一种融合GF-4与Sentinel-2影像的森林火灾烟雾特征实时检测方法和系统

本发明公开了一种融合GF‑4与Sentinel‑2影像的森林火灾烟雾特征实时检测方法和系统，构建了遗传‑生成对抗网络GA‑GANs并且将GF‑4影像与Sentinel‑2影像进行融合，并利用遗传算法GA进行优化，从而得到兼具GF‑4的20s高时间分辨率与Sentinel‑2的10m空间分辨率的融合影像，实现对烟雾特征的检测。本发明的融合影像既具有GF‑4的20秒的时间分辨率，又保持Sentinel‑2的10m空间分辨率，可用于对森林火灾烟雾特征进行实时检测。GA‑GANs利用其深度非线性建模能力学习烟雾扩散过程中的非线性运动特征与空间分布模式，消除了现有统计学方法基于线性假设得到的融合影像中烟雾边缘模糊和扩散轨迹失真的现象，提高了森林火灾烟雾特征检测的精度。