因植被覆盖量密集，而导致的监测不到位，提取差错率高的情况。

本发明授权基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DEM的多维遥感全方位火灾监测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1、实时获取目标监测区域图像数据，对图像数据进行预处理，构建数字高程模型DEM和数字地表模型DSM，基于DEM和DSM构建冠层高度模型CHM； S2、获取CHM栅格总数和提取的特征点数量，确定冠层特征点，根据冠层特征点构建不规则三角网TIN，基于TIN按原始数据尺度重构CHM，根据原始CHM对应格网的植被量与重构CHM对应格网的植被量，确定t时段内的植被变化量； S3、采用判别分析法，对植被变化量进行筛选，获取显著因子，构建判别函数模型，对模型进行训练； S4、根据训练后的判别函数模型，判断t时段内的植被变化量是否异常； S5、若目标监测区域植被量变化异常，基于DEM模型和DSM模型获取当前地势和风势，结合地势、风势和植被变化量，确定当前火势和火势蔓延情况； 其中，基于DEM模型和DSM模型获取当前地势，具体包括： 获取植被变化量异常区域，获取区域边界，获取该区域内的DEM的格网中心点； 采用格网内随机点作为高程未知点数据集，构建多个地形训练样本子集，每个地形训练样本子集形成一棵决策树； 利用随机抽取的样本子集对地形表面进行全局拟合，对随机点输出一个高程预测值； 根据决策树构建随机森林模型，计算随机森林中所有决策树对随机点的若干高程预测值的均值，得到随机点的最终高程值； 遍历计算格网内随机点高程的均值，将格网点的高程值与该均值作差，差值作为格网重要性度量信息SI； 设置阈值，筛选出|SI|≥阈值的格网点，确定地形特征点； 基于DEM模型和DSM模型获取当前风势，具体包括： 获取历史平均风速，采用克里金插值法对目标监测区域的风速进行内插，根据海拔生成风速网格图层； 对网格图层按指数率公式进行栅格运算； 得到不同栅格高程上的风速分布图； 根据地形特点获取坡度、坡向和坡位，确定目标栅格单元的风势。

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