森林烟火智能识别系统是如何剔除自然环境因素的？

森林烟火智能识别系统在剔除自然环境因素方面主要采取以下措施:

1.选择识别的光谱范围。森林烟火识别系统主要利用红外线光谱来进行识别,因为红外线光谱范围内植物叶片的反射光谱特征较少,可以较好地避开植物的干扰。

2.选择适宜的识别波段。在红外线光谱范围内选择光谱特征较鲜明的几个波段进行识别,这几个波段对环境因素的敏感度较小,可以提高识别的精度和稳定性。

3.建立完备的参考光谱库。收集各种环境因素如植物叶片在不同光谱范围内的光谱特征,建立参考光谱库,然后在识别时与参考光谱库进行对比,排除自然环境因素的光谱特征。

4.选择多个特征进行联合识别。不单独依靠某一个光谱特征进行识别,而是选取多个光谱特征进行综合判断,提高识别系统的整体稳定性。如果某一个特征受到环境因素的影响出现误差,其他特征可以对其进行修正。

5.选择图像配合光谱特征进行识别。采用摄像头捕获森林图像,结合图像处理技术对图像进行分析,排除明显的环境因素后再结合光谱进行识别。这可以进一步提高识别的准确度。

6.选择识别的时段。森林中的环境因素在不同时间段的影响程度不同,选择环境因素影响较小的时段进行识别,如避开阳光最强烈的正午时段。这也是一种提高识别准确度的重要手段。

所以,森林烟火智能识别系统通过选择识别光谱范围、选择识别波段、建立参考光谱库、多特征融合识别、图像配合识别和选择识别时段等措施来剔除自然环境因素的影响,提高系统的识别精度和稳定性。